《计量经济学》期末试卷09-10(1)1.docVIP

第一学期期末考试试卷计量经济学试卷一、单项选择题(1分20题20分)1在回归分析中下列有关解释变量和被解释变量的说法中正确的是(c )A. 被解释变量和解释变量均为随机变量B. 被解释变量和解释变量均为非随机变量C. 被解释变量为随机变量,解释变量为非随机变量D. 被解释变量为非随机变量,解释变量为随机变量2. 下面哪一个必定是错误的（a）。A. B. C. D. 3判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（b）准则。A.计量经济 B.经济理论 C.统计 D.统计和经济理论4. 判定系数r2=0.8，说明回归直线能解释被解释变量总变差的：( a )A. 80% B. 64%C. 20% D. 89%5.下图中“”所指的距离是（b）A. 随机误差项 B. 残差 C. 的离差 D. 的离差6. 已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数近似等于（a）。A.0 B. -1 C.1 D. 0.57.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为n=24，则随机误差项的方差估计量为(b )。A.33.3 B.40 C.38.09 D.36.368.反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是(b )。A.总体平方和 B.回归平方和 C.残差平方和 D.离差和9. 某企业的生产决策是由模型描述（其中为产量，为价格），又知：如果该企业在期生产过剩，决策者会削减期的产量。由此判断上述模型存在（b）。A. 异方差问题 B. 序列相关问题 C. 多重共线性问题 D. 随机解释变量问题10.产量（X，台）与单位产品成本（Y，元/台）之间的回归方程为，这说明（d）。 A.产量每增加一台，单位产品成本增加356元 B.产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元 C.产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元 D.产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元11.回归模型，中，总体方差未知，检验时，所用的检验统计量服从（d）。A. B. C. D. 12.线性回归模型的参数估计量是随机变量的函数，即。所以是（a）。A.随机变量 B.非随机变量 C.确定性变量 D.常量13.如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（b）。A.无偏且有效 B.无偏但非有效 C.有偏但有效 D.有偏且非有效14. G-Q检验法可用于检验（a）。A.异方差性 B.多重共线性 C.序列相关 D.随机解释变量15. 当模型中的解释变量存在完全多重共线性时，参数估计量的方差为：( c )A.0 B.1 C. D.最小 16.（b）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。 A.外生变量 B.内生变量 C.先决变量 D.滞后变量17. 在Eviews命令中，（）表示（ c ）A. 乘以 B. 减 C. 的滞后一期变量 D. 的倒数18. 在双对数线性模型中，参数的含义是（d）。A. Y关于X的增长量 B. Y关于X的发展速度 C. Y关于X的边际倾向 D. Y关于X的弹性19. 根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW=2.6,在=0.05的显著性水平下查得样本容量n=20，解释变量k=1个时，dL=1.20,dU=1.41，则可以判断：( d ) A. 不存在一阶自相关 B. 存在正的一阶自相关C. 存在负的一阶自相关 D. 无法确定20. 下列模型中不属于线性模型的是（c ）A. B. C. D. 二、填空题（1分20空20分）1计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立 来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。2.计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，要解决达到上述目的的理论和方法问题。这样计量经济学分成了两种类型：_和_两大类。3.研究经济问题时，可用于参数估计的数据主要有：_数据、_数据、_数据和 。4.计量经济学模型的检验主要从_检验、_检验、_检验和_检验这么四个方面进行。5.被解释变量的观测值与其回归理论值之间的偏差，称为_；被解释变量的观测值与其回归估计值之间的偏差，称为_。6.对线性回归模型进行最小二乘估计，最小二乘准则是_。7.方程显著性检验的检验对象是_。8.以双变量线性回归模型为例，总体回归函数均值形式为： ，个别值形式为： ；样本回归函数的均值形式为 ： ，个别值形式为： 。9.在回归分析中，解释变量一般是按照 变量来处理的。三、判断题（1分55分）1. 回归模型方程的显著性检验与方程的拟合优度检验是相同的( )。2. 参数估计量的优良性指的是线性、无偏性最有效性，简称BLUE( )。3. 可决系数和相关系数是两个不同的概念，无任何联系( )。4. 在多元线性回归分析中，调整样本决定系数与样本决定系数之间的关系是 ( ) 。5. 在多元回归中，根据通常的t检验，如果每个参数都是统计上不显著的，就不会得到一个高的值。( )。四、简答题（17分）1.（7分）请简要叙述计量经济学的研究步骤。2.（10分）什么是OLS估计量的线性性和无偏性？试加以证明（以一元线性回归模型为例）。五、计算题（18分） 1.（10分）从某公司分布在11个地区的销售点的销售量（Y）和销售价格（X）观测值得出以下结果： （1）作销售额对价格的回归分析，并解释其结果。（2）回归直线未解释的销售变差部分是多少？2. （8分）已知消费模型，其中： ：个人消费支出；：个人可支配收入；已知请进行适当的变换消除异方差，并给与证明。六、案例分析题（20分）分析财政支农资金结构对农民收入的影响，令Y（元）表示农民人均纯收入。X1（亿元）表示财政用于农业基本建设的支出，X2（亿元）表示财政用于农村基本建设支出，X3（亿元）表示农业科技三项费用，X4（亿元）表示农村救济费。建立如下回归模型Eviews输出结果如下： 表1：Dependent Variable: YSample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C134.5734200.64290.6707110.5133X11.6474470.6098502.7013980.0172X2-0.3540372.199568-0.1609580.8744X314.73859127.54320.1155580.9096X415.076487.9863291.8877860.0800R-squared0.920517 Mean dependent var1391.353Adjusted R-squared0.897807 S.D. dependent var822.1371S.E. of regression262.8173 Akaike info criterion14.20173Sum squared resid967021.0 Schwarz criterion14.45027Log likelihood-129.9164 F-statistic40.53451Durbin-Watson stat0.507406 Prob(F-statistic)0.000000表2：Dependent Variable: YSample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C159.6613114.22261.3978090.1813X11.6280360.3905284.1688050.0007X414.851556.8869522.1564760.0466R-squared0.920351 Mean dependent var1391.353Adjusted R-squared0.910394 S.D. dependent var822.1371S.E. of regression246.1002 Akaike info criterion13.99329Sum squared resid969044.5 Schwarz criterion14.14242Log likelihood-129.9363 F-statistic92.44012Durbin-Watson stat0.542200 Prob(F-statistic)0.000000表3：White Heteroskedasticity Test:F-statistic5.668786 Probability0.006293Obs*R-squared11.74713 Probability0.019334Dependent Variable: RESID2Sample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C32945.3352208.470.6310340.5382X168.27213434.51690.1571220.8774X12-0.0779200.279599-0.2786860.7846X4-2938.7807375.757-0.3984380.6963X4278.4699068.936751.1382880.2741R-squared0.618270 Mean dependent var51002.34Adjusted R-squared0.509204 S.D. dependent var80097.16S.E. of regression56113.51 Akaike info criterion24.92908Sum squared resid4.41E+10 Schwarz criterion25.17761Log likelihood-231.8262 F-statistic5.668786Durbin-Watson stat2.872506 Prob(F-statistic)0.006293表4：Dependent Variable: LOG(Y)Sample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C2.1209820.2701817.8502210.0000LOG(X1)0.6563810.1142575.7447830.0000LOG(X4)0.3172810.1485442.1359390.0485R-squared0.971233 Mean dependent var7.036373Adjusted R-squared0.967637 S.D. dependent var0.683879S.E. of regression0.123028 Akaike info criterion-1.208867Sum squared resid0.242175 Schwarz criterion-1.059745Log likelihood14.48424 F-statistic270.0943Durbin-Watson stat0.679633 Prob(F-statistic)0.000000表5：White Heteroskedasticity Test:F-statistic2.767883 Probability0.069259Obs*R-squared8.390358 Probability0.078281Dependent Variable: RESID2Sample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-0.0079910.245682-0.0325270.9745LOG(X1)0.0039990.1264100.0316320.9752(LOG(X1)2-0.0020280.010324-0.1964730.8471LOG(X4)-0.0010510.145599-0.0072150.9943(LOG(X4)20.0064710.0202990.3187850.7546R-squared0.441598 Mean dependent var0.012746Adjusted R-squared0.282054 S.D. dependent var0.017859S.E. of regression0.015132 Akaike info criterion-5.323050Sum squared resid0.003206 Schwarz criterion-5.074514Log likelihood55.56898 F-statistic2.767883Durbin-Watson stat2.009847 Prob(F-statistic)0.069259表6：Dependent Variable: LOG(Y)Sample(adjusted): 1989 2003Included observations: 15 after adjusting endpointsConvergence achieved after 6 iterationsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1.5741420.2582166.0962330.0001LOG(X1)0.9094980.069043（1）0.0000LOG(X4)0.032630（2）6.4846390.0001AR(1)0.8380050.1315846.3685970.0001AR(4)-0.5881520.170344-3.4527230.0062R-squared0.990491 Mean dependent var7.281261Adjusted R-squared（3） S.D. dependent var0.540474S.E. of regression0.062359 Akaike info criterion-2.450609Sum squared resid0.038887 Schwarz criterion-2.214592Log likelihood23.37957 F-statistic260.4156Durbin-Watson stat2.112045 Prob(F-statistic)0.000000问题：1.通过表1的结果能初步发现什么问题？为什么？应该用什么方法处理该问题？2.如果理想的方程如表2所示，写出该方程。3.表3的意义何在？结果怎样？4.表4和表5意图是什么？是如何处理的？结果怎样？5.表6对什么问题作了处理？如何处理的？结果怎么样？6.填写表6中（1）、（2）、（3）空，写出最终的理想方程，并解释各系数的经济意义。一、单项选择题(1分2020分)1-5: C C B A B 6-10: A B B B D 11-15: D A B A C 16-20: B C D D C二、填空题（1分20空20分）1、数学模型2、理论计量经济学，应用计量经济学3、时间序列，截面，面板、虚拟变量4、经济意义，统计，计量经济学、预测5、随机扰动项，残差6、7、模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立8、，9、确定性三、判断题（1分55分）1-5：、四、简答题（19分）1（7分）.答：计量经济学的研究步骤是：第一步：设定模型第二步：估计参