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西北农林科技大学本科课程考试试题（卷）20102011学年第1学期 计量经济学 课程 B 卷专业班级：08经济、金融、保险、营销 命题教师：白秀广 审题教师：学生姓名： 学号： 考试成绩： 一、填空题（每空1分，共10分） 得分： 分 1经典线性回归模型Yi= B0 + B1Xi + i的最小二乘估计量b1满足E ( b1 ) = B1，这表示估计量b1具备 性。2广义最小二乘法适用于估计存在 问题的经济计量模型。3在区间预测中，在其它条件不变的情况下，预测的置信概率越高，预测的精度越 。4普通最小二乘法估计回归参数的基本准则是使 达到最小。5以X为解释变量，Y为被解释变量，将X、Y的观测值分别取对数，如果这些对数值描成的散点图近似形成为一条直线，则适宜配合 模型。6当杜宾-瓦尔森统计量d = 4时， ，说明 。7对于模型，为了考虑“地区”因素（北方、南方两种状态）引入2个虚拟变量，则会产生 现象。8. 克服自相关的方法是_ 9 克服异方差的方法是_二、选择题（每小题 2 分，共20分） 得分： 分1截面数据是指（ ）A同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据。B同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据。C同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据。D同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据。2如果两个经济变量间的关系近似地表现为：当X发生一个绝对量（）变动时，Y以一个固定的相对量（）变动，则适宜配合的回归模型是（ ）A B.C D.3对于，利用30组样本观察值估计后得，而理论分布值F0.05(2,27)=3.35，则可以判断（ ）A 成立 B. 成立 C. 成立 D. 不成立4根据一个n=30的样本估计后计算得d=1.4，已知在95%的置信度下，则认为原模型（ ）A存在正的一阶线性自相关 B.存在负的一阶线性自相关C不存在一阶线性自相关 D.无法判断是否存在一阶线性自相关5对于，判定系数为0.8是指 ( )A说明X与Y之间为正相关 B. 说明X与Y之间为负相关CY变异的80%能由回归直线作出解释 D有80%的样本点落在回归直线上6. 线性模型不满足下列哪一假定，称为异方差现象 ( )A B.(常数)C D.7设消费函数，其中虚拟变量，如果统计检验表明统计显著，则北方的消费函数与南方的消费函数是（ ）A相互平行的 B.相互垂直的 C.相互交叉的 D.相互重叠的8. 在建立虚拟变量模型时，如果一个质的变量有m种特征或状态，则一般引入几个虚拟变量：（ ） Am B.m+1 C.m1 D.前三项均可9下列各回归方程中，哪一个必定是错误的（ ）A B. C D. 10下列哪种形式的序列相关可用DW统计量来检验（Vt为具有零均值、常数方差，且不存在序列相关的随机变量）（ ）A B.C. D. 三、多项选择题（每个2分，共10分）1以Y表示实际值，表示回归值，表示残差项，最小二乘直线满足（ ）A通用样本均值点（） B.C D. E2. 异方差的检验方法有（ ） A残差的图形检验 B.游程检验 C.White检验 D.Goldfeld-Quandt检验 E.方差膨胀因子检验3. 多重共线性的补救有（ ） A从模型中删掉不重要的解释变量 B.获取额外的数据或者新的样本 C.重新考虑模型 D.利用先验信息 E. 广义差分法4.自相关的检验方法有（） A. DW法 B.BG（LM）法 C. 回归检验法 D.戈里瑟检验法 E. 斯皮尔曼等级相关系数检验 F.DF检验法5、如果模型中存在序列自相关现象，则有如下后果（ ）A. 参数估计值有偏B. 参数估计值的方差不能正确确定C. 变量的显著性检验失效 D. 预测精度降低 E. 参数估计值仍是无偏的四、简答题（共15分） 得分： 分1、计量经济学研究问题的主要步骤？（5分） 2、经典计量经济学的回归模型的基本假设是什么？（5分） 3、序列自相关的原因及后果是什么？（5分）五、计算题（共45分，每小题分标在小题后） 得分： 分 1某样本的容量为20（包含20个观察值），采用Yt=B1+B2X1t+ B3X2t+t 作回归，根据回归结果已知：ESS=602.2，TSS=678.6，求：（15分） RSS（3分）； ESS与RSS的自由度（4分）； 求F值（3分） 检验零假设：B2= B3=0。（5分）（提示： ESS是分子自由度，RSS是分母自由度）2、考虑如下模型，Y=b1+b2D2+b3XiD2+b4Xi+eiY为某公司员工年薪，Xi为工龄D2=（1，白人；0，其他）（d.f约等于50，显著性水平5%时，t的临界值=2.0）若估计结果如下Y=20.1+2.85D2+0.50XiD2+1.5XiSe=0.58 0.36 0.32 0.20n=50 R2=0.96（1）解释回归系数b2与b3的实际意义。（7分）（2）对回归系数进行假设检验，并做相应解释。（8分）3.某经济学家根据日本1962-1977年汽车需求年度数据，以Y（h）t=b0+b1X1+b2X2为回归函数，得到该产品的需求函数如下：Y（h）t=5807+3.24X10.45 X2 r2=0.66Se= （20.13）（1.63） （0.16）式中，Y（h）t表示零售汽车数量（千辆）拟合值，X1表