华南农业大学期末考试试卷B卷(工商管理专用)105份.docVIP

华南农业大学期末考试试卷（B卷）2012-2013学年第 1学期 考试科目： 经济计量学 考试类型：（闭卷）考试 考试时间：120 分钟学号 姓名 年级专业 题号一二三四五总分得分评阅人李尚蒲李尚蒲请将答案写在答题纸上。一、单选题（本大题共10小题，每小题1分，共10分）1变量显著性检验t统计量的表达式是（ ）。2在双对数线性模型lnYi=ln0+1lnXi+ui中,1的含义是（ ）AY关于X的增长量BY关于X的发展速度CY关于X的边际倾向DY关于X的弹性3在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。例如，研究中国城镇居民消费函数时。1991年前后，城镇居民商品性实际支出Y对实际可支配收入X的回归关系明显不同。现以1991年为转折时期，设虚拟变量，数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：基本消费部分下降了，边际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作：（ ）。 A、 B、 C、 D、4关于多元线性回归模型的F检验与t检验的关系，描述正确的是（ ）。A.关于变量的显著性t检验全部通过时，模型总体显著的F检验一定通过。B.关于模型总体显著的F检验通过时，变量的显著性t检验一定全部通过。C. F检验与t检验是等价的。DF检验与t检验没有任何关系。5如果X为随机解释变量，Xi与随机误差项ui相关，即有Cov(Xi，ui)0，则普通最小二乘估计是（ ）A有偏的、一致的B有偏的、非一致的C无偏的、一致的D无偏的、非一致的6设某商品需求模型为Yt=0+1Xt+ ut，其中Y是商品的需求量，X是商品价格，为了考虑全年4个季节变动的影响，假设模型中引入了4个虚拟变量，则会产生的问题为（ ）A异方差性B序列相关C不完全的多重共线性D完全的多重共线性7当截距和斜率同时变动模型Yi=0+1D+1Xi+2 (DXi)+ui退化为截距变动模型时，能通过统计检验的是（ ）A10，20B1=0，2=0C10，2=0D1=0，208当某商品的价格下降时，如果其需求量的增加幅度稍大于价格的下降幅度，则该商品的需求（ ）A缺乏弹性B富有弹性C完全无弹性D完全有弹性9双对数模型Y=A ert Ka L u中，Y、K和L分别表示产出、资本和劳动投入，则参数a的经济含义是（ ）AY关于K的增长率 B. Y关于K的发展速度 C. 资本产出弹性 D. 资本产出乘数10在多元线性回归分析中，修正的决定系数与一般决定系数之间（ ）。A、 B、 B、只能大于零 D、可能为负值得分二、判断题（本大题共10小题，每小题1分，共10分）1234567891012、违背基本架设的计量经济学模型是不可估计的。（ ）3、只有满足基本假设的计量经济学模型的普通最小二乘参数估计量才具有无偏性和有效性。（ ）4、要使得计量经济学模型拟合得好,就必须增加解释变量。（ ）5、当计量经济学模型出现异方差性，其普通最小二乘法参数估计量仍具有无偏性，但不具有有效性。（ ）6、样本容量N越小，残差平方和RSS就越小，模型拟合优度越好。（ ）7、异方差问题中，随机误差项的方差与解释变量观测值之间都是有规律可循的。（ ）8、对于最小二乘法最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取n组样本观测值的概率最大。（）9当R2=1，F=0；当R2=0，则F=。（ ）10判定所有解释变量是否对应变量有显著影响的方法是,看看是否每个解释变量都有显著t统计量;如果不是,则解释变量整体是统计不显著的。（ ）得分三、 简答题（共20分）1、请概述古典线性回归模型的基本假定？ （5分）2、简述虚拟变量陷阱？（5分）3、建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？（10分）得分四、计算题（共20分）某汽车制造厂销售部经理认为，汽车的销售量与广告费用之间存在着密切的关系。为此，该经理收集了12个汽车销售分公司的有关数据。用Excel对数据进行回归分析的部分结果如下：（一）方差分析表 df SS MS F SignificanceF 回归 _ _ 1602709 _ 2.17E-09 残差 _ _ _ 总计 11 1642867 （二）参数估计表 Coefficients 标准误差 t Stat P-value Intercept 363.6891 62.45529 5.823191 0.000168 X Variable 1 2.028873 0.101558 19.97749 2.17E-09 要求（计算结果精确至0.1）：（1）在方差分析表中的下划线上填上适当的数据；（2）计算销售量与广告费用之间的相关系数，并据此分析两者的关系形态与强度；（3）写出销售量对广告费用的一元线性回归方程，并检验在5%的显著性水平下，回归系数和回归方程的线性关系是否显著。五综合分析题（共20分,每题10分）1收集1978-2001年的消费额XF（亿元），国内生产总值GDP（亿元）资料，建立消费函数，Eviews结果如下：Dependent Variable: LOG(XF)Method: Least SquaresDate: 10/21/09 Time: 20:16Sample: 1978 2001Included observations: 24CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-0.0426620.033247t1=0.2128LOG(GDP)0.9364170.084454t2=0.0000R-squared0.999503Mean dependent var6.829620Adjusted R-squared0.998480S.D. dependent var1.308850S.E. of regression0.029846Akaike info criterion-4.105890Sum squared resid0.019597Schwarz criterion-4.007719Log likelihood51.27068Hannan-Quinn criter.-4.079845F-statistic44210.44Durbin-Watson stat1.682476Prob(F-statistic)0.000000要求：（1）把表中缺失的数据补上；（3分）（2）把回归分析结果报告出来；（3分）（3）进行经济意义、统计学意义和经济计量学意义检验；（6分）（4）解释系数经济含义。（3分）2、根据以下回归结果,回答问题.（共20分）结果一:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C23.986945.2350374.5820000.0001X3-4.3756201.022227-4.2804790.0002R-squared0.413390Mean dependent var5.875000Adjusted R-squared0.390829S.D. dependent var20.89837S.E. of regression16.31106Akaike info criterion8.490313Sum squared resid6917.319Schwarz criterion8.585471Log likelihood-116.8644F-statistic18.32250Durbin-Watson stat2.076724Prob(F-statistic)0.000224结果二:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C3.5318128.1113690.4354150.6670X23.9433151.2934453.0486930.0054X3-2.4994261.082101-2.3097890.0294R-squared0.572374Mean dependent var5.875000Adjusted R-squared0.538164S.D. dependent var20.89837S.E. of regression14.20223Akaike info criterion8.245632Sum squared resid5042.582Schwarz criterion8.388368Log likelihood-112.4388F-statistic16.73114Durbin-Watson stat1.896592Prob(F-statistic)0.000024结果3:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-11.362707.715996-1.4726160.1581X26.0120201.1692515.1417710.0001X3-1.0743581.189377-0.9032940.3783R-squared0.728846Mean dependent var5.738095Adjusted R-squared0.698718S.D. dependent var19.22973S.E. of regression10.55504Akaike info criterion7.682648Sum squared resid2005.360Schwarz criterion7.831865Log likelihood-77.66780F-statistic24.19148Durbin-Watson stat1.680651Prob(F-statistic)0.000008结果4：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C5.5496758.6095210.6445970.5253X23.7108551.3407522.7677430.0107X3-3.1384051.382283-2.2704500.0324DUMMY6.4170328.5164810.7534840.4585R-squared0.582256Mean dependent var5.875000Adjusted R-squared0.530038S.D. dependent var20.89837S.E. of regression14.32662Akaike info criterion8.293680Sum squared resid4926.052Schwarz criterion8.483995Log likelihood-112.1115F-statistic11.15048Durbin-Watson stat1.949088Prob(F-statistic)0.000089上表(1)和(2)是1954-1981年美国普通股实际收益率(Y),产出增长率(X2)和通货膨胀率(X3)的数据.(1) 尤金教授指出:“实际股票收益和通货膨胀之间的简单的负相关关系是虚假的（或者说是错误）的。它是两个结构关系的结果：一个是当前实际股票收益和预期产出增长率之间的正相关系，另一