计量经济学习题01

二 单项选择题二 单项选择题 1 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 800 2 t e 估计 用样本容量为 24 n 则随机误差项 t u 的方差估计量为 A 33 33 B 40 C 38 09 D 36 36 2 如果模型中出现随机解释变量并且与随机误差项相关时 最常用的估计方 法是 A 普通最小二乘法 B 加权最小二乘法 C 差分法 D 工具变量法 3 最小二乘准则是指使 达到最小值的原则确定样本回归方程 A n t tt YY 1 B n t tt YY 1 c tt YY max D 2 1 n t tt YY 4 下图中 所指的距离是 A 随机误差项 B 残差 C i Y 的离差 D i Y 的离差 5 已知模型的形式为 uxy 21 在用实际数据对模型的参数进行估计的 时候 测得 DW 统计量为 0 6453 则广义差分变量是 A 1tt 1tt x6453 0 xy6453 0 y B 1tt1tt x6774 0 x y6774 0 y C 1tt1tt xx yy D 1tt1tt x05 0 x y05 0 y XY 10 Y i Y X 6 对模型 Yi 0 1X1i 2X2i i 进行总体显著性检验 如果检验结果总 体线性关系显著 则不可能 A 1 0 2 0 B 1 0 2 0 C 1 0 2 0 D 1 0 2 0 7 在多元线性回归中 判定系数 R 2 随着解释变量数目的增加而 A 增加 B 减少 C 不变 D 变化不定 8 反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是 A 总体平方和 B 回归平方和 C 残差平方和 2 9 设k为回归模型中的参数个数 包括截距项 n 为样本容量 ESS 为残差平 方和 RSS 为回归平方和 则对总体回归模型进行显著性检验时构造的 F 统计 量为 A 1 knESS kRSS F B 1 1 knESS kRSS F C ESS RSS F D RSS ESS F 10 根据样本资料已估计得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回归方程为 XYln75 0 00 2ln 这表明人均收入每增加 人均消费支出将增加 A 2 B 0 2 C 0 75 D 7 5 11 若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关 则估计模型 参数应采用 A 普通最小二乘法 B 加权最小二乘法 C 广义差分法 D 工具变量法 12 同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为 A 横截面数据 B 时间序列数据 C 修匀数据 D 平行数据 13 回归分析中 用来说明拟合优度的统计量为 A 相关系数 B 判定系数 C 回归系数 D 标准差 14 计量经济学 一词最早是由 提出 A 恩格尔 B 弗瑞希 R Frisch C 萨缪尔森 D 丁伯根 J Tinbergen 15 设 OLS 法得到的样本回归直线为 a bXi 以下说法不正确的是 i y A 0 B 在回归直线上 iix e C a b D D yi i i为随机误差 yX i y 16 既包含时间序列数据又包含截面数据的数据集合称为 A 原始数据 B Pool 数据 C 时间序列数据 D 截面数据 4 对于模型 iii XY 10 如果在异方差检验中发现 Var i Xi4 2 则用加权最小二乘法估计模型参数时 权数应为 A Xi B Xi2 C 1 Xi D 1 Xi2 17 在对线性回归模型用最小二乘法进行回归时 通常假定随机误差项 ui 服 从 分布 A N 0 2 B t n 1 C N 0 1 D t n 18 调整后的决定系数与决定系数 R2之间的关系叙述错误的是 A 与 R2均非负 B 有可能大于 R2 2 R 2 R C 判断多元回归模型拟合优度时 使用 2 R D 模型中包含的解释变量个数越多 与 R2就相差越大 2 R 19 在多元线性回归模型中 为第 K 个解释变量对其余 K 1 个解释变 RK 2 量回归的决定系数 方差膨胀因子的计算公式为 A 1 B 1 1 C 1 1 D RK 2 RK 2 RK 2 RK 2 20 下列方法中不是用来检验异方差的是 A 戈德 夸特检验 B 怀特检验 C 格里瑟检验 D 方差膨胀因子检验 21 记 为回归方程的随机误差项的一阶自相关系数 一阶差分法主要适用的 情形是 A 0 B 1 C 0 D 0 22 在回归模型 Yi 0 1Xi ui中 检验 H0 1 0 时所用的统计量 服从的分布为 Var 1 1 A 2 n 2 B t n 1 C 2 n 1 D t n 2 23 在对多元线性回归模型进行检验时 发现各参数估计量的 t 检验值都很低 但模型的 F 检验值却很高 这说明模型存在 A 方差非齐性 B 序列相关性 C 多重共线性 D 设定误差 25 已知含截距项的 3 元线性回归模型估计的残差平方和为 1200 样本 2 i e 容量为 n 24 则误差项方差的无偏估计量 S2为 A 400 B40 C 60 D 80 26 若线性回归模型中的随机误差项存在自相关性 那么普通最小二乘法估计 得到的参数 A 无偏且有效 B 有偏且有效 C 无偏但无效 D 有偏且无效 27 下面属于截面数据的是 A 1991 2003 年各年某地区 20 个乡镇的平均工业产值 B 1991 2003 年各年某地区 20 个乡镇的各镇工业产值 C 某年某地区 20 个乡镇工业产值的合计数 D D 某年某地区 20 个乡镇各镇工业产值 28 下列方法不是用来克服一阶自回归的是 A 一阶差分 B WLS C 杜宾两步法 D 柯奥迭代法 29 总体显著性 F 检验属于经济计量模型评价中的 A A 统计检验 B 经济意义检验 C 经济计量检验 D 参数显著性检验 30 在多元线性回归模型中 若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近 于 1 则表明模型中存在 A 多重共线性 B 异方差性 C 序列相关 D 高拟合优度 31 在模型 的回归分析结果报告中 有 则表明 A 解释变量 对 的影响是显著的 B 解释变量 对 的影响是显著的 C 解释变量 和 对 的联合影响是显著的 D 解释变量 和 对 的影响是均不显著 32 线性回归模型的参数估计量是 A 非随机变量 B B 随机变量 C 确定性变量 D 常量 33 下列模型的表达形式正确的是 A B ii bxay iii bxay C D ii xbay iii xbay 34 利用 OLS 方法估计得到的回归直线 X 必经过点 Y a b A 0 0 B 0 x C 0 D y x y 35 下列检验中不是用来检验异方差的 A 怀特检验 B 戈德 匡特检验 C 格里瑟检验 D 格兰杰检验 36 在多元回归中 调整后的判定系数 判定系数 A C D 关系不能确定 40 下列式子中错误的是 A A R 2 RSS TSS B R 2 ESS TSS C R 2 1 ESS RSS D TSS ESS RSS 41 在DW检验中 当dW统计量为4时 表明 A 存在完全的正自相关 B 存在完全的负自相关 C 不存在自相关 D 不能判定 二 判断题二 判断题 1 总离差平方和可分解为回归平方和与残差平方和 对 2 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的解释变 量均是统 计显著的 错 3 多重共线性只有在多元线性回归中才可能发生 对 4 通过作解释变量对时间的散点图 解释变量对时间的散点图可大致判断是否存在自相 关 错 5 在计量回归中 如果估计量的 方差有偏 则可推断模型应该存在异方差 错 6 存在异方差时 可以用广义差分法来进行补救 错 7 当经典假设不满足时 普通最小二乘估计一定 一定不是最优线性无偏估计量 错 8 判定系数检验中 回归平方和占的比重越大 判定系数也越大 对 9 可 以 作 残 差 对 某 个 解 释 变 量 的 散 点 图 来 大 致 判 断 是 否 存 在 自 相 关 错 做残差的当期值与其滞后期的值的散点图来判断是否存在自相关 10 遗漏变量会导致计量估计结果有偏 错 只影响有效性 1 以均值为中心的对称分布 2 当经典假设满足时 普通最小二乘估计量具有最优线性无偏特征 5 在对数线性模型中 解释变量的系数表示被解释变量对解释变量的弹性 6 存在异方差时 可以用加权最小二乘法来进行补救 7 戈雷瑟检验 戈雷瑟检验是用来检验异方差的 1 在经济计量分析中 模型参数一旦被估计出来 就可将估计模型直接运用于实际的计 量经济分析 错 参数一经估计 建立了样本回归模型 还需要对模型进行检验 包括 经济意义检 验 统计检验 计量经济专门检验等 2 双变量模型中 对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性 检验是一致的 正确 一元线性回归仅有一个解释变量 因此对斜率系数的 T 检验等价于 对方程的 整体性检验 3 随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别 错 随机扰动项的方差反映总体的波动情况 对一个特定的总体而言 是一个确定的值 在最小二乘估计中 由于总体方差在大多数情况下并不知道 所以用样本数据去估计 2 ei2 n k 1 其中 n 为样本数 k 为待估参数的个数 2 的 线性无 偏估计 为一个随机变量 4 在简单线性回归中可决系数 R 2 与斜率系数的 t 检验的没有关系 错误 在简单线性回归中 由于解释变量只有一个 当 t 检验显示解释变 量的影响显 著时 必然会有该回归模型的可决系数大 拟合优度高 5 异方差性 自相关性都是随机误差现象 但两者是有区别的 正确 异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关 自相关性是各回归模型的随机误差项之间具有相关关系 6 多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的 错误 应该是解释变量之间高度相关引起的 7 在模型 Yt 1 2 X 2 t 3 X 3t u t 的回归分析结果报告中 有 F 23 F 的 p 值 0 则表明解释变量 X2t 对 Y t 的 影响是显著的 8 在实际中 一元回归没什么用 因为因变量的行为不可能仅由一个解释变 量来解释 错 在实际中 一元回归是很多经济现象的近似 能够较好的反映回归的核心思想 是 很有的 9 在异方差性的情况下 常用的 OLS 法必定高估了估计量的标准误 错 有可能高估也有可能低估 9 线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数 错 10 简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的 错 在多元线性回归模型里除了对随机误差项提出假定外 还对解释变量之间提 出无多 重共线性的假定 11 在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性 对 在分布滞后模型里多引进解释变量的滞后项 由于变量的经济意义一样 只 是时间 不一致 所以很容易引起多重共线性 12 DW 检验中的 DW 值在 0 到 4 之间 数值越小说明模型随机误差项的自相关 度 越小 数值越大说明模型随机误差项的自相关度越大 错 DW 值在 0 到 4 之间 DW 落在最左边 0 DW d L 最右边 4 d L DW 4 时 分别为正自相关 负自相关 中间 dU DW 7 025 0 t 2 365 拒绝假设0 10 接受对立假设0 11 经济意义 在 95 置信概率下 消费者平均收入对该商品的需求量的影响是显 著的 0 20 0 21 2 22 S t 3759 1 0580743 6 4 7827 t 7 025 0 t 2 365 拒绝假设0 20 接受对立假设0 21 经济意义 在 95 置信概率下 商品价格对该商品的需求量的影响是显 著的 2 分 4 1 1 1 1 22 R kn n R 9493 0 1 12 10 110 1 0 9349 5 7 2 05 0 2 2 74 4 5823 65 12 10 9493 0 1 2 9493 0 1 1 F kn R k R F 经济意义 在 95 的置信概率下 消费者平均收入和该商品价格在整体上 对商品需求量的解释作用是显著的 3 分 2 对某含截距项的三元线性模型用最小二乘法回归 将样本容量为 30 的样本 按从小到大的顺序排列后 去掉中间的 6 个样本后在均分为两组 分别回归后 1376 1 183 8 在 95 的置信水平下判断是否存在异方差 e 2 1 e 2 2 如果存在 判断是递增还是递减的异方差 F0 05 12 12 4 16 F0 05 9 9 5 35 F0 05 8 8 6 03 6 分 答案 2 F0 05 8 8 6 03 所以存在递减的异方差 e 2 1 e 2 2 3 下表给出了含截距项的多元线性回归模型的回归的结果 146 分 方差来源平方和自由度 d f 平方和的均值 MSS 来自回归 ESS 106 58253 29 来自残差 RSS 170 106 总离差 TSS 108 38 注 保留 3 位小数 可以使用计算器 在 5 的显著性水平下 本题的 F0 05 4 45 1 完成上表中空白处内容 4 分 2 此回归模型包含多少个解释变量 多少个样本 2 分 3 求 2 R与 2 R 4 分 4 利用 F 统计量检验2 X 和 3 X 对Y的联合影响 写出简要步骤 4 分 答案 3 1 1 8 19 2 2 20 3 982 0 38 108 58 106 2 TSS ESS R 980 0 17 19 982 0 1 1 1 1 1 22 kn n RR 4 可以利用F统计量检验2 X 和 3 X 对Y的联合影响 736 502 106 0 29 53 17 2 RSS ESS F 或 1 1 2 2 knR kR F 因为 45 4 FF 2 X 和 3 X 对Y的联合影响是显著的 4 某线性回归的结果如下 Dependent Variable CC Included observations 20 VariableCStd Error t Statistic Prob C 201 105 514 8860613 509650 0000 GDP0 0 0 0000 R squared0 Mean dependent var 905 326 1 S E of regression Sum squared resid 23243 4 6 Schwarz criterion 10 0288 1 Log likelihood 112 195 9 F statistic 2858 83 1 Durbin Watson stat0 Prob F statistic 0 1 算括号内的值 2 判断模型中随机误差项是否存在自相关性 如 果存在 写出一种消除自相关的方法并写出具体步骤 6分 已知 d0 05 1 20 L 1 28 4 1 53 46804 35 93 2 DW值 d0 05 1 20 L 1 28 所以存在正自相关 1 DW 2 0 725 构造新的变量 Y1 Y 0 725Y 1 X1 X 0 725X 1 再进行回归 不 停迭代下去 直到消除自相关为止 5 根据我国 1978 2000 年的财政收入Y和国内生产总值X的统计资料 可建立如下的计量经济模型 XY 1198 0 6477 556 2 5199 22 7229 2 R 0 9609 ES 731 2086 F 516 3338 WD 0 3474 请回答以下问题 临界值 24 1 L d 43 1 U d 1 何谓计量经济模型的自相关性 2 试检验该模型是否存在一阶自相关 画出图判断 6 为了研究我国经济增长和国债之间的关系 建立回归模型 得到的结果如 下 Dependent Variable LOG GDP Method Least Squares Date 06 04 05 Time 18 58 Sample 1985 2003 Included observations 19 VariableCoefficient Std Errort StatisticProb C6 030 1443 20 LOG DEBT 0 650 0232 80 R squared0 981 Mean dependentvar10 53 Adjusted R squared0 983 S D dependentvar0 86 S E of regression0 11 Akaikeinfocriterion 1 46 Sum squared resid0 21 Schwarzcriterion 1 36 Log likelihood15 8 F statistic1075 5 Durbin Watson stat0 81 Prob F statistic 0 1 19 1 074 1 536 0 05 LU kndd 若显著性水平 其中 GDP 表示国内生产总值 DEBT 表示国债发行量 1 写出回归方程 2 模型可能存在什么问题 如何检验 3 如何就模 型中所存在的问题 对模型进行改进 答案 1 Log GDP 6 03 0 65 LOG DEBT 2 6 分 可能存在序列相关问题 因为 d w 0 81 小于 1 074 L d 因此落入正的自相关区域 由此可以判定存 在序列相关 3 6 分 利用广义差分法 根据 d w 0 81 计算得到 0 6 因此回归 方程滞后一期后 两边同时乘以 0 6 得 1 1121 0 6log0 6log 0 40 6 t tt DEBTGDPBBu 方程 12 log log ttt DEBTGDPBBu 减去上面的方程 得到 1 112 0 6 log 0 6log log 0 6log 0 6 tTtt t DEBTDEBTGDPGDPBBv 利用最小二乘估计 得到系数 7 7 若在模型 ttt uXBBY 21 中存在下列形式的异方差 32 var tt Xu 你如何估计参数21 B B 1 根据 1978 2000 年中国居民人均消费支出 CONSP 与人均 GDP 统计数据 进行两变量线性回归后得到下列结果 20 分 Dependent Variable CONSP Method Least Squares Date 05 23 06 Time 00 29 Sample 1978 2000 Included observations 23 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C201 105514 88606 0 0000 GDPP0 53 468040 0000 R squared0 Mean dependent var905 3261 Adjusted R squared0 S D dependent var380 6387 S E of regression Akaikeinfocriteon 9 Sum squared resid23243 46 Schwarz criterion10 02881 Log likelihood 112 1959 F statistic2858 831 Durbin Watson stat0 Prob F statistic 0 1 写出回归模型 2 分 2 计算括号内的数据并写出计算过程 3 判断模型误差项是否存在序列相关问题 95 的置信水平 3 分 如果 存在 写出解决这一问题的一种方法 6 分 答案 7 对于模型 ttt uXBBY 21 存在下列形式的异方差 32 var tt Xu 我们可以在 1 式左右两端同时除以 3 t X 可得 t t t t t t t t tt t v X X B X B X u X X B X B X Y 3 2 3 1 33 2 3 1 3 1 1 2 其中 3 t t t X u v 代表误差修正项 可以证明 232 33 3 1 var 1 var var t t t t t t t X X u X X u v 即 t v 满足同方差的假定 对 2 式使用 OLS 即可得到相应的估计量 1 consp 201 11 0 386GDP 2 13 50965 0 33 26908 3 DW 0 查表可得存在正相关性 根据 DW 2 1 估计出 再利用广 义差分法或柯奥迭代法直至消除自相关性为止 8 根据 1985 2007 年中国粮食生产与相关投入的统计数据 建立线性回归模 型 其中粮食产量 Y 万吨 农业化肥施用量 X1 万千