计量经济复习2014答案

计量经济复习 一 简答题 1 简述模型误设定包含哪几种情况 答 1 选择错误的函数形式 2 遗漏有关的解释变量 3 包括无关的解释变量 2 简述间接最小二乘法的具体步骤 答 1 首先求出简化式方程 2 对每一个简化式方程分别施用 OLS 法 得出简化式系数的一致估计值 3 由上一步估计出的简化式系数导出原结构系数的估计值 3 简述一元线性回归模型运用 OLS 法估计的基本假定 答 1 扰动项零均值假定 2 扰动项同方差假定 3 扰动项无自相关假定 4 解释变量是非随 机变量或者说解释变量与扰动项不相关假定 5 各期扰动项服从正态分布 4 简述二阶段最小二乘法的具体步骤 答 1 第一阶段 将要估计的方程中作为解释变量的每一个内生变量对联立方程系统中全部前定变量回 归 即估计简化式方程 然后计算这些内生变量的估计值 2 第二阶段 用第一阶段得出的内生变量的 估计值代替方程右端的内生变量 即用它们作为这些内生变量的工具变量 对原方程应用 OLS 法 以得到 结构参数的估计值 5 简述根据回归结果判别多重共线性的方法 答 如果发现 1 系数估计值的符号不对 2 某些重要的解释变量 t 值低 而 R2 不低 3 当一不太重要 的解释变量被删除后 回归结果显著变化 则可能存在多重共线性 上述第二种现象是多重共线性存在的典 型迹象 6 简述计量经济模型的应用 答 1 结构分析 将估计好的计量经济模型用于经济关系的数量研究 2 预测 用估计好的计量经济模型去预测一些变量在实际观测的样本之外的数量值 3 政策评价 用估计好的计量经济模型在不同政策方案之间进行选择 7 简述异方差的后果 答 参数 OLS 估计量不再具有最小方差的性质 系数的显著性检验失去意义 8 简述工具变量法的基本思路 答 1 当扰动项 u 与解释变量 X 高度相关时 设法找到另一个变量 Z Z 与 X 高度相关 而与扰动 u 不相 2 在模型中 用 Z 替换 X 然后用 OLS 法估计 变量 Z 称为工具变量 9 简述选择解释变量的四条原则 P95 10 简述计量经济分析的步骤 答 陈述理论 或假说 建立计量经济模型 收集数据 估计参数 假设检验 预测和政策分析 11 简述消除异方差的基本思路 答 变换原模型 使经过变换后的模型具有同方差性 然后再用 OLS 法进行估计 变换后模型的 OLS 估 计量 对原模型而言 已不是 OLS 估计量 称为广义最小二乘估计量 GLS 估计量 12 简述 DW 法检验扰动项自相关的局限 P121 二 单选 1 在对 X 与 Y 的相关分析中 C X 和 Y 都是随机变量 2 经济计量研究中的数据有两类 一类是时序数据 另一类是 B 横截面数据 3 根据样本资料估计得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回归模型为 lnError i 2 00 0 75lnXi 这表明人均收入每增加 1 人均消费支出将增加 B 0 75 4 序列相关是指回归模型中 D 随机误差项 u 的不同时期相关 5 回归分析中 用来说明拟合优度的统计量为 B 决定系数 6 按照经典假设 线性回归模型中的解释变量应为非随机变量 且 B 与随机误差项 ui不相关 7 DW 检验法适用于检验 B 序列相关 8 如果线性回归模型的随机误差项的方差与某个变量 Zi 成比例 则应该用下面的哪种方 法估计模型的参数 B 加权最小二乘法 9 在一元回归模型中 回归系数通过了显著性 t 检验 表示 2 A 0 2 10 判定系数 R2的取值范围为 B 0 R2 1 11 设 Yi Yi 居民消费支出 Xi 居民收入 D 1 代表城镇居民 D 0 代表 ii uX 10 农村居民 则截距变动模型为 A iii uDXY 210 12 根据判定系数 R2与 F 统计量的关系可知 当 R2 1 时有 C F 13 回归分析的目的为 C 研究被解释变量对解释变量的依赖关系 14 设某商品需求模型为 Yt 0 1Xt Ut 其中 Y 是商品的需求量 X 是商品的价格 为 了考虑全年 12 个月份季节变动的影响 假设模型中引入了 12 个虚拟变量 则会产生的 问题为 D 完全的多重共线性 15 对于分布滞后模型 时间序列资料的序列相关问题 就转化为 D 多重共线性问题 16 在多元回归中 调整后的决定系数 2 R 与决定系数 2 R 的关系有 B 2 R 2 R 17 以 Yi表示实际观测值 表示估计值 则普通最小二乘法估计参数的准则是 i Y B Yi一 2最小 i Y 18 当模型中第 i 个方程是不可识别的 则该模型是 B 不可识别的 19 将社会经济现象中质的因素引入线性模型 C 在很多情况下 不仅影响模型截距 还同时会改变模型的斜率 20 序列相关是指回归模型中 D 随机误差项 u 的不同时期相关 21 在对回归模型进行统计检验时 通常假定随机误差项 ui服从 A N 0 2 22 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决定系数接近 1 则表明 模型中存在 C 多重共线性 23 在利用线性回归模型进行区间预测时 随机误差项的方差越大 则 A 预测区间越宽 精度越低 24 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 无偏但非有效 25 戈德菲尔德 匡特检验法可用于检验 B 异方差性 26 用于检验序列相关的 DW 统计量的取值范围是 C 0 DW 4 27 如果一元线性回归模型的残差的一阶自相关系数等于 0 3 则 DW 统计量等于 D 1 4 28 在给定的显著性水平之下 若 DW 统计量的下和上临界值分别为 dL 和 du 则当 dL DW du 时 可认为随机误差项 D 存在序列相关与否不能断定 29 设个人消费函数 Yi C0 C1Xi ui中 消费支出 Y 不仅同收入 X 有关 而且与消费者年 龄构成有关 年龄构成可分为青年 中年和老年三个层次 假设边际消费倾向不变 则考 虑年龄因素的影响 该消费函数引入虚拟变量的个数应为 B 2 个 30 对于利用普通最小二乘法得到的样本回归直线 下面说法中错误的是 B ei 0 31 对联立方程模型进行参数估计的方法可以分两类 即 B 单方程估计法和系统估计法 32 合称为前定变量的是 A 外生变量和滞后变量 33 当模型中第 i 个方程是不可识别的 则该模型是 B 不可识别的 34 结构式模型中的每一个方程都称为结构式方程 在结构方程中 解释变量可以是前定 变量 也可以是 C 内生变量 35 如果某个结构方程是恰好识别的 估计其参数可用 C 间接最小二乘法 36 为均值 则点 设有样本回归直线YXYXXbbY 10 A 一定在回归直线上 37 近似等于一阶自相关系数 的 则样本回归模型残差统计量的值接近于已知 2DW A 0 38 在线性回归模型中 若解释变量 X1和 X2的观测值成比例 即 X1i KX2i 其中 K 为非 0 数常 则表明模型中存在 A 多重共线性 39 假设正确回归模型为 Y 1X1 u 若又引入了一个无关解释变量 X2 则 1的普通最小二 乘估计量 A 无偏但方差增大 40 戈德菲尔德 匡特检验法可用于检验 B 异方差性 41 用于检验序列相关的 DW 统计量的取值范围是 C 0 DW 4 42 根据判定系数 R2与 F 统计量的关系可知 当 R2 1 时有 C F 43 在给定的显著性水平之下 若 DW 统计量的下和上临界值分别为 dL 和 du 则当 dL DW du 时 可认为随机误差项 D 存在序列相关与否不能断定 44 设 k 为回归模型中的参数个数 n 为样本容量 则对总体回归模型进行显著性检验 F 检验 时构造的 F 统计量为 D kn RSS 1k ESS F 45 在有限分布滞后模型 Yt 0 9 0 6Xt 0 5Xt 1 0 2Xt 2 ut中 短期影响乘数是 D 0 6 46 用线性回归模型做预测时 预测点离样本分布中心越近 预测误差 B 越小 47 方差膨胀因子检测法用于检验 C 是否存在多重共线性 48 经济计量学的主要开拓者和奠基人是 B 费里希 Friseh 49 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 无偏但非有效 50 在模型 Yi 中 下列有关 Y 对 X 的弹性的说法中 正确的是 i1 u i0 eX A 是 Y 关于 X 的弹性 1 51 在判定系数定义中 ESS 表示 B 2 i YY 52 在分布滞后模型 Yt 中 短期影响乘数为 t2t21t1t0 uXXX A 0 53 若单方程线性回归模型违背了同方差性假定 则回归系数的最小二乘估计量是 A 无偏的 非有效的 54 如果一个回归模型中包含截距项 对一个具有 m 个特征的质的因素要引入虚拟变量数目为 D m 1 55 下列模型中 E Yi 是参数的线性函数 并且是解释变量 Xi的非线性函数的是 1 B E Yi i10 X 56 对于部分调整模型 若 ut不存在自相关 则估计 tttt uYXY 110 1 模型参数可使用 C 普通最小二乘法 57 在简化式模型中 其解释变量 C 都是前定变量 58 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 C 多重共线性 59 已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于 1 则 DW 统计量近似等于 D 4 60 设截距和斜率同时变动模型为 Yi 其中 D 为虚拟 ii2i110 u DX XD 变量 如果经检验该模型为斜率变动模型 则下列假设成立的是 D 0 1 0 2 61 在具体的模型中 被认为是具有一定概率分布的随机变量是 A 内生变量 62 已知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 则800 2 t e24 n 随机扰动项 ut的方差估计量为 2 A 40 63 对于有限分布滞后模型 解释变量的滞后长度每增加一期 可利用的样本数据就会 A 减少 1 个 64 在某个结构方程过度识别的条件下 不适用的估计方法是 B 间接最小二乘法 65 容易产生异方差的数据为 B 横截面数据 66 假定正确回归模型为 若遗漏了解释变量 X2 且 X1 X2线性uXbXbbY 22110 相关则的普通最小二乘法估计量 1 b C 有偏且不一致 67 对于自适应预期模型 估计模型参数应采用 C 工具变量法 68 将内生变量的前期值作解释变量 这样的变量称为 D 滞后变量 69 如果一个回归模型中包含截距项 对一个具有 m 个特征的质的因素要引入虚拟变量数目 为 D m 1 70 调整的判定系数与多重判定系数之间有如下关系 k 为参数个数 2 R 2 R D kn n RR 1 1 1 22 71 对于部分调整模型 若 ut不存在自相关 则估计 tttt uYXY 110 1 模型参数可使用 C 普通最小二乘法 72 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 C 广义差分法 73 假设回归模型为 其中 则使用加权最小二 ii10i uXbbY 2 i 2 i X u Var 乘法估计模型时 应将模型变换为 C i i 1 i 0 i i X u b X b X Y 74 若使用普通最小二乘法估计的模型残差的一阶自相关系数为 0 8 则 DW 统计量的值 近似为 B 0 4 75 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 年 年 19910 19911 t t Dt 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 D ttt3t2t10t uXDbDbXbbY 三 计算及分析 1 根据 8 个企业的广告支出 X 和销售收入 Y 的数据资料 求得 试用普 108Xi 480Yi 1620X2 i 6870YX ii 30000Y2 i 通最小二乘法估计 Y 对 X 的线性回归方程 并计算决定系数 iii uXY 2 设有国民经济的一个简单宏观模型为 ttt ttt ICY uYC 式中 Y C I 分别为国民收入 消费和投资 其中投资 I 为外生变量 现根据该国民经济系统近 9 年的统计资料已计算得出 522Ct 198It 试用间接最小二乘法估计该模型 4740I2 t 12060CI tt 3 根据某市居民货币收入 X 单位 亿元 与购买消费品支出 Y 单位 亿元 的统计数据 求得 13 51 15 21 YX 53 35 2 i XX 35 05 43 11 2 i YY XX i YYi 试用普通最小二乘法确定 Y 对 X 的线性回归方程 Y 并计算样本相关系数 r uX 4 某国连续五年个人消费支出 Y 和个人可支配收入 X 的数据如下 Y 千亿美元 6 77 07 47 77 6 X 千亿美元 7 57 88 18 68 6 计算可用的数据资料为 N 5 6 40 t X 4 36 t Y 12 8 X 28 7 Y 试求个人消费支出 Y 关于个人可支配收入 X 的线性回归方程 62 330 2 t X 37 296 ttY X 并解释系数 估计值的经济含义 tt XY 5 根据北京市 1978 1996 年的国民生产总值和总消费资料 使用普通最小二乘法估计北京市的总消费函数为 XY361 0 769 16 式中 Y 为总消费额 X 为国民生产总值 且已知残差平方和 试判断该2986 3354 1 2 n t t e2167 3217 2 2 1 n t tt ee 模型是否存在一阶自相关 注 在 5 的显著水平下 当样本容量 n 19 解释变量时 有 du 1 4 1 K18 1 L d 6 下式是由 12 个观测值估计得出的消费函数 YC8 060 式中 Y 是可支配收入 已知 650 Y8600 2 YY32 2 e 当 Y0 1000 时 试计算 1 消费支出 C 的点预测 2 在 95 的置信概率下消费支出 C 的预测区间 t0 025 10 2 23 7 根据某地区居民过去 10 年的人均年储蓄额 Y 和人均年收入额 X 的历史数据 计算得 Xi 293 Yi 81 Xi Yi 200 7 Xi 2 992 1 Yi 2 44 9 XYXY 求 1 人均年储蓄额 Y 关于人均年收入额 X 的线性回归方程 Yi Xi ui 2 该回归方程的决定系数 8 现有 x 和 Y 的样本观测值如下表 x2 5 10 4 10 Y4 7 4 5 9 假设 Y 对 X 的回归模型为 Yi Xi ui 且 Var ui 2Xi2 95 5 7225 1 1 15 1 1 3725 0 1 2 5 1 5 1 5 1 5 1 2 2 10 i i i i i i i i i i i iii X Y XX Y XX i XVarXbbYXY 资料为 回归模型 可用的计算试用模型变换法估计此 且的回归模型为对假设 9 以 1978 1997 年中国某地区进口总额 Y 亿元 为被解释变量 以地区生产总值 X 亿元 为