计量经济学习题

1、已知回归模型,为起始薪金（元），为受教育水平（年），为随机干扰分布未知1、的含义是否满足线性、无偏、有效是否可对作T检验若E的单位为100元，各变量有什么变化解表示没有接受过教育的员工的平均起始薪金表示每单位N变化所引起的E的变化，即每多接受一年教育所对应的薪金的增加值。满足线性、无偏、有效性，因为这些性质的成立无需随机干扰项的正态分布假设。（3）如果的分布未知，则所有的假设检验都是无效的。因为T检验与F检验是建立在的正态分布的基础上的。设表示以百元为度量单位的薪金，所以，估计的截距项与斜率项均为原回归系数的1/1002、下面是根据10组数据的X和Y的观察值得到的数据；假定满足所有的古典线性回归模型的假设，要求（1）和的估计值及其标准差（2）R2的值（3）对和分别建立95的置信区间利用置信区间法，你可以接受零假设吗解（1）因为N10且221220IIIIIIIIIIIIIXNYYXX所以053442122若要求标准差，则需首先求出随机干扰项方差的估计222NEI7760故0048421IXS8591320NX2620812IIYE100902Y故09365TSRER12（3）对自由度为8的分布，在5的显著性水平下的临界值为T0。025（8）2306，故、的95的置信区间分别为01（，）（14085020S02ST,410315）（04228,06460），12211STST由于10不在1的置信区间内，故拒绝原假设102、最小二乘法是指（D）最小A、B、IIYC、MAXD、IY2IIY4、BLUE是指（ABC）A、无偏B、有效C、线性D、一致5、回归方程IIIXY10，通常假定I服从（C）A、N0，B、TN2C、N（0，）D、TN6、R2的范围是0，11若要能得到K个参数估计量，所要求的最小的样本容量为（）ANKBNK1CN30DN3K1答案A分析题中说的是K个参数估计量，而不是解释变量，若题干说有K个解释变量，那么应该选择B，因为还要加上。02当R21时，F（）AF1BF1CFDF0答案C3N30,在一个包含3个变量的线性回归中R2085，则2答案0833解22130118583NRK4BIDDLEANDHAMERESH1990研究工作与休息之间关系，SLEEP代表休息，WORK代表工作，EDU代表教育年限，AGE代表年龄，0123SLEPWORKEDUAG706个样本回归得到（括号为回归样本标准差），SLEEP3638250148WORK1113EDU220AGE1123002588145R2011，SE24194。1求，F,标准差STD2给定5的检验水平，检验是否显著，如果是10的显著水平呢3（T0025702165，T005702128）解1RSSSE2NK14194706312944188TSSRSS/1R23308076404则2166171TSTDN22106RK2/8921FN2320154TST005702128152T00257021655的检测水平不能拒绝原假设，不显著10的检测水平应拒绝原假设，显著1容易产生异方差的数据（）A时序列数据B虚变量数据C横截面数据D年度数据答案C2如果存在异方差，则模型参数的普通最小二乘法估计量（）A无偏、有效估计量B无偏、非有效估计量C有偏、有效估计量D有偏、非有效估计量答案B3当出现异方差时，估计方法可用（）A加权最小二乘法B工具变量法C广义差分D贝叶斯估计答案A4戈里瑟检验表明OLS回归得到则加权最小二乘估计权数为（0457IIEXV）ABCDIX21IX1II答案D5用GQ检验存在异方差，标本容量为40，0123IIIIIYX按由大到小排序后，去掉10个样本，并对余下的样本按大小分为2组，IXI作回归得到残差RSS1036，RSS200466。写出检验步骤。（F00511，11282）解提出假设H0具有同方差IH1具有递增型异方差I计算F统计量21104612943TCRSKF显然12944F00511，11282无法拒绝原假设，即具有同方差。I1DW统计量可用来检验（），其中为0，均值、方差均为常数且无序列相关。AB1TTT12TTTTCDTT1TTT答案A分析DW检验只适用于一阶自相关。2随即干扰项具有一阶自回归形式，其中，T1TTT0TE，则的方差（）2TVARTTVARABCD21212121答案A3研究劳动力在制造业中所占比率变化趋势，据19491964年度数据得如下方程AYT0457900041TR205484DW08052BYT04786000127TR206692DW182Y代表劳动比率，T代表时间。从DW判断是否存在自相关（）05解A由题可知N19641949116K1查表（书P391）可知DL110,DU137显然，0DW08052DL110存在自相关。B由题可知N19641949116K2查表（书P391）可知DL098,DU154显然，DU154DW1824DU246无自相关。分析04DLDU24DU4DL正自相关不确定不确定负自相关无自相关4采用一阶差分模型，克服一阶线性相关问题适用于序列相关（）A0B1C10D01答案B1存在随机解释变量问题，OLS估计量（）A无偏、一致B无偏、不一致C有偏、但一致D有偏、不一致答案D分析通常我们讨论的都是小样本问题2对，假设与相关，为消除相关性，采01231TTTTTYXY1TY用工具变量法，先用关于与回归得到，然后在做TT2TXT回归，问是否可以消除原模型中与的01231TTTTT1TYT相关性答可以消除，因为、与无关，用关于与回归得到的也与1T2TTTY1TX2T无关，从而估计的与无关。TYTYT3在线性回归中，若与存在,K为非零常数，则模型存在（）1X221A异方差B,多重共线性C,序列相关D,设定误差答案B4若检验方程F统计量显著，而T统计量不显著，则认为出现了多重共线性。（）答案5若模型存在近似的多重共线性，则最小二乘估计量是无偏、非有效的。（）答案6存在多重共线性时，模型无法估计。（）答案分析只有在完全多重共线性时，模型才无法估计1对于一元回归模型，假设解释变量的实测值有偏误01TTTYXTX，其中是0均值，无序列相关且及不相关。TTTXETTT1可否把代入原模型，使之变为后进行估计TTX01TTY为变换后的干扰项T2进一步假设与之间，以及它们之间无异期相关，则成立TTE10TEXA吗与相关TX1T3从2看，用什么工具变量变换后的模型进行估计解1由题可知0101TTTTTTYXEXE011TTTXE又TTT与存在相关性TXTE不能把代入原模型，使之变为后进行估计。TTE01TTYX211TTTTTEEA10TTTTXE成立且与相关T1T3从2看，用作为工具变量变换后的模型进行估计。T2012年11月21日如果模型中遗漏了重要的解释变量，且被遗漏变量与包含的解释变量相关，则用最小二乘法得到的估计量（）A有偏，非一致B无偏，一致C有偏，一致D无偏，非一致答案A解析本题实质是出现了随机变量问题2012年11月23日一个由209个样本估计解释CEO薪水的方程12123LN459027LN0L5808YXDD153803275177501812895其中Y为年薪水平（单位万元），表示公司年收入（单位万元），表示公12X司股票收益（万元），分别为金融业、消费品工业和公用事业。假设123,D对比产业为交通运输业。1解释3个虚拟变量的经济含义2保持、不变，计算公用事业和交通运输业之间薪水近似百分比差异1X23消费凭工业与金融业之间估计薪水的近似百分比多少写出可直接验证这个差异是否显著的方程。解1当、保持不变时，金融业和交通运输业CEO年薪水平相差01581D12个单位；当、保持不变时，消费品工业和交通运输业CEO年薪水平相差21X20181个单位；当、保持不变时，消费品工业和交通运输业CEO年薪水平相差3D120181个单位；2由题有01/2961T又850/296T显著3D3018101580123方程（当均为零012123LNLNYXDTRANS123,D时，为金融业）1、某商品的需求函数YI01XIUI,YI为需求量，X为价格，为了考虑地区（农村、城市），和季节（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，加入虚拟变量，则引入虚拟变量个数（）A、2B、4C、5D、62、虚拟变量系数显著性水平检验与其他变量检验是一样的。（）3、如果一个回归模型中不包括截距项，对M个特征因素做虚拟变量引入，引入个数为M11产生虚假回归的原因是（）A序列相关B异方差C序列非平稳D内生性问题答案C2对于平稳的时间序列，下列说法不正确的是（）A序列的均值是与时间无关的常数B序列的方差是与时间无关的常数C序列的自协方差是与时间间隔、与时间都无关的常数D序列的自协方差是只与时间间隔有关，而与时间T无关的常数答案C3某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列，则此时间序列称为答案一阶单整（单积）4白噪声过程是平稳序列，其期望为零，方差为常数，自协方差为零。（）答案5设时间序列生成，如果是白噪声，问01TTXT1是平稳的吗T2是平稳的吗（均指宽平稳）TTE解10101TTXT显然非常数TE不是平稳的T20101TTTTX是白噪声T是平稳的。TTE6是一均值为0、方差为1的独立同分布随机时间序列，定义T12TTTTX1求和TETVARX2证明自相关函数，12133K2时，自相关函数等于多少K解12102TTTTEXE234TTTTVARRVARR2证11COV,TTXA2212122144TTTTTTTTTE独立同分布随机时间序列T113COV,4TXR102R同理2221COV,TTXEXRA2013R3K2COV,TKX0K7为随机游走序列，其中为白噪声，T1TTTXT20,TTEVAR，求与的相关系数0XT1T解21012TTTTTTTX01TKTK,TTKEX1212COVTTKTTKXA22121212TTTK22COV,TKTXTTKVARK8AR1,，判断其稳定性，ARMA稳定性条件是（），可逆条件08TT（）。A自回归多项式的根在单位圆外B自回归多项式的根在单位圆内C移动平均特征多项式根在单位圆外D移动平均特征多项式根在单位圆内答案由于系数08小于1，故平稳。A、C9DF检验式的原假设为（）11TTTXA0HA序列无单位根，T0B序列无单位根，TC序列有单位根，TXD序列有单位根，T1答案C10若引入虚拟变量为了截距项的变动，应以加法方式引入。（）答案解析若反映斜率的变动，应以乘法方式引入。11如果对进行ADF单位根检验，则首先检验（）TXA1MTTITITAAB1TTITITXXC1MTTITITAAD1TTTX答案C12如果真是模型，但却拟合了一带截距项的模型1IIIYX，试分析后果。01IIY解（小写为离差形式）12IXY1IIIIY将代入11222IIIIIIXX110E,拟合结果对期望无影响021IVARX21IX又2I2IX0VAR1R对于拟合模型，统计上与真实模型无太大差别，但错误估计模型方差会变大。1随机游走是非平衡的，其一阶差分也是非平稳的。（）答案2单位根检验中DF与ADF检验统计量与通常的T检验相比会出现向下偏移。（）答案3在对ARMAP,Q进行识别，可能不止一组P,Q能通过识别检验，具体阶数确定可借助于AIC,SC准则。（）答案4用Q表示粮