打印计量作业习题

前两章习题单选题1在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合，是（ D ）A原始数据 B、时点数据 C、时间序列数据 D、截面数据2下列模型中属于线性模型的有（ B ）A B、C D、Y=3.在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为：（ C ）A、 B、C、 D、4.用模型描述现实经济系统的原则是( B )A以理论分析作先导，解释变量应包括所有解释变量B以理论分析作先导，模型规模大小要适度C模型规模越大越好；这样更切合实际情况D模型规模大小要适度，结构尽可能复杂5.回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则是指（ D ）A、使 达到最小值 B、使 达到最小值C、使 达到最小值 D、使 达到最小值 6.在下列各种数据中，（ C ）不应作为经济计量分析所用的数据。A时间序列数据 B. 横截面数据 C计算机随机生成的数据 D. 虚拟变量数据7.计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤（ B ）A确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用B模型设定、估计参数、模型检验、模型应用C搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验D模型设定、模型修定、结构分析、模型应用8.对样本的相关系数，以下结论错误的是（ B ）A 越接近1，与之间线性相关程度高 B 越接近0，与之间线性相关程与之间线性相关程度高 C D ，则与相互独立多选题1古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有（ ABCD ）A无偏性 B、线性性 C.最小方差性 D 一致性 E. 有偏性 2.计量经济模型的检验一般包括的内容有 （ ABCD ）A经济意义的检验 B、统计推断的检验 C、计量经济学的检验 D、预测的检验 E、对比检验简答题1运用计量经济学方法研究经济问题的主要步骤是什么？你是如何理解的？ 答： 1模型设定2 估计参数3 模型检验4模型应用选择变量和数学关系式 确定变量间的数量关系 检验所得结论的可靠性 作经济分析和经济预测 2对随机扰动项作了哪些基本（古典）假定？这些假定有何作用？ 答：1：零均值假定2：同方差假定3：无自相关假定4：随机扰动与解释变量 不相关 5：对随机扰动项分布的正态性假定。在具备这些假设条件后，所作出来的估计具有良好的统计性质。3经济学中总体回归模型和样本回归模型的意义是什么？两者的区别又是什么？ 答：总体回归就是用全部的数据做的回归，相当于“事实”，在很多情况下这是不可实现的，或许你就做不到总体回归，所以就要用统计的方法-抽样。用样本做的回归就是样本回归。在科学抽样的基础上，样本的数据是可以反映总体特征的，所以就用样本回归来替代总体回归，反映总体数据特征。4假定有如下回归结果，其中Y = 我国的茶消费量（每天每人消费的杯数）X = 茶的零售价格（元/公斤），t表示时间.(1)这是一个时间数列回归还是横截面序列回归？(2)如何解释截距项的意义，它有经济含义吗？(3)如何解释斜率？(4)你能求出真实的总体回归函数吗？答：(1) 时间数列回归 (2)截距2.9611表示茶的零售价在每公斤0元时，我国平均茶消费量为每天每人2.6911杯，这个数字没有明显的经济意义；(3)茶的零售价格每公斤变动一个元，平均而言，茶消费量反方向变动0.4795个杯数。(4)不能。原因在于要了解我国所有人的茶消费情况几乎是不可能的。5根据有关资料完成下列问题： LS / Dependent Variable is YDate: 11/12/02 Time: 10:18Sample: 1978 1997Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error T-Statistic Prob. C 858.31 67.12 12.78_ 0.00X 0.10 _0.002 46.04 0.00R-squared _ Mean dependent var 3081.15Adjusted R-squared 0.99 S.D. dependent var 2212.59S.E. of regression _208.56 Akaike info criterion 10.77Sum squared resid 782956.8 Schwartz criterion 10.87Log likelihood - 134.12 F-statistic 3235.67Durbin-Watson stat 0.85 Prob(F-statistic) 0.00（其中：X国民生产总值；Y财政收入） 1补齐表中的数据（保留四位小数），并写出回归分析报告； T= 12.78_ 46.04 F=3235.672解释模型中回归系数估计值的经济含义；,说明国名生产总值增加一（），财政收入增加0.1（）。3检验模型的显著性。可决系数已经非常接近1，说明该模型整体上对样本数据拟合的好。在给定，,t检验显著，F=3235.67,F检验显著。4可能使用的公式： 第三章习题单选题1在模型的回归分析结果报告中，有，则表明（ C ）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2、在多元回归中，调整后的判定系数与判定系数的关系为（A）A C= D 与的关系不能确定3多元线性回归分析中的 RSS反映了（ C ）A应变量观测值总变差的大小 B应变量回归估计值总变差的大小 C应变量观测值与估计值之间的总变差 DY关于X的边际变化4在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（ C ）的统计性质。A有偏特性 B. 非线性特性 C最小方差特性 D. 非一致性特性5二元回归模型中，经计算有相关系数，则表明（ B ）。A、和间存在完全共线性 B、和间存在不完全共线性 C、对的拟合优度等于0.9985 D、不能说明和间存在多重共线性6关于可决系数，以下说法中错误的是（ D ）A可决系数的定义为被回归方程已经解释的变差与总变差之比；B、；C、可决系数反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述；D、可决系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。多选题1古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有( ABCD )A无偏性 B、线性性 C.最小方差性 D 一致性 E. 有偏性2计量经济模型的检验一般包括的内容有 （ ABCD ）A经济意义的检验 B、统计推断的检验 C计量经济学的检验 D、预测的检验 E、对比检验判断正误1随机误差项ui与残差项ei是一回事。（ X ）2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。( X )简答题1在多元线性回归模型估计中,判定系数可用于衡量拟合优度,为什么还要计算修正判定系数？答：在回归模型中增加一个解释变量后，它不会减小，而且通常会变大，所以来判断具有相同被解释变量Y和不同个数解释变量X的回归模型的优势时很不适合，此时，它不能用于比较两个回归方程的拟合优度。而变化会缓慢一些2经济学中总体回归模型和样本回归模型的意义是什么？两者的区别又是什么？答：总体回归就是用全部的数据做的回归，相当于“事实”，在很多情况下这是不可实现的，或许你就做不到总体回归，所以就要用统计的方法-抽样。用样本做的回归就是样本回归。在科学抽样的基础上，样本的数据是可以反映总体特征的，所以就用样本回归来替代总体回归，反映总体数据特征。3归模型检验时，回归参数的显著性检验（t检验）和回归方程的显著性检验（F检验）的区别是什么？答：当F检验通过时，意味着方程中至少有一个回归系数是显著的，但是并不一定所有的回归系数都是显著的，这样就需要通过T检验来验证回归系数的显著性。计 算 题为了解释牙买加对进口的需求，J.Gafar根据19年的数据得到下面的回归结果:se = (0.0092) (0.084) R2=0.96 =0.96 F=3452.33其中：Y=进口量（百万美元），X1=个人消费支出（美元/年），X2=进口价格/国内价格。1、解释截距项，及X1和X2系数的意义；答：当个人消费支出和进口价格/国内价格都为0的时候，牙买加的进口需求量为-58.9.当其它条件不变的情况下，个人消费支出每增加一美元，牙买加的需求量就增加0.2百万美元；当其他变量不变的情况下，进口价格与国内价格的比例每增加一个百分比时，牙买加的需求就减少0.1个百万美元。2、Y的总离差中被回归方程解释的部分，未被回归方程解释的部分各为多少答：被解释的部分为96%，没被解释的部分为4%。3、对回归方程进行显著性检验,并解释检验结果；答:提出原假设:H0：=0, 计算统计量=FF0.05(2,16)=3.63，拒绝原假设，回归方程显著成立。第四五章 习题一、单选题1、如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量AA无偏的，非有效的 B.有偏的，非有效的C无偏的，有效的 D.有偏的，有效的2、残差图形法方法用于检验AA异方差性 B.自相关性C随机解释变量 D.多重共线性3、在异方差性情况下，常用的估计方法是DA一阶差分法 B.广义差分法C工具变量法 D.加权最小二乘法4、如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量AA不确定，方差无限大 B.确定，方差无限大C不确定，方差最小 D.确定，方差最小5、简单相关系数矩阵方法主要用于检验DA异方差性 B.自相关性C随机解释变量 D.多重共线性6、设 为解释变量，则完全多重共线性是A 二、多选题1、能够检验多重共线性的方法有ACEA.简单相关系数矩阵法 B. DW检验法C.直观判断法 D.ARCH检验法E.方差扩大引子法 2、能够修正多重共线性的方法有ADA.增加样本容量 B.数据的结合C.变换模型的