计量经济学期末考试及答案3

1、计量经济学期末考试及答案3计量经济学课程期末考试试卷（三）一、单项选择题（每小题1分，共20分）1、 计量经济学的理论模型设计工作，不包括下面【】方面。a、选择变量b、确定变量之间的数学表达式c、收集数据d、确定待估计参数理论预期值2、 计量经济学模型成功的三要素不包括【儿理论c、数据3、 相关关系是指变量间的【】关系。a、逻辑依存c、函数依存4、 截面数据是指同一时间条件下【】a.不同统计单位相同统计指标c、相同统计单位不同统计指标5、参数。的估计量0被称为“最有效估计是指 （a）二尸且【】。a、var ) -0b 小c、-时二00、pp 最6、 可决系数k的取值范围是 】。a、/? 七一i

2、b、c 、0&七1 一1&七17、 下列关于模型参数估计的说法中正确的是【】。a、 一致性是指：样本量趋于无穷时，估计量收敛到参数真值。b、 方差最小的估计量一定最好。c、 对于无偏估计而言，均方误差最小与方差最小等价。d、 对任意线性回归模型而言，最小二乘估计与最大似然估计等价。8、下列模型不可化为线性回归模型的是【】。a、ob、应用d、方法b、因果d、随机数学组成的数据。b、相同统计单位相同统计指标n 木曰处】丄￥心木曰处匚丄土匕b、丫产/3。山的+山c、lnyj 二艮、+ dxi +d、l/iyi 二 00 + qlix i + /,9、下列关于模型统计检验的说法正确的是

3、【】。a、 当r2 tof fto；当r 1, f8；b、 “回归系数在统计上是显著的”，是指它显著地不为1。c、 ，检验和f检验都是双侧检验。d、“尸检验显著”表明所有解释变量均是统计显著的。10、 用一组n=30的样本估计一个三元线性回归模型，其多重可决系数为&2 =0.8500,则调整后的可决系数月2= .a、0.8603 b、0.8389 c、0.8655 d、0.8260 11、如果模型存在“异方差性”, 仍然采用ols法进行参数估计，那么【la、模型预测功能仍然有效b、参数估计仍然无偏c、参数估计仍然有效d、参数的显著性检验仍有意义12、a、g q检验c、gleiser 检

4、验13、正确的是【a、对自相关阶数没有限制滞后值c、d.w值在0和4之间14、法中正确的是【a、是一种逻辑现象c、是一种样本现象15、程模型之“单方程方法”的是 a、iv 法c、2slsb、解释变量可以包括被解释变量d、解释变量可以包含随机变量下列关于“多重共线性”说下列哪种方法中【】不是检验异方差性的方法。b、white 检验d、方差膨胀因子检验以下关于d?v检验的说法中o b、简单相关系数绝对值大，一定存在高度共线性d、qls估计量仍然是blue的以下不属于联立方1b、ils 法d、fiml 法16、列，那么以下叙述中不正确的是【a e (s, ) =0 c、cov st, ss) = 0

5、 sb、cov (8,d、var ( j假设q为白噪声序o黄0（s力）17、虽然模型包含有随机解释变量，但只要它与随机误差项不相关，则普通最小二乘估计量和工具变量估计量都是【】a、无偏估计量b、有效估计量c、一致估计量d、无偏、一致估计量18、某商品需求函数为其中丫为需求量，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, 拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为【】。a、2 b、419、 统称为前定变量或先决变量。a、外生变量和滞后变量c、外生变量和虚拟变量20、ces模型，是指【1生产函数模型。a、投入产出c、变弹性二、多选题（每题有2-5个正确答案，多选

6、、少选和错选不得分；每题1分, 共5分）1、使用时间序列数据进行经济计量分析时，要求指标统计（d、计算方法可比e、内容可比2、 以y表示实际观测值，v表示回归估计值，。表示残差，则以最小二乘法估计的样本回归直线满足【a、通过点（y）c、cov （xlf ej = 0c、5 d、6b、内生变量和外生变量解释变量和被解释变量b、线性不变弹性a、对象及范围可比b、时间可比c、口径可d、z （匕_义尸=0 e、 &_f）2=0 3、 以下关于虚拟变量的说法中，正确的有a、是计量经济学常用数据之一b、属于随机解释变量c、规定只取“0和俗两个值d、解决定性因素对被解释变量的影响e、“加法形式”只改

7、变原基础模型的截距4、针对存在“多重共线性”现象模型的参数估计，下述方法可能适用的是b、改变模型形式三、 判断题（每小题1分，共5分）1、 计量经济学模型与数理经济学模型最大的区别是前者含有随机误差项。2、 计量经济学所说的“线性模型”是指模型关于变量与参数都是线性的。3、 计量经济学的建模实践中，一般应该先进行计量经济学检验而后进行统计学检验。4、 两个序列的单整阶数相等，是它们之间协整的充要条件。5、 对恰好识别的结构式方程而言，iv、ils与2sls的估计结果在理论上是完全一致的。四、 名词解释（每小题3分，共12分）1、无偏性2、多重共线性4、相对资本密集度3、恰好识别五、简答题（每小

8、题4分，共8分）1、序列相关性产生的原因。2、线性回归模型基本假设的内容。六、计算与分析题（本题共50分）：1、（本题满分18分）搜集得失业率x （% ）与小时工资丫（元 / 小时）之间的如下数据：x3.53.84.04.24.44.6y8.07.87.47.26.96.5要求： （1）设计一个合适的计量经济学模型，描述二者之间的关系；（3分）（2）以最小二乘法估计模型的参数；（6分）（3）解释回归系数的经济学含义；（2分）a、逐步回归法c、删除引起共线性的变量d、广义差分法e、durbin两步5、结构式方程的识别情况可能是识别。a、不可b、部分不可c、恰好d、过度e、完全（4）检验方程的统计

9、可靠性（o =0.05 ro.o25（4） = 2.7764,7-ios（1,4） =7.71 ）（5 分）。（5）当失业率降低至3.0%时，预测小时工资约为多少？（2分）2、（本题满分12分）搜集1960至1982年7个0ecd国家（美国、西德、英国、意大利、日本和法国）的总能源需求指数（x）、实际gdp （x? , 亿美元）、实际能源价格（xq的数据（所有指数均以1970年为100%计算）。采用eviews软件估计，输出结果为：dependent variable: log （y）method: least squares date: 12/21/09 time: 23:56 samp i

10、e: 1960 1982 inciuded observat i ons: 23 var i ab1ecoefficientstd. error t-statisticprob.c1.5145610. 085287 17. 758450. 0000log( x1)1.0207340.018087 56.434940. 0000log (x2)-0.3467200.023008 -15.069650. 0000r-squared0. 994951mean dependent var4.409851adjusted r-squared0. 994446s.d.dependent var0.2286

11、88s. e. of regress i on0.017043aka i ke i nfo cr iter ion-5. 185011sum squared res i d0. 005809schwarz cr i terion-5.036903log ii keii hood62.62762hannan-qu i nn cr i ter.-5.147762f-statistic1970. 490durb i n-watson stat1.099985prob (f-statistic)0. 000000要求：（x）写出对数线性回归方程 （4分）； （2）解释厶a 系数的经济学 意义（3分）；

12、 （3）如果保持不变，log a j增加1,v的变化情况如何 （2分）？（4）检验解释变量的统计显著性（3分）。3、（本题满分8分）收集20个国家1969年的股票价格变化率（丫）和消费者价格变化率（x）的截面数据。由于怀疑数据存在异方差性，首先，按照消费者价格变 化率排序并去掉中间的4对样本数据，分别对两个子样进行最小二乘回归，得残augmented dickey-fuli er test statistic -4. 673375 0.0000差平方和rssi =52.95802，码& = 53.33154。其次，进行了怀特检验，其输出结果如下：heteroskedasticity t

13、est: white prob?f-statistic 0.539021 prob. f（2, 1 刀0.5930 obs*r-squared 1. 192653 prob. chi-square （2）0.5508 sea ied exp i a i ned ss 0.772479 prob. chi-square （2）0. 6796 要求：（1）用g?q法检验数据是否存在异方差性（o =0.05,席。5 （6,6） = 4.95 ）（3 分）；（2）怀特检验的结果是否支持存在异方差性的结论（5分）。（ / ?os二5.99147 ）4、（本题满分5分）就某地区1982-2008年的gdp

14、 （记为y）、资本投入数量（k）和劳动投入数量q）估计c?d生产函数的估计结果为卩=1.2435。顽* 同时算得此间：资本投入的年均增长速度为12%、劳动投入数量的年均增长速度为4% 、经济年均增长速度为14.2%。问： （1）年均技术进步速度是多少？（2 分）（3）技术进步对经济增长的贡献率为多少？（2分）v3）规模报酬状况如何？（1分）5、（本题满分7分）收集某地区1950-1990年间的实际年人均消费支出（cons）和实际年人均收入 （y）的数据。首先进行协整回归c6ns = 0m y，然后计 算非均衡误差与；再对非均衡误差 / 进行单位根检验，以下为eviews输出结果：nui i h

15、ypothesis： e has a unit root exogenous: none lag length: 1 （automatic based on sic, maxlag二9）t-statistic prob.*最后，估计cons的差分值（dcons）与y的差分值 （dy）、残差滞后值 &?1）之间的线性回归方程，输出结果为：dependent variable: dcons method: least squares date: 12/23/09 time: 16:31 samp ie (ad justed): 1951 1990 inciuded observations

16、: 40 after adjustments var i ab1ecoefficientstd. error t-statisticprob.dy0. 4961110. 022140 22. 407570. 0000e(-1)-0.6738630. 155965 -4. 3206140. 0001r-squared0. 906996mean dependent var18.53700adjusted r-squared0. 904548s. d. dependent var28.77572s. e. of regress i on8. 890327akaike info cr iter ion

17、7. 256512sum squared resid3003. 441schwarz cr iter ion7. 340955log i i kei i hood-143. 1302hannan-qu i nn cr i ter.7. 287044durb i n-watson stat1.606651问：（1） cons与y之间是否存在协整关系？（5分）（2）写出误差修正模型。（2分）计量经济学课程期末考试卷试题（三）答案及评分标准一、 单项选择题（每小题1分）1 一5、cbdab 6-10. ccaad16-20. bdbad 二、 多选题（每题1分）1、abcde 2、abc 3、abo

18、de 4、abc 5、acd 三、 判断题（每小题1分）1、寸2x 3、4 4、x 5、7四、 名词解释 (每小题3分) 1、 所谓无偏性是指参数估计量的均值( 期望) 等于模型的参数值。2、 对于多元线性回归模型，其基本假设之一是解释变量七，血, ，叫是相互独立的，如果存在cjxj,. + c2x2j + ? ? ? + ckxki -，i=l2，?，n,其中c不全为0， 即某一个解释变量可以用其他解释变量的随机线性组合表示，则称为多重共线性。3、 “恰好识别”是指对联立方程模型，我们能够唯一地估计出模型的参数。4、 假设在生产活动中除了技术以外，只有资本与劳动两种劳动要素，定义两要素的产出

19、弹性之比为相对资本密集度，用w表示。即皿 =el/ek 五、 简答题 ( 每小题4分) 1、(1)惯性；(2)模型设定误差；(3)蛛网现象； (4)数据加工。2、 线性回归模型基本假设包括：(1)解释变量由，七，叫是确定性变量，不是随机变量；而且解释变量之间互不相关。(2)随机误差项具有。均值和同方差。即e/,=o, vare/oo-2, i=l,2,?，n。(3)随机误差项在不同的样本点间是独立的，不存在序列相关。即cov (/”丹)=0 i二j i, j=l,2,?,n (4)随机误差项与解释变量之间不相关。即cov (，/z, ) =0 1=1,2,n j=l,2, ?，k(5)随机误差

20、项服从0均值和同方差的正态分布。即/, -n (0, o?2 ) , i=l,2, ?，n。六、 计算与分析题 ( 共50分) 1、解：(1) 丫 二坊+回+(1 分)( 功0/ 2.7764 = 025 (4)，所以 , 拒绝原假设h。稻=0 , 即 回归 方程显著。或因为尸=2二170?53?7?71论(1,4)，所以 , 拒绝原假设rss比): 回=0,即回归方程显著。(5分) (5) k=12.91-1.37x3 = 8.8 (元) (2 分)2、解：(1)对数线性模型为in/= 1.514561 +1.020734 inx -0.3462 x? (4 分)(2) 01=1.020437 0,表明若价格保持不变，gdp每提高1%，能源需求量平均增加1.020734万吨。 (3分) (3)因为in (y7r) = a2 =-0.34672 = 77/= 34672 =0.71，表明log (x2)每增加1