第二学期计量经济学复习资料

1、计量经济学复习资料二、单选题：1计量经济学是一门（）学科。A.数学 B.经济 C.统计 D.测量2狭义计量经济模型是指（）。 A.投入产出模型 B.数学规划模型 C.包含随机方程的经济数学模型 D.模糊数学模型3计量经济模型分为单方程模型和（）。A.随机方程模型 B.行为方程模型 C.联立方程模型 D.非随机方程模型4经济计量分析的工作程序（）A.设定模型，检验模型，估计模型，改进模型B.设定模型，估计参数，检验模型，应用模型C.估计模型，应用模型，检验模型，改进模型D.搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型5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

2、数据 D.平行数据6样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（）。A.时效性 B.一致性 C.广泛性 D.系统性7有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模型预测未来煤炭行业的产出量，这是违反了数据的（）原则。A.一致性 B.准确性 C.可比性 D.完整性8判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（）准则。A.经济计量准则 B.经济理论准则 C.统计准则 D.统计准则和经济理论准则9对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值的（）。A.（消费）（收入）B.（商品需求）（收入）（价格）C.（商品供给）（价格）D.（产出量）（

3、资本）（劳动）三、多选题：1可以作为单方程计量经济学模型解释变量的有以下几类变量（）。A.外生经济变量 B.外生条件变量 C.外生政策变量 D.滞后被解释变量 E.内生变量2样本数据的质量问题可以概括为（）几个方面。A.完整性 B.准确性 C.可比性 D.一致性3经济计量模型的应用方向是（）。A.用于经济预测 B.用于经济政策评价 C.用于结构分析 D.用于检验和发展经济理论 E.仅用于经济预测、经济结构分析四、名词解释：1计量经济学 2虚变量数据 3相关关系 4因果关系 五、简答题：1相关关系与因果关系的区别与联系。2回归分析与相关分析的区别与联系。二、单选题：1B2C 3C 4B 5B 6

4、B 7A 8B 9B 三、多选题：1ABCD 2ABCD 3ABCD二、单选题：1.回归分析中定义的（）A.解释变量和被解释变量都是随机变量B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量C.解释变量和被解释变量都为非随机变量D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量2.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. B. C. D.3.下图中“”所指的距离是（）A. 随机误差项 B. 残差 C. 的离差 D. 的离差4.最大或然准则是从模型总体抽取该n组样本观测值的（）最大的准则确定样本回归方程。A.离差平方和 B.均值 C.概率 D.方差5.参数估计量是的线性函数称为参数估

5、计量具有( )的性质。A.线性 B.无偏性 C.有效性 D.一致性6.参数的估计量具备有效性是指（）A. B.为最小C. D.为最小7.要使模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为（）A.nk+1 B.nk+1 C.n30 D.n3(k+1)8.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，估计用样本容量为，则随机误差项的方差估计量为( )。A.33.33 B.40 9.最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（）。A.方程的显著性检验 B.多重共线性检验 C.异方差性检验 D.预测检验10.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.

6、回归平方和 C.残差平方和 11.总体平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是（）。A.RSS=TSS+ESS B.TSS=RSS+ESS C.ESS=RSS-TSS D.ESS=TSS+RSS12.下面哪一个必定是错误的（）。A. B. C. D. 13.产量（X，台）与单位产品成本（Y，元/台）之间的回归方程为，这说明（）。 A.产量每增加一台，单位产品成本增加356元 B.产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元 C.产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元 D.产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元14.回归模型，i = 1，25中，总体方差未知，检验时，

7、所用的检验统计量服从（）。A. B. C. D.15.设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. B. C. D.16.根据可决系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时有（）。A.F=1 B.F=1 C.F+ D.F=017.线性回归模型的参数估计量是随机变量的函数，即。所以是（）。A.随机变量 B.非随机变量 C.确定性变量 D.常量18.由 可以得到被解释变量的估计值，由于模型中参数估计量的不确定性及随机误差项的影响，可知是（）。A.确定性变量 B.非随机变量 C.随机变量 D.

8、常量19.下面哪一表述是正确的（）。A.线性回归模型的零均值假设是指B.对模型进行方程显著性检验（即检验），检验的零假设是C.相关系数较大意味着两个变量存在较强的因果关系D.当随机误差项的方差估计量等于零时，说明被解释变量与解释变量之间为函数关系20.在双对数线性模型中，参数的含义是（）。A.Y关于X的增长量 B.Y关于X的发展速度 C.Y关于X的边际倾向 D.Y关于X的弹性21.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，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%22.半对数模型中，参数的含义是（）。 AX的绝对量变化

9、，引起Y的绝对量变化BY关于X的边际变化 CX的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化 DY关于X的弹性23.半对数模型中，参数的含义是（）。A.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率B.Y关于X的弹性C.X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化 D.Y关于X的边际变化24.双对数模型中，参数的含义是（）。A.X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化 B.Y关于X的边际变化C.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率 D.Y关于X的弹性 三、多选题：1.下列哪些形式是正确的（）。A. B. C. D. E. F. G. H.I. J.2.调整后的多重可决系数的正确表达式有（）。A

10、. B. C. D. E.3.设为回归模型中的参数个数（包括截距项），则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为（）。A. B. C. D. E.4.将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（）。A.直接置换法 B.对数变换法C.级数展开法 D.广义最小二乘法E.加权最小二乘法5.在模型中（）。A. 与是非线性的 B. 与是非线性的C. 与是线性的 D. 与是线性的E. 与是线性的6.回归平方和是指（）。A.被解释变量的观测值Y与其平均值的离差平方和B.被解释变量的回归值与其平均值的离差平方和C.被解释变量的总体平方和与残差平方和之差D.解释变量变动所引起的被解释

11、变量的离差的大小E.随机因素影响所引起的被解释变量的离差大小7.在多元线性回归分析中，修正的可决系数与可决系数之间（）。A. B. C.只能大于零 D.可能为负值8.下列方程并判断模型（）属于变量呈线性，模型（）属于系数呈线性，模型（）既属于变量呈线性又属于系数呈线性，模型（）既不属于变量呈线性也不属于系数呈线性。A. B.C. D.E. F.G.五、简答题：1.给定一元线性回归模型： （1）叙述模型的基本假定；（2）写出参数和的最小二乘估计公式； （3）说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质；（4）写出随机扰动项方差的无偏估计公式。2.对于多元线性计量经济学模型： （1）该模型的矩阵形式

12、及各矩阵的含义；（2）对应的样本线性回归模型的矩阵形式；（3）模型的最小二乘参数估计量。4.随机误差项包含哪些因素影响。7.最小二乘法和最大似然法的基本原理。8.普通最小二乘法参数估计量的统计性质及其含义。二、单选题：1. B 2. D 3. B 4. C 5. A 6. B 7. A 8. B 9. A 10. B 11. B 12C 13D 14D 15A 16. C 17A 18C 19D 20D 21C 22. C 23. A 24D三、多选题：1BEFH 2BC 3BC 4ABC 5ABCD 6BCD 7AD 8DG ABCG G EF 二、单选题：1.在线性回归模型中，若解释变量和

13、的观测值成比例，既有，其中为非零常数，则表明模型中存在（）。A.方差非齐性 B.多重共线性 C.序列相关 D.设定误差2.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3.戈德菲尔德匡特检验法可用于检验（）。A.异方差性 B.多重共线性 C.序列相关 D.设定误差4.若回归模型中的随机误差项存在异方差性，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5.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（）。A.无偏且有效

14、 B.无偏但非有效 C.有偏但有效 D.有偏且非有效6.设回归模型为，其中，则的最有效估计量为（）。A. B. C. D.7对于模型，如果在异方差检验中发现，则用权最小二乘法估计模型参数时，权数应为（）。A. B. C. D. 8.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 9.用于检验序列相关的DW统计量的取值范围是()。A.0DW1 B.1DW1 C.2DW2 D.0DW410.已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数近似等于（）。A.0 B.-1 11.已知

15、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()。A.0 B.1 C.2 D.412.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dLDW3.841，因此拒绝零假设，意味着原模型随机扰动项存在一阶序列相关。 5、某地区供水部门利用最近15年的用水年度数据得出如下估计模型：（-1.7） (0.9) (1.4) (-0.6) (-1.2) (-0.8)F=38.9式中，water用水总量（百万立方米）,house住户总数（千户）,pop总人口（千人）,pcy人均收入（元）,price价格（元/100立方米）,rain降雨量（毫米）。（1）根据经济理论

16、和直觉,请计回归系数的符号是什么(不包括常量)，为什么？观察符号与你的直觉相符吗？（2）在10%的显著性水平下，请进行变量的t-检验与方程的F-检验。T检验与F检验结果有相矛盾的现象吗？（3）你认为估计值是（1）有偏的；（2）无效的或（3）不一致的吗？详细阐述理由。解答：（1）在其他变量不变的情况下，一城市的人口越多或房屋数量越多，则对用水的需求越高。所以可期望house和pop的符号为正；收入较高的个人可能用水较多，因此pcy的预期符号为正，但它可能是不显著的。如果水价上涨，则用户会节约用水，所以可预期price的系数为负。显然如果降雨量较大，则草地和其他花园或耕地的用水需求就会下降，所以可

17、以期望rain的系数符号为负。从估计的模型看，除了pcy之外，所有符号都与预期相符。（2）t-统计量检验单个变量的显著性，F-统计值检验变量是否是联合显著的。这里t-检验的自由度为15-5-1=9，在10%的显著性水平下的临界值为1.833。可见，所有参数估计值的t值的绝对值都小于该值，所以即使在10%的水平下这些变量也不是显著的。这里，F-统计值的分子自由度为5，分母自由度为9。10%显著性水平下F分布的临界值为2.61。可见计算的F值大于该临界值，表明回归系数是联合显著的。T检验与F检验结果的矛盾可能是由于多重共线性造成的。house、pop、pcy都是高度相关的，这将使它们的t-值降低且

18、表现为不显著。price和rain不显著另有原因。根据经验，如果一个变量的值在样本期间没有很大的变化，则它对被解释变量的影响就不能够很好地被度量。可以预期水价与年降雨量在各年中一般没有太大的变化，所以它们的影响很难度量。（3）多重共线性往往表现的是解释变量间的样本观察现象，在不存在完全共线性的情况下，近似共线并不意味着基本假定的任何改变，所以OLS估计量的无偏性、一致性和有效性仍然成立，即仍是BLUE估计量。但共线性往往导致参数估计值的方差大于不存在多重共线性的情况。1、简述CD生产函数和CES生产函数的特点以及各自的估计方法，熟练应用CD、CES生产函数模型及其改进型。简述CD生产函数和CE

19、S生产函数的特点以及各自的估计方法，熟练应用CD、CES生产函数模型及其改进型。CD生产函数：对于C-D生产函数模型及其改进型，两边取对数，即可化成线性模型，然后采用单方程线性计量经济学模型的估计方法估计其参数。但是其假设条件是随机误差项可以作为方程的一个因子与理论模型相乘，即模型的计量经济学型态为： 如果随机误差项作为方程的一个因子与理论模型相加，即 则要采用非线性模型的估计方法估计其参数。在实际应用中，都假设为前一种情况。CES生产函数：对CES生产函数模型 为一个关于参数的非线性模型，采用简单的方法难以化为线性模型。自1961年以来，关于它的估计问题有许多研究，主要有两类方法，即利用边际

20、生产力条件的估计方法和直接估计方法。边际生产力条件，即当生产活动处于均衡的情况下，存在： 其中分别表示资本的利率、劳动的工资率和产出品的价格。将该条件应用于，经过适当的变换，可以得到线性计量经济学方程。由于边际生产力条件与实际生产活动有较大距离，在实际上我们基本不采用这类估计方法。顺便指出，对其它形式的生产函数模型，从理论上讲，也可以利用边际生产力条件进行估计，所以我们称其为“一类”估计方法。直接估计方法。将C-D生产函数模型的计量型态假设为： 两边取对数，得到： 将其中的 在处展开台劳级数，取0阶、1阶和2阶项，得到： (5. 1.35)为一个简单线性模型，通过变量置换，可以表示成： 采用单

21、方程模型的估计方法，得到的估计值，利用对应关系和，可以计算得到关于参数的估计值。选择在处展开台劳级数，是因为当时，要素替代弹性等于1，即模型退化为C-D生产函数，由于C-D生产函数的普遍适用性，所以可以假定为接近于0的数。当参数估计完成后，可以根据的估计值是否接近于0来检验这种估计方法的可用性。从上式可以看出，当时，方程为： 即为C-D生产函数模型。所以可以认为CES生产函数模型是对C-D生产函数模型的修正。2、CES生产函数与CD生产函数的关系是什么？请证明之。将C-D生产函数模型的计量型态假设为： 两边取对数，得到： 将其中的 在处展开台劳级数，取0阶、1阶和2阶项，代入上式，得到： ，为

22、一个简单线性模型，通过变量置换，可以表示成： 采用单方程模型的估计方法，得到的估计值，利用对应关系和，可以计算得到关于参数的估计值。选择在处展开台劳级数，是因为当时，要素替代弹性等于1，即模型退化为C-D生产函数，由于C-D生产函数的普遍适用性，所以可以假定为接近于0的数。当参数估计完成后，可以根据的估计值是否接近于0来检验这种估计方法的可用性。从以上结果可以看出，当时，方程为： 即为C-D生产函数模型。所以可以认为CES生产函数模型是对C-D生产函数模型的修正。对于改进的CES生产函数模型，估计方法是相同的。1、 （中国）国内生产总值与投资及货物和服务净出口(单位：亿元)年份国内生产总值（Y

23、）资本形成额（X1）货物和服务净出口（X2）199121280.407517.000617.5000199225863.709636.000275.6000199334500.7014998.00-679.4000199446690.7019260.60634.1000199558510.5023877.00998.5000199668330.4026867.201459.300199774894.2028457.602857.200199879003.3029545.903051.500199982673.1030701.602248.800200089340.9032499.802240.

24、200200198592.9037460.802204.7002002107897.642304.902794.2002003121511.451382.702686.200用上述数据建立计量模型并使用EVIEWS计算输出结果如下Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/19/09 Time: 21:40Sample: 1991 2003Included observations: 13VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C3871.8052235.2631.7321470.11

25、39X12.1779160.12069218.045270.0000X24.0519801.2824023.1596800.0102R-squared0.991494 Mean dependent var69929.98Adjusted R-squared0.989793 S.D. dependent var31367.13S.E. of regression3168.980 Akaike info criterion19.15938Sum squared resid1.00E+08 Schwarz criterion19.28975Log likelihood-121.5360 F-stat

26、istic582.8439Durbin-Watson stat0.926720 Prob(F-statistic)0.000000（1） 建立投资与净出口与国民生产总值的二元线性回归方程并进行估计，并解释斜率系数的经济意义。（2）对偏回归系数及所建立的回归模型进行检验，显著性水平=0.05。（3）估计可决系数，以显著性水平=0.05对方程整体显著性进行检验，并估计校正可决系数，说明其含义。1、解：(1) 建立Y与X、X之间的线性回归模型： Y = + X1 + X2+ ei 根据普通最小二乘法参数估计有 故所求回归方程为 Y = 3871.805 + 2.177916 X1 + 4.05198

27、0X2X1的系数1=2.177916表明，如果其他变量保持不变，为使国民生产总值增加一亿元投资需增加2.18亿元，净出口增加4.05亿元也能使国民生产总值增加一亿元。假设H0 : ，H1 : 。在H0 成立的条件下检验统计量t (n-k) t (n-k) 0.120692 1.282402其中Cii是对角线的值。，为残差平方和。所以：=18.04527 =3.159680给定=0.05. 。从上面结果看出t、t的绝对值均大于2.2281,故拒绝H0，认为b1、b2 均显著不等于0，X1、X2对Y的影响均显著。R 2=0.991494 假设H0：b1 =b2 =0。H1：b1 、b2 不全为0。

28、 检验统计量F=582.8439给定=0.05. ，F远大于F0.05 (2,10),故拒绝H0，认为总体参数b1、b2 不全为等于0，资本形成额X1和货物和服务净出口X2对国民生产总值Y的影响显著。2、下面给出依据15个观察值计算得到的数据： ， ， ， ， ， ， 其中小写字母代表了各值与其样本均值的离差。要求：（1）估计三个多元回归系数；（2）估计它们的标准差；并求出可决系数与修正可决系数？（3）估计、95%的置信区间；（4）在下，检验估计的每个回归系数的统计显著性（双边检验）2、解：其中：同理，可得：，拟合优度为： ，查表得，得到，得到，查表得临界值为则：4、对没有截距项的一元回归模型

29、称之为过原点回归（regrission through the origin）。试证明（1）如果通过相应的样本回归模型可得到通常的的正规方程组 则可以得到的两个不同的估计值： ， 。 （2）在基本假设下，与均为无偏估计量。 （3）拟合线通常不会经过均值点，但拟合线则相反。 （4）只有是的OLS估计量。解答：（1）由第一个正规方程 得 或 求解得 由第2个下规方程得 求解得 （2）对于，求期望 这里用到了的非随机性。 对于，求期望 （3）要想拟合值通过点，必须等于。但，通常不等于。这就意味着点不太可能位于直线上。相反地，由于，所以直线经过点。（4）OLS方法要求残差平方和最小Min 关于求偏导得

30、 即 可见是OLS估计量。6对于人均存款与人均收入之间的关系式使用美国36年的年度数据得如下估计模型，括号内为标准差：0.538（1）的经济解释是什么？（2）和的符号是什么？为什么？实际的符号与你的直觉一致吗？如果有冲突的话，你可以给出可能的原因吗？（3）对于拟合优度你有什么看法吗？（4）检验是否每一个回归系数都与零显著不同（在1%水平下）。同时对零假设和备择假设、检验统计值、其分布和自由度以及拒绝零假设的标准进行陈述。你的结论是什么？解答： （1）为收入的边际储蓄倾向，表示人均收入每增加1美元时人均储蓄的预期平均变化量。 （2）由于收入为零时，家庭仍会有支出，可预期零收入时的平均储蓄为负，因

31、此符号应为负。储蓄是收入的一部分，且会随着收入的增加而增加，因此预期的符号为正。实际的回归式中，的符号为正，与预期的一致。但截距项为负，与预期不符。这可能与由于模型的错误设定形造成的。如家庭的人口数可能影响家庭的储蓄形为，省略该变量将对截距项的估计产生影响；另一种可能就是线性设定可能不正确。 （3）拟合优度刻画解释变量对被解释变量变化的解释能力。模型中53.8%的拟合优度，表明收入的变化可以解释储蓄中53.8 %的变动。（4）检验单个参数采用t检验，零假设为参数为零，备择假设为参数不为零。双变量情形下在零假设下t 分布的自由度为n-2=36-2=34。由t分布表知，双侧1%下的临界值位于2.7

32、50与2.704之间。斜率项计算的t值为0.067/0.011=6.09，截距项计算的t值为384.105/151.105=2.54。可见斜率项计算的t 值大于临界值，截距项小于临界值，因此拒绝斜率项为零的假设，但不拒绝截距项为零的假设。一、名词解释1、普通最小二乘法：为使被解释变量的估计值与观测值在总体上最为接近使Q= 最小，从而求出参数估计量的方法，即之。2、总平方和、回归平方和、残差平方和的定义：TSS度量Y自身的差异程度，称为总平方和。TSS除以自由度n-1=因变量的方差，度量因变量自身的变化；RSS度量因变量Y的拟合值自身的差异程度，称为回归平方和，RSS除以自由度（自变量个数-1）=回归方差，度量由自变量的变化引起的因变量变化部分；ESS度量实际值与拟合值之间的差异程度，称为残差平方和。RSS除以自由度（n-自变量个数-1）=残差（误差）方差，度量由非自变量的变化引起的因变量变化部分。 3、计量经济学：计量经济学是以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系