南开大学计量经济学练习题(含答案)

第1章绪论习题一、单项选择题1．把反映某一总体特征的同一指标的数据，按一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的数据称为（）a.横截面数据B.时间序列数据Co面板数据D.原始数据2．同一时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为（）原始数据B.截面数据C.时间序列数据D.面板数据3．用计量经济学研究问题可分为以下四个阶段（）A．确定科学的理论依据、建立模型、模型修定、模型应用建立模型、估计参数、检验模型、经济预测搜集数据、建立模型、估计参数、预测检验建立模型、模型修定、结构分析、模型应用4．下列哪一个模型是计量经济模型（）A。投入产出模型B.数学规划模型C.包含随机变量的经济数学模型D.模糊数学模型二、问答题1．计量经济学的定义2．计量经济学的研究目的3．计量经济学的研究内容习题答案一、单项选择题1．B2．B3．B4．C二、问答题1．答：计量经济学是统计学、经济学、数学相结合的一门综合性学科，是一门

从数量上研究物质资料生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学2．答:计量经济学的研究目的主要有三个：（1）结构分析。指应用计量经济模型对经济变量之间的关系作出定量的度量。（2）预测未来。指应用已建立的计量经济模型求因变量未来一段时期的预测值。（3）政策评价。指通过计量经济模型仿真各种政策的执行效果，对不同的政策进行比较和选择。3．答：计量经济学在长期的发展过程中逐步形成了两个分支：理论计量经济学和应用计量经济学。理论计量经济学主要研究计量经济学的理论和方法.应用计量经济学将计量经济学方法应用于经济理论的特殊分支，即应用理论计量经济学的方法分析经济现象和预测经济变量。元线性回归模型习题一、单项选择题1．最小二乘法是I£（护）A。C.使t=11．最小二乘法是I£（护）A。C.使t=1max使达到最小值达到最小值b。使（口卩詡达到最小值D.使t=1tt达到最小值2．3．在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（）Y=B+BX+uY=卩+卩X+eA.i01iiB.i01iCY=B+BXDE（Y）=P+p.C・i01i八D・八〜线设OLS法得到的样本回归直线为Yi=卩。+PX-+eiXi01i1ii，以下说法不正确的是))Ee.=0A..Y=YC・=年份国内生产总值年份国内生产总值X财政收入YC.-C.-1<y<1D、丫二则X与Y相互独立二、多项选择题1．最小二乘估计量的统计性质有（）A.无偏性A.无偏性B.线性性Co最小方差性D.不一致性Eo有偏性八八八2．Ao必然通过点（X，Y）C.残差ei的均值为常数利用普通最小二乘法求得的样本回归直线2．Ao必然通过点（X，Y）C.残差ei的均值为常数Bo可能通过点（X，Y）DoYi的平均值与的平均值相等残差ei与解释变量Xi之间有一定的相关性3．随机变量（随机误差项）ui中一般包括那些因素（）A回归模型中省略的变量B人们的随机行为C建立的数学模型的形式不够完善.D经济变量之间的合并误差。E测量误差。三、计算题表1是中国1978年一1997年的财政收入Y和国内生产总值X的数据，表2为一元线性回归模型的估计结果表1中国1978－1997年的财政收入与国内生产总值（单位：亿元）19783624。11132。2619794038。21146。3819804517.81159.9310814860。31175.7910825301。81212.3319835957。41366。9519847206.71642。8619858989.12004。82198610201.42122。01198711954。52199。35198814992.32357.24198916917。82664.90199018598。42937.10199121662.53149.48199226651.93483.37199334560。54348.95199446670。05218。10199557494。96242.20100666850.57407.99199773452.58651。14数据来源：《中国统计年鉴》表2Eviews软件的估计结果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:07^01/05Time:21:49Sample:19701997Includedobservations:20VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CS67.837667.1267812.779660.0000冥0.1000360.00217246.049100.0000R-squared0.991583Meandependentvar3081.168AdjustedR-squared0.991115S.D.dependentvar2212.591S.E.ofregression20S.5553Akaikeinfocriterion13.G1293Sumsquaredresid7B2915.7Schwarzcriterion1371250Loglikelihood-134.1293F-statistic2120.520Durbin-Watsonstat0.864032Prob(F-statistic)0.000000试根据这些数据完成下列问题；建立财政收入对国内生产总值的简单线性回归模型，并解释斜率系数的经济意义；对此模型进行评价；若是1998年的国内生产总值为78017.8亿元，确定1998年财政收入的预测值和预测区间(a=°.°5,°x二22024.60).习题答案一、单项选择题D2.C3.B4.A二、多项选择题1ABC2.ACD3.ABCDE三、计算题解：(1)建立中国1978年一1997年的财政收入Y和国内生产总值X的线性回归方程Y二B+PX+ut01tt利用1978年一1997年的数据估计其参数，结果为Y=857.8375+0.100036Ftt(12.78)(46.05),r2=0.9916斜率系数的经济意义：GDP增加1亿元，平均说来财政收入将增加0.1亿元.RSSr2=——=0.991593TSS,说明总离差平方和的99%被样本回归直线解释，仅有不到1％未被解释，因此,样本回归直线对样本点的拟合优度是很高的.给出显著水平=0005,查自由度v=20—2=18的t分布表，得临界值t0.025(18)=2。10,釘I：77955＞爲(18),t1=46-0491＞爲(18)，故回归系数均显著不为零，说明国内生产总值对财政收入有显著影响，并且回归模型中应包含常数项0从以上得评价可以看出,此模型是比较好的0若是1998年的国内生产总值为7801708亿元,确定1998年财政收入的点预测值为Y=857.8375+0.100036x78017.8=8662.426141(亿元)1998年财政收入平均值预测区间(“°・05)为：工x2=c2(n-1)=22024.60x(20-1)=9216577098ix(X-X)2=(78017.8-22225.13)=3112822026f1(X-X)2+f

n乙x2i8662.426干2.10x208.5553x-+3112822026209216577098=8662.426干272.7167(亿元)第3章多元线性回归模型习题

一、单项选择题设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用的F统计量可表示为（）ESS（n-k）R2（k-1）ESS/(k-1)D.TSS'(n-k)A.RSS..'（k—1）B.ESS/(k-1)D.TSS'(n-k)R2(n—k)C.(1-R2).'(k-1)多元线性回归分析中（回归模型中的参数个数为k）,调整后的可决系数R2与可决系数R2之间的关系（）A。二A。二1-(1-R2)n一1n-kTOC\o"1-5"\h\zR2二1—（1—R2）kC。R2>0D。n-1已知五元线性回归模型估计的残差平方和为丫et2=800，样本容量为46，则随机误差项U的方差估计量&2为（）A。33.33B。40C。38。09D。204.在模型丫二卩。+卩1化+卩2X2；+Ui的回归分析结果报告中，有F=263489.23,F的p值=0.000000，表明（）A、解释变量化对Yi的影响是显著的B、解释变量X2；对Yi的影响是显著的C、解释变量Xn和X2；对Yi的联合影响是显著的。D、解释变量Xn和X2；对Yi的影响是不显著多元线性回归分析中的ESS反映了（）A.因变量观测值总变差的大小B.因变量回归估计值总变差的大小C.因变量观测值与估计值之间的总变差D.Y关于X的边际变化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（）的统计性质。A•有偏特性B。非线性特性C.最小方差特性D.非一致性特性关于可决系数R2，以下说法中错误的是（）A。可决系数R2的定义为被回归方程已经解释的变差与总变差之比BR2e[o,l]B。C。可决系数R2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可决系数R2的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响二、多项选择题1•调整后的判定系数R2与判定系数R2之间的关系叙述正确的有()R2与R2均非负R2有可能大于R2判断多元回归模型拟合优度时，使用R2模型中包含的解释变量个数越多，R2与R2就相差越大只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1,则R2<R22.对多兀线性回归方程(有k个参数)的显著性检验，所用的F统计量可表示为()ESS(n-k)RSS(k-1)A。RSS(k-1)BESS/(n-k)R2(n一k)RSSC.(1-R2)(k-1)DESS/(n-k)R2(k-1)E。(1-R2)(n-k)三、判断题1．在对参数进行最小二乘估计之前,没有必要对模型提出古典假定.2．一元线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。3．拟合优度检验和F检验是没有区别的。四、问答题某公司想决定在何处建造一个新的百货店,对已有的30个百货店的销售额作为其所处地理位置特征的函数进行回归分析,并且用该回归方程作为新百货店的不同位置的可能销售额,估计得出(括号内为估计的标准差)Y二30+0.1X+0.01X+10.0X+3.0Xi1i2i3i4i(0.02)(0.01)(1.0)(1.0)

其中：Yi二第i个百货店的日均销售额（百美元）；Xli二第i个百货店前每小时通过的汽车数量（10辆）X2,=第i个百货店所处区域内的人均收入（美元）;X3i=第i个百货店内所有的桌子数量;X4,=第i个百货店所处地区竞争店面的数量；请回答以下问题：（1）说出本方程中系数0。1和0。01的经济含义。（2）各个变量前参数估计的符号是否与期望的符号一致？（3）在a=0.05的显著性水平下检验变量X]j的显著性。（临界值10.025(25)二（临界值10.025(25)二2.06t,0.025(26)二2.06t(25)二1.710.05，t(26)二1.71)0.05)为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y,百万美元）、旅行社职工人数（X1,人）、国际旅游人数（X2,万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下：Y=—151.0263+0.1179X+1.5452Xi1i2i（—3.066806）（6.652983）（3.378064）R2=0.9343R2=0.9296F=191.1894n=31（1）从经济意义上考察估计模型的合理性。（2）在5%显著性水平上，分别检验参数片，P2的显著性；在5%显著性水平上,检验模型的整体显著性。习题答案一、单项选择题1．B2．A3．D4．C5．C6．C7．D二、多项选择题1．CDE2．BE三、判断题答：错误•在古典假定条件下，OLS估计得到的参数估计量是该参数的最佳线性无偏估计（具有线性、无偏性、有效性）。总之,提出古典假定是为了使所作出的估计量具有较好的统计性质以便进行统计推断。2．答：错误。在多元线性回归模型里除了对随机误差项提出假定外，还对解释变量之间提出无多重共线性的假定.答:错误。(1)F检验中使用的统计量有精确的分布，而拟合优度检验没有；(2)对是否通过检验，可决系数(修正可决系数)只能给出一个模糊的推测；而F检验可以在给定显著水平下，给出统计上的严格结论。四、计算题1。解:(1)每小时通过该百货店的汽车增加10辆，该店的每日收入就会平均增加10美元。该区域居民人均收入每增加1美元，该店每日收入就会平均增加1美元。最后一个系数与期望的符号不一致，应该为负数，即该区竞争的店面越多，该店收入越低。其余符号符合期望。用t检验。t=0.1/0.02=5，有t〉to.o25(25)二2・°6知道，该变量显著。2。解：(1)由模型估计结果可看出：旅行社职工人数和国际旅游人数均与旅游外汇收入正相关。平均说来，旅行社职工人数增加1人，旅游外汇收入将增加0.1179百万美元;国际旅游人数增加1万人次，旅游外汇收入增加1.5452百万美元.(2)取Q=0.05，查表得to.o25(31-3)二2.048.因为3个参数t统计量的绝对值均大于10.025(31-3)二2・048，说明经t检验3个参数均显著不为0,即旅行社职工人数和国际旅游人数分别对旅游外汇收入都有显著影响。取a=0.05，查表得F0^(2,28)二3.34，由于F二199.1894〉仁(2,28)二3.34,说明旅行社职工人数和国际旅游人数联合起来对旅游外汇收入有显著影响，线性回归方程显著成立。第4章非线性回归模型的线性化习题一、问答题1．不可线性化的非线性回归模型的线性化估计方法.解释下列模型中参数©1的含义：(1)InY二B+PInX+u;(2)InY二B+PX+u(3)Y二B+PInX+u(1)t01tt;(2)t01tt；(3)t01tt二、计算题某商场1990年〜1998年间皮鞋销售额(万元)的统计资料如下表所示.某商场1990年〜1998年间皮鞋销售额统计资料年份199019911992199319941995199619971998时间t123456789销售额Y4。15。37。29.612.917.123。229.537。4考虑对数增长模型Y=a+卩lnt+u,试用上表的数据进行回归分析,并预测1999该商场皮鞋的销售额。习题答案一、问答题答：(1)直接搜索法(DirectSearchMethod);(2)直接优化法(DirectOptimizationMethod)；(3)迭代线性化法(IterativeLinearzationMethod)。答：⑴卩i是Y对X的弹性，即X变化1%,Y变化卩i%。(2)片表示X变化1个单位，Y变化100*卩］%.(3)卩i表示X变化1%,Y增加或减少卩i/100。二、计算题解：回归分析的结果如下：y=—3.29+13.74lnt(—0.65)(4.30)R2=0.7254,F=18.4913,DW=0.55241999年该商场的销售额:y=—3.29+13.74*ln(10)=—3.29+13.74*2.3026=28.351999第5章异方差习题

一、单项选择题TOC\o"1-5"\h\z1.回归模型中具有异方差性时，仍用OLS估计模型，则以下说法正确的是（）参数估计值是无偏非有效的B。参数估计量仍具有最小方差性C.常用F检验失效D.参数估计量是有偏的更容易产生异方差的数据为（）时序数据B。修匀数据C.横截面数据D.年度数据3•在具体运用加权最小二乘法时，如果变换的结果是人=卩%+fx+U/x则Var（u）是下列形式中的哪一种？（）B.bB.b2x2C.b2gD。b2logx4。在异方差性情况下，常用的估计方法是（一阶差分法C.4。在异方差性情况下，常用的估计方法是（一阶差分法C.工具变量法）B。广义差分法D。加权最小二乘法5。在异方差的情况下，参数估计值的方差不能正确估计的原因是（）AE(u2)hb2CE(xu)丰0E(uu)h0(ihj)B.ijD。E(u)h06.(设y=P+Px6.(设y=P+Px+u,Var(u)=b)A.f=b2f（二）,则对原模型变换的正确形式为B.C.y=卩+卩i<7(X)yi7。x+u01iiPRXU一1^+fPxu=1+Pi+if2(X)f2(X)2f2(X)f2(X)iiiiyf(X)=Pf(X)+卩Xf(X)+uf(X)ii1i2iiii)种随机误差现象D.下列说法不正确的是（A。异方差是异方差产生的原因有设定误差检验异方差的方法有F检验法修正异方差的方法有加权最小二乘法8。如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计是（）A.无偏的，非有效的B.有偏的，非有效的无偏的，有效的D.有偏的，有效的9。在检验异方差的方法中，不正确的是（）A。Goldfeld—Quandt方法B.ARCH检验法

D。DWD。DW检验法在异方差的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（）A。零均值假定成立A。零均值假定成立C.无多重共线性假定成立定成立11B。序列无自相关假定成立D。解释变量与随机误差项不相关假在修正异方差的方法中，不正确的是（）B。对原模型变换的DB。对原模型变换的D。两阶段最小二乘法B.异方差的变化与解释变量的D。时间序列更易产生异方差方法C。对模型的对数变换法12。下列说法正确的是（）A。异方差是样本现象变化有关C.异方差是总体现象二、多项选择题1．如果模型中存在异方差现象,则会引起如下后果（）A。参数估计值有偏B.参数估计值的方差不能正确确定C。变量的显著性检验失效D.预测精度降低参数估计值仍是无偏的Goldfeld—Quandt检验法的应用条件是（）将观测值按解释变量的大小顺序排列样本容量尽可能大随机误差项服从正态分布将排列在中间的约1/4的观测值删除掉除了异方差外，其它假定条件均满足三、计算题1.根据某城市1978—-1998年人均储蓄（y）与人均收入（x）的数据资料建立了如下回归模型y=—2187.521+1.6843xse=（340。0103）（0。0622）R2=0.9748,S.E.=1065.425,DW=0.2934,F=733.6066下面取时间段1978--1985和1991—-1998,分别建立两个模型（括号内为t值）,模型1：y=—y=—145.4415+0.3971x(-8.7302)(25.4269)模型2：R2=0.9908,工e2=1372.2021R2=0.9826,工e2R2=0.9826,工e2=58111892e=58111891372.202=4234.9370(-5.0660)(18.4094)，对给定的计算F统计量，即F即为，对给定的q=0.05，查F分布表，得临界值F0.05(6,6)=4.28.请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作,其结论是什么?2．设消费函数为Y二B+BX+PX+ui011i22ii式中，丫为消费支出，X1i为个人可支配收入，X2i为个人的流动资产，Ui为随机误差项，并且E(u.)=°，Var(u.)2X12(其中b2为常数)。试回答以下问题：选用适当的变换修正异方差，要求写出变换过程；写出修正异方差后的参数估计量的表达式.运用美国1988研究与开发(R&D)支出费用(Y)与不同部门产品销售量(X)的数据建立了一个回归模型，并运用Glejser方法和White方法检验异方差，由此决定异方差的表现形式并选用适当方法加以修正。结果如下：Y=192.9944+0.0319X(0.1948)(3.83)R2=0.4783,s.e.=2759.15,F=14.6692WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic3.057161Probability0.076976Obs＊R—squared5.212471Probability0.073812TestEquation:DependentVariable：RESIDA2Method:LeastSquaresDate：08/08/05Time:15：38

Sample:118Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort—StatisticProb。C—6219633。6459811.-0.9628200。3509X229.3496126。21971.8170660.0892XA2-0。0005370.000449—1。1949420.2507R-squared0。289582Meandependentvar6767029.Adjusted0.194859S.D。dependentvar14706003R-squaredS。E。of13195642Akaikeinfocriterion35.77968regressionSumsquared2.61E+15Schwarzcriterion35。92808residLoglikelihood—319.0171F-statistic3.057161Durbin-Watson1.694572Prob(F-statistic)0.076976statw|=6.44354X(4.5658)R2=0.2482请问：(1)White检验判断模型是否存在异方差。Glejser检验判断模型是否存在异方差。该怎样修正。习题答案一、单项选择题1．A2。C3。B4。D5.A6。B7.C8。A9。D10.D11。D12。B二、多项选择题1．BCDE2．BCE三、计算题

1.解：该检验为Goldfeld-Quandt检验，因为F=4334。937〉4。28,所以模型存在异方差。W二丄1i2.解：（1）因为f（XJ二X2，所以取"Xii，用Wii1iTOC\o"1-5"\h\zY1Xu1=卩+卩+卩+i—X0X12XX1i1i1i1i上述模型的随机误差项的方差为一固定常数，即Var(u)=b2X2i1i（2）根据加权最小二乘法，可得修正异方差后的参数估计式为Y*—冲X*X*Wx*x*(Swy*x*x*2Wx*x*P—Ji12i民i2ilili2i(Swx*27(Swx*27—(SWx*x*1i1i1i2i1i1i2iWx*x*7

lili2i(Wx*x*7

lili2ilZ(^Wx*2)^WX*2)—(SwJZX*X*7lilili2ilili2ililili2ilili2i其中SWXlili其中SWXliliLW‘liSWXli2iLW，liZwYY*=lii乙Wlix*x*—X一X*lililx*—X一X*y2i2i2解：（1）给定Q-0.05和自由度为2下，查咒2分布表，得临界值咒2—'"I，而White统计量nR2—5.2l25，有nR2<%，则不拒绝原假设，说明模型中不存在异方差。（2）因为对如下函数形式e—PVX+w2得样本估计式e—6.4435七X（4.5658）R2—0.2482由此，可以看出模型中随机误差项有可能存在异方差。（3）对异方差的修正，可取权数为w—j我。第6章自相关习题一、单项选择题设ut为随机误差项，则一阶线性自相关是指()TOC\o"1-5"\h\zA.cov(u,u)主0(t主s)B.u二pu+£tstt一1tC.u=pu+pu+£D.u=p2u+£t1t一12t一2ttt一1t2．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()0B。1C。2D。43．在序列自相关的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是()无多重共线性假定成立同方差假定成立零均值假定成立解释变量与随机误差项不相关假定成立4．应用DW检验方法时应满足该方法的假定条件，下列不是其假定条件的为()解释变量为非随机的被解释变量为非随机的线性回归模型中不能含有滞后内生变量随机误差项服从一阶自回归5．广义差分法是()的一个特例A.加权最小二乘法Bo广义最小二乘法C。普通最小二乘法D。两阶段最小二乘法6．在下列引起序列自相关的原因中，不正确的是()A。经济变量具有惯性作用B.经济行为的滞后性D.解释变C.D.解释变量之间的共线性7.已知模型的形式为Yt二卩。+卩iXit+巴，在用实际数据对模型的参数进行估计的时候，测得DW统计量为0。6453,则广义差分变量是()A．Y一0.6453Y,X一0.6453XA・tt-1itit-1BY-0.6774Y,X-0.6774XTOC\o"1-5"\h\zB-tt-iitit-iC．Y-Y,X-XC．tt-iitit-iD．Y-0.05Y,X-0.05XD．tt-iitit-i8．在修正序列自相关的方法中，能修正高阶自相关的方法是（）A。利用DW统计量值求出PB.Cochrane—Orcutt法CoDurbin两步法D.移动平均法在DW检验中，当d统计量为2时，表明（）A.存在完全的正自相关Bo存在完全的负自相关C。不存在自相关D。不能判定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（）A。存在一阶正自相关B.存在一阶负相关C.不存在序列相关D.存在序列相关与否不能断定11-在序列自相关的情况下，参数估计值的方差不能正确估计的原因是（）A.E(u2)Hb2B.E(uuiijC.E(xu)H0D.E(u)iii)H0(iHj)H012.在DW检验中，当d统计里为0时，表明（）A。存在完全的正自相关B.存在完全的负自相关C.不存在自相关D。不能判定13.在DW检验中，存在正自相关的区域是（)A.4—dl<d<4B。0<d<dlCd<d<4—duuD。dl<d<d4-d<d<4——duul14.如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（）A.无偏的，有效的B.有偏的，非有效的C.无偏的，非有效的D.有偏的，有效的15-广义差分法是对（）用最小二乘法估计其参数。Ay二B+Bx+uB.y+Px+uti2ttt-ii2t-it-iC.py=pB+pBx+puD.y—py=B（1—p）+B（x—px）+u—puti2tttt-ii2tt-itt-i二、多项选择题1．如果模型中存在序列自相关现象,则有如下后果（）Ao参数估计值有偏不能正确确定C.变量的显著性检验失效E.参数估计值仍是无偏的广义最小二乘法的特殊情况是（Ao对模型进行对数变换Co数据的结合E.增加样本容量下列说法不正确的有（A.B.参数估计值的方差D。预测精度降低2．3．B.C。D。E.F。Bo加权最小二乘法D.广义差分法）加权最小二乘法是广义最小二乘法的特殊情况

广义最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况广义最小二乘法是广义差分法的特殊情况广义差分法是广义最小二乘法的特殊情况普通最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况加权最小二乘法是普通最小二乘法的特殊情况4．在DW检验中，存在不能判定的区域是（）<d<l<duA。C.<4—dl0<ddl<dB。<d<4-duD.4-du<d4-dl<d<4E.5．检验序列自相关的方法是（F检验法A.验法BoWhite检C。图形法D.ARCH检验法E．DW检验法F.Goldfeld-Quandt检验法三、判断题1.D—W检验中的D-W值在0到4之间，数值越小说明模型随机误差项的自相关程度越小，数值越大说明模型随机误差项的自相关程度越大.四.问答题根据某地区居民对农产品的消费y和居民收入x的样本资料，应用最小二乘法估计模型，估计结果如下,拟合效果见图。y=27.9123+0.3524x(14.9343)(64.0728)R2=0.9966,兰e2=22.0506,DW=0.6800,F=4122.531(14.9343)(64.0728)i-1-2i=1-180-160-140-120-1003-1-8688909294969800200-1-2i=1-180-160-140-120-1003-1-8688909294969800200ResidualActualFitted由所给资料完成以下问题：在"=16,a=°05的条件下，查D-W表得临界值分别为di=1.106,du=1.371，试判断模型中是否存在自相关;如果模型存在自相关，求出相关系数°，并利用广义差分变换写出无自相关的广义差分模型。习题答案一、单项选择题1．B2．A3．C4．B5．B6．D7．B8．C9．C10．D11．B12．A13．B14．C15．D二、多项选择题1．BCDE2．BD3．BCF4．CD5．CE三、判断题1.答：错误。DW的取值在0到4之间，当DW落在最左边(0<d<《)以及最右边(4-di<d<4)时，分别为一阶正自相关和一阶负自相关；当落在中间

(d<d<4-du)时，为不存在自相关区域；其次为两个不能判定区域。四、问答题答：(1)因为DW=0.68<1.106，所以模型中的随机误差存在正的自相关.(2)由DW=0.68，计算得6=0。66(1-d/2)，所以广义差分表达式为y一0.66y=0.34P+P(x一0.66x)+u-0.66utt—112tt—1tt—1第7章多重共线性习题一、单项选择题1．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()A。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，方差最小多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的R2(或R2)很大，F值确很显著，这说明模型存在()A.多重共线性B.异方差C.自相关D.设定偏误3．逐步回归法既检验又修正了()A.异方差性B。自相关性C.随机解释变量D.多重共线性4．如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是()A.无偏的B.有偏的C.不确定D。确定的5.设线性回归模型为Yi二卩。+卩1Xu+卩2X2i+ui，下列表明变量之间具有完全多重共线性的是()A0A0+2*X+0*X二0A.1i2iB0+2*X+0*X+v二0B.C0C0+0*X+0*X二0C.1i2iD0+0*X+0*X+v二0D.1i2iB.B.自相关性D.多重共线性其中v为随机误差项简单相关系数矩阵方法主要用于检验()A.异方差性随机解释变量

设X1,x2为解释变量，则完全多重共线性是（）A.x+_x二0B.xex2=01221C.x+-x+v二0（v为随机误差项）D.x+ex2二012218．下列说法不正确的是（）多重共线性产生的原因有模型中大量采用滞后变量多重共线性是样本现象检验多重共线性的方法有DW检验法修正多重共线性的方法有增加样本容量二、多项选择题1．能够检验多重共线性的方法有（）A.简单相关系数矩阵法B.t检验与F检验综合判断法C.DW检验法D.ARCH检验法White检验2．如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（）B。参数估计B。参数估计D。参数的经济意义不B。DWD。ARCH检验C.参数估计值的方差趋于无限大正确E.DW统计量落在了不能判定的区域3．能够检验多重共线性的方法有（）A。简单相关系数矩阵法检验法C。t检验与F检验综合判断法法E.辅助回归法（又待定系数法）三、判断题1．多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。2．解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因3．在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。四、问答题1．下面结果是利用某地财政收入对该地第一、二、三产业增加值的回归结果。根据这一结果试判断该模型是否存在多重共线性，说明你的理由。DependentVariable：REVMethod：LeastSquaresSample：110Includedobservations：10VariableCoefficientStd。Errort—StatisticProb.C17414.6314135.101.2320130.2640GDP1—0.2775100.146541—1。8937430.1071GDP20.0848570。0935320.9072520.3992GDP30。1905170。1516801。2560480.2558R—squared0。993798Meandependentvar63244。00AdjustedR—squared0.990697S.D.dependentvar54281.99S。E。ofregression5235。544Akaikeinfocriterion20.25350Sumsquaredresid1.64E+08Schwarzcriterion20.37454Loglikelihood—97。26752F—statistic320.4848Durbin—Watsonstat1。208127Prob(F—statistic)0。0000012．克莱因与戈德伯格曾用1921-1950年(1942—1944年战争期间略去)美国国内消费Y和工资收入XI、非工资一非农业收入X2、农业收入X3的时间序列资料,利用OLSE估计得出了下列回归方程(括号中的数据为相应参数估计量的标准误)：Y二8.133+1.059X1+0.452X2+0.121X3(8.92)(0.17)(0.66)(1.09)R2二0.95F二107.37试对上述模型进行评析，指出其中存在的问题.习题答案一、单项选择题1．A2．A3．D4．C5．A6．D7．A8．C二、多项选择题1．AB2．BCD3．ACE

三、判断题1．答：错误。应该是解释变量之间高度相关引起的。2．答：错误.产生多重共线性的主要原因是：（1）许多经济变量在时间上有共同变动的趋势；（2）解释变量的滞后值作为解释变量在模型中使用。3．答：正确。在分布滞后模型里多引进解释变量的滞后项，由于变量的经济意义一样，只是时间不一致，所以很容易引起多重共线性。四、问答题1．答:存在严重多重共线性。因为方程整体非常显著，表明三次产业GDP对财政收入的解释能力非常强，但是每个个别解释变量均不显著，且存在负系数,与理论矛盾，原因是存在严重共线性。答:从模型拟合结果可知，样本观测个数为27,消费模型的判定系数R2-0.95,F统计量为107。37，在0。05置信水平下查分子自由度为3,分母自由度为23的F临界值为3.03，计算的F值远大于临界值，表明回归方程是显著的。模型整体拟合程度较高。依据参数估计量及其标准误，可计算出各回归系数估计量的t统计量值：8.1338.92二0.91,1.0590.17二6.23,0.4520.66二8.1338.92二0.91,1.0590.17二6.23,0.4520.66二0.6&0.1211.09二0.11除1外，其余的tj值都很小。工资收入X1的系数的t检验值虽然显著，但该系数的估计值过大，该值为工资收入对消费边际效应，因为它为1.059，意味着工资收入每增加一美元，消费支出的增长平均将超过一美元，这与经济理论和常识不符。另外，理论上非工资—非农业收入与农业收入也是消费行为的重要解释变量，但两者的t检验都没有通过。这些迹象表明，模型中存在严重的多重共线性,不同收入部分之间的相互关系，掩盖了各个部分对解释消费行为的单独影响。第8章模型中的特殊解释变量习题一、单项选择题对于一个含有截距项的计量经济模型，若某定性因素有m个互斥的类型，为将其引入模型中，则需要引入虚拟变量个数为（）B.A.

B.1C.m+1D.m-k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flWW年以后2J—-ef1°曲W前,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（）B.齐二件j十+M,C.耳二耳十角益C.耳二耳十角益J■岛+对于有限分布滞后模型TOC\o"1-5"\h\z在一定条件下，参数盛可近似用一个关于F的阿尔蒙多项式表示（F=啤…■鹏）,其中多项式的阶数m必须满足（）A.解YkB.曲=盘C.m>kD.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.增加1个B。减少1个C。增加2个D.减少2个经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性,在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（）A.异方差问题B。多重共线性问题序列相关性问题D.设定误差问题将一年四个季度对因变量的影响引入到模型中（含截距项），则需要引入虚TOC\o"1-5"\h\z拟变量的个数为（）A.4B.3C.2D。1若想考察某两个地区的平均消费水平是否存在显著差异，则下列那个模型比较适合（Y代表消费支出;X代表可支配收入;D、D表示虚拟变量）（）23

BoA。