《计量经济学》谢识予分章练习试题整理

./计量经济学分章练习题第一章习题一、判断题投入产出模型和数学规划模型都是计量经济模型。〔×弗里希因创立了计量经济学从而获得了诺贝尔经济学奖。〔√丁伯根因创立了建立了第1个计量经济学应用模型从而获得了诺贝尔经济学奖。〔√格兰杰因在协整理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。〔√赫克曼因在选择性样本理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。〔√二、名词解释1．计量经济学,经济学的一个分支学科,是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论。2．计量经济学模型,是一个或一组方程表示的经济变量关系以及相关条件或假设,是经济问题相关方面之间数量联系和制约关系的基本描述。3．计量经济检验,由计量经济学理论决定的,目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验,解释变量的多重共线性检验等。4．截面数据,指在同一个时点上,对不同观测单位观测得到的多个数据构成的数据集。5．面板数据,是由对许多个体组成的同一个横截面,在不同时点的观测数据构成的数据。三、单项选择题把反映某一单位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〔BA.横截面数据B.时间序列数据C.面板数据D.原始数据同一时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为〔CA．原始数据B．时间序列数据C．截面数据D．面板数据不同时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为〔DA．原始数据B．时间序列数据C．截面数据D．面板数据对计量经济模型进行的结构分析不包括〔DA．乘数分析B．弹性分析C．比较静态分析D．随机分析一个普通家庭的每月所消费的水费和电费是〔BA．因果关系B．相关关系C．恒等关系D．不相关关系中国的居民消费和GDP是〔CA．因果关系B．相关关系C．相互影响关系D．不相关关系下列〔B是计量经济模型A．B．C．投入产出模型D．其他投资是〔A经济变量A．流量B．存量C．派生D．虚拟变量资本是〔B经济变量A．流量B．存量C．派生D．虚拟变量对定性因素进行数量化处理,需要定义和引进〔CA．宏观经济变量B．微观经济变量C．虚拟变量D．派生变量四、计算分析题1."计量经济模型就是数学"这种说法正确吗,为什么?计量经济学模型不是数学式子,相比数学式子多了一个随机误差项,是随机性的函数关系。2.请尝试建立大学生消费函数模型。consumption=β0+β1income+ε五、简答题1．什么是计量经济学。计量经济学是经济学的一个分支学科,是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论。2．试述计量经济分析的基本方法与步骤。<1>建模,<2>准备数据,<3>估计参数,<4>检验和修正模型,<5>分析、预测和下结论3．计量经济学模型必须通过哪些检验。a.经济意义检验,b.统计学检验,c.计量经济学检验,d.预测检验4.经济变量之间的一般有哪几种关系。a.不相关关系,b.相关关系,c.因果关系,d.相互影响关系,e.恒等关系第二章习题一、判断题分布是对称分布。〔×最大似然估计是根据生成样本的可能性最大来估计参数。〔√t分布是有偏斜的分布。〔×F分布是有偏斜的分布。〔√独立、同分布正态随机变量的任意线性组合仍服从正态分布。〔√。〔√均方误就是方差。〔×二、名词解释1．线性性,参数估计量是随机变量观测值的线性组合。2．无偏性3．有效性4．一致性5．随机变量三、单项选择题令Z1,Z2,…,Zk为k个独立的服从标准正态分布的随机变量,则它们的平方和服从自由度为k的〔分布。A．正态分布B．t分布C．χ2分布D．F分布下列哪些〔分布是对称分布。A．正态分布和χ2分布B．正态分布和F分布C．正态分布和t分布D．χ2分布和F分布下列哪些〔分布是有偏斜的分布。A．正态分布和χ2分布B．正态分布和F分布C．正态分布和t分布D．χ2分布和F分布显著性检验是〔。A．计量检验B．统计检验C．预测检验D．经济意义检验F分布可以看做是〔相除。A．正态分布和χ2分布B．正态分布和F分布C．χ2分布和χ2分布D．t分布和χ2分布t分布可以看做是〔相除。A．正态分布和χ2分布B．正态分布和F分布C．χ2分布和χ2分布D．标准正态分布和χ2分布令Z1,Z2,…,Zk为k个独立的服从同一正态分布的随机变量,则它们的任意线性组合服从〔分布。A．正态分布B．t分布C．χ2分布D．F分布自由度为k>2的t分布的方差是〔。A．kB．2kC．k/〔k-2D．k/〔k-1自由度为k>2的t分布的数学期望是〔。A．kB．2kC．1D．0自由度为k>2的χ2分布的方差是〔。A．kB．2kC．k/〔k-2D．k/〔k-1四、计算分析题1．掷两枚硬币,请指出至少出现一个正面的概率是多少？2.随机变量x服从自由度为20的t分布,那么y=x2服从什么分布？五、简答题1．什么是概率的古典定义。2．试述契约贝晓夫不等式。3．试述。4.什么是统计检验。第三章习题一、判断题数学模型不是计量经济模型。〔决定系数与相关系数的含义是相同的。〔×在计量经济模型中,随机扰动项与残差项无区别。〔投入产出模型和数学规划模型都是经济计量模型。〔高斯马尔科夫定律假设随机误差项服从正态分布。〔二、名词解释1．Blue估计2．球形扰动3．拟合度4．决定系数5．点预测三、选择题〔1单选下面属于面板数据的是〔。A、1991-20XX各年某地区20个乡镇的平均工业产值B、1991-20XX各年某地区20个乡镇的各镇工业产值C、某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D、某年某地区20个乡镇各镇工业产值线性回归分析中的基本假设定义〔。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最小二乘原理是指使〔达到最小值的原则确定样本回归方程。A.B.C.D.对线性回归模型单个参数进行显著性检验的是〔A．决定系数R2B．t检验C．F检验D．标准差衡量样本回归直线对数据拟合程度的是〔A．决定系数R2B．t检验C．F检验D．标准差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、面板数据D、时间数据在回归模型中,n为样本容量,检验时所用的统计量服从的分布为〔。A、χ2<n-2>B、t<n-1>C、χ2<n-1>D、t<n-2>〔2多选8．最小二乘估计量的统计性质有〔A.无偏性B.线性性C.最小方差性D.不一致性E.有偏性9．利用普通最小二乘法求得的样本回归直线的特点〔A.必然通过点B.可能通过点C.残差的均值为常数D.的平均值与的平均值相等E.残差与解释变量之间有一定的相关性10．随机变量〔随机误差项中一般包括那些因素〔回归模型中省略的变量人们的随机行为建立的数学模型的形式不够完善。经济变量之间的合并误差。测量误差。四、计算分析题1.某线性回归的结果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresSample:19812002Includedobservations:22VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C237.7530<①>3.4782000.0024X0.7510890.010396<②>0.0000R-squared0.996183

Meandependentvar3975.000AdjustedR-squared0.995992

S.D.dependentvar3310.257Sumsquaredresid878414.7

Schwarzcriterion13.71371Loglikelihood-147.7598

F-statistic5219.299Durbin-Watsonstat1.287765

Prob<F-statistic>0.000000〔1计算括号内的值〔2判断解释变量X对被解释变量Y是否有显著性影响并给出理由〔3计算随机误差项的方差σ2的估计值。2.下表给出了含截距项的一元线性回归模型的回归的结果：方差来源平方和自由度〔df平方和的均值〔MSS来自回归<ESS>106.581来自残差<RSS>〔17总离差<TSS>108.38〔注：保留3位小数,可以使用计算器。在5%的显著性水平下。1.完成上表中空白处内容。2.此回归模型包含多少个样本？3.求。五、简答题1．什么BLUE估计。2．什么是球形扰动。3.什么是高斯马尔科夫定律？4.什么是最小二乘估计量的线性性？第四章习题一、判断题要使得计量经济学模型拟合得好,就必须增加解释变量。〔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。〔决定系数与相关系数的含义是相同的。〔线性回归模型中增加解释变量,调整的决定系数将变大。〔5．线性回归模型中检验回归显著性时结果显著,则所有解释变量对被解释变量都没有解释力。〔二、名词解释1．决定系数2．调整的决定系数3．参数显著性检验4．模型总体显著性检验5．多元线性回归模型三、选择题〔1单选为了分析随着解释变量变动一个单位,因变量的增长率变化的情况,模型应该设定为<>。A、B、C、D、已知含截距项的3元线性回归模型估计的残差平方和为=1200,样本容量为n=24,则误差项方差的无偏估计量S2为〔

A、400

B、40

C、60

D、80多元线性回归模型满足六个基本假设,其最小二乘估计量服从〔A．正态分布B．t分布C．χ2分布D．F分布普通最小二乘法要求线性回归模型的随机误差项ui,满足某些基本假定,下列错误的是〔。A．E<ui>=0B．E<ui2>=σi2C．E<uiuj>=0,i≠jD．ui~N<0,σ2多元线性回归分析中的ESS〔解释平方和反映了〔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的边际变化用一组有30个观测值的样本估计模型,并在0.05的显著性水平下对总体显著性进行检验,则检验拒绝零假设的条件是统计量F大于<>。A、F0.05<3,26>B、t0.025<3,30>C、F0.05<3,30>D、t0.025<2,26>多元线性回归分析中的TSS〔总的离差平方和的自由度为〔A．kB．nC．n-k-1D．n-1〔2多选对于ols,下列式子中正确的是〔〔ESS为解释平方和,RSS为残差平方和A．R2=RSS/TSSB．R2=ESS/TSSC．R2=ESS/RSSD．TSS=ESS+RSSE．以上都不对对于线性回归模型的随机误差项i,Var<i>=E<i2>=σ2内涵指〔A．随机误差项的期望为零B．所有随机误差都有相同的方差C．两个随机误差互不相关D．误差项服从正态分布E．以上都不对对模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi进行总体显著性检验,如果检验结果总体线性关系显著,则有可能〔。A．β1=β2=0B．β1≠0,β2=0C．β1=0,β2≠0D．β1≠0,β2≠0E．以上都对四、计算分析题1．某线性回归的结果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/30/08Time:13:47Sample:116Includedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-176.277830.62414-5.7561700.0001X11.026137〔①62.789360.0000X20.6699640.191239〔②0.0039R-squared0.999726Meandependentvar5468.869AdjustedR-squared0.99968S.D.dependentvar3659.889S.E.ofregression65.10726Akaikeinfocriterion11.35731Sumsquaredresid55106.42Schwarzcriterion11.50217Loglikelihood-87.85848F-statistic〔③Durbin-Watsonstat1.345305Prob<F-statistic>0.000000〔1计算括号内的值。〔2写出回归模型方程。〔3判断解释变量X1对被解释变量Y是否有显著性影响,并给出理由。〔4计算随机误差项的方差σ2的估计值。2.下表给出了用最小二乘法对三元线性模型回归的结果<解释变量个数为3>方差来源平方和〔SS自由度〔df来自回归ESS900〔来自残差RSS〔〔总离差TSS100018〔1计算括号里的值〔2求R2和〔3对回归显著性进行检验<F0.05=3.29>五、简答题1．试述多元线性回归模型的基本假设。2.试述多元线性回归模型的基本假设与一元线性回归模型的不同之处。3.试述多元线性回归模型的基本假设与一元线性回归模型的相同之处。4.多元线性回归模型为什么采用调整的决定系数？第五章习题一、判断题邹检验是检验线性回归模型是否出现异常值问题。〔国籍变量是虚拟变量。〔通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型,引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。〔经济数据出现脱离基本趋势的异常值时,则会违反线性回归模型的基本假设〔i为随机误差项E<i>＝0。〔非线性回归需要对待估参数赋初始值。〔二、名词解释1．解释变量缺落2．异常值3．规律性扰动4．虚拟变量5．参数改变三、选择题〔1单选设个人消费函数Yi=C0+C1Xi+ui中,消费支出Y不仅同收入X有关,而且与消费者年龄构成有关,年龄构成可分为青年、中年和老年三个层次,假设边际消费倾向不变,则考虑年龄因素的影响,该消费函数引入虚拟变量的个数应为<>A．1个B．2个C．3个D．4个需求函数Yi=β0+β1Xi+μi,为了考虑"区域"因素<东部沿海、中部、西部、珠江三角洲、北部5种不同的状态>的影响,引入5个虚拟变量,则模型的<>A．参数估计量将达到最大精度B．参数估计量是有偏估计量C．参数估计量是非一致估计量D．参数将无法估计邹检验是检验多元线性回归模型出现了〔问题。A．异常值B．异方差C．参数发生改变D．误差序列相关设模型,其中D为虚拟变量,当上式为斜率变动模型时,统计检验结果应为<>。A、B、C、D、设模型,其中D为虚拟变量,当上式为截距变动模型时,统计检验结果应为<>。A、B、C、D、设模型,其中D为虚拟变量,当上式为截距和斜率同时变动模型时,统计检验结果应为<>。A、B、C、D、〔2多项下列哪种情况会违反线性回归模型的基本假设E<i>＝0<i为随机误差项>A．非线性随机函数关系仍用线性模型进行ols估计B．模型参数发生改变C．遗漏重要变量D．异常值E．以上都不对下列属于模型设定偏误的是〔。A、模型遗漏重要的解释变量B、模型设定没有考虑到参数变化C、模型形式设定有误D、把非线性模型设定为线性模型E、模型预测值与实际值的误差已知多元线性回归模型参数发生改变,可以采用〔方法处理。A．邹检验B．分段回归C．引入虚拟变量D．VIF检验变量关系非线性可以采用〔方法处理。A、初等数学变换化为线性模型B、非线性回归C、分段回归D、逐步回归四、计算分析题1.用线性回归模型估计工资Wage与工龄Exper的关系时,还考虑到职称可能也对工资有影响,职称分为中级及以下与高级共2个层次,将职称以虚拟变量D1、D2、…等表示。〔1请解释虚拟变量的设置原则？〔2需要设置几个虚拟变量？请对虚拟变量进行赋值。〔3写出考虑职称因素的可能的线性回归模型。2、为研究学历与工资的关系,我们随机抽样调查了510名员工〔其中360名男,150名女,并得到如下两种回归模型：EDUW5.662EDUW5.662506551.232ˆt=<5.2066><8.6246>EDUDW3EDUDW34.028238.239621.122ˆt=<2.5884><4.0149><5.1613>其中,W<wage>=工资〔单位：千元；EDU<education>=受教育年限01女男D请回答以下问题：你将选择哪一个模型？为什么？〔5分D的系数说明了什么？〔5分五、简答题1．哪些情况可能引起线性回归模型误差项均值非零？分别该如何处理2．处理参数改变的方法有哪些？3．虚拟变量的设置原则是什么？4．用Eviews软件做非线性回归的三个步骤是什么？第六章习题一、判断题处理异方差的方法是加入虚拟变量。〔线性回归模型存在异方差,最小二乘估计量仍然是无偏的。〔线性回归模型存在异方差,最小二乘估计量仍然是有效的。〔戈德菲尔德-夸特检验可以检验复杂性异方差。〔怀特检验可以检验异方差。〔二、名词解释1．同方差2．异方差3．加权最小二乘法4．戈里瑟检验5．怀特检验三、选择题〔1单选检验线性回归模型是否存在异方差的方法是〔A．怀特检验B．T检验C．DW检验D．邹检验戈德-夸特检验构造一个服从〔的统计量来对线性回归模型进行异方差检验。A．正态分布B．t分布C．χ2分布D．F分布下列方法中〔不仅可以判断线性回归模型是否存在异方差,而且可以得出具体的异方差形式。A．戈德-夸特检验

B．怀特检验C．戈里瑟检验

D．残差序列图分析对于模型Yi=β0+β1Xi+ui,如果在异方差检验中发现Var<ui>=Xi4σ2,,则用加权最小二乘法处理异方差估计模型参数时,权数应为〔。A．XiB．Xi2C．1/XiD．1/Xi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〔A.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<>A.时序数据B.修匀数据C.横截面数据D.年度数据检验线性回归模型是否存在异方差的方法是〔A．T检验B．戈德菲尔德-夸特检验C．DW检验D．邹检验检验线性回归模型是否存在异方差的方法是〔A．戈里瑟检验B．T检验C．DW检验D．邹检验〔2多选9．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E.参数估计值仍是无偏的10．常用的检验异方差的方法有〔。A、戈里瑟检验B、戈德菲尔德-匡特检验C、怀特检验D、DW检验E、方差膨胀因子检测四、计算分析题1.对样本回归方程LOG<Y>=-1.95+0.60*LOG<L>+0.67*LOG<K>+e进行怀特异方差检验,HeteroskedasticityTest:WhiteObs*R-squared8.099182

Prob0.1509ScaledexplainedSS3.324059

Prob0.6502TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresDate:11/20/11Time:16:53Sample:19781994Includedobservations:17CoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C15.5632013.022011.1951460.2572LOG<L>-5.0323514.278733-1.1761310.2644<LOG<L>>^20.4131090.3517601.1744070.2650<LOG<L>>*<LOG<K>>-0.2093590.183413-1.1414630.2779LOG<K>1.2186261.1144051.0935220.2975<LOG<K>>^20.0298670.0240811.2402680.2407R-squared0.476422

Meandependentvar0.000623AdjustedR-squared0.238433

S.D.dependentvar0.000707S.E.ofregression0.000617

Akaikeinfocriterion-11.67327Sumsquaredresid4.19E-06

Schwarzcriterion-11.37919Loglikelihood105.2228

Hannan-Quinncriter.-11.64404F-statistic2.001861

Durbin-Watsonstat2.585670Prob<F-statistic>0.156732〔1请写出估计的辅助回归方程？〔2请指出怀特统计量的值并判断样本回归方程是否存在异方差？2.对某含截距项的线性模型〔4个解释变量进行最小二乘法回归。将样本容量为60的样本按从小到大的顺序排列后,去掉中间的20个样本后在均分为两组,分别回归后Σei2=896.6,Σe22=147.2,在α=95%的置信水平下判断是否存在异方差。如果存在,判断是递增还是递减的异方差。〔F0.05〔10,10=2.98,F0.05〔12,12=2.69,F0.05〔15,15=2.4五、问答题1．试述异方差的影响。2．试述克服异方差的方法。3．试述常用的检验异方差的方法。4．试述怀特检验的步骤。第七章习题一、判断题任何情况下都可以用一阶差分法消除序列相关。〔存在误差序列相关时,OLS估计量仍然是无偏的。〔DW检验值在0到4之间,数值趋于4说明模型误差项的自相关度越小。〔误差一阶相关是最常见的误差序列相关〔。DW检验的所有数值区域均可作出误差序列相关或不相关的判断〔。二、名词解释1．误差序列相关2．误差序列一阶相关3．广义差分法4．柯奥迭代法5．杜宾两步法三、选择题〔1单选设为随机误差项,则一阶线性自相关是指〔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C.设定偏误D.解释变量之间的共线性在DW检验中,当d统计量为2时,表明〔A.存在完全的正自相关B.存在完全的负自相关C.不存在自相关D.不能判定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〔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〔2多选如果模型中存在序列自相关现象,则有如下后果〔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E．参数估计值仍是无偏的在DW检验中,存在不能判定的区域是〔A.0﹤﹤B.﹤﹤4-C.﹤﹤D.4-﹤﹤4-E．4-﹤﹤4检验序列自相关的方法是〔A.F检验法B.White检验法C.图形法D.ARCH检验法E．DW检验法

F.Goldfeld-Quandt检验法四、计算分析题1.用家庭消费支出<Y>、可支配收入<X1>、个人财富<X2>设定模型如下：,回归分析结果为：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresIncludedobservations:10VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C24.40706.99733.48810.0101X1-0.34010.4785-0.71080.5002X20.08230.04581.79690.1152R-squared0.9615Meandependentvar111.1256AdjustedR-squared0.9505S.D.dependentvar31.4289S.E.ofregression6.5436Akaikeinfocriterion4.1338Sumsquaredresid342.5486Schwarzcriterion4.2246Loglikelihood-31.8585F-statistic87.3336Durbin-Watsonstat2.4382Prob<F-statistic>0.000000其中已知d0.05<2.10>L=0.697,d0.05<2.10>U=1.641〔1在0.05的显著性水平下,判断模型中随机误差项是否存在自相关性,要求把DW检验的临界值和区域图画出来。〔2计算随机误差项的一阶自相关系数的估计值。2．某线性回归的结果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/17/11Time:20:45Sample:19811999Includedobservations:19VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C1.4307110.8606191.6624210.1159G0.2719600.1709401.5909690.1312S0.4161520.02385717.443720.0000R-squared0.986920Meandependentvar5.407480AdjustedR-squared0.985285S.D.dependentvar0.496602S.E.ofregression0.060241Akaikeinfocriterion-2.636977Sumsquaredresid0.058064Schwarzcriterion-2.487855Loglikelihood28.05128F-statistic603.6032Durbin-Watsonstat0.553242Prob<F-statistic>0.000000〔dλL=1.704dλU=1.536判断模型中随机误差项是否存在自相关性,简述如何消除序列相关的方法。五、问答题1．什么是序列相关？2.试述序列相关的影响。3.试述克服序列相关的方法。4.试述检验序列相关的方法第八章习题一、判断题存在多重共线性时,模型参数无法估计。〔多重共线性问题是随机扰动项违背古典假设引起的。〔方差膨胀因子可以检验多重共线性。〔工具变量法可以解决多重共线性问题。〔逐步回归法可以解决多重共线性问题。〔二、名词解释1．严格多重共线性2．近似多重共线性3．方差膨胀因子检验4．删减解释变量法5．分布估计参数法三、选择题〔1单选1．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2．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3．如果模型中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.不确定的D.确定的4．简单相关系数矩阵方法主要用于检验〔A．异方差性B.自相关性C．随机解释变量D.多重共线性5．设为解释变量,则完全多重共线性是<> 6．设为解释变量,则近似多重共线性是<> 7．检验近似多重共线性的方法是<> A．VIF检验B.邹检验C．戈里瑟检验D.DW检验8．处理近似多重共线性的方法是<> A．加权最小二乘法B.异方差自相关稳健标准误C．加入虚拟变量D.删减解释变量〔2多选9．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E.White检验10．如果模型中解释变量之间存在完全共线性,则会引起如下后果〔A.参数估计值确定B.参数估计值不确定C.参数估计值的方差趋于无限大D.参数的经济意义不正确E.DW统计量落在了不能判定的区域四、计算分析题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.用家庭消费支出<Y>、可支配收入<X1>、个人财富<X2>设定模型如下：,回归分析结果为：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresIncludedobservations:10VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C24.40706.99733.48810.0101X1-0.34010.4785-0.71080.5002X20.08230.04581.79690.1152R-squared0.9615Meandependentvar111.1256AdjustedR-squared0.9505S.D.dependentvar31.4289S.E.ofregression6.5436Akaikeinfocriterion4.1338Sumsquaredresid342.5486Schwarzcriterion4.2246Loglikelihood-31.8585F-statistic87.3336Durbin-Watsonstat2.4382Prob<F-statistic>0.000000其中已知d0.05<2.10>L=0.697,d0.05<2.10>U=1.641〔1模型是否存在多重共线性？为什么？〔2在0.05的显著性水平下,判断模型中随机误差项是否存在自相关性,要求把DW检验的临界值和区域图画出来。〔3计算随机误差项的一阶自相关系数的估计值。五、问答题1．什么是完全多重共线性？2．什么是近似多重共线性？3．如何判断近似多重共线性？4.克服近似多重共线性有哪些方法？第九章习题一、判断题解释变量中含有滞后因变量,仍然可以使用OLS得到正确的估计。〔格兰杰因果关系检验对截面数据不适合。〔工具变量技术是处理异方差问题的。〔4．格兰杰因果性检验的结论只是统计意义上的因果性,而不一定是真正的因果关系。〔5.对无限分布滞后模型可采用考伊克方法来简化模型。〔二、名词解释1．分布滞后模型2．有限分布滞后模型3．无限分布滞后模型4．自回归模型5．自回归分布滞后模型三、选择题〔1单选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C．序列相关性问题D.设定误差问题下列属于有限分布滞后模型的是〔。A．yi=a0+a1yi-1+a2yi-2+a3yi-3+…..+εiB．yi=a0+a1yi-1+a2yi-2+a3yi-3+…..+akyi-k+εiC．yi=a0+a1xi-1+a2xi-2+a3xi-3+…..+εiD．yi=a0+a1xi-1+a2xi-2+a3xi-3+…..+akxi-k+εi在有限分布滞后模型Yt=0.5+0.6Xt-0.8Xt-1+0.3Xt-2+ut中,长期影响乘数是〔。A．0.3

B．0.1C．0.6

D．0.8下列属于无限分布滞后模型的是〔A．yi=a0+a1yi-1+a2yi-2+a3yi-3+…..+iB．yi=a0+a1yi-1+a2yi-2+a3yi-3+…..+akyi-k+iC．yi=a0+a1xi-1+a2xi-2+a3xi-3+…..+iD．yi=a0+a1xi-1+a2xi-2+a3xi-3+…..+akyi-k+i下列属于有限自回归模型的是〔。A．yi=a0+a1yi-1+a2yi-2+a3yi-3+…..+εiB．yi=a0+a1yi-1+a2yi-2+a3yi-3+…..+akyi-k+εiC．yi=a0+a1xi-1+a2xi-2+a3xi-3+…..+εiD．yi=a0+a1xi-1+a2xi-2+a3xi-3+…..+akxi-k+εi下列属于无限自回归模型的是〔。A．yi=a0+a1yi-1+a2yi-2+a3yi-3+…..+εiB．yi=a0+a1yi-1+a2yi-2+a3yi-3+…..+akyi-k+εiC．yi=a0+a1xi-1+a2xi-2+a3xi-3+…..+εiD．yi=a0+a1xi-1+a2xi-2+a3xi-3+…..+akxi-k+εi〔2多选考伊克模型具有如下特点〔。A．原始模型为无限分布滞后模型,且滞后系数按某一固定比例递减B．以一个滞后被解释变量Yt−1代替了大量的滞后解释变量Xt−1,Xt−2,…,从而最大限度的保证了自由度C．滞后一期的被解释变量Yt−1与Xt的线性相关程度肯定小于Xt−1,Xt−2,…,的相关程度,从而缓解了多重共线性的问题D．可使用OLS方法估计参数,参数估计量是一致估计量E．以上都对分布滞后模型参数估计的方法有〔。A．增加样本容量法B．删减解释变量法C．现式估计法D．阿尔蒙多项式法E．考伊克方法以下变量中可以作为解释变量的有〔A.外生变量B.滞后内生变量C.虚拟变量D.前定变量E.内生变量四、计算分析题1.某线性回归的结果如下：DependentVariable:CCMethod:Two-StageLeastSquaresDate:12/18/09Time:09:16Sample<adjusted>:19511985Includedobservations:35afteradjustmentsInstrumentlist:CYY<-1>CoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C9.53735210.105840.9437470.3524Y0.8673830.1389866.2407940.0000CC<-1>0.0364700.1582240.2304980.8192R-squared0.998544

Meandependentvar1429.137AdjustedR-squared0.998453

S.D.dependentvar482.0019S.E.ofregression18.95661

Sumsquaredresid11499.29Hannan-Quinncriter.0.859288

F-statistic4.07E-46Second-StageSSR11926.15〔1请指出解释变量CC<-1>的工具变量。〔2判断解释变量CC<-1>对被解释变量Y是否有显著性影响并给出理由2.某格兰杰因果关系检验如下：PairwiseGrangerCausalityTestsDate:05/10/16Time:09:56Sample:19501985Lags:2

NullHypothesis:ObsF-StatisticProbability

YdoesnotGrangerCauseCC34

3.10238

0.06012

CCdoesnotGrangerCauseY

11.1926

0.00025请指出变量CC和Y的格兰杰因果关系。〔显著性水平为10%五、问答题1．什么叫分布滞后模型？2．分布滞后模型有哪些应用？3．一般用哪些方法估计分布滞后模型?4．一般用哪些方法估计自回归模型？第十章习题一、判断题某一时间序列经二次差分变换成平稳时间序列,此时间序列为2阶单整。〔某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列,此时间序列为1阶单整。〔非平稳时间序列之间不可能存在协整。〔ADF检验是最常见的单位根检验。〔可以用图形判断时间序列的平稳性。〔二、名词解释1．平稳时间序列2．伪回归3．单位根检验4．单整5．协整三、选择题〔1单选若⊿Y为I<1>序列,则非平稳时间序列Y为〔A．1阶单整B．2阶单整C．3阶单整D．以上答案均不正确某一时间序列经三次差分变换成平稳时间序列,此时间序列为〔。A．1阶单整B．3阶单整C．2阶单整D．以上答案均不正确检验时间序列平稳性的方法是〔A．ADF检验B．邹检验C．VIF检验D．戈里瑟检验若⊿Y为I<2>序列,则非平稳时间序列Y为〔A．1阶单整B．2阶单整C．3阶单整D．以上答案均不正确某一时间序列经二次差分变换成平稳时间序列,此时间序列为〔。A．1阶单整B．3阶单整C．2阶单整D．以上答案均不正确检验时间序列平稳性的方法是〔A．自相关图检验B．邹检验C．VIF检验D．戈里瑟检验若⊿Y为I<0>序列,则非平稳时间序列Y为〔A．1阶单整B．2阶单整C．3阶单整D．以上答案均不正确某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列,此时间