计量经济学习题

...wd......wd......wd...计量经济学习题选择题1、计量经济学的主要开拓者和奠基人是〔c〕A.克莱因(Klein)B.马尔可夫(Markov)C.弗里希(Frish)D.拉格朗日(Lagrange)2、样本回归方程的表达式为〔d〕。A.B.C．D.3、在二元线性回归模型：中，表示〔〕A．当X2不变、X1变动一个单位时，Y的平均变动B．当X1不变、X2变动一个单位时，Y的平均变动C．当X1和X2都保持不变时，Y的平均变动D．当X1和X2都变动一个单位时，Y的平均变动4、用于检验序列相关的DW统计量的取值范围是〔〕A．O≤DW≤1B．-1≤DW≤1C．-2≤DW≤2D．O≤DW≤45、假设回归模型为，其中，则使用加权最小二乘法估计模型时，应将模型变换为〔〕。A.B.C.D.6、假设n为样本容量，则在一元线性回归模型中随机误差项的无偏估计量为〔a〕A．B．C．D．7、最常用的统计检验包括拟合优度检验、变量的显著性检验和〔a〕。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8、根据判定系数与的关系可知，当时有〔〕。A.B.C.D.9、以下各回归方程中，哪一个必定是错误的?()A.Yi=45+0.7XirXY=0.8B.Yi=-4+0.7XirXY=0.78C.Yi=12-1.3XirXY=0.76 D.Yi=-17-4.3XirXY=-0.8910、方差膨胀因子检测法用于检验〔〕A.是否存在异方差 B.是否存在多重共线性C.是否存在序列相关D.回归方程是否成立11、以下哪种方法不能用来检验异方差〔〕。A.戈德菲尔德—匡特检验B.怀特检验C.戈里瑟检验D.D—W检验12、对模型进展总体显著性F检验，检验的零假设是()A.β1=β2=β3=0 B.β1=0C.β2=0 D.β1=0或β2=0或β3=013、在有限分布滞后模型中，短期影响乘数是()A.0.3B.0.7C.0.5D.114、某商品需求函数为其中为需求量，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.2B.4C.5D.615、计量经济学的主要开拓者和奠基人是〔〕A.弗里希(Frish)B.马尔可夫(Markov)C.克莱因(Klein)D.拉格朗日(Lagrange)16、总体回归函数的表达式为〔〕。A.B.C．D.17、在二元线性回归模型：中，表示〔〕A．当X2不变、X1变动一个单位时，Y的平均变动B．当X1不变、X2变动一个单位时，Y的平均变动C．当X1和X2都保持不变时，Y的平均变动D．当X1和X2都变动一个单位时，Y的平均变动对于随机误差项ui,Var(ui)=E(u2i)=2内涵指〔〕A．随机误差项的均值为零B．误差项服从正态分布C．两个随机误差互不相关D．所有随机误差都有一样的方差19、当du<DW<4-du，则认为随机误差项ui〔〕A．不存在一阶负自相关B．存在一阶正自相关C．无一阶序列相关 D．存在一阶负自相关20、假设n为样本容量，则在一元线性回归模型中随机误差项的无偏估计量为〔〕A．B．C．D．21、最常用的计量经济检验不包括以下哪种〔〕。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.序列相关性检验22、在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而〔〕A．减少 B．增加C．不变D．变化不定23、以下各回归方程中，哪一个必定是错误的?()A.Yi=45+0.7XirXY=0.8B.Yi=-4+0.7XirXY=0.78C.Yi=12+1.3XirXY=0.76 D.Yi=-17-4.3XirXY=0.8924、如果回归模型只包含一个质的因素，且这个因素仅有二种特征，则回归模型中只需引入〔〕A．一个虚拟变量 B．两个虚拟变量C．三个虚拟变量 D．四个虚拟变量25、以下哪种方法用来检验异方差〔〕。A.拉格朗日乘数检验B.怀特检验C.布劳殊检验D.D—W检验26、对模型进展总体显著性F检验，检验的零假设是()A.β1=β2=0 B.β1=0C.β2=0 D.β0=0或β1=027、在有限分布滞后模型中，长期影响乘数是()A.0.3B.0.5C.0.6D.128、对于二元线性回归模型使用普通最小二乘法所满足的基本要求样本容量是〔〕A.3 B.4C.5D.929、总体回归方程的表达式为〔〕A.B.C．D.30、以下哪种模型是自回归模型〔〕A．B．C．D．31、检验序列相关的DW统计量的取值在哪种情形下是负自相关〔〕A．dL≤DW≤dUB．dU≤DW≤4-dUC．0≤DW≤dLD．4-dU≤DW≤432、假设回归模型为，其中，则使用加权最小二乘法估计模型时，应将模型变换为〔〕A.B.C.D.33、假设n为样本容量，则在二元线性回归模型中随机误差项的无偏估计量为〔〕A．B．C．D．34、最常用的计量经济学检验不包含以下哪个〔〕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.序列相关性检验35、根据判定系数与的关系可知，当时有〔〕A.B.C.D.36、以下各回归方程中，哪一个必定是错误的?()A.Yi=45-0.6XirXY=0.7 B.Yi=-4+0.7XirXY=0.78C.Yi=12+0.8XirXY=0.76 D.Yi=-17-4.3XirXY=-0.8937、计量经济学模型成功的三要素不包括〔〕A.理论B.方法C.模型D.数据38、以下哪种方法用来检验序列相关〔〕A.戈德菲尔德—匡特检验B.拉格朗日乘数检验C.戈里瑟检验D.怀特检验39、对模型中变量X2进展显著性检验，检验的零假设是()A.β1=β2=β3=0 B.β1=0C.β2=0 D.β1=0或β2=0或β3=040、在有限分布滞后模型中，长期影响乘数是()A.0.3B.0.7C.0.5D.141、某商品需求函数为其中为需求量，为价格。为了考虑“性别〔男、女〕〞，“地区〞〔农村、城市〕和“季节〞〔春、夏、秋、冬〕三个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为〔〕A.3B.4C.5D.642、相关系数的取值范围是〔〕A.0<r<1B.0≤r≤1C.-1≤r≤1 D.-1≤r<043、总体回归模型的表达式为〔〕。A.B.C．D.44、某一特定水平上，总体分布的离散度越大，即越大，则〔〕A.预测区间越宽，预测误差越小B.预测区间越宽，精度越低C.预测区间越窄，预测误差越大D.预测区间越窄，精度越高45、对于随机误差项ui,Var(ui)=E(u2i)=2内涵指〔〕A．随机误差项的均值为零B．误差项服从正态分布C．两个随机误差互不相关D．所有随机误差都有一样的方差当dL<DW<du，则认为随机误差项ui〔〕A．不能确定B．存在一阶正自相关C．无一阶序列相关 D．存在一阶负自相关47、用普通最小二乘法估计线性回归方程，其代表的样本回归直线通过点〔〕A.B.C.D.48、最常用的计量经济检验不包括以下哪种〔〕。A.序列相关性检验B.多重共线性检验C.异方差性检验D.方程的显著性检验49、在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而〔〕A．减少 B．不变C．增加D．变化不定50、对于二元线性回归模型使用普通最小二乘法所满足的最小样本容量是〔〕A.2 B.3C.5 D.951、如果回归模型只包含一个质的因素，且这个因素仅有二种特征，则回归模型中只需引入〔〕A．一个虚拟变量 B．两个虚拟变量C．三个虚拟变量 D．四个虚拟变量以下哪种方法用来检验异方差〔〕。A.帕克检验B.拉格朗日乘数检验C.布劳殊检验D.D—W检验53、对模型进展总体显著性F检验，检验的零假设是()A.β1=0 B.β1=β2=0C.β2=0 D.β0=0或β1=054、在有限分布滞后模型中，长期影响乘数是()A.0.3B.0.2C.0.7D.0.455、对于模型，与相比，当r12=0.15，估计量的方差将是原来的〔〕A.1倍B.倍C.EMBEDEquation.3

倍D.2倍名词解释1、拟合优度多重共线性3、自回归模型4、判定系数5、高斯-马尔可夫定理分布滞后模型7、高斯-马尔可夫定理8、普通最小二乘法9、虚拟变量10、截面数据11、最大似然原理12、多重共线性13、格兰杰因果关系检验简答题相关分析与回归分析的联系与区别计量经济学模型出现异方差，如果仍采用普通最小二乘法估计模型参数会产生哪些后果回归模型中引入虚拟变量的作用是什么有哪几种基本的引入方式它们各适用于什么情况4、在多元线性回归分析中若何才能缩小参数的置信区间在多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用6、在多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用7、计量经济学模型出现多重共线性，如果仍采用普通最小二乘法估计模型参数会产生哪些后果回归分析构成计量经济学的方法论根基，主要内容包括哪些方面9、相关分析与回归分析的联系与区别10、计量经济学模型出现异方差，如果仍采用普通最小二乘法估计模型参数，会产生哪些后果11、用于检验序列相关的DW检验法的假定条件有哪些证明题1、证明：一元线性回归总离差平方和的分解式，2、证明：一元线性回归模型中估计的Y的均值等于实测的Y的均值，五、计算与分析题1．将1978—2000年中国商品进口〔M〕与国内生产总值〔GDP〕进展回归，其一元线性回归结果如下所示：〔18分〕DependentVariable:MMethod:LeastSquaresSample:19782000Includedobservations:23VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C172.4845①4.1737550.0004GDP0.0192800.000986②0.0000R-squared0.947903

Meandependentvar756.9913AdjustedR-squared③

S.D.dependentvar585.5810S.E.ofregression④

Akaikeinfocriterion12.75790Sumsquaredresid393013.6

Schwarzcriterion12.85663Loglikelihood-144.7158

Hannan-Quinncriter.12.78273F-statistic382.0959

Durbin-Watsonstat0.841782Prob(F-statistic)0.000000 其中t0.025〔21〕=2.080；F0.05〔1，21〕=4.32；k=1,n=23时DW统计量的临界值dL=1.26，dU=1.45。〔1〕．在空白处填上相应的数字〔计算过程中保存4位小数〕〔4分〕〔2〕．根据输出结果，写出回归模型的表达式。〔4分〕〔3〕．说明估计参数与回归模型是否显著?〔4分〕〔4〕．解释回归系数的经济含义。〔2分〕〔5〕．根据经典线性回归模型的假定条件，判断该模型是否明显违反了某个假定条件如有违背，应该若何解决〔4分〕2．1990年—2001年中国货币供给量〔M2〕和国内生产总值〔GDP〕的格兰杰因果关系检验结果如下:〔20分〕滞后长度格兰杰因果性F检验的P值LM〔1〕检验的P值AIC值结论1M2GDP0.93780.026019.2796GDPM20．56120.357019.66072M2GDP0．28940.013418.4032GDPM20.01920.020317.71443M2GDP0.10120.109316.2845GDPM20.09900.135317.0751注：表中“〞表示“箭头的变量不是箭头后变量的格兰杰原因〞。〔1〕．请在空白处填上“拒绝〞原假设或者“不拒绝〞原假设。〔6分〕〔2〕．写出M2和GDP的格兰杰因果关系检验的两个2阶滞后回归模型。〔2分〕〔3〕．说明LM(1)检验，根据上述LM(1)的P值分别写出上述六个模型的LM(1)检验结果。〔8分〕〔4〕．指出AIC值的用法，且说明几阶滞后的模型更优〔4分〕3．下面数据是对X和Y的观察值得到的：〔共20分〕；；；；；；；；，n=10假定满足所有的古典线性回归模型的假设，要求：〔1〕计算和〔4分〕〔2〕计算随机干扰项的方差的估计值〔4分〕〔3〕计算和的标准差〔4分〕〔4〕计算〔2分〕〔5〕对和进展显著性检验〔〕〔6分〕4．将美国1960-1995年36年间个人实际可支配收入X和个人实际消费支出Y的数据进展回归。其一元线性回归结果如下所示：〔共22分〕DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/02/09Time:21:48Sample:19601995Includedobservations:36VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-9.4287452.5043470.0006X0.935866.125.34110.0000R-squared0.997841

Meandependentvar289.9444AdjustedR-squared

S.D.dependentvar95.82125S.E.ofregression

Akaikeinfocriterion5.907908Sumsquaredresid693.9767

Schwarzcriterion5.995881Loglikelihood-104.3423

Hannan-Quinncriter.5.938613F-statistic15710.39

Durbin-Watsonstat0.523428Prob(F-statistic)0.000000其中t0.025〔34〕=2.042；F0.05〔1，34〕=4.13；k=1,n=36时DW统计量的临界值dL=1.41，dU=1.52。〔1〕．在空白处填上相应的数字〔共4处〕〔计算过程中保存4位小数〕〔8分〕〔2〕．根据输出结果，写出回归模型的表达式。〔4分〕〔3〕．说明估计参数与回归模型是否显著?〔4分〕〔4〕．解释回归系数的经济含义。〔2分〕〔5〕．根据经典线性回归模型的假定条件，判断该模型是否明显违反了某个假定条件如有违背，应该若何解决〔4分〕5、下表给出三变量模型的回归结果：方差来源平方和〔SS〕自由度〔d.f.〕平方和的均值(MSS)来自回归(ESS)73803——来自残差(RSS)_—25—总离差(TSS)79128—要求：〔1〕样本容量是多少〔2分〕〔2〕求RSS〔2分〕〔3〕ESS和TSS的自由度各是多少〔2分〕〔4〕求和〔4分〕6．将1960—1982年间7个OECD国家的能源需求指数〔Y〕、实际GDP指数〔X1〕、能源价格指数〔X2〕进展回归，结果如下所示：〔18分〕DependentVariable:LOG(Y)Method:LeastSquaresSample:19601982Includedobservations:23VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C1.5495040.090113①0.0000LOG(X1)②0.01911052.166340.0000LOG(X2)-0.331364③-13.630860.0000R-squared0.994130

Meandependentvar4.412077AdjustedR-squared0.993543

S.D.dependentvar0.224107S.E.