2026年统计学期末考试题库-统计软件EViews计量经济学试题及答案

2026年统计学期末考试题库——统计软件EViews计量经济学试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在EViews中，若要对序列y进行一阶差分并生成新序列dy，正确的命令是A.seriesdy=yy(-1)B.seriesdy=d(y)C.seriesdy=yy(1)D.genrdy=diff(y)答案：A解析：EViews内置函数d()等价于y-y(-1)，但选项A的显式写法更通用；B语法正确但题目要求“命令”而非函数；C下标1代表向前一期，与差分方向相反；D中diff并非EViews关键字。2.运行OLS后，EViews输出结果中“Prob(F-statistic)”表示A.模型整体显著性检验的伴随概率B.单个系数双侧检验的伴随概率C.White检验的伴随概率D.DW检验的伴随概率答案：A解析：F-statistic对应模型整体显著性，其Prob值小于0.05即拒绝“全部斜率系数为零”的原假设。3.在EViews命令窗口输入lsycx1x2ar(1)表示A.静态回归并修正一阶自相关B.静态回归并修正一阶移动平均C.对残差进行AR(1)变换后再回归D.先对y、x1、x2取对数再回归答案：A解析：ar(1)选项将残差项设定为ut=ρut-1+εt，EViews使用Cochrane-Orcutt迭代法估计，属于自相关修正。4.若序列x通过ADF检验的MacKinnonp值为0.028，则A.在5%水平下拒绝单位根原假设B.在1%水平下拒绝单位根原假设C.在10%水平下不拒绝单位根原假设D.无法判断答案：A解析：p=0.028<0.05，拒绝“存在单位根”的原假设，序列平稳。5.在EViews中建立VAR对象后，欲检验Granger因果，应点击A.View/LagStructure/GrangerCausalityB.Proc/MakeSystemC.View/CoefficientTests/WaldD.View/ResidualTests/Portmanteau答案：A解析：Granger因果检验位于LagStructure菜单，EViews默认使用WaldF检验。6.对GARCH(1,1)模型，EViews输出中“RESID(-1)^2”系数代表A.ARCH项α1B.GARCH项β1C.常数项ωD.杠杆效应系数答案：A解析：标准GARCH(1,1)方差方程σt²=ω+α1εt-1²+β1σt-1²，RESID(-1)^2即εt-1²。7.若Hausman检验的p值为0.003，则A.固定效应优于随机效应B.随机效应优于固定效应C.应使用混合OLSD.应使用差分GMM答案：A解析：Hausman检验若拒绝原假设，表明个体效应与解释变量相关，应选固定效应。8.在EViews中执行pool对象估计时，若变量名为“?_gdp”，其中问号代表A.横截面标识B.时期标识C.变量类型D.方程编号答案：A解析：问号占位符被替换成横截面id，实现跨个体动态引用。9.对二元选择模型，EViews默认报告A.边际效应在均值处B.平均边际效应C.弹性D.半弹性答案：A解析：默认marginaleffectatmeans，用户可在“MarginalEffects”对话框选择平均边际效应。10.若EViews系统提示“Nearsingularmatrix”，最可能原因是A.完全多重共线性B.异方差C.序列相关D.残差不正态答案：A解析：解释变量间存在线性依赖导致X'X不可逆，估计量方差爆炸。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.下列哪些EViews命令可用于检验异方差A.lsycx1x2B.equationeq1.lsycx1x2eq1.whiteC.equationeq1.lsycx1x2eq1.archtest(4)D.equationeq1.lsycx1x2eq1.bpg答案：B、C、D解析：white、archtest、bpg分别对应White、ARCHLM、Breusch-Pagan-Godfrey检验；A仅完成OLS，未检验。12.关于EViews中“seriesz=@mean(y)”与“scalarm=@mean(y)”的区别A.前者生成与样本容量等长的常数序列B.后者生成标量C.前者可用于序列运算D.后者不可用于序列运算答案：A、B、C、D解析：@mean(y)返回标量，赋给series时EViews自动扩展为常数序列；scalar对象无法直接与序列做加减。13.在面板数据固定效应估计中，EViews提供的“periodSUR”选项A.允许同期相关B.允许异方差C.允许序列相关D.使用GLS加权答案：A、B、D解析：periodSUR即跨截面同期相关稳健估计，不直接修正序列相关。14.对VECM模型，EViews输出的“Adjustmentcoefficients”A.反映变量向长期均衡调整的速度B.位于矩阵Π的列空间C.与协整向量乘积为误差修正项D.可用于判断弱外生性答案：A、B、C、D解析：调整系数α与协整向量β满足Π=αβ'，若αi=0则第i个变量弱外生。15.在EViews编程中，下列哪些语句可正确生成10×10单位矩阵A.matrix(10,10)id=@identity(10)B.symid=@identity(10)C.matrixid=@identity(10)D.scalarid=@identity(10)答案：A、C解析：@identity(n)返回n×n矩阵，需用matrix对象接收；sym为对称矩阵，scalar为标量。三、判断题（每题1分，共10分）16.EViews中genr与series功能完全等价。答案：错解析：genr为通用生成命令，可创建scalar、matrix、series等多种对象；series专用于序列。17.在EViews中，对序列取对数后可直接用dfuller检验判断平稳性。答案：对解析：对数变换不改变单整阶数，ADF检验仍有效。18.若DW统计量接近2，则一定不存在自相关。答案：错解析：DW≈2仅说明无一阶自相关，高阶或季节性相关仍可能存在。19.EViews的GARCH估计使用BHHH算法最大化对数似然。答案：对解析：BHHH梯度法为GARCH默认优化器，收敛速度快。20.在EViews中，pool对象无法估计动态面板GMM。答案：对解析：动态GMM需用“System”或“DPD”插件，pool仅支持静态估计。21.若White检验显著，则必须使用加权最小二乘。答案：错解析：White提供稳健标准误即可，WLS仅在已知异方差形式时效率更高。22.EViews的Johansen检验允许存在I(2)变量。答案：错解析：Johansen仅适用于I(1)系统，I(2)需用I(2)协整扩展。23.在EViews中，@trend(1960)生成1960年起线性趋势。答案：对解析：@trend(base)返回base期起0,1,2…序列。24.对二元Logit，EViews报告的“%correct”等于AUC。答案：错解析：“%correct”基于0.5阈值，AUC为ROC曲线下面积，二者概念不同。25.若EViews估计结果出现“Convergencenotachieved”，系数估计仍可信。答案：错解析：未收敛表明算法未找到最优，系数可能非MLE，需调整初值或迭代次数。四、填空题（每空2分，共20分）26.在EViews命令窗口输入________，可将工作文件页命名为“panel”。答案：pagecreate(page=panel)解析：pagecreate创建新页，page=选项指定名称。27.对季度数据，使用________函数提取月份数字。答案：@month解析：@month返回1–12整数，用于季节虚拟变量。28.若方程对象eq1已估计，使用________命令将其残差保存为序列res。答案：eq1.makeresidsres解析：makeresids为方程对象方法，自动生成残差序列。29.对VAR(2)模型，EViews默认使用________准则选择最优滞后阶数。答案：AIC解析：在LagStructure/LAGLengthCriteria中AIC为默认勾选。30.在EViews中，________对象用于存储多个方程的估计结果。答案：system解析：system可联立估计多方程，支持SUR、3SLS。31.若需对序列x做HP滤波，平滑参数λ取1600，命令为________。答案：x.hpf(lambda=1600)解析：hpf为序列方法，lambda默认1600适用于季度数据。32.对动态预测，EViews使用________区间计算置信带。答案：±2×forecaststandarderror解析：默认95%置信带，基于正态近似。33.在程序中，________命令暂停执行等待用户按键。答案：pause解析：pause用于调试，显示“Pressanykey”提示。34.若矩阵m为n×k，提取第j列到向量v的命令为________。答案：vectorv=m.@col(j)解析：@col为矩阵数据成员，返回列向量。35.对二元选择模型，使用________命令计算平均边际效应。答案：margin(average)解析：margin方法可选项average计算样本均值处平均效应。五、简答题（每题8分，共24分）36.简述在EViews中实现White稳健标准误的两种途径，并比较其输出差异。答案：途径一：在方程估计对话框“Options”页勾选“White”协方差矩阵，EViews自动使用White(1980)异方差一致估计。途径二：对已估计方程eq1，执行eq1.white，EViews将显示White协方差及修正后t统计量。差异：途径一在估计阶段即修正，系数与标准误同步输出；途径二为事后检验，仅更新标准误与检验概率，系数点估计不变。两种途径得到的稳健标准误数值完全一致，但途径二额外提供Obs*R²形式的LM统计量。37.说明如何在EViews中构建面板数据工作文件，并设置个体与时期标识。答案：步骤1：在主菜单选择File/New/Workfile，在Workfilestructuretype选“BalancedPanel”。步骤2：在Panelspecification填入起始与结束时期，如20002020；在Numberofcrosssections填写个体数如31。步骤3：点击OK后，EViews自动生成panel结构页；随后使用sheet导入数据，确保第一列为个体id（如province），第二列为年份。步骤4：双击Range区域，确认id与date为内置索引；若数据已堆叠，使用proc/structure/resizecurrentpage，选择“UndatedPanel”，在Cross-sectionIDseries输入province，Dateseries输入year，完成标识绑定。38.解释EViews中“LogL”对象的用途，并给出GARCH(1,1)对数似然代码片段。答案：LogL对象允许用户自定义最大似然估计，适用于EViews未内置的复杂模型。代码示例：'假设序列r已存在loglgarch11garch11.append@logllogl1garch11.appendres=rmugarch11.appendsig2=omega+alphares(-1)^2+betasig2(-1)garch11.appendlogl1=-0.5(@log(2@pi)+@log(sig2)+res^2/sig2)garch11.append@parammu0.01omega0.05alpha0.08beta0.85garch11.ml(showopts,m=1000)解析：res定义均值方程残差；sig2为条件方差递归式；logl1为t期对数似然贡献；@param设定初值；ml命令启动BHHH优化，输出自定义MLE结果。六、计算与操作题（共61分）39.（12分）给定工作文件range19902022，序列lc为消费对数，ly为收入对数。要求：(1)检验lc与ly的单整阶数；(2)若同为I(1)，进行Johansen协整检验并写出协整向量；(3)建立误差修正模型并解释调整系数。答案：(1)命令：seriesdlc=d(lc)seriesdly=d(ly)dfuller(dlc,dif=0)得p=0.0000，拒绝单位根，dlc~I(0)；同理dly~I(0)。原序列ADF检验p>0.1，故lc,ly~I(1)。(2)创建VAR对象，滞后阶2；Johansen检验迹统计量25.73>15.49，拒绝r=0；r=1时3.12<3.84，接受，协整个数1。协整向量（标准化后）：lc–0.857ly–0.213=0(3)估计VECM：equationvecm.lsd(lc)cd(ly)d(lc(-1))d(ly(-1))(lc(-1)-0.857*ly(-1)-0.213)调整系数估计值-0.42，t=-4.1，表明消费短期偏离长期均衡后，每年以42%速度回调。40.（12分）使用文件“gdp.wf1”，序列gdpq为季度GDP，建立ARIMA(1,1,1)-GARCH(1,1)模型，要求：(1)写出条件均值与方差方程；(2)给出参数估计与z统计量；(3)绘制条件方差序列并标注2008Q4值。答案：(1)均值：(1-φL)(1-L)gdpq=c+(1+θL)εt方差：σt²=ω+αεt-1²+βσt-1²(2)估计：equationmean.eqARCH(1,1)-M(1,1)gdpqcar(1)ma(1)结果：φ=0.284(z=3.1)，θ=-0.651(z=-5.9)，ω=0.008(z=2.4)，α=0.071(z=4.0)，β=0.901(z=45.2)。(3)命令：mean.makegarchgarch2freeze(graph1)garch2.linegraph1.addtext(t=2008Q4)0.038图形显示2008Q4条件方差跳升至0.038，反映金融危机波动聚集。41.（12分）面板数据n=30，T=20，变量trade、fdi、gdp。检验fdi对trade的效应是否因gdp门槛值变化而呈现非线性。要求：(1)以gdp中位数为门槛，建立双机制固定效应模型；(2)使用自抽样法检验门槛效应显著性，B=500；(3)写出EViews程序并报告p值。答案：程序：'假设数据已导入，个体id=prov，时间yearscalargdp_med=@median(gdp)seriesd1=gdp<=gdp_medseriesd2=gdp>gdp_medequationfe1.lstradecfdid1fdid2gdpd1gdpd2@expand(prov,@droplast)scalarrss_pooled=fe1.@ssr'自抽样!b=500vector(!b)pvalfor!i=1to!bsmpl@first@first+599seriesgdp_star=@resample(gdp)scalargdp_med_star=@median(gdp_star)seriesd1_star=gdp_star<=gdp_med_starseriesd2_star=gdp_star>gdp_med_starequationfe_star.lstradecfdid1_starfdid2_stargdpd1_stargdpd2_star@expand(prov,@droplast)pval(!i)=(fe_star.@ssr<rss_pooled)nextscalarpval_final=@mean(pval)显示pval_final=0.018<0.05，拒绝线性模型，门槛效应显著。42.（12分）使用“consumption.wf1”，研究消费growth对收入growth的瞬时反应与长期乘数。采用ARDL(1,2)模型：(1)写出模型设定；(2)估计短期与长期系数；(3)使用Pesaran边界检验判断是否存在长期协整。答案：(1)Δct=α0+Σi=1^1φiΔct-i+Σj=0^2θjΔyt-j+δct-1+γyt-1+εt(2)估计：equationardl.lsd(c)d(c(-1)