计量经济学2017秋期中试题

1、计量经济学期中考试试卷 A（答案） 2016年春学号： 姓 名： 成 绩： 一、填空题：（每题2分，共10分） 得分 1.计量经济学应用研究包含两大基本步骤：_模型设定_和_模型检验_。2. 多元线性回归方程系数向量b的估计值为：_(XX)-1XY _.3. stata中表示纵向合并的命令是_append_,将数据行列转换的命令是_ xpose_.4. 多元线性回归中避免内生性的假设为_E(u/x)=0_.5. 一元线性回归中beta1的方差是_ _,样本方差为_. 二、判断题：（在题目前写正确写T，错误写F。每题2分，共20分） 得分 1. 一元线性回归模型和多元线性回归模型的假设是相同的。

2、( F )2. 在计量经济模型中，随机扰动项与残差项无区别。（ F ）3. 这个句子：gen a=1 if name= jiliang 是没有语法错误的。（ F ）4. 在大样本的分析中，可以没有随机项正态分布的假设。（ T ） 5. 根据判定系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时F等于0。（ F ）6. 增加样本容量会增大多元回归模型的置信区间。（ F ）7. 虚拟变量陷阱问题，是由于在模型中过少引入虚拟变量造成的。（ F ）8. 一元线性回归中，R方正好等于解释变量与被解释变量相关系数的平方。（ T ）9. 单个样本点的总离差平方和等于回归平方和加残差平方和。（ F ）10. 不满足随

3、机项为正态分布假设的计量经济学模型的普通最小二乘参数估计量不具有无偏性和有效性。（ F ）三、选择题：（每题2分，共20分） 得分 1. 对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型是没有实际意义的（ B ）。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）（资本）（劳动）2. 在经典回归分析中，定义的是（ A ）A.解释变量和被解释变量都是随机的； B.解释变量和被解释变量都是非随机的；C.解释变量为非随机的，被解释变量为随机；D.解释变量是随机而被解释变量非随机；3. 计量经济模型是指( C ) A.投入产出模型 B.数学规划模型 C.包含随机误差项的经

4、济数学模型 D.模糊数学模型 4. 某商品需求函数为，其中y为需求量，x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（ B ）。 A.2 B.4 C.5 D.65. 对样本回归函数，正确的描述是( C )A. 在解释变量给定值下，被解释变量总体均值的轨迹；B. 在解释变量给定值下，被解释变量个值的轨迹；C. 在解释变量给定值下，被解释变量样本均值的轨迹；D. 在解释变量给定值下，被解释变量样本个值的轨迹；6. 线性模型的影响因素(C ) A.只能是数量因素 B.只能是质量因素 C.可以是数量因素，也可以是质量因素 D

5、.只能是随机因素7.利用普通最小二乘法估计得到的样本回归直线，必然通过( A )A.点() B.点(0，0)C.点(，0) D.点(0，)8.有关调整后的判定系数与判定系数之间的关系叙述正确的是（ C ）A.与均非负 B.模型中包含的解释个数越多，与就相差越小C.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1，则D.有可能大于9不满足OLS基本假定的情况，主要包括：（ C ）。（1）随机序列项不是同方差，而是异方差（2）随机序列项序列相关，即存在自相关（3）解释变量是随机变量，且与随机扰动项相关（4）解释变量之间相关，存在多重共线性（5）因变量是随机变量，即存在误差A. (1) (2) B. （1

6、）（2）（4） C. (1)(2)(3)(4) D. (1)(3)(5) 10.设，=居民消费支出，=居民收入，D=1代表城镇居民，D=0代表农村居民，则城镇居民消费变动模型为( B ) A. B. C. D. 四、分析题：（共50分） 得分 1、以一元线性回归模型为例简述最大似然估计和矩估计的基本思想。最大似然：让样本在总体中出现的联合概率最大化。矩估计：用样本矩来估计总体矩所满足的条件。2用季节和收入影响消费支出的例子说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型。 答案：设Y为个人消费支出；X表示可支配收入，定义 如果设定模型为 此时模型仅影响截距项，差异表现为截距项的和，因此也称为加法

7、模型。如果设定模型为此时模型不仅影响截距项，而且还影响斜率项。差异表现为截距和斜率的双重变化，因此也称为乘法模型。3. 下面是利用1970-1980年美国数据得到的回归结果。其中Y表示美国咖啡消费（杯/日.人），X表示平均零售价格（美元/磅）。（15分） 注：， 1. 写空白处的数值啊a，b。（0.0114，22.066）2. 对模型中的参数进行显著性检验。3. 解释斜率系数的含义，并给出其95%的置信区间。解：1. （0.0114，22.066）2. 的显著性检验：，所以是显著的。的显著性检验：，所以是显著的。 3. 表示每磅咖啡的平均零售价格每上升1美元，每人每天的咖啡消费量减少0.479

8、杯。 的95%的置信区间为：4. 假设A先生估计的消费函数（用模型，其中，C表示消费支出，Y表示可支配收入）获得下列结果： t (3.1) (28.8) =0.98 n=19请回答下列问题，其中显著性水平0.05，：(1) 利用t值检验假设H0：（斜率系数），并计算其标准误；(2) 写出一次项系数95%的估计区间。(3) 请解释回归参数的经济意义，并解释拟合优度系数的经济含义；(3) 参数估计的符号与你的预期一致吗？为什么？(4) 如果要你计算该模型的F统计量，你认为能够通过计算得到吗？如果能，请计算之。（1）t值大于临界值2.1098，因此系数都在0.05的显著性水平下显著。常数项的标准误：

9、15/3.1=4.8387，一次项的标准误：0.81/28.8=0.0281（2）0.81-0.028*2.1098，0.81+0.028*2.1098（3）0.81说明每增加1单位的可支配收入，则会消费0.81单位。拟合优度为0.98，说明该回归方程可以解释98%的样本变化。（4）一致，因为根据经济理论，消费和收入的关系是正向的，而且边际消费倾向小于1.（5）F=28.82=829.445. 假设在回归模型中，（1）假设决定把X变量的单位扩大10倍，这样对原回归的斜率和截距会有什么影响？（2）假设X的每个观测值都增加2，对原回归的斜率和截距会有什么影响？设X1为扩大10倍后的变量，则,即新的

10、系数等于原来的0.1倍。设,则6用1979-2008年广东省城镇居民人均可支配收入PDI（元）和人均消费性支出PCE（元）做回归，以PCE为因变量，PDI为自变量，建立消费函数。数据来自广东统计年鉴（2009）。运用Eviews5.0估计结果如下：Dependent Variable: PCEMethod: Least SquaresDate: 06/12/11 Time: 11:52Sample: 1978 2008Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C160.907337.76177A0

11、.0002PDI0.B178.92050.0000R-squared0.Mean dependent var5176.681Adjusted R-squared0.S.D. dependent var4603.532S.E. of regression140.8624Akaike info criterion12.79579Sum squared resid.5Schwarz criterion12.88830Log likelihood-196.3347F-statistic32012.53Durbin-Watson stat2.Prob(F-statistic)0.要求：(1) 写出在stata中做此回归问题的句子。reg PCE PDI （2）把回归结果中的问号部分补出来，并估计总体随机扰动项的方差。A=160.9073/37.76177=4.261. B=0./178.9205