计量经济学期末考试试卷集(含答案)

计量经济学期末考试试卷集(含答案)
计量经济学期末考试试卷集(含答案)

计量经济学试题一

一、判断题(20分)

1. 线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果。( ) 2.多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。( ) 3.在存在异方差情况下,常用的OLS 法总是高估了估计量的标准差。( )

4.总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。( )

5.线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。 ( ) 6.判定系数2

R 的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。( ) 7.多重共线性是一种随机误差现象。 ( )

8.当存在自相关时,OLS 估计量是有偏的并且也是无效的。 ( ) 9.在异方差的情况下, OLS 估计量误差放大的原因是从属回归的2R 变大。( )

10.任何两个计量经济模型的2R 都是可以比较的。 ( ) 二. 简答题(10)

1.计量经济模型分析经济问题的基本步骤。(4分)

2.举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型。 (6分)

三.下面是我国1990-2003年GDP 对M1之间回归的结果。(5分)

ln() 1.37 0.76ln(1)

se (0.15) ( )t ( ) ( 23 )GDP M =+

()1.7820.05,12P t >==自由度;

1.求出空白处的数值,填在括号内。(2分) 2.系数是否显著,给出理由。(3分)

四. 试述异方差的后果及其补救措施。 (10分)

五.多重共线性的后果及修正措施。(10分)

六. 试述D-W 检验的适用条件及其检验步骤?(10分)

七. (15分)下面是宏观经济模型

(

)()

()()()1(1)*(2)*3*4*5*6*7*D t t t t t t C t t t t

A

t t t M C P C

Y C I C M u I C M C Y u Y C I u -=++++

=++=+ 变量分别为货币供给M 、投资I 、价格指数P 和产出Y 。 1.指出模型中哪些是内是变量,哪些是外生变量。(5分)

2.对模型进行识别。(4分)

3.指出恰好识别方程和过度识别方程的估计方法。(6分) 八、(20分)应用题

为了研究我国经济增长和国债之间的关系,建立回归模型。得到的结果如下:

Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares

Date: 06/04/05 Time: 18:58 Sample: 1985 2003

Included observations: 19 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic

Prob.

LOG(DEBT) 0.65 0.02 32.8 0 Adjusted R-squared 0.983 S.D. dependent var 0.86 S.E. of regression 0.11 Akaike info criterion -1.46 Sum squared resid

0.21 Schwarz criterion

-1.36

Log likelihood

15.8 F-statistic

1075.5

2,19, 1.074, 1.536,0.05L U k n d d α====若显著性水平=

其中, GDP 表示国内生产总值,DEBT 表示国债发行量。 (1)写出回归方程。(2分)

(2)解释系数的经济学含义?(4分)

(3)模型可能存在什么问题?如何检验?(7分)

(4)如何就模型中所存在的问题,对模型进行改进?(7分)

计量经济学试题二

一、判断正误(20分)

1. 随机误差项i u 和残差项i e 是一回事。( )

2. 给定显著性水平a 及自由度,若计算得到的t 值超过临界的t 值,我们将接受零假设( )

3. 利用OLS 法求得的样本回归直线t t X b b Y 21?

+=通过样本均值点),(Y X 。( )

4. 判定系数ESS TSS R =2

。( )

5. 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计

显著的。( ) 6. 双对数模型的2

R 值可以与对数线性模型的相比较,但不能与线性对数模型的相比较。( )

7. 为了避免陷入虚拟变量陷阱,如果一个定性变量有m 类,则要引入m 个虚拟变量。( )

8. 在存在异方差情况下,常用的OLS 法总是高估了估计量的标准差。( ) 9. 识别的阶条件仅仅是判别模型是否可识别的必要条件而不是充分条件。( )

10. 如果零假设H 0:B 2=0,在显著性水平5%下不被拒绝,则认为B 2一定是0。 ( ) 二、以一元回归为例叙述普通最小二乘回归的基本原理。(10分)

三、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:262.2)9(2/=αt ,228.2)10(2/=αt

6628.006

.42)()1216.0(4795.06911.2?2===-=R t se X Y t

t

1. 写空白处的数值。

2. 对模型中的参数进行显著性检验。

3. 解释斜率系数2B 的含义,并给出其95%的置信区间。

四、若在模型:t t t u X B B Y ++=21中存在下列形式的异方差:3

2)var(t t X u σ=,你如何

估计参数21,B B (10分)

五、考虑下面的模型:t t t t t t u D B D B D B X B B Y +++++=44332210其中,Y 表示大学教师的年薪收入,X 表示工龄。为了研究大学教师的年薪是否受到性别、学历的影响。按照下面的方式引入虚拟变量:(15分)

??

?=??

?=??

?=其他,博士其他

,硕士女教师,男教师

0,10,10,1432D D D

1. 基准类是什么?

2. 解释各系数所代表的含义,并预期各系数的符号。

3. 若34B B >,你得出什么结论?

六、什么是自相关?杜宾—瓦尔森检验的前提条件和步骤是什么?(15分)

七、考虑下面的联立方程模型:??

?++=+++=t

t t t t t t u P B B Q u X A P A A Q 2211321 其中,P ,Q 是内生变量,

X 是外生变量,u 是随机误差项(15分)

1、求简化形式回归方程?

2、判定哪个方程是可识别的(恰好或过度)?

3、对可识别方程,你将用哪种方法进行估计,为什么?

计量经济学试题三

一、判断正误(20分)

1. 回归分析用来处理一个因变量与另一个或多个自变量之间的因果关系。( )

2. 拟合优度R 2的值越大,说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。( )

3. 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。( )

4. 引入虚拟变量后,用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。( )

5. 多重共线性是总体的特征。( )

6. 任何两个计量经济模型的2

R 都是可以比较的。( )

7. 异方差会使OLS 估计量的标准误差高估,而自相关会使其低估。( ) 8. 杜宾—瓦尔森检验能够检验出任何形式的自相关。( )

9. 异方差值存在于横截面数据中,而自相关值存在于时间序列数据中。( ) 10. 内生变量的滞后值仍然是内生变量。( )

二、选择题(20分)

1. 在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合,是( )

A. 原始数据

B. Pool 数据

C. 时间序列数据

D. 截面数据 2. 下列模型中属于非线性回归模型的是( )

A. u X Y ++=ln 10ββ

B. u Z X Y +++=210βββ

C. u X

Y ++=1

0ββ D. u X Y ++=/10ββ

3. 半对数模型u X Y ++=ln 10ββ中,参数1β的含义是( )

A. X 的绝对量变化,引起Y 的绝对量变化

B. Y 关于X 的边际变化

C. X 的相对变化,引起Y 的期望值绝对量变化

D. Y 关于X 的弹性

4. 模型中其数值由模型本身决定的变量是( )

A 、外生变量

B 、内生变量

C 、前定变量

D 、滞后变量

5. 在模型t t t t u X X Y +++=33221βββ的回归分析结果报告中,F 统计量的

0000.0=值p ,则表明( )

A. 解释变量t X 2对t Y 的影响是显著的

B. 解释变量t X 3对t Y 的影响是显著的

C. 解释变量t X 2和t X 3对t Y 的联合影响是显著的

D. 解释变量t X 2和t X 3对t Y 的联合影响不显著

6. 根据样本资料估计人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型为

i i X Y ln 75.000.2?ln +=,这表明人均收入每增加1%,人均消费支出将增加( )

A. 0.2%

B. 0.75%

C. 2%

D. 7.5%

7. 如果回归模型违背了同方差假定,最小二乘估计量是( )

A. 无偏的,非有效的

B. 有偏的,非有效的

C. 无偏的,有效的

D. 有偏的,有效的

8. 在回归模型满足DW 检验的前提条件下,当d 统计量等于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

9. 将一年四个季度对被解释变量的影响引入到包含截距项的回归模型当中,则需要引入虚

拟变量的个数为 ( ) A. 5 B.4 C. 3 D. 2 10. 在联立方程结构模型中,对模型中的每一个随机方程单独使用普通最小二乘法得到的估

计参数是( )

A. 有偏但一致的

B. 有偏且不一致的

C. 无偏且一致的

D. 无偏但不一致的 三、下表给出了三变量模型的回归的结果:(10分)

注:保留3位小数,可以使用计算器。在5%的显著性水平下,本题的45.4=αF 。

1. 完成上表中空白处内容。

2. 求2

R 与2

R 。

3. 利用F 统计量检验2X 和3X 对Y 的联合影响,写出简要步骤。

四、考虑下面的模型:t t t t t t u D B D B D B X B B Y +++++=44332210其中,Y 表示大学教师的年薪收入,X 表示工龄。为了研究大学教师的年薪是否受到性别、学历的影响。按照下面的方式引入虚拟变量:(10分)

??

?=??

?=??

?=其他,

博士其他,

硕士

女教师,男教师

0,10,10,1432D D D 1. 基准类是什么?

2. 解释各系数所代表的含义,并预期各系数的符号。

3. 若34B B >,你得出什么结论?

五、若在模型:t t t u X B B Y ++=21中存在下列形式的异方差:3

2)(t t X u Var σ=,你如何

估计参数21,B B (10分)

六、简述自相关后果。对于线性回归模型t t t t u X B X B B Y +++=23121,如果存在

t t t v u u +=-1ρ形式的自相关,应该采取哪些补救措施?(15分)

七、考虑下面的联立方程模型:??

?++=++++=t

t t t t t t t u P B B Q u W A X A P A A Q 22114321 其中,P ,Q 是

内生变量,X ,W 是外生变量,u 是随机误差项(15分)

1、求出简化形式的回归方程?

2、利用模型识别的阶条件,判定哪个方程是可识别的(恰好或过度)?

3、对可识别方程,你将用哪种方法进行估计,为什么?

计量经济学试题四

课程号: 课序号: 开课系:数量经济系

12.2)16(,131.2)15(2/2/==ααt t

一、判断正误(10分)

1、 随机变量的条件均值与非条件均值是一回事。( )

2、 线性回归模型意味着变量是线性的。( )

3、 RSS TSS ESS +=。( )

4、 对于多元回归模型,如果联合检验结果是统计显著的则意味着模型中任何一个单独

的变量均是统计显著的。( )

5、 双对数模型中的斜率表示因变量对自变量的弹性。( )

6、 为了避免陷入虚拟变量陷阱,如果一个定性变量有m 类,则要引入m 个虚拟变量。

( )

7、 如果回归模型违背了同方差假定,最小二乘估计量是有偏无效的。( )

8、 在存在接近多重共线性的情况下,回归系数的标准差会趋于变小,相应的t 值会趋

于变大。( )

9、 在任何情况下OLS 估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。( )

10、一个联立方程模型中的外生变量在另一个联立方程模型中可能是内生变量。( )

二、用经济计量方法研究经济问题时有哪些主要步骤?(10分)

三、回归模型中的随机误差项主要包括哪些因素的影响?(10分)

四、古典线性回归模型具有哪些基本假定。(10分)

五、以二元回归为例简述普通最小二乘法的原理?(10分)

六、若在模型:t t t u X B B Y ++=21中存在下列形式的异方差:2

2)(t t X u Var σ=,你如何

估计参数21,B B (10分)

七、考虑下面的联立方程模型:??

?++=+++=t

t t t t t t u P B B Q u X A P A A Q 2211321 其中,P ,Q 是内生变量,

X 是外生变量,u 是随机误差项(10分)

1、简述联立方程模型中方程识别的阶条件。

2、根据阶条件判定模型中各方程的识别性?

3、对可识别方程,你将用哪种方法进行估计,为什么?

八、应用题(共30分)

利用美国1980-1995年间人均消费支出(PCE )和人均可支配收入(PDPI )的数据,得到了如下回归分析结果:

Dependent Variable: LOG(PCE) Method: Least Squares Date: 06/09/05 Time: 23:43 Sample: 1980 1995 LOG(PDPI)

1.205281 0.028891 41.71870 0.0000 R-squared

0.992020 Mean dependent var 9.641839 Adjusted R-squared 0.991450 S.D. dependent var 0.096436 S.E. of regression 0.008917 Akaike info criterion -6.485274 Sum squared resid 0.001113 Schwarz criterion -6.388701 Log likelihood 53.88219 F-statistic 1740.450 (1)根据以上结果,写出回归分析结果报告。(10分) (2)对模型中解释变量系数B 2进行显著性检验。(10分) (3)如何解释解释变量的系数和综合判定系数?(10分)

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