计量经济学自相关练习题

计量经济学自相关练习题
计量经济学自相关练习题

一、选择题

1、设t u 为随机误差项,则一阶线性自相关是指( )

1121122.

cov(,)0()

...t t s t t t

t t t t t t A u u t s B u u C u u u D u u ρερρερε----≠≠=+=++=+

2、在序列自相关的情况下,参数估计值仍是无偏的,其原因是( C )

A. 无多重共线性假定成立

B. 同方差假定成立

C. 零均值假定成立

D. 解释变量与随机误差项不相关假定成立

3、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( )

A.解释变量为非随机的

B.被解释变量为非随机的

C.线性回归模型中不能含有滞后内生变量

D.随机误差项服从一阶自回归

4、广义差分法是(B )的一个特例

A.加权最小二乘法

B.广义最小二乘法

C.普通最小二乘法

D.两阶段最小二乘法

5、加权最小二乘法是( )的一个特例

A.广义差分法

B.普通最小二乘法

C.广义最小二乘法

D.两阶段最小二乘法

6、在下例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

7、以下选项中,正确地表达了序列相关的是( )

A. j i COV j i ≠≠,0),(μμ

B. j i COV j i ≠=,0),(μμ

C. (,)0,i j COV X X i j =≠

D. j i X COV j i ≠≠,0),(μ

8、用于检验序列相关的DW 统计量的取值范围是( )

A. 0≤DW ≤1

B.-1≤DW ≤1

C. -2≤DW ≤2

D.0≤DW ≤4

9、在DW 检验中,存在正自相关的区域是( )

A. 4-

l d ﹤DW ﹤4 B. 0﹤DW ﹤l d C. u d ﹤DW ﹤4-u d D. l d ﹤DW ﹤u d ,4-u d ﹤DW ﹤4-l d

10、已知DW 统计量的值接近于2,则样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ?

近似等于

( )

A. 0

B.–1

C. 1

D. 4

11、广义差分法是对( )用最小二乘法估计其参数。

1211211

1211211.

.

..(1)()t t t t t t t t t

t t t t t t A y x u B y x u C y x u D y y x x u u ββββρρβρβρρβρβρρ------=++=++=++-=-+-+- 12、已知模型的形式为u x y 21+β+β=,在用实际数据对模型的参数进行估计的时候,测

得DW 统计量为0.6453,则广义差分变量是( )

A.

1t t ,1t t x 6453.0x y 6453.0y ---- B.1t t 1t t x 6774.0x ,y 6774.0y ---- C.1t t 1t t x x ,y y ---- D.1t t 1t t x 05.0x ,y 05.0y ----

13、已知模型的形式为

u x y 21+β+β=,在用实际数据对模型的参数进行估计的时候,测得DW 统计量为0.52,则广义差分变量是( )

A. 1,148.048.0----t t t t x x y y

B. 117453.0,7453.0----t t t t x x y y

C. 1152.0,52.0----t t t t x x y y

D. 1174.0,74.0----t t t t x x y y

14、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

15、已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于1,则DW 统计量近似等于( )

A. 0

B. 1

C. 2

D. 4

16、在DW 检验中,当DW 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

17、在DW 检验中,当DW 统计量为4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

18、在DW 检验中,不能判定的区域是( )

A. 0﹤DW ﹤l d ,4-l d ﹤DW ﹤4

B. u d ﹤DW ﹤4-u d

C. l d ﹤DW ﹤u d ,4-u d ﹤DW ﹤4-l d

D. 上述都不对

19、在DW 检验中,存在负自相关的区域是( )

A. 4-

l d ﹤DW ﹤4 B. 0﹤DW ﹤l d C. u d ﹤DW ﹤4-u d D. l d ﹤DW ﹤u d ,4-u d ﹤DW ﹤4-l d

20、在DW 检验中,当DW 统计量为0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

21、在给定的显著性水平之下,若DW统计量的下和上临界值分别为dL和du,则当dL

A.存在一阶正自相关

B.存在一阶负相关

C.不存在序列相关

D.存在序列相关与否不能断定

二、判断题

1.异方差性、自相关性都是随机误差现象,但两者是有区别的。

2.违背基本假设的计量经济学模型是不可估计的。(错)

3、DW检验中的DW值在0到4之间,数值越小说明模型随机误差项的自相关度越小,数值越大说明模型随机误差项的自相关度越大。(错)

4、利用WLS法和OLS法估计同一存在异方差性的模型,前者得到的残差平方和小于后者得到的残差平方和. (错)

5、利用GLS法和OLS法估计同一存在异方差性的模型,前者得到的残差平方和小于后者得到的残差平方和. (错)

6. DW检验适用于检验任何形式的自相关性. (错)

7. 柯克伦-奥科特迭代法是估计存在自回归形式的序列相关性模型的一种常用方法.

8. 自相关性会导致模型回归系数的OLS估计量不是一致的.

9.GLS法适合于估计存在异方差性或自相关性的线性回归模型. ()

三、简答题

1.什么是序列相关性?序列相关出现后,仍采用OLS估计模型参数,会导致哪些不良后果?

2.请写出Dubin-Watson检验法的假定条件。

3.试说明多元线性回归模型产出自相关的原因。

4.自相关性检验的基本思路是什么?有哪些常用的自相关性检验方法?处理模型存在的自相关性问题有哪些方法?

答:自相关性检验的基本思路:首先需利用OLS法估计模型得到残差

,并把它作为的估计量,然后通过研究的自相关性来推断

自相关性.

常用的自相关性检验方法:图示法、DW 检验、LM 检验.

处理模型自相关性问题的方法:(可行的)广义最小二乘法、(可行的)广义差分法、非

线性最小二乘法、尼威和韦斯特(Newey-West )自相关-稳健性估计程序.

四、计算题

1、根据某地区居民对农产品的消费y 和居民收入x 的样本资料,应用最小

二乘法估计模型,估计结果如下,拟合效果见图。由所给资料完成以下问题:

(1) 在n=16,05.0=α的条件下,查D-W 表得临界值分别为

371.1,106.1==U L d d ,试判断模型中是否存在自相关;

(2) 如果模型存在自相关,求出相关系数ρ

?,并利用广义差分变换写出无自相关的广义差分模型。

x y

3524.09123.27?+= se=(1.8690)(0.0055)

531.4122,6800.0,0506.22,9966.016

122

====∑=F DW e R i i

2、家庭消费支出(Y )、可支配收入(1X )、个人个财富(2X )设定模型如下:

01122t t t t Y X X βββμ=+++

回归分析结果为:

LS // Dependent Variable is Y

Date: 18/4/02 Time: 15:18

Sample: 1 10

Included observations: 10

Variable Coefficient Std. Error T-Statistic Prob.

C 24.4070 6.9973 ________ 0.0101

2X - 0.3401 0.4785 ________

0.5002 2X 0.0823 0.0458 0.1152

R-squared ________ Mean dependent var

111.1256 Adjusted R-squared ________ S.D. dependent var 31.4289

S.E. of regression ________ Akaike info criterion 4.1338 Sum squared resid 342.5486 Schwartz criterion 4.2246

Log likelihood - 31.8585 F-statistic ______

Durbin-Watson stat 2.4382

Prob(F-statistic) 0.0001

回答下列问题

(1)请根据上表中已由数据,填写表中画线处缺失结果(注意给出计算步骤);

(2)模型是否存在多重共线性?为什么?

(3)根据模型估计结果,判断模型是否存在自相关?为什么? (4)下表为在EViews6.0下对模型进行LM自相关性检验的输出结果

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 9.378896 Prob. F(1,18) 0.0067 Obs*R-squared 7.193746 Prob. Chi-Square(1)

0.0073 在0.05的显著性水平下,分析模型是否存在自相关性. (5) 若模型存在一阶自回归形式的自相关性,即t t t u u ε?+=-1,),0(~2σεWN t ,请你依

据题中提供的信息估计?,并写出利用可行的广义差分法估计该模型的过程.

3.对于模型i i i i X X Y εβββ+++=22110,如果随机误差项i ε的方差会随着解释变量2

X 值的增加而增加,即产生了异方差。

1)请说明戈德菲尔德-匡特(Goldfeld -Quandt )方法检验上述模型是否有异方差的具体

步骤。

2)假设异方差的形式为i i X Var 22)(σε=,请问如何进行修正,写出修正的过程。

4.依据某国1960-1995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,

建立如下消费函数模型:

t t t u X Y +=10ββ+ (1995,,1960 =t ) (4.2)

在EViews6.0下利用OLS 法估计的输出结果如表-3所示:

表-3

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/09/16 Time: 15:27

Sample: 1960 1995

Included observations: 36 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic

Prob. C -9.428745 2.504347 -3.764951

0.0006 X 0.935866 0.007467 125.3411

0.0000 R-squared 0.997841 Mean dependent var

289.9444 Adjusted R-squared 0.997777 S.D. dependent var

95.82125 S.E. of regression 4.517862 Akaike info criterion

5.907908 Sum squared resid 693.9767 Schwarz criterion

5.995881 Log likelihood -104.3423 Hannan-Quinn criter.

5.938613 F-statistic 15710.39 Durbin-Watson stat

0.523428 Prob(F-statistic) 0.000000

请回答以下问题: (1)在0.05的显著性水平下,利用DW 检验法检验模型是否存在自相关性.

(2)利用LM 检验法检验模型是否存在自相关性,在EViews6.0下的输出结果如表-4

所示(滞后阶数p=1):

表-4

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 33.74151 Prob. F(1,33)

0.0000 Obs*R-squared A Prob. Chi-Square(1)

0.0000

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 06/09/16 Time: 15:30

Sample: 1960 1995

Included observations: 36

Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.494167 1.789482 -0.276151 0.7842

X 0.001929 0.005340 0.361348 0.7201

RESID(-1) 0.732512 0.126105 5.808744 0.0000 R-squared 0.505555 Mean dependent var -2.84E-14

Adjusted R-squared 0.475589 S.D. dependent var 4.452854

S.E. of regression 3.224589 Akaike info criterion 5.259144

Sum squared resid 343.1332 Schwarz criterion 5.391104

Log likelihood -91.66459 Hannan-Quinn criter. 5.305201

F-statistic 16.87075 Durbin-Watson stat 1.964732

Prob(F-statistic) 0.000009 试计算表-4中A 处的值,并在0.05的显著性水平下,检验模型(4.2)是否存在自相关?

(3)如果模型(4.2)存在一阶自相关性:t t t u u ε+=-16.0,t ε~

),0(2σWN ,你认为采用什么方法估计模型比较合适?试写出该方法的估计步骤.

表-5 DW 检验的临界值(显著性水平为0.05)

k 为解释变量个数,n 为观测个数(样本容量).

3.依据我国某省1978-2013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,建立如下消费函数模型:

t t t u X Y +=ln ln 10ββ+ (2013,,1978 =t ) (4.2)

利用OLS 法回归模型(4.2),得到的残差序列为et 。请回答以下问题:

(1)在EViews6.0下,作et 对et-1的散点图如图-2所示。依据此图判断模型(4.2)

中的误差项是否存在自相关性?说明你的理由?

图-2 (2)利用LM 检验法检验模型(4.2)是否存在自相关性,在EViews6.0下的部分输

出结果如表-2所示(滞后阶数p=1):

表-2

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 26.09276 Prob. F(1,33)

0.0000 Obs*R-squared 15.89601 Prob. Chi-Square(1) 0.0001 在0.05的显著性水平下,检验模型(4.2)是否存在自相关?(可供选择的临界值:

841.3)1(205.0=χ,991.5)2(205.0=χ)

(3)若模型(4.2)自相关性的表现形式为t t t u u ε+=-166.0,),0(~2σεWN t ,你

打算用什么方法估计该模型?试写出该方法的估计过程.

4.为研究1980-2000年间某地区固定资产投资额(X )对地区生产总值(Y )的影响,建

立如下回归模型

t t t u X Y ++=10ln ββ (4.2 ) 试回答以下问题:

(1)依据如下OLS 回归结果

t t X Y 002.003.7?ln +=

94.02=R ,DW=1.19

在0.05的显著性水平下,分析模型(4.2)是否存在自相关性. 表3为0.05的显著性水平下

DW 检验的临界值表.

表3

说明:n 、k 分别为样本容量和模型中所含解释变量个数.

(2)表4为在EViews6.0下对模型进行LM自相关性检验的输出结果

表4

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 9.378896 Prob. F(1,18) 0.0067

Obs*R-squared 7.193746 Prob. Chi-Square(1) 0.0073

在0.05的显著性水平下,分析模型(4.2)是否存在自相关性.

(3)若模型(4.2)存在一阶自回归形式的自相关性,即t t t u u ε?+=-1,

)

,0(~2σεWN t ,请你依据题中提供的信息估计?,并写出利用可行的广义差分法估计该

模型的过程. 解:(1)在0.05的显著性水平下,DW 检验的临界值下限为dL=1.22,由于 DW=1.19﹤dL=1.22

所以依据DW 检验可得,在0.05的显著性水平下,模型(4.2)存在自相关性.

(2)由表-3可知,LM 检验的P 值为0.0073,小于0.05,因此在0.05的显著性水平下,

可以认为模型(4.2)存在自相关性.

(3)?的估计值为

405.0219.1121?=-=-=DW ?

变换模型(4.2)可得广义差分模型

)405.0()405.0(ln 405.0ln 11101----+-+=-t t t t t t u u X X Y Y βα 其中

00)405.01(βα-=. 利用OLS 估计该模型,得参数的估计量为10??βα、.

进而,可得 )405.01/(??00-=αβ

于是,

10??ββ、即为模型(4.2)的可行的广义差分估计量。

计量经济学实验三

实 验 三: 多元回归模型与非线性回归模型 【实验目的】掌握多元回归模型参数估计,特别是非线性回归模型的转化、参数估计及检验方法。 【实验内容】一、多元回归模型参数估计; 二、生成序列以及可线性化模型的参数估计; 三、不可线性化模型的迭代估计法的Eviews 软件的实现方式。 【实验数据】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论,生产函数的基本形式为:()ε,,,K L t f Y =。其中,L 、K 分别为生产过程中投入的劳动与资金,时间变量t 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料;其中产出Y 为工业总产值(可比价),L 、K 分别为年末职工人数和固定资产净值(可比价)。 资料来源:根据《中国统计年鉴-1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理 【实验步骤】Y=AK 一、建立多元线性回归模型 ㈠建立包括时间变量的三元线性回归模型; μββββ++++=L K T Y 3210

在命令窗口依次键入以下命令即可: ⒈建立工作文件: CREATE A 78 94 ⒉输入统计资料: DATA Y L K ⒊生成时间变量t : GENR T=@TREND(77) ⒋建立回归模型: LS Y C T L K 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果 因此,我国国有独立工业企业的生产函数为: K L t y 7764.06667.06789.7732.675?+++-= (模型1) t =(-0.252) (0.672) (0.781) (7.433) 9958.02=R 9948 .02=R 551.1018=F 模型的计算结果表明,我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为0.6667,资金的边际产出为0.7764,技术进步的影响使工业总产值平均每年递增77.68亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。9958.02=R ,说明模型有很高的拟合优度,F 检验也是高度显著的,说明职工人数L 、资金K 和时间变量t 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出,解释变量资金K 的t 统计量值为7.433,表明资金对企业产出的影响是显著的。但是,模型中其他变量(包括常数项)的t 统计量值都较小,未通过检验。因此,需要对以上三元线性回归模型做适当的调整,按照统计检验程序,一般应先剔除t 统计量最小的变量(即时间变量)而重新建立模型。 ㈡建立剔除时间变量的二元线性回归模型; 命令:LS Y C L K 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。

计量经济学模拟考试题第5套(含答案)

计量经济学模拟考试题第5套 一、单项选择题 1、下列说法正确的有( C ) A.时序数据和横截面数据没有差异 B.对总体回归模型的显著性检验没有必要 C.总体回归方程与样本回归方程是有区别的 D.判定系数2R 不可以用于衡量拟合优度 2、所谓异方差是指( A ) 3、在给定的显著性水平之下,若DW 统计量的下和上临界值分别为dL 和du,则当dL

所有计量经济学检验方法(全)

计量经济学所有检验方法 一、拟合优度检验 可决系数 TSS RSS TSS ESS R - ==12 TSS 为总离差平方和,ESS 为回归平方和,RSS 为残差平方和 该统计量用来测量样本回归线对样本观测值的拟合优度。 该统计量越接近于1,模型的拟合优度越高。 调整的可决系数)1/() 1/(12---- =n TSS k n RSS R 其中:n-k-1为残差平方和的自由度,n-1为总体平方 和的自由度。将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度,以剔除变量个数对拟合优度的影响。 二、方程的显著性检验(F 检验) 方程的显著性检验,旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出推断。 原假设与备择假设:H 0:β1=β2=β3=…βk =0 H 1: βj 不全为0 统计量 )1/(/--= k n RSS k ESS F 服从自由度为(k , n-k-1)的F 分布,给定显著性水平α,可得到临 界值F α(k,n-k-1),由样本求出统计量F 的数值,通过F>F α(k,n-k-1)或F ≤F α(k,n-k-1)来拒绝或接受原假设H 0,以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。 三、变量的显著性检验(t 检验) 对每个解释变量进行显著性检验,以决定是否作为解释变量被保留在模型中。 原假设与备择假设:H0:βi =0 (i=1,2…k );H1:βi ≠0 给定显著性水平α,可得到临界值t α/2(n-k-1),由样本求出统计量t 的数值,通过 |t|> t α/2(n-k-1) 或 |t|≤t α/2(n-k-1) 来拒绝或接受原假设H0,从而判定对应的解释变量是否应包括在模型中。 四、参数的置信区间 参数的置信区间用来考察:在一次抽样中所估计的参数值离参数的真实值有多“近”。 统计量 )1(~1??? ----'--= k n t k n c S t ii i i i i i e e βββββ 在(1-α)的置信水平下βi 的置信区间是 ( , ) ββααββ i i t s t s i i -?+?2 2 ,其中,t α/2为显著性 水平为α、自由度为n-k-1的临界值。 五、异方差检验 1. 帕克(Park)检验与戈里瑟(Gleiser)检验 试建立方程: i ji i X f e ε+=)(~2 或 i ji i X f e ε+=)(|~|

计量经济学实验一

《计量经济学》综合实验一系金融系专业经融工程姓名程若宸 学号20141206031035 实验地点:B楼305 实验日期:216.9.30 实验题目:研究中国汽车市场未来发展趋势 实验类型:基本操作训练。 实验目的:掌握简单线性回归模型的Eviews操作 实验内容:第三章的“引子”中分析了,经济增长、公共服务、市场价格、交通状况、社会环境、政策因素,都会影响中国汽车拥有量。为了研究一些主要因素与家用汽车拥有量的数量关系,选择“百户拥有家用汽车量”、“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数”等变量,2011年全国各省市区的有关数据见附件:1)建立百户拥有家用汽车量计量经济模型? 2)估计参数并写出回归分析结果报告? 3) 对模型进行经济意义上的检验,统计意义上的检验? 评分标准:操作步骤正确,回归结果正确,结果分析准确到位,符合实际。 实验步骤:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/30/16 Time: 11:27 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001 X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002 X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069 X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002 R-squared 0.666062 Mean dependent var 16.77355 Adjusted R-squared 0.628957 S.D. dependent var 8.252535 S.E. of regression 5.026889 Akaike info criterion 6.187394 Sum squared resid 682.2795 Schwarz criterion 6.372424 Log likelihood -91.90460 Hannan-Quinn criter. 6.247709 F-statistic 17.95108 Durbin-Watson stat 1.206953 Prob(F-statistic) 0.000001 (51.98) (1.41) (0.18) (0.52) t= (4.75) (4.27) (-2.92) (-4.37) F=17.951 n=31 模型检验 1.经济意义检验 模型估计结果的数据说明理论分析与经验判断相一致 2.统计检验 (1)拟合优度:修正的可决系数为说明模型对样本拟和

计量经济学期末考试题库(完整版)及答案

计量经济学题库 、单项选择题(每小题1分) 1?计量经济学是下列哪门学科的分支学科(C)O A.统计学 B.数学 C.经济学 D.数理统计学 2?计量经济学成为一门独立学科的标志是(B)。 A. 1930年世界计量经济学会成立 B. 1933年《计量经济学》会刊出版 C. 1969年诺贝尔经济学奖设立 D. 1926年计量经济学(EConOIniCS) —词构造出来 3.外生变量和滞后变量统称为(D)O A.控制变量B?解释变量 C.被解释变量 D.前定变量 4.横截面数据是指(A)O A.同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据 B.同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C.同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据 D.同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 5.同一统计指标,同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是(C)O A.时期数据 B.混合数据 C.时间序列数据 D.横截面数据 6.在计量经济模型中,由模型系统部因素决定,表现为具有一定的概率分布的随机变量,其数值受模型中其他变量影响的变量是(B )o A.生变量 B.外生变量 C.滞后变量 D.前定变量 7.描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是(A )o A.微观计量经济模型 B.宏观计量经济模型 C.理论计量经济模型 D.应用计量 经济模型 &经济计量模型的被解释变量一定是(C )o A.控制变量 B.政策变量 C.生变量 D.外生变量 9.下面属于横截面数据的是(D )o A.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 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个乡镇各镇的工业产值 10.经济计量分析工作的基本步骤是( A )0 A.设定理论模型一收集样本资料一估计模型参数一检验模型 B.设定模型一估计参数一检验模型一应用模型 C:个体设计f总体估计f估计模型f应用模型D.确定模型导向一确定变量及方程式一估计模型一应用模型 11.将生变量的前期值作解释变量,这样的变量称为( A.虚拟变量 B.控制变量 12.( B )是具有一定概率分布的随机变量, A.外生变量 B.生变量 13.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.时间序列数据据 14?计量经济模型的基本应用领域有( A.结构分析、经济预测、政策评价 C.消费需求分析、生产技术分析、 15.变量之间的关系可以分为两大类, A.函数关系与相关关系 C.正相关关系和负相关关系 D )0 C.政策变量 它的数值由模型本身决定。 C.前定变量 B )0 C.修匀数据 A )0 B.弹性分析、D.季度分析、它们是(A 乘数分析、政策模拟年度分析、中长期分析 )o B.线性相关关系和非线性相关关系D.简单相关关系和复杂相关关系 D ?滞后变量D.滞后变量D.原始数

计量经济学实验

中国海洋大学本科生课程大纲 一、课程介绍 1.课程描述: 计量经济学是经济学、数学和统计学相结合的综合性边缘学科。它是以经济理论为基础,以经济事实表现的经济数据为依据,运用数学和统计学的方法,通过建立计量经济模型来研究经济变量之间随机数量关系和规律的一门经济学科。计量经济学是教育部规定的经济类专业核心课程之一,是经济类专业的专业必修课,在经济类的各个专业的教学中占有非常重要的地位。 计量经济实验分析在现代经济研究中具有重要的地位,是经验解释的理论验证、经济发展规律的总结以及经济冲击效果的预测等工作的主要方式。计量经济学的工具类课程性质、软件依赖特征使得实验教学成为理解计量经济理论和掌握其应用方法的有效方式。课程的重点是讲授常用的计量经济学软件的基本操作,使学生熟悉软件界面,熟悉了解常用的菜单项和工具栏的操作,通过分步骤讲解的上机实践,使学生逐步掌握关于计量经济分析的理论和应用问题的研究过程。 Econometrics is a comprehensive fringe subject that combines economics, mathematics and statistics. It is an economic discipline based on economic theory, economic data and economic facts. It uses mathematical and statistical methods to establish econometric models to study the random quantitative relationships and laws between economic variables. Econometrics is one of the core courses for economics majors stipulated by the Ministry of Education. It is a compulsory course for economics majors. It occupies a very important position in the teaching of economics majors. Econometric experimental analysis has an important position in modern economic research. It is the main method of theoretical verification of empirical interpretation,

计量经济学 模拟考试题(第1套)

第一套 一、单项选择题 1、双对数模型 μββ++=X Y ln ln ln 10中,参数1β的含义是 ( ) A. Y 关于X 的增长率 B .Y 关于X 的发展速度 C. Y 关于X 的边际变化 D. Y 关于X 的弹性 2、设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。则对多元线性回归方 程进行显著性检验时,所用的F 统计量可表示为( ) A. )1() (--k RSS k n ESS B .) ()1()1(2 2k n R k R --- C .) 1()1()(2 2---k R k n R D .)()1/(k n TSS k ESS -- 3、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则 是指( ) A. 使() ∑=-n t t t Y Y 1 ?达到最小值 B. 使() 2 1 ?∑=-n t t t Y Y 达到最小值 C. 使t t Y Y ?max -达到最小值 D. 使?min i i Y Y -达到最小值 4、 对于一个含有截距项的计量经济模型,若某定性因素有m 个互斥的类型, 为将其引入模型中,则需要引入虚拟变量个数为( ) A. m B. m+1 C. m-1 D. m-k 5、 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 6、 在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为( ) A. t t t u X Y ++=10ββ B. i t t X Y E Y μ+=)/( C. t t X Y 10???ββ+= D. ()t t t X X Y E 10/ββ+= 7、 在经济发展发生转折时期,可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。 例如,研究中国城镇居民消费函数时。1991年前后,城镇居民商品性实际支出Y 对实际可支配收入X 的回归关系明显不同。现以1991年为转折时期,设虚拟变 量?? ?=年以前 , 年以后 , 1991019911t D ,数据散点图显示消费函数发生了结构性变化:基本 消费部分下降了,边际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理论方程可

计量经济学名词解释与简答

相关分析:主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。 回归分析:研究一个变量关于另一个变量的依赖关系的计算方法和理论。 高斯马尔科夫定理:普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和有效性等优良性质,是最佳线性无偏估计量。 高斯马尔科夫假定:(1)模型设立正确 (2)无完全共线性 (3)可识别性 (4) 零均值、同方差。无序列相关假定(5) 解释变量与随机项不相关 计量经济学模型:揭示经济活动中各种因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述。广义计量经济学:利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称,包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。 狭义计量经济学:以揭示经济现象中的因果关系为目的,在数学上主要应用回归分析方法。计量经济学: 是经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中的客观存在的数量关系为内容的分支学科。 计量经济学模型成功的三要素:理论、方法和数据。 滞后变量模型:把过去时期的,具有滞后作用的变量叫做滞后变量,含有滞后变量的模型称为滞后变量模型。 多重共线性:如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性,则称为存在多重共线性。 多重共线性的后果:(1)完全共线性下参数估计量不存在(2)近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大(3)参数估计量经济含义不合理(4)变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义。 多重共线性的检验:(1)检验多重共线性是否存在(2)判明存在多重共线性的范围。 克服多重共线性的方法:(1)排出引起共线性的变量(2)差分法(3)减小参数估计量的方差。完全共线性:对于多元线性回归模型,其基本假设之一是解释变量,,…,是相互独立的,如果存在,i=1,2,…,n,其中c不全为0,即某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示,则称为完全共线性。 异方差性:对于不同的样本点,随机干扰项的方差不再是常数,而是互不相同,则认为出现了异方差性。 异方差性的后果:(1)参数估计量非有效(2)变量的显著性检验失去意义(3)模型的预测失效异方差性的检验方法:(1)图示检验法(2)帕克检验和戈里瑟检验(3)G-Q检验(4)怀特检验。异方差性的修正:最常用的方法是加权最小二乘法,即对原模型加权,使之变成一个新的不存在异方差的模型,然后采用OLS法估计其参数。 序列相关性:多元线形回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立或不相关。如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设,称为存在序列相关性。 序列相关性的后果:(1)参数估计量非有效(2)变量的显著性检验失去意义(3)模型的预测失败。 序列相关性的检验方法:(1)图示法(2)回归检验法(3)杜宾—瓦森检验法(4)拉格朗日乘法检验。 序列相关性的补救:(1)广义最小二乘法(2)广义差分法(3)随机干扰项相关系数的估计(4)广义差分法在计量经济学软件中的实现。 最小二乘估计量的性质:(1)线形性(2)无偏性(3)有效性(4)渐近无偏性(5)一致性(6)渐进有效性。 最小样本容量:即从最小二乘原理和最大似然原理出发,欲得到参数估计量,不管其质量如何,所要求的样本容量的下限。 随机干扰项:即随机误差项,是一个随机变量,是针对总体回归函数而言的。 无偏性:是指参数估计量的均值(期望)等于模型的参数值。

(财务知识)计量经济学最全版

(财务知识)计量经济学

1、费里希(R.Frish)是经济计量学的主要开拓者和奠基人。 2、经济计量学和数理经济学和树立统计学的区别的关键之点是“经济变量关系的随机性特征”。 3、经济计量学识以数理经济学和树立统计学为理论基础和方法论基础的交叉科学。它以客观经济系统中具有随机性特征的经济关系为研究对象,用数学模型方法描述具体的经济变量关系,为经济计量分析工作提供专门的指导理论和分析方法。 4、时序数据即时间序列数据。时间序列数据是同壹统计指标按时间顺序记录的数据列。 5、横截面数据是在同壹时间,不同统计单位的相同统计指标组成的数据列。 6、对于壹个独立的经济模型来说,变量能够分为内生变量和外生变量。内生变量被认为是具有壹定概率分布的随机变量,它们的数值是由模型自身决定的;外生变量被认为是非随机变量,它们的数值是在模型之外决定的。 7、对于模型中的壹个方程来说,等号左边的变量称为被解释变量,等号右边被称为解释变量。在模型中壹个方程的被解释变量能够是其它方程的解释变量。被解释变量壹定是模型的内生变量,而解释变量既包括外生变量,也包括壹部分内生变量。 8、滞后变量和前定变量。有时模型的设计者仍使用内生变量的前期值作解释变量,在计量经济学中将这样的变量程为滞后变量。滞后变量显然在求解模型之前是已知量,因此通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量。 9、控制变量和政策变量。由于控制论的思想不断渗入经济计量学,使某些经济计量模型具有政策控制的特点,因此在经济计量模型中又出现了控制变量、政策变量等名词。政策变量或控制变量壹般在模型中表现为外生变量,但有时也表现为内生变量。 10、经济参数分为:外生参数和内生参数。外生参数壹般是指依据经济法规人为确定的参数,如折旧率、税率、利息率等。内生参数是依据样本观测值,运用统计方法估计得到的参数。如何选择估计参数的方法和改进估计参数的方法,这是理论经济计量学的基本任务。 11、用数学模型描述经济系统应当遵循以下俩条基本原则:第壹、以理论分析作先导;第二模型规模大小要适度。 12、联立方程模型中的方程壹般划分为:随机方程和非随机方程。随机方程是根据经济机能或经济行为构造的经济函数关系式。在随机方程中,被解释变量被认为是服从某种概率分布的随机变量,且假设解释变量是非随机变量。非随机方程是根据经济学理论和政策、法规的规定而构造的反应映某些经济变量关系得恒等式。 13、所谓经济计量分析工作是指依据经济理论分析,运用经济计量模型方法,研究现实经济系统的结构、水平、提供经济预测情报和评价经济政策等的经济研究和分析工作。 14、经济计量分析工作的程序包括四部分:1、设定模型;2、估计参数;3、检验模型;4、应用模型。

计量经济学作业序列相关性

< 序列相关实验报告> <1>第一问 D.W.检验 命令: Data y c x Genr lny=log(y) Genr lnx=log(x) Ls lny c lnx

Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 12/10/12 Time: 15:39 Sample: 1980 2007 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.588478 0.134220 11.83492 0.0000 LNX 0.854415 0.014219 60.09058 0.0000 R-squared 0.992851 Mean dependent var 9.552256 Adjusted R-squared 0.992576 S.D. dependent var 1.303948 S.E. of regression 0.112351 Akaike info criterion -1.465625 Sum squared resid 0.328192 Schwarz criterion -1.370468 Log likelihood 22.51875 Hannan-Quinn criter. -1.436535 F-statistic 3610.878 Durbin-Watson stat 0.379323 Prob(F-statistic) 0.000000 D.W.检验结果表明,在5%显著性水平下,n=28,k=2(包含常数项),查表得,dl=1.33,du=1.48,由于D.W.=0.379

计量经济学实验报告

《计量经济学》实验报告一,数据 二,理论模型的设计 解释变量:可支配收入X 被解释变量:消费性支出Y 软件操作: (1)X与Y散点图

从散点图可以粗略的看出,随着可支配收入的增加,消费性支出也在增加,大致呈线性关系。因此,建立一元线性回归模型: 01i i i Y X ββμ=++ (2)对模型做OLS 估计 OLS 估计结果为 272.36350.7551Y X ∧ =+ 011.705732.3869t t == 20.9831.. 1.30171048.912R DW F === 三,模型检验 从回归估计结果看,模型拟合较好,可决系数为0.98,表明家庭人均年可消费性支出变化的98.31%可由支配性收入的变化来解释。 t 检验:在5%的显著性水平下1β不显著为0,表明可支配收入增加1个单位,消费性支出平均增加0.7551单位。 1,预测 现已知2018年人均年可支配收入为20000元,预测消费支出预测值为 0272.36350.75512000015374.3635Y =+?= E(X)=6222.209,Var(X)=1994.033

则在95%的置信度下,E( Y)的预测区间为(874.28,16041.68) 2,异方差性检验 对于经济发达地区和经济落后地区,消费支出的决定因素不一定相同甚至差异很大。如经济越落后储蓄率越高,可能出现异方差性问题。 G-Q检验 对样本进行处理,X按从大到小排序,去掉中间4个,分为两组数据, 128 n n ==分别回归

1615472.0RSS = 2126528. 3R S S = 于是的F 统计量: ()() 12811 4.86811RSS F RSS --==-- 在5%的想著想水平下,0.050.05(6,6) 4.28,(6,6)F F F =>,即拒绝无异方差性假设,说明模型存在异方差性。

计量经济学期末考试试题-是模拟试卷

练习题一 一、单选题(15小题,每题2分,共30分) 1.有关经济计量模型的描述正确的为( ) A.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定性关系 B.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,用确定性的数学方程加以描述 C.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述 D.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定性关系,用随机性的数学方程加以描述 2.在X 与Y 的相关分析中( ) A.X 是随机变量,Y 是非随机变量 B.Y 是随机变量,X 是非随机变量 C.X 和Y 都是随机变量 D.X 和Y 均为非随机变量 3.对于利用普通最小二乘法得到的样本回归直线,下面说法中错误的是( ) A. 0i e =∑ B.0i i e X =∑ C. 0i i eY ≠∑ D.?i i Y Y =∑∑ 4.在一元回归模型中,回归系数2β通过了显著性t 检验,表示( ) A.20β= B.2?0β≠ C.20β=,2?0β≠ D.22 ?0,0ββ≠= 5.如果X 为随机解释变量,X i 与随机误差项u i 相关,即有Cov(X i ,u i )≠0,则普通最小二乘估计β?是( ) A .有偏的、一致的 B .有偏的、非一致的 C .无偏的、一致的 D .无偏的、非一致的 6.有关调整后的判定系数2 R 与判定系数2 R 之间的关系叙述正确的是( ) A.2 R 与2 R 均非负 B.模型中包含的解释个数越多,2 R 与2 R 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2 2 R R < D.2 R 有可能大于2 R 7.如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量( ) A .不确定,方差无限大 B.确定,方差无限大 C .不确定,方差最小 D.确定,方差最小 8.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 9.如果线性回归模型的随机误差项存在异方差,则参数的普通最小二乘估计量是( ) A .无偏的,但方差不是最小的 B .有偏的,且方差不是最小的 C .无偏的,且方差最小 D .有偏的,但方差仍为最小 10.如果dL

计量经济学实验报告54995

1.背景 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中,常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示,即以国民生产总值(GDP )和国内生产总值的的增长来计算。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心,指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论,都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而,由于资本服务流量难以测度,在这里我们用全社会固定资产投资总额(亿元)来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口,为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数(万人)来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。 本文将以中国经济增长作为研究对象,选择时间序列数据的计量经济学模型方法,将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来,建立多元线性回归模型,研究我国中国经济增长变动趋势,以及重要的影响因素,并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标,可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此,对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。 2.模型的建立 2.1 假设模型 为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小,我们可以用国内生产总值(Y )这个经济指标作为研究对象;用总就业人员数(1X )衡量劳动力;用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入:用价格指数(3X )去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。 这里的被解释变量是,Y :国内生产总值, 与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量,共计3个,它们分别为: 1X 代表社会就业人数, 2X 代表固定资产投资, 3X 代表消费价格指数, μ代表随机干扰项。

计量经济学期末考试题库完整版)及答案

计量经济学题库、单项选择题(每小题1分) 1.计量经济学是下列哪门学科的分支学科(C)。 A.统计学B.数学C.经济学D.数理统计学 2.计量经济学成为一门独立学科的标志是(B)。 A.1930年世界计量经济学会成立B.1933年《计量经济学》会刊出版 C.1969年诺贝尔经济学奖设立D.1926年计量经济学(Economics)一词构造出来 3.外生变量和滞后变量统称为(D)。 A.控制变量B.解释变量C.被解释变量D.前定变量4.横截面数据是指(A)。 A.同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B.同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C.同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D.同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 5.同一统计指标,同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是(C)。 A.时期数据B.混合数据C.时间序列数据D.横截面数据6.在计量经济模型中,由模型系统内部因素决定,表现为具有一定的概率分布的随机变量,其数值受模型中其他变量影响的变量是( B )。 A.内生变量B.外生变量C.滞后变量D.前定变量7.描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是(A )。 A.微观计量经济模型B.宏观计量经济模型C.理论计量经济模型D.应用计量经济模型 8.经济计量模型的被解释变量一定是( C )。 A.控制变量B.政策变量C.内生变量D.外生变量9.下面属于横截面数据的是( D )。

A.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 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个乡镇各镇的工业产值 10.经济计量分析工作的基本步骤是( A )。 A.设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B.设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C.个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D.确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11.将内生变量的前期值作解释变量,这样的变量称为( D )。 A.虚拟变量B.控制变量C.政策变量D.滞后变量 12.( B )是具有一定概率分布的随机变量,它的数值由模型本身决定。 A.外生变量B.内生变量C.前定变量D.滞后变量 13.同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为( B )。 A.横截面数据B.时间序列数据C.修匀数据D.原始数据 14.计量经济模型的基本应用领域有( A )。 A.结构分析、经济预测、政策评价B.弹性分析、乘数分析、政策模拟 C.消费需求分析、生产技术分析、D.季度分析、年度分析、中长期分析 15.变量之间的关系可以分为两大类,它们是( A )。 A.函数关系与相关关系B.线性相关关系和非线性相关关系 C.正相关关系和负相关关系D.简单相关关系和复杂相关关系 16.相关关系是指( D )。 A.变量间的非独立关系B.变量间的因果关系C.变量间的函数关系D.变量间不确定性

计量经济学序列相关性实验分析

重庆科技学院学生实验报告

五、实验记录与处理(数据、图表、计算等) 一、估计回归方程 工业增加值主要由全社会固定资产投资决定。为了考察全社会固定资产投资对工业 增加值的影响,可使用如下模型:Y i = 1 β β+ i X;其中,X表示全社会固定资产投资, Y表示工业增加值。下表列出了中国1998-2000的全社会固定资产投资X与工业增加值Y的统计数据。 单位:亿元年份固定资产投资X工业增加值Y年份固定资产投资X工业增加值Y 1980910.91996.519915594.58087.1 198********.419928080.110284.5 19821230.42162.3199313072.314143.8 19831430.12375.6199417042.119359.6 19841832.92789199520019.324718.3 19852543.23448.7199622913.529082.6 19863120.63967199724941.132412.1 19873791.74585.8199828406.233387.9 19884753.85777.2199929854.735087.2 19894410.46484200032917.739570.3 199045176858 由此实验结果可知模型估计结果为: Y=668.0114+1.181861X (2.24039)(61.0963) R2=0.994936,R2=0.994669,SE=951.3388,D.W.=1.282353。

二、序列相关性的检验 (1)图示检验法 通过残差与残差滞后一期的散点图可以判断,随机干扰项存在正序列相关性。 (2)回归检验法: 一阶回归检验 t e =0.356978e 1-t +εt 可见该模型存在一阶自相关 (3)D.W 检验法 由普通最小二乘法的估计结果知:D.W.=1.282353。在本例中,在5%的显著性水平下,解释变量个数为2,样本容量为21,查表得DL=1.22,DU=1.42,而D.W.=1.282353,DW 位于下限与上限之间,所以一阶序列相关性不能确定。 三、序列相关的补救 广义差分法估计模型 由D.W.=1.282353,得到一阶自相关系数的估计值ρ=1-DW/2=0.6412 则DY=Y-0.6412*Y(-1), DX=X-0.6412*X(-1);以DY 为因变量,DX 为解释变量,用OLS 法做回归模型,这样就生成了经过广义差分后的模型。

所有计量经济学检验方法(全)

所有计量经济学检验方法(全)

计量经济学所有检验方法 一、拟合优度检验 可决系数 TSS RSS TSS ESS R -== 12 TSS 为总离差平方和,ESS 为回归平方和,RSS 为残差平方和 该统计量用来测量样本回归线对样本观测值的拟合优度。 该统计量越接近于1,模型的拟合优度越高。 调整的可决系数 ) 1/() 1/(12---- =n TSS k n RSS R 其中:n-k-1为残差 平方和的自由度,n-1为总体平方和的自由度。将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度,以剔除变量个数对拟合优度的影响。 二、方程的显著性检验(F 检验) 方程的显著性检验,旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出推断。 原假设与备择假设: H 0:β1=β2=β3=…βk =0 H 1: βj 不全为0 统计量 ) 1/(/--= k n RSS k ESS F 服从自由度为(k , n-k-1)的F

分布,给定显著性水平α,可得到临界值F α(k,n-k-1),由样本求出统计量F的数值,通过 F>F α(k,n-k-1)或F≤F α (k,n-k-1)来拒绝或接受 原假设H ,以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。 三、变量的显著性检验(t检验) 对每个解释变量进行显著性检验,以决定是否作为解释变量被保留在模型中。 原假设与备择假设:H0:β i =0 (i=1,2…k); H1:β i ≠0 给定显著性水平α,可得到临界值t α/2 (n-k-1),由样本求出统计量t的数值,通过 |t|> t α/2(n-k-1) 或|t|≤t α /2 (n-k-1) 来拒绝或接受原假设H0,从而判定对应的解释变量是否应包括在模型中。 四、参数的置信区间 参数的置信区间用来考察:在一次抽样中所估计的参数值离参数的真实值有多“近”。

计量经济学期末考试试题()

计量经济学期末考试试题 1、选择题(每题2分,共60分) 1、下列数据中属于面板数据(panel data )的是:( ) A 、某地区1991-2004年各年20个乡镇的平均农业产值; B 、某地区1991-2004年各年20个乡镇的各镇农业产值; C 、某年某地区20个乡镇农业产值的总和; D 、某年某地区20个乡镇各镇的农业产值。 2、参数 β 的估计量β? 具有有效性是指:( ) A 、0)?var(=β ; B 、)?var(β为最小; C 、0)?(=-ββ ; D 、)?(ββ-为最小。 3、对于i i u x y ++=110??ββ,以σ?表示估计的标准误,i y ?表示回归的估计值,则:( ) A 、σ?=0时,∑-)?(i i y y =0; B 、σ?=0时,2 )?(∑-i i y y =0; C 、σ ?=0时,∑-)?(i i y y 为最小; D 、σ?=0时,2)?(∑-i i y y 为最小。 4、对回归模型i i u x y ++=110ββ进行统计检验时,通常假定i u 服从:( ) A 、),0(2i N σ; B 、t (n-2) ; C 、 ),0(2 σN ; D 、t (n)。 5、用OLS 估计经典线性模型i i u x y ++=110ββ,则样本回归线通过点:( ) A 、),(y x ; B 、)?,(y x ; C 、)?,(y x ; D 、),(y x 。 6、已知回归模型i i u x y ++=110ββ的判定系数为0.64,则解释变量与被解释变量之间的相关系数为: ( ) A 、0.64; B 、0.8; C 、0.4; D 、0.32

计量经济学实验二

实验二 (一)异方差性 【实验目的】 掌握异方差性的检验及处理方法 【实验内容】 建立并检验我国制造业利润函数模型 【实验步骤】 【例1】表1列出了1998年我国主要制造工业销售收入与销售利润的统计资料,请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型。 表1 我国制造工业1998年销售利润与销售收入情况

一、检验异方差性 ⒈图形分析检验 ⑴观察销售利润(Y)与销售收入(X)的相关图(图1):SCAT X Y 图1 我国制造工业销售利润与销售收入相关图 从图中可以看出,随着销售收入的增加,销售利润的平均水平不断提高,但离散程度也逐步扩大。这说明变量之间可能存在递增的异方差性。 ⑵残差分析 首先将数据排序(命令格式为:SORT 解释变量),然后建立回归方程。在方程窗口

中点击Resids按钮就可以得到模型的残差分布图(或建立方程后在Eviews工作文件窗口中点击resid对象来观察)。 图2 我国制造业销售利润回归模型残差分布 图2显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势,即表明存在异方差性。 ⒉Goldfeld-Quant检验 ⑴将样本安解释变量排序(SORT X)并分成两部分(分别有1到10共11个样本合19到28共10个样本) ⑵利用样本1建立回归模型1(回归结果如图3),其残差平方和为2579.587。 SMPL 1 10 LS Y C X

图3 样本1回归结果 ⑶利用样本2建立回归模型2(回归结果如图4),其残差平方和为63769.67。 SMPL 19 28 LS Y C X 图4 样本2回归结果 ⑷计算F 统计量:12/RSS RSS F ==63769.67/2579.59=24.72,21RSS RSS 和分别是模型1和模型2的残差平方和。 取 05 .0=α时,查F 分布表得 44.3)1110,1110(05.0=----F ,而 44.372.2405.0=>=F F ,所以存在异方差性 ⒊White 检验 ⑴建立回归模型:LS Y C X ,回归结果如图5。

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