计量经济学复习题
计量经济学复习题库
《计量经济学》习题(一)一、判断正误1．在研究经济变量之间的非确定性关系时，回归分析是唯一可用的分析方法。
（错）散点图样本线性相关系数2．最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小。
（对）3．无论回归模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为（n-1）。
（对）Yi-Y的均值求和等于4．当我们说估计的回归系数在统计上是显著的，意思是说它显著地异于0。
（对）5．总离差平方和（TSS）可分解为残差平方和（RSS）与回归平方和（ESS）之和，其中残差平方和（RSS）表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分。
（错）ESS F检验：原假设：待估参数全为06．多元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。
（错）一元回归7．当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘估计往往会低估参数估计量的方差。
（错）方差会变大方差膨胀因子8．如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机误差项的自相关。
（错）异方差9．在存在异方差的情况下，会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果。
（ 对 ）10．..DW 检验只能检验一阶自相关。
（ 对 ）二、单选题1．样本回归函数（方程）的表达式为（C D ）。
估计值A ．i Y =01i i X u ββ++ B ．(/)iE Y X =01i X ββ+C ．iY =01ˆˆi iX e ββ++ D ．ˆiY=01ˆˆiX ββ+ 2．下图中“｛”所指的距离是（ B ）。
样本回归函数 残差 e 总体回归函数 随机干扰项 uA ．随机干扰项B ．残差C ．iY 的离差 D ．ˆiY的离差 3．在总体回归方程(/)E Y X =01Xββ+中，1β表示（ B ）。
A ．当X 增加一个单位时，Y 增加1β个单位 B ．当X 增加一个单位时，Y 平均增加1β个单位C ．当Y 增加一个单位时，X 增加1β个单位D ．当Y 增加一个单位时，X 平均增加1β个单位4．可决系数2R 是指（ C ）。
计量经济学期末复习习题
计量经济学期末复习习题⼀、单项选择题Ch1 :1、相关关系是指【】A变量间的严格的依存关系C变量间的函数关系B变量间的因果关系D变量间表现出来的随机数学关系ABCD2、横截⾯数据是指【】同⼀时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据同⼀时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据同⼀时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据同⼀时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据3、下⾯属于截⾯数据的是【】A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均⼯业产值B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇⼯业产值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个乡镇各镇⼯业产值4、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C修匀数据】D原始数据5、计量经济模型是指A投⼊产出模型C包含随机⽅程的经济数学模型】B数学规划模型D模糊数学模型6、设C为消费，Y为收⼊⽔平，消费函数为：a应为正值，b应为负值Ba应为负值，b应为负值D C= a+ bY+u，根据经济理论，有【: a 应为正值，a应为正值，b应为正值且⼤于1b应为正值且⼩于17、回归分析中定义【】A解释变量和被解释变量都是随机变量B解释变量为⾮随机变量，被解释变量为随机变量C解释变量和被解释变量都是⾮随机变量D解释变量为随机变量，被解释变量为⾮随机变量&在模型的经济意义检验中，不包括检验下⾯的哪⼀项【A参数估计量的符号B参数估计量的⼤⼩C参数估计量的相互关系D参数估计量的显著性A Var( p )=0Ch2:9、参数3的估计量具备有效性是指【】B 为最⼩10、产量（x，台）与单位产品成本（y,元/台）之间的回归⽅程为y= 356 —1.5x，这说明【】A 产量每增加⼀台，单位产品成本增加B 产量每增加⼀台，单位产品成本减少C 产量每增加⼀台，单位产品成本平均增加D 产量每增加⼀台，单位产品成本平均减少仆 -- ；-I 'I 、i. ■/ 「⼆.上 L-.1-!【】B 乏2（” ⼀免⼫=0 D 迂① -y/）2为眾⼩12、⽤普通最⼩⼆乘法估计经典线性模型，则样本回归线通过点【13 （x, y y13 .川组有30个观测伉的样本佔讣模型”⼆0。
计量经济学 学生复习资料
计量经济学复习资料一、单项选择题(15×2=30分)1、在二元线性回归模型中，回归系数的显著性检验( t 检验)的自由度为 ( )A. nB. n-1C. n-2D. n-32、DW 检验法适用于检验（ ）A ．异方差B ．序列相关C ．多重共线性D ．设定误差3、当DW>4-dL ，则认为随机误差项ui （ ）A ．不存在一阶负自相关B ．无一阶序列相关C ．存在一阶正自相关D ．存在一阶负自相关4、对于大样本，德宾-瓦森（DW ）统计量的近似计算公式为（ ）A ．DW ≈2（2-ρ）B ．DW ≈2（2+ρ）C ．DW ≈2（1- ρ）D ．DW ≈2（1+ρ ）5、常用的检验方差非齐性的方法不包括（ ）A ．戈里瑟检验B ．戈德菲尔德-匡特检验C ．怀特检验D ．方差膨胀因子检测6、常用的异方差修正方法是( )A.最小二乘法B. 加权最小二乘法C.差分法D. 广义差分法7、回归分析中，用来说明拟合优度的统计量为（ ）A ．相关系数B ．回归系数C ．判定系数D ．标准差8、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9、如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（ B ）。
A.无偏且有效B.无偏但非有效C.有偏但有效D.有偏且非有效9、存在多重共线性时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（ A ）A. 有偏且非有效B. 无偏但非有效C. 有偏但有效D. 无偏且有效9、当随机误差项存在自相关时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（ C ）A. 有偏且非有效B. 有偏但有效C. 无偏但非有效D. 无偏且有效34、假设回归模型Y=β1+β2X+u i 当中，X 与u i 相关，则的普通最小二乘估计量( D )A.无偏且一致B.无偏但不一致C.有偏但一致D.有偏且不一致10、经济计量分析的工作程序( B )A.设定模型，检验模型，估计模型，改进模型B.设定模型，估计参数，检验模型，应用模型C.估计模型，应用模型，检验模型，改进模型D.搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型11、回归分析中要求（ ）A. 因变量是随机的，自变量是非随机的B. 两个变量都是随机的C. 两个变量都不是随机的D. 因变量是非随机的，自变量是随机的12、按照经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（ ）A. 与随机误差 ui 不相关B. 与残差 ei 不相关C. 与被解释变量 yi 不相关D. 与参数估计量不相关13、X 与 Y 的样本回归直线为（ ）A. i i X Y 21ˆˆˆββ+=B. i i i e X Y ++=21ˆˆˆββC. i i i e X Y ++=21ˆˆββD. ii X Y 21ˆˆββ+= 14、将总体被解释变量Y 的条件均值表现为解释变量X 的函数，称为（ ）A ．样本回归函数B ．总体回归函数C ．样本回归线D ．线性模型15、方差膨胀因子检测法用于检验（ ）A. 是否存在异方差B. 是否存在序列相关C. 是否存在多重共线性D. 回归方程是否成立16、设有样本回归线，则它 （ ）A. 不一定在总体回归线上B. 一定不在总体回归线上C. 一定在总体回归线上D. 在总体回归线的上方17、在双对数线性模型lnYi=ln β0+β1lnXi+ui 中,β1的含义是（ ）A ．Y 关于X 的增长量B ．Y 关于X 的发展速度C ．Y 关于X 的边际倾向D ．Y 关于X 的弹性18、在二元线性回归模型：Yi=β1+β2X2i+β3X3i +ui 中，偏回归系数β3 表示（ ）A ．当X3不变、X2变动一个单位时，Y 的平均变动B ．当X2不变、X 3变动一个单位时，Y 的平均变动C ．当X3变动一个单位时，Y 的平均变动D ．当X2和X3都变动一个单位时， Y 的平均变动19、如果解释变量Xi 与随机误差项ui 相关，即有Cov(Xi ，ui)≠0，则普通最小二乘估计 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20、设某商品需求模型为Yt=β0+β1Xt+ ut ，其中Y 是商品的需求量，X 是商品价格，为了考虑全年4个季节变动的影响，假设模型中引入了4个虚拟变量，则会产生（ ）A ．异方差 B.自相关 C ．完全的多重共线性 D. 不完全的多重共线性21、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型为Ln Y=5+0.75L nX,这表明人均收入每增加1%，人均消费支出将预期增加（ ）A ．0.2%B ．0.75%C ．5%D ．7.5%22、对样本相关系数r ，以下结论中错误的是（ ）A ．r 越接近于1，Y 与X 之间线性相关程度越高B ．r 越接近于0，Y 与X 之间线性相关程度越弱C ．-1≤r ≤1D ．若r=0,则X 与Y 独立23、下面关于内生变量的表述，错误的是（ ）A ．内生变量都是随机变量B ．内生变量受模型中其它内生变量的影响，同时又影响其它内生变量C ．联立方程模型中，解释变量可以是前定变量，也可以是内生变量D ．滞后内生变量与内生变量具有相同性质24、指出下列哪一变量关系是函数关系 ?( )A. 商品销售额与销售价格B. 学习成绩总分与各门课程成绩分数C. 物价水平与商品需求量D. 小麦亩产量与施肥量25、对模型 Yi= β 0 + β 1 X1i+ β 2 X2i+ μ i 进行总体显著性 F 检验，检验的零假设是 ( )A. β 1 = β 2 =0B. β 1 =0C. β 2 =0D. β 0 =0 或β 1 =026、多元线性模型中，用来测度多重共线性程度的方差膨胀因子VIFj 的取值范围是( )A. -1 ≤VIFj ≤ Rj2B. 1 ≤VIFj ≤ Rj2C. VIFj ≥1D. 0 ≤VIFj ≤ Rj227、用于检验随机误差项序列相关的方法正确的是 ( )A. 戈里瑟检验B. 戈德菲尔德——匡特检验C. 德宾——瓦森检验D. 方差膨胀因子检验28、产量（X ，台）与单位产品成本（Y ，元/台）之间的回归方程为X Y 5.1356ˆ-=，这说明（ ）。
计量经济学试题与答案
计量经济学试题与答案一、选择题（每题5分，共25分）1. 以下哪个选项是计量经济学的基本任务？A. 建立经济模型B. 进行经济预测C. 分析经济现象的规律性D. 所有以上选项答案：D2. 以下哪个方法不属于计量经济学的研究方法？A. 最小二乘法B. 最大似然法C. 线性规划D. 广义矩估计答案：C3. 在线性回归模型中，以下哪个选项表示随机误差项的方差？A. σ²B. μC. εD. β答案：A4. 在计量经济学模型中，以下哪个选项表示解释变量与被解释变量之间的关系？A. 相关性B. 因果关系C. 联合分布D. 条件分布答案：B5. 在实证研究中，以下哪个选项可以用来检验模型的稳定性？A. 残差分析B. 异方差性检验C. 单位根检验D. 联合检验答案：C二、填空题（每题5分，共25分）1. 计量经济学是一门研究______、______和______的科学。
答案：经济模型、经济数据、经济预测2. 最小二乘法的原理是使______的平方和最小。
答案：回归残差3. 在线性回归模型中，回归系数的估计值是______的线性函数。
答案：解释变量4. 异方差性检验的方法有______检验、______检验和______检验。
答案：Breusch-Pagan检验、White检验、Goldfeld-Quandt检验5. 在实证研究中，单位根检验的目的是检验______。
答案：时间序列数据的平稳性三、计算题（每题20分，共40分）1. 设线性回归模型为：Y = β0 + β1X + ε，其中Y表示被解释变量，X表示解释变量，ε表示随机误差项。
给定以下数据：Y: 2, 3, 4, 5, 6X: 1, 2, 3, 4, 5求：回归系数β0和β1的估计值。
答案：首先，计算X和Y的均值：X̄ = (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3Ȳ = (2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 5 = 4然后，计算回归系数β1的估计值：β1̄= Σ[(Xi - X̄)(Yi - Ȳ)] / Σ[(Xi - X̄)²]= [(1-3)(2-4) + (2-3)(3-4) + (3-3)(4-4) + (4-3)(5-4) + (5-3)(6-4)] / [(1-3)² + (2-3)² + (3-3)² + (4-3)² + (5-3)²]= 4 / 10= 0.4最后，计算回归系数β0的估计值：β0̄ = Ȳ - β1̄X̄= 4 - 0.4 3= 2.2所以，回归系数β0和β1的估计值分别为2.2和0.4。
计量经济学复习题
一、单项选择题1、变量之间的关系可以分为两大类__________。
AA 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 2、相关关系是指__________。
DA 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 变量间不确定性的依存关系 3、进行相关分析时的两个变量__________。
AA 都是随机变量B 都不是随机变量C 一个是随机变量，一个不是随机变量D 随机的或非随机都可以 4、表示x 和y 之间真实线性关系的是__________。
CA 01ˆˆˆt tY X ββ=+ B 01()t t E Y X ββ=+ C 01t t t Y X u ββ=++ D 01t t Y X ββ=+5、参数β的估计量ˆβ具备有效性是指__________。
B A ˆvar ()=0βB ˆvar ()β为最小C ˆ()0ββ－＝ D ˆ()ββ－为最小 6、对于01ˆˆi i iY X e ββ=++，以σˆ表示估计标准误差，Y ˆ表示回归值，则__________。
BA i i ˆˆ0Y Y 0σ∑＝时，（－）＝B 2iiˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）＝0 C ii ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）为最小 D 2iiˆˆ0Y Yσ∑＝时，（－）为最小 7、设样本回归模型为i 01i iˆˆY =X +e ββ+，则普通最小二乘法确定的i ˆβ的公式中，错误的是__________。
DA ()()()i i 12iX X Y -Y ˆX X β--∑∑＝B ()i iii122iin X Y -X Y ˆn X -X β∑∑∑∑∑＝C ii122iX Y -nXY ˆX -nX β∑∑＝ D i i ii12xn X Y -X Y ˆβσ∑∑∑＝8、对于i 01i iˆˆY =X +e ββ+，以ˆσ表示估计标准误差，r 表示相关系数,则有__________。
计量经济学复习考试题（客观题）
计量经济学复习考试题（客观题）一、单选题1、把反映某一总体特征地同一指标地数据，按一定地时间顺序和时间间隔排列起来，这样地数据称为（）A. 横截面数据B. 时间序列数据C. 面板数据D. 原始数据2、同一时间、不同单位按同一统计指标排列地观测数据称为（）A．原始数据B．截面数据C．时间序列数据D．面板数据3、下列哪一个模型是计量经济模型( )A.投入产出模型B.数学规划模型C.包含随机变量地经济数学模型D.模糊数学模型4、用计量经济学研究问题可分为以下四个阶段（）A．确定科学地理论依据、建立模型、模型修定、模型应用B．建立模型、模型修定、结构分析、模型应用C．建立模型、估计参数、检验模型、经济预测D．搜集数据、建立模型、估计参数、预测检验5、最小二乘法是指（）A. 使达到最小值B. 使达到最小值C. 使达到最小值D. 使达到最小值6、在一元线性回归模型中，总体回归模型可表示为（）A. B.C. D.7、在一元线性回归模型中，总体回归方程可表示为（）A. B.C. D.8、在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（）A. B.C. D.9、一元线性回归分析中，残差平方和地自由度是（）A. B. C. D.10、一元线性回归分析中，回归平方和地自由度是（）A. B. C. D.11、一元线性回归分析中，总离差平方和地自由度是（）A. B. C. D.12、对样本地相关系数，以下结论错误地是（）A. 越接近0，与之间线性相关程度越高B. 越接近1，与之间线性相关程度越高C.D. ，则与相关独立13、多元线性回归分析中，为回归模型中地参数个数，可决系数与调整后地可决系数之间地关系是（）A. B.C. D.14、在模型地回归分析结果报告中，有F＝263489.23，F地p值＝0.000000，表明（）A. 解释变量对地影响是显著地B. 解释变量对地影响是显著地C. 解释变量和对地联合影响是不显著地D. 解释变量和对地联合影响是显著地15、多元回归分析中地反映了（）A. 关于地边际变化B. 因变量回归估计值总变差地大小C. 因变量观测值总变差地大小D. 因变量观测值与估计值之间地总变差16、在古典假设成立地条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（）地统计性质.A．有偏特性 B. 最小方差特性C．非线性特性 D. 非一致性特性17、设为回归模型中地参数个数，为样本容量，则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用地统计量可表示为（）A. B.C. D.19、关于多元样本可决系数，以下说法中错误地是（）A．可决系数是指被经解释变量中地变异性能被估计地多元回归方程解释地比例B．C．可决系数反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度D．可决系数地大小不受到回归模型中所包含地解释变量个数地影响20、已知五元线性回归模型估计地残差平方和为，样本容量为46，则随机误差项地方差估计量为（）A. 33.33B. 40C. 38.09D. 2021、设为货币需求量，为收入水平，为利率，流动性偏好函数为，又设，分别是，地估计值，则根据经济理论，一般来说（）A. 应为正值，应为负值B. 应为正值，应为正值C. 应为负值，应为负值D. 应为负值，应为正值22、下列哪个模型是不可线性化地非线性回归模型（）A. C-D生产函数模型，其中是产出量，是资金投入量，是劳动力投入量B. 非线性消费函数模型，其中是总消费，是可支配收入C. 商品需求曲线，其中是商品需求量，是价格D. 总成本函数，其中是总成本，是产量23、不可线性化地非线性回归模型地线性化估计方法不包括（）A. 变量替换法B. 直接搜索法C. 直接优化法D. 迭代线性化法24、更容易产生异方差地数据为（）A. 时间序列数据B. 修匀数据C. 横截面数据D. 年度数据25、如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是（）A. 无偏地，非有效地B. 有偏地，非有效地C. 无偏地，有效地D. 有偏地，有效地26、回归模型中具有异方差性时，仍用OLS估计模型，则以下说法正确地是（）A. 参数估计值是无偏非有效地B. 参数估计量仍具有最小方差性C. 常用F 检验失效D. 参数估计量是有偏地27、在检验异方差地方法中，不正确地是（）A. Goldfeld-Quandt方法B. ARCH检验法C. White检验法D. DW检验法28、在异方差性情况下，常用地估计方法是（）A. 一阶差分法B. 广义差分法C. 工具变量法D. 加权最小二乘法29、下列说法不正确地是（）A.异方差是一种随机误差现象B.异方差产生地原因有设定误差C.检验异方差地方法有F检验法D.修正异方差地方法有加权最小二乘法30、设为随机误差项，则一阶线性自回归是指（）A. B.C. D.31、在下列引起序列自相关地原因中，不正确地是（）A. 经济变量具有惯性作用B. 经济行为地滞后性C. 设定偏误D. 解释变量之间地共线性32、如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是( )A. 无偏地，有效地B. 有偏地，非有效地C. 无偏地，非有效地D. 有偏地，有效地33、已知样本回归模型残差地一阶自相关系数接近于1，则DW 统计量近似等于( )A. 0B. 1C. 2D. 434、在Durbin-Watson检验中，当DW统计量为2时，表明（）A. 存在完全地正自相关B. 存在完全地负自相关C. 不存在自相关D. 不能判定35、广义差分法是（）地一个特例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36、14、如果回归模型中解释变量之间存在完全多重共线性，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37、简单相关系数矩阵方法主要用于检验（）A. 异方差性B. 自相关性C. 随机解释变量D. 多重共线性38、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39、多元线性回归模型中，发现各参数估计量地t值都不显著，但模型地F值确很显著，这说明模型存在（）A．多重共线性B．异方差C．自相关D．设定偏误40、下列说法不正确地是（）A. 多重共线性产生地原因有模型中大量采用滞后变量B. 多重共线性是样本现象C. 检验多重共线性地方法有DW检验法D. 修正多重共线性地方法有增加样本容量二、多选题1、计量经济学模型地检验一般包括内容有（）A. 经济意义检验B. 统计检验C. 计量经济学检验D. 模型预测检验E. 对比检验2、最小二乘估计量地统计性质有（）A. 无偏性B. 线性性C. 最小方差性D. 不一致性E. 有偏性3、随机变量（随机误差项）中一般包括哪些因素（）A. 回归模型中省略地变量B. 人们地随机行为C. 建立地数学模型地形式不够完善D. 经济变量之间地合并误差E. 测量误差4、利用普通最小二乘法求得地样本回归直线地特点是（）A. 必然通过点B. 可能通过点C. 残差地均值为常数D. 地平均值与地平均值相等E. 残差与解释变量之间有一定地相关性5、设为回归模型中地参数个数，为样本容量，为可决系数，则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用地统计量可表示为（）A. B.C. D.6、多元线性回归分析中，可决系数与调整后地可决系数之间地关系叙述正确是（）A. 与均非负B. 有可能大于C. 判断多元回归模型拟合优度时，使用D. 模型中包含地解释变量个数越多，与就相关越大E. 只要模型中包括截距项在内地参数地个数大于1，则7、设为回归模型中地参数个数，为样本容量，为可决系数，则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用地统计量可表示为（）A. B.C. D.E.8、如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果（）A. 参数估计值有偏B. 参数估计值地方差不能正确确定C. 变量地显著性检验失效D. 预测精度降低E. 参数估计值仍是无偏地9、Goldfeld-Quandt检验法地应用条件是（）A. 将观测值按解释变量地大小顺序排列B. 样本容量尽可能大C. 随机误差项服从正态分布D. 将排列在中间地约1/4地观测值删除掉E. 除了异方差外，其它假定条件均满足10、检验序列自相关地方法是（）A. Goldfeld-Quandt检验法B. White检验法C. 图形法D. ARCH检验法E. DW检验法11、能够修正序列自相关地方法有（）A. 加权最小二乘法B. 广义最小二乘法C. 广义差分法D. 工具变量法E. 间接最小二乘法12、如果模型中存在自相关现象，则会引起如下后果（）A. 参数估计值有偏B. 参数估计值地方差非有效C. 变量地显著性检验失效D. 预测精度降低E. 参数估计值仍是无偏地13、如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（）A. 参数估计值确定B. 参数估计值不确定C. 参数估计值地方差趋于无限大D. 参数地经济意义不正确E. DW统计量落在了不能判定地区域14、下列说法不正确地是（）A. 多重共线性是总体现象B. 多重共线性是完全可以避免地C. 多重共线性是一种样本现象D. 截面数据不会产生多重共线性E. 只有完全多重共线性一种类型15、能够检验多重共线性地方法有（）A. 简单相关系数矩阵法B. DW检验法C. t检验与F检验综合判断法D. ARCH检验法E. 辅助回归法(又待定系数法)三、判断题1、普通最小二乘法进行参数估计地基本原理是使残差平方和最小.2、当我们说估计地回归系数在统计上是显著地，意思是说它显著地异于0.3、总离差平方和（TSS）可分解为残差平方和（ESS）与回归平方和（RSS）之和，其中残差平方和（ESS）表示总离差平方和中可由样本回归直线解释地部分.4、多元线性回归模型地F检验和t检验是一致地.5、当存在严重地多重共线性时，OLS估计往往会低估参数估计量地方差.6、如果随机误差项地方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机误差项地自相关.7、DW检验只能检验一阶自相关.8、参数地估计量具备有效性是指.9、计量经济模型分为单方程模型和联立方程模型.10、决定系数地取值范围是.11、对已经估计出参数地模型不需要进行检验.12、简单线性回归模型与多元线性回归模型地基本假定是相同地.13、即使经典线性回归模型中地干扰项不服从正态分布，OLS估计量仍然是无偏地.14、当异方差出现时，常用地和检验失效.15、检验中值在0到4之间，数值越小说明模型随机误差项地自相关度越小，数值越大说明模型随机误差项地自相关度越大.16、在模型中引入解释变量地多个滞后项容易产生多重共线性.17、在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将此估计模型直接运用于实际地计量经济分析.18、在计量经济模型中，随机扰动项与残差项是有区别地.19、假定个人服装支出同收入水平和性别有关，由于性别是具有两种属性（男、女）地定性因素，因此，用虚拟变量回归方法分析性别对服装支出地影响时，需要引入两个虚拟变量.20、由间接最小二乘法与两阶段最小二乘法得到地估计量都是无偏估计.21、残差项地均值.22、OLS估计量地无偏性，是指参数估计量地数学期望等于各自地真值.23、样本可决系数高地回归方程一定比样本可决系数低地回归方程更能说明解释变量对被解释变量地解释能力.24、若回归模型存在异方差问题，可以使用加权最小二乘法进行修正.25、对应于自变量地每个观察值，利用样本回归函数可求出因变量地真实值.26、根据最小二乘估计，我们可以得到总体回归方程.27、当用于检验回归方程显著性地统计量与检验单个系数显著性地统计量结果矛盾时，可以认为出现了严重地多重共线性.28、一般情况下，用线性回归模型进行预测时，单个值预测与均值预测相等，且置信区间也相同.29、当模型中解释变量均为确定性变量时，则可以用DW统计量来检验模型地随机误差项所有形式地自相关性.30、在研究经济变量之间地非确定性关系时，回归分析是惟一可用地方法.版权申明本文部分内容，包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理。
计量经济学复习题
一、问答题1、什么是计量经济学？答：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客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
2、计量经济学的研究的对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律（或者说，计量经济学是利用数学方法，根据统计测定的经济数据，对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究）。
计量经济学的内容大致包括两个方面：一是方法论，即计量经济学方法或理论计量经济学；二是应用，即应用计量经济学；无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。
计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征：一是随机关系；二是因果关系。
3、模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。
在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
4、计量经济模型中为何要包括随机误差项？简述随机误差项形成的原因。
答：由于客观经济现象的复杂性，以至于人们目前仍难以完全地透彻地了解它的全貌。
对于某一种经济现象而言，往往受到很多因素的影响，而人们在认识这种经济现象的时候，只能从影响它的很多因素中选择一种或若干种来说明。
这样就会有许多因素未被选上，这些未被选上的因素必然也会影响所研究的经济现象。
因此，由被选因素构成的数学模型与由全部因素构成的数学模型去描述同一经济现象，必然会有出入。
计量经济学期末考试复习资料
《计量经济学》课程综合复习资料一、单选题1.个人保健支出的计量经济模型为：i i i i X D Y μβαα+++=221，其中i Y 为保健年度支出；i X 为个人年度收入；虚拟变量⎩⎨⎧=大学以下大学及以上012i D ；i μ满足古典假定。
则大学以上群体的平均年度保健支出为（）。
A.i i i i X D X Y E βα+==12)0,/(B.i i i i X D X Y E βαα++==212)1,/(C.21αα+D.1α答案：B2.假设根据某地区1970——1999年的消费总额Y （亿元）和货币收入总额X （亿元）的年度资料，估计出库伊克模型如下，则（）。
216.14323997.0)9166.12()7717.5()6521.1(8136.02518.09057.6ˆ21===-=++-=-DW F R t Y X Y t t tA.分布滞后系数的衰减率为0.1864B.在显著性水平05.0=α下，DW 检验临界值为3.1=l d ，由于3.1216.1=<=l d d ，据此可以推断模型扰动项存在自相关C.即期消费倾向为0.2518，表明收入每增加1元，当期的消费将增加0.2518元D.收入对消费的长期影响乘数为1-t Y 的估计系数0.8136答案：C3.设t u 为随机误差项，则一阶线性自相关是指（）。
答案：B4.设线性回归模型为i i i i u x x y +++=33221βββ，下列表明变量之间具有完全多重共线性的是（）。
其中v 为随机误差项。
答案：A5.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 yB.117453.0,7453.0----t t t t x x y yC.1152.0,52.0----t t t t x x y yD.1174.0,74.0----t t t t x x y y答案：D6.已知模型的形式为01Y X u ββ=++,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（）。
计量经济学期末复习资料.（精选）
计量经济学期末复习资料.（精选）计量经济学试题⼀⼀、判断题（20分）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。
（） 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2R 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。
（） 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）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: 19Variable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.LOG(DEBT) 0.650.0232.80 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 1075.5Durbin-Watson stat0.81 Prob(F-statistic)2,19, 1.074, 1.536,0.05L U k n d d ====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。
计量经济学期末复习习题及答案
计量经济学期末复习习题及答案计量经济学习题一、名词解释1、普通最轻二乘法：为并使被表述变量的估计值与观测值在总体上最为吻合并使q=最轻，从而谋出来参数估计量的方法，即之。
2、总平方和、回归平方和、残差平方和的定义：tss度量y自身的差异程度，称为总平方和。
tss除以自由度n-1=因变量的方差，度量因变量自身的变化；rss度量因变量y的拟合值自身的差异程度，称为回归平方和，rss除以自由度（自变量个数-1）=回归方差，度量由自变量的变化引起的因变量变化部分；ess度量实际值与拟合值之间的差异程度，称为残差平方和。
rss除以自由度（n-自变量个数-1）=残差（误差）方差，度量由非自变量的变化引起的因变量变化部分。
3、计量经济学：计量经济学就是以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，专门从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以创建和应用领域经济计量模型为核心的一门经济学科。
而且必须表示，这些经济计量模型就是具备随机性特征的。
4、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；即样本容量必须不少于模型中解释变量的数目（包扩常数项），即之。
5、序列相关性：模型的随机误差项违反了相互单一制的基本假设的情况。
6、多重共线性：在线性回归模型中，如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。
7、工具变量法：在模型估算过程中被做为工具采用，以替代模型中与随机误差项有关的随机表述变量。
这种估算方法称作工具变量法。
8、时间序列数据：按照时间先后排序的统计数据。
9、横截面数据：出现在同一时间横截面上的调查数据。
10、相关系数：指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系。
11、异方差：对于线性回归模型提出了若干基本假设，其中包括随机误差项具有同方差；如果对于不同样本点，随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。
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2.1．对于人均存款与人均收入之间的关系式t t t Y S μβα++=使用美国36年的年度数据得如下估计模型，括号内为标准差：)011.0()105.151(067.0105.384ˆtt Y S +=2R＝0.538 023.199ˆ=σ （1）β的经济解释是什么？（2）α和β的符号是什么？为什么？实际的符号与你的直觉一致吗？如果有冲突的话，你可以给出可能的原因吗？（3）对于拟合优度你有什么看法吗？（4）检验是否每一个回归系数都与零显著不同（在1%水平下）。
同时对零假设和备择假设、检验统计值、其分布和自由度以及拒绝零假设的标准进行陈述。
你的结论是什么？解答：（1）β为收入的边际储蓄倾向，表示人均收入每增加1美元时人均储蓄的预期平均变化量。
（2）由于收入为零时，家庭仍会有支出，可预期零收入时的平均储蓄为负，因此α符号应为负。
储蓄是收入的一部分，且会随着收入的增加而增加，因此预期β的符号为正。
实际的回归式中，β的符号为正，与预期的一致。
但截距项为负，与预期不符。
这可能与由于模型的错误设定形造成的。
如家庭的人口数可能影响家庭的储蓄形为，省略该变量将对截距项的估计产生影响；另一种可能就是线性设定可能不正确。
（3）拟合优度刻画解释变量对被解释变量变化的解释能力。
模型中53.8%的拟合优度，表明收入的变化可以解释储蓄中53.8 %的变动。
（4）检验单个参数采用t 检验，零假设为参数为零，备择假设为参数不为零。
双变量情形下在零假设下t 分布的自由度为n-2=36-2=34。
由t 分布表知，双侧1%下的临界值位于2.750与2.704之间。
斜率项计算的t 值为0.067/0.011=6.09，截距项计算的t 值为384.105/151.105=2.54。
可见斜率项计算的t 值大于临界值，截距项小于临界值，因此拒绝斜率项为零的假设，但不拒绝截距项为零的假设。
2-2．判断正误并说明理由：1) 随机误差项u i 和残差项e i 是一回事2) 总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值 3) 线性回归模型意味着变量是线性的4) 在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果5) 随机变量的条件均值与非条件均值是一回事 答：错；错；错；错；错。
2-3． 试证明： （1）0=∑i e ，从而：0=e（2）0=∑i i x e（3）0=∧∑i i Y e ；即残差i e 与i Y 的估计值之积的和为零。
答：⑴根据定义得知，)()()(21212121X Y n X n n Y n Xn YX YY Ye iii ii ii ββββββββ--=--=--=--=-=∑∑∑∑∑∧XY 21ββ+=0=∴∑ie从而使得：0==∑nee i证毕。
⑵[]00)1()(()()()ˆˆ())(ˆ(=∴=-=-=-++--=-+---=+--=--=∑∑∑∑∑∑∑∑iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii i i iiiiiiiXen X e X e X e X e Y X X e X Y Y X X Y e Y X X e Y Y X X Y Y X Y X Y X X Y X X Y Y X e证毕。
⑶)(ˆ212121=+=+=+=∑∑∑∑∑∑i i ii i i i i i e X n e Xe e X e Y e ββββββ证毕。
2-4．下面数据是对X 和Y 的观察值得到的。
∑Y i =1110； ∑X i =1680； ∑X i Y i =204200 ∑X i 2=315400； ∑Y i 2=133300假定满足所有的古典线性回归模型的假设，要求：（1）β1和β2？（2）β1和β2的标准差？（3）R 2？（4）对β1、β2分别建立95%的置信区间？利用置信区间法，你可以接受零假设：β2=0吗？ 解： ⑴168==∑nX X i，111==∑nYYi177201111681011101681111680204200)())((=⨯⨯+⨯-⨯-=+--=--∴∑∑Y X X Y X Y Y XY Y X Xi i i ii i331601681681031540010102)2()(222222=⨯⨯-=+⨯-=+-=-∑∑∑XXXX X X XX Xii i i又5344.03316017720)())((22==---=∴∑∑X X YY X X ii iβ22.211685344.011121=⨯-=-=X Y ββ⑵8)ˆˆ2(210)ˆ(2ˆ22222∑∑∑+-=--=-=i i i ii iiY Y Y YY Yn eσii XY 5344.022.21ˆ+=81.62016805344.022.2123154005344.05344.022.2122.21102042005344.02111022.212133300)25344.0222.212()ˆˆ2(2122221222=⨯⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯-⨯⨯-=+++⨯-⨯-=+-∴∑∑i i i i i ii i i iX X Y X Y YY Y Y Yββββ60.77881.620ˆ2==∴σ81.73331601031540060.77)()(2221=⨯⨯=-=∴∑∑X Xn XVar ii σβ，5913.881.73)(1==βse0023.03316060.77)(222===∑ix Var σβ，0484.00023.0)(2==βse⑶∑∑--=222)(1Y Y e ri i，10090123210133300)(,81.62022=-=-=∑∑Y Y e ii又9385.01009081.62012=-=∴r⑷%95)306.2(=≤t p，自由度为8 306.25913.822.21306.21≤-≤-∴β，解得：110315.414085.1ββ为≤≤的95%的置信区间。
同理，306.20484.05344.0306.22≤-≤-∴β，解得：646.04227.02≤≤β为2β的95%的置信区间。
由于02=β不在2β的置信区间内，故拒绝零假设：02=β。
3.1以企业研发支出（R&D ）占销售额的比重为被解释变量（Y ），以企业销售额（X1）与利润占销售额的比重（X2）为解释变量，一个有32容量的样本企业的估计结果如下：099.0)046.0()22.0()37.1(05.0)log(32.0472.0221=++=RXX Y其中括号中为系数估计值的标准差。
（1）解释log(X1)的系数。
如果X1增加10%，估计Y 会变化多少个百分点？这在经济上是一个很大的影响吗？（2）针对R&D 强度随销售额的增加而提高这一备择假设，检验它不虽X1而变化的假设。
分别在5%和10%的显著性水平上进行这个检验。
（3）利润占销售额的比重X2对R&D 强度Y 是否在统计上有显著的影响？ 解答：（1）log(x1)的系数表明在其他条件不变时，log(x1)变化1个单位，Y 变化的单位数，即∆Y=0.32∆log(X1)≈0.32(∆X1/X1)=0.32⨯100%，换言之，当企业销售X1增长100%时，企业研发支出占销售额的比重Y 会增加0.32个百分点。
由此，如果X1增加10%，Y 会增加0.032个百分点。
这在经济上不是一个较大的影响。
（2）针对备择假设H1：01>β，检验原假设H0：01=β。
易知计算的t 统计量的值为t=0.32/0.22=1.468。
在5%的显著性水平下，自由度为32-3=29的t 分布的临界值为1.699（单侧），计算的t 值小于该临界值，所以不拒绝原假设。
意味着R&D 强度不随销售额的增加而变化。
在10%的显著性水平下，t 分布的临界值为1.311，计算的t 值小于该值，拒绝原假设，意味着R&D 强度随销售额的增加而增加。
（3）对X2，参数估计值的t 统计值为0.05/0.46=1.087，它比在10%的显著性水平下的临界值还小，因此可以认为它对Y 在统计上没有显著的影响。
3-2．多元线性回归模型的基本假设是什么？试说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？答：多元线性回归模型的基本假定有：零均值假定、随机项独立同方差假定、解释变量的非随机性假定、解释变量之间不存在线性相关关系假定、随机误差项i u 服从均值为0方差为2σ的正态分布假定。
在证明最小二乘估计量的无偏性中，利用了解释变量与随机误差项不相关的假定；在有效性的证明中，利用了随机项独立同方差假定。
3-3．什么是正规方程组？分别用非矩阵形式和矩阵形式写出模型：iki k i i i u x x x y +++++=ββββ 22110，ni,,2,1 =的正规方程组。
答：含有待估关系估计量的方程组称为正规方程组。
正规方程组的非矩阵形式如下：⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=++++-=++++-=++++-=++++-∑∑∑∑∑∑∑∑0)ˆˆˆˆ(0)ˆˆˆˆ(0)ˆˆˆˆ(0)ˆˆˆˆ(221102221121221112211kiki k i i ki i iki k i iii i ki k i ii i kik i ii x x x x x y x x x x x y x x x x x y x xx y ββββββββββββββββ正规方程组的矩阵形式如下：BˆX X '=Y X '3-4．假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数，以便决定是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。
你通过整个学年收集数据，得到两个可能的解释性方程： 方程A ：3215.10.10.150.125ˆX X X Y +--=75.02=R 方程B ：4217.35.50.140.123ˆXXX Y -+-= 73.02=R其中：Y ——某天慢跑者的人数1X ——该天降雨的英寸数 2X——该天日照的小时数3X——该天的最高温度（按华氏温度）X——第二天需交学期论文的班级数4请回答下列问题：（1）这两个方程你认为哪个更合理些，为什么？（2）为什么用相同的数据去估计相同变量的系数得到不同的符号？答：⑴方程B更合理些。
原因是：方程B中的参数估计值的符号与现实更接近些，如与日照的小时数同向变化，天长则慢跑的人会多些；与第二天需交学期论文的班级数成反向变化，这一点在学校的跑道模型中是一个合理的解释变量。
⑵解释变量的系数表明该变量的单位变化在方程中其他解释变量不变的条件下对被解释变量的影响，在方程A和方程B中由于选择了不同的解释变量，如方程A选择的是“该天的最高温度”而方程B选择的是“第二天需交学期论文的班级数”，由此造成X与这两个变量之间的2关系不同，所以用相同的数据估计相同的变量得到不同的符号。