打印计量作业习题

打印计量作业习题-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII前两章习题 单选题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（ D ） A 原始数据 B 、时点数据 C 、时间序列数据 D 、截面数据 2下列模型中属于线性模型的有（ B ）A u X Y ++=ln 10ββB 、u Z X Y +++=210βββCuXY ++=10ββ D 、Y=uX++10ββ3.在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为：（ C ）A 、 t t t u X Y ++=10ββB 、it t X Y E Y μ+=)/(C 、t t X Y 10ˆˆˆββ+= D 、()t t t X X Y E 10/ββ+= 4.用模型描述现实经济系统的原则是( B ) A 以理论分析作先导，解释变量应包括所有解释变量 B 以理论分析作先导，模型规模大小要适度 C 模型规模越大越好；这样更切合实际情况 D 模型规模大小要适度，结构尽可能复杂5.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（ D ）A 、使()∑=-n t ttY Y1ˆ 达到最小值 B 、使∑=-nt ttY Y1ˆ 达到最小值C 、使tt Y Y ˆmax - 达到最小值 D 、使()21ˆ∑=-n t ttY Y达到最小值6.在下列各种数据中，（ C ）不应作为经济计量分析所用的数据。

A 时间序列数据 B. 横截面数据 C 计算机随机生成的数据 D. 虚拟变量数据7.计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤（ B ）A确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用B模型设定、估计参数、模型检验、模型应用C搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验D模型设定、模型修定、结构分析、模型应用8.对样本的相关系数，以下结论错误的是（ B）A||γ越接近1，与之间线性相关程度高 B||γ越接近0，与之间线性相关程与之间线性相关程度高 C11≤≤-γD 0=γ，则与相互独立多选题1古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有（ ABCD ）A无偏性 B、线性性 C.最小方差性 D 一致性 E. 有偏性2.计量经济模型的检验一般包括的内容有（ ABCD ）A经济意义的检验 B、统计推断的检验 C、计量经济学的检验 D、预测的检验E、对比检验简答题1运用计量经济学方法研究经济问题的主要步骤是什么你是如何理解的答： 1模型设定2 估计参数3 模型检验4模型应用选择变量和数学关系式——确定变量间的数量关系——检验所得结论的可靠性——作经济分析和经济预测2对随机扰动项作了哪些基本（古典）假定这些假定有何作用答：1：零均值假定2：同方差假定3：无自相关假定4：随机扰动i u 与解释变量 i X 不相关 5：对随机扰动项分布的正态性假定。

在具备这些假设条件后，所作出来的估计具有良好的统计性质。

3经济学中总体回归模型和样本回归模型的意义是什么两者的区别又是什么 答：总体回归就是用全部的数据做的回归，相当于“事实”，在很多情况下这是不可实现的，或许你就做不到总体回归，所以就要用统计的方法----抽样。

用样本做的回归就是样本回归。

在科学抽样的基础上，样本的数据是可以反映总体特征的，所以就用样本回归来替代总体回归，反映总体数据特征。

4假定有如下回归结果， 2.96110.4795t t Y X ∧=-其中Y = 我国的茶消费量（每天每人消费的杯数）X = 茶的零售价格（元/公斤），t 表示时间.(1)这是一个时间数列回归还是横截面序列回归？(2)如何解释截距项的意义，它有经济含义吗？(3)如何解释斜率？(4)你能求出真实的总体回归函数吗？答：(1) 时间数列回归 (2)截距2.9611表示茶的零售价在每公斤0元时，我国平均茶消费量为每天每人2.6911杯，这个数字没有明显的经济意义；(3)茶的零售价格每公斤变动一个元，平均而言，茶消费量反方向变动0.4795个杯数。

(4)不能。

原因在于要了解我国所有人的茶消费情况几乎是不可能的。

5根据有关资料完成下列问题：LS // Dependent Variable is Y Date: 11/12/02 Time: 10:18 Sample: 1978 1997Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error T-Statistic Prob. C 858.31 67.12 12.78__ 0.00 X 0.10 _0.002 46.04 0.00 R-squared _____ Mean dependent var 3081.15 Adjusted R-squared 0.99 S.D. dependent var 2212.59 S.E. of regression _208.56 Akaike info criterion 10.77 Sum squared resid 782956.8 Schwartz criterion 10.87 Log likelihood - 134.12 F-statistic 3235.67 Durbin-Watson stat 0.85 Prob(F-statistic) 0.00（其中：X —国民生产总值；Y —财政收入）1补齐表中的数据（保留四位小数），并写出回归分析报告；858.31?0.1Y X ∧=+T= 12.78_ 46.04 2R 20.99R -= F=3235.672解释模型中回归系数估计值的经济含义；1858.31β∧=,20.10β∧=, 说明国名生产总值增加一（），财政收入增加0.1（）。

3检验模型的显著性。

可决系数已经非常接近1，说明该模型整体上对样本数据拟合的好。

在给定0.05α=，0.025(18) 2.101t =，46.04x t =0.025(18) 2.101t =< 46.04x t =,t 检验显著，0.05F (1,18) 4.41=<F=3235.67,F检验显著。

4可能使用的公式：2()SE β∧=1()SE β∧=222y r y ∧∑=∑ 22*()t SE ββ∧∧∧= 第三章习题 单选题1在模型t t t t u X X Y +++=33221βββ的回归分析结果报告中，有23.263489=F ，000000.0=值的p F ，则表明（ C ） 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 的影响是均不显著2、在多元回归中，调整后的判定系数2R 与判定系数2R 的关系为（ A ）A ．2R <2R B ． 2R >2R C ．2R =2R D ． 2R 与2R 的关系不能确定 3多元线性回归分析中的 RSS 反映了（ C ）A 应变量观测值总变差的大小B ．应变量回归估计值总变差的大小C 应变量观测值与估计值之间的总变差D ．Y 关于X 的边际变化4在古典假设成立的条件下用OLS 方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（ C ）的统计性质。

A 有偏特性 B. 非线性特性 C ．最小方差特性 D. 非一致性特性5二元回归模型中，经计算有相关系数9985.032=X X R ，则表明（ B ）。

A 、2X 和3X 间存在完全共线性 B 、2X 和3X 间存在不完全共线性C 、2X 对3X 的拟合优度等于0.9985D 、不能说明2X 和3X 间存在多重共线性 6关于可决系数2R ，以下说法中错误的是（ D ）A 可决系数2R 的定义为被回归方程已经解释的变差与总变差之比；B 、[]102，∈R ；C 、可决系数2R 反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述；D 、可决系数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。

多选题1古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有( ABCD ) A 无偏性 B 、线性性 C.最小方差性 D 一致性 E. 有偏性 2计量经济模型的检验一般包括的内容有 （ ABCD ） A 经济意义的检验 B 、统计推断的检验C 计量经济学的检验D 、预测的检验E 、对比检验 判断正误1随机误差项u i 与残差项e i 是一回事。

（ X ）2在实际中，一元回归没什么用，因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释。

( X ) 简答题1在多元线性回归模型估计中,判定系数2R 可用于衡量拟合优度,为什么还要计算修正判定系数2R答：2R 在回归模型中增加一个解释变量后，它不会减小，而且通常会变大，所以2R 来判断具有相同被解释变量Y 和不同个数解释变量X 的回归模型的优势时很不适合，此时，它不能用于比较两个回归方程的拟合优度。

而2R 变化会缓慢一些2经济学中总体回归模型和样本回归模型的意义是什么两者的区别又是什么 答：总体回归就是用全部的数据做的回归，相当于“事实”，在很多情况下这是不可实现的，或许你就做不到总体回归，所以就要用统计的方法----抽样。

用样本做的回归就是样本回归。

在科学抽样的基础上，样本的数据是可以反映总体特征的，所以就用样本回归来替代总体回归，反映总体数据特征。

3归模型检验时，回归参数的显著性检验（t 检验）和回归方程的显著性检验（F 检验）的区别是什么？答：当F 检验通过时，意味着方程中至少有一个回归系数是显著的，但是并不一定所有的回归系数都是显著的，这样就需要通过T 检验来验证回归系数的显著性。

计 算 题为了解释牙买加对进口的需求，J.Gafar 根据19年的数据得到下面的回归结果: t t t X X Y 2110.020.09.58ˆ-+-= se = (0.0092) (0.084)R 2=0.96 2R =0.96 F=3452.33其中：Y=进口量（百万美元），X 1=个人消费支出（美元/年），X 2=进口价格/国内价格。

1、解释截距项，及X 1和X 2系数的意义；答：当个人消费支出和进口价格/国内价格都为0的时候，牙买加的进口需求量为-58.9.当其它条件不变的情况下，个人消费支出每增加一美元，牙买加的需求量就增加0.2百万美元；当其他变量不变的情况下，进口价格与国内价格的比例每增加一个百分比时，牙买加的需求就减少0.1个百万美元。

2、Y 的总离差中被回归方程解释的部分，未被回归方程解释的部分各为多少 答：被解释的部分为96%，没被解释的部分为4%。

3、对回归方程进行显著性检验,并解释检验结果； 答:提出原假设:H 0：12ββ==0, 计算统计量)1/(/)1/()1(/22--=---=k n RSS kESS k n R k R F =19216/04.02/96.0= F >F 0.05(2,16)=3.63，拒绝原假设，回归方程显著成立。