计量经济学习题
计量经济学题库(超完整版)及答案
A．Y关于X的增长量B．Y关于X的增长速度C．Y关于X的边际倾向D．Y关于X的弹性
41．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 ，这表明人均收入每增加1％，人均消费支出将增加（）。
A．2％B．0.2％C．0.75％D．7.5％
42．按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（）。
A．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（）。
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（）。
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
38．回归模型 中，关于检验 所用的统计量 ，下列说法正确的是（）。
A．服从 B．服从 C．服从 D．服从
39．在二元线性回归模型 中， 表示（）。
A．当X2不变时，X1每变动一个单位Y的平均变动。B．当X1不变时，X2每变动一个单位Y的平均变动。
C．当X1和X2都保持不变时，Y的平均变动。D．当X1和X2都变动一个单位时，Y的平均变动。
A.重视大误差的作用，轻视小误差的作用B.重视小误差的作用，轻视大误差的作用
C.重视小误差和大误差的作用D.轻视小误差和大误差的作用
68.如果戈里瑟检验表明，普通最小二乘估计结果的残差 与 有显著的形式 的相关关系（ 满足线性模型的全部经典假设），则用加权最小二乘法估计模型参数时，权数应为（）
A. B. C. D.
53.线性回归模型 中，检验 时，所用的统计量 服从( )
A.t(n-k+1) B.t(n-k-2)C.t(n-k-1) D.t(n-k+2)
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。
计量经济学习题及全部答案
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; 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;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; 4．当我们说估计的回归系数在统计上是显着的,意思是说它显着地异于0; 5．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的部分; 6．多元线性回归模型的F 检验和t 检验是一致的;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; 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;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; 10．..DW 检验只能检验一阶自相关; 二、单选题1．样本回归函数方程的表达式为 ;A ．i Y =01i i X u ββ++B ．(/)i E Y X =01i X ββ+C ．i Y =01ˆˆi i X e ββ++D ．ˆi Y =01ˆˆiX ββ+ 2．下图中“｛”所指的距离是 ;A ．随机干扰项B ．残差C ．i Y 的离差D ．ˆiY 的离差 3．在总体回归方程(/)E Y X =01X ββ+中,1β表示 ;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 ;A ．剩余平方和占总离差平方和的比重B ．总离差平方和占回归平方和的比重C ．回归平方和占总离差平方和的比重D ．回归平方和占剩余平方和的比重 5．已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为2i e ∑=800,估计用的样本容量为24,则随机误差项i u 的方差估计量为 ;A ．B ．40C ．D ．6．设k 为回归模型中的参数个数不包括截距项,n 为样本容量,ESS 为残差平方和,RSS 为回归平方和;则对总体回归模型进行显着性检验时构造的F 统计量为 ;A ．F =RSSTSSB ．F =/(1)RSS k ESS n k --C ．F =/1(1)RSS k TSS n k --- D ．F =ESSTSS7．对于模型i Y =01ˆˆi iX e ββ++,以ρ表示i e 与1i e -之间的线性相关系数2,3,,t n =,则下面明显错误的是 ;A ．ρ=,..DW =B ．ρ=-,..DW =-C ．ρ=0,..DW =2D ．ρ=1,..DW =08．在线性回归模型 011...3i i k ki i Y X X u k βββ=++++≥；如果231X X X =-,则表明模型中存在 ;A ．异方差B ．多重共线性C ．自相关D ．模型误设定9．根据样本资料建立某消费函数 i Y =01i i X u ββ++,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 ;A ．2B ．4C ．5D ．610．某商品需求函数为ˆi C =100.5055.350.45i i D X ++,其中C 为消费,X 为收入,虚拟变量10D ⎧=⎨⎩城镇家庭农村家庭,所有参数均检验显着,则城镇家庭的消费函数为 ;A ．ˆi C =155.850.45i X +B ．ˆiC =100.500.45i X + C ．ˆi C =100.5055.35i X +D ．ˆiC =100.9555.35i X + 三、多选题1．一元线性回归模型i Y =01i i X u ββ++的基本假定包括 ;A ．()i E u =0B ．()i Var u =2σ常数C ．(,)i j Cov u u =0 ()i j ≠D ．(0,1)iu NE ．X 为非随机变量,且(,)i i Cov X u =02．由回归直线ˆi Y =01ˆˆi X ββ+估计出来的ˆiY ; A ．是一组平均数 B ．是实际观测值i Y 的估计值 C ．是实际观测值i Y 均值的估计值 D ．可能等于实际观测值i Y E ．与实际观测值i Y 之差的代数和等于零 3．异方差的检验方法有A ．图示检验法B ．Glejser 检验C ．White 检验D ．..DW 检验E ．Goldfeld Quandt -检验4．下列哪些非线性模型可以通过变量替换转化为线性模型 ;A ．i Y =201i i X u ββ++B ．1/i Y =01(1/)i i X u ββ++C ．ln i Y =01ln i i X u ββ++D ．i Y =iui i AK L e αβE ．i Y =1122012iiX X i e e u ββααα+++5．在线性模型中引入虚拟变量,可以反映 ;A ．截距项变动B ．斜率变动C ．斜率与截距项同时变动D ．分段回归E ．以上都可以 四、简答题1．随机干扰项主要包括哪些因素它和残差之间的区别是什么2．简述为什么要对参数进行显着性检验试说明参数显着性检验的过程;3．简述序列相关性检验方法的共同思路; 五、计算分析题1．下表是某次线性回归的EViews 输出结果,根据所学知识求出被略去部分的值用大写字母标示,并写出过程保留3位小数;Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 132．用Goldfeld Quandt -方法检验下列模型是否存在异方差;模型形式如下：i Y =0112233 i i i i X X X u ββββ++++其中样本容量n =40,按i X 从小到大排序后,去掉中间10个样本,并对余下的样本按i X 的大小等分为两组,分别作回归,得到两个残差平方和1ESS =、2ESS =,写出检验步骤α=;F 分布百分位表α=3．有人用广东省1978—2005年的财政收入AV 作为因变量,用三次产业增加值作为自变量,进行了三元线性回归;第一产业增加值——1VAD ,第二产业增加值——2VAD ,第三产业增加值——3VAD ,结果为：AV =12335.1160.0280.0480.228VAD VAD VAD +-+2R =,F =- ..DW =试简要分析回归结果; 五、证明题求证：一元线性回归模型因变量模拟值ˆi Y 的平均值等于实际观测值i Y 的平均值,即ˆiY =i Y ; 计量经济学习题二一、判断正误正确划“√”,错误划“×” 1．残差剩余项i e 的均值e =()i e n ∑=0;2．所谓OLS 估计量的无偏性,是指参数估计量的数学期望等于各自的真值; 3．样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力;4．多元线性回归模型中解释变量个数为k ,则对回归参数进行显着性检验的t 统计量的自由度一定是1n k --;5．对应于自变量的每一个观察值,利用样本回归函数可以求出因变量的真实值; 6．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;7．根据最小二乘估计,我们可以得到总体回归方程;8．当用于检验回归方程显着性的F 统计量与检验单个系数显着性的t 统计量结果矛盾时,可以认为出现了严重的多重共线性9．线性回归模型中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的,而变量则不一定是线性的;10．一般情况下,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; 二、单选题1．针对同一经济指标在不同时间发生的结果进行记录的数据称为A ．面板数据B ．截面数据C ．时间序列数据D ．以上都不是 2．下图中“｛”所指的距离是A ．随机干扰项B ．残差C ．i Y 的离差D ．ˆiY 的离差 3．在模型i Y =01ln i i X u ββ++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 的平均值绝对量变化D ．Y 关于X 的弹性4．已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为2i e ∑=90,估计用的样本容量为19,则随机误差项i u 方差的估计量为A ．B ．6C ．D ．55．已知某一线性回归方程的样本可决系数为,则解释变量与被解释变量间的相关系数为A ．B ．0.8C ．D ．6．用一组有20个观测值的样本估计模型i Y =01i i X u ββ++,在的显着性水平下对1β的显着性作t 检验,则1β显着异于零的条件是对应t 统计量的取值大于 A ．0.05(20)t B ．0.025(20)t C ．0.05(18)t D ．0.025(18)t7．对于模型i Y =01122ˆˆˆˆi ik ki iX X X e ββββ+++++,统计量22ˆ()/ˆ()/(1)ii i Y Y kY Y n k ----∑∑服从A ．()t n k -B ．(1)t n k --C ．(1,)F k n k --D ．(,1)F k n k --8．如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ为零,那么..DW 统计量的值近似等于 ;A ．1B ．2C ．4D ．9．根据样本资料建立某消费函数如下i Y =01i i X u ββ++,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A ．2B ．4C ．5D ．610．设消费函数为i C =012i i i i X D X u βββ+++,其中C 为消费,X 为收入,虚拟变量10D ⎧=⎨⎩城镇家庭农村家庭,当统计检验表明下列哪项成立时,表示城镇家庭与农村家庭具有同样的消费行为A ．1β=0,2β=0B ．1β=0,2β≠0C ．1β≠0,2β=0D ．1β≠0,2β≠0 三、多选题1．以i Y 表示实际观测值,ˆiY 表示用OLS 法回归后的模拟值,i e 表示残差,则回归直线满足A ．通过样本均值点(,)X YB ．2ˆ()i iY Y -∑=0 C ．(,)i i Cov X e =0 D ．i Y ∑=ˆiY ∑ E ．i i e X ∑=0 2．对满足所有假定条件的模型i Y =01122i i i X X u βββ+++进行总体显着性检验,如果检验结果显示总体线性关系显着,则可能出现的情况包括A ．1β=2β=0B ．10β≠,2β=0C ．10β≠,20β≠D ．1β=0,20β≠E ．1β=2β≠0 3．下列选项中,哪些方法可以用来检验多重共线性 ;A ．Glejser 检验B ．两个解释变量间的相关性检验C ．参数估计值的经济检验D ．参数估计值的统计检验E ．..DW 检验 4．线性回归模型存在异方差时,对于回归参数的估计与检验正确的表述包括A ．OLS 参数估计量仍具有线性性B ．OLS 参数估计量仍具有无偏性C ．OLS 参数估计量不再具有效性即不再具有最小方差D ．一定会低估参数估计值的方差5．关于虚拟变量设置原则,下列表述正确的有A ．当定性因素有m 个类型时,引入1m -个虚拟变量B．当定性因素有m个类型时,引入m个虚拟变量会产生多重共线性问题C．虚拟变量的值只能取0和1D．在虚拟变量的设置中,基础类别一般取值为0E．以上说法都正确四、简答题1．简述计量经济学研究问题的方法;2．简述异方差性检验方法的共同思路;3．简述多重共线性的危害;五、计算分析题1．下表是某次线性回归的EViews输出结果,被略去部分数值用大写字母标示,根据所学知识解答下列各题计算过程保留3位小数;本题12分Dependent Variable: YMethod: Least SquaresIncluded observations: 181求出A 、B 的值;2求TSS2．有人用美国1960-1995年36年间个人实际可支配收入X 和个人实际消费支出Y 的数据单位：百亿美元建立收入—消费模型 i Y =01i i X u ββ++,估计结果如下：ˆiY =9.4290.936i X -+ t ：2R = ,F = ,..DW =1检验收入—消费模型的自相关状况5%显着水平； 2用适当的方法消除模型中存在的问题; 五、证明题证明：用于多元线性回归方程显着性检验的F 统计量与可决系数2R 满足如下关系： 计量经济学习题三 一、判断对错1、在研究经济变量之间的非确定性关系时,回归分析是惟一可用的分析方法;2、对应于自变量的每一个观察值,利用样本回归函数可以求出因变量的真实值;DW 检验临界值表α=3、OLS 回归方法的基本准则是使残差平方和最小;4、在存在异方差的情况下,OLS 法总是高估了估计量的标准差;5、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;6、线性回归分析中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的,而变量则不一定是线性的;7、当我们说估计的回归系数在统计上是显着的,意思是说它显着异于0; 8、总离差平方和TSS 可分解为残差平方ESS 和与回归平方和RSS,其中残差平方ESS 表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分;9、所谓OLS 估计量的无偏性,是指回归参数的估计值与真实值相等; 10、当模型中解释变量均为确定性变量时,则可以用DW 统计量来检验模型的随机误差项所有形式的自相关性;二、单项选择1、回归直线t ^Y =0ˆβ+1ˆβX t 必然会通过点 A 、0,0； B 、_X ,_Y ；C 、_X ,0；D 、0,_Y ;2、针对经济指标在同一时间所发生结果进行记录的数据列,称为 A 、面板数据；B 、截面数据；C 、时间序列数据；D 、时间数据;3、如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ接近于0,那么DW 统计量的值近似等于 A 、0 B 、1 C 、2 D 、44、若回归模型的随机误差项存在自相关,则参数的OLS 估计量A 、无偏且有效B 、有偏且非有效C 、有偏但有效D 、无偏但非有效 5、下列哪一种检验方法不能用于异方差检验A、戈德菲尔德－夸特检验；B、DW检验；C、White检验；D、戈里瑟检验;6、当多元回归模型中的解释变量存在完全多重共线性时,下列哪一种情况会发生A、OLS估计量仍然满足无偏性和有效性；B、OLS估计量是无偏的,但非有效；C、OLS估计量有偏且非有效；D、无法求出OLS估计量;7、DW检验法适用于的检验A、一阶自相关B、高阶自相关C、多重共线性 D都不是8、在随机误差项的一阶自相关检验中,若DW＝,给定显着性水平下的临界值d L=,d U=,则由此可以判断随机误差项A、存在正自相关B、存在负自相关C、不存在自相关D、无法判断9、在多元线性线性回归模型中,解释变量的个数越多,则可决系数R2A、越大；B、越小；C、不会变化；D、无法确定10、在某线性回归方程的估计结果中,若残差平方和为10,回归平方和为40,则回归方程的拟合优度为A、 B、 C、 D、无法计算;三、简答与计算1、多元线性回归模型的基本假设有哪些2、计量经济模型中的随机误差项主要包含哪些因素3、简答经典单方程计量模型的异方差性概念、后果以及修正方法;4、简述方程显着性检验F检验与变量显着性检验t检验的区别;5、对于一个三元线性回归模型,已知可决系数R2=,方差分析表的部份结果如下：1样本容量是多少2总离差平方和TSS为多少3残差平方和ESS为多少4回归平方和RSS和残差平方和ESS的自由度各为多少5求方程总体显着性检验的F统计量；四、案例分析下表是中国某地人均可支配收入INCOME与储蓄SAVE之间的回归分析结果单位：元：Dependent Variable: SAVEMethod: Least SquaresSample: 1 31Included observations: 31Variable CoefficientStd.Errort-Statistic Prob.CINCOME――――R-squared Mean dependent var AdjustedR-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid1778097Schwarz criterion.Log likelihood F-statisticDurbin-Watsonstat ProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量回归系数的经济含义2、解释样本可决系数的含义3、写出t检验的含义和步骤,并在5%的显着性水平下对自变量的回归系数进行t 检验临界值: 29=;4、下表给出了White异方差检验结果,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在异方差;5、下表给出LM序列相关检验结果滞后1期,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在一阶自相关;计量经济学习题四一、判断对错1、一般情况下,在用线性回归模型进行预测时,个值预测与均值预测结果相等,且它们的置信区间也相同;2、对于模型Yi =β+β1X1i+β2X2i+……+βkXki+μi,i=1,2, ……,n；如果X2=X5+X6, 则模型必然存在解释变量的多重共线性问题;3、OLS回归方法的基本准则是使残差项之和最小;4、在随机误差项存在正自相关的情况下,OLS法总是低估了估计量的标准差;5、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;6、一元线性回归模型的F检验和t检验是一致的;7、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序列相关;8、在近似多重共线性下,只要模型满足OLS的基本假定,则回归系数的最小二乘估计量仍然是一BLUE估计量;9、所谓参数估计量的线性性,是指参数估计量是解释变量的线性组合;10、拟合优度的测量指标是可决系数R2或调整过的可决系数,R2越大,说明回归方程对样本的拟合程度越高;二、单项选择1．在多元线性回归模型中,若两个自变量之间的相关系数接近于1,则在回归分析中需要注意模型的问题;A、自相关；B、异方差；C、模型设定偏误；D、多重共线性;2、在异方差的众多检验方法中,既能判断随机误差项是否存在异方差,又能给出异方差具体存在形式的检验方法是A、图式检验法；B、DW检验；C、戈里瑟检验；D、White检验;3、如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ接近于1,那么DW统计量的值近似等于A、0B、1C、2D、44、若回归模型的随机误差项存在异方差,则参数的OLS估计量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5、下列哪一个方法是用于补救随机误差项自相关问题的A、OLS；B、ILS；C、WLS；D、GLS;6、计量经济学的应用不包括：A、预测未来；B、政策评价；C、创建经济理论；D、结构分析;7、LM检验法适用于的检验A、异方差；B、自相关；C、多重共线性； D都不是8、在随机误差项的一阶自相关检验中,若DW＝,给定显着性水平下的临界值d L=,d U=,则由此可以判断随机误差项A、存在正自相关B、存在负自相关C、不存在自相关D、无法判断9、在多元线性线性回归模型中,解释变量的个数越多,则调整可决系数2RA、越大；B、越小；C、不会变化；D、无法确定10、在某线性回归方程的估计结果中,若残差平方和为10,总离差平方和为100,则回归方程的拟合优度为A、；B、；C、；D、无法计算;三、简答与计算1、多元线性回归模型的基本假设有哪些2、简述计量经济研究的基本步骤3、简答经典单方程计量模型自相关概念、后果以及修正方法;4、简述对多元回归模型01122...i i i k ki i Y X X X u ββββ=+++++进行显着性检验F 检验的基本步骤5、对于一个五元线性回归模型,已知可决系数R 2=,方差分析表的部份结果如下：1样本容量是多少2回归平方和RSS 为多少3残差平方和ESS 为多少 4回归平方和RSS 和总离差平方和TSS 的自由度各为多少 5求方程总体显着性检验的F 统计量；四、实验下表是某国1967－1985年间GDP 与出口额EXPORT 之间的回归分析结果单位：亿美元：Dependent Variable: EXPORT Method: Least Squares Sample: 1967 1985Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-Statist icProb. CGDP――――R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regressionAkaike infocriterionSum squared residSchwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量回归系数的经济含义2、解释样本可决系数的含义3、写出t 检验的含义和步骤,并在5%的显着性水平下对自变量的回归系数进行t 检验临界值: 17=;4、下表给出了White 异方差检验结果,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在异方差;5、下表给出LM 序列相关检验结果滞后1期,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在一阶自相关;计量经济学习题五一、判断正误正确划“√”,错误划“x ”1、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;2、一般情况下,用线性回归模型进行预测时,个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同;3、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序列相关;4、若回归模型存在异方差问题,应使用加权最小二乘法进行修正;5、多元线性回归模型的F 检验和t 检验是一致的;6、DW 检验只能检验随机误差项是否存在一阶自相关;7、总离差平方和TSS 可分解为残差平方RSS 和与回归平方和ESS,其中残差平方RSS 表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分;8、拟合优度用于检验回归方程对样本数据的拟合程度,其测量指标是可决系数或调整后的可决系数;9、对于模型011... 1,2,...,i i n ni i Y X X u i n βββ=++++=；如果231X X X =-,则模型必然存在解释变量的多重共线性问题;10、所谓OLS 估计量的无偏性,是指参数估计量的数学期望等于各自真值; 二、单项选择1、回归直线01ˆˆˆi iY X ββ=+必然会通过点A、0,0B、_X,_YC、_X,0D、0,_Y2、某线性回归方程的估计的结果,残差平方和为20,回归平方和为80,则回归方程的拟合优度为A、 B、C、 D、无法计算3、针对经济指标在同一时间所发生结果进行记录的数据列,称为A、面板数据B、截面数据C、时间序列数据D、时间数据4、对回归方程总体线性关系进行显着性检验的方法是A、Z检验B、t检验C、F检验D、预测检验5、如果DW统计量等于2,那么样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ近似等于A、0B、-1C、1D、6、若随机误差项存在异方差,则参数的普通最小二乘估计量A、无偏且有效B、有偏且非有效C、有偏但有效D、无偏但非有效7、下列哪一种方法是用于补救随机误差项的异方差问题的A、OLS；B、ILS；C、WLSD、GLS8、如果某一线性回归方程需要考虑四个季度的变化情况,那么为此设置虚拟变量的个数为A、1B、2C、3D、49、样本可决系数R2越大,表示它对样本数据拟合得A、越好B、越差C、不能确定D、均有可能10、多元线性回归模型中,解释变量的个数越多,可决系数R2A、越大；B、越小；C、不会变化；D、无法确定三、简答题1、简述计量经济学的定义;2、多元线性回归模型的基本假设有哪些3、简答异方差概念、后果以及修正方法;4、简述t检验的目的及基本步骤;四、计算对于一个三元线性回归模型,已知可决系数20.8R ,方差分析表的部份结果如下：变差来源平方和自由度源于回归ESS 200源于残差RSS总变差TSS 221样本容量是多少2总变差TSS为多少3残差平方和RSS为多少4ESS和RSS的自由度各为多少5求方程总体显着性检验的F统计量值;计量经济学习题六-案例题一、根据美国各航空公司航班正点到达的比率X%和每10万名乘客投诉的次数Y 进行回归,EViews输出结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 9Included observations: 91对以上结果进行简要分析包括方程显着性检验、参数显着性检验、DW值的评价、对斜率的解释等,显着性水平均取;2按标准书写格式写出回归结果;二、以下是某次线性回归的EViews输出结果,部分数值已略去用大写字母标示,但它们和表中其它特定数值有必然联系,分别据此求出这些数值,并写出过程;保留3位小数Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 13Included observations: 131求A 的值; 2求B 的值; 3求C 的值;三、用1970-1994年间日本工薪家庭实际消费支出Y 与实际可支配收入X 单位：103日元数据估计线性模型Y =01X u ββ++,然后用得到的残差序列t e 绘制以下图形; 1试根据图形分析随机误差项之间是否存在自相关若存在,是正自相关还是负自相关答：图形显示,随机误差项之间存在着相关性,且为正的自相关; 2此模型的估计结果为 试用DW 检验法检验随机误差项之间是否存在自相关;四、用一组截面数据估计消费Y —收入X 方程Y =01X u ββ++的结果为1根据回归的残差序列et 图分析本模型是否存在异方差注：abset 表示et 的绝对值;2其次,用White 法进行检验;EViews 输出结果见下表：附表：DW 检验临界值表α=White Heteroskedasticity Test:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample: 1 60Included observations: 60若给定显着水平0.05α=,以上结果能否说明该模型存在异方差查卡方分布临界值的自由度是多少五、下图描述了残差序列{}t e 与其滞后一期值1{}t e -之间的散点图,试据此判断随机误差项之间是否存在自相关若存在,则是正自相关还是负自相关六、在一多元线性回归模型中,为检验解释变量之间是否存在多重共线性问题,以解释变量1x 作为被解释变量,对其余解释变量进行辅助回归,得到可决系数20.95R =;试计算变量1x 的方差扩大因子1VIF ,并根据经验判断解释变量间是否存在多重共线性问题七、下表是中国某地人均可支配收入INCOME 与储蓄SAVE 之间的回归分析结果单位：元：Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-Statist ic Prob.CINCOME－－R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regressionAkaike infocriterionSum squared resid 1778097. Schwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量INCOME 回归系数的经济含义2、解释可决系数的含义3、若给定显着性水平5%α=,试对自变量INCOME 的回归系数进行显着性检验已知0.025(29) 2.045t =4、在5%α=的显着性水平下,查31n =的DW 临界值表得 1.363L d =, 1.496U d =,试根据回归结果判断随机误差项是否存在一阶自相关5、下表为上述回归的White 检验结果,在5%α=的显着性水平下,试根据P 值检验判断随机误差项是否存在异方差 White Heteroskedasticity Test:F-statisticProbabilityObsR-squaredProbability计量经济学习题一答案一、判断正误1． × 2． √ 3． √ 4． √ 5． × 6． × 7． ×8． × 9． √ 10． √ 二、单选题每小题分,共15分1． D ;2． B ;3． B ;4． C ;5． B ; 6． B ;7． B ;8． B ;9． B ;10． A ; 三、多选题1． ABCE 2． BCDE 3． ABCE 4． ABCD 5． ABCDE ; 四、简答题1．随机干扰项主要包括哪些因素它和残差之间的区别是什么答：随机干扰项包括的主要因素有：1众多细小因素的影响；2未知因素的影响；3数据测量误差或残缺；4模型形式不完善；5变量的内在随机性;随机误差项羽残差不同,残差是样本观测值与模拟值的差,即i e =ˆi iY Y -;残差项是随机误差项的估计;2．简述为什么要对参数进行显着性检验试说明参数显着性检验的过程;答：最小二乘法得到的回归直线是对因变量与自变量关系的一种描述,但它是不是恰当的描述呢一般会用与样本点的接近程度来判别这种描述的优劣,而当获得以上问题的肯定判断之后,还需要确定每一个参数的可靠程度,即参数本身以及对应的变量该不该保留在方程里,这就有必要进行参数的显着性检验;这种检验是确定各个参数是否显着地不等于零;检验分为三个步骤：①提出假设：原假设0:0i H β=；备择假设1:0i H β≠ ②在原假设成立的前提下构造统计量：()ˆ~(1)ˆiit t n k Se ββ=--③给定显着性水平α,查t 分布表求得临界值/2(1)t n k α--,把根据样本数据计算出的t 统计量值t *与/2(1)t n k α--比较：若/2(1)t t n k α*>--,则拒绝原假设0H ,即在给定显着性水平下,解释变量i X 对因变量有显着影响；若/2(1)t t n k α*<--,则不能拒绝原假设0H ,即在给定显着性水平下,解释变量i X 对因变量没有显着影响.3．简述序列相关性检验方法的共同思路;答：由于自相关性,使得相对于不同的样本点,随机干扰项之间存在相关关系,那么检验自相关性,首先根据OLS 法估计残差,将残差作为随机干扰项的近似估计值,然后检验这些近似估计值之间的相关性以判定随机干扰项是否存在序列相关;各种检验方法就是在这个思路下发展起来的;五、计算分析题1．下表是某次线性回归的EViews 输出结果,根据所学知识求出被略去部分的值用大写字母标示,Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 13解：A=ˆ()Se β=ˆt β=7.10604.3903=；B=2R =211(1)1n R n k -----=1311(10.8728)1321-----=由公式2ˆσ=21ien k --∑,得C=2ie ∑=2ˆ(1)n k σ--=21.1886(1321)--=; 2．用Goldfeld Quandt -方法检验下列模型是否存在异方差;模型形式如下：i Y =0112233 i i i i X X X u ββββ++++其中样本容量n =40,按i X 从小到大排序后,去掉中间10个样本,并对余下的样本按i X 的大小等分为两组,分别作回归,得到两个残差平方和1ESS =、2ESS =,写出检验步骤α=;α。
计量经济学习题含答案
计量经济学习题含答案第1章绪论习题一、单项选择题1．把反映某一总体特征的同一指标的数据，按一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的数据称为（ B ）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的观测数据称为（B ）A．原始数据 B．截面数据C．时间序列数据 D．面板数据3．用计量经济学研究问题可分为以下四个阶段（B）A．确定科学的理论依据、建立模型、模型修定、模型应用B．建立模型、估计参数、检验模型、经济预测C．搜集数据、建立模型、估计参数、预测检验D．建立模型、模型修定、结构分析、模型应用4．下列哪一个模型是计量经济模型( C )A.投入产出模型B.数学规划模型C.包含随机变量的经济数学模型D.模糊数学模型二、问答题1．计量经济学的定义2．计量经济学的研究目的3．计量经济学的研究内容1．答：计量经济学是统计学、经济学、数学相结合的一门综合性学科，是一门从数量上研究物质资料生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学2．答：计量经济学的研究目的主要有三个：（1）结构分析。
指应用计量经济模型对经济变量之间的关系作出定量的度量。
（2）预测未来。
指应用已建立的计量经济模型求因变量未来一段时期的预测值。
（3）政策评价。
指通过计量经济模型仿真各种政策的执行效果，对不同的政策进行比较和选择。
3．答：计量经济学在长期的发展过程中逐步形成了两个分支：理论计量经济学和应用计量经济学。
理论计量经济学主要研究计量经济学的理论和方法。
应用计量经济学将计量经济学方法应用于经济理论的特殊分支，即应用理论计量经济学的方法分析经济现象和预测经济变量。
2一元线性回归模型习题一、单项选择题1．最小二乘法是指（D）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2．在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（C ）A. B.C． D.3．线设OLS法得到的样本回归直线为，以下说法不正确的是(B ) A． B．C．D．在回归直线上4．对样本的相关系数，以下结论错误的是（A）A.越接近0，与之间线性相关程度高B.越接近1，与之间线性相关程度高C.D、，则与相互独立二、多项选择题1．最小二乘估计量的统计性质有（ ABC ）A. 无偏性B. 线性性C. 最小方差性D. 不一致性E. 有偏性2．利用普通最小二乘法求得的样本回归直线的特点（ACD）A. 必然通过点B. 可能通过点C. 残差的均值为常数D.的平均值与的平均值相等E. 残差与解释变量之间有一定的相关性3．随机变量（随机误差项）中一般包括那些因素（ABCDE ）A回归模型中省略的变量B人们的随机行为C建立的数学模型的形式不够完善。
计量经济学习题题库（完整版）及答案
计量经济学习题题库完整版分）一、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．经济学 D．数理统计学．数理统计学．数学 C．经济学．统计学 B．数学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年《计量经济学》会刊出版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）一词构造出来 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．前定变量．被解释变量 D．前定变量．解释变量 C．被解释变量．控制变量 B．解释变量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．横截面数据．时间序列数据 D．横截面数据．时期数据 B．混合数据．混合数据 C．时间序列数据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（ D ）。
模型中其他变量影响的变量是（A．内生变量．前定变量．滞后变量 D．前定变量．外生变量 C．滞后变量．内生变量 B．外生变量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．理论计量经济模型 D．应用计量．宏观计量经济模型 C．理论计量经济模型．微观计量经济模型 B．宏观计量经济模型经济模型经济模型8．经济计量模型的被解释变量一定是（C ）。
A．控制变量．外生变量．内生变量 D．外生变量．政策变量 C．内生变量．控制变量 B．政策变量9．下面属于横截面数据的是（．下面属于横截面数据的是（ D ）。
计量经济学习题及答案
习题讲解（一）一、选择题1、样本回归函数（方程）的表达式为（ D ）A.i i i X Y μββ++=10B.i i X X Y E 10)(ββ+=C.i i i e X Y ++=10ˆˆββD.ii X Y 10ˆˆˆββ+= 2、反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是（ B ）A.总离差平方和B.回归平方和C.残差平方和D.都不是3、设k 为回归模型中的参数个数（不包括常数项），n 为样本容量，RSS 为残差平方和，ESS 为回归平方和，则对总体回归模型进行显着性检验时构造的F 统计量为（ B ） A.TSSESS F = B.)1(--=k n RSS k ESS F C.)1(1---=k n TSS k ESS F D.TSSRSS F = 4、对于某样本回归模型，已求得DW 的值为l ，则模型残差的自相关系数∧ρ近似等于（ C ）.0 C5、下列哪种方法不能用来检验异方差（ D ）A.戈德菲尔特——匡特检验B.怀特检验C.戈里瑟检验 检验6、根据一个n =30的样本估计tt t e X Y ++=10ˆˆββ后计算得.=，已知在5%的显着水平下，35.1=L d ，49.1=U d ，则认为原模型（ C ）。
A.不存在一阶序列相关B.不能判断是否存在一阶序列相关C.存在正的一阶序列相关D.存在负的一阶序列相关7、某商品需求函数模型为i i i X Y μββ++=10，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 ）.4 C8、可以用于联立方程计量模型方程间误差传递性检验的统计量是（ C ）A.均方百分比误差 检验统计量C.均方根误差D.滚动预测检验9、下列属于有限分布滞后模型的是（ D ）A. t t t t X X Y μβββ++++=-Λ1210B. t t t t t Y Y X Y μββββ++++=--231210C. t t t t Y Y Y μβββ++++=-Λ1210D. t k t k t t t X X X Y μββββ+++++=+--11210Λ10、估计模型Y t =β0+β1X t +β2Y t-1+μt （其中μt 满足线性模型的全部假设）参数的适当方法是（ D ）A.二阶段最小二乘法B.间接最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法11、考察某地区农作物种植面积与农作物产值的关系,建立一元线性回归模型i i i X Y μββ++=10(X 表示农作物种植面积、Y 表示农作物产值)，采用30个样本，根据OLS 方法得54.0ˆ1=β，对应标准差045.01ˆ=βS ，那么，1β对应的统计量t 为（ ） B.0.0243 C. 、一无线性回归模型 的最小二乘回归结果显示，残差平方和RSS=，样本容量为25，则回归模型的标准差 为（ B ）B.1.324C. 、k 表示模型系统中先决变量的个数（含常数项），i k 表示第i 个方程中先决变量的个数（含常数项），i g 表示第i 个方程中内生变量的个数，识别的阶条件为1-<-i i g k k ，表示（ B ）A.第i 个方程恰好识别B.第i 个方程不可识别C.第i 个方程过度识别D.第i 个方程具有唯一的统计形式14、当随机误差项存在序列相关时，单位根检验采用的是（ B ）。
计量经济学-练习题与答案
* 密 *一、解释概念：多重共线性SRF解释变量的边际奉献一阶偏相关系数最小方差准那么OLS偏相关系数WLSU t 自相关二阶偏相关系数技术方程式零阶偏相关系数经历加权法虚拟变量不完全多重共线性多重可决系数边际奉献的 F 检验OLSEPRF阿尔蒙法BLUE复相关系数滞后效应异方差性高斯-马尔可夫定理可决系数二．单项选择题：1、计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤〔〕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、构造分析、模型应用2、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3、在某个构造方程恰好识别的条件下，不适用的估计方法是()A .间接最小二乘法B.工具变量法C. 二阶段最小二乘法D.普通最小二乘法4、在利用月度数据构建计量经济模型时，如果一年里的12 个月全部表现出季节模式，那么应该引入虚拟变量个数为〔〕A.4B.12C.11D.65、 White 检验可用于检验〔〕A．自相关性B.异方差性C．解释变量随机性D.多重共线性6、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* 密 *7、 DW统计量的值接近于2，那么样本回归模型残差的一阶自相关系数近似等于 ()A.0B.–1C.1D.48、在简单线性回归模型中，认为具有一定概率分布的随机变量是()A.内生变量B.外生变量C.虚拟变量D.前定变量9、应用 DW检验方法时应满足该方法的假定条件，以下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10、二元回归模型中，经计算有相关系数=0.9985 ，那么说明〔〕A.X2 和X3间存在完全共线性B.X 2和 X3间存在不完全共线性C.X 2对 X3的拟合优度等于 0.9985D.不能说明 X2和 X3间存在多重共线性11、在 DW检验中，存在正自相关的区域是〔〕A. 4-d L＜d＜4B. 0<d<d LC. d U<d<4-d UD. d L<d<d U,4-d U<d<4-d L12、库伊克模型不具有如下特点〔〕A.原始模型为无限分布滞后模型，且滞后系数按某一固定比例递减B．以一个滞后被解释变量Y t-1代替了大量的滞后解释变量X t-1 ,X t-2 , , ，从而最大限度的保证了自由度C．滞后一期的被解释变量Y t-1与 X t的线性相关程度肯定小于X t-1 ,X t-2 , ,的相关程度，从而缓解了多重共线性的问题D．由于，因此可使用OLS方法估计参数，参数估计量是一致估计量* 密 *13、在具体运用加权最小二乘法时, 如果变换的结果是,那么 Var(u t ) 是以下形式中的哪一种?()14、将内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C、政策变量D、滞后变量15、在异方差的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是〔〕A. 零均值假定不成立B.序列无自相关假定成立C.无多重共线性假定成立D.解释变量与随机误差项不相关假定成立1、经济计量模型是指 ()A. 投入产出模型B.数学规划模型C. 包含随机方程的经济数学模型D.模糊数学模型2、对于回归模型Y t =α0+α1X t + α2Y t-1 +u t，检验随机误差项是否存在自相关的统计量为 ()3、以下说法正确的有〔〕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 R2不可以用于衡量拟合优度4、在给定的显著性水平之下，假设 DW统计量的下和上临界值分别为dL 和 dU,那么当时，可认为随机误差项( )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5、在线性回归模型中 , 假设解释变量X1i和X2i的观测值成比例 , 即有X1i=k X2i, 其中 k 为非零常数 , 那么说明模型中存在 ()A.异方差B.多重共线性C.序列自相关D.设定误差6、对联立方程组模型估计的方法主要有两类，即〔〕A.单一方程估计法和系统估计法B. 间接最小二乘法和系统估计法C.单一方程估计法和二阶段最小二乘法D. 工具变量法和间接最小二乘法7、模型的形式为, 在用实际数据对模型的参数进展估计的时候 , 测得 DW统计量为 0.6453, 那么广义差分变量是 ( )8、调整后的判定系数与判定系数之间的关系表达不正确的有〔〕A.与均非负B.判断多元回归模型拟合优度时，使用C.模型中包含的解释变量个数越多，与 R2就相差越大D.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1，那么<R29、对多元线性回归方程的显著性检验，所用的 F 统计量可表示为〔〕10、在回归模型中，正确地表达了随机扰动项序列相关的是〔〕A. COV (μi,μj)≠0,i≠ . COV (μ i,μj) = 0,i≠ jC. COV (X i ,X j ) =0, i≠jD. COV (X i,X j )≠0,i≠ j11、在 DW检验中，存在负自相关的判定区域是〔〕12、以下说法正确的选项是〔〕A. 异方差是样本现象B.异方差的变化与解释变量的变化有关C.异方差是总表达象D.时间序列更易产生异方差13、设 x1 ,x 2为回归模型的解释变量，那么表达完全多重共线性是〔〕14、以下说法不正确的选项是〔〕A.自相关是一种随机误差现象B.自相关产生的原因有经济变量的惯性作用C.检验自相关的方法有F 检验法D.修正自相关的方法有广义差分法15、利用德宾 h检验自回归模型扰动项的自相关性时，以下命题正确的选项是〔〕A.德宾 h 检验只适用一阶自回归模型B.德宾 h 检验适用任意阶的自回归模型C.德宾 h 统计量渐进服从 t 分布D.德宾 h 检验可以用于小样本问题1、以下变量中可以作为解释变量的有〔〕A、外生变量B、滞后内生变量C、虚拟变量D、前定变量E、内生变量2、在简单线性回归模型中，认为具有一定概率分布的随机数是()A 、内生变量B、外生变量C、虚拟变量D、前定变量3、计量经济模型中的内生变量〔〕A．可以分为政策变量和非政策变量B ．是可以加以控制的独立变量C．其数值由模型所决定，是模型求解的结果D ．和外生变量没有区别4、在以下各种数据中，〔〕不应作为经济计量分析所用的数据。
计量经济学习题及答案
第一章绪论一、填空题：1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。
2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间__________的关系，用__________性的数学方程加以描述。
3．经济数学模型是用__________描述经济活动。
4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。
5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。
6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即__________、____________________、____________________。
7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。
8．可以作为解释变量的几类变量有__________变量、__________变量、__________变量和__________变量。
9．选择模型数学形式的主要依据是__________。
10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：__________数据、__________数据和__________数据。
11．样本数据的质量包括四个方面__________、__________、__________、__________。
12．模型参数的估计包括__________、__________和软件的应用等内容。
13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是__________检验、__________检验、__________检验和__________检验。
14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的__________检验、__________检验、解释变量的__________检验。
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1、已知回归模型：,为起始薪金（元），为受教育水平（年），为随机干扰分布未知：⑴、的含义⑵是否满足线性、无偏、有效？⑶是否可对作t检验？⑷若E的单位为100元，各变量有什么变化？解：⑴表示没有接受过教育的员工的平均起始薪金;表示每单位N变化所引起的E的变化，即每多接受一年教育所对应的薪金的增加值。
⑵满足线性、无偏、有效性，因为这些性质的成立无需随机干扰项μ的正态分布假设。
（3）如果的分布未知，则所有的假设检验都是无效的。
因为t检验与F检验是建立在μ的正态分布的基础上的。
⑷设表示以百元为度量单位的薪金，=++所以，估计的截距项与斜率项均为原回归系数的1/1002、下面是根据10组数据的X和Y的观察值得到的数据：；；；假定满足所有的古典线性回归模型的假设，要求： （1）和的估计值及其标准差？ （2）R 2的值（3）对和分别建立95%的置信区间？利用置信区间法，你可以接受零假设：吗？ 解： （1）因为n =10 且所以0.5344 =21.22若要求标准差，则需首先求出随机干扰项方差的估计：=77.60故∑=22ˆˆ1i x S σβ=0.0484==∑∑222ˆˆ0i i x n X S σβ8.5913 (2) ∑∑-=22)ˆ(i ii Y Y e =620.81∑-2)(Y Y i=10090故TSSRSS TSS ESS R -==12=0.9365 （3）对自由度为8 的分布，在5%的显著性水平下的临界值⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧∑-∑∑∑-∑=∑-∑∑∑-∑∑=2212220)(ˆ)(ˆi i i i i i i i i i i i i X X n X Y X Y n X X n X Y X Y X ββ2ˆ22-=∑n e iσ为t 0。
025（8）=2.306，故0β、1β的95%的置信区间分别为（02ˆ0ˆβαβs t ⨯-，02ˆ0ˆβαβs t ⨯+）=（1.4085 ,41.0315） )ˆ，ˆ(122ˆ11ˆ1ββααββs t s t ⨯+⨯-=（0.4228 ,0.6460） 由于β1=0不在β1的置信区间内，故拒绝原假设：β1=02、 最小二乘法是指（D ）最小: A 、 B 、∑-i i Y Y ˆC 、 max ∑-i i Y Y ˆD 、∑-2)ˆ(i i Y Y4、Blue 是指（ABC ）A 、 无偏B 、有效C 、线性D 、一致5、回归方程，通常假定μi服从（C ）A 、N(0，B 、t(n-2)C 、N （0，）D 、t(n) 6、R 2的范围是[0，1]1.若要能得到k 个参数估计量，所要求的最小的样本容量为（ ）i i i X Y μββ++=10A.n ≥kB.n ≥k+1C.n ≥30D.n ≥3(k+1) 答案：A 分析：题中说的是k 个参数估计量，而不是解释变量，若题干说有k 个解释变量，那么应该选择B ，因为还要加上0β。
2.当R 2=1时，F=（ ）A.F=1B.F=-1C.F →+∞D.F=0 答案：C3.n=30,在一个包含3个变量的线性回归中R 2=0.85，则2R = 答案：0.833 解：2213011(1)1(10.85)0.83313031n R R n k --=--=--⨯=----4.Biddle and Hameresh (1990)研究工作与休息之间关系，sleep 代表休息，work 代表工作，edu 代表教育年限，age 代表年龄，0123sleep work edu age ββββμ=++++706个样本回归得到：（括号为回归样本标准差），sleep=3638.25-0.148work-11.13edu+2.20age (112.3) (0.02) (5.88) (1.45)R 2=0.11，SE 2=419.4。
(1)求2R ，F,标准差Std(2)给定5%的检验水平，检验3β是否显著，如果是10%的显著水平呢？（t 0.025(702)=1.65，t 0.05(702)=1.28） 解：(1)∵RSS=SE 2×(n-k-1)=419.4×(706-3-1)=294418.8 ∴TSS=RSS/(1- R 2)=330807.6404则：Std =2211(1)0.1061n R R n k -=--=--22/28.92(1)/(1)R kF R n k ==--- (2) ∵33ˆˆ 2.201.521.45t S ββ=== ∴t 0.05(702)=1.28＜1.52＜t 0.025(702)=1.65 ∴5%的检测水平不能拒绝原假设，不显著10%的检测水平应拒绝原假设，显著1.容易产生异方差的数据（ ）A.时序列数据B.虚变量数据 C 横截面数据 D.年度数据 答案：C2.如果存在异方差，则模型参数的普通最小二乘法估计量（ ） A.无偏、有效估计量 B.无偏、非有效估计量 C.有偏、有效估计量 D.有偏、非有效估计量 答案：B3.当出现异方差时，估计方法可用（ ）A.加权最小二乘法B.工具变量法C.广义差分D.贝叶斯估计 答案：A4.戈里瑟检验表明OLS 回归得到0.457i i i e X v =+则加权最小二乘估计权数为（ ） A.i X B.21i X C.1i X答案：D5.用G-Q 检验存在异方差0112233i i i i i Y X X X ββββμ=++++，标本容量为40， 按i X 由大到小排序后，去掉10个样本，并对余下的样本i X 按大小分为2组，作回归得到残差RSS 1=0.36，RSS 2=0.0466。
写出检验步骤。
（F 0.05(11，11)=2.82） 解：提出假设:H 0：i μ具有同方差 H 1：i μ具有递增型异方差计算F 统计量：2110.466211 1.29440.361112T C RSS K F T C RSS K -⎛⎫-- ⎪⎝⎭===-⎛⎫-- ⎪⎝⎭显然1.2944＜F 0.05(11，11)=2.82 ∴无法拒绝原假设，即i μ具有同方差。
1.D.W.统计量可用来检验（ ），其中ε为0，均值、方差均为常数且无序列相关。
A. 1t t t μρμε-=+ B.1122t t t t μρμρμε--=+++L L C.t t μρε= D.21t t t μρμρε-=++L L 答案：A分析：D.W.检验只适用于一阶自相关。
2.随即干扰项t μ具有一阶自回归形式：1t t t μρμε-=+，其中()0t E ε=，()2t Var εεσ=，则t μ的方差()t Var μ=（ ）A.221εσρ-B.221ερσρ-C.21ρρ- D.2221ρσρ- 答案：A3.研究劳动力在制造业中所占比率变化趋势，据1949-1964年度数据得如下方程：A.Y t =0.4579-0.0041t R 2=0.5484 DW=0.8052B.Y t =0.4786-0.00127t R 2=0.6692 DW=1.82Y 代表劳动比率，t 代表时间。
从DW 判断是否存在自相关？（0.05α=） 解：A ：由题可知：n=1964-1949+1=16 k=1 ∴查表（书P391）可知d L =1.10,d U =1.37 显然，0＜DW=0.8052＜d L =1.10 ∴存在自相关。
B ：由题可知：n=1964-1949+1=16 k=2 ∴查表（书P391）可知d L =0.98,d U =1.54 显然，d U =1.54＜DW=1.82＜4-d U =2.46 ∴无自相关。
分析：4.采用一阶差分模型，克服一阶线性相关问题适用于序列相关ρ=（ ） A.ρ≈0 B.ρ≈1 C.-1＜ρ＜0 D.0＜ρ＜1 答案：B0 4 d L d U 2 4-d U 4-d L 正自相关不确定不确定负自相关无自相关1.存在随机解释变量问题，OLS 估计量（ ）A.无偏、一致B.无偏、不一致C.有偏、但一致D.有偏、不一致 答案：D分析：通常我们讨论的都是小样本问题2.对0112231t t t t t Y X X Y ββββμ-=++++，假设1t Y -与μ相关，为消除相关性，采用工具变量法，先用t Y 关于1t X 与2t X 回归得到t Y ，然后在做0112231ˆt t t t t Y X X Y ββββμ-=++++回归，问：是否可以消除原模型中1t Y -与t μ的相关性？答：可以消除，因为1t X 、2t X 与t μ无关，用t Y 关于1t X 与2t X 回归得到的也与tμt Y 无关，从而估计的1t Y -与t μ无关。
3.在线性回归中，若1X 与2X 存在21X kX =,k 为非零常数，则模型存在（ ） A.异方差 B,多重共线性 C,序列相关 D,设定误差答案：B4.若检验方程F 统计量显著，而t 统计量不显著，则认为出现了多重共线性。
（ ） 答案：√5.若模型存在近似的多重共线性，则最小二乘估计量是无偏、非有效的。
（ ） 答案：√6.存在多重共线性时，模型无法估计。
（ ） 答案：×分析：只有在完全多重共线性时，模型才无法估计1.对于一元回归模型*01t t t Y X ββμ=++，假设解释变量*t X 的实测值有偏误*t t t X X e =+，其中t e 是0均值，无序列相关且*t X 及t μ不相关。
(1)可否把*t t t X X e =-代入原模型，使之变为01t t t Y X ββυ=++后进行估计？t υ为变换后的干扰项(2)进一步假设t μ与t e 之间，以及它们之间无异期相关，则()10t t E X υ-=g 成立吗？t X 与1t X -相关？(3)从(2)看，用什么工具变量变换后的模型进行估计？ 解：(1)由题可知：()01011t t t t t t t Y X e X e ββμβββμ=+-+=+-+ 011t t t X e ββμβ=++- 又∵*t t t X X e =+ ∴t X 与t e 存在相关性∴不能把*t t t X X e =-代入原模型，使之变为01t t t Y X ββυ=++后进行估计。
(2)()()()*111t t t t t t E X E X e e υμβ--⎡⎤=+-⎣⎦g**1111110t t t t t t t t E X X e e e e μβμβ----⎡⎤=-+-=⎣⎦∴成立且t X 与1t X -相关(3) 从(2)看，用1t X -作为工具变量变换后的模型进行估计。
2012年11月21日如果模型中遗漏了重要的解释变量，且被遗漏变量与包含的解释变量相关，则用最小二乘法得到的估计量（ ）A.有偏，非一致B.无偏，一致C.有偏，一致D.无偏，非一致 答案：A解析：本题实质是出现了随机变量问题2012年11月23日一个由209个样本估计解释CEO 薪水的方程12123ˆln 4.590.257ln 0.011ln 0.1580.1810.283Y X X D D D =++++- (15.3) (8.03) (2.75) (1.775) (0.181) (-2.895)其中Y 为年薪水平（单位万元），1X 表示公司年收入（单位万元），2X 表示公司股票收益（万元），123,,D D D 分别为金融业、消费品工业和公用事业。