(完整word版)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(龐皓版)期末考試復(fù)習(xí)題(2)答案

1、復(fù)習(xí)題 （2） 答案單項(xiàng)選擇題1、設(shè) ut 、 vt 都是隨機(jī)誤差項(xiàng)，則一階線性自相關(guān)是指（ B ）。A.cov(ut ,us)0(ts) ；B.utut 1vt ；C.ut1ut 12ut2 vtD.ut2ut 1vt。B ）。B. 廣義差分法 ；D. 加權(quán)最小二乘法2、在自相關(guān)情況下，常用的估計(jì)方法是（ A 普通最小二乘法 ；C. 工具變量法 ；薪，Xi為教齡，D2i1=0男性 1， D3i =女性 3i 0（A）。A.(12)Xi；B.1C.(123)Xi ；D. (3、某國(guó)大學(xué)教授的薪金回歸方程為：Yi1 2D2i 3D3 Xi Ui，其中，Yi 為年白種人，則非白種人男性教授的平均薪

2、金為其他Xi；13） Xi。34、 已知模型的形式為 Yt12 X t ut ，在用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的時(shí)候測(cè)得DW 統(tǒng)計(jì)量為0.6453,則廣義差分變量是（ B ）。5、下列說法不正確的是（C )。AYt0.6453Yt 1， Xt0.6453Xt 1 ；B.Yt0.6774Yt 1， Xt0.6774 X t 1 ；C.YtYt 1 ， XtXt 1 ；D.Yt0.05Yt 1，Xt0.05Xt 1 。A. 自相關(guān)是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象；B. 自相關(guān)產(chǎn)生的原因有經(jīng)濟(jì)變量的慣性作用；C. 檢驗(yàn)自相關(guān)的方法有 F 檢驗(yàn)法；D. 修正自相關(guān)的方法有廣義差分法。B ）。B. 加權(quán)最小二乘法；

3、D. Durbin 兩步法。6、在修正自相關(guān)的方法中，不正確的是（A. 廣義差分法；C. 一階差分法；7、將一年四個(gè)季度對(duì)因變量的影響引入到含截距的回歸模型中，則需要引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（ B ）A.4；B.3；C.2；D.1。8、在 DW 檢驗(yàn)中，當(dāng) d 統(tǒng)計(jì)量為 4 時(shí)，表明（ D ）。 A 存在完全的正自相關(guān)；B. 不能判定；C. 不存在自相關(guān)；D. 存在完全的負(fù)自相關(guān)。近似等于（ A ）A.0；B. -1；C.1；D. 4。二、多項(xiàng)選擇題1、檢驗(yàn)序列自相關(guān)的方法是（ C E）。A. F 檢驗(yàn)法；B.White 檢驗(yàn)法；C. DW 檢驗(yàn)法；D. Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法； E

4、.圖形法。9、 已知 DW 統(tǒng)計(jì)量的值接近于2，則樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)2、能夠修正序列自相關(guān)的方法有 （ B C D ）。A. 加權(quán)最小二乘法；B. Cochrane-Orcutt 法；C. 一階差分法；D. 廣義差分法；E. 工具變量法。3、應(yīng)用 DW 檢驗(yàn)方法時(shí)應(yīng)滿足該方法的假定條件， 下列是其假定條件的有 （A B C D E ）。 A 解釋變量為非隨機(jī)的；B. 截距項(xiàng)不為零；C. 隨機(jī)誤差項(xiàng)服從一階自回歸；D. 數(shù)據(jù)無缺失項(xiàng)；E. 回歸模型中不能含有滯后解釋變量。4、隨機(jī)步游序列是 （ A C D ）。A 非平穩(wěn)序列；B. 平穩(wěn)序列；C. 一階單整序列；D. 存在單位根的序

5、列；E. 不存在單位根的序列。判斷題 （判斷下列命題正誤，并說明理由）1、 異方差性、自相關(guān)性都是隨機(jī)誤差現(xiàn)象，但兩者是有區(qū)別的。 對(duì)。異方差的出現(xiàn)總是與模型中某個(gè)解釋變量的變化有關(guān)；自相關(guān)性是回歸模型的隨 機(jī)誤差項(xiàng)之間具有相關(guān)關(guān)系。2、 白噪聲（純粹的隨機(jī)過程）是平穩(wěn)的時(shí)間序列。 對(duì)。因?yàn)闈M足平穩(wěn)的三大條件，即均值不變，方差不變，固定長(zhǎng)度的兩時(shí)期之間的協(xié) 方差不變。3、通過虛擬變量將屬性因素引入計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，引入虛擬變量的個(gè)數(shù)與樣本容量大 小有關(guān)。錯(cuò)。引入虛擬變量的個(gè)數(shù)樣本容量大小無關(guān)，與變量的屬性，模型有無截距項(xiàng)有關(guān)。4、在模型中引入解釋變量的多個(gè)滯后項(xiàng)容易產(chǎn)生多重共線性。對(duì)。在分布滯后模

6、型里多引進(jìn)解釋變量的滯后項(xiàng)，由于變量的經(jīng)濟(jì)意義一樣，只是時(shí) 間不一致，所以很容易引起多重共線性。5、 設(shè)回歸方程為 Y?t 171.4412 0.9672Xt 。t =（ -7.4809） （ 119.8711）2R2 0.9940 DW 0.2316由于有很好的擬合優(yōu)度，不存在偽回歸。錯(cuò)。 可能存在偽回歸，從經(jīng)驗(yàn)判斷，因?yàn)镽2 DW 。四、計(jì)算題1. 設(shè)某地區(qū)居民的年消費(fèi)支出為 Y （單位：萬元） ，可支配收入為 X （單位：萬元） ，隨 機(jī)調(diào)查了 10 個(gè)家庭的年消費(fèi)支出與可支配收入情況后，用 OLS 進(jìn)行回歸分析，設(shè)總體回歸模型為：YXi ui, Eviews的估計(jì)結(jié)果如下:Depend

7、ent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/20/09 Tifre: 07:41Sample: 110Included observations: 10VariableCoefficientStd. Errort-StatisticFrob.C5 6848485.3114241.0703060.3157X0 7030300.02959923.751500 0000Rsquared0586017Msan dependent var125.2000Adjusted R-squared0.984269S.D. deperdentvar42.871 S.E

8、. of regression5.376999Akaike unfo criternon6.378994Sum squared resid231.2970Schwarz criterion6.439511Log likelihood-29,89497F-statiistic564.1337Durbin-Watson stat2.187414Prob(F-statistic)0.300000(1) 寫出樣本回歸方程的表達(dá)式;(2) 檢驗(yàn)截距 和斜率回歸系數(shù)的顯著性(顯著性水平為 10%)；(3) 解釋斜率回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義；(4) 解釋F檢驗(yàn)的結(jié)果；(5) 決定系數(shù)(也稱“可決系數(shù)”)為多少？解釋其含義；(6) 某家庭的年可支配收入為 3萬元，估計(jì)其年消費(fèi)支出為多少？(7) 是否需要修正回歸模型？如需修正，寫出修正后的總體回歸模型？(8) 是否需要作異方差檢驗(yàn)？為什么？(本小題20分)答：(1)樣本回歸方程的表達(dá)式為： Y 5.685 0.703Xi ；(2) 對(duì)于截距，因?yàn)閜值=0.3157> 0.1,所以不顯著；對(duì)于斜率回歸系數(shù) ，因?yàn)閜值=0.0000 < 0.1,所以顯著；(3) 的經(jīng)濟(jì)含義是：可支配收入每增加1萬元，消費(fèi)支出約增加 0.7萬元；(4) 由于F值為564.13，其p值為0 .000 < 0.1，說明回歸方程整體