打印計(jì)量作業(yè)習(xí)題

1、前兩章習(xí)題單選題1 在同一時(shí)間不同統(tǒng)計(jì)單位的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)組合，是（ A 原始數(shù)據(jù) B、時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù) C、時(shí)間序列數(shù)據(jù) D、截面數(shù)據(jù) 2 下列模型中屬于線性模型的有（B ）AY0 ilnXuB、Yo iX2Z u0、Y=3.在一元線性回歸模型中， 樣本回歸方程可表示為：（C ）A、Yt0 1XtutB、YtE（Yt/ X）iC、Y? ? ?XtD、E Yt/Xt01Xt4. 用模型描述現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的原則是（B ）A 以理論分析作先導(dǎo)，解釋變量應(yīng)包括所有解釋變量B 以理論分析作先導(dǎo)，模型規(guī)模大小要適度C 模型規(guī)模越大越好；這樣更切合實(shí)際情況D 模型規(guī)模大小要適度，結(jié)構(gòu)盡可能復(fù)雜5. 回歸分析

2、中使用的距離是點(diǎn)到直線的垂直坐標(biāo)距離。最小二乘準(zhǔn)則是指（C）不應(yīng)作為經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析所用的數(shù)據(jù)。橫截面數(shù)據(jù)C 計(jì)算機(jī)隨機(jī)生成的數(shù)據(jù) D.虛擬變量7 87 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法一般分為以下四個(gè)步驟（B ）A 確定科學(xué)的理論依據(jù)、模型設(shè)定、模型修定、模型應(yīng)用B 模型設(shè)定、估計(jì)參數(shù)、模型檢驗(yàn)、模型應(yīng)用C 搜集數(shù)據(jù)、模型設(shè)定、估計(jì)參數(shù)、預(yù)測檢驗(yàn)D 模型設(shè)定、模型修定、結(jié)構(gòu)分析、模型應(yīng)用8 對樣本的相關(guān)系數(shù)，以下結(jié)論錯(cuò)誤的是（B ）A| |越接近 1，與之間線性相關(guān)程度高B| |越接近 0，與之間線性相關(guān)程與之間線性相關(guān)程度高 C11D0，則與相互 獨(dú)立多選題1 古典線性回歸模型的普通最小二乘估計(jì)量的特性有

3、（nYtY?YtYA、使t 1達(dá)到最小值 B、使t1達(dá)到最小值max Y Y?C、使t t達(dá)到最小值 D、使t 1達(dá)到最小值6.在下列各種數(shù)據(jù)中,A 時(shí)間序列數(shù)據(jù) B. 數(shù)據(jù)ABCD(D )nnYt2Y?tA 無偏性 B、線性性 C.最小方差性 D 一致性 E.有偏性2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)一般包括的內(nèi)容有（ABCD ）A 經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn) B、統(tǒng)計(jì)推斷的檢驗(yàn) C、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的檢驗(yàn) D、預(yù)測的檢驗(yàn) E、 對比檢驗(yàn)簡答題1 運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法研究經(jīng)濟(jì)問題的主要步驟是什么？你是如何理解的？答：1 模型設(shè)定 2 估計(jì)參數(shù) 3 模型檢驗(yàn) 4 模型應(yīng)用選擇變量和數(shù)學(xué)關(guān)系式 -確定變量間的數(shù)量關(guān)系 - 檢驗(yàn)所

4、得結(jié)論的可靠性一一作經(jīng)濟(jì)分析和經(jīng)濟(jì)預(yù)測2 對隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)作了哪些基本（古典）假定？這些假定有何作用？答：1:零均值假定 2:同方差假定 3:無自相關(guān)假定 4:隨機(jī)擾動(dòng)ui與解釋變量Xi不相關(guān) 5 :對隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)分布的正態(tài)性假定。在具備這些假設(shè)條件后，所作出來的估計(jì)具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。3 經(jīng)濟(jì)學(xué)中總體回歸模型和樣本回歸模型的意義是什么？兩者的區(qū)別又是什么？答：總體回歸就是用全部的數(shù)據(jù)做的回歸，相當(dāng)于“事實(shí)”，在很多情況下這是不可實(shí)現(xiàn)的，或許你就做不到總體回歸，所以就要用統(tǒng)計(jì)的方法-抽樣。用樣 本做的回歸就是樣本回歸。在科學(xué)抽樣的基礎(chǔ)上，樣本的數(shù)據(jù)是可以反映總體特 征的，所以就用樣本回歸來替代總體回

5、歸，反映總體數(shù)據(jù)特征。4 假定有如下回歸結(jié)果，Y 2.9611 0.4795Xt其中 Y =我國的茶消費(fèi)量（每天 每人消費(fèi)的杯數(shù)）X =茶的零售價(jià)格（元/公斤），t 表示時(shí)間.（1）這是一個(gè)時(shí)間 數(shù)列回歸還是橫截面序列回歸？ （2）如何解釋截距項(xiàng)的意義，它有經(jīng)濟(jì)含義嗎？如何解釋斜率？你能求出真實(shí)的總體回歸函數(shù)嗎？答：（1）時(shí)間數(shù)列回歸（2）截距表示茶的零售價(jià)在每公斤 0 元時(shí)，我國平均茶消 費(fèi)量為每天每人杯，這個(gè)數(shù)字沒有明顯的經(jīng)濟(jì)意義；（3）茶的零售價(jià)格每公斤變動(dòng)一個(gè)元，平均而言，茶消費(fèi)量反方向變動(dòng)個(gè)杯數(shù)。 （4）不能。原因在于要了解 我國所有人的茶消費(fèi)情況幾乎是不可能的。5 根據(jù)有關(guān)資料完成

6、下列問題：LS 11/12/02ErrorStatisticProb.C_XR-squared_ Mean depe ndent varAdjusted R-squared. depe ndent var.of regressi onAkaike info criteri onSum squared resid Schwartz criterio nLog likelihood - 134.12 F-statisticDurbi n-Watson statProb（F-statistic）（其中：X國民生產(chǎn)總值；Y財(cái)政收入）1 補(bǔ)齊表中的數(shù)據(jù)（保留四位小數(shù)），并寫出回歸分析報(bào)告；Y 858.3

7、1 ?.1XT= 46.04R2R20.99 F=2 解釋模型中回歸系數(shù)估計(jì)值的經(jīng)濟(jì)含義；,858.31,20.10,說明國名生產(chǎn)總值增加一（），財(cái)政收入增加（）。3 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性?？蓻Q系數(shù)已經(jīng)非常接近 1,說明該模型整體上對樣本數(shù)據(jù)SE（2）第三章習(xí)題 單選題3X3tut的回歸分析結(jié)果報(bào)告中，有 F 263489.23，F(xiàn) 的 p 值 0.000000，則表明（C ）A 解釋變量X2t對Yt的影響是顯著的B 解釋變量X3t對Yt的影響是顯著的C 解釋變量X2t和X3t對Y的聯(lián)合影響是顯著的D 解釋變量X2t和X3t對Y的影響是均不顯著2 22、在多元回歸中，調(diào)整后的判定系數(shù)R與判定系數(shù)

8、R2的關(guān)系為（A）2 2 2 2 2 2 2 2A. RvRB .RRC.R=R D .R與 R 的關(guān)系不能確定3 多元線性回歸分析中的 RSS 反映了（ C ）A 應(yīng)變量觀測值總變差的大小 B 應(yīng)變量回歸估計(jì)值總變差的大小C 應(yīng)變量觀測值與估計(jì)值之間的總變差 D.丫丫關(guān)于 X 的邊際變化4 在古典假設(shè)成立的條件下用 OLS 方法估計(jì)線性回歸模型參數(shù)，則參數(shù)估計(jì)量具 有（ C ）的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。A 有偏特性 B.非線性特性 C 最小方差特性 D.非一致性特性5 二元回歸模型中，經(jīng)計(jì)算有相關(guān)系數(shù)RX2X30.9985，則表明（B ）。A、X2和X3間存在完全共線性 B、X2和X3間存在不完全共線性C

9、X2對X3的擬合優(yōu)度等于 D、不能說明X2和X3間存在多重共線性6 關(guān)于可決系數(shù)R2，以下說法中錯(cuò)誤的是（ D ）擬合的好。在給定0.05，t0.025(18)tx46.04t0.025(18)2.101tx46.04,t著。4 可能使用的公式：SE(2)=x22.101，檢驗(yàn)顯著，5（1,18） 4.41F=,F 檢驗(yàn)顯SE(1)x2一2r2y22.n xy1 在模型Yt12X2tt*22A 可決系數(shù)R2的定義為被回歸方程已經(jīng)解釋的變差與總變差之比；B、R ，；C、可決系數(shù)R2反映了樣本回歸線對樣本觀測值擬合優(yōu)劣程度的一種描述；D可決系數(shù)R2的大小不受到回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響。

10、多選題1 古典線性回歸模型的普通最小二乘估計(jì)量的特性有（ABCD ）A 無偏性 B、線性性 C.最小方差性 D 一致性 E.有偏性2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)一般包括的內(nèi)容有 （ABCD）A 經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn) B、統(tǒng)計(jì)推斷的檢驗(yàn)C 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的檢驗(yàn) D、預(yù)測的檢驗(yàn) E、對比檢驗(yàn)判斷正誤1 隨機(jī)誤差項(xiàng) ui與殘差項(xiàng) e 是一回事。（X ）2 在實(shí)際中，一元回歸沒什么用，因?yàn)橐蜃兞康男袨椴豢赡軆H由一個(gè)解釋變量來 解釋。（X ）簡答題1 在多元線性回歸模型估計(jì)中，判定系數(shù) R2可用于衡量擬合優(yōu)度，為什么還要計(jì) 算修正判定系數(shù) R2？答：R2在回歸模型中增加一個(gè)解釋變量后，它不會(huì)減小，而且通常會(huì)變大，所 以

11、R2來判斷具有相同被解釋變量 Y 和不同個(gè)數(shù)解釋變量 X 的回歸模型的優(yōu)勢時(shí) 很不適合，此時(shí)，它不能用于比較兩個(gè)回歸方程的擬合優(yōu)度。而R2變化會(huì)緩慢一些2 經(jīng)濟(jì)學(xué)中總體回歸模型和樣本回歸模型的意義是什么？兩者的區(qū)別又是什 么？答：總體回歸就是用全部的數(shù)據(jù)做的回歸， 相當(dāng)于“事實(shí)”，在很多情況下這是 不可實(shí)現(xiàn)的，或許你就做不到總體回歸，所以就要用統(tǒng)計(jì)的方法-抽樣。用樣 本做的回歸就是樣本回歸。在科學(xué)抽樣的基礎(chǔ)上，樣本的數(shù)據(jù)是可以反映總體特 征的，所以就用樣本回歸來替代總體回歸，反映總體數(shù)據(jù)特征。3 歸模型檢驗(yàn)時(shí)，回歸參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)（t 檢驗(yàn)）和回歸方程的顯著性檢驗(yàn)（F 檢驗(yàn)）的區(qū)別是什么？答：

12、當(dāng) F 檢驗(yàn)通過時(shí)，意味著方程中至少有一個(gè)回歸系數(shù)是顯著的，但是并不一定所有的回歸系數(shù)都是顯著的，這樣就需要通過 T 檢驗(yàn)來驗(yàn)證回歸系數(shù)的顯著 性。計(jì)算題為了解釋牙買加對進(jìn)口的需求，根據(jù) 19 年的數(shù)據(jù)得到下面的回歸結(jié)果：Y? 58.9 .2X1t0.10X2tse =R= R2=0.96 F=其中：Y=進(jìn)口量（百萬美元），X=個(gè)人消費(fèi)支出（美元/年），=進(jìn)口價(jià)格/國內(nèi) 價(jià)格。1、解釋截距項(xiàng)，及 X1和茨系數(shù)的意義；答：當(dāng)個(gè)人消費(fèi)支出和進(jìn)口價(jià)格/國內(nèi)價(jià)格都為 0 的時(shí)候，牙買加的進(jìn)口需求量 為.當(dāng)其它條件不變的情況下，個(gè)人消費(fèi)支出每增加一美元，牙買加的需求量就 增加百萬美元；當(dāng)其他變量不變的情

13、況下，進(jìn)口價(jià)格與國內(nèi)價(jià)格的比例每增加一個(gè)百分比時(shí)，牙買加的需求就減少個(gè)百萬美元。2、丫丫的總離差中被回歸方程解釋的部分，未被回歸方程解釋的部分各為多少 答：被解釋的部分為 96%沒被解釋的部分為 4%3、對回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，并解釋檢驗(yàn)結(jié)果；答:提出原假設(shè)：Ho：12=0,計(jì)算統(tǒng)計(jì)量ESS/k = 0.96/2R2/k2(1 R2)/( n k1)192(X)C.無偏的，有效的 D.有偏的，有效的2、 殘差圖形法方法用于檢驗(yàn)_A_A.異方差性 B.自相關(guān)性C.隨機(jī)解釋變量 D.多重共線性3、 在異方差性情況下，常用的估計(jì)方法是 D_A. 階差分法 B.廣義差分法 C工具變量法 D.加權(quán)最小

14、二乘法4、 如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性，則最小二_ A_A.不確定，方差無限大 B.確定，方差無限大C.不確定，方差最小 D.確定，方差最小5、 簡單相關(guān)系數(shù)矩陣方法主要用于檢驗(yàn)D_A.異方差性 B.自相關(guān)性C.隨機(jī)解釋變量 D.多重共線性6 設(shè)為解釋變量，則完全多重共線性是A_A.x1 x20B.x1eX2021C.x x2v 0（v為隨機(jī)誤差項(xiàng)）D.xeX20二、多選題1、 能夠檢驗(yàn)多重共線性的方法有_ACE_A.簡單相關(guān)系數(shù)矩陣法 B. DW 檢驗(yàn)法C.直觀判斷法 檢驗(yàn)法E.方差擴(kuò)大引子法2、 能夠修正多重共線性的方法有_AD_A.增加樣本容量 B.數(shù)據(jù)的結(jié)合C.變換模型的函數(shù)形式 D.逐步回歸法E.差分模型3、 如果模型中存在異方差現(xiàn)象，則會(huì)引起如下后果_BCDEA.參數(shù)估計(jì)值有偏 B.參數(shù)估計(jì)值的方差不能正確確定C.變量的顯著性檢驗(yàn)失效 D.預(yù)測精