西南財經(jīng)_計量經(jīng)濟學(xué)期末試題

1、西南財經(jīng)大學(xué)2007 2021學(xué)年第一學(xué)期各 專業(yè)本 科2005級三年級一學(xué)期學(xué) 號 評定成績 分學(xué)生 擔(dān)任教師?計量經(jīng)濟學(xué)?期末閉 卷考試題下述 一- 四 題全作計100分,兩小時完卷 考試日期：試題全文：遵守考場紀律，防止一念之差貽誤終生。題號-一一-二三三四總分得分閱卷 簽名、單項選擇題答案123456789101112131415161718192021222324252627282930、多項選擇題答案12345678910、單項選擇題每題1分，共30分1、以下模型中屬于線性回歸模型是()A.E(YXi)12X'B.E(YXi)1 J 2XC.E(YXi)12%D.YXi1U

2、i22、半對數(shù)模型InY01X中，參數(shù)1的含義是A. X的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量Y的相對變化率B. Y關(guān)于X的彈性C. X的相對變化，引起 Y的期望值絕對量變化D. Y關(guān)于X的邊際變化3、 在模型Y i 2X2t3X31ut的回歸分析結(jié)果報告中，設(shè)F統(tǒng)計量對應(yīng)p值為Pf ,給定顯著性水平0.05,那么以下說確是說明A假設(shè)Pf ，解釋變量X2t對Yt的影響是顯著的B假設(shè)Pf ，解釋變量X2t和X3t對Yt的聯(lián)合影響是顯著的C假設(shè)Pf，那么解釋變量 X2t和X3t對X的影響均不顯著D以上說法均不對4、 對被解釋變量Y個別值作的區(qū)間預(yù)測，不具有的特點是A. 對Y的預(yù)測區(qū)間是隨 XF的變化而

3、變化的B. 對Y的預(yù)測區(qū)間上下限與樣本容量有關(guān)C. 對Y的預(yù)測區(qū)間只決定于隨機擾動Ui的方差D. 對Y的預(yù)測區(qū)間不僅受抽樣波動影響，而且還受隨機擾動項的影響5、對多元線性回歸方程的顯著性檢驗，所用的F統(tǒng)計量可表示為2 .ESS (n k)R (n k)B 、 2RSS (k 1)(1 R ) (k 1)ESS (k 1)RSS (n k) D、ESSRSS (n k)6、通過虛擬變量將屬性因素引入計量經(jīng)濟模型，引入虛擬變量的個數(shù)與D.與被解釋變量無關(guān)A. 樣本容量大小有關(guān)B.與變量屬性無關(guān)C.模型有無截距項有關(guān) 7、關(guān)于可決系數(shù) R2，以下說法中錯誤的選項是A可決系數(shù)R2的定義為被回歸方程已經(jīng)

4、解釋的變差與總變差之比；B R20,1 ；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數(shù)的影響。8、用最小二乘法作回歸分析時提出了古典假定，這是為了A.使回歸方程更簡化B.得到總體回歸系數(shù)的最正確線性無偏估計C. 使解釋變量更容易控制D.使被解釋變量更容易控制9、 有截距項的四元線性回歸模型估計的殘差平方和為e2900，樣本容量為n 35，那么隨機誤差項ut的方差估計量 ?2為A、10B、40C、30D、2010、多元線性回歸分析中，調(diào)整后的可決系數(shù)2R與可決系數(shù)2R之間的關(guān)系A(chǔ)R21 (1可)口B、R2 > R

5、2n k、R22R 1 (111、如果回歸模型違背了無自相關(guān)假定，最小二乘估計量A .無偏的，非有效的B.有偏的，非有效的C .無偏的，有效的D.有偏的，有效的12、設(shè)X1,X2為解釋變量，那么完全多重共線性是1A. X爲 02B. x1eX201 xC. & X2 v 0(v為隨機誤差項)D.為e2 0 213、廣義差分法是對()用最小二乘法估計其參數(shù)A. yt12XtutC. yt12XtB. yt 112Xt 1 ut 1ut D. ytyt 11(1)2(KXt 1) ut4114、在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計值的方差不能正確估計的原因是()A. E(ui2)2 B. E(q

6、Uj) 0(i j) C. EuJ 0 D. E(ui) 015、在DW檢驗中，不能判定的區(qū)域是A. 0 < ddL ,4-dL < d < 4B. du < d < 4-duC. dLdu,4-du < d < 4-dLD.上述都不對16、設(shè) yi2XiUi,Var(Ui)2f(Xi)，那么對原模型變換的正確形式為()A. yi2XiUiXib y1Xiui.f(Xi). f(Xi). f (Xi). f(Xi)1f2(Xi)x2 2f (Xi)uiD.yf(Xi)1 f (Xi)2Xi f (Xi) uif(xj f (Xi)量為0.7454,那么

7、廣義差分變量是()A. yt 0.6273yt1, Xt0.6273xt1b. yt0.7453yt 1 ,xt 0.7453xt 1C. yt 0.2547 yt1,Xt0.2547xt1D.yt 0.05yt 1,xt 0.05xt 118、設(shè)回歸模型為yi12 X2i3 X3iui ,F列說明變量之間具有不完全多重共線性的是()A. 2 x20X30 B 2X20 X3v 0C. 0 x2 0X30 D. 0X20 X3v 017、模型的形式為 y，在用實際數(shù)據(jù)對模型的參數(shù)進行估計的時候，測得DW統(tǒng)計1 2X19、對于有限分布滯后模型在一定條件下，參數(shù)i可近似用一個關(guān)于i的多項式表示i=

8、0 ,1, 2,，k,其中多項式的階數(shù)m必須滿足 20、設(shè)無限分布滯后模型YtoXtiXt 12X tUt滿足庫伊克變換的假定，那么長期影響乘數(shù)為A不能確定B21、關(guān)于自適應(yīng)預(yù)期模型和局部調(diào)整模型，以下說法錯誤的有它們由某種期望模型演變形成的它們最終都可以轉(zhuǎn)換成自回歸模型它們都滿足古典線性回歸模型的所有假設(shè)，從而可直接OLS方法進行估計它們經(jīng)濟背景不同22、大學(xué)教授薪金回歸方程：Yj12D2i 3D3i Xii ,其中Yi大學(xué)教授年薪，Xi教齡,D2i1 男性0 其他 D3i白種人，那么非白種人男性教授平均薪金為 其他B E(YD2iC E(Yi D2i1,D3i0,Xi)0,D3i0,Xi)

9、d1,Xi)(0,D3i1,Xi)11D E(Yi D2iA E(Yi D2i2)Xi3)Xi ；Xi3Xi那么以下那個模型比擬適合Y23、假設(shè)想考察某地區(qū)的邊際消費傾向在某段時間前后是否發(fā)生顯著變化, 代表消費支出；X代表可支配收入；D表示虛擬變量C Yi12D2i3D3iX i i D YiD2i ui24、在分析兩個定性變量對被解釋變量影響的虛擬變量模型中，暗含著一個假定：兩個定性變量是分 別是( )影響被解釋變量的。A.隨機地B.獨立地C.交互地D.固定地25、簡化式模型就是把結(jié)構(gòu)式模型中的生變量表示為( )A. 外生變量和生變量的函數(shù)關(guān)系C. 滯后變量和隨機誤差項的函數(shù)模型26、有以

10、下聯(lián)立方程模型：B. 前定變量和隨機誤差項的函數(shù)模型D. 外生變量和隨機誤差項的函數(shù)模型Ct01(YtTt)0Ct 1u1tIt01(YtTt)2 (Yt 1Tt 1)Mtm0m1Ytu3tYtCtIt GtEtMtKtKt 1It3It 14 Kt 1 u2t那么該模型的前定變量是( )A、 Ct,It,Mt,Yt,KtB、 Gt,Et,Tt ,Tt 1C、 Gt,Et,Tt ,Ct 1,It 1,Kt 1,Tt 1,YtD、 Ct 1,It 1,Kt 1,Tt 1,Yt 127、如果聯(lián)立方程中某個結(jié)構(gòu)方程包含了所有的變量，那么這個方程為(28、而A、29、A 恰好識別B.不可識別假設(shè)時間序

11、列 Yt 是由 Ytt 是獨立同正態(tài)分布 N(0,C.過度識別D .不確定t,t 1,2,L (0) 產(chǎn)生，其中常數(shù) ， t 1 t ,t 1,2,L22) 序列，那么以下說確的是(Yt I(0) B 、 Yt I(1) C、 YtEYt I(0) D 、Yt I(2)假設(shè)兩時間序列 Xt與Y都是隨機游走序列，存在0 使得 X tYt I(0) ，那么以下說確的是( )A、 XtYt 1I(0) B 、XtYt 1I(1) C、 XtYt 1 I (2) D 、無法確定30、修正異方差性或自相關(guān)性的最有效方法是()A. WLS B .廣義差分法 C. ARCH方法D .重新設(shè)定模型二、多項選擇

12、題 (每題 2 分，共 10分)1、對聯(lián)立方程模型參數(shù)的單方程估計法包括 ()A.工具變量法B間接最小二乘法C.完全信息極大似然估計法1952；重建后D二階段最小二乘法 E三階段最小二乘法 2、對我國儲蓄與收入關(guān)系的計量經(jīng)濟模型分成兩個時期分別建模，重建時期是時期是 1978 2007，模型如下：重建時期： 重建后時期：YtYt12 Xt1t34X t2t關(guān)于上述模型，以下說確的是 ()A 13; 24 時那么稱為重合回歸；B 13; 24 時稱為平行回歸；C 13; 24 時稱為共點回歸；D 13; 24 時稱為相異回歸4時，說明兩個模型沒有差異；3、有關(guān)DF檢驗的說確的是()。A、DF檢驗

13、所用統(tǒng)計量t (?)/ ? 中的 ?是 的最小二乘估計量B、DF檢驗統(tǒng)計量t ()/ ? 服從 t 分布、 DF 檢驗是單側(cè)檢驗D、DF檢驗是雙側(cè)檢驗E、DF檢驗的原假設(shè)是“被檢驗時間序列平穩(wěn)4、如果模型中存在異方差現(xiàn)象，那么會引起如下后果A. 參數(shù)估計值有偏B. 參數(shù)估計值的方差不能正確確定D. 預(yù)測精度降低C. 變量的顯著性檢驗失效E. 參數(shù)估計值仍是無偏的A. 加權(quán)最小二乘法B. 科克倫 -奧克特 Cochrane-Orcutt 法C. 普通最小二乘法D. 一階差分法E. 廣義差分法三、判斷分析與簡答題 每題 5分，共 20分1、判斷分析題1聯(lián)立方程的結(jié)構(gòu)式模型與簡化式模型沒有區(qū)別。2隨

14、機擾動項ui和殘差項e是一回事。2、簡答題1簡述阿爾蒙法估計分布滯后模型的根本思想簡述兩階段最小二乘法TSL巳的根本思想四、計算題共40分，1, 2, 4題10分，3題20分?；匕唷⒔y(tǒng)計班、經(jīng)管交叉班做2, 3, 4題,其他班做1 , 2, 3題。1、家庭消費支出Y、可支配收入Xi、個人個財富X2 設(shè)定模型如下：Yi01X 1i2X 2ii回歸分析結(jié)果為：LS / Dependent Variable is YDate 11/27/2007 Time: 21 : 36Sample: 120In eluded observati ons: 20VariableCoeffieie ntStd.

15、ErrorT-StatistieProb.C24.40706.99730.0101X1-0.34010.47850.5002X20.08230.04580.1152R-squared0.981748Mean depe ndent var111.1256Adjusted R-squaredS.D. dependent var31.4289S.E. of regressi onAkaike info eriterion4.1338Sum squared resid342.5486Schwartz eriteri on4.2246Log likelihood-31.8585F-statistieDu

16、rbin-Wats on stat2.4382Prob(F-statistie)0.0001答復(fù)以下問題 、請根據(jù)上表中已有數(shù)據(jù)，填寫表中畫線處缺失結(jié)果注意給出計算步驟 、模型是否存在多重共線性？為什么？2、假設(shè) X 表示在一家分店工作的售貨員人數(shù)，Y 表示這家分店的年銷售額(千元)已經(jīng)求出回歸方程的估計結(jié)果如下：回歸分析系數(shù)標準差t值常數(shù)80.011.3337.06X50.05.4829.12方差分析平方和自由度方差離差來源回歸6828.616828.6殘差2298.82882.1總離差心、9127.429(1) 根據(jù)上述結(jié)果 ,計算修正可決系數(shù)；(2) 在研究中涉及多少家分店 ?(3) 計

17、算F統(tǒng)計量,在0.05顯著性水平下檢驗關(guān)系的顯著性(4) 預(yù)測有 12 名售貨員的某分店的年銷售收入。3、某人依據(jù)消費理論，利用替代價格，欲建立雞肉需求模型。設(shè)定線性模型為YG f PCt，PBtYDt其中，變量YC表示人均雞肉的消費量、PC表示雞肉的零售價格、PB表示牛肉的價格、YD表示居民的可支配收入。在收集美國1951 1994年根本數(shù)據(jù)的根底上，運用Eviews軟件，得到了建模過程中所需的7個中間結(jié)果如表1-表7所示。請依據(jù)自己所理解的計量經(jīng)濟學(xué)建模步驟，對表1-表7的結(jié)果進行分析選擇，并依據(jù)所選的結(jié)果，寫出你理解的計量經(jīng)濟分析報告。Method'Squama01/02/02

18、Timo 衛(wèi)口亡日Srnpls. 1951 1534Iriclucprj Qbst?nratinn' 44YC-C(I)+C(2)*PCSrrJ Errrr r-UfatiMic0(1)66.020557 31 4555已口2 呂陽 2JQOOO.S7324.J-3 UD22R-qLdit?dC.2021Cb/kdli de|.miLlelilS Vct44.3750nAdjusfpd R-squredL ICTHi 忙S D dependent «/sr16.B1FK45.E. of rcgreaaicn15 21'9C4Akaike info critacion5

19、 32T361Sum squared r?siJ9728.0C6SfEw*佗 i?ril sricn-40B460Log hkelihaod-1S12O19Durh i n-at s o n =tat 1Q499QDypelrdtnt Vctii-nLltf. ¥CMethod: Least Squflrco ni417/Tl2 Tiinf TTl 2Flample; 1951 1994Included oh prval iciais 4 4V C-C (1J+C (2)* PC +0 (3)* Y DC'oofficiontStd. Errort StatisticProb

20、.G32.941331.25119126.32S45G.0000C(2)-0 70D954 34099-H 334S41g0.272477 .00693645.906G20.0000Rayuairwd =*84772Mwdri dfjndlnt v=<rI3.37500Adjusted R-sc|ua<Hfl 36J030S D dftpHiHidffnt16 S3S54S E. of reratfiion2 127?57Akaike infocritarion心站藥北Sum -squared re?5irti185 55B?Schwarr criterion4 535597Log

21、 Jikeliho-iLid-94 1D686Dur bin-Waieon tat0 946570DpyndntYCMtfthud:Squrto1聯(lián)員：01/T7rtJ2 Tima 20'30Sample- IFI 1 號日4Included observations: 44V-ariable(.口曰Ifi匚ii曰ntStd. Error1-St-dliBlicFrab.G31 4茹M1陽藥RIS七加MTn ociocPC.729635O.GSO口2口& 1 S9A t00000PB 1141460.0456SB2 45S535 .167YD 2d：dU21LlD.01G447

22、M21Z3BU QUOdR anquansd 98582BMean deperdem var43 37500Adjucld R uijuuruda.986EdOS.D. dupwr'idurit vur16.S3S6-1S E ofgr««-fiion2.DO3702Ak#ik» info criterion4.31370Sum qi Barrel i ps id1右口弼9Schwarz rntiinn4 47ES77Log- likebhaod-曰口 51632F-stati5tic99B 92D7Durbin-Watson stat0.97B759P

23、rob (F-st ati Stic)D. 000000簡單相關(guān)系數(shù)矩陣Ccrrelation MatrixPCPBYDPC1 0000000.239750*0 302744PB :'.2B7501.00X00Q.9427S4YD-0.3027440.3427941 .oxxo表3模型的殘差圖Dopoiident Variable: VUMethod. Least SquaresDale. 01/02/02 Ttme. 20 33SamplPadju5ied). iy5J |iy4Included observations: 43 after ad|dating endporntocl

24、iirjvtid dfter 11 iltjf«ticinsVari ab toCocfliciont£td. Errort StaticticProbC26 7?123136E：£9712On noonPC.1093910.0849501.29358311:心PB0.09028Jo.04e u.2 0G09430 0462YDn ?i?n ?f,n GTR-nl 1n nnnnAW訂日衛(wèi)889O.G63E0911. V23.R-squsrPdn 995IT60Mftrh ctwpArirlprit43 87674Adjusted R-squaredC.93454DS.D. dsp&nderrt varIB.70163S.E. of regression1.2341G2Ak=aike mfo criterion3.3G7&0SSum siiur&d reicJ旳 375S9Suliw<iri. crilfeuon3 572396Log Itk&liho&d-G7 40361F-staiisticDurbin-Watson stM2zi.roee3Prah(F - stat rstic)a.ooonnoInv&rtfri AP Rooi