計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試卷及答案

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末考試試卷（A）（課程代碼：070403014）1計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)通常包括隨機(jī)誤差項(xiàng)的序列相關(guān)檢驗(yàn)、異方差性檢驗(yàn)、解釋變量的多重共線性檢驗(yàn)。2. 普通最小二乘法得到的參數(shù)估計(jì)量具有線性，無偏性，有效性統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。3.對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型作統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)包括_擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、方程的顯著性檢驗(yàn)、變量的顯著性檢驗(yàn)。4.在計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模時(shí)，對(duì)非線性模型的處理方法之一是線性化，模型線性化的變量變換形式為Y*=1/Y X*=1/X，變換后的模型形式為Y*=+X*。5.聯(lián)立方程計(jì)量模型在完成估計(jì)后，還需要進(jìn)行檢驗(yàn)，包括單方程檢驗(yàn)和方程系統(tǒng)檢驗(yàn)。1計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分為單方程模型和（C）。A.隨機(jī)方程模型 B

2、.行為方程模型C.聯(lián)立方程模型 D.非隨機(jī)方程模型2經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的工作程序（B）A.設(shè)定模型，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，估?jì)模型，改進(jìn)模型B.設(shè)定模型，估計(jì)參數(shù)，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停瑧?yīng)用模型C.估計(jì)模型，應(yīng)用模型，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，改進(jìn)模型D.搜集資料，設(shè)定模型，估計(jì)參數(shù)，應(yīng)用模型3對(duì)下列模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)，哪一個(gè)模型通常被認(rèn)為沒有實(shí)際價(jià)值的（B）。A.（消費(fèi)）（收入）B.（商品需求）（收入）（價(jià)格）C.（商品供給）（價(jià)格）D.（產(chǎn)出量）（資本）（勞動(dòng)）4.回歸分析中定義的（B）A.解釋變量和被解釋變量都是隨機(jī)變量B.解釋變量為非隨機(jī)變量，被解釋變量為隨機(jī)變量C.解釋變量和被解釋變量都為非隨機(jī)變量D.解釋變量為隨機(jī)變量，被解

3、釋變量為非隨機(jī)變量5.最常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)準(zhǔn)則包括擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、變量的顯著性檢驗(yàn)和（A）。A.方程的顯著性檢驗(yàn) B.多重共線性檢驗(yàn) C.異方差性檢驗(yàn) D.預(yù)測(cè)檢驗(yàn)6.總體平方和TSS、殘差平方和RSS與回歸平方和ESS三者的關(guān)系是（B）。A.RSS=TSS+ESS B.TSS=RSS+ESS C.ESS=RSS-TSS D.ESS=TSS+RSS7.下面哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的（C）。A. B. C. （是不是x前的符號(hào)應(yīng)該和R前面的一致？)D. 8.產(chǎn)量（X，臺(tái)）與單位產(chǎn)品成本（Y，元/臺(tái)）之間的回歸方程為，這說明（D）。 A.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本增加356元 B.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本

4、減少1.5元 C.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均增加356元 D.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元9.在雙對(duì)數(shù)線性模型中，參數(shù)的含義是（D）。A.Y關(guān)于X的增長量 B.Y關(guān)于X的發(fā)展速度 C.Y關(guān)于X的邊際傾向 D.Y關(guān)于X的彈性10.戈德菲爾德匡特檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)（A）。A.異方差性 B.多重共線性 C.序列相關(guān) D.設(shè)定誤差11.若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在一階自回歸形式的序列相關(guān)，則估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)采用（C）。 A.普通最小二乘法 B.加權(quán)最小二乘法C.廣義差分法 D.工具變量法12.用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW統(tǒng)計(jì)量的取值范圍是(D)。A.0DW1 B.1DW1 C.2DW2 D

5、.0DW413.根據(jù)樣本資料建立某消費(fèi)函數(shù)如下：，其中C為消費(fèi)，x為收入，虛擬變量，所有參數(shù)均檢驗(yàn)顯著，則城鎮(zhèn)家庭的消費(fèi)函數(shù)為(A )。A. B. C. D. 14.對(duì)于模型，為了考慮“地區(qū)”因素（北方、南方），引入2個(gè)虛擬變量形成截距變動(dòng)模型，則會(huì)產(chǎn)生（C ）。A.序列的完全相關(guān) B.序列的不完全相關(guān)C.完全多重共線性 D.不完全多重共線性15.（B）是具有一定概率分布的隨機(jī)變量，它的數(shù)值由模型本身決定。 A.外生變量 B.內(nèi)生變量 C.先決變量 D.滯后變量16.簡(jiǎn)化式模型就是把結(jié)構(gòu)式模型中的內(nèi)生變量表示為（B）。 A.外生變量和內(nèi)生變量的函數(shù)關(guān)系 B.先決變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型 C.

6、滯后變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型 D.外生變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型17.簡(jiǎn)化式參數(shù)反映其對(duì)應(yīng)的解釋變量對(duì)被解釋變量的（B）。A.直接影響 B.直接影響與間接影響之和C.間接影響 D.直接影響與間接影響之差18.如果一個(gè)模型中的（B）隨機(jī)方程都是可以識(shí)別的，則認(rèn)為該聯(lián)立方程模型系統(tǒng)是可以識(shí)別的。A.一個(gè) B.所有 C.二個(gè) D.三個(gè)或以上19.如果聯(lián)立方程中一個(gè)隨機(jī)方程具有多組參數(shù)估計(jì)量，則稱該隨機(jī)方程為（C）。A.不可識(shí)別 B.恰好識(shí)別 C.過度識(shí)別20.聯(lián)立方程模型中，如果某一個(gè)方程具有一組參數(shù)估計(jì)量，則該方程為（B）。A.不可識(shí)別 B.恰好識(shí)別C.過度識(shí)別 D.模型可識(shí)別1經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的應(yīng)

7、用方向是（ABCD）。A.用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè) B.用于經(jīng)濟(jì)政策評(píng)價(jià) C.用于結(jié)構(gòu)分析 D.用于檢驗(yàn)和發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論 E.僅用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析2.下列哪些形式是正確的（BEFH）。A. B. C. D. E. F. G. H.I. J.3.異方差性的檢驗(yàn)方法有(AB)。A.圖示檢驗(yàn)法 B.戈里瑟檢驗(yàn) C.回歸檢驗(yàn)法 D.DW檢驗(yàn)4.與單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型相比，聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的特點(diǎn)是（ADF）。A.適用于某一經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的研究B.適用于單一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的研究C.揭示經(jīng)濟(jì)變量之間的單項(xiàng)因果關(guān)系D.揭示經(jīng)濟(jì)變量之間相互依存、相互因果的關(guān)系E.用單一方程來描述被解釋變量和解釋變量的數(shù)量關(guān)系F.用一組方程來描

8、述經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)內(nèi)生變量和外生變量（先決變量）之間的數(shù)量關(guān)系5.下列哪些變量屬于先決變量（CD）。 A.內(nèi)生變量 B.隨機(jī)變量 C.滯后內(nèi)生變量 D.外生變量 1、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。2、DW 檢驗(yàn)中的d 值在0 到4 之間，數(shù)值越小說明模型隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)錯(cuò)度越小，數(shù)值越大說明模型隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)度越大。錯(cuò)3、在經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析中，模型參數(shù)一旦被估計(jì)出來，就可將估計(jì)模型直接運(yùn)用于實(shí)際的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析。錯(cuò)4、多重共線性問題是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)違背古典假定引起的。 錯(cuò) 5、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) 6、如果聯(lián)立方程模型中

9、某個(gè)結(jié)構(gòu)方程包含了所有的變量, 則這個(gè)方程不可識(shí)別。正確7、 在實(shí)際中，一元回歸幾乎沒什么用，因?yàn)橐蜃兞康男袨椴豢赡軆H由一個(gè)解釋變量來解釋。錯(cuò)8、在異方差性的情況下，若采用Eviews 軟件中常用的OLS 法，必定高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。錯(cuò)9、聯(lián)立方程組模型根本不能直接用OLS 方法估計(jì)參數(shù)。錯(cuò)10、由間接最小二乘法與兩階段最小二乘法得到的估計(jì)量都是無偏估計(jì)。 錯(cuò)誤1.（10分）對(duì)于簡(jiǎn)單宏觀經(jīng)濟(jì)模型 ，其中表示居民消費(fèi)總額，表示投資總額，表示國內(nèi)生產(chǎn)總值，表示政府消費(fèi)額； 指出模型中的內(nèi)生變量、外生變量和先決變量；（3分）用秩條件和階條件判別該聯(lián)立方程每一個(gè)結(jié)構(gòu)方程的識(shí)別性以及整個(gè)模型系統(tǒng)的識(shí)別

10、性；（5分）分別提出可以識(shí)別的結(jié)構(gòu)式方程的恰當(dāng)?shù)墓烙?jì)方法。（2分）2.（22分）Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/27/06 Time: 17:18Sample: 1978 1998Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C47.945984.0971830.0006X0.8423130.0049650.0000R-squared    Mean dependent

11、 var1539.000Adjusted R-squared    S.D. dependent var1343.653S.E. of regression    Akaike info criterion10.06211Sum squared resid23819.85    Schwarz criterion10.16158Log likelihood-103.6521    F-statisticDurbin-Watson sta

12、t1.363358    Prob(F-statistic)0.000000（1）寫出上表中的中文名稱。（10分）（2）根據(jù)上表已有數(shù)據(jù)計(jì)算上表空缺處的數(shù)據(jù)。（12分）R-squared 0.999340Adjusted R-squared 0.999306S.E. of regression 35.40729F-statistic 28782.75Std. Error 11.70218 t-Statistic 169.65483.（18分）為了分析我國居民家庭電力消耗量(y)與可支配收入(x2)以及居住面積(x1)的關(guān)系，收集19851997年相關(guān)數(shù)據(jù)

13、，用Eviews作如下統(tǒng)計(jì)結(jié)果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/27/06 Time: 17:33Sample: 1985 1997Included observations: 13VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-125.35308.362488-14.989920.0000X12.8085951.6059941.7488200.1109X20.4408500.0613167.1897490.0000R-squared0.990916

14、60;   Mean dependent var53.34615Adjusted R-squared0.989100    S.D. dependent var27.26563S.E. of regression2.846668    Akaike info criterion5.129350Sum squared resid81.03519    Schwarz criterion5.259723Log likelihood-30.34077&

15、#160;   F-statistic545.4382Durbin-Watson stat1.338435    Prob(F-statistic)0.000000Y,x1,x2之間的相關(guān)系數(shù)矩陣如下：YX1X2Y 1.000000 0.971576 0.994051X1 0.971576 1.000000 0.963124X2 0.994051 0.963124 1.000000懷特異方差檢驗(yàn)結(jié)果如下：White Heteroskedasticity Test:F-statistic1.564589    Probability0.273095Obs*R-squared5.706031