計量經濟學習題及答案匯總

1、期中練習題1、回歸分析中使用的距離是點到直線的垂直坐標距離。最小二乘準則是指（2、根據樣本資料估計得出人均消費支出丫對人均收入 X 的回歸模型為lnY?=2.0+0.75lnX-這表明人均收入每增加1%,人均消費支出將增加（）A.0.75B.0.75%C.2D.7.5%3、設 k 為回歸模型中的參數個數，n 為樣本容量。則對總體回歸模型進行顯著性檢驗的可決系數R2之間的關系為（）6、二元線性回歸分析中 TSS=RSS+ESS 則 RSS 的自由度為（）A.1B.n-2C.2D.n-39、已知五個解釋變量線形回歸模型估計的殘差平方和為工et2=800,樣本容量為 46,則隨機誤差項N的方差估計量

2、2為（）A.33.33B.40C.38.09D.201、經典線性回歸模型運用普通最小二乘法估計參數時，下列哪些假定是正確的（）2A.E（u）=0B.Var（Uj）=-jC.E（UiUj）:0D.隨機解釋變量 X 與隨機誤差ui不相關 E.UjN（0,。：）2、對于二元樣本回歸模型丫=或+禺X1+國x2j+e,下列各式成立的有（）ei=0eiX1i=0eiX2i=0A.B.C.DeY=0EZX=0.4、能夠檢驗多重共線性的方法有（）A.簡單相關系數矩陣法 B.t 檢驗與 F 檢驗綜合判斷法C.DW 檢驗法 D.ARCH 檢驗法nA.使J(Yt_Y?)達到最小值t4nB,使 ZYt-吊|達到最小值

3、11nC.使2(Yt-Y)2達到最小值t4nD.使(YY?)2達到最小值t4F 統(tǒng)計量與A.F2R/(n-k)(1-R2)/(k-1)B._2_2R/(1-R)(k-1)/(n-k)C.R22(1-R2)/(n-k)D.2R2/(k-1)2(1-R2)E.輔助回歸法13、設%*為回歸模型的解釋變量，則體現完全多重共線性是（A.x.+X-,=0民超后=02C.x+x7+v=00為隨機誤差頂）D.x+=02IH.調整后的判定基數月二叮劃定系數叱之何的關系敘述不正確的有A.R-叮足均非仇C判斷卷元回狀I模型擬合優(yōu)質時，使用我士D.模型中包含的解解變量個數越多，聲與川就相差越大E,只要模型中包括做距項

4、在內的參數的個數大干I,則左之計算題1、為了研究我國經濟發(fā)展狀況，建立投資（X1,億元）與凈出口（X2，億元）與國民生產總值（Y,億元）的線性回歸方程并用 13 年的數據進行估計，結果如下：Y?=3871.8052.177916X114.051980X2iS.E=（2235.26）（0.12）（1.28）2R=0.99F=582n=13問題如下：從經濟意義上考察模型估計的合理性；（3 分）2二2一一估計修正可決系數R，并對R作解釋；（3 分）在 5%勺顯著性水平上，分別檢3參數的顯著性；在 5 痂著性水平上，檢驗模型的整體顯著性。（t0.025（13）=2.16,FO.O5（2,10）=4.1

5、0）（4分）2、已知某市 33 個工業(yè)行業(yè) 2000 年生產函數為：（共 20 分）Q=ALKeu1 .說明口、P 的經濟意義。（5 分）2 .寫出將生產函數變換為線性函數的變換方法。（5 分）3 .假如變換后的線性回歸模型的常數項估計量為P0,試寫出 A 的估計式。（5 分）4 .此模型可能不滿足哪些假定條件，可以用哪些檢驗（5 分）3、對于人均存款與人均收入之間的關系式與=S+QZ+%,使用美國 36 年的年度數據，得到如下估計模型（括號內為標準差）：=384,105+0.067（151.105）（0.011）F.一:二二（1）1 的經濟解釋是什么？（5 分）（2）（2）0!和的符號是什么

6、？為什么？實際的符號與你的直覺一致嗎？如果有沖突的話，你可以給出可能的原因嗎？（7 分）（3）你對于擬合優(yōu)度有什么看法嗎？（5 分）零顯著不同（在 1%水平下）。同時對零假設和備擇以及拒絕零假設的標準進行陳述。你的結論是什么？（8 分）簡答題：多重共線性的后果有哪些？普通最小二乘法擬合的樣本回歸線的性質?隨機誤差項i產生的原因是什么？一、判斷題（20 分）1 .隨機誤差項i和殘差項 4 是一回事。（）2 .給定顯著性水平口及自由度，若計算得到的 M 值超過臨界的 t 值，我們將接受零假設（）3 .爐工巡儂。（）4 .多元回歸模型中，任何一個單獨的變量均是統(tǒng)計不顯著的，則整個模型在統(tǒng)計上是不顯著

7、的。（）5 .雙對數模型的 R2值可與線性模型的相比較，但不能與對數-線性模型的相比較（）在模型中引入睇秤變星:的多個滯后項容易產生多重:共線性.6簡單線性回歸模型與多元線性回歸模型的基本假定是相印的口7計算題 3 答案：對于人均存款與人均收入之間的關系式（4）檢驗是否每一個回歸系數都與假設，檢驗統(tǒng)計值及其分布和自由度，M=比+6匕+%,使用美國 36 年的年度數據，得到如下估計模型（括號內為標準差）V384105+0X67；（1）/的經濟解釋是什么？（5 分）答：為收入的邊際儲蓄傾向，表示人均收入每增加 1 美元時人均儲蓄的預期平均變化量。（2）。和口的符號是什么？為什么？實際的符號與你的直

8、覺一致嗎？如果有沖突的話，你可以給出可能的原因嗎？（7 分）答：由于收入為零時，家庭仍會有支出，可預期零收入時的平均儲蓄為負，因此 a 符號應為負。儲蓄是收入的一部分，且會隨著收入的增加而增加，因此預期的符號為正。實際回歸式中，6 的符號為正，與預期的一致；但截距項為正，與預期不符。這可能是由于模的錯誤設定造成的。例如，家庭的人口數可能影響家庭的儲蓄行為，省略該變量將對截距項的估計產生影響；另一種可能就是線性設定可能不正確。（3）你對于擬合優(yōu)度有什么看法嗎？（5 分）答：擬合優(yōu)度刻畫解釋變量對被解釋變量變化的解釋能力。模型中化可以解釋儲蓄中 53.8%的變動。（4）檢驗是否每一個回歸系數都與零

9、顯著不同（在 1%水平下）。同時對零假設和備擇假設，檢驗統(tǒng)計值及其分布和自由度，以及拒絕零假設的標準進行陳述。你的結論是什么？（8 分）答：檢驗單個參數采用 t 檢驗，零假設為參數為零，備擇假設為參數不為零。雙變量情形下，在零假設下 t 分布的自由度為”2二36-2二34。由 t 分布表可知，雙側 1%下的臨界值位于 2.750 與 2.704 之間。斜率項計算的 f 值為 0.067/0.011=6.09截距項計算的，值為 384.105/151.105=2.54。可見斜率項計算的 t 值大于臨界值，截距項小于臨界值，因此拒絕斜率項為零的假設，但不拒絕截距項為零的假設。計量經濟學練習題一、單

10、項選擇題（本大題共 20 小題，每小題 1 分，共 20 分）1.弗里希將計量經濟學定義為（）A.經濟理論、統(tǒng)計學和數學三者的結合 B.管理學、統(tǒng)計學和數學三者的結合(151.105)(0.011)肥二0.53853.8%的擬合優(yōu)度表明收入的變C.與回歸值值名不相關 D.與殘差項 e ei不相關8 .判定系數 R R2的取值范圍為（）A.0WR R2W2B.0WR R2W1C.0WR R2W4D.1WR R2W49 .在一元回歸模型中，回歸系數P2通過了顯著性 t t 檢驗，表示（）A.居金 0B.B2吃 0C.P2w0,02=0D.P2=0,久金 010 .根據判定系數 R R 與 F F

11、統(tǒng)計量的關系可知，當 R R2=1 時，有（）A.F=-1B.F=0C.F=1D.F=811 .當存在異方差時，使用普通最小二乘法得到的估計量是（）A.有偏估計量 B.有效估計量C.無效估計量 D.漸近有效估計量12 .懷特檢驗適用于檢驗（）A.序列相關 B.異方差C.管理學、會計學和數學三者的結合D.經濟學、會計學和數學三者的結合2.有關經濟計量模型的描述正確的為（）A.經濟計量模型揭示經濟活動中各個因素之間的定性關系B.經濟計量模型揭示經濟活動中各個因素之間的定量關系，用確定性的數學方程加以描述C.經濟計量模型揭示經濟活動中各個因素之間的定量關系，用隨機性的數學方程加以描述D.經濟計量模型

12、揭示經濟活動中各個因素之間的定性關系，用隨機性的數學方程加以描述3.系統(tǒng)誤差是由系統(tǒng)因素形成的誤差。系統(tǒng)因素是指（）A.那些對被解釋變量的作用顯著，作用方向穩(wěn)定，重復試驗也不可能相互抵消的因素B.那些對被解釋變量的作用顯著，作用方向不穩(wěn)定，重復試驗也不可能相互抵消的因素C.那些對被解釋變量的作用顯著，作用方向不穩(wěn)定，重復試驗相互抵消的因素D.那些對被解釋變量的作用顯著，作用方向穩(wěn)定，重復試驗可能相互抵消的因素4.回歸分析的目的為（）A.研究解釋變量對被解釋變量的依賴關系B.研究解釋變量和被解釋變量的相關關系C.研究被解釋變量對解釋變量的依賴關系D.研究解釋變量之間的依賴關系5.在 X X 與

13、Y Y 的相關分析中（）A.X X 是隨機變量，Y Y 是非隨機變量C.X X 和 Y Y 都是隨機變量6.隨機誤差項是指（）A.不可觀測的因素所形成的誤差B.Y Y 是隨機變量，X X 是非隨機變量D.X X 和 Y Y 均為非隨機變量B.Yi的測量誤差C.預測值 Yj與實際值 Yi的偏差D.個別的 Xi圍繞它的期望值的離差7.按照經典假設，線性回歸模型中的解釋變量應為非隨機變量，且A.與被解釋變量 Y Y 不相關8.與隨機誤差項 U Ui不相關C.多重共線性13 .序列相關是指回歸模型中（）A.解釋變量 X 的不同時期相關C.解釋變量 X 與隨機誤差項 u 之間相關14 .DW 檢驗適用于

14、檢驗（）A.異方差C.多重共線性15.設丫=Po+PiXi，丫=居民消費支出，X X=居民收入，D D=1 代表城鎮(zhèn)居民，D D=0 代表農村居民,則截距變動模型為（）A.Yi=Po+PXi+P2D+5B.丫=（Po+02）+P1Xi+U16 .如果聯立方程模型中兩個結構方程的統(tǒng)計形式完全相同，則下列結論成立的是A.二者之一可以識別C.Xi與它的均值 X 的離差平方和最小 D.殘差 ei的平方和最小4 .反映擬合程度的判定系統(tǒng)數 R2的取值范圍是（）A.0WF2W2B.0WR2W1C.0wF2W45 .在多元線性回歸模型中，加入一個新的假定是（）A.隨機誤差項期望值為零 B.不存在異方差C.不

15、存在自相關 D.無多重共線性6 .在回歸模型丫=31+32X2+33X3+34X4+U 中，如果假設 H）：32w0 成立，則意味著（）B.X2與 Y 無任何關系D.設定誤差B.被解釋變量丫的不同時期相關D.隨機誤差項 u 的不同時期相關B.序列相關D.設定誤差C. Yi=(-0-：1)1XiUiD. Y=Po+PXi+?2DXi+UiB.二者均可識別C.二者均不可識別17.結構式方程過度識別是指（）A.結構式參數有唯一數值C.結構式參數具有多個數值1.同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數據列是A.時間數據C.時序數據2.在 X 與丫的相關分析中（）A.X 是隨機變量，丫是非隨機變量C.X 和丫都是

16、隨機變量3.普通最小二乘準則是（）A.隨機誤差項 Ui的平方和最小D.不確定B.簡化式參數具有唯一數值D.簡化式參數具有多個數值（）B.時點數據D.截面數據B.Y 是隨機變量，X 是非隨機變量D.X 和 Y 均為非隨機變量B.Yi與它的期望值丫的離差平方和最小D.1&F2W4A.估計值居 w0C.回歸模型不成立7.回歸系數進行顯著性檢驗時的,var(?j)D.X2與丫有線性關系t 統(tǒng)計量是（）?jB.jvar（?j）C.E（u2）=。2（常數）D,E（u2）=529,異方差情形下，常用的估計方法是（）A.一階差分法 B,廣義差分法C.工具變量法 D,加權最小二乘法10.若計算的 DW

17、統(tǒng)計量為 0,則表明該模型（）A,不存在一階序列相關 B,存在一階正序列相關C,存在一階負序列相關 D,存在高階序列相關11,模型中包含隨機解釋變量，且與誤差項相關，應采用的估計方法是（）A.普通最小二乘法 B,工具變量法C,加權最小二乘法 D,廣義差分法12.在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數接近（）A.異方差 B,自相關C,多重共線性 D,設定誤差15 .設個人消費函數 Yi=R+p2Xi+%中，消費支出 Y 不僅與收入 X 有關，而且與年齡構成有關，年齡構成可以分為老、中、青三個層次，假定邊際消費傾向不變，該消費函數應引入虛擬變量的個數為（）A.1 個 B.2

18、個C.3 個 D.4 個16 .如果聯立方程模型中兩個結構方程的統(tǒng)計形式完全相同，則下列結論成立的是（）A.二者之一可以識別 B,二者均可識別C,二者均不可識別 D,二者均為恰好識別20.下面關于簡化式模型的概念，不正啊.的是（）A,簡化式方程的解釋變量都是前定變量B,在同一個簡化式模型中，所有簡化式方程的解釋變量都完全一樣C.如果一個結構式方程包含一個內生變量和模型系統(tǒng)中的全部前定變量，這個結構式方程就等同于簡化式方程D,簡化式參數是結構式參數的線性函數2,計量經濟學起源于對經濟問題的（）A.理論研究C,定量研究3,下列回歸方程中一定錯誤.的是（）A.Y=0.30.6XirXY=0.5C.Y

19、=0.9-0.2XirXY=0.5var（?j）8,下列哪種情況說明存在異方差?（）A.E（Ui）=0D.?jvar(?j)B.E(uiuj)=0,iwj1,則表明模型中存在B,應用研究D.定性研究B.Y?i=0.20.7XiXY=0.8D.Yi=0.8-0.6XirxY-0.24 .以 Y 表示實際觀測值，表示預測值，則普通最小二乘法估計參數的準則是（）A.匯(Yi刈)2=0C.匯(YiYJ2最小5 .在對回歸模型進行統(tǒng)計檢驗時，通常假定隨機誤差項 Ui服從（）A.N（0,一）B.t（n-1）C.N（0,o2）D.t（n）6 .已知兩個正相關變量的一元線性回歸模型的判定系數為 0.64,則解

20、釋變量與被解釋變量間的線性相關系數為（）A.0.32B.0.4C.0.64D.0.87 .在利用線性回歸模型進行區(qū)間預測時，隨機誤差項的方差越大，則（）A.預測區(qū)間越寬，精度越低 B.預測區(qū)間越寬，預測誤差越小C.預測區(qū)間越窄，精度越高 D.預測區(qū)間越窄，預測誤差越大8 .對于利用普通最小二乘法得到的樣本回歸直線，下面說法中錯誤.的是（）A.Z2ei=0B.eiw0C.匯 eX=0D.EY=EY?i9 .下列方法中不是,用來檢驗異方差的是（）A.ARCH 僉驗 B.懷特檢驗C.戈里瑟檢驗 D.方差膨脹因子檢驗10 .如果線性回歸模型的隨機誤差項的方差與某個變量 Z 成比例，則應該用下面的哪種方

21、法估計模型的參數?（）A.普通最小二乘法 B.加權最小二乘法C.間接最小二乘法 D.工具變量法11 .如果一元線性回歸模型的殘差的一階自相關系數等于 0.3,則 DW 燒計量等于（）A.0.3B.0.6C.1D.1.412 .如果 dLDW0D.p,D 的 t 統(tǒng)計量依次為(-2.14),(1.23),(0.55),(-3.36),(-3.74),(-6.03),(-0.37)。Y=A 均咖啡消費量，X1=咖啡價格，X=人均可支配收入，入=茶的價格，丁=時間變量，D 為虛擬變量，第 i 季時取值為 1,其余為零。要求：(1)模型中 X,X2,X3系數的經濟含義是什么？(2)哪一個虛擬變量在統(tǒng)計

22、上是顯著的？(3)咖啡的需求是否存在季節(jié)效應？單選ACACCABBADCBDBACCCCDBDDDDDBBCBCDCCCADABDBDDBACCD多選BCDCDEABCDEBCE22n-11、R=1_(1R)=0.78n-k(2)H0：B2=B=0H1：B2、R 至少有一個不為 0F=40R.o5(2,20),拒絕原假設。H0：B2=0H1：B2W0t=2.8t0.025(20)=2.09，拒絕原假設，Yt的系數是統(tǒng)計顯著H0：B3=0HI：B3W0t=3.7t0.025(20)=2.09，拒絕原假設，Pt的系數是統(tǒng)計顯著 2、此模型存在異方差，可以將其變?yōu)椋篩i-=b1+,bX+哥,則為同方

23、差模型Xi2X2Xi2X2Xi2X2Xi2X23、答：(1)Cov(Ui,Uj)=0i 書的古典假設條件不滿足，而其他古典假設滿足的計量經濟模型，稱為自相關性。因為DW=0.3474dL=1.24,D.WX 小于九所以存在自相關，且正相關。(2)自相關產生的影響：OLS 估計量不是最好估計量，即不具有方差最小性；T 檢驗，F 檢驗失效；預測精測下降。Yt-：丫一=b0(1-：)b1(Xt-：X)ut-口人*令 Y=Yt-PYt-1X=XtPXti從而Y*=b(1-P)十X*+Vt這樣模型滿足古典假設，可以進行 OLS 估計S4、答：(1)內生變量有：QD。P外生變量有：YW前定變量有；Yt/Y

24、WQtD0QS-12X-二30Wt=%(2)完備型為：0QD+Q；-+0Yt+0Yy-P?Wt=t_D_S.Qt-Qt+0P+0Yt+0Yt,+0Wt=0(3)識別第一個方程。階條件 KKi=32=1gi-1=2-1=1-Kigi-1 故階條件滿足，方程可識別。秩條件(BT)=10-二201-101-100北）對于消費方程推除的變量數=32）=3（方程個數-1）=2,方程為過度識別*CE分）對于投資方程排除的變量數=行-2）=3（方程個數-1）=2,該方程為過度識別-（2分）六,爆含血用題（本大歌共1小照，9分解XI）該回舊模型支持了偎設.因為價格對效LnP的回歸系數符號為貨說明橋格第提高1%

25、,資本產出率料下降0.10E1兄-3分2）貴本產出率的下降幅度為0.108】乂&0=6.426%（3分）（3）系數0.71茄獲示每單位貴本的勞動力投入懈加1%,麋本產出率增加 d71死%.6 分）(B0To)=1-2R(B0To)=2g-1=2-10R(B0T0)=g1故秩條件滿足，方程可識別.因為KKi=gi-1 故第一個方程為恰好識別.E布單皮用JS本大同黃3小題,每小是7分共21分）36一解乂1）號.=6015.一隊3（2分）（外斜率繆效G,2453袈示地區(qū)生產總值增拄1億元，進口褥求平均堵加0.2453億元.（2分）（31斜串系蚊的，浣計量為1G,616,遠大于臨界水平.腐，糧

26、里應拒飽真實科率系敷為零的慨設，。分）|11工卻。37.設X，=1加。山=/J2分）越型可愫改為。XW1000匕二是+居用+&（$一XID,7。分）180元以內用的回便瘟為匕-禺+區(qū)%+如1000元以上第的回歸模皂為=國一良X+ 島+舟） 園+如 （2分）3a斛消身方程的陽化式方程為G=/+mDi+啊4+防，(3分某中小盧竽等同一普遂產七J-/1-5Lg六、分析總*大總共1小超/。分）怪（DXL的系敢表示中啡價格彈性,凡的系費表示人均可支配收入的彈性，的系收袤樂茶的價格彈性6耨表示夠*價格 E 支配收入，茶的價相1加1%內啡陸求料減少0/6%,增加0.51%田5%.（6分）（Di制4，

27、郎簫一學度洞需：朝I影季&著.-也分）3）因為一、二季度虛報變*商以存在季節(jié)效應.（2分）739 家上市公司績效（NER 與基金持股比例（RATE 關系的 OLS 估計結果與殘差值表如下:DependentVariable:NERMethod:LeastSquaresDate:04/15/07Time:21:25Sample:1739Includedobservations:7397ariab1eCoefficientStdErrort-StatislicProb.C0.097190010555CDOOOORATE0.0034660.0005005.972C040.0000Meande

28、pendentvar0.04487E,EJdepetiiJetit，yr0.238465AkaikeinfocriterionC)Schwarzcriterion11.78570F-statistic2,016S65Prob(F-statistic)殘差值表:ActualIFittedIResidual0.03182口了N7P6O,16091口.口9了421 .計算（1）、（2）、（3）、（4）、（5）劃線處的 5 個數字，并給出計算步驟（保留 4 位小數）。2 .根據計算機輸出結果，寫出一元回歸模型表達式。3 .假設上市公司績效值（NER 服從正態(tài)分布，模型滿足同方差假定條件。（1）作為樣本

29、，739 個上市公司績效值的（NER 分布的均值和方差是多少？當基金持股比例（RATE 為 0.40 時，上市公司績效值條件分布的均值和方差是多少？（方差寫出公式即可）Answer：1 （1）t 統(tǒng)計量二系數估計值-系數原假設/系數的標準誤=0.097190/0.010555=9.2079;（2）R2 與調整后的 R2 存在關系式 p85 公式（3.48）:R2=0.04617（3）表中S.E.ofregression=，Zej/n-k,參看 p91,所以可以得殘差平方和=0.238465*0.238465*737=41.909（4）由 p87 公式（3.51）關于 F 統(tǒng)計量和可絕系數的關系

30、式，得 F 統(tǒng)計量=（739-2）/（2-1）*0.04617/（1-0.04617）=35.678（5）殘差=實際值-擬合值=-0.06545R-squaredAdjusiedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-Watsonstat0.132252O244003-O026484-O0140200.000000口匕S7rN三；了N4NER=0.09720.0035RATE(9.2079)(5.9728)R2=0.0462F=35.678DW=2.02說明：括號中是 t 統(tǒng)計量（1）緊緊圍繞輸出結果，表中膈咖瘋帽

31、。您 2,所以均值為 0.1322；SQ 雌岫懶。2伽,是被解釋變量的標準差，所以方差為（0.244）人 2;（2） 這是一個點預測問題， 將解釋變量值代入回歸方程， 得條件均值=0.0972+0.0035*0.4=0.0986;條件方差的計算復雜些，由理論知識知道被解釋變量的方差和擾動項的方差相等，即叼町）二風4-F二/+桑孝4所以 p53 公式（2.78）*標程乙小就是被解釋變量的條件方差。具體計算根據公式（2.78）,需要知道 x 的均值，這個可以從 p33 公式(2.29)推出，X=(YP1)/P2=(0.13220.0972)/0.0035=10,2、根據樣本資料估計得出人均消費支出

32、丫對人均收入 X 的回歸模型為ln=2.0+0.75lnXi,這表明人均收入每增加 1%,人均消費支出將增加（）A.0.75B.0.75%C.2D.7.5%3、設 k 為回歸模型中的參數個數，n 為樣本容量。則對總體回歸模型進行顯著性檢驗的 F 統(tǒng)計量與可決系數R2之間的關系為（）var(y)=var(u),Xf=0.4,還需要知道匯匯，而系數g2的標準差為SE（色）二-0.0006,分子是-E.ofregression等于 0.2385=(0.2385/0.0006)A2=158006.25,這樣1(王萬一刀尸一b1H1=由nxz所以可以得到就得到=0.2385A2(1+1/739+(0.4

33、-10)人 2/158006.25=0.05691、回歸分析中使用的距離是點到直線的垂直坐標距離。最小二乘準則是指（nA.使Z(Yt-Y?)達到最小值tmnB.使 ZYt-吊|達到最小值11nc.使Z(Yt-Yt)2達到最小值t=1nD.使（丫R）2達到最小值t=16、二元線性回歸分析中 TSS=RSS+ESS 則 RSS 的自由度為（）A.1B.n-2C.2D.n-3差項口的方差估計量 92為（）A.33.33B.40C.38.09D.201、經典線性回歸模型運用普通最小二乘法估計參數時，下列哪些假定是正確的（2A.E(u)=0B.Var(ui)-iC.E(uiuj)0D.隨機解釋變量 X

34、與隨機誤差ui不相關 E.UN（0產：）Y=或+因X1i+阿X2i+q,下列各式成立的有（4、能夠檢驗多重共線性的方法有（A.簡單相關系數矩陣法 B.tC.口吐驗法 D.ARCHE.輔助回歸法設,仁%為kI歸模型的解和變量.則體現完全豕收共線性是A.xt+X,=02.C,x,+x,+v=0(#為隨機誤菜項)2.18、調整后的判定系數聲與判定系數出之間的關系敘述不正確的仃，A.左士H尸均讓負C判斷多元回歸模型擬合優(yōu)度時,使用聲D一模型中包含的解群變聯個數越冬.7V%X就相差越大E.只要模型中包括截即項在內的參數的個數大I,則JTCA，A.FR2/(n-k)ZT2(1-R2)/(k-1)B.FR2

35、/(1_R2)二(k-1)/(n-k)C.F=R22(1-R2)/(n-k)D.R2/(k-1)F-z2(1-R2)9、已知五個解釋變量線形回歸模型估計的殘差平方和為Zq2=800,樣本容量為46,則隨機誤2、對于二元樣本回歸模型A 二ei二0B二A.B.eiXii=0C0X21=0C.DgeiY=0E.XiiX2i）檢驗與 F 檢驗綜合判斷法檢驗法D.xi+=0（3）你對于擬合優(yōu)度有什么看法嗎？(5 分)計算題1、為了研究我國經濟發(fā)展狀況，建立投資（X1，億元）與凈出口（X2,億元）與國民生產總值（Y,億元）的線性回歸方程并用 13 年的數據進行估計，結果如下:Y?=3871.8052.17

36、7916X1i4.051980X2S.E=(2235.26)(0.12)(1.28)2R=0.99F=582n=13問題如下：從經濟意義上考察模型估計的合理性；（3 分）22估計修正可決系數R,并對R作解釋；（3 分）在 5%勺顯著性水平上，分別檢 3參數的顯著性；在 5 痂著性水平上，檢驗模型的整體顯著性。(t0.025(13)=2.16,F0.05(2,10)=4.10)(4 分)2、已知某市 33 個工業(yè)行業(yè) 2000 年生產函數為：（共 20 分）Q=ALKeu說明 8 日的經濟意義。（5 分）寫出將生產函數變換為線性函數的變換方法。此模型可能不滿足哪些假定條件，可以用哪些檢驗（5 分）3、對于人均存款與人均收入之間的關系式與二2+,使用美國 36 年的年度數據，得到如下估計模型（括號內為標準差）：，=3841Q5+Q,067匕(151.105)(0.011)必=0.538（1）P 的經濟解釋是什么？（5 分）實際的符號與你的直覺一致嗎？如果有沖突的話，你可以給出可能的原因嗎？（7 分）5.6.(5