計量經濟學期末試題一

1、云南財經大學計量經濟學課程期末考試卷（一）一、單項選擇題（每小題1分，共20分）1、計量經濟模型是指【】A、投入產出模型B、數(shù)學規(guī)劃模型C、包含隨機方程的經濟數(shù)學模型D、模糊數(shù)學模型2、計量經濟模型的基本應用領域有【】A、結構分析、經濟預測、政策評價B、彈性分析、乘數(shù)分析、政策模擬C、消費需求分析、生產技術分析、市場均衡分析D、季度分析、年度分析、中長期分析3、以下模型中正確的是【】A、Y?1.22 0.87XeB、Y12.34 0.99XC、Y12.34 0.99XeD、Y01X e4、產量x （臺）與單位產品成本y （元/臺）之間的回歸方程為？ = 356 1.5x,這說明【】A、產量每增

2、加一臺，單位產品成本增加 356元B、產量每增加一臺，單位產品成本減少 1.5元C、產量每增加一臺，單位產品成本平均增加 356元D、產量每增加一臺，單位產品成本平均減少1.5元5、以y表示實際觀測值，?表示回歸估計值，則用普通最小二乘法得到的樣本回歸直線?i?0 ?力滿足【】(yiy?i ) = 0B、(y?iy) =0C、 (yi ?i) 0_， 一 2 一D、 (yi y) =06、以下關于用經濟計量模型進行預測出現(xiàn)誤差的原因，正確的說法是【B、只有系統(tǒng)因素D、A、B、C都不對B、n=10,k=3, R2=0.90 _ _ 2_D、n=20,k=5, R0,94IB、 Y B BzLnX

3、i UiD、 LnYi B1 BzLnXi Ui1B、戈里瑟檢驗D、White 檢驗【1不宜用于模型的參數(shù)估計B、 GLSD、廣義差分法k' =6 , n=26 ,顯著水平a =5% ,相應A、只有隨機因素C、既有隨機因素，又有系統(tǒng)因素7、下列模型中擬合優(yōu)度最高的是【2A、n=25,k=4, R2=0.92 2C、n=15,k=2, R2=0.888、下列模型不是線性回歸模型的是：【A、Y Bi B2（1/Xi）C、LnYiBi B2Xi Ui9、以下檢驗異方差的方法中最具一般性是A、Park檢驗C、Goldfeld -Quandt 檢驗10、當模型的隨機誤差項出現(xiàn)序列相關時,A、 O

4、LSC、一階差分法11、已知在D W檢驗中，d=1.03 :的dL=0.98 , du=1.88 ,可由此判斷【A、存在一階正的自相關C、序列無關B、存在一階負的自相關D、無法確定若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數(shù)接近12、在多元線性回歸模型中于1,則表明模型中存在【】A、多重共線性B、異方差性C、序列相關D、高擬合優(yōu)度13、在出現(xiàn)嚴重的多重共線性時，下面的哪個說法是錯誤的【A、估計量非有效B、估計量的經濟意義不合理C、估計量不能通過t檢驗D、模型的預測功能失效14、在模型 Yt0 iXit 2X2tt中X2t是隨機解釋變量，下面不屬于隨機解釋變量問題的是【】A、Cov(X2t, s)0對

5、任意s, tB、Cov(X2t, t) 0Cov(X2t, t) 0但Cov (X2t, s) 0,s t DCov(Xit, t) 015、以下模型中均可以被理解成彈性的是【A、Y XB、Y XC、YAK LD、YMin (,)16、以加法的方式引進虛擬變量，將會改變【】A、模型的截距B、模型的斜率C、同時改變截距和斜率D、誤差項17、將內生變量的前期值作解釋變量，這樣的變量稱為【D、滯后變A、虛擬變量B、控制變量 C、政策變量18、在具體的模型中，被認為具有一定概率分布的隨機變量是【A、內生變量B、 外生變量C、虛擬變量D、前定變量19 、在一個結構式模型中，假如有n 個結構式方程需要識別

6、，其中r 個是過度識別， s 個是恰好識別，t 個是不可識別。r>s>t ， r+s+t=n ，則聯(lián)立方程模型是【】A 、過渡識別B、恰好識別C、 不可識別D 、部分不可識別20 、下列生產函數(shù)中，要素的替代彈性為0 的是【 】A 、線性生產函數(shù)B、 投入產出生產函數(shù)C、 CD生產函數(shù)D、CES生產函數(shù)二、多選題（每題有25個正確答案，多選、少選和錯選均不得分；每題1分,共 5 分）1 、一個模型用于預測前必須經過的檢驗有【】A、 經濟檢驗B 、統(tǒng)計檢驗C、 計量經濟學檢驗D 、預測檢驗E 、實踐檢驗2、由回歸直線?t ?0 ?應估計出來的口信【A 、是一組估計值一組估計值B、 是

7、一組平均值 一組平均值C 、是一個幾何級數(shù)D 、可能等于實際值E 、與實際值y 的離差和等于零3、模型存在異方差性沒被注意而繼續(xù)使用 OLS估計參數(shù)將導致【：B、 估計量非有效D 、 假設檢驗失效A、 估計量有偏和非一致C、 估計量的方差的估計量有偏E、預測區(qū)間變寬4、多重共線性的解決方法主要有【A 、去掉次要的或可替代的解釋變量B 、利用先驗信息改變參數(shù)的約束形式C、變換模型的形式D、 綜合使用時序數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)E、逐步回歸法以及增加樣本容量5、估計聯(lián)立方程模型的單方程方法有【】A、工具變量法B、 間接最小二乘法C、 3LSD、完全信息最大似然法E、二階段最小二乘法三、判斷題（正確的寫“對”

8、，錯誤的寫“錯”每小題 1 分，共5分）【】 1、最小二乘法只有在模型滿足古典假定之下才能使用?！尽?2、在一元線性回歸模型中變量顯著性檢驗與方程顯著性檢驗是等價的?！? 3、可決系數(shù)R2是解釋變量數(shù)的單調非降函數(shù)?！尽?4 、 方 程Y?t 12.44 0.37X t 0.87Yt 1 的 Durbin Watson 統(tǒng) 計 量D.W 2.0041，表明模型不存在序列相關性。5、Granger和Engel獲得2003年諾貝爾經濟學獎，理由是在時間序列模型和協(xié)整理論上的杰出貢獻。四、名詞解釋（每小題3 分，共 121 、完全共線性2、先決變量3、虛假序列相關4、需求函數(shù)的零階齊次性五、簡答題（

9、每小題4 分，共 8 分）1、選擇工具變量的原則是什么？2、虛擬變量的作用是什么？設置的原則又是什么？六、計算與分析題（本題共50分）1、調查得到消費額Y （百元）與可支配收入X （百元）的數(shù)據(jù)如下:Y2.03.23.54.24.65.06.0X5.010.010.015.015.020.020.0要求：（1）估計回歸模型：Yt0iXt山；（2）檢驗回歸系數(shù)是否顯著（匕025（5）=2.5706 ）; （3）預測收入為25百元時的消費。（本題滿分22分）2、搜集25戶居民的可支配收入I、家庭財產A與消費支出CM間的數(shù)據(jù)。以下是Eviews的估計結果：Dependent Variable: CM

10、Method: Least SquaresDate: 12/20/07 Time: 22:50Sample: 1 25Included observations: 25VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C2.8005151.2065482.3210970.0299I1.0628050.03788728.051670.0000A1.0569130.2275114.6455560.0001R-squared0.997426Mean dependent70.76000varAdjusted R-squared0.997192S.D. depen

11、dent var50.49115S.E. of regression2.675554Akaike info criterion4.918357Sum squared resid157.4890Schwarz criterion5.064622Log likelihood-58.47946F-statistic4262.507Durbin-Watson stat1.313753Prob(F-statistic)0.000000要求：（1）寫出回歸方程；（2）寫出調整的可決系數(shù)；（3）對變量進行顯著性檢驗（0.001）。（本題滿分7分）3、依據(jù)能源消費量EQ與能源價格P之間的20組數(shù)據(jù)，以OLS估

12、計EQ關于P的線性回歸，計算殘差序列。然后以殘差的絕對值為被解釋變量，價格為解釋變量建立先行回歸，結果如下：Dependent Variable: EMethod: Least SquaresDate: 12/20/07 Time: 23:31Sample: 1 20Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C14.450073.1772974.5479140.0002P-0.2493000.113945-2.1879020.0421R-squared0.210073Mean dependent8.155260varAdjusted R-squaredS.E. of regressionSum squared residLog likelihoodDurbin-Watson stat據(jù)此可否認為模型存在異方差性(本題滿分7 分)4、 有均衡價格模型：Qd01YQS01PQdQs0.166188S.D. dependent var6.6026656.029111Akaike info criterion6.525716654.3033Schwarz criterion6.625289-63.25716F-statistic4.