研究生計量經(jīng)濟學(xué)模擬精彩試題及問題詳解

1、實用標(biāo)準(zhǔn)得分評閱人1.某商品需求函數(shù)為yi暨南大學(xué)考試試卷教 師 填 寫20010 - 2011 學(xué)年度第 1學(xué)期課程名稱：計量經(jīng)濟學(xué)_ _授課教師姓名：_考試時間:_2011_年_1_月=日課程類別必修V選彳考試方式開卷閉卷，考生填寫學(xué)院（校）專業(yè)班（級）姓名學(xué)號題號一一三四五六七八九十總分得分一、單項選擇題（將正確的選項填在括號內(nèi)，共 10 小題，每小題2分，共20分）=b0 +b1Xi +U1,其中y為需求量，x為價格。為了考慮“地區(qū)”（農(nóng)村、城市）和“季節(jié)”（春、夏、秋、冬）兩個因素的影響，擬引入虛擬變量，則應(yīng)引入虛擬變量的個數(shù)為 B A 2B 4C 5D 6.假設(shè)某需求函數(shù)為yi =

2、b。+biXi +5,為了考慮“季節(jié)”因素（春、夏、秋、冬四個不同的狀態(tài)），引入4個虛擬變量形式形成截距變動模型，則模型的【D】A參數(shù)估計量將達(dá)到最大精度B參數(shù)估計量是有偏估計量C參數(shù)估計量是非一致估計量D參數(shù)將無法估計.設(shè)y表示居民的消費支出，x表示居民的可支配收入，二者之間的真實關(guān)系可表小為C A % = ?0 噓B E（yt）0 iXt文案大全暨南大學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)試卷考生姓名、學(xué)號:C yt = f (xj UtDyt = ：0 ：1Xt.下面屬于時間序列數(shù)據(jù)的是 A A 1991-2003年各年某地區(qū)20個鎮(zhèn)的平均工業(yè)產(chǎn)值B 1991-2003年各年某地區(qū)20個鎮(zhèn)的各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值C某年某地

3、區(qū)20個鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計數(shù)D某年某地區(qū)20個鎮(zhèn)各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值.經(jīng)驗認(rèn)為，某個解釋變量與其他解釋變量間多重共線性嚴(yán)重的情況是這個解釋變量的VIFC A大于1 B 小于1C大于10 D 小于10.下列哪種方法不是檢驗異方差的方法【 D】A戈德菲爾特一一匡特檢驗B懷特檢驗C戈里瑟檢驗D方差膨脹因子檢驗.令4和凡是參數(shù)日的兩個無偏的估計量，它們互相獨立，其方差分別為 2和4。要使得夕=c +C2?是參數(shù)日的無偏的方差最小的估計量，則【C】A c1=3/4c2 =1/4Bg=1/5c2 =1/9C c1=2/3c2 =1/3Dc1 =4/7c2 =3/5.如果模型包含有隨機解釋變量，且與隨機誤差項不獨立也

4、不線性相關(guān)，則普通最小二乘估計量和工具變量估計量都是CA無偏估計量 B有效估計量C一致估計量D最佳線性無偏估計量.在小樣本情況下，對回歸模型yt = P0 +3xt +ut進(jìn)行統(tǒng)計檢驗時，通常假定Ut服從C 2A N (0,叼)B t(n-2)第2頁共11頁暨南大學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)試卷考生姓名、學(xué)號:C N （0,仃 .如果一個虛擬假設(shè)不被拒絕，它就是真實的?！綳 2.在一個含有截距項的回歸模型中，使用最小二乘法計算出的殘差總和必定等 3.自相關(guān)出現(xiàn)時，通常計算的預(yù)期值的方差就不是有效的?！?V】 .如果模型y =典+FiXii +l?2X2i 十+K4 +3滿足經(jīng)典線性回歸模型的基本 假定，則在零

5、假設(shè)3=0下，統(tǒng)計量邛/4舌）（其中s（民）是Pj的標(biāo)準(zhǔn)誤差） 服從t （n-2）分布X 5. DWfc0和4之間取值，數(shù)值越小說明正相關(guān)程度越大，數(shù)值越大說明負(fù)相關(guān)程 度越大?！綳 16.用一階差分變換消除自相關(guān)是假定自相關(guān)系數(shù)為 -1。【，】7.當(dāng)計量經(jīng)濟學(xué)模型出現(xiàn)異方差性，其普通最小二乘法參數(shù)估計量仍具有無偏性，但不具有有效性?！綱】8.決定系數(shù)是指回歸平方和占?xì)埐钇椒胶偷谋戎??！緓 19.如果戈德菲爾特一一匡特檢驗顯著，則認(rèn)為序列相關(guān)問題是嚴(yán)重的。X 10.選擇的工具變量只要滿足和隨機誤差項不相關(guān)，即使和原來要代替的解釋變第3頁共11頁）D t（n）.要使最小二乘法的估計量滿足無偏性需

6、要滿足的條件是【D】A正態(tài)性B無自相關(guān)C同方差D零均值,錯的打、”得分 評閱人 二、判斷題（對的打“一 題，每小題2分，共20分）暨南大學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)試卷考生姓名、學(xué)號:量相關(guān)程度很低，得到的最小二乘估計量也是一致的得分評閱人三、簡答題（共6小題，每題5分，共30分）1.在多元線性回歸分析中，為什么用修正的決定系數(shù)衡量估計模型對樣本觀測值的擬合優(yōu)度？（5分）在應(yīng)用過程中，人們發(fā)現(xiàn)隨著模型中解釋變量的增多多重決定系數(shù) R2的值往 往會變大。有些解釋變量對被解釋變量的影響很小， 增加這些解釋變量對減小殘 差平方和沒有多大用處。由估計式?2 =工e 知,引入的解釋變量數(shù)目越多，n 一 k 一 1k越大

7、，如果引入的解釋變量不能顯著減小 I的話，夕2的值將變大。而2的 增大對于推測總體參數(shù)估計區(qū)間還是對預(yù)測區(qū)間的估計都意味著精確度的降低， 因此不重要的解釋變量不應(yīng)該引入。于是引入修正的樣本決定系數(shù)R2 （3分）2 ._9 x et / n - k -1R2 =1 工（yt - y） /n -1當(dāng)增加一個對因變量有較大影響的解釋變量時，殘差平方和工et2減小比（n -k -1）的減小更顯著時，修正系數(shù) R2才會增加。（2分）.設(shè)公司職員的年薪（y）與工齡（x）和學(xué)歷（D）有關(guān)。學(xué)歷分成三種類型：大專 以下、本科、研究生（一個定性因素，三個不同屬性）。為了反映“學(xué)歷”這個 定性因素的影響，有人建議

8、對虛擬變量 D做如下設(shè)置，D=0時，代表大專以下，D=1時，代表本科，D=2時，代表研究生，yt =b0+b,xt +aDt+ut請問該設(shè)置方法可行嗎？試說明理由。（5分）不可行，（2分）因為如果采用如下方式設(shè)置虛擬變量，可以得出三個反映不同學(xué)歷的方程如下：大專以下yt=bo+bxt+ut ,本科yt=+ bo+ bxt + ut,研 究生yt =2a +b0 +b1xt十5,這樣實際上人為的設(shè)定三個層次的差異是一樣的, 即大專與本科的差異和本科與研究生的差異是一樣的，這種人為的限制不合適， 因此該設(shè)置方法不可行。（3分）.關(guān)于隨機誤差項的經(jīng)典假設(shè)條件的內(nèi)容是什么，為什么要對回歸模型規(guī)定經(jīng) 典

9、假設(shè)條件？ （5分）假設(shè)1零均值假定 即在給定xt的條件下，隨機誤差項ut的數(shù)學(xué)期望為零第4頁共11頁暨南大學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)試卷考生姓名、學(xué)號:E(uJ =0假設(shè)2同方差假定。誤差項ut的方差與t無關(guān)，為一個常數(shù)222Var(ut) -E(ut -E(uJ)2 -E(ut )假定3無自相關(guān)假定即不同的誤差項ut和us相互獨立即 Cov(ut, us) =0假定4解釋變量Xt與隨機誤差項ut不相關(guān)假定Cov(ut,Xt) =E(ut - E(ut)(xt - E(xt) =0只有具備這些假設(shè)，我們用最小二乘法估計出的估計量才具有良好的性質(zhì)。(2分)4.考慮如下模型：yt =b0+b1xt +ut ,

10、 t = 1,2,，n其中y代表消費，x代表收入, n、(xt -x)(yt -y)我們知道最小二乘估計量 b? = J在滿足經(jīng)典假定的條件下是無y (xt -x)2 11偏的，試問估計量“ 二至二也是無偏的嗎，請論證你的理由？你還能找到其他的 x2 x1無偏估計量嗎？ ( 5分)因此是無偏的估計量(2分)E(： )二 E(1)二 (八2一北1 32)由于x2 - xix2 - xi=b1m” (xt -x)(yt 一 y)估計量R =0m, m n T仍是無偏的，因此 m取2, 3至U n-1時 (% -x)2 t Wmx (xt -x)(yt - y)H =都是無偏的估計量。(3分)x (

11、xt -x)211第5頁共11頁暨南大學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)試卷考生姓名、學(xué)號:.為什么用最小二乘法算出來的參數(shù)估計量 和總體的真實參數(shù)b有差異，是 因為我們使用的是樣本數(shù)據(jù)嗎，是用樣本推斷總體產(chǎn)生的嗎，如果我們使用的數(shù) 據(jù)是總體的數(shù)據(jù)，是用總體的數(shù)據(jù)來建立回歸方程，那么用最小二乘法算出來的 估計量和總體的真實參數(shù)就沒有差異嗎，說出你的觀點。 （5分）首先最小二乘法算出來的參數(shù)估計量 B和總體的真實參數(shù)b有差異并不都是由于樣本去推推斷總體產(chǎn)生的，并不都是因為總體和樣本之間的差異產(chǎn)生的。（2分）最小二乘估計量8和總體的真實參數(shù)b的差異來自于因變量y與自變量x的 關(guān)系的不確定性，因為y與x的關(guān)系是由隨機函數(shù)

12、Y = XB+U確定的，最小二乘 估計量可以表示為 g= B+（XX）,XU ,它是一個隨機變量，它的不確定或者說 與參數(shù)真實值B的差異來自隨機誤差項U。（3分） TOC o 1-5 h z .多重共線性對最小二乘估計量造成的影響是什么？ （5分）多重共線性是多元回歸模型可能存在的一類現(xiàn)象，分為完全共線與近似共線兩類。模型的多個解釋變量間出現(xiàn)完全共線性時，模型的參數(shù)無法估計。（2分）更多的情況則是近似共線性，這時，由于并不違背所有的基本假定，模型參數(shù)的 估計仍是無偏、一致且有效的，但估計的參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差往往較大，從而使得t-得分評閱人統(tǒng)計值減小，參數(shù)的顯著性下降，導(dǎo)致某些本應(yīng)存在于模型中的變量被

13、排除， 甚 至出現(xiàn)參數(shù)正負(fù)號方面的一些混亂。 顯然，近似多重共線性使得模型偏回歸系數(shù) 的特征不再明顯，從而很難對單個系數(shù)的經(jīng)濟含義進(jìn)行解釋。（3分）四、分析題（共5小題，每題10分，任選三道做，共30分）.假設(shè)調(diào)查了 100戶家庭，其收入（x,百元）與消費（y,百元）資料如下表所 示，依據(jù)表中資料建立消費y對收入x的線性回歸方程，其估計結(jié)果如下：VariableCoefficientStd. Error bStatisticProb.C2.3886700.6602353.6179120.0068X0.1915130,0213358,9766560.0000R-sqjared0.909687Me

14、an dependert var8.DOOOOOAdjusted R-s-quared0,898397S.D, dependent var2 108185S.E. of regression0.671988Akaike info criterion2.219703Sum squared resid3.B12539Schwarz criterion2 280220Log likelihood-9.098514F- statistic80,58036Durbin-Watson stat1.710991Prob(F-statistic)0.000019（1）建立消費y對收入x的回歸直線（2分）（2）

15、說明回歸直線的代表性及解釋能力（2分）（3）在95%勺置信度下檢驗參數(shù)的顯著性（2分）（4）如果有某個經(jīng)濟理論認(rèn)為消費的邊際傾向 （回歸模型中收入x前面的系數(shù)）第6頁共11頁暨南大學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)試卷考生姓名、學(xué)號:是0.14 ,你認(rèn)為這個理論成立嗎？ （ 4分）解答：建立的消費y對收入x的回歸直線方程為：Y =2.388670+0.191513*X根據(jù)我們得到的樣本決定系數(shù)為0.8984可以說明我們建立的回歸直線的代表性和解釋能力是比較好的。根據(jù)我們從軟件中計算出來的斜率系數(shù)的 t統(tǒng)計值為8.9767 ,同時其對應(yīng)的p 值幾乎為0,所以可以在5%勺顯著水平下才!絕該參數(shù)為0的原假設(shè)，認(rèn)為該解釋

16、變量家庭收入對消費是有顯著影響的。為了檢驗這個理論成立與否，我們先假設(shè)這個理論成立，于是可以設(shè)計出如下 的統(tǒng)計量t?-b 0.19-0.14z - - 2.38s0.021由于樣本數(shù)為100,是個大樣本，所以這個統(tǒng)計量服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，在 5%勺顯 著性水平下，臨界值為1.96,由于算得的樣本統(tǒng)計量為 2.3大于臨界值，所以 拒絕消費的邊際傾向（回歸模型中收入 x前面的系數(shù)）是0.14的原假設(shè)，認(rèn)為 這個理論不成立。.根據(jù)某地區(qū)職工平均消費水平（黃）職工平均收入（x/和生活費用價格指數(shù)(Xz)的數(shù)據(jù)得出如下回歸結(jié)果Dependent Variable： YMethod: Least Squar

17、esDate 12/18AJ7 Time: 16:17Sample: 1985 1996Included observations: 12VariableCoefficientStd. Errori-StatisticProb.C6.5651428.3494530.7862960 4519X10 64619&0.039770162481950000X?-6,S4711I46.729990-1.0175540.3355R-squarsd0.969646Mean dependent var42,70833Adjusted R-squaned0 962901S D. dependent var18

18、22872S.E of regression3.511D57Akaike info criterion5.562029Sum squared resid110 9477Schwarz criterion5.683256Log likelihood-30.37217F-statistic143.7516Ourbin*Watson stat2.957499Prab(F-statistic)0000000（1）根據(jù)結(jié)果寫出回歸模型yt = b0 +b1x1t +b2x2t +ut樣本回歸方程（2分）（2）給定在顯著性水平a為0.05, 325（9） = 2.2622。計算參數(shù)6，b2的置信區(qū)間（2分）（3）解釋參數(shù)的經(jīng)濟意義（2分）（4）如果某個理論認(rèn)為1992年之前和之后消費和收入的關(guān)系模式發(fā)生了變化,第7頁共11頁暨南大學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)試卷考生姓名、學(xué)號：你如何對這個理論進(jìn)行檢驗判斷。(4分)解答：(1)根據(jù)數(shù)據(jù)算出的樣本回歸方程如下Y = 6.565142 + 0.64619