計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)(超)匯總

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)(超完好版)及答案匯總計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)(超完好版)及答案匯總25/25計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)(超完好版)及答案匯總計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)三、名詞解說(shuō)（每題3分）1經(jīng)濟(jì)變量2解說(shuō)變量3被解說(shuō)變量4內(nèi)生變量5外生變量6滯后變量7前定變量8控制變量9計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型10函數(shù)關(guān)系11有關(guān)關(guān)系12最小二乘法13高斯馬爾可夫定理14總變量（總離差平方和）15回歸變差（回歸平方和）16節(jié)余變差（殘差平方和）17預(yù)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)偏差18樣本決定系數(shù)19點(diǎn)展望20擬合優(yōu)度21殘差22明顯性檢驗(yàn)23.回歸變差24.節(jié)余變差25.多重決定系數(shù)26.調(diào)整后的決定系數(shù)27.偏有關(guān)系數(shù)28.異方差性29.格德菲爾特-匡特檢驗(yàn)30.懷特檢

2、驗(yàn)31.戈里瑟檢驗(yàn)和帕克檢驗(yàn)32.序列有關(guān)性33.虛假序列有關(guān)34.差分法35.廣義差分法36.自回歸模型37.廣義最小二乘法38.DW檢驗(yàn)39.科克倫-奧克特跌代法40.Durbin兩步法41.有關(guān)系數(shù)42.多重共線性43.方差膨脹因子44虛假變量45模型設(shè)定偏差46工具變量47工具變量法48變參數(shù)模型49分段線性回歸模型50分布滯后模型51有限分布滯后模型52無(wú)窮分布滯后模型53幾何分布滯后模型54聯(lián)立方程模型55結(jié)構(gòu)式模型56簡(jiǎn)化式模型57結(jié)構(gòu)式參數(shù)58簡(jiǎn)化式參數(shù)59鑒識(shí)60不行鑒識(shí)61識(shí)其余階條件62識(shí)其余秩條件63間接最小二乘法四、簡(jiǎn)答題（每題5分）1簡(jiǎn)述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、

3、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)科間的關(guān)系。2計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型有哪些應(yīng)用？3簡(jiǎn)述建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟。4對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)應(yīng)從幾個(gè)方面下手？5計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用的數(shù)據(jù)是如何進(jìn)行分類的？6在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，為何會(huì)存在隨機(jī)偏差項(xiàng)？8整體回歸模型與樣本回歸模型的差異與聯(lián)系。9試述回歸分析與有關(guān)分析的聯(lián)系和差異。11簡(jiǎn)述BLUE的含義。12對(duì)于多元線性回歸模型，為何在進(jìn)行了整體明顯性F檢驗(yàn)以后，還要對(duì)每個(gè)回歸系數(shù)進(jìn)行能否為0的t檢驗(yàn)？13.給定二元回歸模型：ytb0b1x1tb2x2tut，請(qǐng)表達(dá)模型的古典假定。15.修正的決定系數(shù)R2及其作用。16.常有的非線性回歸模型有幾種狀況？觀察以下方程并判斷其變量能否呈線

4、性，系數(shù)能否呈線性，或都是或都不是。ytb0b1xt3utytb0b1logxtutlogytb0b1logxtutytb0/(b1xt)ut觀察以下方程并判斷其變量能否呈線性，系數(shù)能否呈線性，或都是或都不是。ytb0b1logxtutytb0b1(b2xt)utytb0/(b1xt)utyt1b0(1xtb1)ut什么是異方差性？試舉例說(shuō)明經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的異方差性。20.產(chǎn)生異方差性的原由及異方差性對(duì)模型的OLS預(yù)計(jì)有何影響。21.檢驗(yàn)異方差性的方法有哪些？22.異方差性的解決方法有哪些？23.什么是加權(quán)最小二乘法？它的基本思想是什么？樣安分段法（即戈德菲爾特匡特檢驗(yàn)）檢驗(yàn)異方差性的基根源理及其

5、使用條件。25簡(jiǎn)述DW檢驗(yàn)的限制性。26序列有關(guān)性的結(jié)果。27簡(jiǎn)述序列有關(guān)性的幾種檢驗(yàn)方法。28廣義最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？29解決序列有關(guān)性的問(wèn)題主要有哪幾種方法？30差分法的基本思想是什么？31差分法和廣義差分法主要差異是什么？32請(qǐng)簡(jiǎn)述什么是虛假序列有關(guān)。33序列有關(guān)和自有關(guān)的看法和范圍是不是一個(gè)意思？什么是多重共線性？產(chǎn)生多重共線性的原由是什么？36什么是完好多重共線性？什么是不完好多重共線性？38不完好多重共線性對(duì)OLS預(yù)計(jì)量的影響有哪些？39從哪些癥狀中能夠判斷可能存在多重共線性？40什么是方差膨脹因子檢驗(yàn)法？41模型中引入虛假變量的作用是什么？42虛假變量引入的原則

6、是什么？43虛假變量引入的方式及每種方式的作用是什么？44判斷計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型好壞的基根源則是什么？45模型設(shè)定偏差的種類有那些？46工具變量選擇一定滿足的條件是什么？47設(shè)定偏差產(chǎn)生的主要原由是什么？48在建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型時(shí)，什么時(shí)候，為何要引入虛假變量？49預(yù)計(jì)有限分布滯后模型會(huì)碰到哪些困難50什么是滯后現(xiàn)像？產(chǎn)生滯后現(xiàn)像的原由主要有哪些？51簡(jiǎn)述koyck模型的特色。52簡(jiǎn)述聯(lián)立方程的種類有哪幾種53簡(jiǎn)述聯(lián)立方程的變量有哪幾各樣類54模型的鑒識(shí)有幾各樣類？55簡(jiǎn)述識(shí)其余條件。五、計(jì)算與分析題（每題10分）2已知一模型的最小二乘的回歸納果以下：?標(biāo)準(zhǔn)差（45.2）（1.53）n=302Yi=

7、101.4-4.78XiR=0.31此中，Y：政府債券價(jià)錢（百美元），X：利率（%）?；卮鹨韵聠?wèn)題：（1）系數(shù)的符號(hào)能否正確，并說(shuō)明原由；（2）為何左側(cè)是?而不是；YiYi（3）在此模型中能否漏了偏差項(xiàng)ui；（4）該模型參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義是什么。3預(yù)計(jì)花費(fèi)函數(shù)模型Ci=Yiui得?2Ci=150.81Yit值（13.1）（18.7）n=19R=0.81此中，C：花費(fèi)（元）Y：收入（元）已知t0.025(19)2.0930，t0.05(19)1.729，t0.025(17)2.1098，t0.05(17)1.7396。問(wèn)：（1）利用t值檢驗(yàn)參數(shù)的明顯性（0.05）；（2）確立參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差；（3）判斷

8、一下該模型的擬合狀況。4已知預(yù)計(jì)回歸模型得?22Yi=81.72303.6541Xi，且（XX）4432.1，（YY）68113.6求判斷系數(shù)和有關(guān)系數(shù)。7依據(jù)容量n=30的樣本觀察值數(shù)據(jù)計(jì)算獲取以下數(shù)據(jù)：XY146.5，X12.6，Y11.3，X2164.2，Y2134.6，試預(yù)計(jì)Y對(duì)X的回歸直線。8下表中的數(shù)據(jù)是從某個(gè)行業(yè)5個(gè)不一樣的工廠采集的，請(qǐng)回答以下問(wèn)題：總成本Y與產(chǎn)量X的數(shù)據(jù)Y8044517061X1246118（1）預(yù)計(jì)這個(gè)行業(yè)的線性總成本函數(shù)：?（2）?Yi=b0+b1Xib0和b1的經(jīng)濟(jì)含義是什么？9有10戶家庭的收入（X，元）和花費(fèi)（Y，百元）數(shù)據(jù)以下表：10戶家庭的收入（

9、X）與花費(fèi)（Y）的資料X20303340151326383543Y7981154810910若建立的花費(fèi)Y對(duì)收入X的回歸直線的Eviews輸出結(jié)果以下：DependentVariable:YVariableCoefficientStd.ErrorX0.2022980.023273C2.1726640.720217R-squared0.904259S.D.dependent2.23358var2Adjusted0.892292F-statistic75.5589R-squared8Durbin-Watson2.077648Prob(F-statistic)0.00002stat4（1）說(shuō)明回歸直

10、線的代表性及解說(shuō)能力。（2）在95%的置信度下檢驗(yàn)參數(shù)的明顯性。（t0.025(10)2.2281，t0.05(10)1.8125，t0.025(8)2.3060，t0.05(8)1.8595）（3）在95%的置信度下，展望當(dāng)X45（百元）時(shí)，花費(fèi)（Y）的置信區(qū)間。（此中x29.3，(xx)2992.1）10已知有關(guān)系數(shù)r0.6，預(yù)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)偏差?8，樣本容量n=62。求：（1）節(jié)余變差；（2）決定系數(shù)；（3）總變差。11在有關(guān)和回歸分析中，已知以下資料：2，2，r=0.9，2=2000。X16Y10n=20(Yi-Y)（1）計(jì)算Y對(duì)X的回歸直線的斜率系數(shù)。（2）計(jì)算回歸變差和節(jié)余變差。（3）計(jì)算

11、預(yù)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)偏差。12依據(jù)對(duì)某公司銷售額Y以及相應(yīng)價(jià)錢X的11組觀察資料計(jì)算：XY117849，X519，Y217，X2284958Y，249046（1）預(yù)計(jì)銷售額對(duì)價(jià)錢的回歸直線；（2）當(dāng)價(jià)錢為X110時(shí)，求相應(yīng)的銷售額的均勻水平，并求此時(shí)銷售額的價(jià)錢彈性。13假定某國(guó)的錢幣供應(yīng)量Y與公民收入X的歷史如系下表。某國(guó)的錢幣供應(yīng)量X與公民收入Y的歷史數(shù)據(jù)年份XY年份XY年份XY19852.05.019893.37.219934.89.719862.55.519904.07.719945.010.019873.2619914.28.419955.211.219883.6719924.6919965.8

12、12.4依據(jù)以上數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)錢幣供應(yīng)量Y對(duì)公民收入X的回歸方程，利用Eivews軟件輸出結(jié)果為：DependentVariable:YVariableCoefficieStd.Errort-StatisticProb.ntX1.9680850.13525214.551270.0000C0.3531910.5629090.6274400.5444R-squared0.954902Meandependent8.25833var3Adjusted0.950392S.D.dependent2.29285R-squaredvar8S.E.ofregression0.510684F-statistic211.

13、7394Sumsquared2.607979Prob(F-statistic)0.00000resid0問(wèn)：（1）寫出回歸模型的方程形式，并說(shuō)明回歸系數(shù)的明顯性（0.05）。（2）解說(shuō)回歸系數(shù)的含義。（2）假如希望1997年公民收入達(dá)到15，那么應(yīng)當(dāng)把錢幣供應(yīng)量定在什么水平？14假定有以下的回歸納果Y?t2.69110.4795Xt此中，Y表示美國(guó)的咖啡花費(fèi)量（每日每人花費(fèi)的杯數(shù)），X表示咖啡的零售價(jià)錢（單位：美元/杯），t表示時(shí)間。問(wèn)：（1）這是一個(gè)時(shí)間序列回送還是橫截面回歸？做出回歸線。（2）如何解說(shuō)截距的意義？它有經(jīng)濟(jì)含義嗎？如何解說(shuō)斜率？（3）可否救出真切的整體回歸函數(shù)？（4）依據(jù)需求

14、的價(jià)錢彈性定義：彈性斜率X，依照上述回歸納果，你能救出對(duì)咖啡需求的價(jià)錢彈Y性嗎？假如不可以，計(jì)算此彈性還需要其余什么信息？15下邊數(shù)據(jù)是依照10組X和Y的觀察值獲取的：Yi1110，Xi1680，XiYi204200，Xi2315400，Yi2133300假定滿足所有經(jīng)典線性回歸模型的假定，求0，1的預(yù)計(jì)值；(1)解說(shuō)回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義；(2)系數(shù)的符號(hào)符合你的預(yù)期嗎？為何？式下括號(hào)中的數(shù)字為相應(yīng)參數(shù)預(yù)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。試對(duì)該模型進(jìn)行評(píng)析，指出此中存在的問(wèn)題。20假定要求你建立一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)說(shuō)明在學(xué)校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人數(shù)，以便決定能否修筑第二條跑道以滿足所有的鍛煉者。你經(jīng)過(guò)整個(gè)學(xué)

15、年采集數(shù)據(jù)，獲取兩個(gè)可能的解說(shuō)性方程：?125.015.0X11.0X21.5X32R0.75方程A：Y?123.014.0X15.5X23.7X4R20.73方程B：Y此中：Y某天慢跑者的人數(shù)X1該天降雨的英寸數(shù)X2該天日照的小時(shí)數(shù)X3該天的最高溫度（按華氏溫度）X4次日需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)請(qǐng)回答以下問(wèn)題：（1）這兩個(gè)方程你以為哪個(gè)更合理些，為何？（2）為何用同樣的數(shù)據(jù)去預(yù)計(jì)同樣變量的系數(shù)獲取不一樣的符號(hào)？21假定以校園內(nèi)食堂每日賣出的盒飯數(shù)目作為被解說(shuō)變量，盒飯價(jià)錢、氣溫、周邊餐廳的盒飯價(jià)錢、學(xué)校當(dāng)天的學(xué)生數(shù)目（單位：千人）作為解說(shuō)變量，進(jìn)行回歸分析；假定不論能否有假期，食堂都營(yíng)業(yè)。不幸的

16、是，食堂內(nèi)的計(jì)算機(jī)被一次病毒入侵，所有的儲(chǔ)存拋棄，沒法恢復(fù)，你不可以說(shuō)出獨(dú)立變量分別代表著哪一項(xiàng)！下邊是回歸納果（括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差）：?0.61X3i5.9X4iYi10.628.4X1i12.7X2i（2.6）(6.3)(0.61)(5.9)20.63n35R要求：（1）試判斷每項(xiàng)結(jié)果對(duì)應(yīng)著哪一個(gè)變量？（2）對(duì)你的判斷結(jié)論做出說(shuō)明。24.假定回歸模型為：yiaui，此中：uiN(0,2xi);E(uiuj)0,ij；并且xi是非隨機(jī)變量，求模型參數(shù)b的最正確線性無(wú)偏預(yù)計(jì)量及其方差。27依據(jù)我國(guó)19782000年的財(cái)政收入Y和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值X的統(tǒng)計(jì)資料，可建立以下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：Y556.6477

17、0.1198X2.5199）（22.7229）R20.9609，S.E731.2086，F(xiàn)516.3338，D.W0.3474請(qǐng)回答以下問(wèn)題：（1）何謂計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的自有關(guān)性？（2）試檢驗(yàn)該模型能否存在一階自有關(guān)，為何？（3）自有關(guān)會(huì)給建立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型產(chǎn)生哪些影響？（4）假如該模型存在自有關(guān)，試寫出除去一階自有關(guān)的方法和步驟。（臨界值dL1.24，dU1.43）28.對(duì)某地域大學(xué)生就業(yè)增加影響的簡(jiǎn)單模型可描繪以下:gEMPt01gMIN1t2gPOP3gGDP1t4gGDPtt式中，為新就業(yè)的大學(xué)生人數(shù)，MIN1為該地域最低限度薪資，POP為新畢業(yè)的大學(xué)生人數(shù)，GDP1為該地域國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，

18、GDP為該國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值；g表示年增加率。（1）假如該地域政府以多多少少不易觀察的卻對(duì)新畢業(yè)大學(xué)生就業(yè)有影響的要素作為基礎(chǔ)來(lái)選擇最低限度薪資，則OLS預(yù)計(jì)將會(huì)存在什么問(wèn)題？（2）令MIN為該國(guó)的最低限度薪資，它與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)有關(guān)嗎？（3）依照法律，各地域最低限度薪資不得低于國(guó)家最低薪資，哪么gMIN能成為gMIN1的工具變量嗎？29以下設(shè)想的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型能否合理，為何？（1）GDPiGDPi此中，GDPi(i1,2,3)是第i家產(chǎn)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。（2）S1S2此中，S1、S2分別為鄉(xiāng)村居民和城鎮(zhèn)居民年關(guān)儲(chǔ)存存款余額。（3）Yt1It2Lt員工人數(shù)。此中，Y、I、L分別為建筑業(yè)產(chǎn)值、建筑業(yè)固定財(cái)富

19、投資和（4）YtPt此中，Y、P分別為居民耐用花費(fèi)品支出和耐用花費(fèi)品物價(jià)指數(shù)。（5）財(cái)政收入f(財(cái)政支出)（6）煤炭產(chǎn)量f(L,K,X1,X2)此中，L、K分別為煤炭工業(yè)員工人數(shù)和固定財(cái)富原值，X1、X2分別為發(fā)電量和鋼鐵產(chǎn)量。30指出以下設(shè)想模型中的錯(cuò)誤，并說(shuō)明原由：（1）RSt8300.00.24RIt112.IVt此中，RSt為第t年社會(huì)花費(fèi)品零售總數(shù)（億元），RIt為第t年居民收入總數(shù)（億元）（城鎮(zhèn)居民可支配收入總數(shù)與鄉(xiāng)村居民純收入總數(shù)之和），IVt為第t年全社會(huì)固定財(cái)富投資總數(shù)（億元）。（2）Ct1801.2Yt此中，C、Y分別是城鎮(zhèn)居民花費(fèi)支出和可支配收入。（3）lnYt1.151

20、.62lnKt0.28lnLt此中，Y、K、L分別是工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)生產(chǎn)資本和職工人數(shù)。31假定王先生預(yù)計(jì)花費(fèi)函數(shù)（用模型CiabYiui表示），并獲取以下結(jié)果：Ci150.81Yi，n=19（3.1）(18.7)R2=0.98這里括號(hào)里的數(shù)字表示相應(yīng)參數(shù)的T比率值。要求：（1）利用T比率值檢驗(yàn)假定：b=0（取明顯水平為5%，）；（2）確立參數(shù)預(yù)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)偏差；（3）結(jié)構(gòu)b的95%的置信區(qū)間，這個(gè)區(qū)間包含0嗎？依據(jù)我國(guó)19782000年的財(cái)政收入Y和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值X的統(tǒng)計(jì)資料，可建立以下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：556.64770.1198X2.5199）（22.7229）R20.9609，S.E731.

21、2086，F(xiàn)516.3338，D.W0.3474請(qǐng)回答以下問(wèn)題：（1）何謂計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的自有關(guān)性？（2）試檢驗(yàn)該模型能否存在一階自有關(guān)及有關(guān)方向，為何？（3）自有關(guān)會(huì)給建立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型產(chǎn)生哪些影響？（臨界值dL1.24，dU1.43）33以某地域22年的年度數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)了以下工業(yè)就業(yè)回歸方程Y3.890.51lnX10.25lnX20.62lnX3（-0.56）(2.3)(-1.7)(5.8)2DW1.147R0.996式中，Y為總就業(yè)量；X1為總收入；X2為均勻月薪資率；X3為地方政府的總支出。（1）試證明：一階自有關(guān)的DW檢驗(yàn)是無(wú)定論的。（2）逐漸描繪如何使用LM檢驗(yàn)34下表給出三變量模型的

22、回歸納果：方差根源平方和（SS）自由度平方和的均值來(lái)自回歸65965（d.f.）(MSS)(ESS)來(lái)自殘差_(RSS)6604214總離差(TSS)要求：（1）樣本容量是多少？（2）求RSS？（3）ESS和RSS的自由度各是多少？（4）求R22和R？依據(jù)我國(guó)19852001年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和人均花費(fèi)性支出資料，依照凱恩斯絕對(duì)收入假說(shuō)建立的花費(fèi)函數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為：c137,4220.722y(5.875)(127.09)R20.999；S.E.51.9；DW1.205；F16151et451.90.871y(0.283)(5.103)R20.634508；S.E3540；DW1.91；

23、F26.04061此中：y是居民人均可支配收入，c是居民人均花費(fèi)性支出要求：（1）解說(shuō)模型中137.422和0.772的意義；（2）簡(jiǎn)述什么是模型的異方差性；（3）檢驗(yàn)該模型能否存在異方差性；36考慮下表中的數(shù)據(jù)Y-10-8-6-4-20246810X12345678910111X213579111315171921假定你做Y對(duì)X1和X2的多元回歸，你能預(yù)計(jì)模型的參數(shù)嗎？為何？37在研究生產(chǎn)函數(shù)時(shí)，有以下兩種結(jié)果：?5.040.087lnk0.893lnllnQ（1）R2s(1.04)(0.087)(0.137)0.878n21?8.570.0272t0.46lnk1.258lnllnQ（2）

24、R2s(2.99)(0.0204)(0.333)(0.324)0.889n21此中，Q產(chǎn)量，K資本，L勞動(dòng)時(shí)數(shù)，t時(shí)間，n樣本容量請(qǐng)回答以下問(wèn)題：（1）證明在模型（1）中所有的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上都是明顯的（0.05）。（2）證明在模型（2）中t和lnk的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不明顯（0.05）。（3）可能是什么原由造成模型（2）中l(wèi)nk不明顯的？依據(jù)某種商品銷售量和個(gè)人收入的季度數(shù)據(jù)建立以下模型：Ytb1b2D1tb3D2tb4D3ib5D4tb6xiut此中，定義虛假變量Dit為第i季度時(shí)其數(shù)值取1，其余為0。這時(shí)會(huì)發(fā)生什么問(wèn)題，參數(shù)能否能夠用最小二乘法進(jìn)行預(yù)計(jì)？某行業(yè)利潤(rùn)Y不但與銷售額X有關(guān)，并且與季度要

25、素有關(guān)。1）假如以為季度要素使利潤(rùn)均勻值發(fā)生變異，應(yīng)如何引入虛假變量？（2）假如以為季度要素使利潤(rùn)對(duì)銷售額的變化額發(fā)生變異，應(yīng)如何引入虛假變量？3）假如以為上述兩種狀況都存在，又應(yīng)如何引入虛假變量？對(duì)上述三種狀況分別設(shè)定利潤(rùn)模型。設(shè)我國(guó)通貨膨脹I主要取決于工業(yè)生產(chǎn)增加速度G，1988年通貨膨脹率發(fā)生明顯變化。1）假定這種變化表此刻通貨膨脹率預(yù)期的基點(diǎn)不一樣2）假定這種變化表此刻通貨膨脹率預(yù)期的基點(diǎn)和預(yù)期都不一樣對(duì)上述兩種狀況，試分別確立通貨膨脹率的回歸模型。一個(gè)由容量為209的樣本預(yù)計(jì)的解說(shuō)CEO薪資的方程為：lnY4.590.257lnX10.011X20.158D10.181D20.283

26、D3(15.3)(8.03)(2.75)(1.775)(2.13)(-2.895)此中,Y表示年薪資平(單位:萬(wàn)元),X1表示年收入(單位:萬(wàn)元),X2表示公司股票利潤(rùn)(單位:萬(wàn)元);D1，D2，D3均為虛假變量,分別表示金融業(yè)、花費(fèi)品工業(yè)和公用業(yè)。假定比較家產(chǎn)為交通運(yùn)輸業(yè)。（1）解說(shuō)三個(gè)虛假變量參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義。（2）保持X1和X2不變，計(jì)算公用事業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)之間預(yù)計(jì)薪資的近似百分比差異。這個(gè)差異在1%的明顯性水平上是統(tǒng)計(jì)明顯嗎？（3）花費(fèi)品工業(yè)和金融業(yè)之間預(yù)計(jì)薪資的近似百分比差異是多少？在一項(xiàng)對(duì)北京某大學(xué)學(xué)生月花費(fèi)支出的研究中，以為學(xué)生的花費(fèi)支出除受其家庭的月收入水平外,還受在學(xué)校能否得獎(jiǎng)

27、學(xué)金,來(lái)自鄉(xiāng)村還是城市，是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地域還是欠發(fā)達(dá)地域,以及性別等要素的影響。試設(shè)定合適的模型,并導(dǎo)出以下情況下學(xué)生花費(fèi)支出的均勻水平:來(lái)自欠發(fā)達(dá)鄉(xiāng)村地域的女生,未得獎(jiǎng)學(xué)金;(2)來(lái)自欠發(fā)達(dá)城市地域的男生,獲取獎(jiǎng)學(xué)金;來(lái)自覺達(dá)地域的鄉(xiāng)村女生,獲取獎(jiǎng)學(xué)金;(4)來(lái)自覺達(dá)地域的城市男生,未得獎(jiǎng)學(xué)金.43.試在家庭對(duì)某商品的花費(fèi)需求函數(shù)YX中（以加法形式）引入虛假變量，用以反應(yīng)季節(jié)要素（淡、旺季）和收入層次差距（高、低）抵花費(fèi)需求的影響，并寫出各種花費(fèi)函數(shù)的詳細(xì)形式。44觀察以下分布滯后模型：Yt0Xt1Xt12Xt23Xt3ut假定我們要用多項(xiàng)式階數(shù)為2的有限多項(xiàng)式預(yù)計(jì)這個(gè)模型，并依據(jù)一個(gè)有60個(gè)觀

28、察值的樣本求出了二階多項(xiàng)式系數(shù)的預(yù)計(jì)值為：?00.3，?10.51，?2=0.1，試計(jì)算?i(i=0,1,2,3)45觀察以下分布滯后模型：Yt0Xt1Xt12Xt2ut若是用2階有限多項(xiàng)式變換模型預(yù)計(jì)這個(gè)模型后得?3332Y0.50.71Z0.25Z0.30Z式中，Z0txti，Z1tixti，Z2txti0t1t2tit000（1）求原模型中各參數(shù)值（2）預(yù)計(jì)X對(duì)Y的短期影響乘數(shù)、長(zhǎng)遠(yuǎn)影響乘數(shù)和過(guò)渡性影響乘數(shù)46已知某商場(chǎng)1997-2006年庫(kù)存商品額Y與銷售額X的資料，假定最大滯后長(zhǎng)度k2，多項(xiàng)式的階數(shù)m2。（1）建立分布滯后模型（2）假定用最小二乘法獲取有限多項(xiàng)式變換模型的預(yù)計(jì)式為?Y

29、t120.630.53Z0t0.80Z1t0.33Z2t請(qǐng)寫出分布滯后模型的預(yù)計(jì)式Ctb0b1Ytb2Ct1t47觀察下邊的模型Ita0a1Yta2Yt1a3rttYtCtIt式中I為投資，Y為收入，C為花費(fèi)，r為利率。（1）指出模型的內(nèi)生變量和前定變量；（2）分析各行為方程的鑒識(shí)狀況；（3）選擇最合適于預(yù)計(jì)可鑒識(shí)方程的預(yù)計(jì)方法。48設(shè)有聯(lián)立方程模型：花費(fèi)函數(shù)：Cta0a1Yt1t投資函數(shù)：Itb0bY1tb2Yt1u2t恒等式：YtCtItGt此中，C為花費(fèi)，I為投資，Y為收入，G為政府支出，u1和u2為隨機(jī)偏差項(xiàng)，請(qǐng)回答：（1）指出模型中的內(nèi)生變量、外生變量和前定變量（2）用階條件和秩條件

30、鑒識(shí)該聯(lián)立方程模型（3）分別提出可識(shí)其余結(jié)構(gòu)式方程的合適的預(yù)計(jì)方法49鑒識(shí)下邊模型式1：Qt01Pt2Ytu1t（需求方程）式2：Qt01Ptu2t（供應(yīng)方程）此中，Q為需求或供應(yīng)的數(shù)目，P為價(jià)錢，Y為收入，Q和P為內(nèi)生變量，Y為外生變量。50已知結(jié)構(gòu)式模型為式1：Y101Y22X1u1式2：Y201Y12X2u2此中，Y1和Y2是內(nèi)生變量，X1和X2是外生變量。（1）分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)方程的鑒識(shí)狀況；（2）假如20，各方程的鑒識(shí)狀況會(huì)有什么變化？計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)答案一、單項(xiàng)選擇題（每題1分）三、名詞解說(shuō)（每題3分）1經(jīng)濟(jì)變量：經(jīng)濟(jì)變量是用來(lái)描繪經(jīng)濟(jì)要素?cái)?shù)目水平的指標(biāo)。（3分）4內(nèi)生變量：是由模型系

31、統(tǒng)內(nèi)部要素所決定的變量，（2分）表現(xiàn)為擁有必定概率分布的隨機(jī)變量，是模型求解的結(jié)果。（1分）5外生變量：是由模型系統(tǒng)以外的要素決定的變量，表現(xiàn)為非隨機(jī)變量。（2分）它影響模型中的內(nèi)生變量，其數(shù)值在模型求解從前就已經(jīng)確立。（1分）6滯后變量：是滯后內(nèi)生變量和滯后外生變量的合稱，（1分）先期的內(nèi)生變量稱為滯后內(nèi)生變量；（1分）先期的外生變量稱為滯后外生變量。（1分）7前定變量：平常將外生變量和滯后變量合稱為前定變量，（1分）即是在模型求解從前已經(jīng)確立或需要確立的變量。（2分）8控制變量：在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中人為設(shè)置的反應(yīng)政策要求、決議者意向、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)條件和狀態(tài)等方面的變量，（2分）它一般屬于外生變

32、量。（1分）9計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：為了研究分析某個(gè)系統(tǒng)中經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)目關(guān)系而采納的隨機(jī)代數(shù)模型，（2分）是以數(shù)學(xué)形式對(duì)客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象所作的描繪和歸納。（1分）10函數(shù)關(guān)系：假如一個(gè)變量y的取值能夠經(jīng)過(guò)另一個(gè)變量或另一組變量以某種形式唯一地、精準(zhǔn)地確立，則y與這個(gè)變量或這組變量之間的關(guān)系就是函數(shù)關(guān)系。（3分）11有關(guān)關(guān)系：假如一個(gè)變量y的取值受另一個(gè)變量或另一組變量的影響，但其實(shí)不由它們唯一確立，則y與這個(gè)變量或這組變量之間的關(guān)系就是有關(guān)關(guān)系。（3分）3分）14總變差（總離差平方和）：在回歸模型中，被解說(shuō)變量的觀察值與其均值的離差平方和。（3分）15回歸變差（回歸平方和）：在回歸模型中，因變量的預(yù)計(jì)

33、值與其均值的離差平方和，（2分）也就是由解說(shuō)變量解說(shuō)的變差。（1分）16節(jié)余變差（殘差平方和）：在回歸模型中，因變量的觀察值與預(yù)計(jì)值之差的平方和，（2分）是不可以由解說(shuō)變量所解釋的部分變差。（1分）17預(yù)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)偏差：在回歸模型中，隨機(jī)偏差項(xiàng)方差的預(yù)計(jì)量的平方根。（3分）18樣本決定系數(shù)：回歸平方和在總變差中所占的比重。（3分）19點(diǎn)展望：給定自變量的某一個(gè)值時(shí)，利用樣本回歸方程求出相應(yīng)的樣本擬合值，以此作為因變量實(shí)質(zhì)值和其均值的預(yù)計(jì)值。（3分）20擬合優(yōu)度：樣本回歸直線與樣本觀察數(shù)據(jù)之間的擬合程度。（3分）21殘差：樣本回歸方程的擬合值與觀察值的偏差稱為回歸殘差。（3分）22明顯性檢驗(yàn)：利用樣

34、本結(jié)果，來(lái)證明一個(gè)虛假假定的真?zhèn)蔚囊环N檢驗(yàn)程序。（3分）23回歸變差：簡(jiǎn)稱ESS,表示由回歸直線（即解說(shuō)變量）所解說(shuō)的部分（2分），表示x對(duì)y的線性影響（1分）。24節(jié)余變差：簡(jiǎn)稱RSS，是未被回歸直線解說(shuō)的部分（2分），是由解說(shuō)變量以外的要素造成的影響（1分）。25多重決定系數(shù)：在多元線性回歸模型中，回歸平方和與總離差平方和的比值（1分），也就是在被解說(shuō)變量的總變差中能由解說(shuō)變量所解說(shuō)的那部分變差的比重，我們稱之為多重決定系數(shù)，仍用R2表示（2分）。26調(diào)整后的決定系數(shù)：又稱修正后的決定系數(shù)，記為R2，是為了戰(zhàn)勝多重決定系數(shù)會(huì)跟著解說(shuō)變量的增加而增大的缺點(diǎn)提出來(lái)的，（2分）其公式為：R21e

35、t2/(nk1)(yty)/(n（1分）。1)27偏有關(guān)系數(shù):在Y、X、X三個(gè)變量中，當(dāng)X既準(zhǔn)時(shí)（即不受X的影響），表示Y與X之間有關(guān)關(guān)系的指標(biāo)，稱為12112偏有關(guān)系數(shù)，記做RY2.1。（3分）異方差性：在線性回歸模型中，假如隨機(jī)偏差項(xiàng)的方差不是常數(shù)，即對(duì)不一樣的解說(shuō)變量觀察值相互不一樣，則稱隨機(jī)項(xiàng)ui擁有異方差性。（3分）戈德菲爾特-匡特檢驗(yàn):該方法由戈德菲爾特（S.M.Goldfeld）和匡特（R.E.Quandt）于1965年提出，用對(duì)樣本進(jìn)行分段比較的方法來(lái)判斷異方差性。（3分）30.懷特檢驗(yàn):該檢驗(yàn)由懷特（White）在1980年提出，經(jīng)過(guò)建立協(xié)助回歸模型的方式來(lái)判斷異方差性。（3

36、分）31.戈里瑟檢驗(yàn)和帕克檢驗(yàn):該檢驗(yàn)法由戈里瑟和帕克于1969年提出，其基根源理都是經(jīng)過(guò)建立殘差序列對(duì)解說(shuō)變量的（協(xié)助）回歸模型，判斷隨機(jī)偏差項(xiàng)的方差與解說(shuō)變量之間能否存在著較強(qiáng)的有關(guān)關(guān)系，從而判斷能否存在異方差性。（3分）32序列有關(guān)性：對(duì)于模型yi01x1i2x2ikxkiii1,2,n隨機(jī)偏差項(xiàng)相互獨(dú)立的基本假定表現(xiàn)為Cov(i,j)0ij,i,j1,2,n（1分）假如出現(xiàn)Cov(i,j)0ij,i,j1,2,n即對(duì)于不一樣的樣本點(diǎn)，隨機(jī)偏差項(xiàng)之間不再是完好相互獨(dú)立，而是存在某種有關(guān)性，則以為出現(xiàn)了序列有關(guān)性(SerialCorrelation)。（2分）33虛假序列有關(guān)：是指模型的序

37、列有關(guān)性是因?yàn)槭÷粤嗣黠@的解說(shuō)變量而以致的。差分法：差分法是一類戰(zhàn)勝序列有關(guān)性的有效方法，被寬泛的采納。差分法是將原模型變換為差分模型，分為一階差分法和廣義差分法。廣義差分法：廣義差分法能夠戰(zhàn)勝所有種類的序列有關(guān)帶來(lái)的問(wèn)題，一階差分法是它的一個(gè)特例。36.自回歸模型：ytyt1t廣義最小二乘法：是最有廣泛意義的最小二乘法，一般最小二乘法和加權(quán)最小二乘法是它的特例。38.DW檢驗(yàn)：德賓和瓦特森與1951年提出的一種適于小樣本的檢驗(yàn)方法。DW檢驗(yàn)法有五個(gè)前提條件。39.科克倫-奧克特迭代法：是經(jīng)過(guò)逐次跌代去追求更加滿意的的預(yù)計(jì)值，而后再采納廣義差分法。詳細(xì)來(lái)說(shuō)，該方法是利用殘差t去預(yù)計(jì)未知的。（4

38、0.Durbin兩步法：當(dāng)自有關(guān)系數(shù)未知，可采納Durbin提出的兩步法去除去自有關(guān)。第一步對(duì)一多元回歸模型，使用OLS法預(yù)計(jì)其參數(shù)，第二步再利用廣義差分。41有關(guān)系數(shù)：胸懷變量之間有關(guān)程度的一個(gè)系數(shù)，一般用表示。Cov(ij)1，越接Var(i，0)Var(j)近于1，有關(guān)程度越強(qiáng)，越湊近于0，有關(guān)程度越弱。多重共線性：是指解說(shuō)變量之間存在完好或不完好的線性關(guān)系。方差膨脹因子：是指解說(shuō)變量之間存在多重共線性時(shí)的方差與不存在多重共線性時(shí)的方差之比。44把質(zhì)的要素量化而結(jié)構(gòu)的取值為0和1的人工變量。45在設(shè)定模時(shí)假如模型中解說(shuō)變量的構(gòu)成模型函數(shù)的形式以及有關(guān)隨機(jī)偏差項(xiàng)的若干假定等內(nèi)容的設(shè)定與客觀

39、實(shí)質(zhì)不一致，利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型來(lái)描繪經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象而產(chǎn)生的偏差。46是指與模型中的隨機(jī)解說(shuō)變量高度有關(guān)，與隨機(jī)偏差項(xiàng)不有關(guān)的變量。47用工具變量代替模型中與隨機(jī)偏差項(xiàng)有關(guān)的隨機(jī)解說(shuō)變量的方法。48因?yàn)橐M(jìn)虛假變量，回歸模型的截距或斜率隨樣本觀察值的改變而系統(tǒng)地改變。49.這是虛假變量的一個(gè)應(yīng)用，當(dāng)解說(shuō)變量x低于某個(gè)已知的臨界水平x*1xx*時(shí)，我們?nèi)√摷僮兞緿x設(shè)置而0 x*成的模型稱之為分段線性回歸模型。50分布滯后模型：假如滯后變量模型中沒有滯后因變量，因變量受解說(shuō)變量的影響分布在解說(shuō)變量不一樣時(shí)期的滯后值上，則稱這種模型為分布滯后模型。51有限分布滯后模型：滯后期長(zhǎng)度有限的分布滯后模型稱為有限

40、分布滯后模型。52無(wú)窮分布滯后模型：滯后期長(zhǎng)度無(wú)窮的分布滯后模型稱為無(wú)窮分布滯后模型。53幾何分布滯后模型：對(duì)于無(wú)窮分布滯后模型，假如其滯后變量的系數(shù)bi是按幾何級(jí)數(shù)列衰減的，則稱這種模型為幾何分布滯后模型。54聯(lián)立方程模型：是指由兩個(gè)或更多相互聯(lián)系的方程建立的模型。55結(jié)構(gòu)式模型：是依據(jù)經(jīng)濟(jì)理論建立的反應(yīng)經(jīng)濟(jì)變量間直接關(guān)系結(jié)構(gòu)的計(jì)量方程系統(tǒng)。56簡(jiǎn)化式模型：是指聯(lián)立方程中每個(gè)內(nèi)生變量不過(guò)前定變量與隨機(jī)偏差項(xiàng)的函數(shù)。57結(jié)構(gòu)式參數(shù)：結(jié)構(gòu)模型中的參數(shù)叫結(jié)構(gòu)式參數(shù)58簡(jiǎn)化式參數(shù)：簡(jiǎn)化式模型中的參數(shù)叫簡(jiǎn)化式參數(shù)。59鑒識(shí)：就是指能否能從簡(jiǎn)化式模型參數(shù)預(yù)計(jì)值中推導(dǎo)出結(jié)構(gòu)式模型的參數(shù)預(yù)計(jì)值。60不行鑒識(shí)

41、：是指沒法從簡(jiǎn)化式模型參數(shù)預(yù)計(jì)值中推導(dǎo)出結(jié)構(gòu)式模型的參數(shù)預(yù)計(jì)值。61識(shí)其余階條件：假如一個(gè)方程能被鑒識(shí)，那么這個(gè)方程不包含的變量的總數(shù)應(yīng)大于或等于模型系統(tǒng)中方程個(gè)數(shù)減1。62識(shí)其余秩條件：一個(gè)方程可識(shí)其余充分必需條件是：所有不包含在這個(gè)方程中的參數(shù)矩陣的秩為m-1。63間接最小二乘法：先利用最小二乘法預(yù)計(jì)簡(jiǎn)化式方程，再經(jīng)過(guò)參數(shù)關(guān)系系統(tǒng)，由簡(jiǎn)化式參數(shù)的預(yù)計(jì)值求解得結(jié)構(gòu)式參數(shù)的預(yù)計(jì)值。四、簡(jiǎn)答題（每題5分）1簡(jiǎn)述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)科間的關(guān)系。答：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的綜合。（1分）經(jīng)濟(jì)學(xué)側(cè)重經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的定性研究，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)側(cè)重于定量方面的研究。（1分）統(tǒng)計(jì)學(xué)是對(duì)于

42、如何采集、整理和分析數(shù)據(jù)的科學(xué)，而計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)則利用經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)所供應(yīng)的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)計(jì)經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)目關(guān)系并加以考證。（1分）數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門數(shù)學(xué)學(xué)科，能夠應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，也能夠應(yīng)用于其余領(lǐng)域；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)則僅限于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。（1分）計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型建立的過(guò)程，是綜合應(yīng)用理論、統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)方法的過(guò)程，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者的一致。2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型有哪些應(yīng)用？答：結(jié)構(gòu)分析。（1分）經(jīng)濟(jì)展望。（1分）政策議論。（1分）檢驗(yàn)和發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論。（2分）3、簡(jiǎn)述建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟。答：依據(jù)經(jīng)濟(jì)理論建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型；（1分）樣本數(shù)據(jù)的采集；（1分）預(yù)計(jì)參數(shù)；（1分）模型的檢驗(yàn)；（1分）計(jì)量經(jīng)濟(jì)

43、模型的應(yīng)用。（1分）4、對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)應(yīng)從幾個(gè)方面下手？答：經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)；（2分）統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則檢驗(yàn)；（1分）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)準(zhǔn)則檢驗(yàn)；（1分）模型展望檢驗(yàn)。（1分）5計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用的數(shù)據(jù)是如何進(jìn)行分類的？答：四種分類：時(shí)間序列數(shù)據(jù)；（1分）橫截面數(shù)據(jù)；（1分）混淆數(shù)據(jù)；（1分）虛假變量數(shù)據(jù)。（2分）在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，為何會(huì)存在隨機(jī)偏差項(xiàng)？答：隨機(jī)偏差項(xiàng)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中不行缺乏的一部分。（1分）產(chǎn)生隨機(jī)偏差項(xiàng)的原由有以下幾個(gè)方面：模型中被忽略掉的影響要素造成的偏差；（1分）模型關(guān)系認(rèn)定不正確造成的偏差；（1分）變量的丈量偏差；（1分）隨機(jī)因素。（1分）古典線性回歸模型的基本假定是什么？。8整體回歸模

44、型與樣本回歸模型的差異與聯(lián)系。答：主要差異：描繪的對(duì)象不一樣。（1分）整體回歸模型描繪整體中變量y與x的相互關(guān)系，而樣本回歸模型描繪所觀察的樣本中變量y與x的相互關(guān)系。建立模型的不一樣。（1分）整體回歸模型是依照整體所有觀察資料建立的，樣本回歸模型是依照樣本觀察資料建立的。模型性質(zhì)不一樣。（1分）整體回歸模型不是隨機(jī)模型，樣本回歸模型是隨機(jī)模型，它跟著樣本的改變而改變。主要聯(lián)系：樣本回歸模型是整體回歸模型的一個(gè)預(yù)計(jì)式，之所以建立樣本回歸模型，目的是用來(lái)預(yù)計(jì)整體回歸模型。分）（29試述回歸分析與有關(guān)分析的聯(lián)系和差異。答：二者的聯(lián)系：有關(guān)分析是回歸分析的前提和基礎(chǔ)；回歸分析是有關(guān)分析的深入和連續(xù)。

45、歸分析的有關(guān)指標(biāo)之間存在計(jì)算上的內(nèi)在聯(lián)系。（1分）二者的差異：回歸分析重申因果關(guān)系，有關(guān)分析不關(guān)懷因果關(guān)系，所研究的兩個(gè)變量是同樣的。（1分）有關(guān)分析與回（1分）對(duì)兩個(gè)變r(jià)xyryxy?xx?a?a?y量x與y而言，有關(guān)分析中：；在回歸分析中，bbt倒是兩個(gè)完好不一樣的回歸t01t和t01方程。（1分）回歸分析對(duì)資料的要求是被解說(shuō)變量y是隨機(jī)變量，解說(shuō)變量x是非隨機(jī)變量；有關(guān)分析對(duì)資料的要求是兩個(gè)變量都隨機(jī)變量。（1分）10在滿足古典假定條件下，一元線性回歸模型的一般最小二乘預(yù)計(jì)量有哪些統(tǒng)計(jì)性質(zhì)？）11簡(jiǎn)述BLUE的含義。答：BLUE即最正確線性無(wú)偏預(yù)計(jì)量，是bestlinearunbiase

46、destimators的縮寫。（2分）在古典假定條件下，最小二乘估計(jì)量具備線性、無(wú)偏性和有效性，是最正確線性無(wú)偏預(yù)計(jì)量，即BLUE，這一結(jié)論就是有名的高斯馬爾可夫定理。（3分）12對(duì)于多元線性回歸模型，為何在進(jìn)行了整體明顯性F檢驗(yàn)以后，還要對(duì)每個(gè)回歸系數(shù)進(jìn)行能否為0的t檢驗(yàn)？答：多元線性回歸模型的整體明顯性F檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭兴薪庹f(shuō)變量對(duì)被解說(shuō)變量的共同影響能否明顯。（1分）通過(guò)了此F檢驗(yàn)，就能夠說(shuō)模型中的所有解說(shuō)變量對(duì)被解說(shuō)變量的共同影響是明顯的，但卻不可以就此判斷模型中的每一個(gè)解說(shuō)變量對(duì)被解說(shuō)變量的影響都是明顯的。（3分）所以還需要就每個(gè)解說(shuō)變量對(duì)被解說(shuō)變量的影響能否明顯進(jìn)行檢驗(yàn)，即進(jìn)行t

47、檢驗(yàn)。（1分）13.給定二元回歸模型：ytb0b1x1tb2x2tut，請(qǐng)表達(dá)模型的古典假定。解答：（1）隨機(jī)偏差項(xiàng)的希望為零，即E(ut)0。（2）不一樣的隨機(jī)偏差項(xiàng)之間相互獨(dú)立，即cov(ut,us)E(utE(ut)(usE(us)E(utus)0（1分）。（3）隨機(jī)偏差項(xiàng)的方差與t沒關(guān)，為一個(gè)常數(shù)，即var(u)2。即同方差假定（1分）。（4）隨機(jī)偏差項(xiàng)與解說(shuō)變量不有關(guān)，即cov(x,u)0(j1,2,.,k)。平常假tjtt定xjt為非隨機(jī)變量，這個(gè)假定自動(dòng)建立（1分）。（5）隨機(jī)偏差項(xiàng)ut為遵從正態(tài)分布的隨機(jī)變量，即utN(0,2)（1分）。（6）解說(shuō)變量之間不存在多重共線性，即假

48、定各解說(shuō)變量之間不存在線性關(guān)系，即不存在多重共線性（1分）。在多元線性回歸分析中，為何用修正的決定系數(shù)衡量預(yù)計(jì)模型對(duì)樣本觀察值的擬合優(yōu)度？分）。修正的決定系數(shù)R2及其作用。解答：R2et2/nk11，（2分）其作用有：（1）用自由度調(diào)整后，能夠除去擬合優(yōu)度議論中解說(shuō)變量多少(yty)2/n1對(duì)決定系數(shù)計(jì)算的影響；（2分）（2）對(duì)于包含解說(shuō)變量個(gè)數(shù)不一樣的模型，能夠用調(diào)整后的決定系數(shù)直接比較它們的擬合優(yōu)度的高低，但不可以用本來(lái)未調(diào)整的決定系數(shù)來(lái)比較（1分）。常有的非線性回歸模型有幾種狀況？解答：常有的非線性回歸模型主要有:(1)對(duì)數(shù)模型lnytb0b1lnxtut（1分）(2)半對(duì)數(shù)模型ytbb

49、lnxtu或lnytbbxu（1分）01t01tt(3)倒數(shù)模型yb0b11u或1b0b11u（1分）xyx(4)多項(xiàng)式模型ybbxbx2.bxku（1分）012k(5)成長(zhǎng)曲線模型包含邏輯成長(zhǎng)曲線模型yt1Kbt和Gompertz成長(zhǎng)曲線模型yteKb0b1t（1分）be1017.觀察以下方程并判斷其變量能否呈線性，系數(shù)能否呈線性，或都是或都不是。ytb0b1xt3utytb0b1logxtutlogytb0b1logxtutytb0/(b1xt)ut解答：系數(shù)呈線性，變量非線性；（1分）系數(shù)呈線性，變量非呈線性；（1分）系數(shù)和變量均為非線性；（1分）系數(shù)和變量均為非線性。（2分）觀察以下方

50、程并判斷其變量能否呈線性，系數(shù)能否呈線性，或都是或都不是。ytb0b1logxtutytb0b1(b2xt)utytb0/(b1xt)utyt1b0(1xtb1)ut解答：系數(shù)呈線性，變量非呈線性；（1分）系數(shù)非線性，變量呈線性；（1分）系數(shù)和變量均為非線性；(2分)系數(shù)和變量均為非線性（1分）。異方差性是指模型違反了古典假定中的同方差假定，它是計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中的一個(gè)特地問(wèn)題。在線性回歸模型中，假如隨機(jī)偏差項(xiàng)的方差不是常數(shù)，即對(duì)不一樣的解說(shuō)變量觀察值相互不一樣，則稱隨機(jī)項(xiàng)ui擁有異方差性，即var(ui)2常數(shù)（t=1，2，n）。（3分）比方，利用橫截面數(shù)據(jù)研究花費(fèi)和收入之間的關(guān)系時(shí)，對(duì)t收入較

51、少的家庭在滿足基本花費(fèi)支出以后的節(jié)余收入已經(jīng)不多，用在購(gòu)置生活必需品上的比率較大，花費(fèi)的分別幅度不大。收入許多的家庭有更多可自由支配的收入，使得這些家庭的花費(fèi)有更大的選擇范圍。因?yàn)閭€(gè)性、喜好、儲(chǔ)存心理、花費(fèi)習(xí)慣和家庭成員構(gòu)成等那個(gè)的差異，使花費(fèi)的分別幅度增大，或許說(shuō)低收入家庭花費(fèi)的分別度和高收入家庭花費(fèi)得分別度對(duì)比較，能夠以為牽著小于后者。這種被解說(shuō)變量的分別幅度的變化，反應(yīng)到模型中，能夠理解為偏差項(xiàng)方差的變化。（2分）20.產(chǎn)生原由：（1）模型中遺漏了某些解說(shuō)變量；（2）模型函數(shù)形式的設(shè)定偏差；（3）樣本數(shù)據(jù)的丈量偏差；（4）隨機(jī)要素的影響。（2分）產(chǎn)生的影響：假如線性回歸模型的隨機(jī)偏差項(xiàng)存

52、在異方差性，會(huì)對(duì)模型參數(shù)預(yù)計(jì)、模型檢驗(yàn)及模型應(yīng)用帶來(lái)重要影響，主要有：（1）不影響模型參數(shù)最小二乘預(yù)計(jì)值的無(wú)偏性；（2）參數(shù)的最小二乘預(yù)計(jì)量不是一個(gè)有效的預(yù)計(jì)量；（3）對(duì)模型參數(shù)預(yù)計(jì)值的明顯性檢驗(yàn)無(wú)效；（4）模型預(yù)計(jì)式的代表性降低，展望精度精度降低。（3分）檢驗(yàn)方法：（1）圖示檢驗(yàn)法；（1分）（2）戈德菲爾德匡特檢驗(yàn)；（1分）（3）懷特檢驗(yàn)；（1分）（4）戈里瑟檢驗(yàn)和帕克檢驗(yàn)（殘差回歸檢驗(yàn)法）；（1分）（5）ARCH檢驗(yàn)（自回歸條件異方差檢驗(yàn)）（1分）解決方法：（1）模型變換法；（2分）（2）加權(quán)最小二乘法；（2分）（3）模型的對(duì)數(shù)變換等（1分）23.加權(quán)最小二乘法的基根源理：最小二乘法的基根

53、源理是使殘差平方和et2為最小，在異方差狀況下，整體回歸直線對(duì)于不一樣的xt,et的顛簸幅度相差很大。隨機(jī)偏差項(xiàng)方差t2越小，樣本點(diǎn)yt對(duì)整體回歸直線的偏離程度越低，殘差et的可信度越高（或許說(shuō)樣本點(diǎn)的代表性越強(qiáng)）2et的可信；而t較大的樣本點(diǎn)可能會(huì)偏離整體回歸直線很遠(yuǎn)，度較低（或許說(shuō)樣本點(diǎn)的代表性較弱）。（2分）所以，在考慮異方差模型的擬合總偏差時(shí)，對(duì)于不一樣的et2應(yīng)當(dāng)差異對(duì)待。詳細(xì)做法：對(duì)較小的e2給于充分的重視，即給于較大的權(quán)數(shù)；對(duì)較大的e2給于充分的重視，即給于較小的權(quán)數(shù)。tt更好的使e2反應(yīng)var(u)對(duì)殘差平方和的影響程度，從而改良參數(shù)預(yù)計(jì)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。（3分）ti24.樣安分段法

54、（即戈德菲爾特匡特檢驗(yàn)）的基根源理：將樣安分為容量相等的兩部分，而后分別對(duì)樣本1和樣本2進(jìn)行回歸，并計(jì)算兩個(gè)子樣本的殘差平方和，假如隨機(jī)偏差項(xiàng)是同方差的，則這兩個(gè)子樣本的殘差平方和應(yīng)當(dāng)大概相等；假如是異方差的，則二者差異較大，以此來(lái)判斷能否存在異方差。（3分）使用條件：（1）樣本容量要盡可能大，一般而言應(yīng)當(dāng)在參數(shù)個(gè)數(shù)兩倍以上；（2）ut遵從正態(tài)分布，且除了異方差條件外，其余假定均滿足。（2分）25簡(jiǎn)述DW檢驗(yàn)的限制性。答：從判斷準(zhǔn)則中看到，DW檢驗(yàn)存在兩個(gè)主要的限制性：第一，存在一個(gè)不可以確立的DW.值地域，這是這種檢驗(yàn)方法的一大缺點(diǎn)。（2分）其次：DW.檢驗(yàn)只好檢驗(yàn)一階自有關(guān)。（2分）但在實(shí)

55、質(zhì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)識(shí)題中，一階自有關(guān)是出現(xiàn)最多的一類序列有關(guān)，并且經(jīng)驗(yàn)表示，假如不存在一階自有關(guān)，一般也不存在高階序列有關(guān)。所以在實(shí)質(zhì)應(yīng)用中，對(duì)于序列有關(guān)問(wèn)題般只進(jìn)行DW.檢驗(yàn)。（1分）26序列有關(guān)性的結(jié)果。答：（1）模型參數(shù)預(yù)計(jì)值不擁有最優(yōu)性；（1分）（2）隨機(jī)偏差項(xiàng)的方差一般會(huì)低估；（1分）（3）模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)無(wú)效；（1分）（4）區(qū)間預(yù)計(jì)和展望區(qū)間的精度降低。（1分）（全對(duì)即加1分）27簡(jiǎn)述序列有關(guān)性的幾種檢驗(yàn)方法。答：（1）圖示法；（1分）（2）D-W檢驗(yàn)；（1分）（3）回歸檢驗(yàn)法；（1分）（4）其余，偏有關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，布羅斯戈弗雷檢驗(yàn)或拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)都能夠用來(lái)檢驗(yàn)高階序列有關(guān)。（2分）28廣

56、義最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？答:基本思想就是對(duì)違反基本假定的模型做合適的線性變換，使其轉(zhuǎn)變?yōu)闈M足基本假定的模型，從而能夠使用預(yù)計(jì)模型。（5分）29自有關(guān)性產(chǎn)生的原由有那些？答：（1）經(jīng)濟(jì)變量慣性的作用惹起隨機(jī)偏差項(xiàng)自有關(guān)；（1分）（2）經(jīng)濟(jì)行為的滯后性惹起隨機(jī)偏差項(xiàng)自有關(guān)；(3)一些隨機(jī)要素的攪亂或影響惹起隨機(jī)偏差項(xiàng)自有關(guān)；（1分）（4）模型設(shè)定偏差惹起隨機(jī)偏差項(xiàng)自有關(guān)；觀察數(shù)據(jù)辦理惹起隨機(jī)偏差項(xiàng)自有關(guān)。（1分）30請(qǐng)簡(jiǎn)述什么是虛假序列有關(guān)，如何防范？OLS方法（1分）（1分）（5）答：數(shù)據(jù)表現(xiàn)出序列有關(guān)，而事實(shí)上其實(shí)不存在序列有關(guān)。（2分）要防范虛假序列有關(guān)，就應(yīng)在做定量分析之間

57、先進(jìn)行定性分析，看從理論上或經(jīng)驗(yàn)上能否有存在序列有關(guān)的可能，可能性是多大。（3分）31DW值與一階自有關(guān)系數(shù)的關(guān)系是什么？答：?1DWDW2(1?或許2)32答：多重共線性是指解說(shuō)變量之間存在完好或近似的線性關(guān)系。產(chǎn)生多重共線性主要有下述原由：（1）樣本數(shù)據(jù)的采集是被動(dòng)的，只好在一個(gè)有限的范圍內(nèi)獲取觀察值，沒法進(jìn)行重復(fù)試驗(yàn)。（2分）（2）經(jīng)濟(jì)變量的共同趨向（1分）（3）滯后變量的引入（1分）（4）模型的解說(shuō)變量選擇不妥（1分）33答：完好多重共線性是指對(duì)于線性回歸模型Y1X12X2kXku若c1X1jc2X2j.ckXkj=0,j=1,2,.,n此中c1，c2，.,ck是不全為0的常數(shù)則稱這些

58、解說(shuō)變量的樣本觀察值之間存在完好多重共線性。（2分）不完好多重共線性是指對(duì)于多元線性回歸模型Y1X12X2kXku若c1X1jc2X2j.ckXkj+v=0,j=1,2,.,n此中c1，c2，.,ck是不全為0的常數(shù)，v為隨機(jī)偏差項(xiàng)則稱這些解說(shuō)變量的樣本觀察之間存在不完好多重共線性。（3分）34答：）35答：（1）能夠預(yù)計(jì)參數(shù)，但參數(shù)預(yù)計(jì)不穩(wěn)固。（2分）（2）參數(shù)預(yù)計(jì)值對(duì)樣本數(shù)據(jù)的略有變化或樣本容量的稍有增減變化敏感。（1分）（3）各解說(shuō)變量對(duì)被解說(shuō)變量的影響難精準(zhǔn)鑒識(shí)。（1分）（4）t檢驗(yàn)不簡(jiǎn)單拒絕原假定。（1分）F值和R2值都很高，但各回歸系數(shù)預(yù)計(jì)量的方差很大，36答：（1）模型整體性檢驗(yàn)

59、t值很低，系數(shù)不可以經(jīng)過(guò)明顯性檢驗(yàn)。（2分）2）回歸系數(shù)值難以置信或符號(hào)錯(cuò)誤。（1分）3）參數(shù)預(yù)計(jì)值對(duì)刪除或增加少許觀察值，以及刪除一個(gè)不明顯的解說(shuō)變量特別敏感。（2分）37）38模型中引入虛假變量的作用是什么？答案：（1）能夠描繪和丈量定性要素的影響；（2分）（2）能夠正確反應(yīng)經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系，提升模型的精度；（3）便于辦理異樣數(shù)據(jù)。（1分）（2分）39虛假變量引入的原則是什么？1mm-11（2）假如模型中有m個(gè)定性要素，而每個(gè)定性要素只有雙方面的屬性或特色，則在模型中引入性要素有兩個(gè)及以上個(gè)屬性，則參照“一個(gè)要素多個(gè)屬性”的設(shè)置虛假變量。（2分）（3）虛假變量取值應(yīng)從分析問(wèn)題的目的出發(fā)予

60、以界定；（1分）（4）虛假變量在單調(diào)方程中能夠作為解說(shuō)變量也能夠作為被解說(shuō)變量。（1分）m個(gè)虛假變量；假如定40虛假變量引入的方式及每種方式的作用是什么？答案：（1）加法方式：其作用是改變了模型的截距水平；（2分）（2）乘法方式：其作用在于兩個(gè)模型間的比較、要素間的交互影響分析和提升模型的描繪精度；（2分）（3）一般方式：即影響模型的截距有影響模型的斜率。（1分）41判斷計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型好壞的基根源則是什么？答案：（1）模型應(yīng)力爭(zhēng)簡(jiǎn)單；（1分）（2）模型擁有可鑒識(shí)性；（1分）（3）模型擁有較高的擬合優(yōu)度；（1分）（4）模型應(yīng)與理論相一致；（1分）（5）模型擁有較好的超樣本功能。（1分）42模型設(shè)定