李子奈-計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分章習(xí)題與答案

第一章導(dǎo)論一、名詞解釋1、截面數(shù)據(jù)2、時(shí)間序列數(shù)據(jù)3、虛變量數(shù)據(jù)4、內(nèi)生變量與外生變量二、單項(xiàng)選擇題1、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)序列稱為（）A、橫截面數(shù)據(jù)B、虛變量數(shù)據(jù)C、時(shí)間序列數(shù)據(jù)D、平行數(shù)據(jù)2、樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，可以概括為完整性、準(zhǔn)確性、可比性和（）A、時(shí)效性B、一致性C、廣泛性D、系統(tǒng)性3、有人采用全國(guó)大中型煤炭企業(yè)的截面數(shù)據(jù)，估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)模型，然后用該模型預(yù)測(cè)未來煤炭行業(yè)的產(chǎn)出量，這是違反了數(shù)據(jù)的哪一條原則。（）A、一致性B、準(zhǔn)確性C、可比性D、完整性4、判斷模型參數(shù)估計(jì)量的符號(hào)、大小、相互之間關(guān)系的合理性屬于什么檢驗(yàn)（）A、經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)B、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)C、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)D、模型的預(yù)測(cè)檢驗(yàn)5、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（）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)）6、設(shè)M為貨幣需求量，Y為收入水平，r為利率，流動(dòng)性偏好函數(shù)為，和分別為、的估計(jì)值，根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論有（）A、應(yīng)為正值，應(yīng)為負(fù)值B、應(yīng)為正值，應(yīng)為正值C、應(yīng)為負(fù)值，應(yīng)為負(fù)值D、應(yīng)為負(fù)值，應(yīng)為正值三、填空題1、在經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系中，因果關(guān)系、相互影響關(guān)系最重要，是計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的重點(diǎn)。2、從觀察單位和時(shí)點(diǎn)的角度看，經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)可分為時(shí)間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)。3、根據(jù)包含的方程的數(shù)量以及是否反映經(jīng)濟(jì)變量與時(shí)間變量的關(guān)系，經(jīng)濟(jì)模型可分為時(shí)間序列模型、單方程模型、聯(lián)立方程模型。四、簡(jiǎn)答題1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)的聯(lián)系是什么模型的檢驗(yàn)包括哪幾個(gè)方面具體含義是什么五、計(jì)算分析題1、下列假想模型是否屬于揭示因果關(guān)系的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型為什么（1）=+,其中為第t年農(nóng)村居民儲(chǔ)蓄增加額（單位：億元），為第t年城鎮(zhèn)居民可支配收入總額（單位：億元）。（2）=+，其中為第t-1年底農(nóng)村居民儲(chǔ)蓄余額（單位：億元），為第t年農(nóng)村居民純收入總額（單位：億元）。指出下列假想模型中的錯(cuò)誤，并說明理由：其中，為第t年社會(huì)消費(fèi)品零售總額（單位：億元），為第t年居民收入總額（單位：億元）（指城鎮(zhèn)居民可支配收入總額與農(nóng)村居民純收入總額之和），為第t年全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額（單位：億元）。下列設(shè)定的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是否合理為什么（1）其中，（i=1,2,3）是第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)增加值，為隨機(jī)干擾項(xiàng)。（2）財(cái)政收入=f（財(cái)政支出）+，為隨機(jī)干擾項(xiàng)。第二章一元線性回歸模型一、名詞解釋1、總體回歸函數(shù)2、最大似然估計(jì)法（ML）3、普通最小二乘估計(jì)法（OLS）4、殘差平方和5、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)二、單項(xiàng)選擇題1、設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為，以下說法正確的是（）A、

B、

C、

D、2、回歸分析中定義的（）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，被解釋變量為非隨機(jī)變量3、一元線性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是（）A、n

B、n-1

C、n-k

D、14、對(duì)于模型，其OLS的估計(jì)量的特性在以下哪種情況下不會(huì)受到影響（）A、觀測(cè)值數(shù)目n增加B、各觀測(cè)值差額增加C、各觀測(cè)值基本相等D、5、某人通過一容量為19的樣本估計(jì)消費(fèi)函數(shù)（用模型表示），并獲得下列結(jié)果：，=，，則下面（）（）哪個(gè)結(jié)論是對(duì)的（）A、在5%顯著性水平下不顯著B、的估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差為C、的95%置信區(qū)間不包括0D、以上都不對(duì)6、在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為：（

）A、

B、C、

D、7、最小二乘準(zhǔn)則是指按使（）達(dá)到最小值的原則確定樣本回歸方程（）A、B、C、D、8、設(shè)Y表示實(shí)際觀測(cè)值，表示OLS回歸估計(jì)值，則下列哪項(xiàng)成立（）A、

B、C、

D、9、最大或然準(zhǔn)則是按從模型中得到既得的n組樣本觀測(cè)值的（）最大的準(zhǔn)則確定樣本回歸方程。（）A、離差平方和B、均值C、概率D、方差10、一元線性回歸模型的最小二乘回歸結(jié)果顯示，殘差平方和RSS=,樣本容量n=25，則回歸模型的標(biāo)準(zhǔn)差為（）A、B、1.324C11、參數(shù)的估計(jì)量具備有效性是指（）A、B、在的所有線性無(wú)偏估計(jì)中最小C、D、在的所有線性無(wú)偏估計(jì)中最小12、反映由模型中解釋變量所解釋的那部分離差大小的是（）A、總離差平方和B、回歸平方和C、殘差平方和D、可決系數(shù)13、總離差平方和TSS、殘差平方和RSS與回歸平方和ESS三者的關(guān)系是（）A、TSS>RSS+ESSB、TSS=RSS+ESSC、TSS<RSS+ESSD、TSS2=RSS2+ESS214、對(duì)于回歸模型，=1，2，…，n檢驗(yàn)時(shí)，所用的統(tǒng)計(jì)量服從（）A、B、C、D、15、某一特定的X水平上，總體Y分布的離散程度越大，即越大，則（）A、預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，精度越低B、預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，預(yù)測(cè)誤差越小C、預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，精度越高D、預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，預(yù)測(cè)誤差越大三、多項(xiàng)選擇題1、一元線性回歸模型的基本假定包括（）A、B、C、D、E、X為非隨機(jī)變量，且2、以Y表示實(shí)際觀測(cè)值，表示回歸估計(jì)值，e表示殘差，則回歸直線滿足（）A、通過樣本均值點(diǎn)B、C、 D、E、3、以帶“^”表示估計(jì)值，表示隨機(jī)干擾項(xiàng)，如果Y與X為線性關(guān)系，則下列哪些是正確的（）A、B、C、 D、E、4、假設(shè)線性回歸模型滿足全部基本假設(shè)，則其最小二乘回歸得到的參數(shù)估計(jì)量具備（）A、可靠性B、一致性C、線性D、無(wú)偏性E、有效性5、下列相關(guān)系數(shù)算式中，正確的是（）A、B、C、D、E、二、判斷題1、滿足基本假設(shè)條件下，隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布，但被解釋變量Y不一定服從正態(tài)分布。（）2、總體回歸函數(shù)給出了對(duì)應(yīng)于每一個(gè)自變量的因變量的值。（）3、線性回歸模型意味著變量是線性的。（）4、解釋變量是作為原因的變量，被解釋變量是作為結(jié)果的變量。（）5、隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。（）6、線性回歸模型的0均值假設(shè)可以表示為。（）7、如果觀測(cè)值近似相等，也不會(huì)影響回歸系數(shù)的估計(jì)量。（）8、樣本可決系數(shù)高的回歸方程一定比樣本可決系數(shù)低的回歸方程更能說明解釋變量對(duì)被解釋變量的解釋能力。（）9、模型結(jié)構(gòu)參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量具有線性性、無(wú)偏性、有效性，隨機(jī)干擾項(xiàng)方差的普通最小二乘估計(jì)量也是無(wú)偏的。（）10、回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是用來檢驗(yàn)解釋變量對(duì)被解釋變量有無(wú)顯著解釋能力的檢驗(yàn)。（）四、簡(jiǎn)答題1、為什么計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論方程中必須包含隨機(jī)干擾項(xiàng)2、總體回歸函數(shù)和樣本回歸函數(shù)之間有哪些區(qū)別與聯(lián)系3、為什么用可決系數(shù)評(píng)價(jià)擬合優(yōu)度，而不是用殘差平方和作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)4、根據(jù)最小二乘原理，所估計(jì)的模型已經(jīng)使得擬合誤差達(dá)到最小，為什么還要討論模型的擬合優(yōu)度問題五、計(jì)算分析題1、令表示一名婦女生育孩子的數(shù)目，表示該婦女接受過教育的年數(shù)。生育率對(duì)受教育年數(shù)的簡(jiǎn)單回歸模型為（1）隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)包含什么樣的因素它們可能與受教育水平相關(guān)嗎（2）上述簡(jiǎn)單回歸分析能夠揭示教育對(duì)生育率在其他條件不變下的影響嗎請(qǐng)解釋。2、已知回歸模型，式中E為某類公司一名新員工的起始薪金（元），N為所受教育水平（年）。隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的分布未知，其他所有假設(shè)都滿足。（1）從直觀及經(jīng)濟(jì)角度解釋和。（2）OLS估計(jì)量和滿足線性性、無(wú)偏性及有效性嗎簡(jiǎn)單陳述理由。（3）對(duì)參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)還能進(jìn)行嗎簡(jiǎn)單陳述理由。（4）如果被解釋變量新員工起始薪金的計(jì)量單位由元改為100元，估計(jì)的截距項(xiàng)、斜率項(xiàng)有無(wú)變化（5）若解釋變量所受教育水平的度量單位由年改為月，估計(jì)的截距項(xiàng)與斜率項(xiàng)有無(wú)變化3、假設(shè)模型為。給定個(gè)觀察值，，…，，按如下步驟建立的一個(gè)估計(jì)量：在散點(diǎn)圖上把第1個(gè)點(diǎn)和第2個(gè)點(diǎn)連接起來并計(jì)算該直線的斜率；同理繼續(xù)，最終將第1個(gè)點(diǎn)和最后一個(gè)點(diǎn)連接起來并計(jì)算該條線的斜率；最后對(duì)這些斜率取平均值，稱之為，即的估計(jì)值。（1）畫出散點(diǎn)圖，推出的代數(shù)表達(dá)式。（2）計(jì)算的期望值并對(duì)所做假設(shè)進(jìn)行陳述。這個(gè)估計(jì)值是有偏還是無(wú)偏的解釋理由。（3）判定該估計(jì)值與我們以前用OLS方法所獲得的估計(jì)值相比的優(yōu)劣，并做具體解釋。4、對(duì)于人均存款與人均收入之間的關(guān)系式使用美國(guó)36年的年度數(shù)據(jù)得如下估計(jì)模型，括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差：＝（1）的經(jīng)濟(jì)解釋是什么（2）和的符號(hào)是什么為什么實(shí)際的符號(hào)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（3）對(duì)于擬合優(yōu)度你有什么看法嗎（4）檢驗(yàn)是否每一個(gè)回歸系數(shù)都與零顯著不同（在1%水平下）。同時(shí)對(duì)零假設(shè)和備擇假設(shè)、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值、其分布和自由度以及拒絕零假設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行陳述。你的結(jié)論是什么5、現(xiàn)代投資分析的特征線涉及如下回歸方程：；其中：表示股票或債券的收益率；表示有價(jià)證券的收益率（用市場(chǎng)指數(shù)表示，如標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)）；表示時(shí)間。在投資分析中，被稱為債券的安全系數(shù)，是用來度量市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)程度的，即市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)公司的財(cái)產(chǎn)有何影響。依據(jù)1956~1976年間240個(gè)月的數(shù)據(jù)，F(xiàn)ogler和Ganpathy得到IBM股票的回歸方程（括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差），市場(chǎng)指數(shù)是在芝加哥大學(xué)建立的市場(chǎng)有價(jià)證券指數(shù)。要求：（1）解釋回歸參數(shù)的意義；（2）如何解釋（3）安全系數(shù)的證券稱為不穩(wěn)定證券，建立適當(dāng)?shù)牧慵僭O(shè)及備選假設(shè)，并用檢驗(yàn)進(jìn)行檢驗(yàn)（）。6、假定有如下的回歸結(jié)果：，其中，Y表示美國(guó)的咖啡的消費(fèi)量（杯數(shù)/人天），X表示咖啡的零售價(jià)格（美元/杯）。要求：（1）這是一個(gè)時(shí)間序列回歸還是橫截面回歸（2）如何解釋截距的意義，它有經(jīng)濟(jì)含義嗎如何解釋斜率（3）能否求出真實(shí)的總體回歸函數(shù)（4）根據(jù)需求的價(jià)格彈性定義：彈性=斜率×（X/Y），依據(jù)上述回歸結(jié)果，你能求出對(duì)咖啡需求的價(jià)格彈性嗎如果不能，計(jì)算此彈性還需要其他什么信息7、若經(jīng)濟(jì)變量y和x之間的關(guān)系為，其中A、為參數(shù)，為隨機(jī)誤差，問能否用一元線性回歸模型進(jìn)行分析為什么8、上海市居民1981~1998年期間的收入和消費(fèi)數(shù)據(jù)如表所示，回歸模型為，其中，被解釋變量為人均消費(fèi)，解釋變量為人均可支配收入。試用普通最小二乘法估計(jì)模型中的參數(shù)，并求隨機(jī)誤差項(xiàng)方差的估計(jì)值。上海市居民1981~1998年間的收入和消費(fèi)數(shù)據(jù)年份可支配收入消費(fèi)年份可支配收入消費(fèi)198119821983198419851986198719881989630650680830107012901430172019705805706107209901170128016401810199019911992199319941995199619971998218024803000427058607170815084308770193021602500353046605860676068206860第三章多元線性回歸模型一、名詞解釋1、多元線性回歸模型2、調(diào)整的決定系數(shù)3、偏回歸系數(shù)4、正規(guī)方程組5、方程顯著性檢驗(yàn)二、單項(xiàng)選擇題1、在模型的回歸分析結(jié)果中，有，，則表明（）A、解釋變量對(duì)的影響不顯著B、解釋變量對(duì)的影響顯著C、模型所描述的變量之間的線性關(guān)系總體上顯著D、解釋變量和對(duì)的影響顯著2、設(shè)為回歸模型中的實(shí)解釋變量的個(gè)數(shù)，為樣本容量。則對(duì)回歸模型進(jìn)行總體顯著性檢驗(yàn)(檢驗(yàn))時(shí)構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)量為（）A、

B、

C、

D、3、已知二元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為，估計(jì)用樣本容量為，則隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差的OLS估計(jì)值為（）A、

B、40

C、

D、4、在多元回歸中，調(diào)整后的決定系數(shù)與決定系數(shù)的關(guān)系為（）A、

B、

C、

D、與的關(guān)系不能確定5、下面說法正確的有（）A、時(shí)間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)沒有差異

B、對(duì)回歸模型的總體顯著性檢驗(yàn)沒有必要C、總體回歸方程與樣本回歸方程是有區(qū)別的

D、決定系數(shù)不可以用于衡量擬合優(yōu)度6、根據(jù)調(diào)整的可決系數(shù)與F統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系可知，當(dāng)時(shí)，有（）A、F=0B、F=－1C、F→+∞D(zhuǎn)、F=-∞7、線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)量是隨機(jī)向量的函數(shù)，即。是（）A、隨機(jī)向量B、非隨機(jī)向量C、確定性向量D、常量8、下面哪一表述是正確的（）A、線性回歸模型的零均值假設(shè)是指B、對(duì)模型進(jìn)行方程顯著性檢驗(yàn)（即檢驗(yàn)），檢驗(yàn)的零假設(shè)是C、相關(guān)系數(shù)較大意味著兩個(gè)變量存在較強(qiáng)的因果關(guān)系D、當(dāng)隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差估計(jì)量等于零時(shí)，說明被解釋變量與解釋變量之間為函數(shù)關(guān)系9、對(duì)于，如果原模型滿足線性模型的基本假設(shè)則在零假設(shè)下，統(tǒng)計(jì)量（其中是的標(biāo)準(zhǔn)誤差）服從（）A、B、C、D、10、下列說法中正確的是（）A、如果模型的R2很高，我們可以認(rèn)為此模型的質(zhì)量較好B、如果模型的R2很低，我們可以認(rèn)為此模型的質(zhì)量較差C、如果某一參數(shù)不能通過顯著性檢驗(yàn)，我們應(yīng)該剔除該解釋變量D、如果某一參數(shù)不能通過顯著性檢驗(yàn)，我們不應(yīng)該隨便剔除該解釋變量三、多項(xiàng)選擇題1、殘差平方和是指（）A、隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的變差B、解釋變量變動(dòng)所引起的被解釋變量的變差C、被解釋變量的變差中，回歸方程不能作出解釋的部分D、被解釋變量的總離差平方和回歸平方之差E、被解釋變量的實(shí)際值與擬合值的離差平方和2、回歸平方和是指（）A、被解釋變量的觀測(cè)值與其均值的離差平方和B、被解釋變量的回歸值與其均值的離差平方和C、被解釋變量的總體平方和與殘差平方和之差D、解釋變量變動(dòng)所引起的被解釋變量的離差的大小E、隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的離差大小3、對(duì)模型滿足所有假定條件的模型進(jìn)行總體顯著性檢驗(yàn)，如果檢驗(yàn)結(jié)果總體線性關(guān)系顯著，則很可能出現(xiàn)（）A、B、C、D、E、4、設(shè)k為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)（包含截距項(xiàng)）則總體線性回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)所用的F統(tǒng)計(jì)量可以表示為（）A、B、C、D、E、5、在多元回歸分析中，調(diào)整的可決系數(shù)與可決系數(shù)之間（）A、B、C、只可能大于零D、可能為負(fù)值E、不可能為負(fù)值四、判斷題1、滿足基本假設(shè)條件下，樣本容量略大于解釋變量個(gè)數(shù)時(shí)，可以得到各參數(shù)的唯一確定的估計(jì)值，但參數(shù)估計(jì)結(jié)果的可靠性得不到保證（）2、在多元線性回歸中，t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)缺一不可。（）3、回歸方程總體線性顯著性檢驗(yàn)的原假設(shè)是模型中所有的回歸參數(shù)同時(shí)為零（）4、多元線性回歸中，可決系數(shù)是評(píng)價(jià)模型擬合優(yōu)度好壞的最佳標(biāo)準(zhǔn)。（）5、多元線性回歸模型中的偏回歸系數(shù)，表示在其他解釋變量保持不變的情況下，對(duì)應(yīng)解釋變量每變化一個(gè)單位時(shí)，被解釋變量的變動(dòng)。（）五、簡(jiǎn)答題1、多元線性回歸模型與一元線性回歸模型有哪些區(qū)別2、為什么說最小二乘估計(jì)量是最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量對(duì)于多元線性回歸最小二乘估計(jì)的正規(guī)方程組，能解出唯一的參數(shù)估計(jì)量的條件是什么六、計(jì)算分析題1、某地區(qū)通過一個(gè)樣本容量為722的調(diào)查數(shù)據(jù)得到勞動(dòng)力受教育年數(shù)的一個(gè)回歸方程為R2=式中，為勞動(dòng)力受教育年數(shù)，為勞動(dòng)力家庭中兄弟姐妹的個(gè)數(shù)，與分別為母親與父親受到教育的年數(shù)。問（1）sibs是否具有預(yù)期的影響為什么若與保持不變，為了使預(yù)測(cè)的受教育水平減少一年，需要增加多少（2）請(qǐng)對(duì)的系數(shù)給予適當(dāng)?shù)慕忉尅＃?）如果兩個(gè)勞動(dòng)力都沒有兄弟姐妹，但其中一個(gè)的父母受教育的年數(shù)均為12年，另一個(gè)的父母受教育的年數(shù)均為16年，則兩人受教育的年數(shù)預(yù)期相差多少年2、考慮以下方程（括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差）：（）其中：——年的每位雇員的工資——年的物價(jià)水平——年的失業(yè)率要求：（1）進(jìn)行變量顯著性檢驗(yàn)；（2）對(duì)本模型的正確性進(jìn)行討論，是否應(yīng)從方程中刪除為什么3、以企業(yè)研發(fā)支出（R&D）占銷售額的比重（單位：%）為被解釋變量（Y），以企業(yè)銷售額（X1）與利潤(rùn)占銷售額的比重（X2）為解釋變量，一個(gè)容量為32的樣本企業(yè)的估計(jì)結(jié)果如下：其中，括號(hào)中的數(shù)據(jù)為參數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差。（1）解釋ln(X1)的參數(shù)。如果X1增長(zhǎng)10%，估計(jì)Y會(huì)變化多少個(gè)百分點(diǎn)這在經(jīng)濟(jì)上是一個(gè)很大的影響嗎（2）檢驗(yàn)R&D強(qiáng)度不隨銷售額的變化而變化的假設(shè)。分別在5%和10%的顯著性水平上進(jìn)行這個(gè)檢驗(yàn)。（3）利潤(rùn)占銷售額的比重X2對(duì)R&D強(qiáng)度Y是否在統(tǒng)計(jì)上有顯著的影響4、假設(shè)你以校園內(nèi)食堂每天賣出的盒飯數(shù)量作為被解釋變量，以盒飯價(jià)格、氣溫、附近餐廳的盒飯價(jià)格、學(xué)校當(dāng)日的學(xué)生數(shù)量（單位：千人）作為解釋變量，進(jìn)行回歸分析。假設(shè)你看到如下的回歸結(jié)果（括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差），但你不知道各解釋變量分別代表什么。（）試判定各解釋變量分別代表什么，說明理由。5、下表給出一二元模型的回歸結(jié)果。方差來源平方和（SS）自由度（.）來自回歸(ESS)65965—來自殘差(RSS)_——總離差(TSS)6604214求：（1）樣本容量是多少RSS是多少ESS和RSS的自由度各是多少（2）和（3）檢驗(yàn)假設(shè)：解釋變量總體上對(duì)無(wú)影響。你用什么假設(shè)檢驗(yàn)為什么（4）根據(jù)以上信息，你能確定解釋變量各自對(duì)的貢獻(xiàn)嗎6、在經(jīng)典線性回歸模型的基本假定下，對(duì)含有三個(gè)自變量的多元線性回歸模型：你想檢驗(yàn)的虛擬假設(shè)是：。（1）用的方差及其協(xié)方差求出。（2）寫出檢驗(yàn)H0：的t統(tǒng)計(jì)量。（3）如果定義，寫出一個(gè)涉及0、、2和3的回歸方程，以便能直接得到估計(jì)值及其樣本標(biāo)準(zhǔn)差。7、假設(shè)要求你建立一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來說明在學(xué)校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人數(shù)，以便決定是否修建第二條跑道以滿足所有的鍛煉者。你通過整個(gè)學(xué)年收集數(shù)據(jù)，得到兩個(gè)可能的解釋性方程：方程A：方程B：其中：——第i天慢跑者的人數(shù)——第i天降雨的英寸數(shù)——第i天日照的小時(shí)數(shù)——第i天的最高溫度（按華氏溫度）——第i天的后一天需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)請(qǐng)回答下列問題：（1）這兩個(gè)方程你認(rèn)為哪個(gè)更合理些，為什么（2）為什么用相同的數(shù)據(jù)去估計(jì)相同變量的系數(shù)得到不同的符號(hào)8、考慮以下預(yù)測(cè)的回歸方程：其中：為第t年的玉米產(chǎn)量（噸/畝）；為第t年的施肥強(qiáng)度（千克/畝）；為第t年的降雨量（毫米）。要求回答下列問題：（1）從和對(duì)的影響方面，說出本方程中系數(shù)和的含義；（2）常數(shù)項(xiàng)是否意味著玉米的負(fù)產(chǎn)量可能存在（3）假定的真實(shí)值為，則的估計(jì)量是否有偏為什么（4）假定該方程并不滿足所有的古典模型假設(shè)，即參數(shù)估計(jì)并不是最佳線性無(wú)偏估計(jì)，則是否意味著的真實(shí)值絕對(duì)不等于為什么9、已知描述某經(jīng)濟(jì)問題的線性回歸模型為，并已根據(jù)樣本容量為32的觀察數(shù)據(jù)計(jì)算得，，，查表得，。（1）求模型中三個(gè)參數(shù)的最小二乘估計(jì)值（2）進(jìn)行模型的置信度為95%的方程顯著性檢驗(yàn)（3）求模型參數(shù)2的置信度為99%的置信區(qū)間。10、下表為有關(guān)經(jīng)批準(zhǔn)的私人住房單位及其決定因素的4個(gè)模型的估計(jì)和相關(guān)統(tǒng)計(jì)值（括號(hào)內(nèi)為p值）（如果某項(xiàng)為空，則意味著模型中沒有此變量）。數(shù)據(jù)為美國(guó)40個(gè)城市的數(shù)據(jù)。模型如下：式中：housing——實(shí)際頒發(fā)的建筑許可證數(shù)量；density——每平方英里的人口密度，value——自由房屋的均值（單位：百美元）；income——平均家庭的收入（單位：千美元）；popchang——1980~1992年的人口增長(zhǎng)百分比；unemp——失業(yè)率；localtax——人均交納的地方稅；statetax——人均繳納的州稅。變量模型A模型B模型C模型DC813-392-1279-973DensityValueIncomePopchangUnempLocaltaxStatetaxRSS+7+7+7+7R2+6+6+6+6AIC+6+6+6+6（1）檢驗(yàn)?zāi)Ｐ虯中的每一個(gè)回歸系數(shù)在10%水平下是否為零（括號(hào)中的值為雙邊備擇p-值）。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，你認(rèn)為應(yīng)該把變量保留在模型中還是去掉（2）在模型A中，在5%水平下檢驗(yàn)聯(lián)合假設(shè)H0：i=0(i=1,5,6,7)。說明被擇假設(shè)，計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值，說明其在零假設(shè)條件下的分布，拒絕或接受零假設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)。說明你的結(jié)論。（3）哪個(gè)模型是“最優(yōu)的”解釋你的選擇標(biāo)準(zhǔn)。（4）說明你對(duì)最優(yōu)模型中參數(shù)符號(hào)的預(yù)期并解釋原因，確認(rèn)其是否為正確符號(hào)。第四章隨機(jī)解釋變量問題一、名詞解釋1、隨機(jī)解釋變量2、工具變量二、單項(xiàng)選擇題1、如果模型包含隨機(jī)解釋變量，且與隨機(jī)干擾項(xiàng)異期相關(guān)，則普通最小二乘估計(jì)量是（）A、無(wú)偏估計(jì)量B、有效估計(jì)量C、一致估計(jì)量D、最佳線性無(wú)偏估計(jì)量2、假設(shè)回歸模型，其中為隨機(jī)變量，與相關(guān)，則的普通最小二乘估計(jì)量（）A、無(wú)偏且一致B、無(wú)偏但不一致C、有偏但一致D、有偏且不一致3、隨機(jī)解釋變量問題分為三種情況，下列哪一種不是（）A、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)B、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期不相關(guān)，不同期相關(guān)C、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)D、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)高度相關(guān)4、當(dāng)解釋變量中包含隨機(jī)被解釋變量時(shí)，下面哪一種情況不可能出現(xiàn)（）A、參數(shù)估計(jì)量無(wú)偏B、參數(shù)估計(jì)量漸進(jìn)無(wú)偏C、參數(shù)估計(jì)量有偏D、隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)問題仍可用D-W檢驗(yàn)5、在工具變量的選取中，下面哪一個(gè)條件不是必須的（）A、與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)B、與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)C、與模型中的其他解釋變量不相關(guān)D、與被解釋變量存在因果關(guān)系三、判斷題1、含有隨機(jī)解釋變量的線性回歸模型，其普通最小二乘法估計(jì)量都是有偏的（）2、工具變量替代隨機(jī)變量后，實(shí)際上是工具變量變?yōu)榱私忉屪兞浚ǎ?、當(dāng)隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)時(shí)，如果仍用最小二乘法估計(jì)，則估計(jì)量有偏且非一致。（）四、簡(jiǎn)答題什么是估計(jì)的一致性試通過一元模型證明對(duì)于工具變量法的斜率的估計(jì)量是的一致估計(jì)。五、計(jì)算分析題1、一個(gè)研究對(duì)某地區(qū)大學(xué)生就業(yè)的影響的簡(jiǎn)單模型可描述如下式中，EMP為新就業(yè)的大學(xué)生人數(shù)，MIN1為該地區(qū)最低限度工資，POP為新畢業(yè)的大學(xué)生人數(shù)，GDP1為該地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，GDP為該國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。（1）如果該地區(qū)政府以多多少少不易觀測(cè)的卻對(duì)新畢業(yè)大學(xué)生就業(yè)有影響的因素作為基礎(chǔ)來選擇最低限度工資，則OLS估計(jì)將會(huì)存在什么問題（2）令MIN為該國(guó)的最低限度工資，它與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)嗎（3）按照法律，各地區(qū)最低限度工資不得低于國(guó)家最低工資，那么MIN能成為MIN1的工具變量嗎第五章多重共線性一、名詞解釋1、多重共線性2、不完全多重共線性二、單項(xiàng)選擇題1、在線性回歸模型中，若解釋變量和的觀測(cè)值成比例，既有，其中為非零常數(shù)，則表明模型中存在（）A、異方差B、多重共線性C、序列相關(guān)D、隨機(jī)解釋變量2、對(duì)于模型，與r12=0相比，當(dāng)r12=時(shí)，估計(jì)量的方差將是原來的（）A、1倍B、倍C、倍D、2倍3、如果方差膨脹因子VIF=15，則認(rèn)為（）問題是嚴(yán)重的（）A、異方差問題B、序列相關(guān)問題C、多重共線性問題D、解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)的相關(guān)性4、一般多重共線性下參數(shù)估計(jì)量（）A、不存在B、有無(wú)窮多解C、唯一D、非有效5、完全多重共線性下參數(shù)估計(jì)量（）A、唯一B、有無(wú)窮多解C、不存在D、有效6、下列方法中，可克服多重共線性的是（）A、差分法B、加權(quán)最小二乘法C、工具變量法D、廣義最小二乘法三、多項(xiàng)選擇題1、多重共線性產(chǎn)生的主要原因有（）A、經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在同方向的變化趨勢(shì)B、經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在密切的關(guān)聯(lián)度C、在模型中采用滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線性D、在建模過程中由于解釋變量選擇不當(dāng)，引起了變量之間的多重共線性E、以上都不正確2、檢驗(yàn)多重共線性嚴(yán)重性的方法有（）A、等級(jí)相關(guān)系數(shù)法B、方差膨脹因子C、工具變量法D、判定系數(shù)檢驗(yàn)法E、逐步回歸法3、當(dāng)模型中解釋變量間存在高度的多重共線性時(shí)（）A、各個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響將難于精確鑒別B、部分解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)之間將高度相關(guān)C、估計(jì)量的精確度大幅下降D、估計(jì)量對(duì)于樣本容量的變動(dòng)將十分敏感E、模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)也將序列相關(guān)4、多重共線性解決方法主要有（）A、保留重要的解釋變量，去掉次要的或可替代的解釋變量B、利用先驗(yàn)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(shí)間數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)E、逐步回歸法以及增加樣本容量四、判斷題1、當(dāng)用于檢驗(yàn)方程線性顯著性的F統(tǒng)計(jì)量與檢驗(yàn)單個(gè)系數(shù)顯著性的t統(tǒng)計(jì)量結(jié)果矛盾時(shí)，可以認(rèn)為出現(xiàn)了嚴(yán)重的多重共線性（）2、當(dāng)存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，普通最小二乘法往往會(huì)低估參數(shù)估計(jì)量的方差（）3、變量的兩兩高度相關(guān)并不表示高度多重共線性，變量不存在兩兩高度相關(guān)表示不存在高度多重共線性（）4、由于多重共線性不會(huì)影響到隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差，因此如果分析的目的僅僅是預(yù)測(cè)，則多重共線性是無(wú)害的（）五、計(jì)算分析題1、某地區(qū)供水部門利用最近15年的用水年度數(shù)據(jù)得出如下估計(jì)模型：（） F=式中，water——用水總量（百萬(wàn)立方米）,house——住戶總數(shù)（千戶）,pop——總?cè)丝冢ㄇ耍?pcy——人均收入（元）,price——價(jià)格（元/100立方米）,rain——降雨量（毫米）。（1）根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和直覺,請(qǐng)估計(jì)回歸系數(shù)的符號(hào)的正負(fù)(不包括常量)，為什么觀察符號(hào)與你的直覺相符嗎（2）在5%的顯著性水平下，請(qǐng)進(jìn)行變量的t-檢驗(yàn)與方程的F-檢驗(yàn)。T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)結(jié)果有相矛盾的現(xiàn)象嗎（3）你認(rèn)為估計(jì)值是有偏的、無(wú)效的、或不一致的嗎詳細(xì)闡述理由。第六章異方差性一、名詞解釋1、異方差性2、廣義最小二乘法二、單項(xiàng)選擇題1、Gleiser檢驗(yàn)法主要用于檢驗(yàn)（）A、異方差性

B、自相關(guān)性C、隨機(jī)解釋變量

D、多重共線性2、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)（）A、異方差性B、多重共線性C、序列相關(guān)D、設(shè)定誤差3、若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差性，則估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)采用（）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4、如果回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差，則模型參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量（）A、無(wú)偏且有效B、無(wú)偏但非有效C、有偏但有效D、有偏且非有效5、設(shè)回歸模型為，其中，則的最有效估計(jì)量為（）A、B、C、D、6、對(duì)于模型，如果在異方差檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，則用加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)時(shí)，權(quán)數(shù)應(yīng)為（）A、B、C、D、三、多項(xiàng)選擇題1、下列哪些方法可克服異方差性（）A、差分法B、加權(quán)最小二乘法C、工具變量法D、廣義最小二乘法2、異方差性的后果包括（）A、參數(shù)估計(jì)量不再滿足無(wú)偏性B、變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義C、模型的預(yù)測(cè)失效D、普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量方差較大3、下列計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中，很可能存在異方差問題的有（）A、用橫截面數(shù)據(jù)建立家庭消費(fèi)支出對(duì)家庭收入水平的回歸模型B、用橫截面數(shù)據(jù)建立產(chǎn)出對(duì)勞動(dòng)和資本的回歸模型C、以凱恩斯的有效需求理論為基礎(chǔ)構(gòu)造宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型D、以國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算帳戶為基礎(chǔ)構(gòu)造宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型4、異方差的檢驗(yàn)方法有（）A、圖示檢驗(yàn)法B、Glejser檢驗(yàn)C、white檢驗(yàn)D、.檢驗(yàn)E、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)四、判斷題1、存在異方差情況下，普通最小二乘估計(jì)量依然是無(wú)偏和有效的。（）2、如果存在異方差，通常使用的t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)無(wú)效。（）3、如果OLS法估計(jì)的殘差呈現(xiàn)系統(tǒng)模式，則意味著存在著異方差。（）4、廣義最小二乘法可消除異方差。（）5、存在異方差時(shí)，普通最小二乘法通常會(huì)高估參數(shù)估計(jì)量的方差（）6、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)異方差時(shí)，排序后去掉中間c個(gè)變量，c值越大，檢驗(yàn)就越高，但過高的c，會(huì)降低檢驗(yàn)的自由度，因而c應(yīng)該適量，近似為樣本容量的1/4。（）五、簡(jiǎn)答題1、簡(jiǎn)述異方差對(duì)OLS估計(jì)量的性質(zhì)、置信區(qū)間、顯著性t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)有何影響。2、下列哪種情況是異方差性造成的結(jié)果（1）OLS估計(jì)量是有偏的（2）通常的變量顯著性檢驗(yàn)的t統(tǒng)計(jì)量不再服從t分布。（3）OLS估計(jì)量不再具有最佳線性無(wú)偏性。3、已知線性回歸模型：存在異方差性，隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差為，問參數(shù)估計(jì)時(shí)，如何克服該異方差性的影響六、計(jì)算分析題1、已知模型式中，為某公司在第i個(gè)地區(qū)的銷售額；為該地區(qū)的總收入；為該公司在該地區(qū)投入的廣告費(fèi)用（i=0,1,2……,50）。（1）由于不同地區(qū)人口規(guī)?？赡苡绊懼摴驹谠摰貐^(qū)的銷售，因此有理由懷疑隨機(jī)誤差項(xiàng)ui是異方差的。假設(shè)依賴于，請(qǐng)逐步描述你如何對(duì)此進(jìn)行檢驗(yàn)。需說明：a、假設(shè)和備擇假設(shè)；b、要進(jìn)行的回歸；c、要計(jì)算的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值及它的分布（包括自由度）；d、接受或拒絕零假設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)。（2）假設(shè)。逐步描述如何求得BLUE并給出理論依據(jù)。2、已知模型，，其中Y，X1，X2和Z的數(shù)據(jù)已知。假定給定權(quán)數(shù)，加權(quán)最小二乘法就是使最小。（1）求RSS對(duì)和的偏微分并寫出正規(guī)方程。（2）用Z去除遠(yuǎn)模型，寫出所得新模型的正規(guī)方程。（3）把帶入（1）中的正規(guī)方程，并證明它們和在（2）中推導(dǎo)的結(jié)果一樣。第七章序列相關(guān)性一、名詞解釋1、序列相關(guān)性2、差分法3、DW檢驗(yàn)二、單項(xiàng)選擇題1、DW檢驗(yàn)主要用于檢驗(yàn)（）A、異方差性

B、自相關(guān)性C、隨機(jī)解釋變量

D、多重共線性2、在下列引起序列自相關(guān)的原因中，正確的有幾個(gè)（）（1）經(jīng)濟(jì)變量具有慣性作用

（2）經(jīng)濟(jì)行為的滯后性（3）設(shè)定偏誤

（4）解釋變量之間的共線性A、1個(gè)

B、4個(gè)C、2個(gè)

D、3個(gè)3、若回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在一階自回歸形式的序列相關(guān)，則估計(jì)參數(shù)應(yīng)采用（）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4、用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW統(tǒng)計(jì)量的取值范圍是（）A、0≤DW≤1B、－1≤DW≤1C、－2≤DW≤2D、0≤DW≤45、已知DW統(tǒng)計(jì)量的值接近于0，則樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)近似等于（）A、-1B、0C、1D、6、已知樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)接近于-1，則DW統(tǒng)計(jì)量近似等于（）A、0B、1C、2D、47、在給定的顯著性水平之下，若DW統(tǒng)計(jì)量的下、上臨界值分別為和,則當(dāng)時(shí)，可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)（）A、存在一階正自相關(guān)B、存在一階負(fù)相關(guān)C、不存在序列相關(guān)D、存在序列相關(guān)與否不能斷定8．某企業(yè)的生產(chǎn)決策是由模型描述（其中為產(chǎn)量，為價(jià)格），又知：如果該企業(yè)在期生產(chǎn)過剩，決策者會(huì)削減期的產(chǎn)量；如果該企業(yè)在t-1期產(chǎn)出供不應(yīng)求，決策者會(huì)增加期的產(chǎn)量。由此判斷上述模型存在（）A、異方差問題B、序列相關(guān)問題C、多重共線性問題D、隨機(jī)解釋變量問題9、用矩陣形式表示的廣義最小二乘參數(shù)估計(jì)量為，此估計(jì)量為（）A、有偏、有效的估計(jì)量B、有偏、無(wú)效的估計(jì)量C、無(wú)偏、無(wú)效的估計(jì)量D、無(wú)偏、有效的估計(jì)量10、對(duì)于模型，若存在序列相關(guān)，同時(shí)存在異方差，即有，是一個(gè)（）A、退化矩陣B、單位矩陣C、對(duì)角矩陣D、正定矩陣三、多項(xiàng)選擇題1、下列可能導(dǎo)致模型產(chǎn)生序列相關(guān)的因素有（）A、模型形式被誤設(shè)B、經(jīng)濟(jì)序列本身的慣性C、模型中漏掉了重要的帶有自相關(guān)的解釋變量D、數(shù)據(jù)的編造E、數(shù)據(jù)的規(guī)模差異2、關(guān)于.檢驗(yàn)下列說法正確的（）A、只適用于一階線性自回歸形式的序列相關(guān)檢驗(yàn)，且樣本容量要充分大B、.統(tǒng)計(jì)量的取值區(qū)間是[0，4]C、當(dāng).=2時(shí)，對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)為0，表明不存在序列相關(guān)D、當(dāng).統(tǒng)計(jì)量的值落在區(qū)間[dL,dU]或者[4-dU,4-dL]上時(shí)，無(wú)法確定隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在自相關(guān)。E、當(dāng).接近于4時(shí)，相關(guān)系數(shù)接近1，表明可能存在完全正的一階自相關(guān)。3．序列相關(guān)性的后果包括（）A、參數(shù)估計(jì)量不再滿足無(wú)偏性B、變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義C、模型的預(yù)測(cè)失效D、普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量方差較大4．下列哪些方法可克服序列相關(guān)性（）A、差分法B、加權(quán)最小二乘法C、工具變量法D、廣義最小二乘法四、判斷題1、當(dāng)存在序列相關(guān)時(shí)，OLS估計(jì)量是有偏的并且也是無(wú)效的。（）2、兩個(gè)模型，一個(gè)是一階差分形式，一個(gè)是水平形式，這兩個(gè)模型的是不可以直接比較的。（）3、當(dāng)模型存在自相關(guān)時(shí)，可用D-W法進(jìn)行檢驗(yàn)，不需要任何前提條件（）4、.值在0和4之間，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（）5、用滯后的被解釋變量作解釋變量，模型隨機(jī)干擾項(xiàng)必然存在序列相關(guān)，這時(shí)D-W檢驗(yàn)就不適用了。（）五、簡(jiǎn)答題1、在存在一階自相關(guān)的情形下，估計(jì)自相關(guān)參數(shù)有哪些不同的方法說明基本思路。2、簡(jiǎn)述序列相關(guān)帶來的后果。六、計(jì)算分析題1、對(duì)于模型：，問：（1）如果用變量的一階差分估計(jì)該模型，則意味著采用了何種自相關(guān)形式（2）在用一階差分估計(jì)時(shí)，如果包含一個(gè)截距項(xiàng)，其含義是什么2、對(duì)模型，假設(shè)與相關(guān)。為了消除該相關(guān)性，采用工具變量法：先求關(guān)于與回歸，得到，再做如下回歸：試問：這一方法能否消除原模型中與的相關(guān)性為什么3、以某地區(qū)22年的年度數(shù)據(jù)估計(jì)了如下工業(yè)就業(yè)回歸方程（）式中，Y為總就業(yè)量；X1為總收入；X2為平均月工資率；X3為地方政府的總支出。（1）試證明：一階自相關(guān)的DW檢驗(yàn)是無(wú)定論的（取顯著性水平）。（2）逐步描述如何使用LM統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行一階自相關(guān)檢驗(yàn)第八章虛擬變量模型一、名詞解釋1、虛擬變量2、虛擬變量陷阱二、單項(xiàng)選擇題1、某商品需求函數(shù)為，其中為需求量，為價(jià)格。為了考慮“地區(qū)”（農(nóng)村、城市）和“季節(jié)”（春、夏、秋、冬）兩個(gè)因素的影響，擬引入虛擬變量，則應(yīng)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（）A、2B、4C、5D、62、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、B、C、D、3、假設(shè)某需求函數(shù)為，為了考慮“季節(jié)”因素（春、夏、秋、冬四個(gè)不同的狀態(tài)），引入4個(gè)虛擬變量形成截距變動(dòng)模型，則模型的（）A、參數(shù)估計(jì)量將達(dá)到最大精度B、參數(shù)估計(jì)量是有偏估計(jì)量C、參數(shù)估計(jì)量是非一致估計(jì)量D、參數(shù)將無(wú)法估計(jì)4、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（）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5、設(shè)消費(fèi)函數(shù)為，其中虛擬變量，當(dāng)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明下列哪項(xiàng)成立時(shí)，表示城鎮(zhèn)家庭與農(nóng)村家庭有一樣的消費(fèi)行為（）A、B、C、D、6、設(shè)消費(fèi)函數(shù)，其中虛擬變量，如果統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明成立，則北方的消費(fèi)函數(shù)與南方的消費(fèi)函數(shù)是（）A、相互平行的B、相互垂直的C、相互交叉的D、相互重疊的7、假定月收入水平在1000元以內(nèi)時(shí)，居民邊際消費(fèi)傾向維持在某一水平，當(dāng)月收入水平達(dá)到或超過1000元時(shí)，邊際消費(fèi)傾向?qū)⒚黠@下降，則描述消費(fèi)（C）依收入（I）變動(dòng)的線性關(guān)系宜采用（）A、B、C、D、8、虛擬變量（）A、主要來代表質(zhì)的因素，但在有些情況下可以用來代表數(shù)量因素B、主能代表質(zhì)的因素C、只能代表數(shù)量因素D、只能代表季節(jié)影響因素9、如果一個(gè)模型中不包含截距項(xiàng)，對(duì)一個(gè)具有m個(gè)特征的質(zhì)的因素要引入虛擬變量的數(shù)目為（）A、mB、m-1C、m-2D、m+110、由于引入虛擬變量，回歸模型的截距項(xiàng)和斜率都發(fā)生變換，則這種模型稱為（）A、平行模型B、重合模型C、匯合模型D、相異模型三、多項(xiàng)選擇題1、關(guān)于虛擬變量，下列表述正確的有（）A、是質(zhì)的因素的數(shù)量變化B、一般情況下取值為1和0C、代表質(zhì)的因素D、在有些情況下可以代表數(shù)量因素E、代表數(shù)量因素2、在線性模型中引入虛擬變量，可以反映（）A、截距項(xiàng)變動(dòng)B、斜率變動(dòng)C、截距項(xiàng)和斜率同時(shí)變動(dòng)D、分段回歸E、以上都可以3、關(guān)于虛擬變量設(shè)置原則，下列表述正確的有（）A、當(dāng)定性因素有m個(gè)類別時(shí)，引入m-1個(gè)虛擬變量B、當(dāng)定性因素有m個(gè)類別時(shí)，引入m個(gè)虛擬變量，會(huì)產(chǎn)生多重共線性問題C、虛擬變量的值只能去0和1D、在虛擬變量的設(shè)置中，基礎(chǔ)類別一般取值為0E、以上說法都正確四、判斷題，并說明理由1、在回歸模型中，如果虛擬變量的取值為0或2，而非通常情況下的0或1，那么，參數(shù)、、的估計(jì)值將減半。（）理由：2、在引入虛擬變量后，OLS估計(jì)量的性質(zhì)受到了影響。（）理由：五、計(jì)算分析題1、一個(gè)由容量為209的樣本估計(jì)的解釋CEO薪水的方程為（）（）（）（）（）（）其中，Y表示年薪水平（單位：萬(wàn)元），表示年銷售收入（單位：萬(wàn)元），表示公司股票收益（單位：萬(wàn)元），，，均為虛擬變量，分別表示金融業(yè)、消費(fèi)品行業(yè)、公用事業(yè)。假定對(duì)比行業(yè)為交通運(yùn)輸業(yè)。（1）解釋三個(gè)虛擬變量參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義（2）保持和不變，計(jì)算公用事業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)之間估計(jì)薪水的近似百分比差異。這個(gè)差異在1%的顯著性水平上是統(tǒng)計(jì)顯著的嗎（3）消費(fèi)品行業(yè)和金融業(yè)之間的估計(jì)薪水的近似百分比差異是多少寫出一個(gè)使你能直接檢驗(yàn)這個(gè)差異是否統(tǒng)計(jì)顯著的方程。2、為了研究體重與身高的關(guān)系，某學(xué)校隨機(jī)抽樣調(diào)查了51名學(xué)生（男生36名，女生15名），并得到如下兩種回歸模型：（a）（）（）（b）（）（）（）其中，W表示體重（單位：磅），h表示身高（單位：英寸），虛擬變量D=1，表示男，D=0，表示女?；卮鹣旅娴膯栴}：（1）你將選擇哪個(gè)模型為什么（2）如果模型b確實(shí)更好而你選擇了a，你犯了什么錯(cuò)誤（3）D的系數(shù)說明了什么3、假設(shè)利率時(shí)，投資取決于利潤(rùn)；而利率時(shí)，投資同時(shí)取決于利潤(rùn)和一個(gè)固定的級(jí)差利潤(rùn)。試用一個(gè)可以檢驗(yàn)的模型來表達(dá)上述關(guān)系，并簡(jiǎn)述如何對(duì)利率的影響進(jìn)行檢驗(yàn)。4、根據(jù)美國(guó)1961年第一季度至1977年第二季度的季度數(shù)據(jù)，我們得到了如下的咖啡需求函數(shù)的回歸方程：其中：——人均咖啡消費(fèi)量（單位：磅）——咖啡的價(jià)格——人均收入——茶的價(jià)格——時(shí)間趨勢(shì)變量（1961年第一季度為1，……1977年第二季度為66）=；=；=要求回答下列問題：（1）模型中、和的系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義是什么（2）咖啡的價(jià)格需求是否很有彈性（3）咖啡和茶是互補(bǔ)品還是替代品（4）如何解釋時(shí)間變量的系數(shù)（5）如何解釋模型中虛擬變量的作用（6）哪些虛擬變量在統(tǒng)計(jì)上是顯著的（7）咖啡的需求是否存在季節(jié)效應(yīng)第九章滯后變量模型一、名詞解釋1、分布滯后模型2、自回歸模型二、單項(xiàng)選擇題1、下列屬于有限分布滯后模型的是()A、B、C、D、2、消費(fèi)函數(shù)模型，其中為收入，則當(dāng)期收入對(duì)未來消費(fèi)的影響是：增加一單位，增加()A、單位B、單位C、單位D、單位3、在分布滯后模型中，動(dòng)態(tài)乘數(shù)為（）A、B、(i=1,2,…,k)C、D、4、在分布滯后模型的估計(jì)中，使用時(shí)間序列資料可能存在的序列相關(guān)問題就表現(xiàn)為()A、異方差問題B、自相關(guān)問題C、多重共線性問題D、隨機(jī)解釋變量問題5、自適應(yīng)預(yù)期模型基于如下的理論假設(shè)：影響被解釋變量的因素不是，而是關(guān)于的預(yù)期，且預(yù)期形成的過程是，其中，被稱為（）A、衰減率B、預(yù)期系數(shù)C、調(diào)整因子D、預(yù)期誤差6、在模型中中，系數(shù)為（）A、長(zhǎng)期乘數(shù)B、動(dòng)態(tài)乘數(shù)C、均衡乘數(shù)D、短期乘數(shù)7、有限自回歸模型一般不存在下列哪個(gè)問題（）A、隨機(jī)解釋變量問題B、近似多重共線性問題C、序列相關(guān)問題D、完全多重共線性問題8、Koyck變換是將無(wú)限分布滯后模型轉(zhuǎn)換為自回歸模型，然后進(jìn)行估計(jì)，這里假設(shè)偏回歸系數(shù)按幾何衰減即，稱為（）A、衰減率B、調(diào)整速率C、預(yù)期系數(shù)D、待估參數(shù)9、對(duì)于Koyck變換后自回歸模型與自適應(yīng)預(yù)期模型，估計(jì)方法可采用（）A、加權(quán)最小二乘法B、廣義差分法C、普通最小二乘法D、工具變量法10、用于格蘭杰因果檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量形式為（）A、B、C、D、同時(shí)應(yīng)用A和C三、多項(xiàng)選擇題1、需要用工具變量法進(jìn)行估計(jì)的自回歸分布滯后模型有（）A、不經(jīng)變換的無(wú)限期分布滯后模型B、有限期分布滯后模型C、Koyck變換模型D、自適應(yīng)預(yù)期模型E、局部調(diào)整模型2、不能直接應(yīng)用OLS估計(jì)分布滯后模型的原因有（）A、對(duì)于無(wú)限期滯后模型，沒有足夠的樣本B、對(duì)于有限期滯后模型，沒有先驗(yàn)準(zhǔn)則確定滯后期的長(zhǎng)度C、可能存在多重共線性問題D、滯后期較長(zhǎng)的分布滯后模型，缺乏足夠的自由度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)E、解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)相關(guān)3、有限分布滯后模型的修正估計(jì)方法有（）A、經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法B、Almon多項(xiàng)式法C、Koyck多項(xiàng)式法D、工具變量法E、普通最小二乘法4、關(guān)于自回歸模型，下列表述正確的有（）A、估計(jì)自回歸模型時(shí)的主要問題在于，滯后被解釋變量的存在可能導(dǎo)致它與隨機(jī)干擾項(xiàng)相關(guān)，以及隨機(jī)干擾項(xiàng)出現(xiàn)序列相關(guān)B、Koyck模型和自適應(yīng)預(yù)期模型都存在解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)問題C、局部調(diào)整模型中解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)沒有同期相關(guān)，因此可以應(yīng)用OLS估計(jì)D、無(wú)限期分布滯后模型通過一定的方法可以轉(zhuǎn)換為一階自回歸模型E、以上都正確四、判斷題1、有限分布滯后模型可以采用經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法對(duì)滯后變量的系數(shù)賦值，這種方法簡(jiǎn)單易行（）2、Almon多項(xiàng)式法主要針對(duì)無(wú)限期分布滯后模型，主要通過Almon變換，定義新變量，減少解釋變量個(gè)數(shù)，從而估計(jì)出參數(shù)。（）3、Koyck變換可以將有限期分布滯后模型轉(zhuǎn)換為一階自回歸模型，從而緩解多重共線性問題。（）4、實(shí)際中，許多滯后模型都可以轉(zhuǎn)化為自回歸模型，自回歸模型是經(jīng)濟(jì)生活中更常見的模型。（）5、格蘭杰因果檢驗(yàn)的原假設(shè)是被檢驗(yàn)的變量之間存在因果關(guān)系。（）五、計(jì)算分析題1、假設(shè)貨幣需求關(guān)系式為，式中，為時(shí)間t的實(shí)際現(xiàn)金余額；為時(shí)間t的“期望”實(shí)際收入；為時(shí)間t的利率。根據(jù)適應(yīng)規(guī)則，，修改期望值。已知，，的數(shù)據(jù)，但的數(shù)據(jù)未知。（1）建立一個(gè)可以用于推導(dǎo)估計(jì)值的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型。（2）假設(shè)和與都不相關(guān)。OLS估計(jì)值是1）無(wú)偏的；2）一致的嗎為什么（3）假設(shè)=的性質(zhì)類似（2）部分。那么，本例中OLS估計(jì)值是1）無(wú)偏的；2）一致的嗎為什么2、一個(gè)估計(jì)某行業(yè)CEO薪水的回歸模型如下：其中，Y為年薪，為公司的銷售收入，為公司市值，為利潤(rùn)占銷售的百分比，為其就任當(dāng)前公司CEO的年數(shù)，為其在該公司的年數(shù)。用一容量為177的樣本數(shù)據(jù)估計(jì)得到。如果添加和，。問：此模型中是否有設(shè)定誤差試以10%和5%的顯著性水平進(jìn)行檢驗(yàn)。3、假設(shè)某投資函數(shù)其中，為t期的投資，表示t期的銷售量。假定滯后變量的權(quán)數(shù)類型為倒V型，如何設(shè)計(jì)權(quán)數(shù)估計(jì)此模型。第十章聯(lián)立方程模型一、名詞解釋1、結(jié)構(gòu)式模型：2、先決變量：3、不可識(shí)別：4、間接最小二乘法：二、判斷題1、聯(lián)立方程模型的方程分為隨機(jī)方程和恒等方程兩種。（）2、先決變量就是外生變量。（）3、結(jié)構(gòu)式方程相對(duì)于簡(jiǎn)化式方程來說更能反映出變量之間的經(jīng)濟(jì)關(guān)系。（）4、簡(jiǎn)化式方程中沒有內(nèi)生變量作為解釋變量。（）5、簡(jiǎn)化式參數(shù)與結(jié)構(gòu)式參數(shù)之間的關(guān)系被稱為參數(shù)關(guān)系體系。（）6、結(jié)構(gòu)式方程的標(biāo)準(zhǔn)形式就是將所有的內(nèi)生變量表示成外生變量和隨機(jī)干擾項(xiàng)的函數(shù)形式。（）7、聯(lián)立方程的階條件用于判斷方程是否能夠被識(shí)別。（）8、普通OLS方法也可以用來對(duì)聯(lián)立方程組的結(jié)構(gòu)式方程進(jìn)行估計(jì)。（）三、單項(xiàng)選擇題1、有以下聯(lián)立方程組： 其中，、、、分別表示當(dāng)年的消費(fèi)、投資、產(chǎn)出及政府支出，表示上一年的產(chǎn)出，在這個(gè)聯(lián)立方程組計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中，先決變量有幾個(gè)（）A、0個(gè)B、1個(gè)C、2個(gè)D、3個(gè)2、在上題的聯(lián)立方程組中，內(nèi)生變量是：（）A、，B、，，C、，D、，3、先決變量是（）的合稱。 （）A、外生變量和滯后內(nèi)生變量B、內(nèi)生變量和外生變量C、外生變量和虛擬變量D、解釋變量和被解釋變量4、生產(chǎn)函數(shù)是 （）A、恒等方程B、制度方程C、技術(shù)方程D、定義方程5、結(jié)構(gòu)式模型中的每一個(gè)方程都稱為結(jié)構(gòu)式方程，在結(jié)構(gòu)方程中，解釋變量可以是先決變量，也可以是 （）A、外生變量B、滯后變量C、內(nèi)生變量D、外生變量和內(nèi)生變量6、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（）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、滯后變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型