計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題與答案

.....1.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中客觀存在的因果關(guān)系，主要采用回歸分析方法的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型。2.參數(shù)估計(jì)的無(wú)偏性：它的均值或期望值是否等于總體的真實(shí)值。感謝閱讀3.參數(shù)估計(jì)量的有效性：它是否在所有線性無(wú)偏估計(jì)量中具有最小方差。估計(jì)量的期謝謝閱讀望方差越大說(shuō)明用其估計(jì)值代表相應(yīng)真值的有效性越差；否則越好，越有效。不同的精品文檔放心下載估計(jì)量具有不同的方差，方差最小說(shuō)明最有效。4.序列相關(guān)：即模型的隨即干擾項(xiàng)違背了相互獨(dú)立的基本假設(shè)。謝謝閱讀5.工具變量：在模型估計(jì)過(guò)程中被作為工具使用，以替代與隨即干擾項(xiàng)相關(guān)的隨機(jī)解感謝閱讀釋變量。6.結(jié)構(gòu)式模型：根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和行為規(guī)律建立的描述經(jīng)濟(jì)變量之間直接關(guān)系結(jié)構(gòu)的計(jì)感謝閱讀量經(jīng)濟(jì)學(xué)方程系統(tǒng)。7．內(nèi)生變量：具有某種概率分布的隨機(jī)變量，它的參數(shù)是聯(lián)立方程系統(tǒng)估計(jì)的元感謝閱讀素，內(nèi)生變量是由模型系統(tǒng)決定的，同時(shí)也對(duì)模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響。內(nèi)生變量一般都是精品文檔放心下載經(jīng)濟(jì)變量。8.異方差：對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差不再是常數(shù)，而是互不相同，則認(rèn)謝謝閱讀為出現(xiàn)了異方差性。9.回歸分析：研究一個(gè)變量關(guān)于另一個(gè)（些）變量的依賴關(guān)系的計(jì)算方法和理論。謝謝閱讀其目的在于通過(guò)后者的已知或設(shè)定值，去估計(jì)和預(yù)測(cè)前者的（總體）均值。前一變量感謝閱讀稱為被解釋變量或應(yīng)變量，后一變量稱為解釋變量或自變量。精品文檔放心下載1．A）謝謝閱讀A．被解釋變量確定性變量，不是隨B．隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)服從均值為0，方差恒謝謝閱讀機(jī)變量。定，且協(xié)方差為0。．隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)服從正態(tài)分布。D．解釋變量之間不存在多重共線性。謝謝閱讀?2．參數(shù)具備有效性是指（B）??A．Var()0B．Var()感謝閱讀)0)

E(E(．D．為最小3．設(shè)Q為居民的豬肉需求量，I為居民收入，PP為豬肉價(jià)格，PB為牛肉價(jià)格，且牛謝謝閱讀肉和豬肉是替代商品，則建立如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：Q根據(jù)理論預(yù)期，上述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的估計(jì)參數(shù)P

Btii

ii精品文檔放心下載0123?1、??應(yīng)該是（C）2和3A．???1<0，2<0，?0B．1<0，?2>0，?033．?1>0，2>0，1>0，?2<0，?0D．???0334．利用OLS估計(jì)模型YXi求得的樣本回歸線，下列哪些結(jié)論是不正確的ii01（D）?A．樣本回歸線通過(guò)（X,Y）點(diǎn)B．=0i.專業(yè)word可編輯......．YYD．???YXii015．用一組有個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型YiXi后，在0.101i.專業(yè)word可編輯......性水平下對(duì)的顯著性作t檢驗(yàn)，則顯著地不等于零的條件是t統(tǒng)計(jì)量11絕對(duì)值大于（D）A.t(20)B.t(20)C.t(18)D.t(18)謝謝閱讀0.10.050.10.056．對(duì)模型YiXX2i進(jìn)行總體線性顯著性檢驗(yàn)的原假設(shè)是012i（C）A．0B．0j02j12．0D．

0，其中j1j

2lnYX7.對(duì)于如下的回歸模型i中，參數(shù)1的含義是i1i（D）0A．X的相對(duì)變化,引起YB．Y關(guān)于X的邊際變化率精品文檔放心下載值的絕對(duì)變化量C．X的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí),D．YX的彈性引起Y8.如果回歸模型為背了無(wú)序列相關(guān)的假定，則OLS估計(jì)量（A）精品文檔放心下載A．無(wú)偏的，非有效的．有偏的，非有效的．無(wú)偏的，有效的D．有偏的，有效的9.下列檢驗(yàn)方法中，不能用來(lái)檢驗(yàn)異方差的是（D）謝謝閱讀A．格里瑟檢驗(yàn)B．戈德菲爾德-匡特檢驗(yàn)．懷特檢驗(yàn)D．杜賓-沃森檢驗(yàn)10．在對(duì)多元線性回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，發(fā)現(xiàn)各參數(shù)估計(jì)量的t謝謝閱讀低，但模型的擬合優(yōu)度很高且F檢驗(yàn)顯著，這說(shuō)明模型很可能存在

（C）謝謝閱讀A．方差非齊性B．序列相關(guān)性．多重共線性D．模型設(shè)定誤差11.包含截距項(xiàng)的回歸模型中包含一個(gè)定性變量，且這個(gè)定性變量有3種特感謝閱讀征，則，如果我們?cè)诨貧w模型中納入3個(gè)虛擬變量將會(huì)導(dǎo)致模型出現(xiàn)

（A）謝謝閱讀A．序列相關(guān)B．異方差．完全共線性D．隨機(jī)解釋變量12.下列條件中，哪條不是有效的工具變量需要滿足的條件（B）謝謝閱讀A．與隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)B．與被解釋變量高度相關(guān)感謝閱讀C．與其它解釋變量之間不存在D．與隨機(jī)誤差項(xiàng)不同期相關(guān)謝謝閱讀.專業(yè)word可編輯......多重共線性13．當(dāng)模型在隨機(jī)解釋變量時(shí)，OLS估計(jì)參數(shù)仍然是無(wú)偏的要求感謝閱讀（A）A．隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)B．隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)謝謝閱讀獨(dú)立同期不相關(guān)，而異期相關(guān)C．隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)D．不論哪種情況，估計(jì)量謝謝閱讀同期相關(guān)都是有偏的.專業(yè)word可編輯......14．在分布滯后模型Ytt012t1t中，解釋變量對(duì)被解釋變量的長(zhǎng)期影響乘數(shù)為（C）1B.212012A.D．15．在聯(lián)立方程模型中，外生變量共有多少個(gè)（B）精品文檔放心下載A.1B.2C.3D.4????1．普通最小二乘法確定一元線性回歸模型Y01精品文檔放心下載ei的參數(shù)0和ii1的準(zhǔn)則是使（B）A．∑ei最小B．∑ei2．∑ei最大D．∑ei2感謝閱讀2、普通最小二乘法(OLS)要求模型誤差項(xiàng)(B)i滿足某些基本假定。下列不正確的是精品文檔放心下載精品文檔放心下載10E(2)2A．nB．ii．D．

E(~N(0,2)

)jiji3．調(diào)整后的判定系n1R與判定系數(shù)n1系是(k是待估參數(shù)的個(gè)數(shù)（B）謝謝閱讀．在含2有截距A．R=1-(1-n)1nn1k2nkB．R=1-(1-R2)項(xiàng)的二22元e線．R=(1-R2)nkD.R=(1-R)nk精品文檔放心下載性回歸222模型中e2e2隨機(jī)誤差項(xiàng)的計(jì)

量是（D）精品文檔放心下載無(wú)e2iiiiA．．n1．n2D．n3感謝閱讀n??e5．設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為YX謝謝閱讀，以下說(shuō)法不正確的是iii

01(D)A．e0iB．(X,Y)落在回歸直線上Cov(X,e)?．YYD．i0i6．根據(jù)樣本資料估計(jì)得到如下的人均產(chǎn)出Y對(duì)人均資本存量K的樣本回歸模感謝閱讀50.7lnK型。這表明人均資本存量每增加％，人均產(chǎn)出預(yù)期將增加:1精品文檔放心下載ii（）BA.0.3%B.0.7%C.3%D.7%感謝閱讀7.設(shè)M為貨幣需求量，Y為收入水平，r為利率。根據(jù)凱恩斯流動(dòng)性偏好理論，建立謝謝閱讀M根據(jù)理論預(yù)期，上述計(jì)Yr如下的貨幣需求計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：

tttt

012量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的估計(jì)參數(shù)1和2應(yīng)該是（C）??2應(yīng)該是（C）2<02>0A．?1，?B．1，???1>0，?D．??2<02．1>0，8.逐步回歸法既可檢驗(yàn)又可修正（D）A．異方差性B.自相關(guān)性．隨機(jī)解釋變量D.多重共線性感謝閱讀9.懷特檢驗(yàn)方法可以檢驗(yàn)（C）A．多重共線性B．自相關(guān)性.專業(yè)word可編輯......．異方差性D．隨機(jī)解釋變量10.DW檢驗(yàn)中，存在負(fù)自相關(guān)的區(qū)域是（A）感謝閱讀A．4-dL<DW值<4B0<DW值<dL謝謝閱讀．du<DW值<4-duD．dL<DW值<du，4-du<DW值<4-dL謝謝閱讀11.沒(méi)有截距項(xiàng)的回歸模型中包含一個(gè)定性變量，并且這個(gè)變量有三種特征，則回歸模精品文檔放心下載型中需引入（C）A．一個(gè)虛擬變量B．二個(gè)虛擬變量．三個(gè)虛擬變量D．四個(gè)虛擬變量12.工具變量法可以用來(lái)克服（B）A．多重共線性B．隨機(jī)解釋變量．自相關(guān)D．異方差13．如果回歸模型為背了同方差的假定，則OLS估計(jì)量（A）A．無(wú)偏的，非有效的．有偏的，非有效的．無(wú)偏的，有效的D．有偏的，有效的14.在有限分布滯后模型Yt=0.9+0.6Xt-0.5Xt-1+ut中，長(zhǎng)期影響乘數(shù)是（D）謝謝閱讀A.0.6C.0.1D.1.115．在聯(lián)立方程模型中，不屬于外生變量的前定變量共有多少個(gè)（A）謝謝閱讀A.1B.2C.3D.4

1．現(xiàn)有2008年中國(guó)個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的居民收入（Y）和居民消費(fèi)支出

（X）數(shù)據(jù)。如果我們以上述樣本數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)中國(guó)居民的消費(fèi)函數(shù)，問(wèn)：怎樣設(shè)定回謝謝閱讀歸方程來(lái)能夠完全捕捉到中國(guó)東部、中部和西部地區(qū)居民消費(fèi)函數(shù)的差異？精品文檔放心下載YVar()f(X)

X謝謝閱讀2．有如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：i，且。請(qǐng)問(wèn)上述計(jì)量精品文檔放心下載01iiii經(jīng)濟(jì)學(xué)模型違背了哪條經(jīng)典假設(shè)？我們應(yīng)該如何修正上述模型？感謝閱讀3．對(duì)于如下的有限分布滯后模型：Y，我們?cè)诠烙?jì)這樣的模型精品文檔放心下載6X

tit

ti時(shí)，面臨著哪些主要的困難？請(qǐng)你說(shuō)明有哪些方法可以克服上述困難？謝謝閱讀i04、有如下的聯(lián)立方程模型：CYC012t1ttYrIttt

0132tYCIGtttt其中，C—消費(fèi)；I—投資；Y—總收入；r—利率；G—政府支出。請(qǐng)寫(xiě)出上述聯(lián)立方感謝閱讀程模型的結(jié)構(gòu)式參數(shù)矩陣。.專業(yè)word可編輯......1．考慮如下過(guò)原點(diǎn)的線性回歸：Yi?X?Xe。對(duì)上述模型，是否仍然122ii能夠得到如下的結(jié)論：eiX0ei0eXi2i02．在如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中：Y，存在，請(qǐng)問(wèn)如何修tXtttt

01t1正上述計(jì)量模型才能使得其系數(shù)的OLS估計(jì)量具有BLUE的性質(zhì)。3．有如下的消費(fèi)計(jì)量模型:SYi(其中Si為居民儲(chǔ)蓄,Yi1

0i為居民收入)。如果i農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民的邊際儲(chǔ)蓄傾向是不同的，則我們應(yīng)該如何修正上述模型。謝謝閱讀4．請(qǐng)將如下的隨機(jī)生產(chǎn)函數(shù)YiAKLei轉(zhuǎn)化為線性的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，并說(shuō)明參iii數(shù)和的經(jīng)濟(jì)意義。1．下面的數(shù)據(jù)是對(duì)X和Y的觀察值得到的：Y,Xii,YiXi,Y22iX2i其中x,yii；x分別為X,Yii4.708,x2,yyi2iii的離差；觀測(cè)值個(gè)數(shù)為31（1）用普通最小二乘法計(jì)算完成如下二元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)感謝閱讀Yi0X1ii（2）2.專業(yè)word可編輯......（3）在0.05的顯著性水平下檢驗(yàn)估計(jì)參數(shù)是否顯著精品文檔放心下載（4）求出0和在0.95置信度下的置信區(qū)間1附:t(30)2.042,t(30)1.697;t(29)2.045,t(29)1.6992．現(xiàn)有2006年中國(guó)個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的火災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失Y(單位：億元和保謝謝閱讀費(fèi)收入X（單位：億元）的數(shù)據(jù)。我們的目的是估計(jì)中國(guó)的保費(fèi)收入對(duì)火災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失感謝閱讀的影響，因此，我們建立了如下的回歸方程：iXi01i進(jìn)一步的，我們借助Eviews軟件完成了上述回歸方程的估計(jì)，Eviews軟件的輸出結(jié)果感謝閱讀如下：DependentVariable:LN(Y)Method:LeastSquaresSample:131Includedobservations:31CoefficieVariableStd.Errort-StatisticProb.謝謝閱讀-4.05473C81.4140640.0076LN(X)0.1852866.238344謝謝閱讀0.57300dependent4.71854感謝閱讀R-squared8var5Adjusted0.558281.23583R-squared4S.D.dependentvar0謝謝閱讀0.82135Akaikeinfo2.50661感謝閱讀S.E.ofregression4criterion6

19.56402.59913精品文檔放心下載Sumsquaredresid4Schwarzcriterion1Loglikelihood-36.8525F-statistic38.9169謝謝閱讀.專業(yè)word可編輯......43Durbin-Watson0.951180.00000謝謝閱讀stat2Prob(F-statistic)1謝謝閱讀問(wèn)：（1）將上述結(jié)果中的空缺處補(bǔ)充完整（保留3位小數(shù)）感謝閱讀（2）寫(xiě)出樣本回歸函數(shù)（保留3位小數(shù)）（