計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題與答案5

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

題號(hào)—?三四五六L八九總分

題分1020201()1061014—100

得分

評(píng)閱人

一、（10分，每小題1分）判斷正誤（正確的打?qū)μ?hào)，錯(cuò)誤的劃叉，將答案填入下面的表

格中）

12345678910

I.線(xiàn)性回歸模型中線(xiàn)性指的是變量線(xiàn)性。

2.在參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)中，若計(jì)算得到的|t|值超過(guò)臨界的t值，我們將接受零假設(shè)。

3.綜合判定系數(shù)等于殘差平方和與總離差平方和之比。

4.多元回歸模型中，任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)不顯著的，則整個(gè)模型在統(tǒng)計(jì)上是

不顯著的。

5.雙對(duì)數(shù)模型的K值可與對(duì)數(shù)一線(xiàn)性模型的相比較，但不能與線(xiàn)性模型的相比較。

6.為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個(gè)定性變量有〃?類(lèi)，則要引入機(jī)-2個(gè)虛擬變量。

7.在存在異方差情況下，OLS估計(jì)量仍然是最優(yōu)線(xiàn)性無(wú)偏估計(jì)量。

8.杜賓——瓦特森檢驗(yàn)是用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲畹摹?/p>

9.識(shí)別的階條件是判別模型是否可識(shí)別的充要條件。

10.當(dāng)模型滿(mǎn)足古典暇設(shè)時(shí)，最小二乘估計(jì)的殘差均值為零。

二、（20分，每小題2分）選擇題（將所選答案的字母填入下面的表格中）

12345678910

1.下列說(shuō)法正確的有：

A.時(shí)序數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)沒(méi)有差異B.對(duì)總體回歸模型的顯著性檢驗(yàn)沒(méi)有

必要

C.總體回歸方程與樣本回歸方程是有區(qū)別的D.判定系數(shù)*不可以用于衡量擬合

優(yōu)度

2.在不完全多重共線(xiàn)性不嚴(yán)重的情況下（其它條件不變），則仍可用模型進(jìn)行：

A.經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)B.政策評(píng)價(jià)C.結(jié)構(gòu)分析D.檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論

3.在下列產(chǎn)生序列自相關(guān)的原因中，不正確的是:

A.經(jīng)濟(jì)變量的慣性作用B.數(shù)據(jù)加工

C.模型設(shè)定偏誤D.截面數(shù)據(jù)

4.在修正異方差的方法中，不正確的是：

A.加權(quán)最小二乘法B.對(duì)模型進(jìn)行對(duì)數(shù)變換

C.兩階段最小二乘法D.重新設(shè)定模型

5.二元回歸模型中，經(jīng)計(jì)算有相關(guān)系數(shù)=0?映5,則表明：

A.X?和X3間存在完全共線(xiàn)性

B.X?和間存在不完全共線(xiàn)性

C.X2對(duì)的擬合優(yōu)度等于0.9985

D.不能說(shuō)明X?和X3間存在多重共線(xiàn)性

6.White檢驗(yàn)方法主要用于檢驗(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(xiàn)性

7.一元線(xiàn)性回歸分析中75S=RSS+ESS。則RSS的自由度為：

A.nB.n-1C.1D.n-2

8.利用OLS估計(jì)得到的樣本回歸直線(xiàn)-=仿+”2*，必然通過(guò)點(diǎn)：

A.（x,r）B（x,o）c＜（o,F）D（0,0）

9.在利用月度數(shù)據(jù)構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型時(shí)，如果一年里的12個(gè)月全部表現(xiàn)出季節(jié)模式,

則應(yīng)該引入虛擬變量個(gè)數(shù)為：

A.12B.4C.3D.11

10.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.前定變量和隨機(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D.外生變顯和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型

三、（20分）根據(jù)下面Eviews回歸結(jié)果回答問(wèn)題。

DependentVariable:DEBT

Method:LeastSquares

Date:05/31/06Time:08:35

Sample:19801995

Includedobservations:16

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C155.6083()0.2690420.7921

INCOME()0.06357312.990030.0000

COST-56.4332931.45720()0.0961

R-squared0.989437Meandependentvar2952.175

AdjustedR-squared()S.D.dependentvar1132.051

S.E.ofregression124.9807Akaikeinfocriterion12.66156

Sumsquaredresid203062.2Schwarzcriterion12.80642

Loglikelihood-98.29245F-statistic()

Durbin-Watsonstat1.940201Prob(F-statistic)0.000000

注：DEBT一一抵押貸款債務(wù)，單位億美元;

INCOME—個(gè)人收入，單位億美元：

COST一一抵押貸款費(fèi)用，單位％。

1.完成EviewsI可歸結(jié)果中空白處內(nèi)容。（前三空每空2分，后兩空每空3分）

2.說(shuō)明總體回歸模型和樣本回歸模型的區(qū)別。（5分）

3.寫(xiě)出回歸分析報(bào)告，并解釋參數(shù)的意義。（3分）

四、（10分）性別因素可能對(duì)年薪和工齡之間的關(guān)系產(chǎn)生影響。試問(wèn)這種影響可能有幾種形

式，并設(shè)定出相應(yīng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。

五、（10分）多重共線(xiàn)性的實(shí)際后果和理論后果是什么?克服多重共線(xiàn)性的方法有哪些。

六、（6分）下面是一個(gè)回歸模型的檢驗(yàn)結(jié)果。

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic19.41659Probability0.000022

Obs*R-squared16.01986Probability0.006788

TestEquation:

DependentVariable:RESIDA2

Method:LeastSquares

Date:05/31/06Time:10:54

Sample:118

Includedobservations:18

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C693735.72652973.0.2614940.7981

X1135.0044107.72441.2532390.2340

X1A2-0.0027080.000790-3.4270090.0050

X1*X20.0501100.0207452.4154670.0326

X2-1965.7121297.758-1.5146980.1557

X2A2-0.1163870.1466290.7937520.4428

R-squared0.889992Meandependentvar6167356.

AdjustedR-squared0.844155S.D.dependentvar13040908

S.E.ofregression5148181.Akaikeinfocritericn34.00739

Sumsquaredresid3.18E+14Schwarzcriterion34.30418

Loglikelihood-300.0665F-statistic19.41659

Durbin-Watsonstat2.127414Prob(F-statistic)0.000022

1）寫(xiě)出原回歸模型？（2分）

2）檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明什么問(wèn)題？（2分）

3）如何修正？（2分）

七、（10分）根據(jù)1961年到1985年期間美國(guó)個(gè)人消費(fèi)支出和個(gè)人可支配收入數(shù)據(jù)，得到

如下的回歸模型：

Y,=-49.46M+0.88544X2,+0.0925X3t

r=（-2.2392）（70.2936）（2.6933）

R2=0.9979DW=0.8755

其中：丫=個(gè)人消費(fèi)支出（1982年10億美元），X2=個(gè)人可支配收入（PDI）（1982年

10億美元），二道.瓊斯工業(yè)平均指數(shù)。

（1）在回歸方程的殘差中存在一階自相關(guān)嗎？你是如何知道的。（3分）

（2）利用杜賓兩階段回歸，將上述回歸模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換，重新進(jìn)行回歸，結(jié)果如下:

=-17.97+0.89X；,+0.09X；

t=（30.72）（2.66）

R2=0.981D.W=2.28

自相關(guān)問(wèn)題解決了嗎？你是如何知道的？（3分）

（3）比較初始回歸和變換后的回歸，PDI的t值急劇下降，這一變化說(shuō)明了什么？（2分）

（4）初始方程的箱=09979大于變換后的方程f=0.981,因此，初始方程的解釋能

力比變換后的方程的解釋能力強(qiáng)，這種說(shuō)法是否正確，為什么？（2分）

八、（14分）下列為一完備的聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型:

Y（=BQ+B[Mi+B,C]+BJ+u”

MR=&+A匕+&4+〃2,

其中必為貨幣供應(yīng)量，J/為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，〃為價(jià)格指教，。為居民消費(fèi)，/為投資。

（1）指出模型中的內(nèi)生變豉和外生變量。（3分）

（2）寫(xiě)出簡(jiǎn)化式模型，并導(dǎo)出結(jié)構(gòu)式參數(shù)與簡(jiǎn)化式參數(shù)之間的關(guān)系。（3分）

（3）用模型識(shí)別的階條件，確定模型的識(shí)別狀態(tài)。（4分）

（4）對(duì)過(guò)渡識(shí)別的方程按二階段最小二乘法簡(jiǎn)述估計(jì)步驟。（4分）

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

題號(hào)—?三四五六L八九總分

題分1020201()1061014—100

得分

評(píng)閱人

一、（10分，每小題1分）判斷正誤（正確的打?qū)μ?hào)，錯(cuò)誤的劃叉，將答案填入下面的表

格中）

I2345678910

XXXX7XXXXq

二、（20分，每小題2分）選擇題（將所選答鄉(xiāng)M的字母填入下面E向表格中）

12345678910

CADCBADADD

三、（20分）根據(jù)下面Eviews呵|歸結(jié)果回答問(wèn)題。

1.Includedobservations:16

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C?55.6083578.37930.2690420.7921

INCOME0.8258160.06357312.990030.0000

COST-56.4332931,45720-1.7939710.0961

R-squared0.989437Meandependentvar2952.175

AdjustedR-squared0.987811S.D.dependentvar1132.051

S.E.ofregression?24.9807Akaikeinfocriterion12.66156

Sumsquaredresid203062.2Schwarzcriterion12.80642

Loglikelihood-98.29245F-statistic608.8292

Durbin-Watsonstat1.940201Prob(F-statistic)0.000000

（前三空每空2分，后兩空每空

3分）

2.總體回歸模型和樣本回歸模型都描述了解釋變量和被解釋變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，二者的

區(qū)別如下：

（1）它們都由兩部分組成，確定的總體（樣本）回歸函數(shù)和不確定的隨機(jī)誤差項(xiàng)（殘

差項(xiàng)）。

（2）總體回歸函數(shù)表示解釋變量和被解釋變量之間真實(shí)的結(jié)構(gòu)關(guān)系，其中的參數(shù)是常

數(shù)；樣本回歸函數(shù)表示解釋變量和被解釋變量之間估計(jì)的關(guān)系，其中的參數(shù)是隨機(jī)變量，

隨著樣本的不同而有不同的估計(jì)值。

（3）隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差都是隨機(jī)變量，取值可正可負(fù)，表示個(gè)別觀測(cè)值相對(duì)其條件

均值的偏離，對(duì)于給定的樣本，殘差是隨機(jī)誤差項(xiàng)的實(shí)現(xiàn)值。

（4）總體回歸模型和樣本回歸模型中的參數(shù)具有相同的經(jīng)濟(jì)意義。

（5）總體回歸函數(shù)是唯一確定的，樣本回歸函數(shù)不唯一。（5

分）

3.DEBT=155.6083+0.8258/NCOME-56.4333COS7

s.e.（578.3793）（0.0636）（34.4572）

I-值（0.2690）（12.99）（-1.7939）

0.8358表示在其他變量保持不變時(shí)，個(gè)人收入每增加（減少）1美元，抵押貸款債務(wù)平均增

加（減少）約83美分；-56.4333表示在其他變量保持不變時(shí)，抵押貸款費(fèi)用每上升（下降）

I個(gè)百分點(diǎn)，抵押貸款債務(wù)平均下降（上升）約56億美元。

（3分）

四、（10分）

令丫=年薪，變量x=工齡，

C[0，男性

[1，女性

（2分）

性別因素可能對(duì)年薪和工齡之間的關(guān)系的影響有三種方式。（2分）

第一種，性別只影響職工的初始年薪，設(shè)定模型為：

Y產(chǎn)Bo+BiXi+BzDj+%（2分）

第二種，性別因素影響職工的加薪機(jī)會(huì)，設(shè)定模型為：

匕=B（）+B]Xj+B、DjXj+ui

分

第性別因素既影響職工的初始年薪也影響加薪機(jī)會(huì)，模型設(shè)定為:

工+B.Xj+B、DjXj+B、Dj+%

分

五、（10分）

1）在完全共線(xiàn)性下參數(shù)估計(jì)審不存在，理由是（XX）不存在；近似共線(xiàn)性下OLS

參數(shù)估計(jì)量非有效，理由是參數(shù)估計(jì)量的方差將可能變得很大；三是參數(shù)估計(jì)量經(jīng)濟(jì)意義

不合理，如當(dāng)與X3存在線(xiàn)性關(guān)系時(shí)，X?與X3前的參數(shù)并不能反映各自與被解釋變

量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系：四是變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義，因?yàn)闊o(wú)論是，檢驗(yàn)還是尸檢驗(yàn)，都

與參數(shù)估計(jì)量的方差有關(guān)；五是模型的預(yù)測(cè)功能失效。

（5分）

2）克服多重共線(xiàn)性的方法主要有：排除引起共線(xiàn)性的變量，差分法，減少參數(shù)估計(jì)量

的方差，利用先驗(yàn)信息改變參數(shù)的約束形式，增加樣本容量，嶺回歸法等。

分）

六、（6分）

1）寫(xiě)出原回歸模型？

y=c+ax\+J3x2+u（2分）

2）檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明什么問(wèn)題？

異方差問(wèn)題。（2分）

3）如何修正？

加權(quán)最小二乘法，做變量變換。（2分）

七、（10分）

（1）存在。因?yàn)?'=0,9464=1543,0.8755<0.946,所以存在正相關(guān)。（3

分）

（2）自相關(guān)問(wèn)題已經(jīng)解決。因?yàn)?=°946,%=1.543,1.543<2.28<4-1.543,所

以不存在自相關(guān)。

（3分）

（3）這一變化說(shuō)明，初始回歸方程中，由于存在自相關(guān)，使得PDI的方差被高估了。（2

分）

（4）這種說(shuō)法不正確。因?yàn)楸唤忉屪兞坎煌?。?

分）

八、（14分）

（1）內(nèi)生變量：V和』力

外生變量：C、I、P（3分）

（2）簡(jiǎn)化式為：

工=00+口出+n