計量經(jīng)濟學題庫帶答案(五篇)

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計量經(jīng)濟學題庫帶答案篇一

第一章作業(yè)答案

3、解：

（1）

所以，樣本回歸方程為

回歸系數(shù)的經(jīng)濟意義：價格每上漲（或下跌）一個單位，企業(yè)銷售額平均提高（降低）1.407個單位。

（2）

而

(3)

以0.05的顯著性水平檢驗；

而臨界值

可以看出、的絕對值均大于臨界值，說明回歸參數(shù)、是顯著的。

（4）求的置信度為95%的置信區(qū)間。

即（0.716，2.098）

（5）求擬合優(yōu)度

擬合優(yōu)度57.7%不高，說明價格只能解釋企業(yè)銷售額總變差的58%左右，還有42%左右得不到說明。這一事實表明，只用價格一個因素不能充分解釋企業(yè)銷售額的變差，還需考慮別的有關因素，建立多元回歸模型。

（6）回歸直線未解釋銷售變差部分

（7）當價格時，預測該企業(yè)的銷售額

4、解：

（1）

→

→

→

→

所以當或者時，成立。

（2）求的無偏估計量

即用樣本方差估計總體方差。

與總體方差相對應的樣本方差為；

無偏性要求

因為

其中：

=

=

=

=

=

==

即

所以的無偏估計量

（3）

=

（4）定義擬合優(yōu)度

在模型含常數(shù)項即的情況下，擬合優(yōu)度定義為：

這樣定義的前提是平方和分解式成立；但這一等式成立的前提是和同時成立（見書第32頁第8行）；而和是用最小二乘法推導和的估計量時得到的兩個方程（見書第18頁的前兩行）。

但在模型不含常數(shù)項即的情況下，用最小二乘法推導的估計量時只得到一個方程即（見書第18頁的倒數(shù)第2行）。因此，在此情況下不一定成立，原來擬合優(yōu)度的定義也就不適用了。

而在的情況下，成立。

證明：

其中

所以

因此，在的情況下，擬合優(yōu)度可以定義為

5、解：

（1）臨界值

而=3.1、=18.7，兩者均大于臨界值，說明、顯著地異于零。

（2），則，則、的置信度為95%的置信區(qū)間分別為：

即；

即。

6、解：

邊際勞動生產率為14.743，即工作人數(shù)每增加一個單位（千人），該工業(yè)部門年產量平均增加14.743個單位（萬噸）。

7、解：

（1）=1.0598說明有價證券收益率每提高一個單位，相應地ibm股票的收益率則平均提高1.0598個單位。

=0.7264說明有價證券收益率為0時，ibm股票的收益率為0.7264。

（2）=0.4710，擬合優(yōu)度不高，說明有價證券收益率只能解釋ibm股票收益率總變差的47.1%，還有52.9%得不到說明。這一事實表明，只用有價證券收益率一個因素不能充分解釋ibm股票收益率的總變差，還需考慮別的有關因素，建立多元回歸模型。

（3）建立假設：

臨界值的絕對值小于臨界值1.645，則接受原假設，說明ibm股票是穩(wěn)定證券。

第一章作業(yè)答案

6、解：

（1）

回歸參數(shù)、的經(jīng)濟意義分別為：當耐用品價格指數(shù)不變時，家庭收入每增加一個單位，耐用品支出平均增加0.0563個單位；當家庭收入不變時，耐用品價格指數(shù)每增加一個單位，耐用品支出平均降低0.816個單位。

（2）

0.547

0.021

當時，。說明在顯著性水平條件下，只有通過檢驗，即顯著地異于零；而、未通過檢驗。

當時，。說明在顯著性水平條件下，、都通過了檢驗，即、顯著地異于零，認為耐用品支出與家庭收入、耐用品價格指數(shù)分別存在線性相關關系。

（3）回歸參數(shù)95%的置信區(qū)間：

：（-0.459，2.130）；：（0.006，0.106）；：（-1.711，0.078）

（4）

擬合優(yōu)度和修正擬合優(yōu)度都不高，家庭收入、耐用品價格指數(shù)兩個因素只說明了耐用品支出總變差的50%左右，說明還存在影響耐用品支出的其他因素。

=5.173；當時，，說明回歸方程在整體上是顯著的。

7、解：

（1）

（2）

（3）解：

（1）與（2）的回歸結果不同，是因為兩個模型中第二個自變量——平均小時工資采用了不同的指標，（1）中采用的是以1982年價格為基期的平均小時工資，消除了通貨膨脹的影響，是實際工資；而（2）中的按當前價計算的平均小時工資，含有通貨膨脹的影響，是名義工資。

（2）中回歸方程平均小時工資的系數(shù)為負，說明即使名義工資是上升的，實際工資也有可能下降，從而導致勞動力參與率的下降。

第三章

作業(yè)

1、解：

（1）令

則

（2）兩邊求對數(shù)

即

令則

（3）

→

→

→

→

→

→

令則

（4）

→

令

則

2、解：

化為線性形式：

用數(shù)據(jù)（）求參數(shù)的ols估計量。

則：

預測：

3、解：

用數(shù)據(jù)（）求參數(shù)的ols估計量。

模型估計式：

預測：

第四章

作業(yè)

2、模型的異方差結構為

則

令

所以：或

其中：

原模型變成了無常數(shù)項的二元線性模型，同時消除了異方差。

根據(jù)矩陣形式的參數(shù)估計量公式得：

=

所以，3、解：

原始數(shù)據(jù)見第123頁表4-2的等級的等級

等級差

0.203

0.0268

0

0

0.0494

0

0

0.0745

0.1017

0.195

0.0188

0.2573

0.0665

0.3097

0.779

0.6029

0.0733

0.3495

0.8256

0

0

檢驗統(tǒng)計量

當時，說明原始數(shù)據(jù)中存在異方差。

4、解：

0.8

0.7297

0.0703

0.0049

-5.3094

0

1.2

0.8

0.8662

-0.0662

0.0044

-5.4299

0.1823

1.4

0.9

1.0027

-0.1027

0.0106

-4.5512

0.3365

1.6

1.2

1.1393

0.0607

0.0037

-5.6024

0.47

1.8

1.4

1.2758

0.1242

0.0154

-4.1716

0.5878

1.2

1.4123

-0.2123

0.0451

-3.0993

0.6931

2.2

1.7

1.5488

0.1512

0.0228

-3.7789

0.7885

2.4

1.5

1.6854

-0.1854

0.0344

-3.3708

0.8755

2.7

2.1

1.8902

0.2098

0.044

-3.1228

0.9933

2.4

2.095

0.305

0.0931

-2.3746

1.0986

3.3

2.2

2.2997

-0.0997

0.0099

-4.6103

1.1939

3.5

2.1

2.4363

-0.3363

0.1131

-2.1797

1.2528

3.8

2.3

2.6411

-0.3411

0.1163

-2.1514

1.335

3.2

2.7776

0.4224

0.1784

-1.7236

1.3863

以為因變量、為自變量做ols得：

=-5.661+2.482

（-13.393）（5.315），當時，說明原始數(shù)據(jù)中存在異方差。

且

則，模型變換得：

0.8

1.2539

0.638

0.7975

0.957

1.5183

0.5928

0.6587

0.9221

1.7919

0.6697

0.5581

0.8929

2.0739

0.675

0.4822

0.8679

2.3636

0.5077

0.4231

0.8462

2.6604

0.639

0.3759

0.8269

2.9638

0.5061

0.3374

0.8098

3.4302

0.6122

0.2915

0.7871

3.9094

0.6139

0.2558

0.7674

4.4002

0.5

0.2273

0.75

4.7336

0.4436

0.2113

0.7394

5.2422

0.4387

0.1908

0.7249

5.5867

0.5728

0.179

0.716

則以為因變量、以和為自變量做ols得：

所以原模型經(jīng)異方差校正后的樣本回歸方程為：

（0.684）（12.074）

第五章作業(yè)

3、解：做dw檢驗

當查表得1.38，則

（1）時，則隨機干擾項存在正的自相關；

（2），不能確定有無自相關；

（3），不能確定有無自相關；

（4），則隨機干擾項存在負的自相關。

4、解：

當查表得1.08，則

可見1.08，說明隨機干擾項存在正的自相關。

7、解：

（1）

ols回歸后得到樣本回歸方程為：

當查表得1.1，則

可見1.1，說明隨機干擾項存在正的自相關。

（2）

對原模型做差分變換即：

其中：

1.54

2.08

2.62

3.16

3.7

4.24

4.78

5.32

5.86

6.4

6.94

7.48

8.02

8.56

9.1

1.08

1.08

0.08

2.54

2.62

3.16

3.7

7.24

5.4

6.4

6.94

7.48

4.02

7.4

8.48

ols回歸后得到樣本回歸方程為：

（0.860）（0.148）

當查表得1.08，則，說明經(jīng)過差分變換后確實消除了自相關。

則原模型的參數(shù)估計為：；

相應的標準差為：；

則回歸方程為

（1.593）（0.148）

第六章

作業(yè)

4、解：

（1）因為

說明兩個自變量之間存在完全多重共線性關系，因此，在這種情況下進行二元線性回歸分析，估計量不存在。

（2）在兩個自變量中任取一個作為自變量，進行一元線性回歸分析即可得到參數(shù)估計量。

以為自變量做回歸得：

則

以為自變量做回歸得：

則

5、解：

第一步：先以為自變量做回歸得：

（6.414）

（0.036），當時，則參數(shù)估計量顯著，說明收入確實對消費支出有顯著影響。

第二步：再把加進去做二元線性回歸模型得：

則

（6.752）

（0.823）

（0.081），當時，兩個自變量都不顯著。

從結果可以看出，加入并沒有使擬合優(yōu)度得到明顯改善，卻使原估計量及原估計量方差數(shù)值的大小發(fā)生了明顯的變化，說明新引入的自變量與原自變量之間存在多重共線性，應舍棄自變量。

因此，就可作為樣本數(shù)據(jù)擬合的樣本回歸方程。

計量經(jīng)濟學題庫帶答案篇二

期中練習題

1、回歸分析中使用的距離是點到直線的垂直坐標距離。最小二乘準則是指（）

?)達到最小值 b.使?y?y達到最小值 a．使?(yt?ytttt?1nt?1nnn c.使?(y?y)ttt?12達到最小值 d.使

?(yt?1t?)2達到最小值 ?yt2、根據(jù)樣本資料估計得出人均消費支出 y 對人均收入 x 的回歸模型為??2.0?0.75lnx，這表明人均收入每增加 1％，人均消費支出將增加 lnyii（）

a.0.75 b.0.75% c.2 d.7.5%

3、設k為回歸模型中的參數(shù)個數(shù),n為樣本容量。則對總體回歸模型進行顯著性檢驗的f統(tǒng)計量與可決系數(shù)r之間的關系為()2r2/(n?k)r2/(1?r2)a.f? b.f? 2(1?r)/(k?1)(k-1)/(n?k)r2r2/(k?1)c.f? d.f?

(1?r2)/(n?k)(1?r2)

6、二元線性回歸分析中 tss=rss+ess。則 rss 的自由度為（）

a.1 b.n-2 c.2 d.n-3

9、已知五個解釋變量線形回歸模型估計的殘差平方和為

?e2t?800，樣本容量為46，則隨機誤?為（）差項?的方差估計量?a.33.33 b.40 c.38.09 d.20

1、經(jīng)典線性回歸模型運用普通最小二乘法估計參數(shù)時，下列哪些假定是正確的（）a.e(ui)?0 (ui)??i2 c.e(uiuj)?0 d.隨機解釋變量x與隨機誤差ui不相關 ～n(0,?i2)

2?x???x?e，下列各式成立的有（）???

2、對于二元樣本回歸模型yi??11i22iia.d.?ei?0 b.e.?exi1i1i?0 c.?exi2i?0

?eyii?0?xx2i?04、能夠檢驗多重共線性的方法有（）

a.簡單相關系數(shù)矩陣法 b.t檢驗與f檢驗綜合判斷法 檢驗法 檢驗法 e.輔助回歸法

計算題

1、為了研究我國經(jīng)濟發(fā)展狀況，建立投資（x1，億元）與凈出口（x2，億元）與國民生產總值（y，億元）的線性回歸方程并用13年的數(shù)據(jù)進行估計，結果如下：

??3871y.805?2.177916x1i?4.051980x2i is.e=(2235.26)(0.12)(1.28)r=0.99 f=582 n=13 問題如下：

①從經(jīng)濟意義上考察模型估計的合理性；（3分）②估計修正可決系數(shù)r，并對r作解釋；（3分）

③在5%的顯著性水平上，分別檢驗參數(shù)的顯著性；在5%顯著性水平上，檢驗模型的整體顯著性。（t0.025(13)?2.16, f0.05(2,10)?4.10）（4分）

2、已知某市33個工業(yè)行業(yè)2000年生產函數(shù)為：（共20分）

u

q=al?k?e

1． 說明?、?的經(jīng)濟意義。（5分）

2． 寫出將生產函數(shù)變換為線性函數(shù)的變換方法。（5分）

3． 假如變換后的線性回歸模型的常數(shù)項估計量為 ?0，試寫出a的估計式。（5分）4． 此模型可能不滿足哪些假定條件，可以用哪些檢驗（5分）

222?

3、對于人均存款與人均收入之間的關系式 下估計模型(括號內為標準差)：，使用美國 36 年的年度數(shù)據(jù)，得到如

(151.105)(0.011)

(1)的經(jīng)濟解釋是什么 ?（5 分）

和 的符號是什么 ? 為什么 ? 實際的符號與你的直覺一致嗎 ? 如果有沖突的話，你可(2)(2)以給出可能的原因嗎 ?（7 分）

(3)你對于 擬合優(yōu)度有 什么看法嗎 ?（5 分）

(4)檢驗是否每一個回歸系數(shù)都與 零顯著 不同(在 1 ％ 水平下)。同時對零假設 和備擇

假設，檢驗統(tǒng)計值及其分布和自由度，以及拒絕零假設的標準進行陳述。你的結論是什么 ?（8 分）簡答題：

多重共線性的后果有哪些？

普通最小二乘法擬合的樣本回歸線的性質？ 隨機誤差項 產生的原因是什么？

一、判斷題（20 分）1 ．隨機誤差項 和殘差項

是一回事。（）

值超過臨界的 t 值，我們將接受零假設（）2 ．給定顯著性水平3 ． 及自由度，若計算得到的。（）．多元回歸模型中，任何一個單獨的變量均是統(tǒng)計不顯著的，則整個模型在統(tǒng)計上是不顯著的。（）5 ．雙對數(shù)模型的 67計算題3答案：對于人均存款與人均收入之間的關系式

值可與線性模型的相比較，但不能與對數(shù)－線性模型的相比較（）

rxy?0.8 rxy??0.2 ?表示預測值，則普通最小二乘法估計參數(shù)的準則是()4.以yi表示實際觀測值，yi?)2=0 a.∑(yi一yi?)2最小 c.∑(yi一yib.∑(yi-y)=0 d.∑(yi-y)最小

225.在對回歸模型進行統(tǒng)計檢驗時，通常假定隨機誤差項ui服從()2a.n(0，σ)b.t(n-1)c.n(0，?i2)

d.t(n)6.已知兩個正相關變量的一元線性回歸模型的判定系數(shù)為0.64，則解釋變量與被解釋變量間的線性相關系數(shù)為()a.0.32 b.0.4 c.0.64 d.0.8 7.在利用線性回歸模型進行區(qū)間預測時，隨機誤差項的方差越大，則()a.預測區(qū)間越寬，精度越低 b.預測區(qū)間越寬，預測誤差越小 c.預測區(qū)間越窄，精度越高 d.預測區(qū)間越窄，預測誤差越大 8.對于利用普通最小二乘法得到的樣本回歸直線，下面說法中錯誤的是()．．a.∑ei=0 c.∑eixi=0

b.∑ei≠0

? d.∑yi=∑yi9.下列方法中不是用來檢驗異方差的是()．．檢驗 b.懷特檢驗 c.戈里瑟檢驗 d.方差膨脹因子檢驗

10.如果線性回歸模型的隨機誤差項的方差與某個變量zi成比例，則應該用下面的哪種方法估計模型的參數(shù)?()a.普通最小二乘法 b.加權最小二乘法 c.間接最小二乘法 d.工具變量法

11.如果一元線性回歸模型的殘差的一階自相關系數(shù)等于0.3，則dw統(tǒng)計量等于()a.0.3 b.0.6 c.1 d.1.4 12.如果dl

0 d.ρ<0 14.方差膨脹因子的計算公式為()?)?(?i1 21?ri?)? (?i1 21?r?)?1 (?iri2?)?1 (?ir2 17.在聯(lián)立方程模型中，識別的階條件是()a.充分條件 b.充要條件 c.必要條件 d.等價條件 18.在簡化式模型中，其解釋變量都是()a.外生變量 b.內生變量 c.滯后變量 d.前定變量

()a.?2?0,?3?0 c.?2=0，?3≠0 e.?1=0，?2=0，?3=0 23.計量經(jīng)濟模型中存在多重共線性的主要原因為()a.模型中存在異方差 b.模型中存在虛擬變量 c.經(jīng)濟變量相關的共同趨勢 d.滯后變量的引入 e.樣本資料的限制

27.常用的處理多重共線性的方法有()a.追加樣本信息 b.使用非樣本先驗信息 c.進行變量形式的轉換 d.嶺回歸估計法 e.主成分回歸估計法

28.在消費(y)對收入(x)的回歸分析中考慮性別的影響，則下列回歸方程可能正確的有()a.y=?0+?1x+u c.y=?0+?1x+?1(dx)+u e.y=?0+?0d+?1x+?1(dx)+u

五、簡單應用題(本大題共3小題，每小題7分，共21分)36.以1978～1997年中國某地區(qū)進口總額y(億元)為被解釋變量，以地區(qū)生產總值x(億元)為解釋變量進行回歸，得到回歸結果如下： ?t=-261.09+0.2453xt yb.y=?0+?0d+?1x+u d.y=?0+?1(dx)+u

b.?2≠0，?3≠0 d.?2≠0，?3=0 se=(31.327)()t=()(16.616)r2=0.9388 n=20 要求：(1)將括號內缺失的數(shù)據(jù)填入；(計算結果保留三位小數(shù))(2)如何解釋系數(shù)0.2453；

(3)檢驗斜率系數(shù)的顯著性。(?=5％，t0.025(18)=2.101)37.設消費函數(shù)為yt??0??1xt?ut，若月收入xt在1000元以內和1000元以上的邊際消費傾向存在顯

著差異，如何修改原來的模型?分別寫出兩種收入群體的回歸模型。38.考慮下述模型

ct=?1??2dt?ut(消費方程)it??1??2dt?1?vt(投資方程)pt=ct+it+2t

其中，c=消費支出，d=收入，i=投資，z=自發(fā)支出；c、i和d為內生變量。

要求：(1)寫出消費方程的簡化式方程；

(2)用階條件研究各方程的識別問題。

六、綜合應用題(本大題共1小題，9分)39.經(jīng)濟學家提出假設，能源價格上升導致資本產出率下降。據(jù)30年的季度數(shù)據(jù)，得到如下回歸模型：

ln(y/k)=1.5492+0.7135ln(l/k)-0.1081lnp+0.0045t(16.35)(21.69)(-6.42)(15.86)2 r=0.98 其中，y=產出，k=資本流量，l=勞動投入，pt=能源價格，t=時間。括號內的數(shù)字為t統(tǒng)計量。(計算結果保留三位小數(shù))問：(1)回歸分析的結果是否支持經(jīng)濟學家的假設；

(2)如果在樣本期內價格p增加60％，據(jù)回歸結果，資本產出率下降了多少?(3)如何解釋系數(shù)0.7135?

四、簡答題(本大題共4小題，每小題5分,共20分)36．試述一元線性回歸模型的經(jīng)典假定。37．多重共線性補救方法有哪幾種？ 39．試述間接最小二乘法的計算步驟。

六、分析題(本大題共1小題，10分)42.根據(jù)相關數(shù)據(jù)得到了如下的咖啡需求函數(shù)方程：

?=1.2789-0.1647lnxl+0.5115lnx2+0.1483lnx3-0.0089t-0.0961d1-0.157d2-0.0097d3 lnyr=0.80 其中x1，x2，x3，t，d1，d2，d3的t統(tǒng)計量依次為(-2.14)，(1.23)，(0.55)，(-3.36)，(-3.74)，(-6.03)，(-0.37)。y=人均咖啡消費量，x1=咖啡價格，x2=人均可支配收入，x3=茶的價格，t=時間變量，di為虛擬變量，1、(1)r?1?(1?r)22n?1=0.78 n?k(2)h0:b2=b3=0 h1: b2、b3至少有一個不為0 f=40>f0.05(2,20)，拒絕原假設。(3)h0:b2=0 h1: b2≠0 t=2.8>t0.025(20)=2.09，拒絕原假設，yt的系數(shù)是統(tǒng)計顯著 h0:b3=0 h1: b3≠0 t=3.7>t0.025(20)=2.09，拒絕原假設，pt的系數(shù)是統(tǒng)計顯著

2、此模型存在異方差，可以將其變?yōu)椋?/p>

yixi?2x2i?b1xi?2x2i?b2xixi?2x2i??ixi?2x2i，則為同方差模型

3、答：（1）cov(ui,uj)=0 i?j 的古典假設條件不滿足，而其他古典假設滿足的計量經(jīng)濟模型，稱為自相關性。

因為d.w＝0.3474 dl?1.24，小于dl 所以存在自相關，且正相關。（2）自相關產生的影響：ols估計量不是最好估計量，即不具有方差最小性；t檢驗，f檢驗失效；預測精測下降。

yt??yt?1?b0(1??)?b1(xt??xt?1)?ut??ut?1令y*?yt??yt-1 x*?xt－?ｘｔ－１從而y*?b0(1??)?b1x*?vt這樣模型滿足古典假設，可以進行ols估計

4、答：（1）內生變量有：q ?dsp 外生變量有：y w 前定變量有；yt?1 y w

?qtd?0qs??1pt??2yt??3yt?1?0wt??1t?ds（2）完備型為：?0q?qt??1pt?0yt?0yt?1??2wt??2t

?qd?qs?0p?0y?0y?0w?0tttt?1t?

（3）識別

（ｂ0ｔ0）＝

1??2

ｒ（ｂ0ｔ0）＝２

ｇ－１＝２

?10ｒ（ｂ0ｔ0）＝ｇ－１ 故秩條件滿足，方程可識別．

因為k－ｋi＝ gi-1

故

ner?0.0972?0.0035rate(9.2079)(5.9728)r2?0.0462 f=35.678 dw=2.02說明：括號中是t統(tǒng)計量

（1）緊緊圍繞輸出結果，表中，所以均值為0.1322；，是被解釋變量的標準差，所以方差為(0.244)^2；

（2）這是一個點預測問題，將解釋變量值代入回歸方程，得條件均值=0.0972+0.0035*0.4=0.0986；

條件方差的計算復雜些，由理論知識知道被解釋變量的方差和擾動項的方差相等，即var(y)=var(u),所以p53公式(2.78)

就是被解釋變量的條件方差。具體計算根據(jù)公式(2.78)，需要知道x的均值，這個可以從p33公式（2.29）推出，x?(y??1)/?2?(0.1322?0.0972)/0.0035?10，xf=0.4，還需要知道0.0006，分子是，而系數(shù)的標準差為，表中給出

等于0.2385所以可以得到這

樣

就

得

到

=(0.2385/0.0006)^2=158006.25,=0.2385^2（1+1/739+(0.4-10)^2/158006.25=0.0569

1、回歸分析中使用的距離是點到直線的垂直坐標距離。最小二乘準則是指（）a．使nn?(y?y?)達到最小值 b.使?y?ytttt達到最小值

t?1nt?1n c.使?(y?y)ttt?12達到最小值 d.使

?(yt?1t?)2達到最小值 ?yt2、根據(jù)樣本資料估計得出人均消費支出 y 對人均收入 x 的回歸模型為

??2.0?0.75lnx，lnyii這表明人均收入每增加 1％，人均消費支出將增加（）

a.0.75 b.0.75% c.2 d.7.5%

3、設k為回歸模型中的參數(shù)個數(shù),n為樣本容量。則對總體回歸模型進行顯著性檢驗的f統(tǒng)計量與可決系數(shù)r之間的關系為()2 r2/(n?k)r2/(1?r2)a.f? b.f?

(1?r2)/(k?1)(k-1)/(n?k)r2r2/(k?1)c.f? d.f? 22(1?r)/(n?k)(1?r)

6、二元線性回歸分析中 tss=rss+ess。則 rss 的自由度為（）

a.1 b.n-2 c.2 d.n-3

9、已知五個解釋變量線形回歸模型估計的殘差平方和為

?e2t?800，樣本容量為46，則隨機誤?為（）差項?的方差估計量?a.33.33 b.40 c.38.09 d.20

1、經(jīng)典線性回歸模型運用普通最小二乘法估計參數(shù)時，下列哪些假定是正確的（）a.e(ui)?0 (ui)??i2 c.e(uiuj)?0 d.隨機解釋變量x與隨機誤差ui不相關 ～n(0,?i2)

2?x???x?e，下列各式成立的有（）???

2、對于二元樣本回歸模型yi??11i22iia.d.?ei?0 b.e.?exi1i1i?0 c.?exi2i?0

?eyii?0?xx2i?04、能夠檢驗多重共線性的方法有（）

a.簡單相關系數(shù)矩陣法 b.t檢驗與f檢驗綜合判斷法 檢驗法 檢驗法 e.輔助回歸法

計算題

1、為了研究我國經(jīng)濟發(fā)展狀況，建立投資（x1，億元）與凈出口（x2，億元）與國民生產總值（y，億元）的線性回歸方程并用13年的數(shù)據(jù)進行估計，結果如下：

??3871y.805?2.177916x1i?4.051980x2i is.e=(2235.26)(0.12)(1.28)r=0.99 f=582 n=13 問題如下：

①從經(jīng)濟意義上考察模型估計的合理性；（3分）②估計修正可決系數(shù)r，并對r作解釋；（3分）

③在5%的顯著性水平上，分別檢驗參數(shù)的顯著性；在5%顯著性水平上，檢驗模型的整體顯著性。（t0.025(13)?2.16, f0.05(2,10)?4.10）（4分）

2、已知某市33個工業(yè)行業(yè)2000年生產函數(shù)為：（共20分）

u

q=al?k?e

5． 說明?、?的經(jīng)濟意義。（5分）

6． 寫出將生產函數(shù)變換為線性函數(shù)的變換方法。（5分）

7． 假如變換后的線性回歸模型的常數(shù)項估計量為 ?0，試寫出a的估計式。（5分）8． 此模型可能不滿足哪些假定條件，可以用哪些檢驗（5分）222?

3、對于人均存款與人均收入之間的關系式 下估計模型(括號內為標準差)：，使用美國 36 年的年度數(shù)據(jù)，得到如

(151.105)(0.011)

(1)的經(jīng)濟解釋是什么 ?（5 分）

(2)和 的符號是什么 ? 為什么 ? 實際的符號與你的直覺一致嗎 ? 如果有沖突的話，你可以給出可能的原因嗎 ?（7 分）

(3)你對于 擬合優(yōu)度有 什么看法嗎 ?（5 分）

計量經(jīng)濟學題庫帶答案篇三

計量經(jīng)濟學練習題

（二）一、單選題

1、根據(jù)樣本資料建立某消費函數(shù)如下：消費，x為收入，虛擬變量的消費函數(shù)為。a、b、，其中c為，所有參數(shù)均檢驗顯著，則城鎮(zhèn)家庭c、d、2、如果某個結構方程是恰好識別的，估計其參數(shù)可用。a、最小二乘法 b、極大似然法 c、廣義差分法 d、間接最小二乘法

3、某商品需求函數(shù)為，其中y為需求量，x為價格。為了考慮“地區(qū)”（農村、城市）和“季節(jié)”（春、夏、秋、冬）兩個因素的影響，擬引入虛擬變量，則應引入虛擬變量的個數(shù)為。

a、2 b、4 c、5 d、6

4、消費函數(shù)模型，的影響因素。

a、1 b、2 c、3 d、4

5、同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱為，其中y為消費，x為收入，該模型中包含了幾個質a、橫截面數(shù)據(jù) b、時間序列數(shù)據(jù) c、修勻數(shù)據(jù) d、平行數(shù)據(jù)

6、判斷模型參數(shù)估計量的符號、大小、相互之間關系的合理性屬于（）準則。a、經(jīng)濟計量準則 b、經(jīng)濟理論準則 c、統(tǒng)計準則 d、統(tǒng)計準則和經(jīng)濟理論準則

7、對于模型，為了考慮“地區(qū)”因素（北方、南方），引入2個虛擬變量形成截距變動模型，則會產生。

a、序列的完全相關 b、序列的不完全相關 c、完全多重共線性 d、不完全多重共線性

8、簡化式模型是用所有（）作為每個內生變量的解釋變量。a、外生變量 b、先決變量 c、虛擬變量 d、滯后內生變量

9、聯(lián)立方程模型中，如果某一個方程具有一組參數(shù)估計量，則該方程為.a、不可識別 b、恰好識別 c、過度識別 d、模型可識別

10、如果聯(lián)立方程模型中某個結構方程包含了所有的變量，則這個方程。a、恰好識別 b、不可識別 c、過度識別 d、不確定

11、對于聯(lián)立方程模型，若在第1個方程中被解釋變量為，解釋變量全部為先決變量；在第2個方程中被解釋變量為1個方程被解釋變量的內生變量這類模型稱為。

a、結構式模型 b、簡化式模型，解釋變量中除了作為第外，全部為先決變量；第3個方程?依次類推。c、遞歸系統(tǒng)模型 d、經(jīng)典模型

12、對聯(lián)立方程模型進行參數(shù)估計的方法可以分兩類，即：。a、間接最小二乘法和系統(tǒng)估計法 b、單方程估計法和系統(tǒng)估計法

c、單方程估計法和二階段最小二乘法 d、工具變量法和間接最小二乘法

13、如果某個結構方程是恰好識別的，估計其參數(shù)可用。a、最小二乘法 b、極大似然法 c、廣義差分法 d、間接最小二乘法

14、聯(lián)立方程模型中既可適用于恰好識別的結構方程，又可適用于過度識別的結構方程的單方程估計方法是。

a、狹義的工具變量法 b、間接最小二乘法 c、二階段最小二乘法 d、簡化式方法

15、戈德菲爾德—匡特檢驗法可用于檢驗。

a、異方差性 b、多重共線性 c、序列相關 d、設定誤差

16、若回歸模型中的隨機誤差項存在異方差性，則估計模型參數(shù)應采用。a、普通最小二乘法 b、加權最小二乘法 c、廣義差分法 d、工具變量法

17、如果回歸模型中的隨機誤差項存在異方差，則模型參數(shù)的普通最小二乘估計量。

a、無偏且有效 b、無偏但非有效 c、有偏但有效 d、有偏且非有效

18、若回歸模型中的隨機誤差項存在一階自回歸形式的序列相關，則估計模型參數(shù)應采用。a、普通最小二乘法 b、加權最小二乘法 c、廣義差分法 d、工具變量法

19、用于檢驗序列相關的dw統(tǒng)計量的取值范圍是。a、0≤dw≤1 b、－1≤dw≤1 c、－2≤dw≤2 d、0≤dw≤4 20、在給定的顯著性水平之下，若dw統(tǒng)計量的下和上臨界值分別為dl和du,則當dl

a、存在一階正自相關 b、存在一階負相關 c、不存在序列相關 d、存在序列相關與否不能斷定

21、某企業(yè)的生產決策是由模型格），又知：如果該企業(yè)在斷上述模型存在。

a、異方差問題 b、序列相關問題 c、多重共線性問題 d、隨機解釋變量問題

22、用矩陣形式表示的廣義最小二乘參數(shù)估計量為估計量為。

a、有偏、有效的估計量 b、有偏、無效的估計量 c、無偏、無效的估計量 d、無偏、有效的估計量

23、如果模型中出現(xiàn)隨機解釋變量并且與隨機誤差項相關時，最常用的估計方法是。

a、普通最小二乘法 b、加權最小二乘法 c、差分法 d、工具變量法

24、下圖中“{”所指的距離是，此

描述（其中

為產量，為價

期生產過剩，決策者會削減期的產量。由此判

a、隨機誤差項 b、殘差 c、的離差 d、的離差

25、要使模型能夠得出參數(shù)估計量，所要求的最小樣本容量為 a、n≥k+1 b、n≤k+1 c、n≥30 d、n≥3(k+1)

26、總體平方和tss、殘差平方和rss與回歸平方和ess三者的關系是。a、rss=tss+ess b、tss=rss+ess c、ess=rss-tss d、ess=tss+rss

27、設為回歸模型中的參數(shù)個數(shù)（包括截距項），n為樣本容量，ess為殘差平方和，rss為回歸平方和。則對總體回歸模型進行顯著性檢驗時構造的f統(tǒng)計量為。

a、b、c、d、28、雙對數(shù)模型中，參數(shù)的含義是。

a、x的相對變化，引起y的期望值絕對量變化 b、y關于x的邊際變化 c、x的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量y的相對變化率 d、y關于x的彈性

29、計量經(jīng)濟模型分為單方程模型和。

a、隨機方程模型 b、行為方程模型 c、聯(lián)立方程模型 d、非隨機方程模型

30、假定月收入水平在1000元以內時，居民邊際消費傾向維持在某一水平，當月收入水平達到或超過1000元時，邊際消費傾向將明顯下降，則描述消費（c）依收入（i）變動的線性關系宜采用。a、b、c、d、，d、同上

31、當模型中第i個方程是不可識別的，則該模型是。a、可識別的 b、不可識別的 c、過度識別 d、恰好識別

32、在下列模型中投資函數(shù)的識別情況是。

a、不可識別 b、恰好識別 c、過度識別 d、不確定

33、對于聯(lián)立方程模型，若在第1個方程中被解釋變量為，解釋變量全部為先決變量；在第2個方程中被解釋變量為1個方程被解釋變量的內生變量這類模型稱為。

a、結構式模型 b、簡化式模型 c、遞歸系統(tǒng)模型 d、經(jīng)典模型，解釋變量中除了作為第外，全部為先決變量；第3個方程?依次類推。

34、能同時對聯(lián)立方程的全部方程進行估計，同時得到所有方程的參數(shù)估計量的方法是。

a、單方程估計方法 b、系統(tǒng)估計方法 c、有限信息估計方法 d、二階段最小二乘法

35、間接最小二乘法只適用于（）的結構方程的參數(shù)估計。a、恰好識別 b、過度識別 c、不可識別 d、充分識別

36、可以用于聯(lián)立計量模型方程間誤差傳遞檢驗的統(tǒng)計量是。a、均方百分比誤差 b、f檢驗統(tǒng)計量 c、均方根誤差

d、模型內生變量的預測值與實際觀測值之間的相對誤差

37、在線性回歸模型中，若解釋變量

和的觀測值成比例，既有，其中為非零常數(shù)，則表明模型中存在。

a、方差非齊性 b、多重共線性 c、序列相關 d、設定誤差

38、在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1，則表明模型中存在。a、多重共線性 b、異方差性 c、序列相關 d、高擬合優(yōu)度

39、如果回歸模型中的隨機誤差項存在異方差，則模型參數(shù)的普通最小二乘估計量。

a、無偏且有效 b、無偏但非有效 c、有偏但有效 d、有偏且非有效

二、多項選擇題

1、下列哪些變量屬于先決變量。

a、內生變量 b、隨機變量 c、滯后內生變量 d、外生變量 e、工具變量

2、針對存在異方差現(xiàn)象的模型進行估計，下面哪些方法可能是適用的。a、加權最小二乘法 b、工具變量法 c、廣義差分法 d、廣義最小二乘法 e、普通最小二乘法

3、設為回歸模型中的參數(shù)個數(shù)（包括截距項），則總體線性回歸模型進行顯著性檢驗時所用的f統(tǒng)計量可表示為。

a、b、c、d、e、4、回歸平方和是指。的離差平方和 的離差平方和 a、被解釋變量的觀測值y與其平均值b、被解釋變量的回歸值與其平均值c、被解釋變量的總體平方和與殘差平方和之差

d、解釋變量變動所引起的被解釋變量的離差的大小 e、隨機因素影響所引起的被解釋變量的離差大小

5、可以作為單方程計量經(jīng)濟學模型解釋變量的有以下幾類變量。a、外生經(jīng)濟變量 b、外生條件變量 c、外生政策變量 d、滯后被解釋變量 e、內生變量

6、在存在異方差時，如果采用ols法估計模型參數(shù)，那么參數(shù)估計量是：（1）無偏的，（2）有偏的，（3）不是有效的；（4）是有效的，（5）參數(shù)的顯著性檢驗失去意義，（6）參數(shù)的顯著性檢驗仍有意義，（7）預測仍然有意義，（8）預測失效。

7、隨機方程包含（）四種方程。

a、行為方程 b、技術方程

c、經(jīng)驗方程 d、制度方程 e、統(tǒng)計方程

8、一個完備的結構式模型的矩陣表示為。a、b、c、d、e、f.g.9、下列宏觀經(jīng)濟計量模型中消費函數(shù)所在方程(即第二個方程)的類型為。

a、技術方程式 b、制度方程 c、恒等式 d、行為方程 e、結構式方程 f.隨機方程

g.線性方程 h.包含有隨機解釋變量的方程

10、序列相關性的檢驗方法有。

a、戈里瑟檢驗 b、馮諾曼比檢驗 c、回歸檢驗 d、dw檢驗

11、dw檢驗是用于下列哪些情況的序列相關檢驗。a、高階線性自相關形式的序列相關 b、一階非線性自回歸形式的序列相關 c、正的一階線性自回歸形式的序列相關 d、負的一階線性自回歸形式的序列相關

12、檢驗多重共線性的方法有。

a、等級相關系數(shù)法 b、戈德菲爾德—匡特檢驗法法 c、工具變量法 d、判定系數(shù)檢驗法 e、差分法 f.逐步回歸法

13、選擇作為工具變量的變量必須滿足以下條件。a、與所替代的隨機解釋變量高度相關 b、與所替代的隨機解釋變量無關

c、與隨機誤差項不相關

d、與模型中其它解釋變量不相關，以避免出現(xiàn)多重共線性

14、調整后的多重可決系數(shù)的正確表達式有。

a、b、c、d、e、15、設為回歸模型中的參數(shù)個數(shù)（包括截距項），則總體線性回歸模型進行顯著性檢驗時所用的f統(tǒng)計量可表示為。

a、b、c、d、e、16、在多元線性回歸分析中，修正的可決系數(shù)a、c、與可決系數(shù)≥

之間。

< b、只能大于零 d、可能為負值

三、名詞解釋

1、結構式模型

2、簡化式模型

3、參數(shù)關系體系

4、計量經(jīng)濟學

5、正規(guī)方程組；

6、多重共線性；

7、異方差

四、判斷題

1、存在完全多重共線性時，模型參數(shù)無法估計；

2、在存在自相關的情況下，普通最小二乘法（ols）估計量是有偏的和無效的（）

3、如果存在異方差，通常使用的，檢驗和

檢驗是無效的；（）

4、當模型存在高階自相關時，可用d-w法進行自相關檢驗。

5、當模型的解釋變量包括內生變量的滯后變量時，d-w檢驗就不適用了

6、dw值在0和4之間，數(shù)值越小說明正相關程度越大，數(shù)值越大說明負相關程度越大。

7、假設模型存在一階自相關，其他條件均滿足，則仍用ols法估計未知參數(shù)，得到的估計量是無偏的，不再是有效的，顯著性檢驗失效，預測失效。

8、檢驗主要是用于檢驗模型中是否存在異方差性的（）

9、如果存在異方差，通常使用的t檢驗和f檢驗是無效的（）

10、在存在異方差情況下，常用的ols法總是高估了估計量的標準差（）

11、gold-quandt檢驗是檢驗模型異方差的有效方法之一（）

12、當存在序列相關時，ols估計量是有偏的并且也是無效的；（）

13、逐步回歸法是解決模型自相關性的基本方法（）

五、綜合題

1、有如下一個回歸方程，共95個樣本點：

dw=0.95 寫出d-w檢驗法的步驟，并根據(jù)給出的數(shù)值，判斷該模型是否存在自相關性。

2、在做下列假設檢驗時，你需引入多少虛擬變量？

（1）一年中的12個月呈現(xiàn)季節(jié)趨勢（seasonal patterns）；（2）一年中的雙月呈現(xiàn)季節(jié)趨勢。

3、以企業(yè)研發(fā)支出(r&d)占銷售額的比重為被解釋變量，以企業(yè)銷售額利潤占銷售額的比重下：

與

為解釋變量，一個容量為32的樣本企業(yè)的估計結果如(1.37)(0.22)(0.046)

其中括號中為系數(shù)估計值的標準差。(1)解釋的系數(shù)。如果

增加10％，估計會變化多少個百分點?這在經(jīng)濟上是一個很大的影響嗎?(2)針對r&d強度隨銷售額的增加而提高這一備擇假設，檢驗它不隨假設。分別在5％和10％的顯著性水平上進行這個檢驗。(3)利潤占銷售額的比重

對r&d強度是否在統(tǒng)計上有顯著的影響?

而變化的4、設某飲料的需求y依賴于收入x的變化外，還受： ①“地區(qū)”（農村、城市）因素影響其截距水平； ②“季節(jié)”（春、夏、秋、冬）因素影響其截距和斜率。試分析確定該種飲料需求的線性回歸模型。

5、、度將下列非線性函數(shù)模型線性化： s型函數(shù)；

6、設模型

（12.13.1）

（12.13.2）

其中和為外生變量。

請判別方程組的可識別性。

7、某地區(qū)通過一個樣本容量為722的調查數(shù)據(jù)得到勞動力受教育的一個回歸方程為

r2=0.214 式中，edu為勞動力受教育年數(shù)，sibs為該勞動力家庭中兄弟姐妹的個數(shù)，medu與fedu分別為母親與父親受到教育的年數(shù)。問

（1）若medu與fedu保持不變，為了使預測的受教育水平減少一年，需要sibs增加多少？

（2）請對medu的系數(shù)給予適當?shù)慕忉尅?/p>

（3）如果兩個勞動力都沒有兄弟姐妹，但其中一個的父母受教育的年數(shù)為12年，另一個的父母受教育的年數(shù)為16年，則兩人受教育的年數(shù)預期相差多少？

8、在一項調查大學生一學期平均成績()與每周在學習(樂()與其他各種活動（）、睡覺（）、娛)所用時間的關系的研究中，建立如下回歸模型：

如果這些活動所用時間的總和為一周的總小時數(shù)168。

問：保持其他變量不變，而改變其中一個變量的說法是否有意義?該模型是否有違背基本假設的情況? 如何修改此模型以使其更加合理?

9、、給定一元線性回歸模型：

（1）敘述模型的基本假定；（2）寫出參數(shù)和的最小二乘估計公式；

（3）說明滿足基本假定的最小二乘估計量的統(tǒng)計性質；（4）寫出隨機擾動項方差的無偏估計公式。

10、考慮如下回歸模型：

t=(-6.27)(2.6)(4.26)其中，y=通貨膨脹率； x=生產設備使用率 請回答以下問題：

（1）為什么通貨膨脹率和生產設備使用率之間存在一個正的關系？（2）生產設備使用率對通貨膨脹率的短期影響和長期影響分別是多大？（3）如果你手中無原始數(shù)據(jù)，并讓你估計下列回歸模型：，你怎樣估計生產設備使用率對通貨膨脹率的短期影響和長期影響？

計量經(jīng)濟學題庫帶答案篇四

單選

1． 一元線性樣本回歸直線可以表示為（d）

a．yi??0??1xi?ui

b.e(yi)??0??1xi

???0???1xi?ei

d.y?i??0??1xi

2． 如果回歸模型中的隨機誤差存在異方差性，則參數(shù)的普通最小二乘估計量是（a）a．無偏的，但方差不是最小的 b.有偏的，且方差不少最小 c．無偏的，且方差最小

d.有偏的，但方差仍最小

3． 如果一個回歸模型中包含截距項，對一個具有k個特征的質的因素需要引入（b（k-1））個虛擬變量

4． 如果聯(lián)立方程模型中某結構方程包含了模型系統(tǒng)中所有的變量，則這個方程是（b不可識別的）

5．平穩(wěn)時間序列的均值和方差是固定不變的，自協(xié)方差只與（a）有關

a．所考察的兩期間隔長度b．與時間序列的上升趨勢c．與時間序列的下降趨勢d．與時間的變化

6． 對于某樣本回歸模型，已求得dw統(tǒng)計量的值為1，則模型殘差的自相關系數(shù)等于（b=0.5）

7． 對于自適應預期模型yt?r?0?r?1xt?(1?r)yt?1?ui，估計參數(shù)應采取的方法為(c)a．普通最小二乘法

b．甲醛最小二乘法

c．工具變量法

d．廣義差分法

8． 如果同階單整變量的線性組合是平穩(wěn)時間序列，則這些變量之間的關系就是（a協(xié)整相關）

9． 在經(jīng)濟數(shù)學模型中，依據(jù)經(jīng)濟法規(guī)認為確定的參數(shù)，如稅率、利息率等，稱為（b制度參數(shù)）

10.當某商品的價格下降時，如果其某需求量的增加幅度稍大雨價格的下降幅度，則該商品的需求（b富有彈性）

?近似

?11．一元線性回歸中，相關系數(shù)r=(c)a.（?（xi?x)(yi?y))22?(xi?x)2?(y?y)i

b.（x?x)(y?y)??(x?x)?(y?y)ii2ii2

c（xi?x)(yi?y)??(xi?x)2?(y?y)id

2(y?y)?i?(xi?x)2?(y?y)i2

12.對樣本相關系數(shù)r，以下結論中錯誤的是（d）。a．r越接近于1，y與x之間線性相關程度越高 b.r越接近于0，y與x之間線性相關程度越弱 c.-1≤r≤1 d.若r=0，則x與y獨立

1.對聯(lián)立方程模型進行參數(shù)估計的方法可以分兩類，即：(b)a.間接最小二乘法和系統(tǒng)估計法 b.單方程估計法和系統(tǒng)估計法 c.單方程估計法和二階段最小二乘法 d.工具變量法和間接最小二乘法

2.當模型中第i個方程是不可識別的，則該模型是(b.不可識別的)

3.結構式模型中的每一個方程都稱為結構式方程，在結構方程中，解釋變量可以是前定變量，也可以是(c.內生變量)

4.已知樣本回歸模型殘差的一階自相關系數(shù)接近于-1，則dw統(tǒng)計量近似等于(d=4)

5.假設回歸模型為 其中xi為隨機變量，xi與ui相關則 的普通最小二乘估計量(d.有偏且不一致)

6.對于誤差變量模型，模型參數(shù)的普通最小二乘法估計量是(d.有偏且不一致)

7.戈德菲爾德-匡特檢驗法可用于檢驗(a.異方差性)

8.對于誤差變量模型，估計模型參數(shù)應采用(d.工具變量法)

9.系統(tǒng)變參數(shù)模型分為(d)a.截距變動模型和斜率變動模型 b.季節(jié)變動模型和斜率變動模型

c.季節(jié)變動模型和截距變動模型d.截距變動模型和截距、斜率同時變動模型

10.虛擬變量(a)a.主要來代表質的因素，但在有些情況下可以用來代表數(shù)量因素 b.只能代表質的因素 c.只能代表數(shù)量因素 d.只能代表季節(jié)影響因素

11.單方程經(jīng)濟計量模型必然是(a.行為方程)

12.用于檢驗序列相關的dw統(tǒng)計量的取值范圍是(d.0≤dw≤4)

13.根據(jù)判定系數(shù)r2與f統(tǒng)計量的關系可知，當r2=1時有(c.f=∞)14.在給定的顯著性水平之下，若dw統(tǒng)計量的下和上臨界值分別為dl和du,則當dl

15.經(jīng)濟計量分析的工作程序(b.設定模型，估計參數(shù)，檢驗模型，應用模型)

16.前定變量是(a.外生變量和滯后變量)的合稱。

17.如果聯(lián)立方程模型中某個結構方程包含了所有的變量，則這個方程(b.不可識別)

18.用模型描述現(xiàn)實經(jīng)濟系統(tǒng)的原則是(b.以理論分析作先導，模型規(guī)模大小要適度)

19.下面說法正確的是(d.)a.內生變量是非隨機變量 b.前定變量是隨機變量 c.外生變量是隨機變量 d.外生變量是非隨機變量

20.若一正常商品的市場需求曲線向下傾斜，則可斷定(b)a.它具有不變的價格彈性 b.隨需求量增加，價格下降 c.隨需求量增加，價格上升 d.需求無彈性

21.發(fā)達市場經(jīng)濟國家宏觀經(jīng)濟計量模型的核心部分包括總需求，總供給和(c)a.建模時所依據(jù)的經(jīng)濟理論 b.總收入

c.關于總需求、生產和收入的恒等關系 d.總投資

22.在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1，則表明模型中存在(a.多重共線性)

23.關于經(jīng)濟計量模型進行預測出現(xiàn)誤差的原因，正確的說法是(c)a.只有隨機因素 b.只有系統(tǒng)因素 c.既有隨機因素，又有系統(tǒng)因素

24.線性模型的影響因素(c)a.只能是數(shù)量因素b.只能是質量因素

c.可以是數(shù)量因素，也可以是質量因素 d.只能是隨機因素

25.檢驗聯(lián)立方程模型的綜合性誤差程度最好是作(b.事后預測)

25、已知樣本回歸方程

yt?20?2xi?，?(x?x)?2?50,那么有解釋的變差ess=（a 200）

26、時間序列資料大多數(shù)存在序列相關問題，在分布滯后模型中，這種相關問題轉化為（b.多重共線性問題）

27、當dw=4時，回歸殘差（b.存在一階負自相關）

28、已知總變差tss=100,剩余變差rss=10，判定系數(shù)r（b.=0.9）

29、當模型包括無關解釋變量時候，最小二乘估計量是（c）

a 無偏，方差最小 b有偏，方差最小 c無偏，方差增大 d有偏，方差增大

1.(b.費里希（frisch）)是經(jīng)濟計量學的主要開拓者人和奠基人。

2.隨機方程又稱為（c．行為方程）。

3．如果聯(lián)立方程模型中兩個結構方程的統(tǒng)計形式完全相同，則下列結論成立的是（c.二者均不可識別）

4.如果聯(lián)立方程模型中某個結構方程包含了所有的變量，則這個方程（b.不可識別）

5.下面關于內生變量的表述，錯誤的是（a）a．內生變量都是隨機變量。

b．內生變量都受模型中其它內生變量和前定變量影響，同時又影響其它內生變量。

c．在結構式方程中，解釋變量可以是前定變量，也可以是內生變量。d．滯后內生變量與內生變量具有相同性質。

計量經(jīng)濟學題庫帶答案篇五

經(jīng)濟計量學一詞是由挪威經(jīng)濟學家塑里希于1926年提出來的。經(jīng)濟計量學起源于對經(jīng)濟問題的定量研究。根據(jù)弗里希的觀點，經(jīng)濟計量學可定義為經(jīng)濟理論、纏計學和數(shù)學三者的統(tǒng)一。

經(jīng)濟計量學的任務是以經(jīng)濟學、統(tǒng)計學和數(shù)學之間的統(tǒng)一為充分條件，去實際理解現(xiàn)實經(jīng)濟生活中的數(shù)量關系。用數(shù)學模型定量描述經(jīng)濟變量關系是經(jīng)濟計量學的基本任務

經(jīng)濟計量分析工作：是指依據(jù)經(jīng)濟理論分析，運用計量經(jīng)濟模型，研覽現(xiàn)實經(jīng)濟系統(tǒng)的結構、水平、提供經(jīng)濟預測情報和評價經(jīng)濟政策等的經(jīng)濟研兜和分析工作

經(jīng)濟理論準則：指由經(jīng)濟理論決定的判別標準。即用經(jīng)濟學的原則、定理和規(guī)律等準則來判別模型估計結果的合理性程度

統(tǒng)計準則：由統(tǒng)計學理論決定的判別標準。依統(tǒng)計準則評價模型。目的在于確定模型參數(shù)估計值的統(tǒng)計可靠性。包括參數(shù)估計結果的顯著性檢驗和變量與被變量相關程度的度量。如t檢驗、f檢驗以及標準誤和測定系數(shù)的計算等。

經(jīng)濟計量準則：是由經(jīng)濟計量學理論決定的判剮標準。其目的是研究特定條件下所采用的參數(shù)估計是否令人滿意．經(jīng)濟計量準則是統(tǒng)計檢驗基礎上的再檢驗

經(jīng)濟計量準則（二級檢驗）：統(tǒng)計檢驗基礎上的再檢驗，亦稱二級檢驗。區(qū)間預測：根據(jù)給定的解釋變量值，預測相應的被解釋變量y取值的一個可能范圍，即提供y的一個置信區(qū)間

回歸分析：是指研究一個變量(被變量)對于一個或多個其它變量(變量)的依存關系，其目的在于根據(jù)變量的數(shù)值來估計或預測被變量的總體均值。

判定系數(shù)：是建立在回歸分析的理論基礎上的，研究的是一個普通變量對另一個髓機變量的定量解釋程度。外生變量：是指非隨機變量，它的取值是在模型之外決定的，是求解模型時的已知數(shù)。

擬合優(yōu)度：是指樣本回歸直線與樣本觀測值之間的擬合程度，通常用判定系數(shù)r2表示。

時間序列數(shù)據(jù)：是指同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數(shù)據(jù)列，在同一數(shù)據(jù)列中的各個數(shù)據(jù)必須是同口徑的，要求具有可比性。

橫截面數(shù)據(jù)：是指在同一時間內，不同統(tǒng)計單位的相同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)苑

平穩(wěn)時間序列：是指均值和方蓋固定不變，自協(xié)方差只與所考察的兩期間隔長度有關，而與時間的變化無關的時間序列

非平穩(wěn)時間序列：平穩(wěn)時間序列的均值和方差是固定不變的，自協(xié)方差只與所考察的兩期問隔長度有關，而與時間t的變化無關。顯然，平穩(wěn)時間序列不包含“趨勢”。如果一個時間序列呈上升(或下降)趨勢，這個時間序列就是非平穩(wěn)時間序列

外生參數(shù)：一般是指依據(jù)經(jīng)濟法規(guī)人為確定的參數(shù)，如固定資產折舊率、稅率、利息率。

內生參數(shù)：是指依據(jù)樣本觀察值，運用統(tǒng)計方法估計得到的參數(shù)。恰好識別，就是能夠從簡化式參數(shù)中獲得唯一的結構式參數(shù)。過度識別：就是從簡化式參數(shù)中獲得的結構式參數(shù)不止一個。收入彈性：是用來說明收入的相對的變動與由此引起的需求量相對變動之間的關系

替代彈性：兩種生產要素之間相對價格每變動1％所引起的兩種生產要素使用比率變動的百分比，稱為這兩種生產要素之間的替代彈性

模型的需要向導：所謂需求導向，在模型中表現(xiàn)為總產量或國民收入是由消費需求、投資需求以及凈出口所決定。

供給導向：在模型中表現(xiàn)為總產量或國民收入是由社會各物質生產部門的總產出或凈產出所形成。

混合導向：是模型中包含供給和需求的雙向決定，即供給和需求之間相互作用和影響，因此，混合導向模型又稱為雙導向模型

協(xié)整：如果同階單整變量的線性組合是平穩(wěn)時間序列，則這些變量之間的關系就是協(xié)整的。協(xié)整意味著變量之間存在長期均衡關系．

k階單整：如果一個非平穩(wěn)的時間序列經(jīng)過k次差分后為平穩(wěn)時間序列，則稱這個時間序列是k階單整的序列相關：線性回歸模型中各個隨機誤差項之間存在關系，之間的協(xié)方差不為0，即有cov(ui,uj)≠0,i≠j,稱為序列相關或自相關。

相關關系：如果給定了變量x的值，被變量y的值不是唯一的。y與x的關系就是相關關系。

相關分析：是指研究變量之間相互關聯(lián)的程度，用相關系數(shù)來表示。相關系數(shù)的檢驗：依據(jù)樣本相關系數(shù)r對總體相關系數(shù)p進行統(tǒng)計檢驗，被稱作相關系數(shù)的檢驗．

簡單相關系數(shù)檢驗法：兩變量間的簡單相關系數(shù)r是測定兩變量之間線性相關程度的重要指標，因此可用來檢測回歸模型的變量之間的共線程度。

函數(shù)關系：如果給定變量x的值，被變量(或稱因變量)y的值就唯一地確定了，y與x的關系就是函數(shù)關系，即y=f(x)。

生產函數(shù)是反映生產過程中生產要素投入的組合與產出結果之問的物質技術關系的數(shù)學方程式

方差非齊性或異方差：如果回歸模型中的隨機誤差項的方差不是常數(shù)，則稱隨機誤差項的方差非齊性或異方差。

多重共線性：是指線性回歸模型中的若干變量或全部變量的樣本觀測值之間具有某種線性關系。

無形技術進步：指生產函數(shù)在時間上的變動所反映出來的綜合投入效果。無形技術進步對生產中經(jīng)濟增長的影響不需要增加任何投入。

邊際替代率：在保持產量不變的條件下，若某種生產要素的投入減少l個單位，則另一種生產要素必須增加的單位數(shù)量，稱為這兩種生產要素之問的邊際替代率

邊際生產力遞減規(guī)律：具有規(guī)模報酬不變的生產函數(shù)在數(shù)學上稱為一階齊次函數(shù)，wll。+w2k=pf(l，k)，在其他生產要素投入量不變的條件下，連續(xù)增加某一種生產要第-e-1微觀經(jīng)濟計量擤型素的投入量，其單位投入增量所帶來的產出增量越來越少。

恩格爾定律：指的是食品思格爾曲線的特性，即隨著消費者收入的增加，花費在食品上的支出比例將減少。由于許多經(jīng)濟變量都難以十分精確地計量，所以包含有觀測誤差變量的模型就是誤差變量模型。

收斂性蛛網(wǎng)：㎜ s<㎜d稱為蛛網(wǎng)穩(wěn)定條件，這種蛛網(wǎng)稱為收斂性蛛網(wǎng)

變量：是指列于模型中方程右邊作為影響因素的變量，即自變量。

被變量：是指列于模型申方程的左邊作為分析對象的變量，即因變量。

滯后變量：是指內生變量和外生變量的時間滯后量(前期量)?？刂谱兞浚菏悄Ｐ椭袥Q策者可以控制的變量。

政策變量：是模型中可由政府操縱且反映政府政策的變量。內生變量：又叫做聯(lián)合決定變量，它的值是在與模型中其他變量的相互作用、相互影響中確定的。更具體地說，內生變量受模型中的其他內生變量和前定變量的影響，同時又影響其他內生變量。

外生變量：一般是指非隨機變量，它的值是由模型以外的因素決定的。它對模型中的內生變量有影響，而不受模型體系中任何變量的影響。

前定變量：包括外生變量和滯后內生變量。由于在時間t滯后內生變量的數(shù)值已確知，因而我們把外生變量和滯后內生變量作為前定變量來處理。

虛擬變量：質的因素通常表明某種“品質”或“屬性”是否存在，所以將這類品質或屬性量化的方法之一就是構造取值為“l(fā)”或“0”的人工變量，這樣的變量就是虛擬變量。

工具變量：找一個變量，該變量與模型中的隨機變量高度相關，但卻不與隨機誤差項相關，這種估計方法就稱為工具變量法，這個變量就成為工具變量。

工具變量法：某一個變量與模型中的隨機變量高度相關，但卻不與隨機誤差項相關，那么就可用此變量與模型中的變量構造出模型相應回歸系數(shù)的一個一致估計量，這個變量就稱為是一個工其變量，這種估計方法就稱為是工具變量法。

設定誤差：遺漏了某個有關變量，加了某個無關變量，模型形式設

定有誤。漏了相關變量，有偏不一致，漏了無關變量，無偏不一致。

方程：是指把變量、參數(shù)和隨機擾動項組成數(shù)學表達式，借以反應經(jīng)濟變量之間關系的函數(shù)式。

隨機方程：是指根據(jù)經(jīng)濟機能或經(jīng)濟行為構造的經(jīng)濟函數(shù)關系式。行為方程式：所謂行為方程式，就是和反映居民、企業(yè)或政府經(jīng)濟行為的方程式。消費函數(shù)、投資函數(shù)和工資函數(shù)都是行為方程。

技術方程式：技術方程式是反映要素投入與產出之間技術關系的方程式。生產函數(shù)就是常見的技術方程式。

制度方程式：是指由法律、政策法令、規(guī)章制度等決定的經(jīng)濟數(shù)量關系。例如，根據(jù)稅收制度建立的稅收方程就是制度方程式。

恒等式：在聯(lián)立方程模型中恒等式有兩種：一種叫作會計恒等式(或定義方程)，是用來表示某種定義的恒等式。另一種恒等式叫作均衡條件，是反映某種衡量關系的恒等式。

結構式方程：結構式模型中的每一個方程都稱為結構式方程。在結構式方程中，變量可以是前定變量，也可以是內生變量。結構方程的系數(shù)叫做結構參數(shù)。結構參數(shù)表示每個變量對被變量的直接影響，而變量對被變量的間接影響只能通過求解整個聯(lián)立方程模型才可以取得，不能由個別參數(shù)得到。

經(jīng)濟計量模型：是對現(xiàn)實經(jīng)濟系統(tǒng)的數(shù)學抽象。簡化式模型：是把結構式模型中的內生變量表示為前定變量和隨機誤差項的函數(shù)的模型。簡化式模型中的系數(shù)稱為簡化式參數(shù)。一般來說，簡化式參數(shù)是結構參數(shù)的非線性函數(shù)。在一定條件下，可以根據(jù)簡化式參數(shù)求出結構式參數(shù)。模型的簡化式一般是從模型的結構式直接導出。

截矩變動模型：當回歸模型中引入一個虛擬變量，虛擬變量取值分別為“l(fā)”和。0”時，致使模型被分解的兩個子式有相同的斜率，但截距不同，這種模型稱為截矩變動模型

截距和斜率同時變動模型：于引進虛擬變量，造成回歸模型的藏距和斜率同時發(fā)生變動，這類模型稱為截距和斜率同時變動模型

總體回歸模型：是指根據(jù)總體的全部資料建立的回歸模型。樣本回歸模型：是指根據(jù)樣本資料建立的回歸模型。聯(lián)立方程模型：是指由兩個或兩個相互聯(lián)系的單一方程構成的經(jīng)濟計量模型。它能夠比較全面地反映經(jīng)濟系統(tǒng)的運行過程，因而已成為政策模擬和經(jīng)濟預測的重要依據(jù)。

聯(lián)立方程偏倚：在結構模型中，一些變量可能在一個方程中作為解釋變量，而在另一個方程中又作為被解釋變量。這就使得解釋變量與隨機誤差項之間存在相關關系，從而違背了最小二乘估計理論的一個重要假定。估計量因此是有偏的和非一致的。這就是所謂的聯(lián)立方程偏倚。

單一回歸模型：專指單方程線性回歸模蕾．用單一回歸模型作經(jīng)濟預測是最簡單的預瀏方式，也是最常用的預測方法．用單一回歸模塑作經(jīng)濟預測有“點預瀏”和區(qū)間預測”之分

宏觀經(jīng)濟計量模型：是在總量水平上把握和反映宏觀經(jīng)濟活動的動態(tài)特征，研究宏觀經(jīng)濟主要變量之間的相互依存關系，并用包含有隨機方程的聯(lián)立方程組來描述宏觀經(jīng)濟活動的經(jīng)濟數(shù)學模型．

宏觀經(jīng)濟計量模型的總體設計：是指對模塊以及各模塊之同的銜接關系的設計，可以用模型框圖或流程圖來描述，強調的是通過模塊來反映模型的蛄構，并通過模塊之閩的關系反映模型的機制

分布滯后模型：在經(jīng)濟系統(tǒng)中，廣泛存在著滯后的現(xiàn)象，被變量yt不僅手打同期的變量xt的影響，而且也受到xt的滯后值xt-1，xt-2，?這種過去時期的滯后量稱為滯后變量，含有滯后變量的回歸模型稱為分布滯后的影響

幾何分布滯后模型：對于無限分布滯后模型，如果其參數(shù)值按某一固定的比率遞減，我們就稱其為幾何分布滯后模型

ts／cs模型：近年來，對時間序列與截面結合數(shù)據(jù)的分析已成為經(jīng)濟計量學最活躍的領域之一。時間序列與截面結合(time series／cross section)的數(shù)據(jù)模型簡稱ts／cs模型。

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