計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)帶答案(五篇)

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計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)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(jì)意義：價(jià)格每上漲（或下跌）一個(gè)單位，企業(yè)銷(xiāo)售額平均提高（降低）1.407個(gè)單位。

（2）

而

(3)

以0.05的顯著性水平檢驗(yàn)；

而臨界值

可以看出、的絕對(duì)值均大于臨界值，說(shuō)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(shuō)明價(jià)格只能解釋企業(yè)銷(xiāo)售額總變差的58%左右，還有42%左右得不到說(shuō)明。這一事實(shí)表明，只用價(jià)格一個(gè)因素不能充分解釋企業(yè)銷(xiāo)售額的變差，還需考慮別的有關(guān)因素，建立多元回歸模型。

（6）回歸直線未解釋銷(xiāo)售變差部分

（7）當(dāng)價(jià)格時(shí)，預(yù)測(cè)該企業(yè)的銷(xiāo)售額

4、解：

（1）

→

→

→

→

所以當(dāng)或者時(shí)，成立。

（2）求的無(wú)偏估計(jì)量

即用樣本方差估計(jì)總體方差。

與總體方差相對(duì)應(yīng)的樣本方差為；

無(wú)偏性要求

因?yàn)?/p>

其中：

=

=

=

=

=

==

即

所以的無(wú)偏估計(jì)量

（3）

=

（4）定義擬合優(yōu)度

在模型含常數(shù)項(xiàng)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(shí)成立（見(jiàn)書(shū)第32頁(yè)第8行）；而和是用最小二乘法推導(dǎo)和的估計(jì)量時(shí)得到的兩個(gè)方程（見(jiàn)書(shū)第18頁(yè)的前兩行）。

但在模型不含常數(shù)項(xiàng)即的情況下，用最小二乘法推導(dǎo)的估計(jì)量時(shí)只得到一個(gè)方程即（見(jiàn)書(shū)第18頁(yè)的倒數(shù)第2行）。因此，在此情況下不一定成立，原來(lái)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(shuō)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(dòng)生產(chǎn)率為14.743，即工作人數(shù)每增加一個(gè)單位（千人），該工業(yè)部門(mén)年產(chǎn)量平均增加14.743個(gè)單位（萬(wàn)噸）。

7、解：

（1）=1.0598說(shuō)明有價(jià)證券收益率每提高一個(gè)單位，相應(yīng)地ibm股票的收益率則平均提高1.0598個(gè)單位。

=0.7264說(shuō)明有價(jià)證券收益率為0時(shí)，ibm股票的收益率為0.7264。

（2）=0.4710，擬合優(yōu)度不高，說(shuō)明有價(jià)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(shuō)明。這一事實(shí)表明，只用有價(jià)證券收益率一個(gè)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(guān)因素，建立多元回歸模型。

（3）建立假設(shè)：

臨界值的絕對(duì)值小于臨界值1.645，則接受原假設(shè)，說(shuō)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(jì)意義分別為：當(dāng)耐用品價(jià)格指數(shù)不變時(shí)，家庭收入每增加一個(gè)單位，耐用品支出平均增加0.0563個(gè)單位；當(dāng)家庭收入不變時(shí)，耐用品價(jià)格指數(shù)每增加一個(gè)單位，耐用品支出平均降低0.816個(gè)單位。

（2）

0.547

0.021

當(dāng)時(shí)，。說(shuō)明在顯著性水平條件下，只有通過(guò)檢驗(yàn)，即顯著地異于零；而、未通過(guò)檢驗(yàn)。

當(dāng)時(shí)，。說(shuō)明在顯著性水平條件下，、都通過(guò)了檢驗(yàn)，即、顯著地異于零，認(rèn)為耐用品支出與家庭收入、耐用品價(jià)格指數(shù)分別存在線性相關(guān)關(guān)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(jià)格指數(shù)兩個(gè)因素只說(shuō)明了耐用品支出總變差的50%左右，說(shuō)明還存在影響耐用品支出的其他因素。

=5.173；當(dāng)時(shí)，，說(shuō)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(jié)果不同，是因?yàn)閮蓚€(gè)模型中第二個(gè)自變量——平均小時(shí)工資采用了不同的指標(biāo)，（1）中采用的是以1982年價(jià)格為基期的平均小時(shí)工資，消除了通貨膨脹的影響，是實(shí)際工資；而（2）中的按當(dāng)前價(jià)計(jì)算的平均小時(shí)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(shí)工資的系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明即使名義工資是上升的，實(shí)際工資也有可能下降，從而導(dǎo)致勞動(dòng)力參與率的下降。

第三章

作業(yè)

1、解：

（1）令

則

（2）兩邊求對(duì)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(jì)量。

則：

預(yù)測(cè)：

3、解：

用數(shù)據(jù)（）求參數(shù)的ols估計(jì)量。

模型估計(jì)式：

預(yù)測(cè)：

第四章

作業(yè)

2、模型的異方差結(jié)構(gòu)為

則

令

所以：或

其中：

原模型變成了無(wú)常數(shù)項(xiàng)的二元線性模型，同時(shí)消除了異方差。

根據(jù)矩陣形式的參數(shù)估計(jì)量公式得：

=

所以，3、解：

原始數(shù)據(jù)見(jiàn)第123頁(yè)表4-2的等級(jí)的等級(jí)

等級(jí)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(yàn)統(tǒng)計(jì)量

當(dāng)時(shí)，說(shuō)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(dāng)時(shí)，說(shuō)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(yàn)

當(dāng)查表得1.38，則

（1）時(shí)，則隨機(jī)干擾項(xiàng)存在正的自相關(guān)；

（2），不能確定有無(wú)自相關(guān)；

（3），不能確定有無(wú)自相關(guān)；

（4），則隨機(jī)干擾項(xiàng)存在負(fù)的自相關(guān)。

4、解：

當(dāng)查表得1.08，則

可見(jiàn)1.08，說(shuō)明隨機(jī)干擾項(xiàng)存在正的自相關(guān)。

7、解：

（1）

ols回歸后得到樣本回歸方程為：

當(dāng)查表得1.1，則

可見(jiàn)1.1，說(shuō)明隨機(jī)干擾項(xiàng)存在正的自相關(guān)。

（2）

對(duì)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(dāng)查表得1.08，則，說(shuō)明經(jīng)過(guò)差分變換后確實(shí)消除了自相關(guān)。

則原模型的參數(shù)估計(jì)為：；

相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差為：；

則回歸方程為

（1.593）（0.148）

第六章

作業(yè)

4、解：

（1）因?yàn)?/p>

說(shuō)明兩個(gè)自變量之間存在完全多重共線性關(guān)系，因此，在這種情況下進(jìn)行二元線性回歸分析，估計(jì)量不存在。

（2）在兩個(gè)自變量中任取一個(gè)作為自變量，進(jìn)行一元線性回歸分析即可得到參數(shù)估計(jì)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(dāng)時(shí)，則參數(shù)估計(jì)量顯著，說(shuō)明收入確實(shí)對(duì)消費(fèi)支出有顯著影響。

第二步：再把加進(jìn)去做二元線性回歸模型得：

則

（6.752）

（0.823）

（0.081），當(dāng)時(shí)，兩個(gè)自變量都不顯著。

從結(jié)果可以看出，加入并沒(méi)有使擬合優(yōu)度得到明顯改善，卻使原估計(jì)量及原估計(jì)量方差數(shù)值的大小發(fā)生了明顯的變化，說(shuō)明新引入的自變量與原自變量之間存在多重共線性，應(yīng)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)帶答案篇二

期中練習(xí)題

1、回歸分析中使用的距離是點(diǎn)到直線的垂直坐標(biāo)距離。最小二乘準(zhǔn)則是指（）

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

?(yt?1t?)2達(dá)到最小值 ?yt2、根據(jù)樣本資料估計(jì)得出人均消費(fèi)支出 y 對(duì)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(fèi)支出將增加 lnyii（）

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

3、設(shè)k為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù),n為樣本容量。則對(duì)總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的f統(tǒng)計(jì)量與可決系數(shù)r之間的關(guān)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(gè)解釋變量線形回歸模型估計(jì)的殘差平方和為

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

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

2?x???x?e，下列各式成立的有（）???

2、對(duì)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(yàn)多重共線性的方法有（）

a.簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣法 b.t檢驗(yàn)與f檢驗(yàn)綜合判斷法 檢驗(yàn)法 檢驗(yàn)法 e.輔助回歸法

計(jì)算題

1、為了研究我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，建立投資（x1，億元）與凈出口（x2，億元）與國(guó)民生產(chǎn)總值（y，億元）的線性回歸方程并用13年的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)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(wèn)題如下：

①?gòu)慕?jīng)濟(jì)意義上考察模型估計(jì)的合理性；（3分）②估計(jì)修正可決系數(shù)r，并對(duì)r作解釋?zhuān)唬?分）

③在5%的顯著性水平上，分別檢驗(yàn)參數(shù)的顯著性；在5%顯著性水平上，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼w顯著性。（t0.025(13)?2.16, f0.05(2,10)?4.10）（4分）

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

u

q=al?k?e

1． 說(shuō)明?、?的經(jīng)濟(jì)意義。（5分）

2． 寫(xiě)出將生產(chǎn)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(xiàng)估計(jì)量為 ?0，試寫(xiě)出a的估計(jì)式。（5分）4． 此模型可能不滿(mǎn)足哪些假定條件，可以用哪些檢驗(yàn)（5分）

222?

3、對(duì)于人均存款與人均收入之間的關(guān)系式 下估計(jì)模型(括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差)：，使用美國(guó) 36 年的年度數(shù)據(jù)，得到如

(151.105)(0.011)

(1)的經(jīng)濟(jì)解釋是什么 ?（5 分）

和 的符號(hào)是什么 ? 為什么 ? 實(shí)際的符號(hào)與你的直覺(jué)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(duì)于 擬合優(yōu)度有 什么看法嗎 ?（5 分）

(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)值及其分布和自由度，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 ?（8 分）簡(jiǎn)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(zhì)？ 隨機(jī)誤差項(xiàng) 產(chǎn)生的原因是什么？

一、判斷題（20 分）1 ．隨機(jī)誤差項(xiàng) 和殘差項(xiàng)

是一回事。（）

值超過(guò)臨界的 t 值，我們將接受零假設(shè)（）2 ．給定顯著性水平3 ． 及自由度，若計(jì)算得到的。（）．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 67計(jì)算題3答案：對(duì)于人均存款與人均收入之間的關(guān)系式

值可與線性模型的相比較，但不能與對(duì)數(shù)－線性模型的相比較（）

rxy?0.8 rxy??0.2 ?表示預(yù)測(cè)值，則普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)的準(zhǔn)則是()4.以yi表示實(shí)際觀測(cè)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(duì)回歸模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)時(shí)，通常假定隨機(jī)誤差項(xiàng)ui服從()2a.n(0，σ)b.t(n-1)c.n(0，?i2)

d.t(n)6.已知兩個(gè)正相關(guān)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(guān)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(jìn)行區(qū)間預(yù)測(cè)時(shí)，隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差越大，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 8.對(duì)于利用普通最小二乘法得到的樣本回歸直線，下面說(shuō)法中錯(cuò)誤的是()．．a(chǎn).∑ei=0 c.∑eixi=0

b.∑ei≠0

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

10.如果線性回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與某個(gè)變量zi成比例，則應(yīng)該用下面的哪種方法估計(jì)模型的參數(shù)?()a.普通最小二乘法 b.加權(quán)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(guān)系數(shù)等于0.3，則dw統(tǒng)計(jì)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(jì)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(shí)別的階條件是()a.充分條件 b.充要條件 c.必要條件 d.等價(jià)條件 18.在簡(jiǎn)化式模型中，其解釋變量都是()a.外生變量 b.內(nèi)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(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中存在多重共線性的主要原因?yàn)?)a.模型中存在異方差 b.模型中存在虛擬變量 c.經(jīng)濟(jì)變量相關(guān)的共同趨勢(shì) 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(yàn)信息 c.進(jìn)行變量形式的轉(zhuǎn)換 d.嶺回歸估計(jì)法 e.主成分回歸估計(jì)法

28.在消費(fèi)(y)對(duì)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(jiǎn)單應(yīng)用題(本大題共3小題，每小題7分，共21分)36.以1978～1997年中國(guó)某地區(qū)進(jìn)口總額y(億元)為被解釋變量，以地區(qū)生產(chǎn)總值x(億元)為解釋變量進(jìn)行回歸，得到回歸結(jié)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(hào)內(nèi)缺失的數(shù)據(jù)填入；(計(jì)算結(jié)果保留三位小數(shù))(2)如何解釋系數(shù)0.2453；

(3)檢驗(yàn)斜率系數(shù)的顯著性。(?=5％，t0.025(18)=2.101)37.設(shè)消費(fèi)函數(shù)為yt??0??1xt?ut，若月收入xt在1000元以?xún)?nèi)和1000元以上的邊際消費(fèi)傾向存在顯

著差異，如何修改原來(lái)的模型?分別寫(xiě)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(fèi)方程)it??1??2dt?1?vt(投資方程)pt=ct+it+2t

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

要求：(1)寫(xiě)出消費(fèi)方程的簡(jiǎn)化式方程；

(2)用階條件研究各方程的識(shí)別問(wèn)題。

六、綜合應(yīng)用題(本大題共1小題，9分)39.經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出假設(shè)，能源價(jià)格上升導(dǎo)致資本產(chǎn)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(chǎn)出，k=資本流量，l=勞動(dòng)投入，pt=能源價(jià)格，t=時(shí)間。括號(hào)內(nèi)的數(shù)字為t統(tǒng)計(jì)量。(計(jì)算結(jié)果保留三位小數(shù))問(wèn)：(1)回歸分析的結(jié)果是否支持經(jīng)濟(jì)學(xué)家的假設(shè)；

(2)如果在樣本期內(nèi)價(jià)格p增加60％，據(jù)回歸結(jié)果，資本產(chǎn)出率下降了多少?(3)如何解釋系數(shù)0.7135?

四、簡(jiǎn)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(bǔ)救方法有哪幾種？ 39．試述間接最小二乘法的計(jì)算步驟。

六、分析題(本大題共1小題，10分)42.根據(jù)相關(guān)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(jì)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(fèi)量，x1=咖啡價(jià)格，x2=人均可支配收入，x3=茶的價(jià)格，t=時(shí)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(gè)不為0 f=40>f0.05(2,20)，拒絕原假設(shè)。(3)h0:b2=0 h1: b2≠0 t=2.8>t0.025(20)=2.09，拒絕原假設(shè)，yt的系數(shù)是統(tǒng)計(jì)顯著 h0:b3=0 h1: b3≠0 t=3.7>t0.025(20)=2.09，拒絕原假設(shè)，pt的系數(shù)是統(tǒng)計(jì)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(shè)條件不滿(mǎn)足，而其他古典假設(shè)滿(mǎn)足的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，稱(chēng)為自相關(guān)性。

因?yàn)閐.w＝0.3474 dl?1.24，小于dl 所以存在自相關(guān)，且正相關(guān)。（2）自相關(guān)產(chǎn)生的影響：ols估計(jì)量不是最好估計(jì)量，即不具有方差最小性；t檢驗(yàn)，f檢驗(yàn)失效；預(yù)測(cè)精測(cè)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(mǎn)足古典假設(shè)，可以進(jìn)行ols估計(jì)

4、答：（1）內(nèi)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(shí)別

（ｂ0ｔ0）＝

1??2

ｒ（ｂ0ｔ0）＝２

ｇ－１＝２

?10ｒ（ｂ0ｔ0）＝ｇ－１ 故秩條件滿(mǎn)足，方程可識(shí)別．

因?yàn)閗－ｋi＝ gi-1

故

ner?0.0972?0.0035rate(9.2079)(5.9728)r2?0.0462 f=35.678 dw=2.02說(shuō)明：括號(hào)中是t統(tǒng)計(jì)量

（1）緊緊圍繞輸出結(jié)果，表中，所以均值為0.1322；，是被解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)差，所以方差為(0.244)^2；

（2）這是一個(gè)點(diǎn)預(yù)測(cè)問(wèn)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(jì)算復(fù)雜些，由理論知識(shí)知道被解釋變量的方差和擾動(dòng)項(xiàng)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(jì)算根據(jù)公式(2.78)，需要知道x的均值，這個(gè)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(biāo)準(zhǔn)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(diǎn)到直線的垂直坐標(biāo)距離。最小二乘準(zhǔn)則是指（）a．使nn?(y?y?)達(dá)到最小值 b.使?y?ytttt達(dá)到最小值

t?1nt?1n c.使?(y?y)ttt?12達(dá)到最小值 d.使

?(yt?1t?)2達(dá)到最小值 ?yt2、根據(jù)樣本資料估計(jì)得出人均消費(fèi)支出 y 對(duì)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(fèi)支出將增加（）

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

3、設(shè)k為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù),n為樣本容量。則對(duì)總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的f統(tǒng)計(jì)量與可決系數(shù)r之間的關(guān)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(gè)解釋變量線形回歸模型估計(jì)的殘差平方和為

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

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

2?x???x?e，下列各式成立的有（）???

2、對(duì)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(yàn)多重共線性的方法有（）

a.簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣法 b.t檢驗(yàn)與f檢驗(yàn)綜合判斷法 檢驗(yàn)法 檢驗(yàn)法 e.輔助回歸法

計(jì)算題

1、為了研究我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，建立投資（x1，億元）與凈出口（x2，億元）與國(guó)民生產(chǎn)總值（y，億元）的線性回歸方程并用13年的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)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(wèn)題如下：

①?gòu)慕?jīng)濟(jì)意義上考察模型估計(jì)的合理性；（3分）②估計(jì)修正可決系數(shù)r，并對(duì)r作解釋?zhuān)唬?分）

③在5%的顯著性水平上，分別檢驗(yàn)參數(shù)的顯著性；在5%顯著性水平上，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼w顯著性。（t0.025(13)?2.16, f0.05(2,10)?4.10）（4分）

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

u

q=al?k?e

5． 說(shuō)明?、?的經(jīng)濟(jì)意義。（5分）

6． 寫(xiě)出將生產(chǎn)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(xiàng)估計(jì)量為 ?0，試寫(xiě)出a的估計(jì)式。（5分）8． 此模型可能不滿(mǎn)足哪些假定條件，可以用哪些檢驗(yàn)（5分）222?

3、對(duì)于人均存款與人均收入之間的關(guān)系式 下估計(jì)模型(括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差)：，使用美國(guó) 36 年的年度數(shù)據(jù)，得到如

(151.105)(0.011)

(1)的經(jīng)濟(jì)解釋是什么 ?（5 分）

(2)和 的符號(hào)是什么 ? 為什么 ? 實(shí)際的符號(hào)與你的直覺(jué)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(duì)于 擬合優(yōu)度有 什么看法嗎 ?（5 分）

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)帶答案篇三

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題

（二）一、單選題

1、根據(jù)樣本資料建立某消費(fèi)函數(shù)如下：消費(fèi)，x為收入，虛擬變量的消費(fèi)函數(shù)為。a、b、，其中c為，所有參數(shù)均檢驗(yàn)顯著，則城鎮(zhèn)家庭c、d、2、如果某個(gè)結(jié)構(gòu)方程是恰好識(shí)別的，估計(jì)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(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、2 b、4 c、5 d、6

4、消費(fèi)函數(shù)模型，的影響因素。

a、1 b、2 c、3 d、4

5、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱(chēng)為，其中y為消費(fèi)，x為收入，該模型中包含了幾個(gè)質(zhì)a、橫截面數(shù)據(jù) b、時(shí)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(jì)量的符號(hào)、大小、相互之間關(guān)系的合理性屬于（）準(zhǔn)則。a、經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則 b、經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則 c、統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則 d、統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則和經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則

7、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

8、簡(jiǎn)化式模型是用所有（）作為每個(gè)內(nèi)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(nèi)生變量

9、聯(lián)立方程模型中，如果某一個(gè)方程具有一組參數(shù)估計(jì)量，則該方程為.a、不可識(shí)別 b、恰好識(shí)別 c、過(guò)度識(shí)別 d、模型可識(shí)別

10、如果聯(lián)立方程模型中某個(gè)結(jié)構(gòu)方程包含了所有的變量，則這個(gè)方程。a、恰好識(shí)別 b、不可識(shí)別 c、過(guò)度識(shí)別 d、不確定

11、對(duì)于聯(lián)立方程模型，若在第1個(gè)方程中被解釋變量為，解釋變量全部為先決變量；在第2個(gè)方程中被解釋變量為1個(gè)方程被解釋變量的內(nèi)生變量這類(lèi)模型稱(chēng)為。

a、結(jié)構(gòu)式模型 b、簡(jiǎn)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(gè)方程?依次類(lèi)推。c、遞歸系統(tǒng)模型 d、經(jīng)典模型

12、對(duì)聯(lián)立方程模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方法可以分兩類(lèi)，即：。a、間接最小二乘法和系統(tǒng)估計(jì)法 b、單方程估計(jì)法和系統(tǒng)估計(jì)法

c、單方程估計(jì)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(gè)結(jié)構(gòu)方程是恰好識(shí)別的，估計(jì)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(shí)別的結(jié)構(gòu)方程，又可適用于過(guò)度識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程的單方程估計(jì)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(jiǎn)化式方法

15、戈德菲爾德—匡特檢驗(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

16、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

17、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

18、若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在一階自回歸形式的序列相關(guān)，則估計(jì)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

19、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≤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(jì)量的下和上臨界值分別為dl和du,則當(dāng)dl

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

21、某企業(yè)的生產(chǎn)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(wèn)題 b、序列相關(guān)問(wèn)題 c、多重共線性問(wèn)題 d、隨機(jī)解釋變量問(wèn)題

22、用矩陣形式表示的廣義最小二乘參數(shù)估計(jì)量為估計(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

23、如果模型中出現(xiàn)隨機(jī)解釋變量并且與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)時(shí)，最常用的估計(jì)方法是。

a、普通最小二乘法 b、加權(quán)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(chǎn)量，為價(jià)

期生產(chǎn)過(guò)剩，決策者會(huì)削減期的產(chǎn)量。由此判

a、隨機(jī)誤差項(xiàng) 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(jì)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(guān)系是。a、rss=tss+ess b、tss=rss+ess c、ess=rss-tss d、ess=tss+rss

27、設(shè)為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)（包括截距項(xiàng)），n為樣本容量，ess為殘差平方和，rss為回歸平方和。則對(duì)總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)構(gòu)造的f統(tǒng)計(jì)量為。

a、b、c、d、28、雙對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是。

a、x的相對(duì)變化，引起y的期望值絕對(duì)量變化 b、y關(guān)于x的邊際變化 c、x的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí)，引起因變量y的相對(duì)變化率 d、y關(guān)于x的彈性

29、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分為單方程模型和。

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

30、假定月收入水平在1000元以?xún)?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(guò)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、，d、同上

31、當(dāng)模型中第i個(gè)方程是不可識(shí)別的，則該模型是。a、可識(shí)別的 b、不可識(shí)別的 c、過(guò)度識(shí)別 d、恰好識(shí)別

32、在下列模型中投資函數(shù)的識(shí)別情況是。

a、不可識(shí)別 b、恰好識(shí)別 c、過(guò)度識(shí)別 d、不確定

33、對(duì)于聯(lián)立方程模型，若在第1個(gè)方程中被解釋變量為，解釋變量全部為先決變量；在第2個(gè)方程中被解釋變量為1個(gè)方程被解釋變量的內(nèi)生變量這類(lèi)模型稱(chēng)為。

a、結(jié)構(gòu)式模型 b、簡(jiǎn)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(gè)方程?依次類(lèi)推。

34、能同時(shí)對(duì)聯(lián)立方程的全部方程進(jìn)行估計(jì)，同時(shí)得到所有方程的參數(shù)估計(jì)量的方法是。

a、單方程估計(jì)方法 b、系統(tǒng)估計(jì)方法 c、有限信息估計(jì)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(jié)構(gòu)方程的參數(shù)估計(jì)。a、恰好識(shí)別 b、過(guò)度識(shí)別 c、不可識(shí)別 d、充分識(shí)別

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

d、模型內(nèi)生變量的預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值之間的相對(duì)誤差

37、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、方差非齊性 b、多重共線性 c、序列相關(guān) d、設(shè)定誤差

38、在多元線性回歸模型中，若某個(gè)解釋變量對(duì)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(guān) d、高擬合優(yōu)度

39、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

二、多項(xiàng)選擇題

1、下列哪些變量屬于先決變量。

a、內(nèi)生變量 b、隨機(jī)變量 c、滯后內(nèi)生變量 d、外生變量 e、工具變量

2、針對(duì)存在異方差現(xiàn)象的模型進(jìn)行估計(jì)，下面哪些方法可能是適用的。a、加權(quán)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(shè)為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)（包括截距項(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(cè)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(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

5、可以作為單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型解釋變量的有以下幾類(lèi)變量。a、外生經(jīng)濟(jì)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(nèi)生變量

6、在存在異方差時(shí)，如果采用ols法估計(jì)模型參數(shù)，那么參數(shù)估計(jì)量是：（1）無(wú)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(yàn)失去意義，（6）參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)仍有意義，（7）預(yù)測(cè)仍然有意義，（8）預(yù)測(cè)失效。

7、隨機(jī)方程包含（）四種方程。

a、行為方程 b、技術(shù)方程

c、經(jīng)驗(yàn)方程 d、制度方程 e、統(tǒng)計(jì)方程

8、一個(gè)完備的結(jié)構(gòu)式模型的矩陣表示為。a、b、c、d、e、f.g.9、下列宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型中消費(fèi)函數(shù)所在方程(即第二個(gè)方程)的類(lèi)型為。

a、技術(shù)方程式 b、制度方程 c、恒等式 d、行為方程 e、結(jié)構(gòu)式方程 f.隨機(jī)方程

g.線性方程 h.包含有隨機(jī)解釋變量的方程

10、序列相關(guān)性的檢驗(yàn)方法有。

a、戈里瑟檢驗(yàn) b、馮諾曼比檢驗(yàn) c、回歸檢驗(yàn) d、dw檢驗(yàn)

11、dw檢驗(yàn)是用于下列哪些情況的序列相關(guān)檢驗(yàn)。a、高階線性自相關(guān)形式的序列相關(guān) b、一階非線性自回歸形式的序列相關(guān) c、正的一階線性自回歸形式的序列相關(guān) d、負(fù)的一階線性自回歸形式的序列相關(guān)

12、檢驗(yàn)多重共線性的方法有。

a、等級(jí)相關(guān)系數(shù)法 b、戈德菲爾德—匡特檢驗(yàn)法法 c、工具變量法 d、判定系數(shù)檢驗(yàn)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(mǎn)足以下條件。a、與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān) b、與所替代的隨機(jī)解釋變量無(wú)關(guān)

c、與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)

d、與模型中其它解釋變量不相關(guān)，以避免出現(xiàn)多重共線性

14、調(diào)整后的多重可決系數(shù)的正確表達(dá)式有。

a、b、c、d、e、15、設(shè)為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)（包括截距項(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(fù)值

三、名詞解釋

1、結(jié)構(gòu)式模型

2、簡(jiǎn)化式模型

3、參數(shù)關(guān)系體系

4、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

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(shí)，模型參數(shù)無(wú)法估計(jì)；

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

3、如果存在異方差，通常使用的，檢驗(yàn)和

檢驗(yàn)是無(wú)效的；（）

4、當(dāng)模型存在高階自相關(guān)時(shí)，可用d-w法進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)。

5、當(dāng)模型的解釋變量包括內(nèi)生變量的滯后變量時(shí)，d-w檢驗(yàn)就不適用了

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

7、假設(shè)模型存在一階自相關(guān)，其他條件均滿(mǎn)足，則仍用ols法估計(jì)未知參數(shù)，得到的估計(jì)量是無(wú)偏的，不再是有效的，顯著性檢驗(yàn)失效，預(yù)測(cè)失效。

8、檢驗(yàn)主要是用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖诋惙讲钚缘模ǎ?/p>

9、如果存在異方差，通常使用的t檢驗(yàn)和f檢驗(yàn)是無(wú)效的（）

10、在存在異方差情況下，常用的ols法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差（）

11、gold-quandt檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ彤惙讲畹挠行Х椒ㄖ唬ǎ?/p>

12、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；（）

13、逐步回歸法是解決模型自相關(guān)性的基本方法（）

五、綜合題

1、有如下一個(gè)回歸方程，共95個(gè)樣本點(diǎn)：

dw=0.95 寫(xiě)出d-w檢驗(yàn)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(guān)性。

2、在做下列假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，你需引入多少虛擬變量？

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

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

與

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(1.37)(0.22)(0.046)

其中括號(hào)中為系數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差。(1)解釋的系數(shù)。如果

增加10％，估計(jì)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)針對(duì)r&d強(qiáng)度隨銷(xiāo)售額的增加而提高這一備擇假設(shè)，檢驗(yàn)它不隨假設(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(xiāo)售額的比重

對(duì)r&d強(qiáng)度是否在統(tǒng)計(jì)上有顯著的影響?

而變化的4、設(shè)某飲料的需求y依賴(lài)于收入x的變化外，還受： ①“地區(qū)”（農(nóng)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(shè)模型

（12.13.1）

（12.13.2）

其中和為外生變量。

請(qǐng)判別方程組的可識(shí)別性。

7、某地區(qū)通過(guò)一個(gè)樣本容量為722的調(diào)查數(shù)據(jù)得到勞動(dòng)力受教育的一個(gè)回歸方程為

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

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

（2）請(qǐng)對(duì)medu的系數(shù)給予適當(dāng)?shù)慕忉尅?/p>

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

8、在一項(xiàng)調(diào)查大學(xué)生一學(xué)期平均成績(jī)()與每周在學(xué)習(xí)(樂(lè)()與其他各種活動(dòng)（）、睡覺(jué)（）、娛)所用時(shí)間的關(guān)系的研究中，建立如下回歸模型：

如果這些活動(dòng)所用時(shí)間的總和為一周的總小時(shí)數(shù)168。

問(wèn)：保持其他變量不變，而改變其中一個(gè)變量的說(shuō)法是否有意義?該模型是否有違背基本假設(shè)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(xiě)出參數(shù)和的最小二乘估計(jì)公式；

（3）說(shuō)明滿(mǎn)足基本假定的最小二乘估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)；（4）寫(xiě)出隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)方差的無(wú)偏估計(jì)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(chǎn)設(shè)備使用率 請(qǐng)回答以下問(wèn)題：

（1）為什么通貨膨脹率和生產(chǎn)設(shè)備使用率之間存在一個(gè)正的關(guān)系？（2）生產(chǎn)設(shè)備使用率對(duì)通貨膨脹率的短期影響和長(zhǎng)期影響分別是多大？（3）如果你手中無(wú)原始數(shù)據(jù)，并讓你估計(jì)下列回歸模型：，你怎樣估計(jì)生產(chǎn)設(shè)備使用率對(duì)通貨膨脹率的短期影響和長(zhǎng)期影響？

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)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(jī)誤差存在異方差性，則參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量是（a）a．無(wú)偏的，但方差不是最小的 b.有偏的，且方差不少最小 c．無(wú)偏的，且方差最小

d.有偏的，但方差仍最小

3． 如果一個(gè)回歸模型中包含截距項(xiàng)，對(duì)一個(gè)具有k個(gè)特征的質(zhì)的因素需要引入（b（k-1））個(gè)虛擬變量

4． 如果聯(lián)立方程模型中某結(jié)構(gòu)方程包含了模型系統(tǒng)中所有的變量，則這個(gè)方程是（b不可識(shí)別的）

5．平穩(wěn)時(shí)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(guān)

a．所考察的兩期間隔長(zhǎng)度b．與時(shí)間序列的上升趨勢(shì)c．與時(shí)間序列的下降趨勢(shì)d．與時(shí)間的變化

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

7． 對(duì)于自適應(yīng)預(yù)期模型yt?r?0?r?1xt?(1?r)yt?1?ui，估計(jì)參數(shù)應(yīng)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(shí)間序列，則這些變量之間的關(guān)系就是（a協(xié)整相關(guān)）

9． 在經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型中，依據(jù)經(jīng)濟(jì)法規(guī)認(rèn)為確定的參數(shù)，如稅率、利息率等，稱(chēng)為（b制度參數(shù)）

10.當(dāng)某商品的價(jià)格下降時(shí)，如果其某需求量的增加幅度稍大雨價(jià)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(guān)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(duì)樣本相關(guān)系數(shù)r，以下結(jié)論中錯(cuò)誤的是（d）。a．r越接近于1，y與x之間線性相關(guān)程度越高 b.r越接近于0，y與x之間線性相關(guān)程度越弱 c.-1≤r≤1 d.若r=0，則x與y獨(dú)立

1.對(duì)聯(lián)立方程模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方法可以分兩類(lèi)，即：(b)a.間接最小二乘法和系統(tǒng)估計(jì)法 b.單方程估計(jì)法和系統(tǒng)估計(jì)法 c.單方程估計(jì)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(dāng)模型中第i個(gè)方程是不可識(shí)別的，則該模型是(b.不可識(shí)別的)

3.結(jié)構(gòu)式模型中的每一個(gè)方程都稱(chēng)為結(jié)構(gòu)式方程，在結(jié)構(gòu)方程中，解釋變量可以是前定變量，也可以是(c.內(nèi)生變量)

4.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(d=4)

5.假設(shè)回歸模型為 其中xi為隨機(jī)變量，xi與ui相關(guān)則 的普通最小二乘估計(jì)量(d.有偏且不一致)

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

7.戈德菲爾德-匡特檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)(a.異方差性)

8.對(duì)于誤差變量模型，估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)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(dòng)模型和斜率變動(dòng)模型 b.季節(jié)變動(dòng)模型和斜率變動(dòng)模型

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

10.虛擬變量(a)a.主要來(lái)代表質(zhì)的因素，但在有些情況下可以用來(lái)代表數(shù)量因素 b.只能代表質(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

11.單方程經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型必然是(a.行為方程)

12.用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的dw統(tǒng)計(jì)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(jì)量的關(guān)系可知，當(dāng)r2=1時(shí)有(c.f=∞)14.在給定的顯著性水平之下，若dw統(tǒng)計(jì)量的下和上臨界值分別為dl和du,則當(dāng)dl

15.經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的工作程序(b.設(shè)定模型，估計(jì)參數(shù)，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?yīng)用模型)

16.前定變量是(a.外生變量和滯后變量)的合稱(chēng)。

17.如果聯(lián)立方程模型中某個(gè)結(jié)構(gòu)方程包含了所有的變量，則這個(gè)方程(b.不可識(shí)別)

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

19.下面說(shuō)法正確的是(d.)a.內(nèi)生變量是非隨機(jī)變量 b.前定變量是隨機(jī)變量 c.外生變量是隨機(jī)變量 d.外生變量是非隨機(jī)變量

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

21.發(fā)達(dá)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的核心部分包括總需求，總供給和(c)a.建模時(shí)所依據(jù)的經(jīng)濟(jì)理論 b.總收入

c.關(guān)于總需求、生產(chǎn)和收入的恒等關(guān)系 d.總投資

22.在多元線性回歸模型中，若某個(gè)解釋變量對(duì)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(guān)于經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型進(jìn)行預(yù)測(cè)出現(xiàn)誤差的原因，正確的說(shuō)法是(c)a.只有隨機(jī)因素 b.只有系統(tǒng)因素 c.既有隨機(jī)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(zhì)量因素

c.可以是數(shù)量因素，也可以是質(zhì)量因素 d.只能是隨機(jī)因素

25.檢驗(yàn)聯(lián)立方程模型的綜合性誤差程度最好是作(b.事后預(yù)測(cè))

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(shí)間序列資料大多數(shù)存在序列相關(guān)問(wèn)題，在分布滯后模型中，這種相關(guān)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為（b.多重共線性問(wèn)題）

27、當(dāng)dw=4時(shí)，回歸殘差（b.存在一階負(fù)自相關(guān)）

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(dāng)模型包括無(wú)關(guān)解釋變量時(shí)候，最小二乘估計(jì)量是（c）

a 無(wú)偏，方差最小 b有偏，方差最小 c無(wú)偏，方差增大 d有偏，方差增大

1.(b.費(fèi)里希（frisch）)是經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的主要開(kāi)拓者人和奠基人。

2.隨機(jī)方程又稱(chēng)為（c．行為方程）。

3．如果聯(lián)立方程模型中兩個(gè)結(jié)構(gòu)方程的統(tǒng)計(jì)形式完全相同，則下列結(jié)論成立的是（c.二者均不可識(shí)別）

4.如果聯(lián)立方程模型中某個(gè)結(jié)構(gòu)方程包含了所有的變量，則這個(gè)方程（b.不可識(shí)別）

5.下面關(guān)于內(nèi)生變量的表述，錯(cuò)誤的是（a）a．內(nèi)生變量都是隨機(jī)變量。

b．內(nèi)生變量都受模型中其它內(nèi)生變量和前定變量影響，同時(shí)又影響其它內(nèi)生變量。

c．在結(jié)構(gòu)式方程中，解釋變量可以是前定變量，也可以是內(nèi)生變量。d．滯后內(nèi)生變量與內(nèi)生變量具有相同性質(zhì)。

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)帶答案篇五

經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)一詞是由挪威經(jīng)濟(jì)學(xué)家塑里希于1926年提出來(lái)的。經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)起源于對(duì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的定量研究。根據(jù)弗里希的觀點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)可定義為經(jīng)濟(jì)理論、纏計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者的統(tǒng)一。

經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的任務(wù)是以經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)之間的統(tǒng)一為充分條件，去實(shí)際理解現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中的數(shù)量關(guān)系。用數(shù)學(xué)模型定量描述經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系是經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的基本任務(wù)

經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析工作：是指依據(jù)經(jīng)濟(jì)理論分析，運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，研覽現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、水平、提供經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)情報(bào)和評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)政策等的經(jīng)濟(jì)研兜和分析工作

經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則：指由經(jīng)濟(jì)理論決定的判別標(biāo)準(zhǔn)。即用經(jīng)濟(jì)學(xué)的原則、定理和規(guī)律等準(zhǔn)則來(lái)判別模型估計(jì)結(jié)果的合理性程度

統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則：由統(tǒng)計(jì)學(xué)理論決定的判別標(biāo)準(zhǔn)。依統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則評(píng)價(jià)模型。目的在于確定模型參數(shù)估計(jì)值的統(tǒng)計(jì)可靠性。包括參數(shù)估計(jì)結(jié)果的顯著性檢驗(yàn)和變量與被變量相關(guān)程度的度量。如t檢驗(yàn)、f檢驗(yàn)以及標(biāo)準(zhǔn)誤和測(cè)定系數(shù)的計(jì)算等。

經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則：是由經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)理論決定的判剮標(biāo)準(zhǔn)。其目的是研究特定條件下所采用的參數(shù)估計(jì)是否令人滿(mǎn)意．經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則是統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)基礎(chǔ)上的再檢驗(yàn)

經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則（二級(jí)檢驗(yàn)）：統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)基礎(chǔ)上的再檢驗(yàn)，亦稱(chēng)二級(jí)檢驗(yàn)。區(qū)間預(yù)測(cè)：根據(jù)給定的解釋變量值，預(yù)測(cè)相應(yīng)的被解釋變量y取值的一個(gè)可能范圍，即提供y的一個(gè)置信區(qū)間

回歸分析：是指研究一個(gè)變量(被變量)對(duì)于一個(gè)或多個(gè)其它變量(變量)的依存關(guān)系，其目的在于根據(jù)變量的數(shù)值來(lái)估計(jì)或預(yù)測(cè)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(chǔ)上的，研究的是一個(gè)普通變量對(duì)另一個(gè)髓機(jī)變量的定量解釋程度。外生變量：是指非隨機(jī)變量，它的取值是在模型之外決定的，是求解模型時(shí)的已知數(shù)。

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

時(shí)間序列數(shù)據(jù)：是指同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)列，在同一數(shù)據(jù)列中的各個(gè)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(shí)間內(nèi)，不同統(tǒng)計(jì)單位的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)苑

平穩(wěn)時(shí)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(zhǎng)度有關(guān)，而與時(shí)間的變化無(wú)關(guān)的時(shí)間序列

非平穩(wěn)時(shí)間序列：平穩(wěn)時(shí)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(wèn)隔長(zhǎng)度有關(guān)，而與時(shí)間t的變化無(wú)關(guān)。顯然，平穩(wěn)時(shí)間序列不包含“趨勢(shì)”。如果一個(gè)時(shí)間序列呈上升(或下降)趨勢(shì)，這個(gè)時(shí)間序列就是非平穩(wěn)時(shí)間序列

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

內(nèi)生參數(shù)：是指依據(jù)樣本觀察值，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法估計(jì)得到的參數(shù)。恰好識(shí)別，就是能夠從簡(jiǎn)化式參數(shù)中獲得唯一的結(jié)構(gòu)式參數(shù)。過(guò)度識(shí)別：就是從簡(jiǎn)化式參數(shù)中獲得的結(jié)構(gòu)式參數(shù)不止一個(gè)。收入彈性：是用來(lái)說(shuō)明收入的相對(duì)的變動(dòng)與由此引起的需求量相對(duì)變動(dòng)之間的關(guān)系

替代彈性：兩種生產(chǎn)要素之間相對(duì)價(jià)格每變動(dòng)1％所引起的兩種生產(chǎn)要素使用比率變動(dòng)的百分比，稱(chēng)為這兩種生產(chǎn)要素之間的替代彈性

模型的需要向?qū)В核^需求導(dǎo)向，在模型中表現(xiàn)為總產(chǎn)量或國(guó)民收入是由消費(fèi)需求、投資需求以及凈出口所決定。

供給導(dǎo)向：在模型中表現(xiàn)為總產(chǎn)量或國(guó)民收入是由社會(huì)各物質(zhì)生產(chǎn)部門(mén)的總產(chǎn)出或凈產(chǎn)出所形成。

混合導(dǎo)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(dǎo)向模型又稱(chēng)為雙導(dǎo)向模型

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

k階單整：如果一個(gè)非平穩(wěn)的時(shí)間序列經(jīng)過(guò)k次差分后為平穩(wěn)時(shí)間序列，則稱(chēng)這個(gè)時(shí)間序列是k階單整的序列相關(guān)：線性回歸模型中各個(gè)隨機(jī)誤差項(xiàng)之間存在關(guān)系，之間的協(xié)方差不為0，即有cov(ui,uj)≠0,i≠j,稱(chēng)為序列相關(guān)或自相關(guān)。

相關(guān)關(guān)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(guān)系就是相關(guān)關(guān)系。

相關(guān)分析：是指研究變量之間相互關(guān)聯(lián)的程度，用相關(guān)系數(shù)來(lái)表示。相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)：依據(jù)樣本相關(guān)系數(shù)r對(duì)總體相關(guān)系數(shù)p進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，被稱(chēng)作相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)．

簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法：兩變量間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)r是測(cè)定兩變量之間線性相關(guān)程度的重要指標(biāo)，因此可用來(lái)檢測(cè)回歸模型的變量之間的共線程度。

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

生產(chǎn)函數(shù)是反映生產(chǎn)過(guò)程中生產(chǎn)要素投入的組合與產(chǎn)出結(jié)果之問(wèn)的物質(zhì)技術(shù)關(guān)系的數(shù)學(xué)方程式

方差非齊性或異方差：如果回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不是常數(shù)，則稱(chēng)隨機(jī)誤差項(xiàng)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(cè)值之間具有某種線性關(guān)系。

無(wú)形技術(shù)進(jìn)步：指生產(chǎn)函數(shù)在時(shí)間上的變動(dòng)所反映出來(lái)的綜合投入效果。無(wú)形技術(shù)進(jìn)步對(duì)生產(chǎn)中經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響不需要增加任何投入。

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

邊際生產(chǎn)力遞減規(guī)律：具有規(guī)模報(bào)酬不變的生產(chǎn)函數(shù)在數(shù)學(xué)上稱(chēng)為一階齊次函數(shù)，wll。+w2k=pf(l，k)，在其他生產(chǎn)要素投入量不變的條件下，連續(xù)增加某一種生產(chǎn)要第-e-1微觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量擤型素的投入量，其單位投入增量所帶來(lái)的產(chǎn)出增量越來(lái)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(fèi)者收入的增加，花費(fèi)在食品上的支出比例將減少。由于許多經(jīng)濟(jì)變量都難以十分精確地計(jì)量，所以包含有觀測(cè)誤差變量的模型就是誤差變量模型。

收斂性蛛網(wǎng)：㎜ s<㎜d稱(chēng)為蛛網(wǎng)穩(wěn)定條件，這種蛛網(wǎng)稱(chēng)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(duì)象的變量，即因變量。

滯后變量：是指內(nèi)生變量和外生變量的時(shí)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(nèi)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(shuō)，內(nèi)生變量受模型中的其他內(nèi)生變量和前定變量的影響，同時(shí)又影響其他內(nèi)生變量。

外生變量：一般是指非隨機(jī)變量，它的值是由模型以外的因素決定的。它對(duì)模型中的內(nèi)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(nèi)生變量。由于在時(shí)間t滯后內(nèi)生變量的數(shù)值已確知，因而我們把外生變量和滯后內(nèi)生變量作為前定變量來(lái)處理。

虛擬變量：質(zhì)的因素通常表明某種“品質(zhì)”或“屬性”是否存在，所以將這類(lèi)品質(zhì)或?qū)傩粤炕姆椒ㄖ痪褪菢?gòu)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(gè)變量，該變量與模型中的隨機(jī)變量高度相關(guān)，但卻不與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)，這種估計(jì)方法就稱(chēng)為工具變量法，這個(gè)變量就成為工具變量。

工具變量法：某一個(gè)變量與模型中的隨機(jī)變量高度相關(guān)，但卻不與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)，那么就可用此變量與模型中的變量構(gòu)造出模型相應(yīng)回歸系數(shù)的一個(gè)一致估計(jì)量，這個(gè)變量就稱(chēng)為是一個(gè)工其變量，這種估計(jì)方法就稱(chēng)為是工具變量法。

設(shè)定誤差：遺漏了某個(gè)有關(guān)變量，加了某個(gè)無(wú)關(guān)變量，模型形式設(shè)

定有誤。漏了相關(guān)變量，有偏不一致，漏了無(wú)關(guān)變量，無(wú)偏不一致。

方程：是指把變量、參數(shù)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)組成數(shù)學(xué)表達(dá)式，借以反應(yīng)經(jīng)濟(jì)變量之間關(guān)系的函數(shù)式。

隨機(jī)方程：是指根據(jù)經(jīng)濟(jì)機(jī)能或經(jīng)濟(jì)行為構(gòu)造的經(jīng)濟(jì)函數(shù)關(guān)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(jì)行為的方程式。消費(fèi)函數(shù)、投資函數(shù)和工資函數(shù)都是行為方程。

技術(shù)方程式：技術(shù)方程式是反映要素投入與產(chǎn)出之間技術(shù)關(guān)系的方程式。生產(chǎn)函數(shù)就是常見(jiàn)的技術(shù)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(jì)數(shù)量關(guān)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(huì)計(jì)恒等式(或定義方程)，是用來(lái)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(guān)系的恒等式。

結(jié)構(gòu)式方程：結(jié)構(gòu)式模型中的每一個(gè)方程都稱(chēng)為結(jié)構(gòu)式方程。在結(jié)構(gòu)式方程中，變量可以是前定變量，也可以是內(nèi)生變量。結(jié)構(gòu)方程的系數(shù)叫做結(jié)構(gòu)參數(shù)。結(jié)構(gòu)參數(shù)表示每個(gè)變量對(duì)被變量的直接影響，而變量對(duì)被變量的間接影響只能通過(guò)求解整個(gè)聯(lián)立方程模型才可以取得，不能由個(gè)別參數(shù)得到。

經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型：是對(duì)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)抽象。簡(jiǎn)化式模型：是把結(jié)構(gòu)式模型中的內(nèi)生變量表示為前定變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)的模型。簡(jiǎn)化式模型中的系數(shù)稱(chēng)為簡(jiǎn)化式參數(shù)。一般來(lái)說(shuō)，簡(jiǎn)化式參數(shù)是結(jié)構(gòu)參數(shù)的非線性函數(shù)。在一定條件下，可以根據(jù)簡(jiǎn)化式參數(shù)求出結(jié)構(gòu)式參數(shù)。模型的簡(jiǎn)化式一般是從模型的結(jié)構(gòu)式直接導(dǎo)出。

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

截距和斜率同時(shí)變動(dòng)模型：于引進(jìn)虛擬變量，造成回歸模型的藏距和斜率同時(shí)發(fā)生變動(dòng)，這類(lèi)模型稱(chēng)為截距和斜率同時(shí)變動(dòng)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(gè)或兩個(gè)相互聯(lián)系的單一方程構(gòu)成的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型。它能夠比較全面地反映經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程，因而已成為政策模擬和經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的重要依據(jù)。

聯(lián)立方程偏倚：在結(jié)構(gòu)模型中，一些變量可能在一個(gè)方程中作為解釋變量，而在另一個(gè)方程中又作為被解釋變量。這就使得解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)之間存在相關(guān)關(guān)系，從而違背了最小二乘估計(jì)理論的一個(gè)重要假定。估計(jì)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(zhuān)指單方程線性回歸模蕾．用單一回歸模型作經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)是最簡(jiǎn)單的預(yù)瀏方式，也是最常用的預(yù)測(cè)方法．用單一回歸模塑作經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)有“點(diǎn)預(yù)瀏”和區(qū)間預(yù)測(cè)”之分

宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型：是在總量水平上把握和反映宏觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的動(dòng)態(tài)特征，研究宏觀經(jīng)濟(jì)主要變量之間的相互依存關(guān)系，并用包含有隨機(jī)方程的聯(lián)立方程組來(lái)描述宏觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型．

宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的總體設(shè)計(jì)：是指對(duì)模塊以及各模塊之同的銜接關(guān)系的設(shè)計(jì)，可以用模型框圖或流程圖來(lái)描述，強(qiáng)調(diào)的是通過(guò)模塊來(lái)反映模型的蛄構(gòu)，并通過(guò)模塊之閩的關(guān)系反映模型的機(jī)制

分布滯后模型：在經(jīng)濟(jì)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(guò)去時(shí)期的滯后量稱(chēng)為滯后變量，含有滯后變量的回歸模型稱(chēng)為分布滯后的影響

幾何分布滯后模型：對(duì)于無(wú)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(chēng)其為幾何分布滯后模型

ts／cs模型：近年來(lái)，對(duì)時(shí)間序列與截面結(jié)合數(shù)據(jù)的分析已成為經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)最活躍的領(lǐng)域之一。時(shí)間序列與截面結(jié)合(time series／cross section)的數(shù)據(jù)模型簡(jiǎn)稱(chēng)ts／cs模型。

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