异方差性练习
计量经济学练习和答案
练习一、单项选择题1、计量经济学是__________的一个分支学科。
CA统计学B数学C经济学D数理统计学4、横截面数据是指__________。
AA同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据5、同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是__________。
CA时期数据B混合数据C时间序列数据D横截面数据7、描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是__________。
AA 微观计量经济模型B 宏观计量经济模型C 理论计量经济模型D 应用计量经济模型9、下面属于横截面数据的是__________。
DA1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值C某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10、经济计量分析工作的基本步骤是__________。
AA建立模型、收集样本数据、估计参数、检验模型、应用模型B 设定模型、估计参数、检验模型、应用模型、模型评价C 个体设计、总体设计、估计模型、应用模型、检验模型D 确定模型导向、确定变量及方程式、估计模型、检验模型、应用模型 11、将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为__________。
D A.虚拟变量 B.控制变量 C.政策变量 D.滞后变量15、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为__________。
BA.横截面数据B.时间序列数据C.修匀数据D.原始数据2、相关关系是指__________。
DA 变量间的非独立关系B 变量间的因果关系C 变量间的函数关系D 变量间不确定性的依存关系5、参数β的估计量ˆβ具备有效性是指__________。
B A ˆvar ()=0βB ˆvar ()β为最小C ˆ()0ββ－＝ D ˆ()ββ－为最小 7、设样本回归模型为i 01i i ˆˆY =X +e ββ+，则普通最小二乘法确定的iˆβ的公式中，错误的是__________。
第五章习题讲解计量经济学庞皓
第五章习题答案练习题5.1参考答案（1）因为222()i i Var u X σ=，所以22()i i f X X =，所以取221i iW X =，用2i W 乘给定模型两端，得312322221i i iii i i Y X u X X X X βββ=+++ 上述模型的随机误差项的方差为一固定常数，即22221()()i i i iu Var Var u X X σ==（2）根据加权最小二乘法，可得修正异方差后的参数估计式为***12233ˆˆˆY X X βββ=--()()()()()()()***2****22232322322*2*2**2223223ˆii i i i i i i i i i i i i i i i iW y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑()()()()()()()***2****23222222332*2*2**2223223ˆii i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑其中22232***23222,,i ii ii i iiiW X W X W Y XXYWWW ===∑∑∑∑∑∑******222333i i i i i x X X x X X y Y Y =-=-=-练习题5.2参考答案（注意：数据是竖着看）（1） 模型的估计Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/16/11 Time: 01:14 Sample: 1 60Included observations: 60Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 9.347522 3.638437 2.569104 0.0128 X 0.6370690.019903 32.00881 0.0000R-squared0.946423 Mean dependent var 119.6667 Adjusted R-squared 0.945500 S.D. dependent var 38.68984 S.E. of regression 9.032255 Akaike info criterion 7.272246 Sum squared resid 4731.735 Schwarz criterion 7.342058 Log likelihood -216.1674 F-statistic 1024.564 Durbin-Watson stat1.790431 Prob(F-statistic)0.000000该模型样本回归估计式的书写形式为：22ˆ9.347522+0.637069t= (2.569104) (32.00881)R =0.946423 R =0.945500 F=1024.564 DW=1.790431i i Y X =（2）模型的检验1．Goldfeld-Quandt 检验。
应用回归分析,第4章课后习题参考答案
第4章违背基本假设的情况思考与练习参考答案4.1 试举例说明产生异方差的原因。
答：例4.1：截面资料下研究居民家庭的储蓄行为Y i=β0+β1X i+εi其中：Y i表示第i个家庭的储蓄额，X i表示第i个家庭的可支配收入。
由于高收入家庭储蓄额的差异较大，低收入家庭的储蓄额则更有规律性，差异较小，所以εi的方差呈现单调递增型变化。
例4.2：以某一行业的企业为样本建立企业生产函数模型Y i=A iβ1K iβ2L iβ3eεi被解释变量：产出量Y，解释变量：资本K、劳动L、技术A，那么每个企业所处的外部环境对产出量的影响被包含在随机误差项中。
由于每个企业所处的外部环境对产出量的影响程度不同，造成了随机误差项的异方差性。
这时，随机误差项ε的方差并不随某一个解释变量观测值的变化而呈规律性变化，呈现复杂型。
4.2 异方差带来的后果有哪些？答：回归模型一旦出现异方差性，如果仍采用OLS估计模型参数，会产生下列不良后果：1、参数估计量非有效2、变量的显著性检验失去意义3、回归方程的应用效果极不理想总的来说，当模型出现异方差性时，参数OLS估计值的变异程度增大，从而造成对Y的预测误差变大，降低预测精度，预测功能失效。
4.3 简述用加权最小二乘法消除一元线性回归中异方差性的思想与方法。
答：普通最小二乘估计就是寻找参数的估计值使离差平方和达极小。
其中每个平方项的权数相同，是普通最小二乘回归参数估计方法。
在误差项等方差不相关的条件下，普通最小二乘估计是回归参数的最小方差线性无偏估计。
然而在异方差的条件下，平方和中的每一项的地位是不相同的，误差项的方差大的项，在残差平方和中的取值就偏大，作用就大，因而普通最小二乘估计的回归线就被拉向方差大的项，方差大的项的拟合程度就好，而方差小的项的拟合程度就差。
由OLS 求出的仍然是的无偏估计，但不再是最小方差线性无偏估计。
所以就是：对较大的残差平方赋予较小的权数，对较小的残差平方赋予较大的权数。
异方差性自相关性和多重共线性思考与练习
第二章异方差性、自相关性和多重共线性思考与练习参考答案2.1参考答案答：随机误差项方差随观察单位而变的现象为异方差。
影响：(1)尽管OLS估计仍无偏，但起方差不再有效(即最小方差性不具备)，且模型误差项方差估计有偏.(2)t检验、F 检验失效，从而对参数、模型整体的显著性判断不可靠.(3)预测精度低，模型的应用失效.2.2参考答案答：G---Q检验原理:(1)假定随机误差项方差σ2t 与某一解释变量Xti成正(负)相关；(2)对样本观察值按Xi升序排列后去除中间的部分样本值；(3)分别以剩下的两部分样本值为子样，利用ＯＬＳ法计算各自的方差估计值；(4)以两子样的方差估计值构造Ｆ统计量，判断两子样的方差是否差异显著。
若显著，则存在异方差；否则反之。
White检验原理：通过构造辅助回归模型e2t =β+tipiix∑=1β+tjpjitiijxx∑=1,β来判断零假设H0：①E(Ut)=2σ(t=1，2，3……N) ，并且②模型设定Ｙ＝ＸＢ+Ｕ正确若检验显著，则否定零假设，从而认为存在异方差或者模型设定错误；若检验不显著，则接受零假设。
White、Park和Glecses检验均使用辅助回归模型来探测住回归方程系数显著性检验来探测异方差性。
其间区别在于：Park和Glecses检验是通过辅助回归方程系数显著性来探测异方差；而White检验则是通过辅助回归方程整体显著性来检验探测主回归模型是否存在异方差性或者设定误差。
2.3参考答案答：WLS发实质上为模型变换法.考虑回归模型Y t =b 0+b 1x t +U t ，假设其存在异方差性并且Var(U t )=2t σ=K 2其中K 为常数，对远模型使用权数为W t =1/)/(t x t 的WLS 法进行估计时，实质上是对原模型作了变换，变换后的形式为：)(t tx f Y =)(0t x f b +)(1t tx f x b +)(t tx f v经过转换后，模型的异方差性被清除了。
05 异方差性学习辅导
05 异方差性学习辅导一、本章的基本内容（一）基本内容图5.1 第五章基本内容(二)本章的教学目标本章的教学目标是：深刻理解异方差性的实质、异方差出现的原因、异方差的出现对模型的不良影响(即异方差的后果)，掌握估计和检验异方差性的基本思想和修正异方差的若干方法；能够运用所学的知识处理模型中出现的异方差问题，并要求初步掌握用EViews处理异方差的基本操作方法。
二、重点与难点分析1、对异方差性的基本认识由于2()()i i i i i Var u X Var Y X σ==，这里的方差度量的是被解释变量Y 的观测值围绕其条件期望的分散程度。
因此对于同方差假定来说,指的是Y 的观测值围绕回归线的分散程度相同，而异方差性指的是被解释变量观测值的分散程度是随着解释变量的变化而变化的。
从设定误差角度看,模型中的随机扰动项主要代表两方面的影响：（1）被模型忽略的其他变量对被解释变量的影响 ；（2）测量误差的影响。
实际上随机扰动主要代表的两方面因素都有可能随纳入模型的解释变量i X 的变化而变化，导致随机扰动的方差也随i X 的变化而变化，这种情况即称为存在异方差性。
所以进一步可以把异方差性看成随机扰动项的方差是某个解释变量的函数，22()()i i i Var u f X σσ== (1,2,)i n =L 。
2.为什么存在异方差时OLS 估计仍然是无偏估计？参数OLS 估计的无偏性仅依赖于基本假定中随机误差项的零均值假定（即0)(=i u E ），以及解释变量的非随机性。
事实上在第二章和第三章关于OLS 估计式无偏性的证明中并未涉及同方差性，所以异方差的存在并不影响参数估计式的无偏性。
3. 为什么存在异方差时OLS 估计式不再具有有效性？为了便于理解出现异方差或自相关时对OLS 估计式方差的影响，以一元回归12i i i Y X u ββ=++为例来说明。
22222212222()ˆ()i iii i i iiiiiii iii i i i i x y x Y Y x Y Y x Y xx xxx x X x x u x u x ββββ-===-==++=+∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑2222222222ˆˆ()()[()][]i i i i i i x u x u Var E E E x x βββββ=-=+-=∑∑∑∑ 2222222()2[]()()2()()i ii i j ji jii i i j i j i jix u x u x u E x x E u x x E u u x ≠≠+=+=∑∑∑∑∑∑1）在异方差且自相关时，22(),()0i i i j E u E u u σ=≠，则有22222()2()ˆ()()iii j i j i j ix E ux x E u V x a u r β≠+=∑∑∑2）在异方差但无自相关时，22(),()0i i i j E u E u u σ==，则有222222222()ˆ()()()ii ii iix E u x Var x x σβ==∑∑∑∑3）在同方差且无自相关时，22(),()0i i j E u E u u σ==，则有2222222()ˆ()()ii iix E u Var x xσβ==∑∑∑4）在同方差但自相关时，22(),()0i i j E u E u u σ=≠，则有222222()ˆ()()i j i j i jiix x E u u Var xx σβ≠=+∑∑∑设存在异方差时的参数为*2β，估计式为*2ˆβ。
计量经济学-练习题及答案.
计量经济学-练习题及答案.⼀、解释概念：多重共线性 SRF 解释变量的边际贡献⼀阶偏相关系数⾃相关最⼩⽅差准则 OLS 偏相关系数 WLS Ut⼆阶偏相关系数技术⽅程式零阶偏相关系数经验加权法虚拟变量不完全多重共线性多重可决系数边际贡献的F检验 OLSE PRF 阿尔蒙法 BLUE复相关系数滞后效应异⽅差性⾼斯-马尔可夫定理可决系数⼆．单项选择题：1、计量经济学的研究⽅法⼀般分为以下四个步骤（）A．确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应⽤B．模型设定、估计参数、模型检验、模型应⽤C．搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验D．模型设定、模型修定、结构分析、模型应⽤2、简单相关系数矩阵⽅法主要⽤于检验（）A．异⽅差性 B.⾃相关性 C．随机解释变量 D.多重共线性3、在某个结构⽅程恰好识别的条件下，不适⽤的估计⽅法是( )A . 间接最⼩⼆乘法 B.⼯具变量法C. ⼆阶段最⼩⼆乘法D.普通最⼩⼆乘法4、在利⽤⽉度数据构建计量经济模型时，如果⼀年⾥的12个⽉全部表现出季节模式，则应该引⼊虚拟变量个数为（）A. 4B. 12C. 11D. 65、White 检验可⽤于检验（）A．⾃相关性 B. 异⽅差性C．解释变量随机性 D.多重共线性6、如果回归模型违背了⽆⾃相关假定，最⼩⼆乘估计量是( )A．⽆偏的，有效的 B. 有偏的，⾮有效的C．⽆偏的，⾮有效的 D. 有偏的，有效的7、已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的⼀阶⾃相关系数近似等于( )A. 08、在简单线性回归模型中，认为具有⼀定概率分布的随机变量是( )A.内⽣变量B.外⽣变量C.虚拟变量D.前定变量9、应⽤DW检验⽅法时应满⾜该⽅法的假定条件，下列不是其假定条件的为（）A.解释变量为⾮随机的B.被解释变量为⾮随机的C.线性回归模型中不能含有滞后内⽣变量D.随机误差项服从⼀阶⾃回归10、⼆元回归模型中，经计算有相关系数=0.9985 ，则表明（）A.X2和X3间存在完全共线性B. X2和X3间存在不完全共线性C. X2对X3的拟合优度等于 0.9985D.不能说明X2和X3间存在多重共线性11、在DW检验中，存在正⾃相关的区域是（）A. 4-dL ＜d＜4 B. 0LD. dLU,4-dUL12、库伊克模型不具有如下特点（）A. 原始模型为⽆限分布滞后模型，且滞后系数按某⼀固定⽐例递减B．以⼀个滞后被解释变量Yt-1代替了⼤量的滞后解释变量Xt-1,Xt-2,…，从⽽最⼤限度的保证了⾃由度C．滞后⼀期的被解释变量Yt-1与Xt的线性相关程度肯定⼩于Xt-1,Xt-2,…的相关程度，从⽽缓解了多重共线性的问题D．由于，因此可使⽤OLS⽅法估计参数，参数估计量是⼀致估计量13、在具体运⽤加权最⼩⼆乘法时,如果变换的结果是, 则Var(ut)是下列形式中的哪⼀种?( )14、将内⽣变量的前期值作解释变量,这样的变量称为（）A、虚拟变量B、控制变量C、政策变量D、滞后变量15、在异⽅差的情况下，参数估计值仍是⽆偏的，其原因是（）A.零均值假定不成⽴B.序列⽆⾃相关假定成⽴C.⽆多重共线性假定成⽴D.解释变量与随机误差项不相关假定成⽴1、经济计量模型是指( )A.投⼊产出模型B.数学规划模型C.包含随机⽅程的经济数学模型D.模糊数学模型2、对于回归模型Yt =α+α1Xt+ α2Yt-1+ut，检验随机误差项是否存在⾃相关的统计量为( )3、下列说法正确的有（）A．时序数据和横截⾯数据没有差异B. 对总体回归模型的显著性检验没有必要C. 总体回归⽅程与样本回归⽅程是有区别的D. 判定系数R2不可以⽤于衡量拟合优度4、在给定的显著性⽔平之下，若 DW 统计量的下和上临界值分别为 dL和 dU,则当时，可认为随机误差项( )A.存在⼀阶正⾃相关B.存在⼀阶负相关C.不存在序列相关D.存在序列相关与否不能断定5、在线性回归模型中,若解释变量X1i 和X2i 的观测值成⽐例,即有X1i=k X2i,其中k为⾮零常数,则表明模型中存在( )A. 异⽅差B. 多重共线性C. 序列⾃相关D. 设定误差6、对联⽴⽅程组模型估计的⽅法主要有两类，即（）A. 单⼀⽅程估计法和系统估计法B. 间接最⼩⼆乘法和系统估计法C. 单⼀⽅程估计法和⼆阶段最⼩⼆乘法D. ⼯具变量法和间接最⼩⼆乘法7、已知模型的形式为 ,在⽤实际数据对模型的参数进⾏估计的时候,测得DW统计量为0.6453,则⼴义差分变量是( )8、调整后的判定系数与判定系数之间的关系叙述不正确的有（）A. 与均⾮负B.判断多元回归模型拟合优度时，使⽤C.模型中包含的解释变量个数越多，与R2就相差越⼤D.只要模型中包括截距项在内的参数的个数⼤于1，则 < R29、对多元线性回归⽅程的显著性检验，所⽤的F统计量可表⽰为（）10、在回归模型中，正确地表达了随机扰动项序列相关的是（）A. COV (µi ,µj)≠0,i ≠ j B. COV (µi,µj) = 0,i ≠ jC. COV (Xi ,Xj) =0, i≠j D. COV (Xi,Xj)≠0, i ≠ j11、在DW检验中，存在负⾃相关的判定区域是（）12、下列说法正确的是（）A.异⽅差是样本现象B.异⽅差的变化与解释变量的变化有关C.异⽅差是总体现象D.时间序列更易产⽣异⽅差13、设x1 ,x2为回归模型的解释变量，则体现完全多重共线性是（）14、下列说法不正确的是（）A.⾃相关是⼀种随机误差现象B.⾃相关产⽣的原因有经济变量的惯性作⽤C.检验⾃相关的⽅法有F检验法D.修正⾃相关的⽅法有⼴义差分法15、利⽤德宾 h 检验⾃回归模型扰动项的⾃相关性时，下列命题正确的是（）A. 德宾h检验只适⽤⼀阶⾃回归模型B. 德宾h检验适⽤任意阶的⾃回归模型C. 德宾h 统计量渐进服从t分布D. 德宾h检验可以⽤于⼩样本问题1、以下变量中可以作为解释变量的有（）A、外⽣变量B、滞后内⽣变量C、虚拟变量D、前定变量E、内⽣变量2、在简单线性回归模型中，认为具有⼀定概率分布的随机数是( )A、内⽣变量B、外⽣变量C、虚拟变量D、前定变量3、计量经济模型中的内⽣变量（）A．可以分为政策变量和⾮政策变量B．是可以加以控制的独⽴变量C．其数值由模型所决定，是模型求解的结果D．和外⽣变量没有区别4、在下列各种数据中，（）不应作为经济计量分析所⽤的数据。
计量经济学第四章习题
地区 农业总产 农作物种植
值
面积
湖北 921.6 省
7155.9
湖南 874.0 省
7886.2ຫໍສະໝຸດ 广东 960.0 省4808.0
广 西 623.1
6368.2
海南 省
重庆 市
四川 省
贵州 省
云南 省
西藏
170.9 333.0 987.7 317.7 516.9 26.6
826.9 3435.3 9387.5 4695.0 5890.0 231.2
试问：
(1) 当设定模型为 相关？
时，是否存在序列
(2) 若按一阶自相关假设，试用杜宾两步法与广义最小 二乘法估计原模型。
(3) 采用差分形式与作为新数据，估计模型，该模型是 否存在序列相关？
15. 对于线性回归模型：，已知为一阶自回归形式：，要 求：证明的估计值为：
16. 某上市公司的子公司的年销售额与其总公司年销售额的 观测数据如下：
1550
2400
24350
10
1500
2600
26860
11. 2004年全国31个省市自治区农业总产值(亿元)和农作物 播种面积(万亩)数据（数据来源：《中国统计年鉴 2005》）如下表所示：
地区
北京 市
天津 市
河北 省
山西 省
内蒙 古
辽宁 省
吉林 省
黑龙 江
上海 市
江苏 省
浙江 省
安徽 省
农业总产 值
(1) (2)
(3)
19. 为研究劳动力在制造业中所占比率的变动趋势，根据美 国1949～1964年的年度数据，得以下两种回归模型结 果：
模型A： 模型B： 其中：Y为劳动力比率，t为时间。括号中的数字是t检验 值。要求：
应用回归分析,第4章课后习题参考答案
第4章违背基本假设的情况思考与练习参考答案试举例说明产生异方差的原因。
答：例：截面资料下研究居民家庭的储蓄行为Y i=?0+?1X i+εi其中：Y i表示第i个家庭的储蓄额，X i表示第i个家庭的可支配收入。
由于高收入家庭储蓄额的差异较大，低收入家庭的储蓄额则更有规律性，差异较小，所以εi的方差呈现单调递增型变化。
例：以某一行业的企业为样本建立企业生产函数模型Y i=A i?1K i?2L i?3eεi被解释变量：产出量Y，解释变量：资本K、劳动L、技术A，那么每个企业所处的外部环境对产出量的影响被包含在随机误差项中。
由于每个企业所处的外部环境对产出量的影响程度不同，造成了随机误差项的异方差性。
这时，随机误差项ε的方差并不随某一个解释变量观测值的变化而呈规律性变化，呈现复杂型。
异方差带来的后果有哪些？答：回归模型一旦出现异方差性，如果仍采用OLS估计模型参数，会产生下列不良后果：1、参数估计量非有效2、变量的显着性检验失去意义3、回归方程的应用效果极不理想总的来说，当模型出现异方差性时，参数OLS估计值的变异程度增大，从而造成对Y的预测误差变大，降低预测精度，预测功能失效。
简述用加权最小二乘法消除一元线性回归中异方差性的思想与方法。
答：普通最小二乘估计就是寻找参数的估计值使离差平方和达极小。
其中每个平方项的权数相同，是普通最小二乘回归参数估计方法。
在误差项等方差不相关的条件下，普通最小二乘估计是回归参数的最小方差线性无偏估计。
然而在异方差的条件下，平方和中的每一项的地位是不相同的，误差项的方差大的项，在残差平方和中的取值就偏大，作用就大，因而普通最小二乘估计的回归线就被拉向方差大的项，方差大的项的拟合程度就好，而方差小的项的拟合程度就差。
由OLS 求出的仍然是的无偏估计，但不再是最小方差线性无偏估计。
所以就是：对较大的残差平方赋予较小的权数，对较小的残差平方赋予较大的权数。
这样对残差所提供信息的重要程度作一番校正，以提高参数估计的精度。
计量经济学第五章异方差性参考答案讲解
计量经济学第五章异⽅差性参考答案讲解第五章异⽅差性课后题参考答案 5.1（1）因为22()i i f X X =，所以取221iiW X =，⽤2i W 乘给定模型两端，得 312322221i i ii i i i Y X u X X X X βββ=+++ 上述模型的随机误差项的⽅差为⼀固定常数，即22221()()i i i iu Var Var u X X σ==（2）根据加权最⼩⼆乘法，可得修正异⽅差后的参数估计式为***12233Y X X βββ=-- ()()()()()()()***2****22232322322*2*2**2223223?i i i i i i i i i i i i i i i i i iW y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑()()()()()()()***2****23222222332*2*2**2223223?ii ii i i iii i i ii i i i i iW y x W x W y x W x x Wx W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑其中22232***23222,,iii i i i iiiW XW X W Y X X Y WWW ===∑∑∑∑∑∑******222333i i i i i x X X x X X y Y Y=-=-=- 5.2 （1）2222211111 ln()ln()ln(1)1 u ln()1Y X Y X Yu u X X X u ββββββββββ--==+≈=-∴=+ [ln()]0 ()[ln()1][ln()]11E u E E u E u µ=∴=+=+=⼜（2）[ln()]ln ln 0 1 ()11i i iiP P i i i i P P i i E P E µµµµµµµ===?====∑∏∏∑∏∏不能推导出所以E 1µ（）=时，不⼀定有E 0µ（ln ）= (3)对⽅程进⾏差分得：1)i i βµµ--i i-12i i-1lnY -lnY =(lnX -X )+(ln ln则有：1)]0i i µµ--=E[(ln ln5.3（1）该模型样本回归估计式的书写形式为：Y = 11.44213599 + 0.6267829962*X (3.629253) (0.019872)t= 3.152752 31.5409720.944911R =20.943961R = S.E.=9.158900 DW=1.597946 F=994.8326（2）⾸先，⽤Goldfeld-Quandt 法进⾏检验。
计量经济学课后习题答案汇总
计量经济学练习题第一章导论一、单项选择题⒈计量经济研究中常用的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是【 B 】A 总量数据B 横截面数据C平均数据 D 相对数据⒉横截面数据是指【A 】A 同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B 同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C 同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D 同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据⒊下面属于截面数据的是【D 】A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值C 某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D 某年某地区20个乡镇各镇工业产值⒋同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为【B 】A 横截面数据B 时间序列数据C 修匀数据D原始数据⒌回归分析中定义【 B 】A 解释变量和被解释变量都是随机变量B 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量C 解释变量和被解释变量都是非随机变量D 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量二、填空题⒈计量经济学是经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论，可以理解为数学、统计学和_经济学_三者的结合。
⒉⒊现代计量经济学已经形成了包括单方程回归分析，联立方程组模型，时间序列分析三大支柱。
⒋⒌经典计量经济学的最基本方法是回归分析。
计量经济分析的基本步骤是：理论（或假说）陈述、建立计量经济模型、收集数据、计量经济模型参数的估计、检验和模型修正、预测和政策分析。
⒍⒎常用的三类样本数据是截面数据、时间序列数据和面板数据。
⒏⒐经济变量间的关系有不相关关系、相关关系、因果关系、相互影响关系和恒等关系。
三、简答题⒈什么是计量经济学？它与统计学的关系是怎样的？计量经济学就是对经济规律进行数量实证研究，包括预测、检验等多方面的工作。
计量经济学是一种定量分析，是以解释经济活动中客观存在的数量关系为内容的一门经济学学科。
计量经济学习题及答案
计量经济学各章习题第一章绪论1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。
1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项?1.3 什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。
1.4 估计量和估计值有何区别？第二章计量经济分析的统计学基础2.1 名词解释随机变量概率密度函数抽样分布样本均值样本方差协方差相关系数标准差标准误差显著性水平置信区间无偏性有效性一致估计量接受域拒绝域第I类错误2.2 请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间。
2.3 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体？2.4 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。
试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？第三章双变量线性回归模型3.1 判断题（判断对错；如果错误，说明理由）（1）OLS 法是使残差平方和最小化的估计方法。
（2）计算OLS 估计值无需古典线性回归模型的基本假定。
（3）若线性回归模型满足假设条件（1）～（4），但扰动项不服从正态分布，则尽管OLS 估计量不再是BLUE ，但仍为无偏估计量。
（4）最小二乘斜率系数的假设检验所依据的是t 分布，要求βˆ的抽样分布是正态分布。
（5）R 2＝TSS/ESS 。
（6）若回归模型中无截距项，则0≠∑t e 。
（7）若原假设未被拒绝，则它为真。
（8）在双变量回归中，2σ的值越大，斜率系数的方差越大。
3.2 设YX βˆ和XYβˆ分别表示Y 对X 和X 对Y 的OLS 回归中的斜率，证明 YX βˆXYβˆ＝2r r 为X 和Y 的相关系数。
3.3 证明：（1）Y 的真实值与OLS 拟合值有共同的均值，即 Y nY nY ==∑∑ˆ；（2）OLS 残差与拟合值不相关，即0ˆ=∑tt eY 。
李子奈《计量经济学》第三版例题及习题的stata解答
第二章例2.1．1(p24)（1）表2.1.2中E(Y|X=800)即条件均值的求法，将数据直接复制到stata 中。
程序： sum y if x==800程序：程序：（2）图2.1.1的做法：程序：twoway(scatter y x )(lfit y x ),title("不同可支配收入水平组家庭消费支出的条件分布图")xtitle("每月可支配收入（元）")ytitle("每月消费支出（元）")xtick(500(500)4000)ytick(0(500)3500)例2.3．1（p37）将数据直接复制到stata 中程序：（1）total xiyireturn listscalars:r(skip) = 0r(first) = 1r(k_term) = 0r(k_operator) = 0r(k) = 0r(k_level) = 0r(output) = 1r(b) = 4974750r(se) = 1507820.761894463g a=r(b) in 1 total xi2 xiyi 4974750 1507821 1563822 8385678Total Std. Err. [95% Conf. Interval]Scatter 表示散点图选项，lfit 表示回归线，title 表示题目，xtick 表示刻度，（500（500）4000）分别表示起始刻度，中间数表示以单位刻度，4000表示最后的刻度。
要注意的是命令中的符号都要用英文字符，否则命令无效。
这个图可以直接复制的，但是由于我的软件出问题，只能直接剪切，所以影响清晰度。
return listg b=r(b) in 1di a/b.67(2)mean Yigen m=r(b) in 1mean Xig n=r(b) in 1di m-n*0.67142.4由此得到回归方程：Y=142.4+0.67Xi例2.6．2(p53)程序：（1）回归reg y x（2）求X的样本均值和样本方差:mean xMean estimation Number of obs = 31 Mean Std. Err. [95% Conf. Interval] x 11363.69 591.7041 10155.27 12572.11sum x ,d（d表示detail的省略，这个命令会产生更多的信息）xPercentiles Smallest1% 8871.27 8871.275% 8920.59 8920.5910% 9000.35 8941.08 Obs 3125% 9267.7 9000.35 Sum of Wgt. 3150% 9898.75 Mean 11363.69Largest Std. Dev. 3294.46975% 12192.24 16015.5890% 16015.58 18265.1 Variance 1.09e+0795% 19977.52 19977.52 Skewness 1.69197399% 20667.91 20667.91 Kurtosis 4.739267di r(Var)（特别注意Var的大小写）10853528例2.6.2（P56）（1）reg Y XSource SS df MS Number of obs = 29F( 1, 27) = 2214.60Model 2.4819e+09 1 2.4819e+09 Prob > F = 0.0000Residual 30259023.9 27 1120704.59 R-squared = 0.9880Adj R-squared = 0.9875 Total2.5122e*************.8RootMSE=1058.6Y Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]X .4375268 .0092973 47.06 0.000 .4184503 .4566033_cons 2091.295 334.987 6.24 0.000 1403.959 2778.632（2）图2.6.1的绘制：twoway (line Y X year),title("中国居民可支配总收入X与消费总支出Y 的变动图")第三章例3.2.2（p72）reg Y X1 X2Source SS df MS Number of obs = 31F( 2, 28) = 560.57Model 166971988 2 83485994.2 Prob > F = 0.0000Residual 4170092.27 28 148931.867 R-squared = 0.9756Adj R-squared = 0.9739Total 171142081 30 5704736.02 Root MSE = 385.92Y Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]X1 .5556438 .0753076 7.38 0.000 .4013831 .7099046X2 .2500854 .1136343 2.20 0.036 .0173161 .4828547_cons 143.3266 260.4032 0.55 0.586 -390.0851 676.7383例3.5．1（p85）g lnP1=ln(P1)g lnP0=ln(P0)g lnQ=ln(Q)g lnX=ln(X)Source SS df MS Number of obs = 22 F( 3, 18) = 258.84 Model .765670868 3 .255223623 Prob > F = 0.0000 Residual .017748183 18 .00098601 R-squared = 0.9773 Adj R-squared = 0.9736 Total .783419051 21 .037305669 Root MSE = .0314 lnQ Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]lnX .5399167 .0365299 14.78 0.000 .4631703 .6166631 lnP1 -.2580119 .1781856 -1.45 0.165 -.632366 .1163422 lnP0 -.2885609 .2051844 -1.41 0.177 -.7196373 .1425155 _cons 5.53195 .0931071 59.41 0.000 5.336339 5.727561 drop lnX lnP1 lnP0g lnXP0=ln(X/P0)g lnP1P0=ln(P1/P0)reg lnQ lnXP0 lnP1P0Source SS df MS Number of obs = 22F( 2, 19) = 408.93Model .765632331 2 .382816165 Prob > F = 0.0000Residual .01778672 19 .000936143 R-squared = 0.9773Adj R-squared = 0.9749Total .783419051 21 .037305669 Root MSE = .0306lnQ Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]lnXP0 .5344394 .0231984 23.04 0.000 .4858846 .5829942lnP1P0 -.2753473 .1511432 -1.82 0.084 -.5916936 .040999_cons 5.524569 .0831077 66.47 0.000 5.350622 5.698515练习题13（p105）g lnY=ln(Y)g lnK=ln(K)g lnL=ln(L)reg lnY lnK lnLSource SS df MS Number of obs = 31 F( 2, 28) = 59.66 Model 21.6049266 2 10.8024633 Prob > F = 0.0000 Residual 5.07030244 28 .18108223 R-squared = 0.8099 Adj R-squared = 0.7963 Total 26.6752291 30 .889174303 Root MSE = .42554 lnY Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]lnK .6092356 .1763779 3.45 0.002 .2479419 .9705293 lnL .3607965 .2015915 1.79 0.084 -.0521449 .7737378 _cons 1.153994 .7276114 1.59 0.124 -.33645 2.644439第二问：test b_[lnk]+b_[lnl]==1第四章例4.1．4 (P116)（1）回归g lnY=ln(Y)g lnX1=ln(X1)g lnX2=ln(X2)reg lnY lnX1 lnX2Source SS df MS Number of obs = 31 F( 2, 28) = 49.60 Model 2.9609923 2 1.48049615 Prob > F = 0.0000 Residual .835744123 28 .029848004 R-squared = 0.7799 Adj R-squared = 0.7642 Total 3.79673642 30 .126557881 Root MSE = .17277 lnY Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]lnX1 .1502137 .1085379 1.38 0.177 -.072116 .3725435 lnX2 .4774534 .0515951 9.25 0.000 .3717657 .5831412 _cons 3.266068 1.041591 3.14 0.004 1.132465 5.39967于是得到方程：lnY=3.266+0.1502lnX1+0.4775lnX2（2）绘制参差图：predict e, residg ei2=e^2scatter ei2 lnX2,title("图4.1.3 异方差性检验图")xtick(6(0.4)9.2)ytick(0(0.04)0.24)predict在回归结束后，需要对拟合值以及残差进行分析，需要使用此命令。
计量经济学第二版孙敬水主编习题答案
计量经济学第二版孙敬水主编习题答案1《计量经济学》思考与练习参考答案第1章引论一、单项选择题1.B2.C3.C4.B5.B6.A7.D8.B9.A 10.A 11.B 12.A 13.B 二、多项选择题1.ABCDE2.CD3.ABCD4.ACD5.ABCD6.ABCD7.BDE8.BCE9.ABC 10.ABCDE 11.ABC第2章一元线性回归模型一、单项选择题1.A2.D3.A4.B5.D6.C7.D8.D9.B 10.C 11.B 12.D 13.B 14.D15.D 16.A 17.B 18.C 19.D 20.D 21.A 22.C 23.B 24.B 25.B 26.C 27.A 28.B 29.C 30.D 31.D 二、多项选择题1.ACD2.ABCDE3.ABC4.BE5.AC6.CDE7.ABCDE8.BCDE9.ABCDE 10.ABDE 11.CDE 12.ABCDE 13.ABCDE 14.ABCDE 第3章多元线性回归模型一、单项选择题1.C2.D3.D4.C5.B6.B7.A8.B9.C 10.A 11.A 12.A 13.D 14.B 15.C 16.C 17.B 18.D 19.A 20.C 21.A 22.C 23.B 24.C 25.D 二、多项选择题1.BCD2.ACDE3.BCD4.AD5.BC6.ACDE7.ABC8.ABCD9.ABC 10.ABCDE 三、简答题、分析与计算题3．决定系数2R与总体线性关系显著性F检验之间的关系；在多元线性回归分析中，F检验与t检验有何不同？在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用？ 2参考答案：(1)在多元线性回归分析中，可决系数2R是指解释变差占总变差的比重，用来表述解释变量对被解释变量的解释程度，它与总体线性关系显著性检验统计量F关系如下： F=2211RRkkn. . .. 或FkknFkR.+.. . = )1( 2可决系数是用于检验回归方程的拟和优度的，F检验是用于检验回归方程总体显著性的。
放宽基本假定的模型--异方差课本试验及练习讲解
一、异方差性1.中国农村居民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。
农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支出收入等。
为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响，可使用如下双对数模型：ln Y = p +0ln X + 0 ln X + u其中丫表示农村家庭人均消费支出，X 1表示从事农业经营的收入，X2表示其他收入。
表4.1.1列出了中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。
表4.1.1中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出从事农业从事农业地区人均消费经营的收其他收入地区支出丫入X1 X2人均消费经营的收其他收入支出丫入X1 X2北京3552.1 579.1 4446.4 湖北2703.36 1242.9 2526.9天津2050.9 1314.6 2633.1 湖南1550.62 1068.8 875.6 河北1429.8 928.8 1674.8 广东1357.43 1386.7 839.8山西1221.6 609.8 1346.2 广西1475.16 883.2 1088 内蒙古1554.6 1492.8 480.5 海南1497.52 919.3 1067.7辽宁1786.3 1254.3 1303.6 重庆1098.39 764 647.8 吉林1661.7 1634.6 547.6 四川1336.25 889.4 644.3 黑龙江1604.5 1684.1 596.2 贵州1123.71 589.6 814.4 上海4753.2 652.5 5218.4 云南1331.03 614.8 876 江苏2374.7 1177.6 2607.2 西藏1127.37 621.6 887 浙江3479.2 985.8 3596.6 陕西1330.45 803.8 753.5 安徽1412.4 1013.1 1006.9 甘肃1388.79 859.6 963.4 福建2503.1 1053 2327.7 青海1350.23 1300.1 410.3 江西1720 1027.8 1203.8 宁夏2703.36 1242.9 2526.9山东河南1905 1293 1511.6 新疆1375.6 1083.8 1014.11550.62 1068.8 875.6用OLS 法进行估计，结果如下:Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least SquaresDate: 07/03/08 Time: 16:31 Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.602528 0.860978 1.861288 0.0732 LOG(X1) 0.325416 0.103769 3.135955 0.0040 LOG(X2)0.5070780.04859910.43385□ ,□□00R-squared□796506 Mean dependent var 7.448704 Adjusted R-squared □781971 S.D. dependent var 0.364648 S.E. of regression 0.170267 Akaike info criterion -0.611128 Sum squared resid 0.811747 Schwarz criterion -0.472355Log likelihood12,47249 F-statistic54,79806 Durbin-Watson stat1.964720Prob(F-statistic)0.000000对应的表达式为:In Y = 1.603 + 0.325ln X 1 + 0.507ln X 2(1.86) (3.14) (10.43)R 2 = 0.7965, R = 0.78, RSS = 0.8117不同地区农村人均消费支出的差别主要来源于非农经营收入及其他收入的差 别，因此，如果存在异方差性，则可能是X 2引起的。
计量经济学实验答案--第二版(张晓峒)
计量经济学张晓峒第二版实验第5章异方差2.已知我国29个省、直辖市、自治区1994年城镇居民人均生活费支出Y，可支配收入X的截面数据见下表（表略）。
(1)用等级相关系数和戈德菲尔徳- 夸特方法检验支出模型的扰动项是否存在异方差性。
支出模型是Y i =β0 +β 1 X i +u i(2)无论{u i}是否存在异方差性，用EViews练习加权最小二乘法估计模型，并用模型进行预测。
解析：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/12/13 Time: 12:38Sample: 1 29Included observations: 29Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X 0.795570 0.018373 43.30193 0.0000C 58.31791 49.04935 1.188964 0.2448R-squared 0.985805 Mean dependent var 2111.931Adjusted R-squared 0.985279 S.D. dependent var 555.5470S.E. of regression 67.40436 Akaike info criterion 11.32577Sum squared resid 122670.4 Schwarz criterion 11.42006Log likelihood -162.2236 Hannan-Quinn criter. 11.35530F-statistic 1875.057 Durbin-Watson stat 1.893970Prob(F-statistic) 0.0000001,5002,0002,5003,0003,5004,0001,0002,0003,0004,0005,000可支配收入人均生活费支出（1）略去中心9个样本观测值，将剩下的20个样本观测值分成容量相等的两个子样本，每个子样本的样本观测值个数均为10.由前面的样本回归产生的残差平方和为12363.80，后面样本产生的残差平方和为62996.26.所以F=62996.26/12363.80=5.10，自由度n=10-2=8，查F 分布表得临界值为3.44，因为F=5.10>3.44，所以支出模型的随机误差项存在异方差性。
异方差问题
3. 怀特证明了，利用稳健标准误对回归系数进行t检验 和F检验是渐进有效的（大样本情形下有效）。
...
ˆk
X
ki
2
一般情形：若假设varui
2 i
2
f
X ji
以1 f（X ji）为权数乘以因变量和解释变量（包括常变量），得到：
Yi f（X
ji）
1
1 f（X
ji）
2
X 2i f（X
ji）
...
k
Xki f（X
ji）
ui
1 f（X ji）
var
ui f（X
ji）
1 f（X
? ?
xiui xi 2
?
)=
xi2Var(ui ) (? xi 2 )2
?
=
(?
xi2
2 i
xi 2 )2
在同方差时，
该形式具有最小方差
Var( ?2 )= 2
? xi2
11
异方差的后果
一、回归系数的OLS估计量仍然满足：
1、线性
2、无偏
二、回归系数的OLS估计量不再满足有效性，也即： 在回归系数的所有线性无偏估计量中，OLS估计 量的方差不再是最小的。甚至在大样本下，也不 具备渐进有效性。
三、通常方法计算的OLS估计量的样本方差和标准 误都是有偏的和不一致的。（偏大偏小没有定 论）。因此利用通常方法计算的t值、F值或卡方 值进行假设检验都会失效。
四、模型的预测功能失效。
异方差性习题与答案(精品).doc
第五章异方差性习题与答案1、产生异方差的后果是什么？2、下列哪种情况是异方差性造成的结果？(1)OLS估计量是有偏的(2)通常的t检验不再服从t分布。
(3)OLS估计量不再具有最佳线性无偏性。
3、已知模型：乙=0o+0]X”+02X2i+"i式中，乙为某公司在第i个地区的销售额；X“为该地区的总收入；X2,为该公司在该地区投入的广告费用(£=0,1,2……，50)。
(1)由于不同地区人口规模乙可能影响着该公司在该地区的销售，因此有理由怀疑随机误差项g是异方差的。
假设b,依赖于总体£•的容量，逐步描述你如何对此进行检验。
需说明：A、零假设和备择假设；B、要进行的回归；C、要计算的检验统计值及它的分布(包括自由度)；D、接受或拒绝零假设的标准。
(2)假设q =陋-逐步描述如何求得BLUE并给出理论依据。
4、下表数据给出按学位和年龄划分的经济学家的中位数工薪：表1经济学家的工资表中位数工薪(以千美元计算)年龄硕士博士25-29&08.830-349.29.635-3911.011.040-4412.812.545-4914.213.650-5414.714.355-5914.515.060—6413.515.065-6912.015.0(1)有硕士学位和有博士学位经济学家的中位数工薪的方差相等么？(2)如果相等，你会怎样检验两组平均中位数工薪相等的假设？(3)在年龄35至5岁之间的经济学家，有硕士学位的比有博士学位的赚更多的钱，那么你会怎样解释这一发现？5、为了解美国工作妇女是否受到歧视，可以用美国统计局的“当前人口调查” 中的截面数据，研究男女工资有没有差别。
这项多元回归分析研究所用到的变量有：W—雇员的工资率(美元/小时)1表示雇员为女性，0表示女性意外的雇员。
ED：受教育的年数。
AGE：年龄对124名雇员的样本进行的研究得到回归结果为：（括号内为估计的t值）W = -6.41 -2.76sex + 0.99ED + 0.12AGE R2 -0.867 E = 23.2求：（1）该模型调整后的决定系数艮2 （2）各估计值的标准差为多少？（3）检验美国工作妇女是否受到歧视，为什么？（4）按此模型预测一个30岁受教育16年的美国男性的平均每小时的工作收入为多少美元？6、下表给出了2000年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入X 与消费支出Y的统计数据。
异方差性习题及答案
异⽅差性习题及答案异⽅差性⼀、单项选择1.Goldfeld-Quandt ⽅法⽤于检验（）A.异⽅差性B.⾃相关性C.随机解释变量D.多重共线性2.在异⽅差性情况下，常⽤的估计⽅法是（）A.⼀阶差分法B.⼴义差分法C.⼯具变量法D.加权最⼩⼆乘法3.White 检验⽅法主要⽤于检验（）A.异⽅差性B.⾃相关性C.随机解释变量D.多重共线性4.Glejser 检验⽅法主要⽤于检验（）A.异⽅差性B.⾃相关性C.随机解释变量D.多重共线性5.下列哪种⽅法不是检验异⽅差的⽅法（）A.⼽德菲尔特——匡特检验B.怀特检验C.⼽⾥瑟检验D.⽅差膨胀因⼦检验6.当存在异⽅差现象时，估计模型参数的适当⽅法是（）A.加权最⼩⼆乘法B.⼯具变量法C.⼴义差分法D.使⽤⾮样本先验信息7.加权最⼩⼆乘法克服异⽅差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从⽽提⾼估计精度，即（）A.重视⼤误差的作⽤，轻视⼩误差的作⽤B.重视⼩误差的作⽤，轻视⼤误差的作⽤C.重视⼩误差和⼤误差的作⽤D.轻视⼩误差和⼤误差的作⽤8.如果⼽⾥瑟检验表明，普通最⼩⼆乘估计结果的残差i e 与i x 有显著的形式i i i v x e +=28715.0的相关关系（i v满⾜线性模型的全部经典假设），则⽤加权最⼩⼆乘法估计模型参数时，权数应为（） A. i x B. 21i x C. i x 1 D. i x 19.如果⼽德菲尔特——匡特检验显著，则认为什么问题是严重的（）A.异⽅差问题B.序列相关问题C.多重共线性问题D.设定误差问题10.设回归模型为i i i u bx y +=，其中i i x u Var 2)(σ=，则b 的最有效估计量为（） A. ∑∑=2?x xy b B. 2 2)(?∑∑∑∑∑--=x x n y x xy n b C. x y b =? D. ∑=x y n b 1?⼆、多项选择1.下列计量经济分析中那些很可能存在异⽅差问题（）A.⽤横截⾯数据建⽴家庭消费⽀出对家庭收⼊⽔平的回归模型B.⽤横截⾯数据建⽴产出对劳动和资本的回归模型C.以凯恩斯的有效需求理论为基础构造宏观计量经济模型D.以国民经济核算帐户为基础构造宏观计量经济模型E.以30年的时序数据建⽴某种商品的市场供需模型2.在异⽅差条件下普通最⼩⼆乘法具有如下性质（）A 、线性B 、⽆偏性C 、最⼩⽅差性D 、精确性E 、有效性3.异⽅差性将导致A 、普通最⼩⼆乘法估计量有偏和⾮⼀致B 、普通最⼩⼆乘法估计量⾮有效C 、普通最⼩⼆乘法估计量的⽅差的估计量有偏D 、建⽴在普通最⼩⼆乘法估计基础上的假设检验失效E 、建⽴在普通最⼩⼆乘法估计基础上的预测区间变宽4.下列哪些⽅法可⽤于异⽅差性的检验（）A 、DW 检验B 、⽅差膨胀因⼦检验法C 、判定系数增量贡献法D 、样本分段⽐较法E 、残差回归检验法5.当模型存在异⽅差现象进，加权最⼩⼆乘估计量具备（）A 、线性B 、⽆偏性C 、有效性D 、⼀致性E 、精确性6.下列说法正确的有（）A 、当异⽅差出现时，最⼩⼆乘估计是有偏的和不具有最⼩⽅差特性B 、当异⽅差出现时，常⽤的t 和F 检验失效C 、异⽅差情况下，通常的OLS 估计⼀定⾼估了估计量的标准差D 、如果OLS 回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异⽅差性E 、如果回归模型中遗漏⼀个重要变量，则OLS 残差必定表现出明显的趋势三、名词解释1.异⽅差性2.格德菲尔特-匡特检验3.怀特检验4.⼽⾥瑟检验和帕克检验四、简答题1.什么是异⽅差性？试举例说明经济现象中的异⽅差性。
异方差习题
异方差习题(共5页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--异 方 差习 题一、单项选择题1． 回归模型中具有异方差性时，仍用OLS 估计模型，则以下说法正确的是（ ）A. 参数估计值是无偏非有效的B. 参数估计量仍具有最小方差性C. 常用F 检验失效D. 参数估计量是有偏的 2．更容易产生异方差的数据为 ( )A. 时序数据B. 修匀数据C. 横截面数据D. 年度数据3．在具体运用加权最小二乘法时, 如果变换的结果是 011yx ux x x x ββ=++ 则Var(u)是下列形式中的哪一种( )A.2x σB. 22x σC. σD. 2log x σ4. 在异方差性情况下，常用的估计方法是（ ）A ．一阶差分法 B. 广义差分法 C ．工具变量法 D. 加权最小二乘法5. 在异方差的情况下，参数估计值的方差不能正确估计的原因是（ ）A. 22()i E u σ≠ B. ()0()i j E u u i j ≠≠C. ()0i i E x u ≠D. ()0i E u ≠6. 设)()(,2221i i i i i i x f u Var u x y σσββ==++=，则对原模型变换的正确形式为( )01212222212...()()()().()()()()i i i i i i i i i i i i i i i i i A y x u B y x u C f x f x f x f x D y f x f x x f x u f x βββββββ=++==++=++7. 下列说法不正确的是（ ）A.异方差是一种随机误差现象B.异方差产生的原因有设定误差C.检验异方差的方法有F 检验法D.修正异方差的方法有加权最小二乘法8. 如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计是（ ）A ．无偏的，非有效的 B. 有偏的，非有效的 C ．无偏的，有效的 D. 有偏的，有效的 9. 在检验异方差的方法中，不正确的是（ ）A. Goldfeld-Quandt 方法B. ARCH 检验法C. White 检验法D. DW 检验法10. 在异方差的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（ ）A.零均值假定成立B.序列无自相关假定成立C.无多重共线性假定成立D.解释变量与随机误差项不相关假定成立 11. 在修正异方差的方法中，不正确的是（ ）A.加权最小二乘法B.对原模型变换的方法C.对模型的对数变换法D.两阶段最小二乘法 12. 下列说法正确的是（ ）A.异方差是样本现象B.异方差的变化与解释变量的变化有关C.异方差是总体现象D.时间序列更易产生异方差二、多项选择题1． 如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果（ ）A. 参数估计值有偏B. 参数估计值的方差不能正确确定C. 变量的显著性检验失效D. 预测精度降低E. 参数估计值仍是无偏的2． Goldfeld-Quandt 检验法的应用条件是（ ）A. 将观测值按解释变量的大小顺序排列B. 样本容量尽可能大C. 随机误差项服从正态分布D. 将排列在中间的约1/4的观测值删除掉 E ．除了异方差外，其它假定条件均满足三、计算题1．根据某城市1978——1998年人均储蓄(y)与人均收入(x)的数据资料建立了如下回归模型x y 6843.1521.2187ˆ+-=se=（）（）20.9748,..1065.425,0.2934,733.6066R S E DW F ====下面取时间段1978——1985和1991——1998，分别建立两个模型（括号内为t 值），221ˆ145.44150.3971(8.7302)(25.4269)0.9908,1372.202yx R e=-+-==∑模型2：222ˆ4602.365 1.9525( 5.0660)(18.4094)0.9826,5811189yx R e=-+-==∑计算F 统计量，即222158111891372.2024234.9370F e e===∑∑，对给定的05.0=α，查F 分布表，得临界值28.4)6,6(05.0=F 。