计量经济学习题二

计量经济学习题二
一、单选题
1、在回归分析中，定义的变量满足（）
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为非随机变量
D、解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量
2、样本回归方程的表达式为（）
A、 B、
C、 D、
3、表示X与Y之间真实线性关系的是（）
A、 B、
C、 D、
4、下图中“{”所指的距离是（）
A、随机干扰项
B、残差
C、的离差
D、
X
Y
5、最小二乘准则是指使（）达到最小值的原则确定样本回归方程
A、 B、
C、 D、
6、设样本回归模型为，则普通最小二乘法确定的的公式中，错误的是（）
A、 B、
C、 D、
7、下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的（）
A、
B、
C、
D、
8、对回归模型进行统计检验时，通常假定服从（）
A、 B、 C、 D、
9、参数的估计量具备有效性是指（）
A、 B、 C、 D、
10、下列哪个性质不属于估计量的小样本性质（）
A、无偏性
B、有效性
C、线性性
D、一致性
11、对于，以表示估计的标准差，表示回归值，则（）
A、 B、
C、 D、
12、对于，以表示估计的标准差，表示样本相关系数，则有（）
A、 B、
C、 D、
13、在总体回归直线中，表示（）
A、当X增加一个单位时，Y增加个单位
B、当X增加一个单位时，Y平均增加个单位
C、当Y增加一个单位时，X增加个单位
D、当Y增加一个单位时，X平均增加个单位
14、设Y表示实际观测值，表示OLS回归估计值，则下列哪项成立（）
A、 B、 C、 D、
15、电视机的销售收入（Y，万元）与销售广告支出（X，万元）之间的回归方程为，这说明（）
A、销售收入每增加1万元，广告支出平均减少2.4万元
B、销售收入每增加1万元，广告支出平均增加2.4万元
C、广告支出每增加1万元，销售收入平均增加2.4万元
D、广告支出每增加1万元，销售收入平均减少2.4万元
16、用OLS估计线性回归方程，其代表的样本回归直线通过点（）
A、 B、 C、 D、
17、对回归模型应用OLS，会得到一组正规方程组，下列方程中不是正规方程组的是（）
A、 B、
C、 D、
18、以Y表示实际观测值，表示回归估计值，则用OLS得到的样本
回归直线满足（）
A、 B、
C、 D、
19、对于总离差平方和TSS，回归平方和ESS与残差平方和RSS的
相互关系，正确的是（）
A、TSS>RSS+ESS
B、TSS=RSS+ESS
C、TSS<RSS+ESS
D、TSS2=RSS2+ESS2
20、反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是（）
A、总离差平方和
B、回归平方和
C、残差平方和
D、
（A）和（B）
21、已知某一直线回归方程的样本可决系数为0.64，则解释变量与
被解释变量间的相关系数为（）
A、0.64
B、0.8
C、0.4
D、0.32
22、样本可决系数R2的取值范围（）
A、R2≤-1
B、R2≥1
C、0≤R2≤1
D、-1≤R2≤1
23、用一组由20个观测值的样本估计模型，在0.05的显著性水平下
对的显著性作t检验，则显著地不等于零的条件是其统计量t大于（）
A、 B、 C、 D、
24、考察某地区农作物种植面积与农作物产值的关系，建立一元线
性回归模型（X表示农作物种植面积，Y表示农作物产值），采用30个
样本，根据OLS方法得到，对应的标准差，那么，对应的t统计量为（
）
A、12
B、0.0243
C、2.048
D、1.701
25、接上题，给定0.05的显著性水平，显著地不等于零的条件是其
统计量t大于（）
A、1.701
B、2.048
C、1.697
D、2.042
26、一元线性回归模型的最小二乘回归结果显示，残差平方和
RSS=40.32，样本容量n=25，则回归模型的标准差为（）
A、1.270
B、1.324
C、1.613
D、1.753
27、应用某市1978-2005年年人均可支配收入与年人均消费支出的
数据资料建立简单的一元线性消费模型，估计结果得样本可决系数
R2=0.9938，总离差平方和TSS=480.12，则随即误差项的标准差估计值
为（）
A、4.284
B、0.326
C、0.338
D、0.345
二、多选题
1、下列经济变量之间可以采用回归分析的有（ ）
A、财政支出与财政收入
B、家庭消费支
出与收入
C、货币需求与利率
D、农作物产值
与农作物种植面积
E、商品销售额与销售价格、销售量
2、一元线性回归模型的基本假定包括（）
A、 B、
C、 D、
E、X为非随机变量，且
3、以Y表示实际观测值，表示回归估计值，表示残差，则回归直线
满足（）
A、通过样本均值点
B、
C、 D、
E、
4、以带“^”表示估计值，表示随即误差项，如果Y与X为线性相
关，则下列哪些是正确的（）
A、 B、
C、 D、
E、
5、假设线性回归模型满足全部假设，则其最小二乘回归得到的参
数估计量具有（ ）
A、可靠性
B、一致性
C、线性
D、无偏性
E、有效性
6、由回归直线估计出来的是（）
A、是一组平均值
B、是真实值的估计值
C、是的估计值
D、可能等于实际值
E、与实际值差的和等于零
7、对于样本回归直线，为估计标准差，下列可决系数的算式中，正确的有（）
A、 B、 C、
D、 E、
8、下列相关系数的算式中，正确的是（）
A、 B、 C、
D、 E、
三、判断题
1、随机误差项与残差是一回事。

（）
2、根据OLS进行估计，我们可以得到总体回归方程。

（）
3、总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值。

（
）
4、线性回归模型的0均值假设可以表示为。

（）
5、在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。

（）
6、在一元线性回归模型中，回归模型的标准差等于随即误差项的标准差。

（）
7、样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力。

（）
8、回归系数的显著性检验是用来检验解释变量对被解释变量有无显著解释能力的检验。

（）
四、简答与论述题
1、古典假设条件的内容是什么？为什么要对回归模型进行古典假设？
2、总体回归方程与样本回归方程之间有哪些联系与区别？
3、什么是随机干扰项？随机干扰项主要包含哪些因素？它和残差之间的区别是什么？
4、回归分析与相关分析的联系与区别？
5、简述可决系数与相关系数之间的区别与联系。

6、为什么要进行显著性检验？说明显著性检验的过程。

五、综合题
1、已知一模型的最小二乘的回归结果如下：
标准差　（45.2）（1.53） n=30 R2=0.31其中，Y：政府债券价格（百美元），X：利率（%）。

回答以下问题：
（1）系数的符号是否正确，并说明理由；
（2）为什么左边是而不是Yi；
（3）在此模型中是否漏了误差项u i；
（4）该模型参数的经济意义是什么。

2、估计消费函数模型得
t值（13.1）（18.7） n=19 R2=0.81
其中，C：消费（元） Y：收入（元）
已知，，，。

问：（1）利用t值检验参数的显著性（α＝0.05）；
（2）确定参数的标准差；
（3）判断一下该模型的拟合情况。

3、已知估计回归模型得
且，，
求判定系数和相关系数。

4、根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据：
试估计Y对X的回归直线。

5、有10户家庭的收入（X，元）和消费（Y，百元）数据如表2－5。

表2－5 10户家庭的收入（X）与消费（Y）的资料
X20303340151326383543
Y7981154810910（1）建立消费Y对收入X的回归直线。

（2）说明回归直线的代表性及解释能力。

（3）在95%的置信度下检验参数的显著性。

（4）在95%的置信度下，预测当X＝45（百元）时，消费（Y）的置信区间。

6、在相关和回归分析中，已知下列资料：
（1）计算Y对X回归直线的斜率系数。

（2）计算回归变差和剩余变差。

（3）计算估计标准误差。

7、已知：n=6,。

（1）计算相关系数；
（2）建立Y对的回归直线；
（3）在5%的显著性水平上检验回归方程的显著性。

8、假定有如下的回归结果
其中，Y表示美国的咖啡消费量（每天每人消费的杯数），X表示咖啡的零售价格（单位：美元/杯），t表示时间。

问：
（1）这是一个时间序列回归还是横截面回归？做出回归线。

（2）如何解释截距的意义？它有经济含义吗？如何解释斜率？
（3）能否救出真实的总体回归函数？
（4）根据需求的价格弹性定义：，依据上述回归结果，你能救出对咖啡需求的价格弹性吗？如果不能，计算此弹性还需要其他什么信息？
9、下面数据是依据10组X和Y的观察值得到的：
，，，，
假定满足所有经典线性回归模型的假设，求
（1），的估计值及其标准差；
（2）决定系数；
（3）对，分别建立95％的置信区间。

利用置信区间法，你可以接受零假设：吗？。