西北农林科技大学本科课程考试试卷A——工商管理专业(答案)

西北农林科技大学本科课程考试试卷2007-2008学年第一学期《计量经济学》课程A 卷答案专业年级05级工商管理 命题教师 朱 玉 春 审题教师：一、名词解释（每个2分，共10分）1.计量经济学：是以经济理论为指导的，以数学、统计学为方法论的，以客观统计资料为依据的，以计算机为手段的定量分析数量关系规律的，以建立、检验和运用计量经济模型为核心的一门经济学学科。

2.回归分析：是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。

其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。

3．异方差：对于计量经济学模型，如果出现随机项的方差不是一个固定的值，也就是说不同的随机项有不同的方差，这种情况称为异方差。

4.序列相关性：如果计量经济学模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，称为存在序列相关性。

5．虚拟变量：在计量经济学模型中，一些影响经济变量的因素无法定量度量，根据这些因素的属性类型，构造只去“0”或“1”的人工变量，称为虚拟变量。

二、填空题（每题2分，共10分）1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的_数量关系_为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为_经济理论__、__统计学_、__数学_三者的结合。

2.被解释变量的观测值i Y 与其回归理论值)(Y E 之间的偏差，称为__离差_；被解释变量的观测值i Y 与其回归估计值i Y ˆ之间的偏差，称为__残差__。

3.在多元线性回归模型中，解释变量间呈现线性关系的现象称为_多重共线性问题，给计量经济建模带来不利影响，因此需检验和处理它。

4.以时间序列数据为样本建立起来的计量经济模型中的随机误差项往往存在_序列相关性_。

5．普通最小二乘法得到的参数估计量具有_线性_、__无偏性_、_有效性_统计性质。

三、选择题（每题2分，共20分） 1．狭义计量经济模型是指（ C ）。

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.要使模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为（ A ）。

A.n ≥k+1B.n ≤k+1C.n ≥30D.n ≥3(k+1)3.若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（B ）。

A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法 4.根据样本资料建立某消费函数如下：xD tt tC 45.035.5550.100ˆ++=，其中C 为消费，x 为收入，虚拟变量⎩⎨⎧=农村家庭城镇家庭01ˆD ，所有参数均检验显著，则城镇家庭的消费函数为(A )。

A.xtt C 45.085.155ˆ+= B.x tt C 45.050.100ˆ+=C.xt tC 35.5550.100ˆ+= D.xttC 35.5595.100ˆ+=5.下列属于有限分布滞后模型的是(D)。

A.u y b y b x b y t t t t t a +++++=-- 22110B.u y b y b y b x b y tk t k t t t t a ++++++=--- 22110C.u x b x b y t t t t a ++++=- 110D.u x b x b x b y t k t k t t t a +++++=-- 1106.对于有限分布滞后模型u x b x b x b y tk t k t t t +++++=-- 110α中，如果其参数b i (i=1,2,…,k)可以近似地用一个关于滞后长度i(i=1,2,…,k)的多项式表示，则称此模型为（A ）。

A.有限多项式滞后模型B.无限多项式滞后模型C.库伊克变换模型D.自适应预期模型7. 哪种情况下，模型的OLS 估计量既不具备无偏性，也不具备一致性（D ）。

A.x t 为非随机变量B.x t 为非随机变量 ，与u t 不相关C.x t 为随机变量 ，但与u t 不相关D.x t 为随机变量 ，与u t 相关8.下列哪些形式是正确的（B 、E 、F 、 H ）。

A.X Y 10ββ+=B. μββ++=X Y 10C.μββ++=X Y 10ˆˆD.μββ++=X Y 10ˆˆˆE.X Y 10ˆˆˆββ+= F.X Y E 10)(ββ+= G. X Y 10ˆˆββ+= H.e X Y ++=10ˆˆββI.e X Y ++=10ˆˆˆββ J.X Y E 10ˆˆ)(ββ+=9.异方差性的检验方法有(A 、B )。

A.图示检验法B.戈里瑟检验C.回归检验法D.DW 检验 10.序列相关性的后果有(A 、B 、C)。

A.参数估计量非有效B.变量的显著性检验失去意义C.模型的预测失效四、简答题（每题8分，共40分） 1．时间序列数据和横截面数据有何不同？答：时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。

在运用时间序列数据作样本时，应注意以下问题：（1）所选择的样本区间内经济行为的一致性问题。

（2）样本数据在不同的样本点之间的可比性问题。

（3）样本观测值过于集中问题。

（4）模型随机干扰项的序列相关问题。

截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。

在运用截面数据作样本时，应注意以下问题：（1）样本与母体的一致性问题。

（2）模型随机干扰项的异方差问题。

2. 给定一元线性回归模型：tt t X Y μββ++=10 n t ,,2,1 =（1）叙述模型的基本假定；（2）写出参数0β和1β的最小二乘估计公式；（3）说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质；（4）写出随机扰动项方差的无偏估计公式。

答：（1）基本假定包括：① 解释变量X i 是确定性变量，不是随机变量，而且在重复抽样中取固定值。

② 随机干扰项 具有零均值，同方差及不序列相关性。

③ 随机干扰项与解释变量之间不相关。

④ 随机干扰项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。

⑤ 随着样本容量的无限增加，解释变量的X 的样本方差趋于一个有限常数。

⑥ 回归模型是正确设定的。

（2）()∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑--=--=∧∧222221)(iiiiii ii iii iiX X n X Y X Y n X Xn X Y X YX ββ或XY xy x iii 1012βββ∧∧∧-==∑∑（3）满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质是：①线性 ②无偏性 ③有效性（4）222-=∑∧n eiδ3. 简述序列相关性检验方法的共同思路？答：序列相关性检验方法的共同思路是：首先采用普通最小二乘估计模型，以求得随机干扰项的“近似估计量”，用i e ~表示，OLSi iiY Y e)(~∧-=然后通过分析这些“近似估计量”之间的相关性已达到判断随机干扰项是否具备有序列相关性的目的。

4. 利用月度数据资料，为了检验下面的假设，应引入多少个虚拟解释变量？① 一年里的12个月全部表现出季节模式；② 只有2月、6月、8月、10月、12月表现出季节模式。

答：一年里的12个月如果全部表现出季节模式，则需引入11个虚拟解释变量。

如果只有2月、6月、8月、10月、12月表现出季节模式，则需引入4个虚拟解释变量。

5. 随机误差项包含哪些影响因素？ 答：随机误差项包含如下一些误差项：（1）未知的影响因素。

（2）代表残缺数据。

（3）代表众多细小影响因素。

（4）代表数据观测误差。

（5）代表模型设定误差。

（6）变量的内在随机型。

五、计算及分析（共20分）设某商品的需求量Y （百件），消费者平均收入1X （百元），该商品价格2X （元）。

经Eviews 软件对观察的10个月份的数据用最小二乘法估计，结果如下：（被解释变量为Y ） VARIABLE COEFFICIENT STD.ERROR T-STAT 2-TAILSIG C 99.469295 13.472571 7.3830965 0.000 X1 2.5018954 0.7536147 （ ） X2 - 6.5807430 1.3759059 （ ） R-squared 0.949336 Mean of dependent var 80.00000 Adjusted R- squared （ ） S.D. of dependent var 19.57890 S.E of regression 4.997021 Sum of squared resid 174.7915 Durbin-Watson stat （ ） F – statistics （ ） 完成以下问题：（至少保留三位小数）1．写出需求量对消费者平均收入、商品价格的线性回归估计方程。

2．解释偏回归系数的统计含义和经济含义。

3．对该模型做经济意义检验。

4．估计调整的可决系数。

5．在95%的置信度下对方程整体显著性进行检验。

{F 0.05(2,7)=4.74} 6．在95%的置信度下检验偏回归系数(斜率)的显著性。

{t 0.025=(7)=2.365}7．检验随机误差项的一阶自相关性。

（()30021=-∑-t te e ，08.1=L d ，36.1=U d ）答：1.22110ˆˆˆˆX X Y βββ++==99.46929+2.5081951X -6.5807432X2． 见63．由于当2X 保持不变，1X 增加1个单位，Y 平均增加2.50单位；当1X 保持不变，2X 增加1个单位，Y 平均减少6.58单位。

所以当商品价格保持不变，消费者平均收入增加100元，商品需求平均增加250件；当消费者平均收入不变，商品价格升高1元，商品平均减少658件。

这与经济现实是相符合的。

4．()9394.0)9493.01(12101101111122=-⨯----=-⎪⎭⎫⎝⎛----=R k n n R 5．181.5012109348.0129348.01122=---=---=k n Rk RF 〉F 0.05(2,7)=4.74所以，拒绝假设:20=H ρ,接受备择假设0:21≠H ρ6．0:10=H β 0:11≠H β1ˆ11ˆβββS t -==7536.00501895.2- = 3.3199t>7,025.0t =2.365∴拒绝假设0:10=H β，接受备择假设0:11≠H β统计意义：在95%置信概率下，501895.2ˆ1＝β与01＝β之间的差异不是偶然的，501895.2ˆ1＝β不是由01＝β这样的总体所产生的。

经济意义：在95%置信概率下，消费者平均收入对该商品的需求量的影响是显著的。

:20=H β 0:21≠H β2ˆ22ˆβββS t -==3759.10580743.6-- = -4.7827t>7,025.0t =2.365∴拒绝假设0:20=H β，接受备择假设0:21≠H β统计意义：在95％置信概率下，5807.6ˆ2＝－β与02＝β之间的差异不是偶然的，5807.6ˆ2＝－β不是由所02＝β这样的总体产生的。