《中级计量经济学》习题

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《计量经济学》练习题

一、单项选择题1、在对模型i

i

i

X Y 进行最小二乘法估计时,要求(

A 、

i Y 最小B 、

i e 最小

C 、

2

i e 最小D 、

2

i Y 最小

2、用普通最小二乘法求得的样本回归直线i i

X Y ??

?必然通过

A 、点(X ,Y )

B 、点(0,0)

C 、点(X ,0)

D 、点(0,Y )

3、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型为i i

X Y ln 75.000.2?ln ,这

表明人均收入每增加1%,人均消费支出将增加

)A 、2%B 、0.2%C 、0.75%

D 、7.5%

4、在同一时间,不同统计单位的相同统计指标组成的数据列,是

A 、时序数据

B 、时点数据

C 、时期数据

D 、截面数据

5、对于回归模型i

i

i X Y ,的普通最小二乘法估计量为

()

A 、2

)

()(?

X X Y X X B 、2

?

X XY C 、2

)

()

)((?

X X

Y Y X X D 、2

2

)

(

?

X X

n

Y

X XY n 6、根据判定系数

2

R 与F 统计量的关系可知,当

2

R =0时,有

()

A 、F=1

B 、F=-1

C 、F=0

D 、F=∞

7、在二元线性回归模型

i

i

i

i x x

y 22

110

中,

1表示()

A 、当2x 不变时,1x 变动一个单位

Y 的平均变动

B 、当1x 不变时,2x 变动一个单位Y 的平均变动

C 、当1x 和2x 都保持不变时,Y 的平均变动

D 、当1x 和2x 都变动一个单位时,Y 的平均变动

8、Goldfeld —Quandt 用于检验(

A 、序列相关

B 、异方差

C 、多重共线性

D 、随机解释变量

9、若有i

i i X Y ,i i

X .)var(2

,则?为

)A 、2

?

X

XY B 、X

Y ?

C 、Y ?

D 、X

?

10、存在异方差时,参数估计的主要方法是

A 、一阶差分法

B 、广义差分法

C 、普通最小二乘法

D 、加权最小二乘法

11、如果回归模型存在序列相关,则模型回归系数的最小二乘估计量是

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

12、已知模型的普通最小二乘估计残差的一阶自相关系数为

0.8,则

DW 统计量的近似值为

()

A 、0.8

B 、1.6

C 、0.2

D 、0.4

13、已知模型的DW

统计量值为 2.9,,21.1l d 55.1u d ,判断该模型的序列相关情况

A 、存在一阶正序列相关

B 、存在一阶负序列相关

C 、无序列相关

D 、不能确定

14、设个人消费函数i

i

i

X c c Y 10中,消费支出Y 不仅与收入X 有关,而且与消费者的性别、年

龄构成有关,年龄构成可分为青年、中年和老年三个层次,假设边际消费倾向不变,则考虑上述因素

的影响,该消费函数引入虚拟变量的个数为

A 、1个

B 、2个

C 、3个

D 、4个

15、设截距和斜率同时变动模型为i

i i

i

DX X D

Y )

(2

1

1

,如果统计检验表明

()成立,则上式为截距变动模型

A 、

0,

02

1

B 、

,

02

1

C 、

,

02

1

D 、

,

02

1

16、设消费函数为

u Y

C

1

,其中C 是消费水平,Y 是收入水平,

根据经济理论判断,应有(

A

0>0,

1<0 B

0<0,1<0 C

>0,

1>0 D

0<0,

1>0

17、下列样本模型中,哪一个模型通常是无效的

()

A 、(收入)消费)

i i I C 8.0500(B 、(价格)(收入)(商品需求)i

i d

i P I Q 6.08.010C 、(价格)(商品供给)i s

i P Q 75.020D 、产量)

(单位成本)(5.06

.1i i

X Y 18、下列非线性回归模型中,可转化为线性模型用普通最小二乘法求解的是

A 、i

i

i x y 1

B 、i

i

i x y 2

C 、i

i

i

x y ln D 、i

i

i

x y 二、计算分析题

1、利用某企业1995—2000年的单位成本

Y (元/件)与产量X (千件)的资料,求得

Y 关于X 的线性

回归方程X Y

2.25.21?,已知2

)(X X =10,Y 的实际值和估计值见下表:

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