李子奈《计量经济学》(第4版)配套题库-绪论章节题库(圣才出品)
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第二部分章节题库
第1章绪论
一、选择题
1.下列各项中,属于截面数据的是()。
A.1990~2018年我国居民的收入
B.1990~2018我国的出口额
C.2018年第一季度15个重点调查的煤炭行业各种产品的产量
D.2018年第一季度15个重点调查的煤炭企业的产量
【答案】D
【解析】截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据,用截面数据作为计量经济学模型的样本数据,需要注意两个问题:①样本与母体的一致性问题。
截面数据很难用于一些总量模型的估计;②模型随机干扰项的异方差问题。
AB两项是时间序列数据;C项中煤炭行业是总量模型。
2.变量的变化率之比称为()。
A.乘数
B.倍数
C.弹性
D.比率
【答案】C
【解析】弹性是变量的变化率之比;乘数是变量的变化量之比,也称倍数。
3.在生产函数模型中,资本用当年价格计算固定资本原值,这是违反了数据的()原则。
A.一致性
B.准确性
C.可比性
D.完整性
【答案】C
【解析】样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面。
其中,可比性就是通常所说的数据口径问题。
由于货币是具有时间价值的,会受到通货膨胀率、利率等各方面的影响,所以资本用当年价格计算的固定资产原值,在不同年份间是不可比的。
4.计量经济学模型用于政策评价的方法主要有()。
A.工具-目标法、政策模拟、最优控制方法
B.工具-目标法、对比分析法、政策模拟
C.对比分析法、政策模拟、最优控制方法
D.工具-目标法、政策模拟、实证分析方法
【答案】A
【解析】计量经济学模型用于政策评价,主要有三种方法:一是工具-目标法,给定目标变量的预期值,即希望达到的目标,通过求解模型,可以得到政策变量值;二是政策模拟,
即将各种不同的政策代入模型,计算各自的目标值,然后比较其优劣,决定政策的取舍;三是最优控制方法,将计量经济学模型与最优化方法结合起来,选择使得目标最优的政策或政策组合。
二、简答题
已经估计出参数的模型为何还要进行检验?如何进行检验?
答:已经估计出参数的模型,它能否客观揭示所研究的经济现象中诸因素之间的关系,能否付诸应用,还要通过检验才能决定。
一般来讲,计量经济学模型必须通过四级检验:
(1)经济意义检验,主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性,其主要方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较,包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系,以判断其合理性;
(2)统计检验,目的在于检验模型的统计学性质,应用最广泛的统计检验准则有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验等;
(3)计量经济学检验,目的在于检验模型的计量经济学性质,最主要的检验准则有随机干扰项的序列相关性检验和异方差性检验,解释变量的多重共线性检验等;
(4)模型预测检验,主要检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度,确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围,即所谓的模型的超样本特性。
具体检验方法为:①利用扩大了的样本重新估计模型参数,将新的估计值与原来的估计值进行比较,并检验二者之间差距的显著性;②将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测,将该预测值与实际观测值进行比较,并检验二者之间差距的显著性。
三、分析题
1.
2
1
i i
i
Y X
ααμ
=
=+⋅+
∑,其中,Y为第二产业增加值,X i(i=1,2)是
工业、建筑业增加值,μ为随机干扰项。
答:该模型不合理。
因为作为解释变量的工业、建筑业的增加值均是第二产业增加值Y 的构成部分,且工业、建筑业的增加值之和等于第二产业增加值,即X1+X2=Y,因此这两个变量与Y之间的关系并非随机关系,也非因果关系。
2.消费模型Y=α0+α1X1+α2X2+μ,其中,Y为人均居民消费额,X1为人均国内生产总值,X2为前一期人均居民消费额,μ为随机干扰项。
答:该模型合理。
在模型中,解释变量X1与X2与被解释变量Y之间存在因果关系,对Y具有解释能力和影响能力。
3.X2=α0+α1X1+μ,X2为某市城镇居民人均可支配收入,X1为其人均消费性支出,μ为随机干扰项。
答:该模型不合理。
因为一般来说人均可支配收入影响人均消费性支出,而非相反,两者之间的正确的模型,解释变量应该为人均可支配收入,被解释变量应为人均消费性支出,即X1=α0+α1X2+μ。
4.假设让你进行一项研究,以确定较小的班级规模是否会提高四年级学生的成绩。
(1)如果你能指挥你想做的任何实验,你想做些什么?请具体说明。
(2)更现实地,假设你能搜集到某个市几千名四年级学生的观测数据。
你能得到它们
四年级班级规模和四年级末的标准化考试分数。
你为什么预计班级规模与考试成绩存在负相关关系?
(3)负相关关系一定意味着较小的班级规模会导致更好的成绩吗?请解释。
答:(1)假定能够随机的分配学生们去不同规模的班级,也就是说,在不考虑学生诸如能力和家庭背景等特征的前提下,每个学生被随机的分配到不同的班级。
因此可以通过比较和检验不同班级规模下学生的成绩来看班级规模(在伦理考量和资源约束条件下的主体)对学生的成绩是否有显著的差异。
(2)负相关关系意味着更大的班级规模与更差的考试成绩是有直接联系的,即班级规模越大,学生考试成绩越差。
通过数据可知,两者之间的负相关关系还有其他的原因。
例如,富裕家庭的孩子在学校可能更多的加入小班,而且他们的成绩优于平均水平。
另外一个可能性是:学校的原则是将成绩较好的学生分配到小班。
或者部分父母可能坚持让自己的孩子进入更小的班级,而同样这些父母也更多的参与子女的教育。
(3)鉴于潜在的其他混杂因素(如(2)所列举),负相关关系并不一定意味着较小的班级规模会导致更好的成绩。
控制混杂因素的方法是必要的,而这正是多重回归分析的主题。