计量经济学复习
一、单选题：
1．拉格朗日乘数检验法适用于检验( c )
A. 异方差性
B. 多重共线性
C. 序列相关
D. 设定误差 2．解释变量X 的回归系数为β，下列哪种情况表明变量X 是显着的( b ) A. t 统计量大于临界值 B. t 统计量的绝对值大于临界值 C. t 统计量小于临界值 D. t 统计量的绝对值小于临界值 3．回归分析中定义的(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 4．下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的(b )
A. C(消费)=500+(收入)
B. Q D (商品需求)=10+(收入)(价格)
C. Qs(商品供给)=(价格)
D. Y(产出量)=资本)(劳动) 5．判定系数R 2=，说明回归直线能解释被解释变量总离差的：( b ) A. 80% B. 64% C. 20% D. 75%
6．根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW=,在α=的显着性水 平下查得样本容量n=20，解释变量k=1个时，d L =,d U =，则可以判断：( d ) A.不存在一阶自相关B.存在正的一阶自相关C.存在负的一阶自相关 D.无法判断 7．普通最小二乘法确定一元线性回归模型Y i =i
i 10e X ??+β+β的参数
?β和
1
?β的准则是使
（ b ）
A ．∑e i 最小
B ．∑e i 2最小
C ．∑e i 最大
D ．∑e i 2最大
8．在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在( a )
A. 多重共线性
B. 异方差性
C. 序列相关
D. 高拟合优度 9．拟合优度检验是检验 (b )
A ．模型对总体回归线的拟合程度 B. 模型对样本观测值的拟合程度 C. 模型对回归参数的拟合程度 D. 模型对解释变量的观测值的拟合程度 10．根据样本资料已估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型是
t t t LnX LnY μ++=76.05.3，这表明人均收入每增加1％，人均消费支出将( d ) A.增加24％ B.增加76％ C.增加％ D.增加％
二、填空题：
1. 杜宾—沃森检验法可用于诊断序列相关性。
2．在给定的显着性水平之下，若DW统计量临界值的上、下限分别为d
U 和d
L
,则当
d U U 时，可认为随机误差项不存在一阶序列相关性。 3. 容易产生序列相关的数据为时间序列数据。 4. 在对多元线性回归模型进行检验时，发现各参数估计量的t检验值都很低，但模型 的判定系数R2却很高，这说明模型可能存在多重共线。 5. 同一时间点不同个体的数据集合是截面数据。 三、判断题： 1.相关系数r的取值范围为-1≤r≤1 。 ( y ) 2.多元回归模型中F检验的原假设为:偏回归系数不全为0。 ( y ) 3.根据判定系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时，有F=0 。 ( y ) 4.在给定的显着性水平之下，若DW统计量的下和上临界值分别为d L 和d U ,则当d L U 时，可认为随机误差项不存在一阶正自相关。 ( ) 5.如果一个非平稳时间序列经过K-1次差分后为平稳时间序列，则该序列为K阶单整 序列。 ( ) 四、简答题： 简述模型出现异方差性的后果。 答：（1）参数估计量非有效； （2）t检验和F检验失效； （3）模型预测失效。 五、应用分析题： 1. 某地区1993-2010年居民消费水平Y、人均GDP X 1、城乡居民平均可支配收入X 2 、 居民消费者价格指数X 3和城乡居民家庭平均恩格尔系数X 4 的相关数据进行分析，试根 据EVIEWS结果回答问题：（14分） 表8 OLS参数估计结果 Variable Coefficien t Std. Error t-Statistic Prob. C X1 X2 X3 X4 R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared. dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) (1)检验变量间是否存在多重共线（4分） 答：根据表8，R2为，拟合优度很高，但X3对应的Prob.值为，大于，t统计值很小，即X3对Y的影响不显着，可以认为模型存在多重共线。 （2）利用逐步回归法消除多重共线时，一般选择最优初始回归模型的依据是什么（4分） 答：拟合优度R2最大，该解释变量对被解释变量影响显着，且根据经济理论分析影响也是很大的。 （3）确定最优初始回归模型之后对于新加入的解释变量如何决定其去留（6分） 答：一、若新引进的解释变量使R2得到提高，而其他参数回归系数在统计上和经济理论上仍然合理，则可以作为解释变量予以保留；（2分） 二、若新引进的解释变量对R2改进不明显，对其他回归系数也没多大影响，则不必保留在回归模型中；（2分） 三、若新引进的解释变量不仅改变了R2，而且对其他回归系数的数值或符号有明显影响，则新引进的变量不能简单舍弃，而是应研究改善模型的形式。（2分） 2.表1给出了利用2010年我国31个地区就业人数(X)与地区生产总值(Y)数据进行回归分析的结果，根据结果回答以下问题：（14分） 表1 OLS估计结果 Variable Coefficin t Std. Error t-Statistic Prob. C X R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared. dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid+08Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 表2 White检验结果 White Heteroskedasticity Test: F-statistic Probability Obs*R-squared Probability Variable Coefficiet Std. Error t-Statistic Prob. C 8574576. X X^2 表3 White 检验结果 White Heteroskedasticity Test: F-statistic Probability Obs*R-squared Probability Variable Coefficiet Std. Error t-Statistic Prob. C LOG(X) (LOG(X))^2 （1）写出创建工作文件、建立数据文档、作X 与Y 关系的散点图及用最小二乘法估计 模型参数的命令。(4分) 答：创建工作文件：CREATE U 1 31 （1分） 建立数据文档：DATA Y X （1分） 关系的散点图：SCAT X Y （1分）最小二乘法估计模型参数：LS Y C X （1分） （2）根据表1结果写出地区生产总值与就业人数的一元回归模型。(2分) 答： 72 .8971.1..8316.0) 051.9()258.0(28.564.482===++=F W D R X Y t t t ，，μ （3）解释斜率参数的经济意义。(2分) 答：就业人数增加一个单位时地区生产总值增加个单位。 （4）判定系数R 2及RSS 各为多少(2分) 答：判定系数R 2=（1分） 残差平方和RSS=+08（1分） （5）表2为用White 检验进行异方差检验的结果，根据结果分析模型是否存在异方差。答：由于统计量nR 2=大于临界值，且对应的Prob.小于，X 和X 2的参数估计值显着不为零，所以在1%的显着水平下拒绝原假设，认为存在异方差。(2分) （6）表3为用对数变换法消除异方差后再进行White检验的结果，根据结果分析模型是否存在异方差。(2分) 答：由于统计量nR2=小于临界值，且对应的Prob.为大于，所以在10%的显着水平下接受原假设，认为不存在异方差。 3. 利用1994-2012年中国社会消费品零售总额Y、国内生产总值GDP、消费者价格指数CPI的相关数据进行分析，试根据EVIEWS结果回答问题：（14分） 表4 OLS参数估计结果 Variable Coefficien t Std. Error t-Statistic Prob. C GDP CPI R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared. dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 表5 滞后期为2阶时LM检验结果Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Probability Obs*R-squared Probability Variable Coefficien t Std. Error t-Statistic Prob. C GDP CPI RESID(-1) RESID(-2) 表6 滞后期为3阶时LM检验结果Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Probability Obs*R-squared Probability Variable Coefficien t Std. Error t-Statistic Prob. C GDP CPI RESID(-1) RESID(-2) RESID(-3) 表7 广义差分法估计结果 Variable Coefficien t Std. Error t-Statistic Prob. C GDP CPI AR(1) AR(2) R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid 4723360. Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) （1）根据表4写出中国社会消费品零售总额的计量经济模型。（2分） 答：t t t t CPI GDP Y μ+-+=95.11237.031.12258 (2) 根据表4检验各个参数的显着性和模型整体的显着性。（4分） 答：t 检验：GDP 和CPI 的系数为零的概率均小于显着水平，可以认为在显着水平下，国内生产总值GDP 和消费者价格指数CPI 分别对中国社会消费品零售总额影响是相当显着的。（2分） F 检验：由于F-statistic 为大于临界值，且概率值几乎为零，因此模型整体的显着性的显着性是很高的。（2分） （3）根据表4-表6采用杜宾-沃森和LM 检验诊断模型是否存在序列相关。（5分） 答：根据表4中L d DW <=<47.00,可以认为模型存在一阶正的序列相关；（2分） 根据表5：由于Obs*R-squared 的概率值小于，且RESID(-1)和RESID(-2)是显着的，可以认为模型存在二阶序列相关。根据表6：Obs*R-squared 的概率值小于，但RESID(-3)影响是不显着的。综合上述，可以认为模型存在二阶序列相关。（3分） （4）若模型存在序列相关，根据表7判断：采用广义差分法消除后模型是否已经消除了序列相关（3分） 答：根据表7：在显着水平为下，AR(1)和AR(2)都通过了显着性检验， U L d DW d <=<98644.1,说明模型已不存在序列相关性。 4.利用1980-2010年税收LNTAX 、国内生产总值LNGDP 、和财政支出LNEP 的数据进行 变量间的协整检验与建立误差修正模型进行分析。（14分） 表13 残差序列的ADF 检验 t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level 表14 JJ 检验的结果 Hypothesized Trace 5 Percent 1 Percent No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Critical Value None ** At most 1 * （1）表13 为以LNTAX 为被解释变量、LNGDP 和LNEP 为解释变量回归估计的残差序列ADF 检验结果，根据结果进行E-G 两步法协整检验。（5分） 答：残差序列ADF 检验结果来看，其ADF 值为小于显着水平下的临界值，是平稳序列，根据E-G 两步法可知，变量LNTAX 、LNGDP 和LNEP 三者之间存在长期稳定的均衡关系，即协整关系。 （2）根据表14 的JJ 检验结果进行协整检验。（5分） 答：迹统计值为大于显着水平下的临界值，拒绝原假设，认为至少存在一个协整方程；迹统计值为小于显着水平下的临界值，接受原假设，接受至多存在一个协整方程的假设。综合上述，认为三序列之间存在一个协整方程。 （3）若误差修正模型为：111178.0ln 417.0ln 692.0ln --?+?=?t t t t e EP GDP TAX ，请解释误差修正项的系数的含义。（4分） 答：表示当短期波动偏离长期均衡时，误差修正项将以的力度做反向调整，将非均衡状态回复到均衡状态。 5.利用1980-2014年我国GDP 的时间序列数据进行ADF 平稳性检验，结果如下： （14分） 表9 原序列的ADF 检验（基于模型3） t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level 表10 原序列的ADF 检验（基于模型2） t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level 表11 原序列的ADF 检验（基于模型1） t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level 表12 一阶差分序列的ADF 检验（基于模型1） t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level （1）根据表9—12的检验结果对时间序列进行平稳性检验；（9分） 答：表9—11可看出原序列中，三个扩展模型的ADF值均大于三个显着水平下的临界值故都不平稳，所以原序列是不平稳时间序列；表12中，一阶差分序列的ADF值小于显着水平下的临界值，可以认为一阶差分序列不存在单位根，是平稳序列。 （2）对时间序列进行单整性分析。（5分） 答：由于原序列是不平稳时间序列，而一阶差分序列不存在单位根，是平稳序列，所以时间序列为一阶单整序列。 计量经济学软件包Eviews 使用说明 一、启动软件包 假定用户有Windows95/98的操作经验，我们通过一个实际问题的处理过程，使用户对EViews 的应用有一些感性认识，达到速成的目的。 1、Eviews 的启动步骤： 进入Windows /双击Eviews 快捷方式，进入EViews 窗口；或点击开始 /程序/Econometric Views/ Eviews ，进入EViews 窗口。 ２、EViews 窗口介绍 标题栏：窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）和关闭，点击这三个按钮可以控制窗口的大小或关闭窗口。 菜单栏：标题栏下是主菜单栏。主菜单栏上共有7个选项： File ，Edit ，Objects ，View ，Procs ，Quick ，Options ，Window ，Help 。用鼠标点击可打开下拉式菜单（或再下一级菜单，如果有的话），点击某个选项电脑就执行对应的操作响应（File ，Edit 的编辑功能与Word, Excel 中的相应功能相似）。 命令窗口：主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端一竖线是提示符，允许用户在提示符后通过键盘输入EViews （TSP 风格）命令。如果熟悉MacroTSP （DOS ）版的命令可以直接在此键入，如同DOS 版一样地使用EViews 。按F1键（或移动箭头），键入的历史命令将重新显示出来，供用户选用。 命令窗口 信息栏 路径 主显示窗口 （图一） 主显示窗口：命令窗口之下是Eviews的主显示窗口，以后操作产生的窗口（称为子窗口）均在此范围之内，不能移出主窗口之外。 状态栏：主窗口之下是状态栏，左端显示信息，中部显示当前路径，右下端显示当前状态，例如有无工作文件等。 Eviews有四种工作方式：（1）鼠标图形导向方式；（2）简单命令方式；（3）命令参数方式[(1)与（2）相结合)] ；（4）程序（采用EViews命令编制程序）运行方式。用户可以选择自己喜欢的方式进行操作。 二、创建工作文件 工作文件是用户与EViews对话期间保存在RAM之中的信息，包括对话期间输入和建立的全部命名对象，所以必须首先建立或打开一个工作文件用户才能与Eviews对话。工作文件好比你工作时的桌面一样，放置了许多进行处理的东西（对象），像结束工作时需要清理桌面一样，允许将工作文件保存到磁盘上。如果不对工作文件进行保存，工作文件中的任何东西，关闭机器时将被丢失。 进入EViews后的第一件工作应从创建新的或调入原有的工作文件开始。只有新建或调入原有工作文件， EViews才允许用户输入开始进行数据处理。 建立工作文件的方法：点击File/New/Workfile。选择数据类型和起止日期，并在出现的对话框中提供必要的信息：适当的时间频率（年、季度、月度、周、日）；确定起止日期或最大处理个数（开始日期是项目中计划的最早的日期；结束日期是项目计划的最晚日期，非时间序列提供最大观察个数，以后还可以对这些设置进行更改）。 下面我们通过研究我国城镇居民消费与可支配收入的关系来学习Eviews的应用。数据如下： 表一 下面的图片说明了具体操作过程。 1、打开新建对象类型对话框，选择工作文件Workfile，见图二。 《计量经济学》课程期末考试题（二） 一、单项选择题（每小题1分，共20分） 1、计量经济研究中的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是【 】 A 、总量数据 B 、 横截面数据 C 、平均数据 D 、 相对数据 2、计量经济学分析的基本步骤是【 】 A 、 设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型 B 、设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C 、个体设计→总体设计→估计模型→应用模型 D 、确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 3、在模型的经济意义检验中，不包括检验下面的哪一项【 】 A 、 参数估计量的符号 B 、参数估计量的大小 C 、 参数估计量的相互关系 D 、参数估计量的显著性 4、计量经济学模型用于政策评价时，不包括下面的那种方法【 】 A 、工具变量法 B 、 工具—目标法C 、政策模拟 D 、 最优控制方法 5、在总体回归直线E x y 10)?(ββ+=中，1β表示【 】 A 、 当x 增加一个单位时，y 增加1β个单位 B 、当x 增加一个单位时，y 平均增加1β个单位 C 、当y 增加一个单位时，x 增加1β个单位 D 、当y 增加一个单位时，x 平均增加1β个单位 6、用普通最小二乘法估计经典线性模型t t t u x y ++=10ββ，则样本回归线通过点【 】 A 、 (x ，y ) B 、 (x ，y ?) C 、(x ，y ?) D 、 (x ，y) 7、对于i ki k i i i e x x x y +++++=ββββ????22110Λ，统计量∑∑----)1/()?(/)?(2 2k n y y k y y i i i 服 计算分析题（共3小题，每题15分，共计45分） 1、下表给出了一含有3个实解释变量的模型的回归结果： 方差来源 平方和（SS ） 自由度（d.f.） 来自回归65965 — 来自残差— — 总离差(TSS) 66056 43 （1）求样本容量n 、RSS 、ESS 的自由度、RSS 的自由度 （2）求可决系数)37.0(-和调整的可决系数2 R （3）在5%的显著性水平下检验1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响的显著性 （已知0.05(3,40) 2.84F =） （4）根据以上信息能否确定1X 、2X 和3X 各自对Y 的贡献？为什么？ 1、 （1）样本容量n=43+1=44 （1分） RSS=TSS-ESS=66056-65965=91 （1分） ESS 的自由度为: 3 （1分） RSS 的自由度为: d.f.=44-3-1=40 （1分） （2）R 2=ESS/TSS=65965/66056=0.9986 （1分） 2R =1-(1- R 2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.0014?43/40=0.9985 （2分） （3）H 0：1230βββ=== （1分） F=/65965/39665.2/(1)91/40 ESS k RSS n k ==-- （2分） F >0.05(3,40) 2.84F = 拒绝原假设 （2分） 所以，1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响显著 （1分） （4）不能。 （1分） 因为仅通过上述信息，可初步判断X 1，X 2，X 3联合起来 对Y 有线性影响，三者的变化解释了Y 变化的约99.9%。但由于 无法知道回归X 1，X 2，X 3前参数的具体估计值，因此还无法 判断它们各自对Y 的影响有多大。 2、以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业模型 i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110ln ln ln 回归方程如下： i i i i X X X Y 321ln 62.0ln 25.0ln 51.089.3?+-+-= （-0.56）(2.3) (-1.7) (5.8) 2 0.996R = 147.3=DW 式中，Y 为总就业量；X 1为总收入；X 2为平均月工资率；X 3为地方政府的 读书破万卷下笔如有神 山东轻工业学院08/09学年第二学期《计量经济学》期末考试试卷 （B卷）（本试卷共7 页） 适用班级：经管学院07级所有学生 20 分）共（本题共一、单项选择题10 小题，每小题2 分， 得分请将其代码填写在每小题列出的四个备选项中只有一个 1. 在多元回归中，调整后的判定系数与判定系数的关系有（） A． < B． > C． D．关系不能确定 2R＝1时有（）根据判定系数2. 与F统计量的关系可知，当 A．F＝－1 B．F＝0 C．F＝1 D． F＝∞ 3.DW检验法适用于检验（） A．异方差性 B．序列相关 C．多重共线性 D．设定误差 2=0.98，X1的t值＝如果一个二元回归模型的 4. OLS结果为R0.00001,X2的t 值＝0.0000008，则可能存在（）问题。 A. 异方差 B. 自相关 C. 多重共线 D. 随机解释变量 读书破万卷下笔如有神 5. 在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明模型中存在（） A．异方差性 B．序列相关 C．多重共线性 D．拟合优度低 6.容易产生自相关的数据是（） A．横截面数据 B．时间序列数据 C．年度数据 D．混合数据 ????中，模型：检验7. 线性回归??????x?ux?x?y i20ik1i12kii?时，所用的统计量为：（）),2,(,?0?k?,1H:0? i ?i0????????ii1k?1?t?nt??ttn?k．． B A ?????? ??VV ????ii1??n?tFnk?1,?k?1ktF?．． D C?????? ii22???? ??VV ii2????，8. 对于线性回归模型：检验随机误差项是否u?xxy????????x tkt221ttt0k1存在自相关的统计 量是：（） ???2ee?d61?tti2t?1t??d B． A．??1r nn2? ??n1nn???2e t1?t??2n?r i?t．． D C?t?? ?V2r1?i9. 若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（） 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 d和d,在给定显著水平下，若DW统计量的下和上临界值分别为则当10. ul d DW d 时，可认为随机误差项（）ul 名词解释 1、 因果效应：在理想化随机对照实验中得到的，某一给定的行为或处理对结果的影响 2、 实验数据：来源于为评价某种处理（某项政策）抑或某种因果效应而设计的实验 3、 观测数据：通过观察实验之外的实际行为而获得的数据 4、 截面数据：对不同个体如工人、消费者、公司或政府机关等在某一特定时间段内收集到的数据 5、 时间序列数据：对同一个体（个人、公司、国家等）在多个时期内收集到的数据 6、 面板数据：即纵向数据，是多个个体分别在两个或多个时期内观测到的数据 7、 离散型随机变量：一些随机变量是离散的 连续型随机变量：一些随机变量是连续的 8、 期望值：随机变量经过多次重复实验出现的长期平均值，记作E （Y ） 9、 期望：Y 的长期平均值，记作μY 10、方差：是Y 距离其均值的偏差平方的期望值，记作var （Y ） 11、标准差：方差的平方根来表示偏差程度，记作σY 12、独立性：两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息 13、标准正态分布：指那些均值102==σμ、方差的正态分布，记作N （0，1） 14、简单随机抽样：n 个对象从总体中抽取，且总体中的每一个个体都有相等的可能性被选入样本 15、独立分布：两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息，那么这两个变量X 和Y 独立分布 16、偏差：设Y Y E Y Y μμμμ-??）（为的一个估计量，则偏差是； 一致性：当样本容量增大时，Y μ ?落入真实值Y μ的微小领域区间内的概率接近于1，即Y Y μμ与?是一致的 有效性：如果Y μ ?的方差比Y μ~更小，那么可以说Y Y μμ~?比更有效 17、最小二乘估计量：21)(m i n i -Y ∑ =最小化误差m -i Y 平方和的估计量m 18、P 值：即显著性概率，指原假设为真的情况下，抽取到的统计量与原假设之间的差异程度至少等于样本计算值与 原假设之间差异程度的概率 19、第一类错误：拒绝了实际上为真的原假设 20、一元线性回归模型：i i 10i μββ+X +=Y ；1β代表1X 变化一个单位所导致Y 的变化量 21、普通最小二乘（OLS ）估：选择使得估计的回归线与观测数据尽可能接近的回归系数，其中近似程度用给定X 时预 测Y 的误差的平方和来度量 22、回归2R ：可以由i X 解释（或预测）的i Y 样本方差的比例，即TSS SSR TSS ESS R -==12 23、最小二乘假设：①给定i X 时误差项i μ的条件均值为零：0)(i i =X μE ； ②从联合总体中抽取的， ，，，），，（n ...21i i i =Y X 满足独立同分布； ③大异常值不存在：即i i Y X 和具有非零有限的四阶距 24、1β置信区间：以95%的概率包含1β真值的区间，即在所有可能随机抽取的样本中有95%包含了1β的真值 25、同方差：若对于任意i=1，2，...，n ，给定） （条件分布的方差时χμμ=X X i i i i var 为常数且不依赖于χ，则 称误差项i μ是同方差 计量经济学题库 、单项选择题(每小题1分) 1?计量经济学是下列哪门学科的分支学科(C)O A.统计学 B.数学 C.经济学 D.数理统计学 2?计量经济学成为一门独立学科的标志是(B)。 A. 1930年世界计量经济学会成立 B. 1933年《计量经济学》会刊出版 C. 1969年诺贝尔经济学奖设立 D. 1926年计量经济学(EConOIniCS) —词构造出来 3.外生变量和滞后变量统称为(D)O A.控制变量B?解释变量 C.被解释变量 D.前定变量 4.横截面数据是指(A)O 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 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(C)O A.时期数据 B.混合数据 C.时间序列数据 D.横截面数据 6.在计量经济模型中，由模型系统部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是(B )o A.生变量 B.外生变量 C.滞后变量 D.前定变量 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(A )o A.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 &经济计量模型的被解释变量一定是(C )o A.控制变量 B.政策变量 C.生变量 D.外生变量 9.下面属于横截面数据的是(D )o A.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B.1991-2003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( A )0 A.设定理论模型一收集样本资料一估计模型参数一检验模型 B.设定模型一估计参数一检验模型一应用模型 C：个体设计f总体估计f估计模型f应用模型D.确定模型导向一确定变量及方程式一估计模型一应用模型 11.将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 12.( B )是具有一定概率分布的随机变量， A.外生变量 B.生变量 13.同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为( A.横截面数据 B.时间序列数据据 14?计量经济模型的基本应用领域有( A.结构分析、经济预测、政策评价 C.消费需求分析、生产技术分析、 15.变量之间的关系可以分为两大类， A.函数关系与相关关系 C.正相关关系和负相关关系 D )0 C.政策变量 它的数值由模型本身决定。 C.前定变量 B )0 C.修匀数据 A )0 B.弹性分析、D.季度分析、它们是(A 乘数分析、政策模拟年度分析、中长期分析 )o B.线性相关关系和非线性相关关系D.简单相关关系和复杂相关关系 D ?滞后变量D.滞后变量D.原始数 计量经济学分析计算题（每小题10分） 1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据， X:年均汇率（日元/美元） Y:汽车出口数量（万辆） 问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。 （2）计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3＝ ，Y 554.2＝，2 X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑（－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采用直线回归方程拟和出的模型为 ?81.72 3.65Y X =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99 解释参数的经济意义。 2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 （45.2） （1.53） n=30 R 2=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i ?Y 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义 是什么。 3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值 （13.1）（18.7） n=19 R 2=0.81 其中，C ：消费（元） Y ：收入（元） 已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。 问：（1）利用t 值检验参数β的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。 4．已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑ （－）＝， 求判定系数和相关系数。 5．有如下表数据 日本物价上涨率与失业率的关系 （1）设横轴是U ，纵轴是P ，画出散点图。根据图形判断，物价上涨率与失业率之间是什么样的关系？拟合什么样的模型比较合适？ （2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型： 模型一：1 6.3219.14 P U =-+ 模型二：8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。 7．根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据：XY 146.5＝ ，X 12.6＝，Y 11.3＝，2X 164.2＝，2Y ＝134.6，试估计Y 对X 的回归直线。 8．下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的，请回答以下问题： 当初一个舍友来自西部地区，从没学过计量（OLS都没学过）。但毕业论文老板要求用数据说话，发愁。我于心不忍，告诉她：我每天晚上自习回来，睡觉前花10分钟给你讲解一下STATA的操作和出来的各项结果意义。第一天，我讲了OLS。画了一张散点图和一根直线，用了1分钟就让她完全理解了OLS的精髓，这是用来干啥的。后面9分钟讲解了STATA的操作和OLS的各种变种。结果只一个星期，讲完五种方法（下面会介绍），她信心大增。后来一下子发了好几篇CSSCI，计量做的天花乱坠，让人误以为是一个大师。毕业论文也顺利通过。她说我的方法是当今世界上最快的计量速成法。她说，以后有时间要好好看看计量书，打打基础。我推荐她读伍德里奇的那本现代观点。但她论文发表了好多篇，至今还没看那本书。问其原因：“看了一下OLS，跟你讲的没啥区别，就是多了些推导。那些推导看不看都不影响我用软件。现在没空看，先发论文再说。” 我笑其太浮躁。但后来想想，这种学习方法不一定适合所有人，但或许适合一部分人群。因此有必要写出来让这部分人群都有所收获，不会因为发不了CSSCI而担忧，不会因为毕业论文不会做计量而担忧。因此有了本文。你是不是属于这样的人群？请看下面： 本文的目标人群： 1、不懂计量的人； 2、想学计量却苦于缺乏时间的人； 3、想学计量却看不懂、推导不了那些恐怖矩阵的人，也就是不想看 推导过程，也想发论文的人。 4、不想看计量书，却想写计量论文，发几篇CSSCI，尽快毕业的人。 5、所有想速成的人。 但是目标人群一定要能看懂STATA软件操作手册的人（或者其他软件操作手册）。如果你不认得手册上的字，不要来告诉我。我也不认得。如果你能找到一个懂STATA、EVIEWS的人给你讲解一下，那么你看不懂手册也无所谓。 本文的目标：不看计量推导、不看计量书籍就能发计量论文，而且是大规模批量生产计量论文，甚至是发经济研究和管理世界。 目标能否实现：取决于你能否掌握本黑客教程的内容，能否阅读软件手册。 申明：不是教你如何抄袭作弊，而是教你写计量论文的方法和捷径。目录 一、计量论文的两大要点是什么？ 二、如何判断计量论文的水平高低？ 三、做计量的“大杀器”有哪些？ 四、瞎倒腾计量的秘诀 五、大规模发CSSCI的建议 一、计量论文的两大要点是什么？ 计量经济学期末考试及答案3 《计量经济学》课程期末考试试卷（三） 一、 单项选择题（每小题1分，共20分） 1、计量经济学的理论模型设计工作，不包括下面【 】方面。 A 、选择变量 B 、确定变量之间的数学表达式 C 、收集数据 D 、确定待估计参数理论预期值 2、计量经济学模型成功的三要素不包括【 】。 A 、理论 B 、应用 C 、数据 D 、方法 3、相关关系是指变量间的【 】关系。 A 、逻辑依存 B 、因果 C 、函数依存 D 、随机数学 4、截面数据是指同一时间条件下【 】组成的数据。 A 、不同统计单位相同统计指标 B 、相同统计单位相同统计指标 C 、相同统计单位不同统计指标 D 、不同统计单位不同统计指标 5、参数β的估计量β?被称为“最有效估计”是指ββ=)?(E 且【 】。 A 、0)?(=β Var B 、=)?(βVar 最小 C 、0)?(2=-ββ D 、ββ-?最小 6、可决系数2R 的取值范围是【 】。 A 、2R ≤－1 B 、2R ≥1 C 、0≤2R ≤1 D 、－1≤2R ≤1 7、下列关于模型参数估计的说法中正确的是【 】。 A 、一致性是指：样本量趋于无穷时，估计量收敛到参数真值。 B 、方差最小的估计量一定最好。 C 、对于无偏估计而言，均方误差最小与方差最小等价。 D 、对任意线性回归模型而言，最小二乘估计与最大似然估计等价。 8、下列模型不可化为线性回归模型的是【 】。 A 、i i i AX Y μα += B 、i i i LnX Y μββ++=10 C 、i i i X LnY μββ++=10 D 、i i i LnX LnY μββ++=`0 一篇转帖的文章，作者真的很强大！ 本文的缘起： 当初一个舍友来自西部地区，从没学过计量（OLS都没学过）。但毕业论文老板要求用数据说话，发愁。我于心不忍，告诉她：我每天晚上自习回来，睡觉前花10分钟给你讲解一下STATA的操作和出来的各项结果意义。第一天，我讲了OLS。画了一张散点图和一根直线，用了1分钟就让她完全理解了OLS的精髓，这是用来干啥的。后面9分钟讲解了STATA的操作和OLS的各种变种。结果只一个星期，讲完五种方法（下面会介绍），她信心大增。后来一下子发了好几篇CSSCI，计量做的天花乱坠，让人误以为是一个大师。毕业论文也顺利通过。她说我的方法是当今世界上最快的计量速成法。她说，以后有时间要好好看看计量书，打打基础。我推荐她读伍德里奇的那本现代观点。但她论文发表了好多篇，至今还没看那本书。问其原因：“看了一下OLS，跟你讲的没啥区别，就是多了些推导。那些推导看不看都不影响我用软件。现在没空看，先发论文再说。” 我笑其太浮躁。但后来想想，这种学习方法不一定适合所有人，但或许适合一部分人群。因此有必要写出来让这部分人群都有所收获，不会因为发不了CSSCI而担忧，不会因为毕业论文不会做计量而担忧。因此有了本文。你是不是属于这样的人群？请看下面： 本文的目标人群： 1、不懂计量的人； 2、想学计量却苦于缺乏时间的人； 3、想学计量却看不懂、推导不了那些恐怖矩阵的人，也就是不想看推导过程，也想发论文的人。 4、不想看计量书，却想写计量论文，发几篇CSSCI，尽快毕业的人。 5、所有想速成的人。 但是目标人群一定要能看懂STATA软件操作手册的人（或者其他软件操作手册）。如果你不认得手册上的字，不要来告诉我。我也不认得。如果你能找到一个懂STATA、EVIEWS的人给你讲解一下，那么你看不懂手册也无所谓。 本文的目标：不看计量推导、不看计量书籍就能发计量论文，而且是大规模批量生产计量论文，甚至是发经济研究和管理世界。 目标能否实现：取决于你能否掌握本黑客教程的内容，能否阅读软件手册。 申明：不是教你如何抄袭作弊，而是教你写计量论文的方法和捷径。 ?第一题判断题10×2=20分（从以下题目中任选10题，判断对错；如果2 ? P66 1，OLS法是使残差平方和最小化的估计方法。 对 2，计算OLS估计值无需古典线性回归模型的基本假定。 对 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。 错只要满足（1）——（4），OLS估计量就是BLUE 4，最小二乘斜率系数的假设检验所依据的是t分布，要求??的抽样分布是正态分布。 对 5,R =TSS/ESS 错R =ESS/TSS 6，若回归模型中无截距项，则Σet=0未必成立。 对 7，若原假设未被拒绝，则它为真。 错只能说不能拒绝原假设 8，在双变量回归模型中，б 的值越大，斜率系数的方差越大。 错Var(??)=б /Σxt 只有当Σxt 恒定，上述说法才正确。 P149 1，尽管存在严重多重共线性，普通最小二乘法估计量仍然是最佳线性 无偏估计量。 对 2，如果分析的目的仅仅是为了预测，则多重共线性并无妨碍。 对 3，如果解释变量两两之间的相关系数都低，则一定不存在多重共线性。 错即使解释变量两两之间的相关系数都低，也不能排除存在多重共线性 的可能性 4，如果存在异方差性，通常用的t检验和F检验是无效的。 对 5，当存在自相关时，OLS估计量既不是无偏的，也不是有效的。 注意： 本书中无偏性不成立仅两种情况： 1，模型中忽略了有关的解释变量。 2，随机解释变量与扰动项同期无关。 错在扰动项自相关的情况下OLS估计量仍为无偏估计量，但不再具有最 小方差的性质，即不是BLUE 6，消除一阶自相关的一阶差分变换法假定自相关系数必须等于1。 对 7，模型中包含无关的解释变量，参数估计会有偏，并且会增大估计量的 方差，即增大误差。 错模型中包含无关的解释变量，参数估计仍无偏，但会增大估计量的方 差，即增大误差 8，多元回归中，如果全部“斜率”系数各自t检验都不显著，则R 值也高 不了。 计量经济学：部分计算题解法汇总 1、求判别系数——R^2 已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ （－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝， 2、置信区间 有10户家庭的收入（X ，元）和消费（Y ，百元）数据如下表： 10户家庭的收入（X ）与消费（Y ）的资料 X 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 Y 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10 若建立的消费Y 对收入X 的回归直线的Eviews 输出结果如下： Dependent Variable: Y Adjusted R-squared F-statistic Durbin-Watson （1（2）在95%的置信度下检验参数的显著性。（0.025(10) 2.2281t =，0.05(10) 1.8125t =，0.025(8) 2.3060t =，0.05(8) 1.8595t =） （3）在90%的置信度下，预测当X ＝45（百元）时，消费（Y ）的置信区间。（其中29.3x =，2()992.1x x - =∑） 答：（1）回归模型的R 2 ＝，表明在消费Y 的总变差中，由回归直线解释的部分占到90％以上，回归直线的代表性及解释能力较好。（2分） 家庭收入对消费有显著影响。（2分）对于截距项， 检验。（2分） （3）Y f =+×45＝（2分） 90%置信区间为（，+），即（，）。（2分） 注意：a 水平下的t 统计量的的重要性水平，由于是双边检验，应当减半 3、求SSE 、SST 、R^2等 已知相关系数r ＝，估计标准误差?8σ＝，样本容量n=62。 求：（1）剩余变差；（2）决定系数；（3）总变差。 （2）2220.60.36R r ===（2分） 4、联系相关系数与方差（标准差），注意是n-1 在相关和回归分析中，已知下列资料： 222X Y i 1610n=20r=0.9(Y -Y)=2000σσ∑＝，＝，，，。 （1）计算Y 对X 的回归直线的斜率系数。（2）计算回归变差和剩余变差。（3） （2）R 2=r 2==， 总变差：TSS ＝RSS/(1-R 2)=2000/=（2分） E7.2 E7.3 E7.4 -------------------------------------------- (1) (2) ahe ahe -------------------------------------------- age 0.605*** 0.585*** (15.02) (16.02) female -3.664*** (-17.65) bachelor 8.083*** (38.00) _cons 1.082 -0.636 (0.93) (-0.59) （表2）Robust ci in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 -------------------------------------------- N 7711 7711 -------------------------------------------- t statistics in parentheses * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01 (表1) （1） 建立ahe 对age 的回归。截距估计值是1.082，斜率估计值是0.605。 （2） ①建立ahe 对age ，female 和bachelor 的回归。Age 对收入的效应的估计值是0.585。 ② age 回归系数的95%置信区间： (0.514，0.657) （3） 设H 0:βa,（2）-βa,（1）=0 H1:βa,（2）-βa （1）≠0 由表3，得SE ，SE(βa,（2）-βa,（1）)=√（0.0403）2+(0.0365)2=0.054 t=（0.605-0.585）/0.054=0.37<1.96 所以不拒绝原假设，即在5%显著水平下age 对ahe 的效应估计没有显著差异，所以（1）中的回归没有遭遇遗漏变量偏差。 （4） B ob’s predicted ahe=0.585×26-3.664×0+8.083×0-0.636=＄14.574 Alexis ’s predicted ahe=0.585×30-3.664×1+8.083×1-0.636=＄21.333 VARIABLES ahe age 0.585*** (0.514 - 0.657) female -3.664*** (-4.071 - -3.257) bachelor 8.083*** (7.666 - 8.500) Constant -0.636 (-2.759 - 1.487) Observations 7,711 R-squared 0.200 计量经济学软件包Ev 计量经济学软件包Eviews使用说明 一、启动软件包 假定用户有Windows95/98的操作经验，我们通过一个实际问题的处理过程，使用户对EViews的应用有一些感性认识，达到速成的目的。1、Eviews的启动步骤： 进入Windows /双击Eviews快捷方式，进入EViews窗口；或点击开始/程序/Econometric Views/ Eviews，进入EViews窗口。 ２、EViews窗口介绍 （图一） 标题栏：窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）和关闭，点击这三个按钮可以控制窗口的大小或关闭窗口。 菜单栏：标题栏下是主菜单栏。主菜单栏上共有7个选项： File，Edit，Objects，View，Procs，Quick，Options，Window，Help。用鼠标点击可打开下拉式菜单（或再下一级菜单，如果有的话），点击某个选项电脑就执行对应的操作响应（File，Edit的编辑功能与Word, Excel中的相应功能相似）。 命令窗口：主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端一竖线是提示符，允许用户在提示符后通过键盘输入EViews（TSP风格）命令。如果熟悉MacroTSP（DOS）版的命令可以直接在此键入，如同DOS版一样地使用EViews。按F1键（或移动箭头），键入的历史命令将重新显示出来，供用户选用。 主显示窗口：命令窗口之下是Eviews的主显示窗口，以后操作产生的窗口（称为子窗口）均在此范围之内，不能移出主窗口之外。 状态栏：主窗口之下是状态栏，左端显示信息，中部显示当前路径，右下端显示当前状态，例如有无工作文件等。 Eviews有四种工作方式：（1）鼠标图形导向方式；（2）简单命令方式；（3）命令参数方式[(1)与（2）相结合)] ；（4）程序（采用EViews 命令编制程序）运行方式。用户可以选择自己喜欢的方式进行操作。二、创建工作文件 工作文件是用户与EViews对话期间保存在RAM之中的信息，包括对话期间输入和建立的全部命名对象，所以必须首先建立或打开一个工作文件用户才能与Eviews对话。工作文件好比你工作时的桌面一样，放置了许多进行处理的东西（对象），像结束工作时需要清理桌面一样，允 计量经济学期末试卷（2004年6月，满分70分） 一（24分）将中国城镇居民按照人均年收入分成组，以2003年的组平均数为样本观测值，建立中国城镇居民消费函数模型，以人均年消费额为被解释变量，经过理论分析和经验检验，选择人均年收入和人均储蓄余额作为解释变量，解释变量和被解释变量之间的关系为直接线性关系。模型形式为： ⑴分别写出该问题的总体回归函数、总体回归模型、样本回归函数和样本回归模型； ⑵分别写出随机误差项具有同方差且无序列相关、具有异方差但无序列相关、具有异方差且具有一阶序列相关时的方差—协方差矩阵； ⑶当模型满足基本假设时，写出关于普通最小二乘法参数估计量的正规方程组； ⑷直观判断该模型是否具有异方差性？为什么？ ⑸如果该模型存在异方差性，写出加权最小二乘法参数估计量的矩阵表达式，并指出在实际估计时权矩阵是如何选择的； ⑹指出“偏回归系数” 的实际含义，并指出解释变量满足什么条件时可以用一元回归模型得到相同的的估计结果？ ⑺如果仅以入均收入200元及以上的收入组为样本，用OLS和ML分别估计模型，参数估计量是否等价？为什么？ ⑻如果模型中未包括显著的解释变量，可能导致模型违背哪些基本假设？ 二（8分）简要回答下列问题： ⑴C-D生产函数模型和CES生产函数模型关于要素替代弹性和技术进步的假设分别是什么？ ⑵建立城镇居民食品类需求函数模型如下： 其中V为人均购买食品支出额、Y为人均收入、为食品类价格、为其它商品类价格。指出各个参数估计量的经济意义和数值范围。 三（8分）某联立方程计量经济学模型有3个方程、3个内生变量、3个外生变量和样本观测值始终为1的虚变量C，样本容量为n。其中第二个方程为 ⑴能否采用OLS方法估计该结构方程？为什么？ ⑵如果采用工具变量方法估计该方程，如何选择的工具变量？（指出两种选择） 四（16分）中国的银行系统正遭受着坏帐的困扰，有估计认为全部坏帐足以让整个银行系统崩溃。毫无疑问坏帐是资源配置被扭曲的一个例子，换句话说如果没有坏帐，中国的GDP增长率也许会更高。为检验这一理论，假设你已经收集了中国银行系统坏帐累计总额的时序数据，以及其它一些总量数据如GDP，人口和总投资。 ⑴写出一个能够描述该问题的计量经济学模型，并解释。 ⑵写出检验下述命题的原假设：“坏帐对当期GDP增长率无影响”。 ⑶为1中你的模型提供合适的计量经济学估计方法，详细说明。 ⑷要让3中你的估计量满足一致性，必须满足什么条件？ 五（14分）假设你想研究国企和外企生产率的差别，为此你建立了如下的模型： 1、某农产品试验产量Y （公斤/亩）和施肥量X （公斤/亩）7块地的数据资料汇总如下： ∑=255i X ∑=3050i Y ∑=71.12172i x ∑=429.83712i y ∑=857.3122i i y x 后来发现遗漏的第八块地的数据：208=X ，4008=Y 。 要求汇总全部8块地数据后进行以下各项计算，并对计算结果的经济意义和统计意义做简要的解释。 （1）该农产品试验产量对施肥量X （公斤/亩）回归模型Y a bX u =++进行估计； （2）对回归系数（斜率）进行统计假设检验，信度为； （3）估计可决系数并进行统计假设检验，信度为。 解：首先汇总全部8块地数据： 871 81 X X X i i i i +=∑∑== =255+20 =275 n X X i i ∑==8 1 )8(375.348 275 == 2) 7(7 127 127X x X i i i i +=∑∑== =+7?2 7255?? ? ??=10507 287 1 28 1 2X X X i i i i +=∑∑== =10507+202 = 10907 2) 8(8 1 28 1 28X X x i i i i +=∑∑== = 10907-8?2 8275?? ? ??= 87 1 81 Y Y Y i i i i +=∑∑===3050+400=3450 25.4318 3450 8 1 )8(== =∑=n Y Y i i 2) 7(7 1 2 712 7Y y Y i i i i +=∑∑== =+7?2 73050??? ??=1337300 287 1 2 81 2Y Y Y i i i i +=∑∑== =1337300+4002 = 1497300 2)8(8 1 28128Y Y y i i i i +=∑∑== =1497300 -8?( 8 3450)2 == ) 7()7(7 1 7 17Y X y x Y X i i i i i i +=∑∑== ==+7??? ??7255??? ? ??73050 =114230 887 1 81 Y X Y X Y X i i i i i i +=∑∑== =114230+20?400 =122230 计量经济学题库、单项选择题（每小题1分） 1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。 A．统计学B．数学C．经济学D．数理统计学 2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。 A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版 C．1969年诺贝尔经济学奖设立D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来 3．外生变量和滞后变量统称为（D）。 A．控制变量B．解释变量C．被解释变量D．前定变量4．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 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（C）。 A．时期数据B．混合数据C．时间序列数据D．横截面数据6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（ B ）。 A．内生变量B．外生变量C．滞后变量D．前定变量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（A ）。 A．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 8．经济计量模型的被解释变量一定是（ C ）。 A．控制变量B．政策变量C．内生变量D．外生变量9．下面属于横截面数据的是（ D ）。 A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－2003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（ A ）。 A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→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 12．（ B ）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。 A．外生变量B．内生变量C．前定变量D．滞后变量 13．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 14．计量经济模型的基本应用领域有（ A ）。 A．结构分析、经济预测、政策评价B．弹性分析、乘数分析、政策模拟 C．消费需求分析、生产技术分析、D．季度分析、年度分析、中长期分析 15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（ A ）。 A．函数关系与相关关系B．线性相关关系和非线性相关关系 C．正相关关系和负相关关系D．简单相关关系和复杂相关关系 16．相关关系是指（ D ）。 A．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 计量经济学计算题例题 0626 一元线性回归模型相关例题 1.假定在家计调查中得出一个关于 家庭年收入X 和每年生活必须品综合支出 Y 的横截面样 根据表中数据: (1) 用普通最小二乘法估计线性模型 Y t 0 1 X t u t (2) 用G — Q 检验法进行异方差性检验 (3) 用加权最小二乘法对模型加以改进 答案：（1）丫=+（ 2）存在异方差（3）丫=+ 2 ?已知某公司的广告费用 X 与销售额（Y ）的统计数据如下表所示: （1） 估计销售额关于广告费用的一元线性回归模型 （2） 说明参数的经济意义 （3） 在 0.05的显著水平下对参数的显著性进行 t 检验 答案： （1） 一元线性回归模型 Y t 319.086 4 185X i （2） 参数经济意义：当广告费用每增加 1万元，销售额平均增加万元 （3）t=> t o.025（10），广告费对销售额有显著影响 3. : 根据表中数据: (1) 求Y 对X 的线性回归方程； (2) 用t 检验法对回归系数进行显著性检验（a =) ； (3) 求样本相关系数r; 答案：Y =+ 用t 检验法对回归系数进行显著性检验（a =）； 答案：显著 2 2 假设y 对x 的回归模型为％ b o biX u ,，且Var （uJ x ,，试用适当的 方法估计此回归模型。 2 2 解：原模型： y b 0 b 1x 1 U i , Var （u ,） 为模型存在异方差性 为消除异方差性，模型两边同除以 X ,, 得: bo — a u._ (2分) X , X x , * y , * 1 u , 令: y ,x , ■,v , x x X , 得: * y , * b box ' （2分）计量经济学应用软件eviews使用方法
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