计量经济学习题及参考复习资料详细版
计量经济学题库(超完整版)及答案
A.Y关于X的增长量B.Y关于X的增长速度C.Y关于X的边际倾向D.Y关于X的弹性
41.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 ,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%
42.按经典假设,线性回归模型中的解释变量应是非随机变量,且()。
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()。
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()。
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
38.回归模型 中,关于检验 所用的统计量 ,下列说法正确的是()。
A.服从 B.服从 C.服从 D.服从
39.在二元线性回归模型 中, 表示()。
A.当X2不变时,X1每变动一个单位Y的平均变动。B.当X1不变时,X2每变动一个单位Y的平均变动。
C.当X1和X2都保持不变时,Y的平均变动。D.当X1和X2都变动一个单位时,Y的平均变动。
A.重视大误差的作用,轻视小误差的作用B.重视小误差的作用,轻视大误差的作用
C.重视小误差和大误差的作用D.轻视小误差和大误差的作用
68.如果戈里瑟检验表明,普通最小二乘估计结果的残差 与 有显著的形式 的相关关系( 满足线性模型的全部经典假设),则用加权最小二乘法估计模型参数时,权数应为()
A. B. C. D.
53.线性回归模型 中,检验 时,所用的统计量 服从( )
A.t(n-k+1) B.t(n-k-2)C.t(n-k-1) D.t(n-k+2)
计量经济学习题及全部答案
计量经济学习题一一、判断正误1.在研究经济变量之间的非确定性关系时,回归分析是唯一可用的分析方法; 2.最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小;3.无论回归模型中包括多少个解释变量,总离差平方和的自由度总为n -1; 4.当我们说估计的回归系数在统计上是显着的,意思是说它显着地异于0; 5.总离差平方和TSS 可分解为残差平方和ESS 与回归平方和RSS 之和,其中残差平方和ESS 表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分; 6.多元线性回归模型的F 检验和t 检验是一致的;7.当存在严重的多重共线性时,普通最小二乘估计往往会低估参数估计量的方差; 8.如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的自相关;9.在存在异方差的情况下,会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果; 10...DW 检验只能检验一阶自相关; 二、单选题1.样本回归函数方程的表达式为 ;A .i Y =01i i X u ββ++B .(/)i E Y X =01i X ββ+C .i Y =01ˆˆi i X e ββ++D .ˆi Y =01ˆˆiX ββ+ 2.下图中“{”所指的距离是 ;A .随机干扰项B .残差C .i Y 的离差D .ˆiY 的离差 3.在总体回归方程(/)E Y X =01X 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 4.可决系数2R 是指 ;A .剩余平方和占总离差平方和的比重B .总离差平方和占回归平方和的比重C .回归平方和占总离差平方和的比重D .回归平方和占剩余平方和的比重 5.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为2i e ∑=800,估计用的样本容量为24,则随机误差项i u 的方差估计量为 ;A .B .40C .D .6.设k 为回归模型中的参数个数不包括截距项,n 为样本容量,ESS 为残差平方和,RSS 为回归平方和;则对总体回归模型进行显着性检验时构造的F 统计量为 ;A .F =RSSTSSB .F =/(1)RSS k ESS n k --C .F =/1(1)RSS k TSS n k --- D .F =ESSTSS7.对于模型i Y =01ˆˆi iX e ββ++,以ρ表示i e 与1i e -之间的线性相关系数2,3,,t n =,则下面明显错误的是 ;A .ρ=,..DW =B .ρ=-,..DW =-C .ρ=0,..DW =2D .ρ=1,..DW =08.在线性回归模型 011...3i i k ki i Y X X u k βββ=++++≥;如果231X X X =-,则表明模型中存在 ;A .异方差B .多重共线性C .自相关D .模型误设定9.根据样本资料建立某消费函数 i Y =01i i X u ββ++,其中Y 为需求量,X 为价格;为了考虑“地区”农村、城市和“季节”春、夏、秋、冬两个因素的影响,拟引入虚拟变量,则应引入虚拟变量的个数为 ;A .2B .4C .5D .610.某商品需求函数为ˆi C =100.5055.350.45i i D X ++,其中C 为消费,X 为收入,虚拟变量10D ⎧=⎨⎩城镇家庭农村家庭,所有参数均检验显着,则城镇家庭的消费函数为 ;A .ˆi C =155.850.45i X +B .ˆiC =100.500.45i X + C .ˆi C =100.5055.35i X +D .ˆiC =100.9555.35i X + 三、多选题1.一元线性回归模型i Y =01i i X u ββ++的基本假定包括 ;A .()i E u =0B .()i Var u =2σ常数C .(,)i j Cov u u =0 ()i j ≠D .(0,1)iu NE .X 为非随机变量,且(,)i i Cov X u =02.由回归直线ˆi Y =01ˆˆi X ββ+估计出来的ˆiY ; A .是一组平均数 B .是实际观测值i Y 的估计值 C .是实际观测值i Y 均值的估计值 D .可能等于实际观测值i Y E .与实际观测值i Y 之差的代数和等于零 3.异方差的检验方法有A .图示检验法B .Glejser 检验C .White 检验D ...DW 检验E .Goldfeld Quandt -检验4.下列哪些非线性模型可以通过变量替换转化为线性模型 ;A .i Y =201i i X u ββ++B .1/i Y =01(1/)i i X u ββ++C .ln i Y =01ln i i X u ββ++D .i Y =iui i AK L e αβE .i Y =1122012iiX X i e e u ββααα+++5.在线性模型中引入虚拟变量,可以反映 ;A .截距项变动B .斜率变动C .斜率与截距项同时变动D .分段回归E .以上都可以 四、简答题1.随机干扰项主要包括哪些因素它和残差之间的区别是什么2.简述为什么要对参数进行显着性检验试说明参数显着性检验的过程;3.简述序列相关性检验方法的共同思路; 五、计算分析题1.下表是某次线性回归的EViews 输出结果,根据所学知识求出被略去部分的值用大写字母标示,并写出过程保留3位小数;Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 132.用Goldfeld Quandt -方法检验下列模型是否存在异方差;模型形式如下:i Y =0112233 i i i i X X X u ββββ++++其中样本容量n =40,按i X 从小到大排序后,去掉中间10个样本,并对余下的样本按i X 的大小等分为两组,分别作回归,得到两个残差平方和1ESS =、2ESS =,写出检验步骤α=;F 分布百分位表α=3.有人用广东省1978—2005年的财政收入AV 作为因变量,用三次产业增加值作为自变量,进行了三元线性回归;第一产业增加值——1VAD ,第二产业增加值——2VAD ,第三产业增加值——3VAD ,结果为:AV =12335.1160.0280.0480.228VAD VAD VAD +-+2R =,F =- ..DW =试简要分析回归结果; 五、证明题求证:一元线性回归模型因变量模拟值ˆi Y 的平均值等于实际观测值i Y 的平均值,即ˆiY =i Y ; 计量经济学习题二一、判断正误正确划“√”,错误划“×” 1.残差剩余项i e 的均值e =()i e n ∑=0;2.所谓OLS 估计量的无偏性,是指参数估计量的数学期望等于各自的真值; 3.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;4.多元线性回归模型中解释变量个数为k ,则对回归参数进行显着性检验的t 统计量的自由度一定是1n k --;5.对应于自变量的每一个观察值,利用样本回归函数可以求出因变量的真实值; 6.若回归模型存在异方差问题,可以使用加权最小二乘法进行修正;7.根据最小二乘估计,我们可以得到总体回归方程;8.当用于检验回归方程显着性的F 统计量与检验单个系数显着性的t 统计量结果矛盾时,可以认为出现了严重的多重共线性9.线性回归模型中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的,而变量则不一定是线性的;10.一般情况下,用线性回归模型进行预测时,单个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同; 二、单选题1.针对同一经济指标在不同时间发生的结果进行记录的数据称为A .面板数据B .截面数据C .时间序列数据D .以上都不是 2.下图中“{”所指的距离是A .随机干扰项B .残差C .i Y 的离差D .ˆiY 的离差 3.在模型i Y =01ln i i X u ββ++中,参数1β的含义是A .X 的绝对量变化,引起Y 的绝对量变化B .Y 关于X 的边际变化C .X 的相对变化,引起Y 的平均值绝对量变化D .Y 关于X 的弹性4.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为2i e ∑=90,估计用的样本容量为19,则随机误差项i u 方差的估计量为A .B .6C .D .55.已知某一线性回归方程的样本可决系数为,则解释变量与被解释变量间的相关系数为A .B .0.8C .D .6.用一组有20个观测值的样本估计模型i Y =01i i X u ββ++,在的显着性水平下对1β的显着性作t 检验,则1β显着异于零的条件是对应t 统计量的取值大于 A .0.05(20)t B .0.025(20)t C .0.05(18)t D .0.025(18)t7.对于模型i Y =01122ˆˆˆˆi ik ki iX X X e ββββ+++++,统计量22ˆ()/ˆ()/(1)ii i Y Y kY Y n k ----∑∑服从A .()t n k -B .(1)t n k --C .(1,)F k n k --D .(,1)F k n k --8.如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ为零,那么..DW 统计量的值近似等于 ;A .1B .2C .4D .9.根据样本资料建立某消费函数如下i Y =01i i X u ββ++,其中Y 为需求量,X 为价格;为了考虑“地区”农村、城市和“季节”春、夏、秋、冬两个因素的影响,拟引入虚拟变量,则应引入虚拟变量的个数为A .2B .4C .5D .610.设消费函数为i C =012i i i i X D X u βββ+++,其中C 为消费,X 为收入,虚拟变量10D ⎧=⎨⎩城镇家庭农村家庭,当统计检验表明下列哪项成立时,表示城镇家庭与农村家庭具有同样的消费行为A .1β=0,2β=0B .1β=0,2β≠0C .1β≠0,2β=0D .1β≠0,2β≠0 三、多选题1.以i Y 表示实际观测值,ˆiY 表示用OLS 法回归后的模拟值,i e 表示残差,则回归直线满足A .通过样本均值点(,)X YB .2ˆ()i iY Y -∑=0 C .(,)i i Cov X e =0 D .i Y ∑=ˆiY ∑ E .i i e X ∑=0 2.对满足所有假定条件的模型i Y =01122i i i X X u βββ+++进行总体显着性检验,如果检验结果显示总体线性关系显着,则可能出现的情况包括A .1β=2β=0B .10β≠,2β=0C .10β≠,20β≠D .1β=0,20β≠E .1β=2β≠0 3.下列选项中,哪些方法可以用来检验多重共线性 ;A .Glejser 检验B .两个解释变量间的相关性检验C .参数估计值的经济检验D .参数估计值的统计检验E ...DW 检验 4.线性回归模型存在异方差时,对于回归参数的估计与检验正确的表述包括A .OLS 参数估计量仍具有线性性B .OLS 参数估计量仍具有无偏性C .OLS 参数估计量不再具有效性即不再具有最小方差D .一定会低估参数估计值的方差5.关于虚拟变量设置原则,下列表述正确的有A .当定性因素有m 个类型时,引入1m -个虚拟变量B.当定性因素有m个类型时,引入m个虚拟变量会产生多重共线性问题C.虚拟变量的值只能取0和1D.在虚拟变量的设置中,基础类别一般取值为0E.以上说法都正确四、简答题1.简述计量经济学研究问题的方法;2.简述异方差性检验方法的共同思路;3.简述多重共线性的危害;五、计算分析题1.下表是某次线性回归的EViews输出结果,被略去部分数值用大写字母标示,根据所学知识解答下列各题计算过程保留3位小数;本题12分Dependent Variable: YMethod: Least SquaresIncluded observations: 181求出A 、B 的值;2求TSS2.有人用美国1960-1995年36年间个人实际可支配收入X 和个人实际消费支出Y 的数据单位:百亿美元建立收入—消费模型 i Y =01i i X u ββ++,估计结果如下:ˆiY =9.4290.936i X -+ t :2R = ,F = ,..DW =1检验收入—消费模型的自相关状况5%显着水平; 2用适当的方法消除模型中存在的问题; 五、证明题证明:用于多元线性回归方程显着性检验的F 统计量与可决系数2R 满足如下关系: 计量经济学习题三 一、判断对错1、在研究经济变量之间的非确定性关系时,回归分析是惟一可用的分析方法;2、对应于自变量的每一个观察值,利用样本回归函数可以求出因变量的真实值;DW 检验临界值表α=3、OLS 回归方法的基本准则是使残差平方和最小;4、在存在异方差的情况下,OLS 法总是高估了估计量的标准差;5、无论回归模型中包括多少个解释变量,总离差平方和的自由度总为n -1;6、线性回归分析中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的,而变量则不一定是线性的;7、当我们说估计的回归系数在统计上是显着的,意思是说它显着异于0; 8、总离差平方和TSS 可分解为残差平方ESS 和与回归平方和RSS,其中残差平方ESS 表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分;9、所谓OLS 估计量的无偏性,是指回归参数的估计值与真实值相等; 10、当模型中解释变量均为确定性变量时,则可以用DW 统计量来检验模型的随机误差项所有形式的自相关性;二、单项选择1、回归直线t ^Y =0ˆβ+1ˆβX t 必然会通过点 A 、0,0; B 、_X ,_Y ;C 、_X ,0;D 、0,_Y ;2、针对经济指标在同一时间所发生结果进行记录的数据列,称为 A 、面板数据;B 、截面数据;C 、时间序列数据;D 、时间数据;3、如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ接近于0,那么DW 统计量的值近似等于 A 、0 B 、1 C 、2 D 、44、若回归模型的随机误差项存在自相关,则参数的OLS 估计量A 、无偏且有效B 、有偏且非有效C 、有偏但有效D 、无偏但非有效 5、下列哪一种检验方法不能用于异方差检验A、戈德菲尔德-夸特检验;B、DW检验;C、White检验;D、戈里瑟检验;6、当多元回归模型中的解释变量存在完全多重共线性时,下列哪一种情况会发生A、OLS估计量仍然满足无偏性和有效性;B、OLS估计量是无偏的,但非有效;C、OLS估计量有偏且非有效;D、无法求出OLS估计量;7、DW检验法适用于的检验A、一阶自相关B、高阶自相关C、多重共线性 D都不是8、在随机误差项的一阶自相关检验中,若DW=,给定显着性水平下的临界值d L=,d U=,则由此可以判断随机误差项A、存在正自相关B、存在负自相关C、不存在自相关D、无法判断9、在多元线性线性回归模型中,解释变量的个数越多,则可决系数R2A、越大;B、越小;C、不会变化;D、无法确定10、在某线性回归方程的估计结果中,若残差平方和为10,回归平方和为40,则回归方程的拟合优度为A、 B、 C、 D、无法计算;三、简答与计算1、多元线性回归模型的基本假设有哪些2、计量经济模型中的随机误差项主要包含哪些因素3、简答经典单方程计量模型的异方差性概念、后果以及修正方法;4、简述方程显着性检验F检验与变量显着性检验t检验的区别;5、对于一个三元线性回归模型,已知可决系数R2=,方差分析表的部份结果如下:1样本容量是多少2总离差平方和TSS为多少3残差平方和ESS为多少4回归平方和RSS和残差平方和ESS的自由度各为多少5求方程总体显着性检验的F统计量;四、案例分析下表是中国某地人均可支配收入INCOME与储蓄SAVE之间的回归分析结果单位:元:Dependent Variable: SAVEMethod: Least SquaresSample: 1 31Included observations: 31Variable CoefficientStd.Errort-Statistic Prob.CINCOME――――R-squared Mean dependent var AdjustedR-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid1778097Schwarz criterion.Log likelihood F-statisticDurbin-Watsonstat ProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量回归系数的经济含义2、解释样本可决系数的含义3、写出t检验的含义和步骤,并在5%的显着性水平下对自变量的回归系数进行t 检验临界值: 29=;4、下表给出了White异方差检验结果,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在异方差;5、下表给出LM序列相关检验结果滞后1期,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在一阶自相关;计量经济学习题四一、判断对错1、一般情况下,在用线性回归模型进行预测时,个值预测与均值预测结果相等,且它们的置信区间也相同;2、对于模型Yi =β+β1X1i+β2X2i+……+βkXki+μi,i=1,2, ……,n;如果X2=X5+X6, 则模型必然存在解释变量的多重共线性问题;3、OLS回归方法的基本准则是使残差项之和最小;4、在随机误差项存在正自相关的情况下,OLS法总是低估了估计量的标准差;5、无论回归模型中包括多少个解释变量,总离差平方和的自由度总为n-1;6、一元线性回归模型的F检验和t检验是一致的;7、如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的序列相关;8、在近似多重共线性下,只要模型满足OLS的基本假定,则回归系数的最小二乘估计量仍然是一BLUE估计量;9、所谓参数估计量的线性性,是指参数估计量是解释变量的线性组合;10、拟合优度的测量指标是可决系数R2或调整过的可决系数,R2越大,说明回归方程对样本的拟合程度越高;二、单项选择1.在多元线性回归模型中,若两个自变量之间的相关系数接近于1,则在回归分析中需要注意模型的问题;A、自相关;B、异方差;C、模型设定偏误;D、多重共线性;2、在异方差的众多检验方法中,既能判断随机误差项是否存在异方差,又能给出异方差具体存在形式的检验方法是A、图式检验法;B、DW检验;C、戈里瑟检验;D、White检验;3、如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ接近于1,那么DW统计量的值近似等于A、0B、1C、2D、44、若回归模型的随机误差项存在异方差,则参数的OLS估计量A、无偏且有效B、无偏但非有效C、有偏但有效D、有偏且非有效5、下列哪一个方法是用于补救随机误差项自相关问题的A、OLS;B、ILS;C、WLS;D、GLS;6、计量经济学的应用不包括:A、预测未来;B、政策评价;C、创建经济理论;D、结构分析;7、LM检验法适用于的检验A、异方差;B、自相关;C、多重共线性; D都不是8、在随机误差项的一阶自相关检验中,若DW=,给定显着性水平下的临界值d L=,d U=,则由此可以判断随机误差项A、存在正自相关B、存在负自相关C、不存在自相关D、无法判断9、在多元线性线性回归模型中,解释变量的个数越多,则调整可决系数2RA、越大;B、越小;C、不会变化;D、无法确定10、在某线性回归方程的估计结果中,若残差平方和为10,总离差平方和为100,则回归方程的拟合优度为A、;B、;C、;D、无法计算;三、简答与计算1、多元线性回归模型的基本假设有哪些2、简述计量经济研究的基本步骤3、简答经典单方程计量模型自相关概念、后果以及修正方法;4、简述对多元回归模型01122...i i i k ki i Y X X X u ββββ=+++++进行显着性检验F 检验的基本步骤5、对于一个五元线性回归模型,已知可决系数R 2=,方差分析表的部份结果如下:1样本容量是多少2回归平方和RSS 为多少3残差平方和ESS 为多少 4回归平方和RSS 和总离差平方和TSS 的自由度各为多少 5求方程总体显着性检验的F 统计量;四、实验下表是某国1967-1985年间GDP 与出口额EXPORT 之间的回归分析结果单位:亿美元:Dependent Variable: EXPORT Method: Least Squares Sample: 1967 1985Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-Statist icProb. CGDP――――R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regressionAkaike infocriterionSum squared residSchwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量回归系数的经济含义2、解释样本可决系数的含义3、写出t 检验的含义和步骤,并在5%的显着性水平下对自变量的回归系数进行t 检验临界值: 17=;4、下表给出了White 异方差检验结果,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在异方差;5、下表给出LM 序列相关检验结果滞后1期,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在一阶自相关;计量经济学习题五一、判断正误正确划“√”,错误划“x ”1、最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小;2、一般情况下,用线性回归模型进行预测时,个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同;3、如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的序列相关;4、若回归模型存在异方差问题,应使用加权最小二乘法进行修正;5、多元线性回归模型的F 检验和t 检验是一致的;6、DW 检验只能检验随机误差项是否存在一阶自相关;7、总离差平方和TSS 可分解为残差平方RSS 和与回归平方和ESS,其中残差平方RSS 表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分;8、拟合优度用于检验回归方程对样本数据的拟合程度,其测量指标是可决系数或调整后的可决系数;9、对于模型011... 1,2,...,i i n ni i Y X X u i n βββ=++++=;如果231X X X =-,则模型必然存在解释变量的多重共线性问题;10、所谓OLS 估计量的无偏性,是指参数估计量的数学期望等于各自真值; 二、单项选择1、回归直线01ˆˆˆi iY X ββ=+必然会通过点A、0,0B、_X,_YC、_X,0D、0,_Y2、某线性回归方程的估计的结果,残差平方和为20,回归平方和为80,则回归方程的拟合优度为A、 B、C、 D、无法计算3、针对经济指标在同一时间所发生结果进行记录的数据列,称为A、面板数据B、截面数据C、时间序列数据D、时间数据4、对回归方程总体线性关系进行显着性检验的方法是A、Z检验B、t检验C、F检验D、预测检验5、如果DW统计量等于2,那么样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ近似等于A、0B、-1C、1D、6、若随机误差项存在异方差,则参数的普通最小二乘估计量A、无偏且有效B、有偏且非有效C、有偏但有效D、无偏但非有效7、下列哪一种方法是用于补救随机误差项的异方差问题的A、OLS;B、ILS;C、WLSD、GLS8、如果某一线性回归方程需要考虑四个季度的变化情况,那么为此设置虚拟变量的个数为A、1B、2C、3D、49、样本可决系数R2越大,表示它对样本数据拟合得A、越好B、越差C、不能确定D、均有可能10、多元线性回归模型中,解释变量的个数越多,可决系数R2A、越大;B、越小;C、不会变化;D、无法确定三、简答题1、简述计量经济学的定义;2、多元线性回归模型的基本假设有哪些3、简答异方差概念、后果以及修正方法;4、简述t检验的目的及基本步骤;四、计算对于一个三元线性回归模型,已知可决系数20.8R ,方差分析表的部份结果如下:变差来源平方和自由度源于回归ESS 200源于残差RSS总变差TSS 221样本容量是多少2总变差TSS为多少3残差平方和RSS为多少4ESS和RSS的自由度各为多少5求方程总体显着性检验的F统计量值;计量经济学习题六-案例题一、根据美国各航空公司航班正点到达的比率X%和每10万名乘客投诉的次数Y 进行回归,EViews输出结果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 9Included observations: 91对以上结果进行简要分析包括方程显着性检验、参数显着性检验、DW值的评价、对斜率的解释等,显着性水平均取;2按标准书写格式写出回归结果;二、以下是某次线性回归的EViews输出结果,部分数值已略去用大写字母标示,但它们和表中其它特定数值有必然联系,分别据此求出这些数值,并写出过程;保留3位小数Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 13Included observations: 131求A 的值; 2求B 的值; 3求C 的值;三、用1970-1994年间日本工薪家庭实际消费支出Y 与实际可支配收入X 单位:103日元数据估计线性模型Y =01X u ββ++,然后用得到的残差序列t e 绘制以下图形; 1试根据图形分析随机误差项之间是否存在自相关若存在,是正自相关还是负自相关答:图形显示,随机误差项之间存在着相关性,且为正的自相关; 2此模型的估计结果为 试用DW 检验法检验随机误差项之间是否存在自相关;四、用一组截面数据估计消费Y —收入X 方程Y =01X u ββ++的结果为1根据回归的残差序列et 图分析本模型是否存在异方差注:abset 表示et 的绝对值;2其次,用White 法进行检验;EViews 输出结果见下表:附表:DW 检验临界值表α=White Heteroskedasticity Test:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample: 1 60Included observations: 60若给定显着水平0.05α=,以上结果能否说明该模型存在异方差查卡方分布临界值的自由度是多少五、下图描述了残差序列{}t e 与其滞后一期值1{}t e -之间的散点图,试据此判断随机误差项之间是否存在自相关若存在,则是正自相关还是负自相关六、在一多元线性回归模型中,为检验解释变量之间是否存在多重共线性问题,以解释变量1x 作为被解释变量,对其余解释变量进行辅助回归,得到可决系数20.95R =;试计算变量1x 的方差扩大因子1VIF ,并根据经验判断解释变量间是否存在多重共线性问题七、下表是中国某地人均可支配收入INCOME 与储蓄SAVE 之间的回归分析结果单位:元:Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-Statist ic Prob.CINCOME--R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regressionAkaike infocriterionSum squared resid 1778097. Schwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量INCOME 回归系数的经济含义2、解释可决系数的含义3、若给定显着性水平5%α=,试对自变量INCOME 的回归系数进行显着性检验已知0.025(29) 2.045t =4、在5%α=的显着性水平下,查31n =的DW 临界值表得 1.363L d =, 1.496U d =,试根据回归结果判断随机误差项是否存在一阶自相关5、下表为上述回归的White 检验结果,在5%α=的显着性水平下,试根据P 值检验判断随机误差项是否存在异方差 White Heteroskedasticity Test:F-statisticProbabilityObsR-squaredProbability计量经济学习题一答案一、判断正误1. × 2. √ 3. √ 4. √ 5. × 6. × 7. ×8. × 9. √ 10. √ 二、单选题每小题分,共15分1. D ;2. B ;3. B ;4. C ;5. B ; 6. B ;7. B ;8. B ;9. B ;10. A ; 三、多选题1. ABCE 2. BCDE 3. ABCE 4. ABCD 5. ABCDE ; 四、简答题1.随机干扰项主要包括哪些因素它和残差之间的区别是什么答:随机干扰项包括的主要因素有:1众多细小因素的影响;2未知因素的影响;3数据测量误差或残缺;4模型形式不完善;5变量的内在随机性;随机误差项羽残差不同,残差是样本观测值与模拟值的差,即i e =ˆi iY Y -;残差项是随机误差项的估计;2.简述为什么要对参数进行显着性检验试说明参数显着性检验的过程;答:最小二乘法得到的回归直线是对因变量与自变量关系的一种描述,但它是不是恰当的描述呢一般会用与样本点的接近程度来判别这种描述的优劣,而当获得以上问题的肯定判断之后,还需要确定每一个参数的可靠程度,即参数本身以及对应的变量该不该保留在方程里,这就有必要进行参数的显着性检验;这种检验是确定各个参数是否显着地不等于零;检验分为三个步骤:①提出假设:原假设0:0i H β=;备择假设1:0i H β≠ ②在原假设成立的前提下构造统计量:()ˆ~(1)ˆiit t n k Se ββ=--③给定显着性水平α,查t 分布表求得临界值/2(1)t n k α--,把根据样本数据计算出的t 统计量值t *与/2(1)t n k α--比较:若/2(1)t t n k α*>--,则拒绝原假设0H ,即在给定显着性水平下,解释变量i X 对因变量有显着影响;若/2(1)t t n k α*<--,则不能拒绝原假设0H ,即在给定显着性水平下,解释变量i X 对因变量没有显着影响.3.简述序列相关性检验方法的共同思路;答:由于自相关性,使得相对于不同的样本点,随机干扰项之间存在相关关系,那么检验自相关性,首先根据OLS 法估计残差,将残差作为随机干扰项的近似估计值,然后检验这些近似估计值之间的相关性以判定随机干扰项是否存在序列相关;各种检验方法就是在这个思路下发展起来的;五、计算分析题1.下表是某次线性回归的EViews 输出结果,根据所学知识求出被略去部分的值用大写字母标示,Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 13解:A=ˆ()Se β=ˆt β=7.10604.3903=;B=2R =211(1)1n R n k -----=1311(10.8728)1321-----=由公式2ˆσ=21ien k --∑,得C=2ie ∑=2ˆ(1)n k σ--=21.1886(1321)--=; 2.用Goldfeld Quandt -方法检验下列模型是否存在异方差;模型形式如下:i Y =0112233 i i i i X X X u ββββ++++其中样本容量n =40,按i X 从小到大排序后,去掉中间10个样本,并对余下的样本按i X 的大小等分为两组,分别作回归,得到两个残差平方和1ESS =、2ESS =,写出检验步骤α=;α。
(完整word版)计量经济学题库(超完整版)及答案.详解(word文档良心出品)
计量经济学题库计算与分析题(每小题10分)1X: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=,2X X 4432.1∑(-)=,2Y 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 ˆ81.72 3.65YX =+ 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 iˆY =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iˆY 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 ˆC =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 ˆY =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑(-)=,2Y Y 68113.6∑(-)=, 求判定系数和相关系数。
5.有如下表数据(1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:模型一:16.3219.14P U=-+ 模型二:8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。
计量经济学习题以及全部答案
自相关。( ) 9.在存在异方差的情况下,会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果。( )
两组,分别作回归,得到两个残差平方和 ESS1 =0.360、 ESS2 =0.466,写出检验步骤( =0.05)。
F 分布百分位表( =0.05)
分子自由度
f2
f1 10
11
12
13
分 9 3.14 3.10 3.07 3.01
母 10 2.98 2.94 2.91 2.85
自 11 2.85 2.82 2.79 2.72
由 12 2.75 2.72 2.69 2.62
度 13 2.67 2.63 2.60 2.53
3.有人用广东省 1978—2005 年的财政收入( AV )作为因变量,
用三次产业增加值作
为自变量,进行了三元线性回归。第一产业增加值——VAD1 ,第二产业增加值——
VAD2 ,第三产业增加值——VAD3 ,结果为:
机误差项 ui 的方差估计量为( )。
A.33.33
B.40 C.38.09
D.36.36
6.设 k 为回归模型中的参数个数(不包括截距项), n 为样本容量, ESS 为残差平方和, RSS 为回归平
方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的 F 统计量为( )。
A. F = RSS TSS
B.
验,则 1 显著异于零的条件是对应 t 统计量的取值大于( )
(完整word版)计量经济学习题及答案..
期中练习题1、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。
最小二乘准则是指( )A .使∑=-n t tt Y Y 1)ˆ(达到最小值 B.使∑=-nt t t Y Y 1达到最小值 C. 使∑=-nt t tY Y12)(达到最小值 D.使∑=-nt tt Y Y 12)ˆ(达到最小值 2、根据样本资料估计得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回归模型为ˆln 2.00.75ln i iY X =+,这表明人均收入每增加 1%,人均消费支出将增加 ( )A. 0.75B. 0.75%C. 2D. 7.5% 3、设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。
则对总体回归模型进行显著性检验的F 统计量与可决系数2R 之间的关系为( )A.)1/()1()/(R 22---=k R k n F B. )/(1)-(k )R 1/(R 22k n F --= C. )/()1(22k n R R F --= D. )1()1/(22R k R F --=6、二元线性回归分析中 TSS=RSS+ESS 。
则 RSS 的自由度为( )A.1B.n-2C.2D.n-39、已知五个解释变量线形回归模型估计的残差平方和为8002=∑te,样本容量为46,则随机误差项μ的方差估计量2ˆσ为( ) A.33.33 B.40 C.38.09 D. 201、经典线性回归模型运用普通最小二乘法估计参数时,下列哪些假定是正确的( ) A.0)E(u i = B. 2i )V ar(u i σ= C. 0)u E(u j i ≠D.随机解释变量X 与随机误差i u 不相关E. i u ~),0(2i N σ2、对于二元样本回归模型ii i i e X X Y +++=2211ˆˆˆββα,下列各式成立的有( ) A.0=∑ieB. 01=∑ii Xe C. 02=∑iiXeD.=∑ii Ye E.21=∑i iX X4、能够检验多重共线性的方法有( )A.简单相关系数矩阵法B. t 检验与F 检验综合判断法C. DW 检验法D.ARCH 检验法E.辅助回归法计算题1、为了研究我国经济发展状况,建立投资(1X ,亿元)与净出口(2X ,亿元)与国民生产总值(Y ,亿元)的线性回归方程并用13年的数据进行估计,结果如下:ii i X X Y 21051980.4177916.2805.3871ˆ++= S.E=(2235.26) (0.12) (1.28) 2R =0.99 F=582 n=13问题如下:①从经济意义上考察模型估计的合理性;(3分) ②估计修正可决系数2R ,并对2R 作解释;(3分)③在5%的显著性水平上,分别检验参数的显著性;在5%显著性水平上,检验模型的整体显著性。
计量经济学习题题库(完整版)及答案
计量经济学习题题库完整版一、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( D )。
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 )。
计量经济学期末复习习题及答案
计量经济学期末复习习题及答案计量经济学习题一、名词解释1、普通最轻二乘法:为并使被表述变量的估计值与观测值在总体上最为吻合并使q=最轻,从而谋出来参数估计量的方法,即之。
2、总平方和、回归平方和、残差平方和的定义:tss度量y自身的差异程度,称为总平方和。
tss除以自由度n-1=因变量的方差,度量因变量自身的变化;rss度量因变量y的拟合值自身的差异程度,称为回归平方和,rss除以自由度(自变量个数-1)=回归方差,度量由自变量的变化引起的因变量变化部分;ess度量实际值与拟合值之间的差异程度,称为残差平方和。
rss除以自由度(n-自变量个数-1)=残差(误差)方差,度量由非自变量的变化引起的因变量变化部分。
3、计量经济学:计量经济学就是以经济理论为指导,以事实为依据,以数学和统计学为方法,以电脑技术为工具,专门从事经济关系与经济活动数量规律的研究,并以创建和应用领域经济计量模型为核心的一门经济学科。
而且必须表示,这些经济计量模型就是具备随机性特征的。
4、最小样本容量:即从最小二乘原理和最大似然原理出发,欲得到参数估计量,不管其质量如何,所要求的样本容量的下限;即样本容量必须不少于模型中解释变量的数目(包扩常数项),即之。
5、序列相关性:模型的随机误差项违反了相互单一制的基本假设的情况。
6、多重共线性:在线性回归模型中,如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性,则称为多重共线性。
7、工具变量法:在模型估算过程中被做为工具采用,以替代模型中与随机误差项有关的随机表述变量。
这种估算方法称作工具变量法。
8、时间序列数据:按照时间先后排序的统计数据。
9、横截面数据:出现在同一时间横截面上的调查数据。
10、相关系数:指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系。
11、异方差:对于线性回归模型提出了若干基本假设,其中包括随机误差项具有同方差;如果对于不同样本点,随机误差项的方差不再是常数,而互不相同,则认为出现了异方差性。
(完整版)计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版
计量经济学(第四版)习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。
一般说来,计量经济分析按照以下步骤进行:(1)陈述理论(或假说) (2)建立计量经济模型 (3)收集数据 (4)估计参数 (5)假设检验 (6)预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实,我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素,这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量,以及纯粹的随机因素。
1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。
时间序列数据是按时间周期(即按固定的时间间隔)收集的数据,如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体(如个人、公司、国家等)的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4估计量和估计值有何区别?估计量是指一个公式或方法,它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中,依据估计量算出的一个具体的数值,称为估计值。
如Y就是一个估计量,1nii YY n==∑。
现有一样本,共4个数,100,104,96,130,则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略,参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99%置信区间NSS x ==45=1.25 用α=0.05,N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947,故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说,根据样本,我们有99%的把握说,北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。
计量经济学复习题及答案(超完整版)
计量经济学复习题及答案(超完整版)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( )。
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 .变量间不确定性的依存关系17.进行相关分析时的两个变量( )。
A .都是随机变量B .都不是随机变量C .一个是随机变量,一个不是随机变量D .随机的或非随机都可以18.表示x 和y 之间真实线性关系的是( )。
A .01ˆˆˆt tY X ββ=+ B .01()t t E Y X ββ=+ C .01t t t Y X u ββ=++ D .01t t Y X ββ=+19.参数β的估计量ˆβ具备有效性是指( )。
A .ˆvar ()=0βB .ˆvar ()β为最小C .ˆ()0ββ-=D .ˆ()ββ-为最小 20.对于01ˆˆi i iY X e ββ=++,以σˆ表示估计标准误差,Y ˆ表示回归值,则( )。
A .i i ˆˆ0Y Y 0σ∑=时,(-)= B .2i i ˆˆ0Y Y σ∑=时,(-)=0C .i i ˆˆ0Y Y σ∑=时,(-)为最小D .2i i ˆˆ0Y Y σ∑=时,(-)为最小21.设样本回归模型为i 01i i ˆˆY =X +e ββ+,则普通最小二乘法确定的iˆβ的公式中,错误的是( )。
A .()()()i i 12i X X Y -Y ˆX X β--∑∑= B .()i i i i 122i i n X Y -X Y ˆn X -X β∑∑∑∑∑=C .i i 122i X Y -nXY ˆX -nX β∑∑=D .i i i i12x n X Y -X Y ˆβσ∑∑∑=22.对于i 01i iˆˆY =X +e ββ+,以ˆσ表示估计标准误差,r 表示相关系数,则有( )。
A .ˆ0r=1σ=时, B .ˆ0r=-1σ=时, C .ˆ0r=0σ=时, D .ˆ0r=1r=-1σ=时,或 23.产量(X ,台)与单位产品成本(Y ,元/台)之间的回归方程为ˆY 356 1.5X -=,这说明( )。
计量经济学题库(超完整版)及答案大题整理
五、计算与分析题(每小题10分)1X: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=,2X X 4432.1∑(-)=,2Y 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 ˆ81.72 3.65YX =+ 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 iˆY =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iˆY 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 ˆC =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 ˆY =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑(-)=,2Y Y 68113.6∑(-)=, 求判定系数和相关系数。
5.有如下表数据(1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:模型一:16.3219.14P U=-+ 模型二:8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。
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计量经济学(第四版)习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1试列出计量经济分析的主要步骤。
一般说来,计量经济分析按照以下步骤进行:(1)陈述理论(或假说)(2)建立计量经济模型(3)收集数据 (4)估计参数(5)假设检验(6)预测和政策分析 1.2计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实,我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素,这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量,以及纯粹的随机因素。
1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。
时间序列数据是按时间周期(即按固定的时间间隔)收集的数据,如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体(如个人、公司、国家等)的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4估计量和估计值有何区别?估计量是指一个公式或方法,它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中,依据估计量算出的一个具体的数值,称为估计值。
如Y就是一个估计量,1nii YY n==∑。
现有一样本,共4个数,100,104,96,130,则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1略,参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99%置信区间NSS x ==45=1.25 用α=0.05,N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947,故99%置信限为x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说,根据样本,我们有99%的把握说,北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。
2.325个雇员的随机样本的平均周薪为130元,试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体? 原假设 120:0=μH备择假设 120:1≠μH 检验统计量()10/25XX μσ-Z ====查表96.1025.0=Z 因为Z=5>96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。
计量经济学复习题(含答案)
• (4)在同一个图中,做出SRF和PRF。
• (5) SRF和PRF相同吗?为什么? • 两者非常接近,但很明显两者并不相同。
第二部分 简单线性回归模型:假 设检验
• 2.1 解释概念 • (1)最小二乘法;(2)OLS估计量;(3)估计量的方 差;(4)估计量的标准误;(5)同方差性;(6)异方 差性;(7)自相关;(8)总平方和(SST);(9)解释平 方和(SSE);(10)残差平方和(SSR);(11)判定系数 ;(12)估计值的标准误;(13)BLUE; • (14)显著性检验;(15)t检验;(16)F检验;(17)单 边检验;(15)双边检验;(19)统计显著。
• (12)t检验:
• 基于t分布的条件假设检验过程。
• (13)单边检验: • 当对立假设是单边假设时,称该检验为单 边检验。例如:虚拟假设为
H 0 : j 0, 那么单边对立假设为H1: j 0或 j 0
• (14)双边检验:当对立假设是双边假设时, 称该检验为双边检验。例如:虚拟假设为
• 1.6 下表列出了若干对自变量与因变量。对 每一对变量,它们之间的关系如何?是正 的?负的?还是无法确定?也就是说,其 斜率是正还是负,或都不是?说明理由。
序号 1
因变量 GDP
自变量 利率
序号 5
因变量 总统声誉
自变量 任职时间
2
个人储蓄
利率
6
学生第一 年GPA分 数 学生经济 计量学成 绩
• 答:就像经济理论中的完全竞争模型一样 ,总体回归函数也是一个理论化的、理想 化的模型,在现实中很难得到。但是这样 一个理想化的模型有助于我们把握所研究 问题的本质。
1.4判断正误并说明理由。
计量经济学题库(超完整版)及答案.详解
计量经济学题库计算与分析题(每小题10分)1X: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=,2X X 4432.1∑(-)=,2Y 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 iˆY =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iˆY 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 ˆC =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 ˆY =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑(-)=,2Y Y 68113.6∑(-)=, 求判定系数和相关系数。
5.有如下表数据(1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:模型一:16.3219.14P 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。
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计量经济学习题及参考答案详细版(总25页)-本页仅作为预览文档封面,使用时请删除本页-计量经济学(第四版)习题参考答案潘省初第一章 绪论试列出计量经济分析的主要步骤。
一般说来,计量经济分析按照以下步骤进行:(1)陈述理论(或假说) (2)建立计量经济模型 (3)收集数据 (4)估计参数 (5)假设检验 (6)预测和政策分析 计量经济模型中为何要包括扰动项为了使模型更现实,我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素,这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量,以及纯粹的随机因素。
什么是时间序列和横截面数据 试举例说明二者的区别。
时间序列数据是按时间周期(即按固定的时间间隔)收集的数据,如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体(如个人、公司、国家等)的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
估计量和估计值有何区别估计量是指一个公式或方法,它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中,依据估计量算出的一个具体的数值,称为估计值。
如Y 就是一个估计量,1nii YY n==∑。
现有一样本,共4个数,100,104,96,130,则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础略,参考教材。
请用例中的数据求北京男生平均身高的99%置信区间N SS x ==45= 用=,N-1=15个自由度查表得005.0t =,故99%置信限为x S t X 005.0± =174±×=174±也就是说,根据样本,我们有99%的把握说,北京男高中生的平均身高在至厘米之间。
25个雇员的随机样本的平均周薪为130元,试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体 原假设 120:0=μH备择假设 120:1≠μH 检验统计量()10/2510/25XX μσ-Z ====查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。
计量经济学试题与答案 超级全面 可打印
C.统计
D.测量
2.狭义计量经济模型是指(C)。
A.投入产出模型
B.数学觃划模型
C.包含随机斱程的经济数学模型 D.模糊数学模型
3.计量经济模型分为单斱程模型和(C)。
2
A.随机斱程模型
B.行为斱程模型
C.联立斱程模型
D.非随机斱程模型
4.经济计量分析的巟作程序(B)
A.设定模型,检验模型,估计模型,改迚模型
答:(1)理论模型的设计(○1 确定模型所包含的发量,○2 确定模型的数学形
式,○3 拟定理论模型中徃估参数的理论期望值);(2)样本数据的收集;(3)模
○ 型参数的估计;(4)模型的检验( 1 经济意义,○2 统计,○3 计量,○4 模型预测); ○ (5)应用( 1 结构分析,○2 经济预测,○3 政策评价,○4 检验和収展经济理论)。
3.理论模型的设计包含的三部分巟作。P9 4.在确定了被解释发量乊后,怎样才能正确地选择解释发量。P9-P10 答: (1)需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行 为觃待。 (2)要考虑数据的可得性。
C. Yˆt 8300.0 0.24X1t 1.12X 2t ,其中 Yt 为第 t 年社会消费品零售总额, X1t 为第 t 年居民收入总额, X 2t 为第 t 年全社会固定资产投资总额。
D. Yˆt 0.78 0.24X1t 0.05X 2t 0.21X 3t ,其中 Yt 为第 t 年农业总产值, X1t 为第 t 年粮食产量, X 2t 为第 t 年农机劢力, X 3t 为第 t 年叐灾面积。
1
面_数据和_虚发量_数据。 11.样本数据的质量包括四个斱面_完整性_、_可比性_、_准确性_、_一致
计量经济学题库(超完整版)及答案
计量经济学题库(超完整版)及答案计量经济学题库三、名词解释(每⼩题3分)1.经济变量 2.解释变量3.被解释变量4.内⽣变量 5.外⽣变量 6.滞后变量7.前定变量 8.控制变量9.计量经济模型10.函数关系 11.相关关系 12.最⼩⼆乘法13.⾼斯-马尔可夫定理 14.总变量(总离差平⽅和)15.回归变差(回归平⽅和) 16.剩余变差(残差平⽅和)17.估计标准误差 18.样本决定系数 19.点预测 20.拟合优度21.残差 22.显著性检验23.回归变差 24.剩余变差 25.多重决定系数 26.调整后的决定系数27.偏相关系数 28.异⽅差性 29.格德菲尔特-匡特检验 30.怀特检验 31.⼽⾥瑟检验和帕克检验32.序列相关性 33.虚假序列相关 34.差分法 35.⼴义差分法 36.⾃回归模型 37.⼴义最⼩⼆乘法38.DW 检验 39.科克伦-奥克特跌代法 40.Durbin 两步法41.相关系数 42.多重共线性 43.⽅差膨胀因⼦ 44.虚拟变量 45.模型设定误差 46.⼯具变量 47.⼯具变量法 48.变参数模型 49.分段线性回归模型50.分布滞后模型 51.有限分布滞后模型52.⽆限分布滞后模型 53.⼏何分布滞后模型 54.联⽴⽅程模型 55.结构式模型56.简化式模型 57.结构式参数 58.简化式参数 59.识别 60.不可识别 61.识别的阶条件 62.识别的秩条件 63.间接最⼩⼆乘法四、简答题(每⼩题5分)1.简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。
2.计量经济模型有哪些应⽤? 3.简述建⽴与应⽤计量经济模型的主要步骤。
4.对计量经济模型的检验应从⼏个⽅⾯⼊⼿?5.计量经济学应⽤的数据是怎样进⾏分类的? 6.在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项?8.总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。
9.试述回归分析与相关分析的联系和区别。
11.简述BLUE 的含义。
计量经济学复习题及答案(超完整版)(推荐文档)
计量经济学题库一、单项选择题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()。
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.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()。
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()。
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.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()。
计量经济学题库(超完整版)及答案
1 U 4 1. 9 1 � 2 3. 6 � � P �一型模
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1 � 2b � 1b ①
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3991 2991 1991 0991 9891 8891 7891 6891 份年 据数表下如有�5 。数系关相和数系定判求 得型模归回计估知已�4 。况情合拟的
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计量经济学(第四版)习题参考答案潘省初第一章绪论1.1试列出计量经济分析的主要步骤。
一般说来,计量经济分析按照以下步骤进行:(1)陈述理论(或假说)(2)建立计量经济模型(3)收集数据(4)估计参数(5)假设检验(6)预测和政策分析1.2计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实,我们有必要在模型中引进扰动项u来代表所有影响因变量的其它因素,这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量,以及纯粹的随机因素。
1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。
时间序列数据是按时间周期(即按固定的时间间隔)收集的数据,如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体(如个人、公司、国家等)的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4估计量和估计值有何区别?估计量是指一个公式或方法,它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中,依据估计量算出的一个具体的数值,称为估计值。
如Y就是一个估计量,1nii YY n==∑。
现有一样本,共4个数,100,104,96,130,则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1略,参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99%置信区间NSS x ==45=1.25 用α=0.05,N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947,故99%置信限为x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说,根据样本,我们有99%的把握说,北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。
2.325个雇员的随机样本的平均周薪为130元,试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体? 原假设 120:0=μH备择假设 120:1≠μH 检验统计量()10/25XX μσ-Z ====查表96.1025.0=Z 因为Z=5>96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。
2.4某月对零售商店的调查结果表明,市郊食品店的月平均销售额为2500元,在下一个月份中,取出16个这种食品店的一个样本,其月平均销售额为2600元,销售额的标准差为480元。
试问能否得出结论,从上次调查以来,平均月销售额已经发生了变化? 原假设 : 2500:0=μH备择假设 : 2500:1≠μH()100/1200.83ˆX X t μσ-==== 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t= 0.83 <131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来,平均月销售额没有发生变化。
第三章 双变量线性回归模型3.1 判断题(说明对错;如果错误,则予以更正) (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。
错只要线性回归模型满足假设条件(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βˆ的抽样分布是正态分布。
对(5)R 2=TSS/ESS 。
错R 2=ESS/TSS 。
(6)若回归模型中无截距项,则0≠∑t e 。
对(7)若原假设未被拒绝,则它为真。
错。
我们可以说的是,手头的数据不允许我们拒绝原假设。
(8)在双变量回归中,2σ的值越大,斜率系数的方差越大。
错。
因为∑=22)ˆ(tx Var σβ,只有当∑2t x 保持恒定时,上述说法才正确。
3.2设YXβˆ和XY βˆ分别表示Y 对X 和X 对Y 的OLS 回归中的斜率,证明 YXβˆXY βˆ=2r r 为X 和Y 的相关系数。
证明:22222222ˆˆ()ˆˆi ii ii i YXXYiiii i YX XYi i x y y x x yxyyx y x yr x y ββββ===⎛⎫⋅===∑∑∑∑∑∑∑∑∑3.3证明:(1)Y 的真实值与OLS 拟合值有共同的均值,即 Y nY nY ==∑∑ˆ;(2)OLS 残差与拟合值不相关,即 0ˆ=∑tt eY 。
(1),得两边除以,=n ˆ0ˆ)ˆ(ˆ∑∑∑∑∑∑∑∑=∴+=⇒+=⇒+=tt t tt t t tt t t t YY e e Y Y e YY e Y Y ΘY nY nY ==∑∑ˆ,即Y 的真实值和拟合值有共同的均值。
(2)的拟合值与残差无关。
,=,即因此,(教材中已证明),由于Y 0ˆˆ),ˆ(0ˆ0,0e ˆˆ)ˆˆ(ˆ22t∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑====+=+=tttt tttt tt tt ttttt eY e Y e Y Cov e Ye X eX e e X e Y βαβα 3.4证明本章中(3.18)和(3.19)两式:(1)∑∑=222)ˆ(tt x n X Var σα(2)∑-=22)ˆ,ˆ(txX Cov σβα(1)222222222221112222222ˆˆ,ˆˆ()ˆˆˆ2u()()ˆ()2()()()()ˆ2()()ˆ2()iit tti n n n tii j i ii j i ji j i jtY X Y X u u X u X X u u x uX X nn xu u u x u x u X X n n x uu u x ux x u u X nn x αβαβααββααββββββββββ≠≠=+=++-=---=--+-=-⋅⋅+-++=-⋅+-+++=-⋅+-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑L L ()2X2222222222222222()ˆˆ2E()1(()2())()2i i j i i i j i j i j i j t i i j i j i i j i j i i i j i j i jt u u u x u x x u u E E XE X n n x u u u E E u E u u n n n nx u x x u u XE n x ααββσσ≠≠≠≠≠⎛⎫⎡⎤+++ ⎪⎢⎥-=-⎪⎢⎥ ⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦⎛⎫+ ⎪=+==⎪⎪⎝⎭++∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑两边取期望值,有:()-+等式右端三项分别推导如下:22222222222222222222212(()()())200ˆE()()ˆ[]0ii i i j i j i i jt t t t tt tt x Xx E u x x E u u Xx n x n x X X x x nX X X E n x n x n x σσββσσσσαα≠⎛⎫ ⎪ ⎪⎪⎝⎭=++==-=+-=-+==∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑Q (=)因此()∑∑=222)ˆ(tt x n X Var σα即(2)2222ˆˆ,ˆˆ()ˆˆˆˆˆˆ(,)[()][(())()]ˆˆ[(()][()]ˆ0()01ˆ()t Y X Y X u u X Cov E E u X E u XE XE XVar X x αβαβααββαβααβββββββββββββσ=+=++-=--=--=---=---=--=-=-∑()(第一项为的证明见本题())3.5考虑下列双变量模型: 模型1:i i i u X Y ++=21ββ模型2:i i i u X X Y +-+=)(21αα(1)β1和α1的OLS 估计量相同吗?它们的方差相等吗? (2)β2和α2的OLS 估计量相同吗?它们的方差相等吗?(1)X Y 21ˆˆββ-=,注意到 nx n x x x n x Var x n X Var Y x Y x x X X x ii i i ii i i i 22222221222121)()ˆ()ˆ(ˆˆ,0,0,σσσασβαα==-==-==-=∑∑∑∑∑∑∑==则我们有从而由上述结果,可以看到,无论是两个截距的估计量还是它们的方差都不相同。
(2)∑∑∑∑∑∑∑==---==222222222)ˆ()ˆ()())((ˆ,ˆiiiiiiiiii xVar Var xyx x x Y Y x x xy x σαβαβ=容易验证,这表明,两个斜率的估计量和方差都相同。
3.6有人使用1980-1994年度数据,研究汇率和相对价格的关系,得到如下结果:)333.1()22.1(:528.0318.4682.6ˆ2Se R X Yt t =-=其中,Y =马克对美元的汇率X =美、德两国消费者价格指数(CPI )之比,代表两国的相对价格 (1)请解释回归系数的含义; (2)X t 的系数为负值有经济意义吗?(3)如果我们重新定义X 为德国CPI 与美国CPI 之比,X 的符号会变化吗?为什么?(1)斜率的值 -4.318表明,在1980-1994期间,相对价格每上升一个单位,(GM/$)汇率下降约4.32个单位。
也就是说,美元贬值。
截距项6.682的含义是,如果相对价格为0,1美元可兑换6.682马克。
当然,这一解释没有经济意义。
(2)斜率系数为负符合经济理论和常识,因为如果美国价格上升快于德国,则美国消费者将倾向于买德国货,这就增大了对马克的需求,导致马克的升值。
(3)在这种情况下,斜率系数被预期为正数,因为,德国CPI 相对于美国CPI 越高,德国相对的通货膨胀就越高,这将导致美元对马克升值。
3.7随机调查200位男性的身高和体重,并用体重对身高进行回归,结果如下:)31.0()15.2(:81.031.126.76ˆ2Se R Height eight W =+-=其中Weight 的单位是磅(lb ),Height 的单位是厘米(cm )。
(1)当身高分别为177.67cm 、164.98cm 、187.82cm 时,对应的体重的拟合值为多少?(2)假设在一年中某人身高增高了3.81cm ,此人体重增加了多少? (1)78.16982.187*31.126.76ˆ86.13998.164*31.126.76ˆ49.15667.177*31.126.76ˆ=+-==+-==+-=eight Weight Weight W(2)99.481.3*31.1*31.1ˆ==∆=∆height eight W3.8设有10名工人的数据如下: X 10 710 5886 7910Y11 10 12 6 10 7 910 11 10其中 X=劳动工时, Y=产量(1)试估计Y=α+βX+ u (要求列出计算表格); (2)提供回归结果(按标准格式)并适当说明; (3)检验原假设β=1.0。