2021-2022年收藏的精品资料《计量经济学》试题XXXX[1]0402.doc

计量经济学1、计量经济学 2、可决系数 3、多重共线性 4、异方差 5、虚拟变量 6、自相关性 7、多重共线性 8、广义差分 9、协整1、计量经济学模型检验包含哪些内容？2、建立与应用计量经济学模型的主要步骤？3、理论模型中的随机误差项包含哪些具体内容？4、最小二乘法的基本假设是什么？5、回归方程的显著性检验的基本方法6、模型参数估计量的显著性检验基本方法7、异方差产生的原因及后果8、GQ检验异方差的基本方法（或步骤）9、针对两种异方差类型，如何进行处理？10、自相关产生的原因及后果11、DW检验自相关的基本思路12、试说明如何用杜宾两步法克服自相关？13、虚拟变量的设置规则(1)如果模型中包含截距项，则一个质变量有m种特征，只需引入(m-1)个虚拟变量。(2)如果模型中不包含截距项，则一个质变量有m种特征，需引入m个虚拟变量。14、虚拟变量的引入方式三、试题题型1、判断改正题（10个，20分）2、解析题（四个，40分）3、上机操作（2个，40分）四、考试时间：2010.12.22(星期三,暂定)上午9：0011：00五、课程实习报告提交时间：第17周（12月24日）（ 1 ）间接最小二乘法适用于过度识别方程。 （ × ） （ 2 ）假设模型存在一阶自相关，其他条件都满足，则仍用 OLS 法估计参数，得到的估计量仍是无偏的，不再是有效的，显著性检验失效，预测失效。（） （ 3 ）用一阶差分法消除自相关时，我们假定自相关系数等于 -1 。 （ × ） （ 4 ）当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性；（×） （ 5 ）在模型 中，令虚拟变量 D 取值为（ 0 ， 2 ）而不是（ 0 ， 1 ），那么参数 的估计值也将减半， t 值也将减半。（×） 41.简述样本相关系数的性质。1)r是可正可负的数； (2)r在-1与1之间变化；(3)对称性； (4)若X与Y相互独立，则r=0，但r=0时，X与Y不一定独立。42.试述判定系数的性质。(1)它是一非负的量； (2)R2是在0与1之间变化的量。1、用一组有30个观测值的样本估计模型y=b0+b1x+u，在=0.05的显著性水平下对b1的显著性作t 检验，则b1显著地不等于零的条件是其统计量t大于（） A. t0.05(30) B. t0.025(30) C. t0.05(28) D. t0.025(28) 2、如果GQ检验显著，则认为什么问题严重（）A.异方差 B.序列相关 C.多重共线性 D.设定误差 3、产量（X，台）与单位产品成本（Y，元）之间的回归方程为：Y=456-2 .5X，则（）A.产量每增加1台，单位产品成本增加456元； B.产量每增加1台，单位产品成本减少2.5元；C.产量每增加1台，单位产品成本平均增加456元；D.产量每增加1台，单位产品成本平均减少2.5元。4、根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW=2.3。在样本容量n=20，解释变量k=1，显著性水平=0.05时,查表得dl=1,du=1.41，则可以判断（）因为du=1.41DW=2.34- du=2.59A.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.无法确定5、下列模型中，无效的模型是（）A. C（消费）=800+0.8I（收入） B. Qd（商品需求）=10+0.8I(收入)+0.9P（价格）C. Qs（商品供给）=20+0.8P(价格) D. Y（产出量）=0.65L0.6（劳动）K0.4（资本）6、如果方差膨胀因子VIF10，则认为什么问题是严重的（ ）A.异方差问题 B.序列相关问题 C.多重共线性 D.解释变量与随机项相关性。三、多项选择题（6分）1、下列统计量可以用来检验多重共线性的有：（ ）A.相关系数 B.DW值 C.方差膨胀因子 D.自相关系数 E. t统计量 2、下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题（ ）A.“资本（K）”和“劳动（L）”两个变量同时作为生产函数的解释变量B.“本期收入”和“前期收入”同时作为“消费”的解释变量的消费函数C.“商品价格”、“地区”和“消费偏好”同时作为解释变量的需求函数D.“每亩施肥量”和“每亩施肥量的平方”同时作为“粮食亩产”的解释变量的模型E.“人均收入”、“鸡肉价格”、“替代品价格”同时作为“鸡肉消费”的解释变量模型3、普通最小二乘法得到的估计量和必须满足下列性质有（ ）A.线性 B.无偏性 C.最小方差性 D.一致性 E 真实性五、分析与说明题（50分）1、检验下列模型是否存在异方差，请给出结论。（5分）Yt=b0+b1x1t+b2x2t + b3x3t +ut样本量共40个，假设去掉中间12个样本数据（c=12），假设异方差由x1引起，数值小的一组残差平方和为RSS1=0.466×105，数值大的一组残差平方和为RSS2=0.36×105。（F0.05(10,10)=2.98）2、在研究生产函数时，得到以下两种模型结果（注：回归模型下方括号内数字为参数估计值的标准差）：lnQ=-5.04+0.887lnK+0.893lnL （1）(1.40) (0.087) (0.137)R2=0.878 n=21lnQ=-8.57+0.0272t+0.460lnK+1.285lnL （2） (2.99) (0.0204) (0.333) (0.324)R2=0.889 n=21其中，Q=产量，K=资本，L=劳动时数，t=时间，n=样本容量。请回答下列问题（20分）：检验结果表明模型（1）中所有的系数都是显著的（=0.05）；模型（2）中t和lnK的系数在统计上是不显著的(=0.05)；可能是什么原因造成模型（2）中的lnK不显著；如果t和lnK之间的相关系数为0.98，你将从中得出什么结论。3、回归方程：Y=1.3+9.23X1+1.8X2-4.8X3+11.9X4共有95个样本点，要求：（1）当DW=0、DW=4、DW=2时，试解释回归方程是否存在自相关；（2）若DW=0.95时，上述所给回归方程是否存在自相关（注：查DW统计表得临界值 dl=1.579, du=1.755）（10分）4、家庭消费支出（Y）除了受家庭收入（x）影响之外，还与下列因素有关：地域：南方、北方文化程度：大专以下、本科、研究生试根据以上资料，引入合适的虚拟变量，并确定家庭消费支出的线性回归模型的不同形式。（15分）表1 1994-2006年广东财政收入和GDP增长比较（单位：亿元）年份GDP财政总收入地方财政收入总 量增长率(%)总 量增长率(%)总 量增长率（%）19944619.0233.1569.38270.8319955933.0528.4747.9031.4338.2324.919966834.9715.2867.2016.0435.3928.719977774.5313.71115.8728.7491.4112.919988530.889.71305.6017.0582.9418.619999250.688.41674.0428.2660.4613.3200010741.2516.12232.0033.3794.5520.3200112039.2512.12541.2113.9975.1122.7200213502.4312.22698.466.21144.4617.4200315844.6417.33289.8721.81315.5214.9200418864.6219.13548.277.91525.2315.9200522366.5418.64430.2924.91807.0218.5200626204.4717.25122.2515.62179.4620.6（1）作图说明广东省财政总收入与GDP,地方财政收入和GDP之间的关系；（2）若为线性关系，则以财政总收入（或地方财政收入）为被解释变量，以GDP总量为解释变量，建立计量经济模型；（3）解释回归参数b1的经济意义；（4）对模型进行经济意义、t检验、拟合良度（R2）检验。2.  你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、混合数据、虚拟变量数据的实际例子吗？ 答：（ 1 ）时间序列数据如：每年的国民生产总值、各年商品的零售总额、各年的年均人口增长数、年出口额、年进口额等等； （ 2 ）截面数据如：西南财大 2002 年各位教师年收入、 2002 年各省总产值、 2002 年 5 月成都市各区罪案发生率等等； （ 3 ）混合数据如： 1990 年 2000 年各省的人均收入、消费支出、教育投入等等； （ 4 ）虚拟变量数据如：婚否，身高是否大于 170 厘米，受教育年数是否达到 10 年等等。 1 、单一方程计量经济模型必然包括（  A ） A 、行为方程  2 、在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合，是（  D ）   D 、截面数据   3 、计量经济模型的被解释变量一定是（  C ） C 、内生变量 4 、同一统计指标按时间顺序记录的数据称为 (   B  ) 。 B 、时间序列数据 5 、模型中其数值由模型本身决定的变量变是 ( B ) B 、内生变量6 、半对数模型 中，参数 的含义是（    C   ） 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 的期望值绝对量变化       D Y 关于 X 的弹性 7 、在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为：（   C   ）      A 、     B 、   C 、        D 、   （其中 ） 8 、设 OLS 法得到的样本回归直线为 ，以下说法不正确的是   (     D   )    A                  B 在回归直线上   C                   D 9 、在模型 的回归分析结果报告中，有 ， ，则表明（     C    ） A 、解释变量 对 的影响是显著的 B 、解释变量 对 的影响是显著的 C 、解释变量 和 对 的联合影响是显著的 D 、解释变量 和 对 的影响是均不显著 10 、一元线性回归分析中的回归平方和 TSS 的自由度是 （  B ）      A 、 n        B 、 n-1      C 、 n-k       D 、 1 四、论述题（ 25 分）   1. （ 10 分）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。 指出参数估计量的经济意义是否合理，为什么？ 为什么经常采用交叉估计方法估计需求函数模型？ 答： 对于以购买食品支出额位被解释变量的需求函数模型，即 参数 、 、 估计量的经济意义分别为人均收入、食品类价格、其它商品类价格的需求弹性；由于食品为必须品， V 为 人均购买食品支出额，所以 应该在 0 与 1 之间， 应该在 0 与 1 之间， 在 0 左右，三者之和为 1 左右。所以，该模型估计结果中 的估计量缺少合理的经济解释。 由于该模型中包含长期弹性 和短期弹性 与 ，需要分别采用截面数据和时序数据进行估计，所以经常采用交叉估计方法估计需求函数模型。 2. （ 15 分）建立中国居民消费函数模型 t=1978,1979, ,2001 其中 表示居民消费总额， 表示居民收入总额。 能否用历年的人均消费额和人均收入数据为样本观测值估计模型？为什么？ 人们一般选择用当年价格统计的居民消费总额和居民收入总额作为样本观测值，为什么？这样是否违反样本数据可比性原则？为什么？ 如果用矩阵方程 表示该模型，写出每个矩阵的具体内容，并标明阶数。   答： 不可以。因为 历年的人均消费额和人均收入并不是从居民消费总额和居民收入总额的总体中随机抽取的样本，违背了样本与母体的一致性。 因为 历年的居民消费总额和居民收入总额具有大致相同的“价格”指数，是否将它们转换为不变价数据并不重要，不影响数据在样本点之间的可比性。 其中 五、应用题（ 21 分） 根据中国 1950 1972 年进出口贸易总额 （单位亿元）与国内生产总值 （单位亿元）的数据，估计了进出口贸易总额和国内生产总值之间的关系，结果如下： Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 06/05/03 Time: 11:02 Sample: 1950 1972 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic   C 0.682674 0.235425 2.8997515   LOG(X) 0.514047 0.070189 7.323777   R-squared 0.718641 Mean dependent var 4.596044 Adjusted R-squared 0.705243 S.D. dependent var 0.301263 S.E. of regression 0.163560 Akaike info criterion -0.700328 Sum squared resid 0.561792 Schwarz criterion -0.601589 Log likelihood 10.05377 F-statistic 53.63771 Durbin-Watson stat 0.518528 Prob(F-statistic)   根据上述回归结果回答下面各题： （ 1 ）根据以上回归结果，写出 回归分析结果报告。 （ 7 分） (0.24) (0.07) ， F 53.63 ， d.f. 21 （ 2 ）分析该结果的系数显著性。（ 6 分） 首先，常数项的显著性分析。因为：由表中结果知，系数显著性检验的 t 统计量的值为 2.90 ，查表知， ；而 2.9>1.962 ，故常数项是显著不为零的。 其次，斜率的系数显著性分析：因为：由表中结果知，系数显著性检验的 t 统计量的值为 7.32 ，查表知， ；而 7.32>1.962 ，故斜率项是显著不为零的。 （ 3 ）解释模型拟合优度的含义。（ 4 分） 由表中结果可知，模型的调整的拟合优度为 0.71 ，意味着模型解释了被解释变量样本变化的 71% 。 （ 4 ）试对模型结果的经济意义进行解释。（ 4 分） 根据模型结果可知：我国在 1950 1972 年间，国内生产总值对于进出口总额之间具有显著的相关性，具体地，进出口总额关于国内生产总值的弹性系数约为 0.51 ，即国内生产总值每增加一个百分点，进出口总额平均增加 0.51 个百分点。 五、分析题(本大题共5小题，每小题4分，共31分)43（10分）某人试图建立我国煤炭行业生产方程，以煤炭产量为被解释变量，经过理论和经验分析，确定以固定资产原值、职工人数和电力消耗量变量作为解释变量，变量的选择是正确的。于是建立了如下形式的理论模型： 煤炭产量= 固定资产原值+ 职工人数+ 电力消耗量+ 选择2000年全国60个大型国有煤炭企业的数据为样本观测值；固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，其它采用实物量单位；采用OLS方法估计参数。指出该计量经济学问题中可能存在的主要错误，并简单说明理由。 43、答案：（答出4条给满分） 模型关系错误。直接线性模型表示投入要素之间完全可以替代，与实际生产活动不符。 估计方法错误。该问题存在明显的序列相关性，不能采用OLS方法估计。 样本选择违反一致性。行业生产方程不能选择企业作为样本。 样本数据违反可比性。固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，不具备可比性。 变量间可能不存在长期均衡关系。变量中有流量和存量，可能存在1个高阶单整的序列。应该首先进行单位根检验和协整检验。 44（10分）选择两要素一级CES生产函数的近似形式建立中国电力行业的生产函数模型： 其中Y为发电量，K、L分别为投入的资本与劳动数量，t为时间变量。 指出参数、m的经济含义和数值范围； 指出模型对要素替代弹性的假设，并指出它与C-D生产函数、VES生产函数在要素替代弹性假设上的区别； 指出模型对技术进步的假设，并指出它与下列生产函数模型在技术进步假设上的区别； 44、答案： 参数为技术进步速度，一般为接近0的正数；为替代参数，在（1，）范围内；m为规模报酬参数，在1附近。 该模型对要素替代弹性的假设为：随着研究对象、样本区间而变化，但是不随着样本点而变化。而C-D生产函数的要素替代弹性始终为1，不随着研究对象、样本区间而变化，当然也不随着样本点而变化；VES生产函数的要素替代弹性除了随着研究对象、样本区间而变化外，还随着样本点而变化。 该模型对技术进步的假设为希克斯中性技术进步；而生产函数模型的技术进步假设为中性技术进步，包括3种中性技术进步。45。（11分）试指出在目前建立中国宏观计量经济模型时，下列内生变量应由哪些变量来解释，简单说明理由，并拟定关于每个解释变量的待估参数的正负号。 轻工业增加值 衣着类商品价格指数 货币发行量 农业生产资料进口额 45、答案： 轻工业增加值应该由反映需求的变量解释。包括居民收入（反映居民对轻工业的消费需求，参数符号为正）、国际市场轻工业品交易总额（反映国际市场对轻工业的需求，参数符号为正）等。 衣着类商品价格指数应该由反映需求和反映成本的两类变量解释。主要包括居民收入（反映居民对衣着类商品的消费需求，参数符号为正）、国际市场衣着类商品交易总额（反映国际市场对衣着类商品的需求，参数符号为正）、棉花的收购价格指数（反映成本对价格的影响，参数符号为正）等。 货币发行量应该由社会商品零售总额（反映经济总量对货币的需求，参数符号为正）、价格指数（反映价格对货币需求的影响，参数符号为正）等变量解释。 农业生产资料进口额应该由国内第一产业增加值（反映国内需求，参数符号为正）、国内农业生产资料生产部门增加值（反映国内供给，参数符号为负）、国际市场价格（参数符号为负）、出口额（反映外汇支付能力，参数符号为正）等变量解释。Eviews 上机 计量经济一 多重共线检验 1 file-new-workfile 在 start 与end 中输入 初始与结束年份 点OK2 quick-empty group 将相应的excel数据粘贴进去 点name保存一下 3 proc-make estimation 将方程改为正确的形式 如此例 初始方程修改为 点确定 点name保存一下 4 显示结果如图试卷答题格式如下：Y=-12815.75+6.213X1+0.421X2-0.166X3-0.098X4-0.028X5 (-0.91) (8.39) (3.32) (-2.81) (-1.45) (-0.14) R2 (R的平方)=0.9828 R-2（R杠的平方）=0.9756 F=137.12 D.W.=1.81再就结果的经济意义做适当分析。二 多重回归修正 1 在窗口 view-correlation(第一个)-common sample 生成相关系数矩阵 name保存一下 重点看X1X5与Y的相关系数 越大越好2 关联度从大到小检验，P值小于0.05为通过。例如此例中先检验X1：右键点击eq01-object copy如图点OK，打开eq02 proc-specify/estimate 改为，点确定，由结果可知P值小于0.05通过，保留X1。以此类推，得到最终结果，Y=f(X1,X2,X3) 答案格式见126页4.3.5，写前三行。三 序列相关检验1 D.W检验 P116 以数据4.2.1做出结果后，n=24 k=2 查D.W检验表，5%的，得dl=1.27 du=1.45 D.W=0.628，再将D.W值与dl du值比较，规则：若 0D.Wdl，则存在正自相关；若dlD.Wdu，则不能确定； 若duD.W4-du，则无自相关；若4-duD.W4-dl，则不能确定；若4-dlD.W4，则存在负相关。此例中 D.W=0.628dl，故存在正自相关2 LM检验 在窗口中，view-residual tests- serial correlation LM test 从一阶开始实验，结果如下P值（灰色部分）小于0.05，拒绝H0，则存在序列相关，所以实验二阶。在窗口中，view-residual tests- serial correlation LM test 结果如下 P值（灰色部分）小于0.05，拒绝H0，则存在序列相关，所以继续实验三阶。在窗口中，view-residual tests- serial correlation LM test 结果如下 P值（灰色部分）没有全部小于0.05，所以接受H0，不存在序列相关，检验到此为止。结论：原模型存在两阶序列相关性。四 序列相关修正1 广义差分法 在窗口中 proc-specify/estimate 输入模型，确定 结果如下检验通过（与LM法中检验方式相同） 模型Mt=169.325+0.020*gdp+1.108*AR(1)-0.801AR(2) (3.81) (18.45) (6.11) (-3.61)R2(R方)=0.982 R2（R杠方）=0.979 D.W.=1.85 在5%的显著水平下，n=22 k=4，dl=1.05 du=1.66 ，D.W.du=1.66，表明经广义差分变换后的模型已不存在序列相关性。五 与原模型比较 1 比较修正后的模型与原模型：总体：R2()（越大也好），赤池信息准则（）（越小越好），（）（越大越好），回归标准误（）（越好越好）。单独变量对总体的贡献程度；标准差（）（越小越好），T值（）（越大与2越好）。原模型修正后的模型经比较，修正后的模型优于原模型。六 异方差检验 1 file-new-workfile 选择在中输入变量个数。 quick-empty group 将相应的excel数据粘贴进去 点name保存一下 。proc-make estimation 将方程改为正确形式，点确定。在窗口 中点击View-residuai tests-white（no cross terms）只看P值（灰色部分），P值大于0.05，说明不存在异方差。在窗口 中点击View-residuai tests-white（cross terms）只看P值（灰色部分），P值小于0.05，说明不存在异方差。 八 点估计，区间估计 （例2.5.1数据）1 点估计 file-new-workfile 在 start 与end 中输入 初始与结束年份 点OK quick-empty group 将相应的excel数据粘贴进去 点name保存一下 proc-make estimation 将方程改为正确的形式确定 name 保存，鼠标双击range，将end中的2000改为2001 点 OK。打开GDPP，在年份2001中输入数据4033.1（如无法输入，则右键点击，点Edit+/-即可输入），关闭GDPP窗口。在窗口中点forecast，在S.E.窗口中输入se，点OK。打开conspf，即可看到2001年的估计值为1758.623。2 区间估计 在主窗口中：object-new object 选group OK 输入区间估计方程点OK，得到区间估计值为（1683.542，1833.703）18