计量经济学复习资料全(共9页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上一、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，下列哪种情况表明变量X是显著的？( 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.

2、C(消费)=500+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)=20-0.75P(价格) D. Y(产出量)=0.65K0.6(资本)L0.4(劳动)5判定系数R2=0.75，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=0.6,在=0.05的显著性水 平下查得样本容量n=20，解释变量k=1个时，dL=1.20,dU=1.41，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

3、.无法判断7普通最小二乘法确定一元线性回归模型Yi=的参数和的准则是使（ b ）Aei最小 Bei2最小 Cei最大 Dei2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，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7

4、6 C.增加0.24 D.增加0.76 二、填空题：1. 杜宾沃森检验法可用于诊断序列相关性。2 在给定的显著性水平之下，若DW统计量临界值的上、下限分别为dU和dL,则当dUDW4-dU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-1r1 。 ( 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

5、R2与F统计量的关系可知，当R2=1时，有F=0 。 ( y )4.在给定的显著性水平之下，若DW统计量的下和上临界值分别为dL和dU,则当dLDWdU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 X1、城乡居民平均可支配收入X2、居民消费者价格指数X3和城乡居民家庭平均恩格尔系数X4的相关数据进行分析，试根据

6、EVIEWS结果回答问题：（14分）表8 OLS参数估计结果VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C3492.003893.10263.0.0018X10.0.8.0.0000X20.0.2.0.0617X32.7.0.0.2736X4-57.8874219.17187-3.0.0099R-squared0.Mean dependent var3354.611Adjusted R-squared0.S.D. dependent var1806.047S.E. of regression160.2966Akaike info criterion

7、13.22206Sum squared resid.2Schwarz criterion13.46939Log likelihood-113.9986F-statistic536.2585Durbin-Watson stat1.Prob(F-statistic)0.(1)检验变量间是否存在多重共线？（4分）答：根据表8，R2为0.99011，拟合优度很高，但X3对应的Prob.值为0.2736，大于0.1，t统计值很小，即X3对Y的影响不显著，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

8、影响显著，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

9、下问题：（14分）表1 OLS估计结果VariableCoefficintStd. Errort-StatisticProb.C48.64461733.3570.0.7826X5.0.9.0.0000R-squared0.Mean dependent var10555.48Adjusted R-squared0.S.D. dependent var8855.166S.E. of regression5466.490Akaike info criterion20.11300Sum squared resid7.6E+08Schwarz criterion20.20552Log likelihoo

10、d-309.752F-statistic89.72227Durbin-Watson stat1.Prob(F-statistic)0.表2 White检验结果White Heteroskedasticity Test:F-statistic12.23120Probability0.Obs*R-squared16.45481Probability0.VariableCoefficietStd. Errort-StatisticProb.C.0.0.5223X-1583.37211256.08-2.0.0291X22.1.2.0.0349表3 White检验结果White Heteroskedas

11、ticity Test:F-statistic0.Probability0.Obs*R-squared1.Probability0.VariableCoefficietStd. Errort-StatisticProb.C-1.3.-0.0.6222LOG(X)0.0.3.0.0022(LOG(X)2-0.0.-3.0.0017（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

12、 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：（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5.28个单位。（4）判定系数R2及RSS各为多少？(2分)答：判定系数R2=0.8316（1分） 残差平方和RSS=7.6E+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nR2=16.45481大于临界值，且对应的Prob.小于0.01，X和X2的参数估计值显著不为零，所以在1%的显著水平下拒绝原假设，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

13、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=1.小于临界值，且对应的Prob.为0.5大于0.1，所以在10%的显著水平下接受原假设，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VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C12258.314482.6663.0.0053GDP0.0.99.823130.0000CPI-112.954041.38877

14、-2.0.0190R-squared0.Mean dependent var41971.27Adjusted R-squared0.S.D. dependent var28047.41S.E. of regression1134.816Akaike info criterion17.05027Sum squared residSchwarz criterion17.19939Log likelihood-158.9775F-statistic3489.649Durbin-Watson stat0.Prob(F-statistic)0.表5 滞后期为2阶时LM检验结果Breusch-Godfre

15、y Serial Correlation LM Test:F-statistic12.59685Probability0.Obs*R-squared12.21320Probability0.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C478.22533546.5960.0.8947GDP0.0.0.0.4634CPI-5.33.06011-0.0.8614RESID(-1)1.0.4.0.0005RESID(-2)-0.0.-2.0.0572表6 滞后期为3阶时LM检验结果Breusch-Godfrey Serial Correlation LM

16、 Test:F-statistic10.60285Probability0.Obs*R-squared13.48766Probability0.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C4483.9624042.3771.0.2874GDP0.0.1.0.2018CPI-44.7789838.20359-1.0.2622RESID(-1)1.0.3.0.0017RESID(-2)-0.0.-0.0.4834RESID(-3)-0.0.-1.0.1066表7 广义差分法估计结果VariableCoefficientStd. Errort-Stat

17、isticProb.C18872.615874.9853.0.0075GDP0.0.75.594420.0000CPI-147.654353.68732-2.0.0176AR(1)1.0.4.0.0005AR(2)-0.0.-2.0.0134R-squared0.Mean dependent var45866.97Adjusted R-squared0.S.D. dependent var27051.12S.E. of regression627.3861Akaike info criterion15.96093Sum squared resid.Schwarz criterion16.205

18、99Log likelihood-130.6679F-statistic7433.365Durbin-Watson stat1.Prob(F-statistic)0.（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：(2) 根据表4检验各个参数的显著性和模型整体的显著性。（4分）答：t检验：GDP和CPI的系数为零的概率均小于显著水平0.05，可以认为在显著水平0.05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著的。（2分）F检验：由于F-statistic为3489.649大于临界值F0.05，且概率值几乎为零，因此模型整体的显著性

19、的显著性是很高的。（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,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0.1，且RESID(-1)和RESID(-2)是显著的，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0.1，但RESID(-3)影响是不显著的。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：在显著水平为0.05下，AR(1)和AR(2)都

20、通过了显著性检验，,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-StatisticAugmented Dickey-Fuller test statistic-1.Test critical values:1% level-2.5% level-1.10% level-1.表14 JJ检验的结果HypothesizedTrace5 Percent1 PercentNo. of CE(s)EigenvalueStatisticCri

21、tical ValueCritical ValueNone *0.51.3326834.9141.07At most 1 *0.15.2508919.9624.60（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-1.小于0.1显著水平下的临界值-1.61021，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51.33

22、268大于0.05显著水平下的临界值34.91，拒绝原假设，认为至少存在一个协整方程；迹统计值为15.25089小于0.05显著水平下的临界值19.96，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：，请解释误差修正项的系数0.272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0.1178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-StatisticAugmented Dic

23、key-Fuller test statistic3.Test critical values:1% level-4.5% level-3.10% level-3.表10 原序列的ADF检验（基于模型2）t-StatisticAugmented Dickey-Fuller test statistic12.84843Test critical values:1% level-3.5% level-2.10% level-2.表11 原序列的ADF检验（基于模型1）t-StatisticAugmented Dickey-Fuller test statistic13.31439Test crit

24、ical values:1% level-2.5% level-1.10% level-1.表12 一阶差分序列的ADF检验（基于模型1）t-StatisticAugmented Dickey-Fuller test statistic-3.Test critical values:1% level-4.5% level-3.10% level-3.（1）根据表912的检验结果对时间序列进行平稳性检验；（9分）答：表911可看出原序列中，三个扩展模型的ADF值均大于三个显著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0.05显著水平下的临界值，可以

25、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。欢迎您的光临，Word文档下载后可修改编辑.双击可删除页眉页脚.谢谢！希望您提出您宝贵的意见，你的意见是我进步的动力。赠语； 1、如果我们做与不做都会有人笑，如果做不好与做得好还会有人笑，那么我们索性就做得更好，来给人笑吧！ 2、现在你不玩命的学，以后命玩你。3、我不知道年少轻狂，我只知道胜者为王。4、不要做金钱、权利的奴隶；应学会做“金钱、权利”的主人。5、什么时候离光明最近？那就是你觉得黑暗太黑的时候。6、最值得欣赏的风景，是自己奋斗的足迹。7、压力不是有人比你努力，而是那些比你牛几倍的人依然比你努力。专心-专注-专业