华南农业大学期末考试试卷（A经济学专用）.doc

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1、1华南农业大学期末考试试卷（华南农业大学期末考试试卷（A 卷）答题纸卷）答题纸2012-20132012-2013 学年第学年第 1 1 学期学期 考试科目：考试科目： 经济计量学 考试类型：（闭卷）考试考试类型：（闭卷）考试 考试时间：考试时间： 120 分钟分钟学号 姓名 年级专业 题号题号一一二二三三四四五五总分总分 得分得分 评阅人评阅人李尚蒲李尚蒲一、单选一、单选题题（本大题共20小题，每小题1分，共20分）【答题要求：请将该大题的答案依次抄写在下列指定空格处答题要求：请将该大题的答案依次抄写在下列指定空格处】1变量显著性检验 t 统计量的表达式是（ ） 。2在双对数线性模型 lnY

2、i=ln0+1lnXi+ui中,1的含义是（ ）AY 关于 X 的增长量BY 关于 X 的发展速度CY 关于 X 的边际倾向DY 关于 X 的弹性3在二元线性回归模型：中，表示（ ）ii22i 110iuXXY1A当 X2不变、X1变动一个单位时，Y 的平均变动B当 X1不变、X2变动一个单位时，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4关于多元线性回归模型的 F 检验与 t 检验的关系，描述正确的是（ ） 。A.关于变量的显著性 t 检验全部通过时，模型总体显著的 F 检验一定通过。得分得分)var(.11. .222

3、2bbb yeey sbbjjjiiiijjtDknntCtB btAj 2B.关于模型总体显著的 F 检验通过时，变量的显著性 t 检验一定全部通过。C. F 检验与 t 检验是等价的。DF 检验与 t 检验没有任何关系。5DW 检验法适用于检验（ ）A异方差B序列相关C多重共线性D设定误差6如果 X 为随机解释变量，Xi与随机误差项 ui相关，即有 Cov(Xi，ui)0，则普通最小二乘估计 是（ ）A有偏的、一致的B有偏的、非一致的C无偏的、一致的D无偏的、非一致的7设某商品需求模型为 Yt=0+1Xt+ ut，其中 Y 是商品的需求量，X 是商品价格，为了考虑全年 4 个季节变动的影响

4、，假设模型中引入了 4 个虚拟变量，则会产生的问题为（ ）A异方差性B序列相关C不完全的多重共线性D完全的多重共线性8当截距和斜率同时变动模型 Yi=0+1D+1Xi+2 (DXi)+ui退化为截距变动模型时，能通过统计检验的是（ ）A10，20B1=0，2=0C10，2=0D1=0，209若随着解释变量的变动，被解释变量的变动存在两个转折点，即有三种变动模式，则在分段线性回归模型中应引入虚拟变量的个数为（ ）A1 个B2 个C3 个D4 个10对于无限分布滞后模型 Yt=+0Xt+1Xt-1+2Xt-2+ut，无法用最小二乘法估计其参数是因为（ ）A参数有无限多个B没有足够的自由度C存在严重

5、的多重共线性D存在序列相关311对自回归模型进行自相关检验时，若直接使用 DW 检验，则 DW 值趋于（ ）A0B1C2D412当某商品的价格下降时，如果其需求量的增加幅度稍大于价格的下降幅度，则该商品的需求（ ）A缺乏弹性B富有弹性C完全无弹性D完全有弹性13根据实际样本资料建立的回归模型是（ ）A理论模型B回归模型C样本回归模型D实际模型14双对数模型 Y=AY=A e ertrt K Ka a L L u u 中，Y、K 和 L 分别表示产出、资本和劳动投入，则参数 a a 的经济含义是（ ）AY 关于 K 的增长率 B. Y 关于 K 的发展速度 C. 资本产出弹性 D. 资本产出乘数

6、15 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、使达到最小值 B、使达到最小值 ntttYY1 ntttYY1C、使达到最小值 D、使达到最小值ttYYmax21 ntttYY16在多元线性回归分析中，修正的决定系数与一般决定系数之间（ 2R2R ） 。 A、 B、 B、只能大于零 D、可能为负值2R2R2R2R2R2R17已知三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量8002te为，则随机误差项的方差估计量为( )。24ntu2SA、33.33 B、 40 C、 38.09 D 、36.36418在一元线性回归问题中，因变量为，自变量为的总体回归方程

7、可表示YX 为：（ ）A、 B、tttuXY10ttteXY10C、 D、 （其中）ttXY10 ttXYE10nt, 2 , 119分布滞后模型的长期效果为：（ ） 。ttttuYXY170. 020. 11 . 4A、5.30 B、1.20 C、6.00 D、4.00 20在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。 例如，研究中国城镇居民消费函数时。1991 年前后，城镇居民商品性实际支出 Y 对实际可支配收入 X 的回归关系明显不同。现以 1991 年为转折时期，设虚拟变量，数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：基本消 ；反常年份；正常年份01tD费部分下降了，边

8、际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理论方程可 以写作：（ ） 。A、 B、tttuXY10tttttuXDXY210C、 D、ttttuDXY210ttttttuXDDXY3210二、判断题二、判断题（本大题共（本大题共1010小题，每小题小题，每小题1 1分，共分，共1010分）分）1 12 23 34 45 56 67 78 89 910101、D-W 检验，即杜宾-瓦尔森检验，D.W=，其最大优点为简单易行。 nttnttteee122 1)(如果 D.W 值接近于零，则说明越倾向于无自相关。 （ ）2、违背基本架设的计量经济学模型是不可估计的。 （ ）3、只有满足基本假设的计量

9、经济学模型的普通最小二乘参数估计量才具有无偏性和有效性。 （ ）4、要使得计量经济学模型拟合得好,就必须增加解释变量。 （ ）5、当计量经济学模型出现异方差性，其普通最小二乘法参数估计量仍具有无偏性，但不具有有效性。 （ ）得分得分56、样本容量 N 越小，残差平方和 RSS 就越小，模型拟合优度越好。 （ ）7、异方差问题中，随机误差项的方差与解释变量观测值之间都是有规律可循的。（ ）8、对于最小二乘法最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取 n 组样本观测值的概率最大。 （） 9当 R2=1，F=0；当 R2=0，则 F=。 （ ） 10判定所有解释变量是否对应变量有显著影响的方法是,看看是

10、否每个解释变 量都有显著 t 统计量;如果不是,则解释变量整体是统计不显著的。 （ ）三、简答题（共三、简答题（共 3030 分）分）1. 请概述古典线性回归模型的基本假定？请概述古典线性回归模型的基本假定？ （5分）分） 2. 简述虚拟变量陷阱？（简述虚拟变量陷阱？（5分）分） 3.简述好模型的性质？简述何种方法诊断设定误差？（简述好模型的性质？简述何种方法诊断设定误差？（10分）分） 4.、建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？（、建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？（10 分）分）四、计算题。四、计算题。 （每题（每题 5 5 分，共分，共 1515 分）分）某汽车制造厂销售部

11、经理认为，汽车的销售量与广告费用之某汽车制造厂销售部经理认为，汽车的销售量与广告费用之 间存在着密切的关系。为此，该经理收集了间存在着密切的关系。为此，该经理收集了 1212 个汽车销售分公司的有关数据。个汽车销售分公司的有关数据。 用用 ExcelExcel 对数据进行回归分析的部分结果如下：对数据进行回归分析的部分结果如下：（一）方差分析表（一）方差分析表dfdf SSSS MSMS F F SignificanceFSignificanceF 回归回归 _ _ 16027091602709 _ 2.17E-092.17E-09 残差残差 _ _ _ 总计总计 1111 164286716

12、42867 （二）参数估计表（二）参数估计表CoefficientsCoefficients 标准误差标准误差 t t StatStat P-valueP-value InterceptIntercept 363.6891363.6891 62.4552962.45529 5.8231915.823191 0.0001680.000168 X X VariableVariable 1 1 2.0288732.028873 0.1015580.101558 19.9774919.97749 2.17E-092.17E-09 要求（计算结果精确至要求（计算结果精确至 0.10.1）：）：（1 1）

13、在方差分析表中的下划线上填上适当的数据；）在方差分析表中的下划线上填上适当的数据；得分得分得分得分6（2 2）计算销售量与广告费用之间的相关系数，并据此分析两者的关系形态与强）计算销售量与广告费用之间的相关系数，并据此分析两者的关系形态与强 度；度；（3 3）写出销售量对广告费用的一元线性回归方程，并检验在）写出销售量对广告费用的一元线性回归方程，并检验在 5%5%的显著性水平的显著性水平 下，回归系数和回归方程的线性关系是否显著。下，回归系数和回归方程的线性关系是否显著。五综合分析题（共五综合分析题（共 3030 分分, ,每题每题 1010 分）分）1收集 1978-2001 年的消费额

14、XF（亿元） ，国内生产总值 GDP（亿元）资料，建立消费函数，Eviews 结果如下：Dependent Variable: LOG(XF) Method: Least Squares Date: 10/21/09 Time: 20:16 Sample: 1978 2001 Included observations: 24Coefficien tStd. Errort-StatisticProb. C-0.0426620.033247t1=0.2128 LOG(GDP)0.9364170.084454t2=0.0000R-squared0.999503 Mean dependent var

15、6.829620 Adjusted R-squared0.998480 S.D. dependent var1.308850 S.E. of regression0.029846 Akaike info criterion-4.105890 Sum squared resid0.019597 Schwarz criterion-4.007719 Log likelihood51.27068 Hannan-Quinn criter.-4.079845 F-statistic44210.44 Durbin-Watson stat1.682476 Prob(F-statistic)0.000000

16、要求：（1）把表中缺失的数据补上；（3 分） （2）把回归分析结果报告出来；（3 分） （3）进行经济意义、统计学意义和经济计量学意义检验；（6 分） （4）解释系数经济含义。 （3 分）2 某同学采用 1980-1999 的数据对某国商品进口 M 进行研究，他首先估计了 Mt与国内生产总值 GDP 的回归模型（模型 1：） ，然后在原模型01=+GDPttM中加入了后进行重新估计（模型 2：） ，23 ttMM、23 0123=+GDP+ttttMMM同时他计算出模型 2 中 F 检验统计量=22.5，并与临界值进行0.052 20 =3.49F，了比较。两个模型估计的结果如下：2232=1

17、5291+0 020GDP=09484=15291+0 020GDP -0 0028+859 -07=09842ttttttMMMM. R.；.E R.请回答以下问题：（10 分） （1）这是什么检验？（或者说该检验的目的是什么？） （3 分）7（2）本题中该 F 检验的原假设是什么？（3 分） （3）请写出该 F 检验统计量的计算式？（6 分） （4）解读该该 F 检验的结果，该结果说明了什么问题？（3 分）3根据以下回归结果,回答问题.（共20分） 结果一: Dependent Variable: Y Method: Least SquaresVariableCoefficientStd.

18、 Errort-StatisticProb. C23.986945.2350374.5820000.0001 X3-4.3756201.022227-4.2804790.0002R-squared0.413390 Mean dependent var5.875000 Adjusted R-squared0.390829 S.D. dependent var20.89837 S.E. of regression16.31106 Akaike info criterion8.490313 Sum squared resid6917.319 Schwarz criterion8.585471 Log

19、 likelihood-116.8644 F-statistic18.32250 Durbin-Watson stat2.076724 Prob(F-statistic)0.000224结果二: Dependent Variable: Y Method: Least SquaresVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C3.5318128.1113690.4354150.6670 X23.9433151.2934453.0486930.0054 X3-2.4994261.082101-2.3097890.0294R-squared0.572

20、374 Mean dependent var5.875000 Adjusted R-squared0.538164 S.D. dependent var20.89837 S.E. of regression14.20223 Akaike info criterion8.245632 Sum squared resid5042.582 Schwarz criterion8.388368 Log likelihood-112.4388 F-statistic16.73114 Durbin-Watson stat1.896592 Prob(F-statistic)0.000024结果三: Depen

21、dent Variable: Y Method: Least SquaresVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. 8C-11.362707.715996-1.4726160.1581 X26.0120201.1692515.1417710.0001 X3-1.0743581.189377-0.9032940.3783R-squared0.728846 Mean dependent var5.738095 Adjusted R-squared0.698718 S.D. dependent var19.22973 S.E. of regress

22、ion10.55504 Akaike info criterion7.682648 Sum squared resid2005.360 Schwarz criterion7.831865 Log likelihood-77.66780 F-statistic24.19148 Durbin-Watson stat1.680651 Prob(F-statistic)0.000008结果四： Dependent Variable: Y Method: Least SquaresVariableCoefficien tStd. Errort-StatisticProb. C5.5496758.6095

23、210.6445970.5253 X23.7108551.3407522.7677430.0107 X3-3.1384051.382283-2.2704500.0324 DUMMY6.4170328.5164810.7534840.4585R-squared0.582256 Mean dependent var5.875000 Adjusted R-squared0.530038 S.D. dependent var20.89837 S.E. of regression14.32662 Akaike info criterion8.293680 Sum squared resid4926.05

24、2 Schwarz criterion8.483995 Log likelihood-112.1115 F-statistic11.15048 Durbin-Watson stat1.949088 Prob(F-statistic)0.000089上表(1)和(2)是 1954-1981 年美国普通股实际收益率(Y),产出增长率(X2)和通货 膨胀率(X3)的数据. (1) 尤金教授指出:“实际股票收益和通货膨胀之间的简单的负相关关系是虚 假的（或者说是错误）的。它是两个结构关系的结果：一个是当前实际 股票收益和预期产出增长率之间的正相关系，另一个是预期产出增长率 和当前通货膨胀之间的负相关关

25、系。”根据这个观点评论以上（1）和 （2）的回归结果。 (2) 表 3 是利用 1956-1976 年的数据进行的回归，略去 1954 年和 1955 年的 数据（这两年的股票收益行为异常）。将回归结果与表 2 进行比较，如 果两者存在差异的话，简单分析产生差异的原因。 (3)假定根据 1956-1981 年数据进行回归，但区分 1956-1976 和 1977-1988 年两个阶段，如何进行这样的回归？表四引入一个虚拟变量，以 1976 年为界，写出方程，并对方程的虚拟变量的系数进行分析。9华南农业大学期末考试试卷（华南农业大学期末考试试卷（A 卷）答题纸卷）答题纸2012-20132012

26、-2013 学年第学年第 1 1 学期学期 考试科目：考试科目： 经济计量学 考试类型：（闭卷）考试考试类型：（闭卷）考试 考试时间：考试时间： 120 分钟分钟学号 姓名 年级专业 题号题号一一二二三三四四五五总分总分 得分得分 评阅人评阅人李尚蒲李尚蒲一、选择题（本大题共一、选择题（本大题共20小题，每小题小题，每小题 1分，共分，共20分）分）1234567891011121314151617181920二、判断题（每题判断题（每题 0.50.5 分，共分，共 5 5 分）分） 。 12345678910三、简答题（共三、简答题（共 30 分）分） 四、计算题（共四、计算题（共 15 分

27、）分） 五、综合分析题（共五、综合分析题（共 30 分）分）10111213经济计量学上机报告经济计量学上机报告 1 1分数： 学号 姓名 年级专业 作业 1：表 10-1 给出了 19592006 年间美国商业部门真实工资（真实小时工资）与劳 动生产率的数据，估计的工资-生产率回归模型如下Dependent Variable: RWAGES Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 33.636031.40008524.024280PRODUCT 0.6614440.0156442.291780R-squared 0.974926

28、 Mean dependent var90.7291Adjusted R-squared 0.974381 S.D. dependent var16.06763S.E. of regression 2.571761 Akaike info criterion4.767833Sum squared resid 304.242 Schwarz criterion4.8458Log likelihood -112.428 F-statistic 1788.595Durbin-Watson stat 0.146315 Prob(F-statistic)0下面的 et-t 图表明：残差随时间表现出一定的

29、规律，可据此判断模型中可能存在自相关-6-4-2024660657075808590950005RWAGES Residuals修正方法 1：采用假设：=1；也就是说，误差项之间是完全正自相关的。此时广义差 分方程(10-14)就变为一阶差分方程：YtYt1=B2(XtXt1)+vt 或，Yt=B2Xt+vt 其中， 是一阶差分算子。在估计方程时，首先需要对被解释变量和解释变量同时求 差分，然后再对变换后的模型进行回归。修正方法 2：前面已建立了 d 与 之间的近似关系：可以很容易地得到的 估计值。14对工资-生产率一例，d=0.1463。因此， 这一值显然不等于一阶差分方程的假定 = 1。虽

30、说这种方法很容易使用，但只有当样 本容量很大时才能得到较理想的值。 经济计量学上机报告经济计量学上机报告 2 2分数： 学号 姓名 年级专业 作业 2：给出了美国 19701995 年个人可支配收入（税后收入）和个人储蓄的数据， 单位是 10 亿美元。我们想考察美国这个时间段储蓄（Y）与个人可支配收入（X）的关系 原始数据略（网络数据表 6-7）40801201602002402800100020003000400050006000XY通过图形分析和该问题的背景分析（1982 年美国经历了和平时期最严重的经济衰退） ， 我们认为 1982 年以前和 1982 年以后美国的储蓄与收入之间的关系可

31、能是有差异的。我们 可以利用虚拟变量技术来解决这个问题。考察下面的回归：Yt =C1 +C2Dt +C3Xt +C4(DtXt)+ut 其中 Y个人储蓄；X个人可支配收入，EVIEWS 回归结果如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1970 1995 Included observations: 26 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.01611720.164830.0503910.9603D1 152.478633.082374.6090580.0

32、001X 0.0803320.0144975.5413470D1X -0.0654690.015982-4.096340.0005R-squared 0.881944 Mean dependent var 162.0885Adjusted R-squared 0.865846 S.D. dependent var 63.20446S.E. of regression 23.14996 Akaike info criterion 9.262501Sum squared resid 11790.25 Schwarz criterion 9.456055Log likelihood -116.4125 F-statistic 54.7841315Durbin-Watson stat 1.648454 Prob(F-statistic) 0结论：即两个时期美国人的边际储蓄倾向是有显著差异的。在 1970 1981 年期间， 平均而言，每增加 1 美元收入储蓄将增加 8 美分，但在 19821995 年期间，平均而言， 每增加 1 美元收入储蓄将增加不到 2 美分。