2022年计量经济学题库.docx

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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 一、名词说明1.样本回来函数 2. 偏回来系数 3.可决系数 4.异方差 5.虚拟变量陷阱6.一般最小二乘法 7.多重共线性 8.广义差分法 9.计量经济学 10.自相关11.拟合系数 12.高斯-马尔科夫定理 13. 残差平方和 14. 过原点回来 15.总体回来函数二、判定题1线性回来模型意味着因变量是自变量的线性函数； 2只要说明变量个数大于 能为负值；1,调整可决系数的值肯定比多重可决系数小,且可 3. 体会说明采纳时间序列数据为样本的计量经济学问题,简洁产生自相关性； 4总离差平方和可分解为回来平方和与残差平方和； 5存在异方差时,可

2、以用广义差分法来进行补救； 6在对数线性模型中,说明变量的系数表示被说明变量对说明变量的弹性7多重共线性只有在多元线性回来中才可能发生； 8G-Q 检验能够检验样本容量较大的各种类型的异方差性； 9D.W 值在 0 至 4 之间,数值越大说明正相关程度越大,数值越小说明负相关 程度越大； 10以加法方式引入虚拟变量转变模型的斜率,型截距； 以乘法方式引入虚拟变量转变模11R2 的值越高, 模型对数据拟合的越好, 但什么是高, 并没有肯定的标准, 要 依据详细问题而定； 12随机扰动项和残差是一回事； 13说明变量间只要存在多重共线性,就肯定需要处理多重共线性；14可以通过残差对滞后一期残差做散

3、点图来检验模型中的自相关问题；15以加法方式引入虚拟变量转变模型的斜率,型截距； 16. 随机误差项 ui与残差项 ei是一回事； 以乘法方式引入虚拟变量转变模17. 在回来分析中,一般假定被说明变量为随机变量,说明变量为非随机变量； 18. Yi = 1 + 2Xi是简洁线性回来模型的一般形式； 19. F 检验的目的是判定全部说明变量对被说明变量的联合影响是否显著； 20. 当异方差和自相关显现时,常用的t 检验和 F 检验失效； 21. 当模型的说明变量包括因变量的滞后变量时,D-W 检验就不适用了； 22. 多重共线性本质上并不是一个问题,假如样本观测数据足够多,多重共线性是可以排除的

4、 23. 违反基本假设的计量经济学模型是不行估量的； 24. 在多元线性回来模型中,说明变量的系数又称为偏回来系数,它反映的是在其他条件不变的情形下,说明变量每增加一个单位,被说明变量的平均变动名师归纳总结 单位； 第 1 页,共 11 页25. 加权最小二乘法,是一个典型的目标美好却不具有可操作性的方法； 26. 随机误差项 ui 与残差项 ei 是一回事； - - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 27. 在线性回来模型中,说明变量是缘由,被说明变量是结果； 28. 在实际中,一元回来没什么用,由于被说明变量的行为不行能仅由一个说明变量来解； 29. 当异

5、方差显现时,常用的 t 检验和 F 检验失效； 30. 在异方差情形下,通常 OLS 估量肯定高估了估量量的标准差； 31. 在杜宾 -沃森（ DW ）检验法中,我们假定随机扰动项的方差是常数； 32. 当存在自相关时, OLS 估量量是有偏的,而且也是无效的； 33. 即使在有严峻多重共线性的模型中, OLS 估量量仍旧是最优线性无偏估量量； 34. 变量的两两高度相关并不表示模型肯定存在多重共线性问题； 35. 当模型的说明变量包括被说明变量的滞后变量时,D-W 检验就不适用了； 三、单项挑选题1. 经济计量分析工作的基本工作步骤是（）A设定理论模型收集样本资料估量模型参数检验模型B设定模

6、型估量参数检验模型应用模型C理论分析数据收集运算模拟修正模型D确定模型导向确定变量及方程式应用模型2把反映某一总体特点的同一指标的数据,按肯定的时间次序和时间间隔排列起来,这样的数据称为（）A横截面数据 B.时间序列数据C.修匀数据 D.原始数据3. 一般最小二乘法要求模型误差项 ；ui 满意某些基本假定,以下结论中错误选项名师归纳总结 A. Eui=0 B. EXi= 0 1XY ,所以.第 2 页,共 11 页C. Euiuj=0 i j D. uj N0. 2 4. 对于经典线性回来模型, 0LS 估量量不具备的性质是（）A无偏性B.线性特性C.正确性D.有效性5. 线性回来模型的参数估

7、量量.是随机变量iY的函数,.=XY3561 . 5X,是（）；A.随机变量B.非随机变量C.确定性变量D.常量6. 产量（X,台）与单位产品成本（Y,元/台）之间的回来方程为：Y .这说明（）A产量每增加一台,单位产品成本平均削减1.5 个百分点B产量每增加一台,单位产品成本削减1.5 元C产量每增加一台,单位产品成本削减1.5 个百分点- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - D产量每增加一台,单位产品成本平均削减 1.5 元7依据一个 n=30 的样本估量Y i49. 0. 1Xie i后运算得 d=1.4,已知在 95%1 .,就认为原模型（）的置信度

8、下,dL1 . 35,dUA存在正的一阶线性自相关B.存在负的一阶线性自相关C不存在一阶线性自相关D.无法判定是否存在一阶线性自相关X ,8在多元线性回来模型中,如某个说明变量对其余说明变量的判定系数接近于1,就说明模型中存在 A.多重共线性B.异方差性C.序列相关D.高拟合优度Y1X9在运用模型变换法修正异方差时,假如模型变换形式是X1X2X就异方差的详细形式Varu是以下形式中的哪一种 .A.2 XB. 2X2 B.2X D. 2 logX10对于原模型Y t01Xtt,广义差分模型是指（）AfY tt0f1t1fXttfttXXXXBY t1XttCY t01XttDY tY t10 1

9、1XtXt1tt111. 经济计量分析工作的基本工作步骤是（）A设定理论模型收集样本资料估量模型参数检验模型 B设定模型估量参数检验模型应用模型 C理论分析数据收集运算模拟修正模型 D确定模型导向确定变量及方程式应用模型12把反映某一总体特点的同一指标的数据,起来,这样的数据称为（）按肯定的时间次序和时间间隔排列A横截面数据lnYB.时间序列数据2lnX2ii中,参数1 的含义是C.修匀数据D.原始数据13. 在双对数线性模型01lnX1 i（）；A.Y 关于 X1 的增长量B.Y 关于 X1 的进展速度C.Y 关于 X1 的边际倾向 D.Y 关于 X1 的弹性14. 已知某一元线性回来模型,

10、采纳10 个样本,使用 OLS 回来后得到可决系数名师归纳总结 为 0.81,就其说明变量与被说明变量之间的相关系数为（）；第 3 页,共 11 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - A.0.9 B. 0.6561C. 0.081 D. 0.0915. 线性回来模型的参数估量量 .是随机变量 iY的函数,.= XY 1XY ,所以.是（）；A. 确定性变量 B.非随机变量C. 随机变量 D.常量16. 产量（X,台）与单位产品成本（Y,元/台）之间的回来方程为：Y . 356 1 . 5 X,这说明（）A产量每增加一台,单位产品成本平均削减 1.5 个百

11、分点B产量每增加一台,单位产品成本削减 1.5 元C产量每增加一台,单位产品成本削减 1.5 个百分点D产量每增加一台,单位产品成本平均削减 1.5 元17某商品需求计量模型 Y 0 1 X i i,其中 Y 为需求量, X 为价格；为了考虑 “ 季节” （春、夏、秋、冬）因素的影响,就应引入的虚拟变量个数为（）；A.3 B.4 C.2 D.5 18在多元线性回来模型中,如某个说明变量对其余说明变量的判定系数接近于 1,就说明模型中存在 A.多重共线性 B.异方差性 C.序列相关 D.高拟合优度19以下哪种方法不能用来检验异方差（）；A. Goldfeld-Quandt 检验 B.怀特检验C.

12、残差平方对说明变量的散点图 D.方差膨胀因子法20以下哪种形式的序列相关可用 DW 统计量来检验（ Vt 为具有零均值、常数方差,且不存在序列相关的随机变量） （）2At V t B. t t 1 t 1 V t2C. t t 1 V t D. t V t V t 121.以Yi表示实际观测值,Y.i 示回来估量值,就用一般最小二乘法得到的样本回归直线 Y.i = .1 + .2Xi满意 B. Yi - Y.2= 0A. Yi - Y.i = 0C. Yi - Y.i2 = 0D. .i - Y.2 = 022.计量经济模型的基本应用领域有 A. 结构分析、经济猜测、政策评判B. 弹性分析、乘

13、数分析、政策模拟C. 消费需求分析、生产技术分析、市场均衡分析名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - D. 季度分析、年度分析、中长期分析 23.体会认为,某个说明变量与其他说明变量间多重共线性严峻的情形是这个解释变量的 VIF D. 小Goldfeld-A. 大于 1 B. 小于 1 C. 大于 10 于 524.以下检验方法中不是用来检验异方差的方法是（）A戈里瑟 Glejser检验B戈德菲尔德匡特Quandt检验C怀特 white检验D杜宾沃森 DW 检验25.当模型中存在多重共线性时,采纳岭回来所得到的估量是（）

14、A有偏估量 B无偏估量 C正确无偏估量 D无偏有效估量26.在 DW 检验中,当 d 统计量为 2 时,说明（）A. 不存在一阶自相关B. 存在完全一阶负自相关C. 存在完全一阶正自相关）D. 不能判定27.下面属于横截面数据的是（A. 1980-2022 年各年全国 31 个省市自治区的服务业产值 B. 1980-2022 年各年某地区的财政收入 C. 2022 年 30 个重点调查城市的工业产值 D. 2000-2022 年各季度湖北省的 GDP 增长率 28.邹至庄检验的作用是（）；A.检验模型中是否存在自相关 C.检验模型所用数据是否存在折点B.检验模型是否有多重共线性 D.检验模型中

15、是否存在虚拟变量29.对于 . .= .1 + . .2.2.+ . + .+ . .,统计量.-.2/.-.听从 .-.2/.-1 A. tn-k B. tn-k-1 C. Fk-1,n-k D. Fk,n-k-130.对于 . .= .1+ . .2.2.+ . + .+ . .,检验 H0:.= 0.= 1, . ,.时,所用的统计量 .= . .听从 A. tn-k-1 B. tn-k C. tn-k+1 D. tn-k+2 31.假如一个回来模型中包含一个具有 为 m 个特点的分类指标,需入虚拟变量数目 A. m B. m-1 C. m-2 D. m+1 32.如回来模型中的随机误差

16、项存在一阶自回来形式的自相关,就估量模型参数应采纳 A. 一般最小二乘法 B. 加权最小二乘法C. 广义差分法D. 工具）D. .变量法33.在多元线性回来中,拟合系数.2随着说明变量数目的增加而（A削减B增加C不变D变化不定34.对于大样本,杜宾 -沃森（ DW）统计量的近似运算公式为（A. .22 - . B. .31 - .C. .21 - .21 + .名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 35.双对数模型 . .= . 0+ . 1. .+ . .中,参数 . 1的含义是（）A. Y 关于 X 的增长率B.

17、Y 关于 X 的进展速度C. Y 关于 X 的弹性D. Y 关于 X 的边际变化36.依据样本资料已估量得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回来模型为ln Y 5 0.75ln X ,这说明人均收入每增加 1%,人均消费支出将预期增加 （）A.0.2% B.0.75% C.5% D.7.5%37.在存在多重共线性情形下采纳的岭回来估量是（）A有偏估量 B无偏估量 C正确无偏估量 D无偏有效估量38.在多元线性回来中,拟合系数 R 随着说明变量数目的增加而（2）A削减 B增加 C不变 D变化不定39.对于大样本,杜宾 -沃森（ DW）统计量的近似运算公式为（）A. DW 21 . B. DW

18、 31 C. DW 1 . D. DW 21 .40.进行相关分析时,假定相关的两个变量（）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. 随机或非随机都可以41.设iY 表示实际观测值,iY 表示 OLS 回来估量值,就以下哪项成立（.）A. .YB. .YC. .YD. .Y42.如回来模型中的随机误差项存在一阶自回来形式的自相关,就估量模型参数应采纳 D.工具变量A. 一般最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法法43.不能用来作为模型中存在多重共线性的判别标准（）A.方差膨胀因子B.F 统计量C.条件系数D.相关系数44.杜宾 -沃森统计量的取值范

19、畴为 A.-1 DW 1 B.0 DW 4 D.1DW4C.0 DW 2 45.在线性回来模型中,如说明变量X 1 和 X 2 的观测值成比例,即X 1i=KX 2i,其中 K 为常数,就说明模型中存在 C. 序 列 相 关A. 方 差 非 齐 性B. 多 重 共 线 性D.设定误差46.同一统计指标按时间次序记录的数据列是 C. 面 板 数 据A. 时 点 数 据B. 截 面 数 据D.时序数据47.对回来系数显著性进行检验时,所用统计量是 C.卡 方 统 计 量A. 正 态 统 计 量B.t 统 计 量D.F 统计量名师归纳总结 48.在回来分析中以下有关说明变量和被说明变量的说法中正确选

20、项 第 6 页,共 11 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - A.被说明变量和说明变量均为随机变量 B.被说明变量和说明变量均为非随机变量 C.被说明变量为随机变量,说明变量为非随机变量D.被说明变量为非随机变量,说明变量为随机变量C. 回 归 系 数49.回来分析中,用来说明模型说明才能的统计量为 A. 相 关 系 数B. 拟 合 系 数D.标准差 50.假如要在模型的说明变量中考虑季节因素,需要引入几个虚拟变量 A.1 个B.2 个C.3 个D.4 个四、简答题 1. 简述最小二乘估量原理；2. 回来模型的方程显著性检验与参数显著性检验相同吗？是否

21、可以相互替代？3. 对一元线性回来模型进行标准化变换,说明标准化变量回来模型中斜率系数 的含义；4. 列举检验多重共线性的方法；5. 简述模型中自相关问题对 OLS 估量量的影响；6. 请写出经典回来模型的基本假定；7. OLS 估量量具有哪些统计性质；8.什么是虚拟变量陷阱？怎样防止虚拟变量陷阱？9. 列举异方差的补救措施；10. 当模型存在多重共线性时,用最小二乘法估量有哪些后果？11. 在经典假定成立的条件下,最小二乘估量量有哪些统计特性？；12. 以一元线性回来模型为例,表达 White 检验的基本步骤；13. 简述经典线性回来模型的基本假定中任意五条；14. 解决模型中自相关的方法有

22、哪些？15. 简述 Goldfeld-Quandt 检验的基本步骤；16. 当模型存在多重共线性时,用最小二乘法估量有何后果？17. 简述经典线性回来模型的基本假定中任意五条？五、运算分析题（本大题共2 小题,每道题15 分,共 30 分）1. 依据输出结果所给的信息,补充完整表1 中用（1）（2）（3）（4）（5）所标识的空缺处；（每空 3 分,共 15 分；请写出简要运算过程,全部运算结果保留三位 小数）表 1 小时工资方程Dependent Variable: LWAGE Sample: 1 526 Included observations: 526 名师归纳总结 Variable C

23、oefficient Std. Error t-Statistic Prob. 第 7 页,共 11 页C 0.284360 0.104190 2.729230 0.0066 EDUC 0.092029 0.007330 （1）0.0000 - - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - EXPER TENURE 0.004121 （2）0.001723 0.003094 2.391437 7.133071 0.0171 0.0000 R-squared 0.316013 Mean dependent var 1.623268 Adjusted R-squared

24、（3）S.D. dependent var 0.531538 S.E. of regression （4）Akaike info criterion 1.207406 Sum squared resid Log likelihood 101.4556 -313.5478 Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. 1.239842 1.220226 F-statistic （5）Durbin-Watson stat 1.768805 ProbF-statistic 0.000000 2.表 2 是一个住房价格方程的回来结果；其中,price 为住房价格, lo

25、tsize 为以英尺为单位的占地面积,sqrft 为平方英尺数, bdrms 为卧房数；模型设定为price i 1 2 lotsize i 3 sqrft i 4 bdrms i i；依据表 2 回答以下问题：（第（ 1）小题 3 分,第（ 2）小题 6 分,第（ 3）小题 6 分,共 15 分；全部结果保留三位小数）表 2.住房价格方程Dependent Variable: PRICE Sample: 1 88 Included observations: 88 名师归纳总结 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 第 8 页,共

26、 11 页C -21.77031 29.47504 -0.738601 0.4622 LOTSIZE 0.002068 0.000642 3.220226 0.0018 SQRFT 0.122778 0.013237 9.275093 0.0000 BDRMS 13.85252 9.010145 1.537436 0.1279 R-squared 0.672362 Mean dependent var 293.5460 Adjusted R-squared 0.660661 S.D. dependent var 102.7134 S.E. of regression 59.83348 Akai

27、ke info criterion 11.06540 Sum squared resid 300723.8 Schwarz criterion 11.17800 Log likelihood -482.8775 Hannan-Quinn criter. 11.11076 F-statistic 57.46023 Durbin-Watson stat 2.109796 ProbF-statistic 0.000000 （1）写出样本回来函数；（3分）（2）对参数2的显著性进行检验（要求写出检验步骤） ；（6分）- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 提示：t0

28、. 02584 1 . 989 t,.00584.1633 （3）利用 white检验判定模型是否存在异方差（要求写出检验步骤）；（6分）提示：将残差的平方对截距项、全部说明变量的一次项、二次项、交叉项作回归得到的R 为0.383314,20 . 05 时,.0（3）2.7815,2（9）16 . 919 03. 为了分析一国或地区的经济社会进展如何影响其居民的人均预期寿命,我们以亚洲 22 个国家或地区的数据为分析对象,分别引入了人均 GDPX1、成人识 字率 X2、婴儿预防接种率 X3作为说明变量, 人均预期寿命 Y作为被说明变量；得到如下回来 见表 1；问题：（1）依据输出结果所给的信息

29、,补充完整表中用ABCDE 所标识的空缺处；A: B: C: D: E:（2）各个因素对人均寿命的影响是否显著,请给出你的判定；表 1 人均预期寿命的影响因素Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 32.99309 3.138595 10.51206 0.0000 X1 0.071619 0.014755 A 0.0001 X2 0.168727 B 4.222811 0.0005 X3 C

30、0.048869 3.663731 0.0018 R-squared 0.906549 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared D S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression E Akaike info criterion 5.407545 Sum squared resid 199.7515 Schwarz criterion 5.605916 Log likelihood -55.48299 Hannan-Quinn criter. 5.454275 F-statistic 58.204

31、79 Durbin-Watson stat 1.616536 ProbF-statistic 0.000000 4. sen&srivastava在讨论贫富国之间期望寿命的差异是, 利用 101 个国家的数据,建立了如下回来模型：其中, X 为以美元计的人均收入；Y 为以年计的期望寿命； Sen&Srivastava认为人均收入的临界值为 1097 美元（ ln1097 = 7）,如人均收入超过 1097 美元,就被认定为富国, Di=1；如人均收入低于 1097 美元,就被认定为穷国, Di=0；上述回来结果中,括号内的数值为参数估量值对应的 t 值；1 说明这些运算结果；名师归纳总结 2

32、回来方程中引入 . .- 7 的缘由是什么？如何说明这个回来说明变量；第 9 页,共 11 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 3请分别写出穷国和富国的样本回来方程；5.国家财政收入主要来自各项税收收入,经济增长是其重要的影响因素；为了分析各主要因素对国家财政收入的影响,数据,建立了如下回来模型：依据国家统计局 1978-2007 年的统计年鉴CS i 0 1 * NZ i 2 * GZ i 3 * JZZ i 4 * TPOP i 5 * CUM i 6 * SZM i i其中 CS 表示财政收入, NZ 为农业增加值, GZ 为工业增加值, JZZ

33、 为建筑业增加值,TPOP 为总人口, CUM 为最终消费, SZM 为受灾面积； 回来结果见表 1；表 1 国家财政收入的变动依据软件的分析结果,回答下面的问题：1通过上述分析结果,你认为该多元回来模型可能存在哪些问题？这些问题的背后本质又是什么？2以某一个说明变量为例,说明检测该问题的方差膨胀因子法的操作步骤；3任举两种解决该问题的方法；6.父母身高会遗传影响子女身高,依据一份网络问卷调查数据,我们分析了父亲身高 X1和母亲身高 X2对子女身高 Y 的影响,其中身高单位为厘米； 同时,也考虑受访者性别 X3, 0 表示女性、 1 表示男性 、受访者诞生时母亲的年龄X4以及受访者兄弟姐妹个数

34、X5；回来结果 见表 2：表 2 身高的遗传Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 491 after adjustments 名师归纳总结 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 第 10 页,共 11 页C 28.16863 8.743166 3.221789 0.0014 X1 0.332309 0.038333 8.669082 0.0000 - - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - X2 0.425

35、230 0.041526 10.24014 0.0000 X3 11.38049 0.421306 27.01241 0.0000 X4 -0.024571 0.061970 -0.396490 0.6919 X5 -1.020835 0.259135 -3.939403 0.0001 R-squared 0.701462 Mean dependent var 166.7733 Adjusted R-squared 0.698384 S.D. dependent var 7.912372 S.E. of regression 4.345442 Akaike info criterion 5.7

36、88277 Sum squared resid 9158.191 Schwarz criterion 5.839557 Log likelihood -1415.022 Hannan-Quinn criter. 5.808415 F-statistic 227.9163 Durbin-Watson stat 1.995078 ProbF-statistic 0.000000 1 依据回来结果,整理出对应的样本回来模型；2 对回来系数的估量结果,给出合理的解读；3这一估量结果是否可以进一步改进,如能,请给出你的建议；六、证明题（完整表达证明过程； ）1. 对于一元线性回来模型Y1Xii,假定Xi0；请给出参数1的最小二乘估量；名师归纳总结 2. 对于线性回来模型 . .= .1+ .2.+ .,如模型满意经典假设, 其中. .为残差,第 11 页,共 11 页试证明 . . = 0；3. 对于一元线性回来模型Y i1Xii,随机扰动项i满意经典假定；试证明：11的最小二乘估量1.X Y i；2E. 11；X2 i- - - - - - -