2022年计量经济学模拟考试题.docx

《2022年计量经济学模拟考试题.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2022年计量经济学模拟考试题.docx（14页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、精选学习资料 - - - - - - - - - 第 一 套一、单项挑选题1、双对数模型lnYln01lnX中,参数1的含义是 （C ）A. Y 关于 X的增长率 B .Y C. Y 关于 X的弹性 D. Y关于 X 的进展速度 关于 X 的边际变化2、设 k 为回来模型中的参数个数,n 为样本容量；就对多元线性回来方程进行显著性检验时,所用的 F 统计量可表示为（B）2A. ESS n k BR2 k 1RSS k 1 1 R n k CR 22 n k DESS / k 1 1 R k 1 TSS n k 3、回来分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离；最小二乘准就是指（D ）Y . 达

2、到最小值 B. t使minY iY 达到最小值 .nA. 使Yt1Y . t达到最小值 D. 使nY2C. 使maxY tY . t达到最小值t14、 对于一个含有截距项的计量经济模型,如某定性因素有 m个互斥的类型,为将其引入模型中,就需要引入虚拟变量个数为（B） A. m B. m-1 C. m+1 D. m-k （5、 回来模型中具有异方差性时,仍用 OLS估量模型,就以下说法正确选项A ） A. 参数估量值是无偏非有效的 B. 参数估量量仍具有最小方差性 C. 常用 F 检验失效 D. 参数估量量是有偏的6、 在一元线性回来模型中,样本回来方程可表示为（ C） A. Y t 0 1 X

3、 t u t B. Y t E Y t / X i C. Y . t . 0 . 1 X t D. E Y t / X t 0 1 X t7、在经济进展发生转折时期, 可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化；名师归纳总结 例如,讨论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第 1 页,共 9 页对实际可支配收入X 的回来关系明显不同；现以1991 年为转折时期,设虚拟变量D t1,1991 年以后,数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：基本0,1991 年以前- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 消费部分下降了, 边际消费倾向变

4、大了； 就城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作（D ）Xtut A. Y t01Xtut B. Y t01Xt2DtXtut C. Y t01Xt2Dtu t D. Y t01Xt2Dt3Dt 8、对于有限分布滞后模型,m）,Y t0Xt1Xt12Xt2kXtkut在肯定条件下,参数i可近似用一个关于 i 的阿尔蒙多项式表示 （i0 ,1,2 ,其中多项式的阶数m必需满意（A ）u 满意 和误差 Amk Bmk Cmk Dmk 9、在自适应预期模型和库伊克模型中,假定原始模型的随机扰动项古典线性回来模型的全部假设,就对于这两个模型中的滞后说明变量tY1项* u ,以下说法正确的有（D）A .

5、CovY t1,u*0,Covu*,u*10tttBCovY t1,u*0,Covu*,u*10tttCCovY t1,u*0,Covu t *,u*10tt DCovY t1,u*0 ,Covu t *,u*10tt 10 、设tu 为随机误差项,就一阶线性自相关是指（ B ）A .covu us0ts B.utut1tC.ut1 ut12u t2tD.u t2 ut1t 11 、利用德宾 h 检验自回来模型扰动项的自相关性时, 以下命题正确选项（ B ）A. 德宾 h 检验只适用一阶自回来模型 B. 德宾 h 检验适用任意阶的自回来模型 C. 德宾 h 统计量渐进听从 t 分布 D. 德宾

6、 h 检验可以用于小样本问题 12 、关于联立方程组模型,以下说法中错误选项（B）A. 结构式模型中说明变量可以是内生变量,也可以是前定变量 B. 简化式模型中说明变量可以是内生变量,C. 简化式模型中说明变量是前定变量 D. 结构式模型中说明变量可以是内生变量名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 9 页精选学习资料 - - - - - - - - - 13、以下选项中,正确地表达了序列相关的是（A） A. COVi,j0,ij B. COVi,j0,0,ijjCOVXi,ji C. COVXi,Xj0,ij D. 14、一元线性回来分析中的回来平方和ESS的自由度是（D）

7、A. n B. n-1 C. n-k D. 1 15、边际成本函数为 MC 1 Q 2 Q 2（MC 表示边际成本； Q 表示产量）,就以下说法正确的有（A） A. 模型中可能存在多重共线性 B. 模型中不应包括 Q 作为说明变量 2 C. 模型为非线性模型 D. 模型为线性模型 16 、假如某个结构方程是恰好识别的,估量其参数可用（D）A. 最小二乘法 B. 极大似然法C. 广义差分法 D. 间接最小二乘法 17、已知样本回来模型残差的一阶自相关系数接近于 1,就 DW统计量近似等于 A A. 0 B. 1 C. 2 D. 4 18、更简洁产生异方差的数据为 C A. 时序数据 B. 修匀数

8、据 C. 横截面数据 D. 年度数据 19、设 M 为货币需求量,Y 为收入水平, r 为利率,流淌性偏好函数为M 0 1 Y 2 r,又设 1. 、2. 分别是 1 、2 的估量值,就依据经济理论,一般来说 A A. 1. 应为正值,2. 应为负值 B. 1. 应为正值,2. 应为正值 C. 1. 应为负值,2. 应为负值 D. 1. 应为负值,2. 应为正值20、对于有限分布滞后模型, 说明变量的滞后长度每增加一期,可利用的样本数据就会 B A. 增加 1 个 B. 削减 1 个 C. 增加 2 个 D. 削减 2 个二、多项挑选题名师归纳总结 1、对联立方程模型参数的单一方程估量法包括

9、A B D F 第 3 页,共 9 页 A. 工具变量法 B. 间接最小二乘法 C. 完全信息极大似然估量法 D. 二阶段最小二乘法 E. 三阶段最小二乘法 F. 有限信息极大似然估量法2、以下哪些变量肯定属于前定变量 C D A. 内生变量 B. 随机变量 C. 滞后变量 D. 外生内生变量 E. 工具变量- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 3、古典线性回来模型的一般最小二乘估量量的特性有（A B C ）A. 无偏性 B. 线性性 C. 最小方差性D. 不一样性 E. 有偏性4、利用一般最小二乘法求得的样本回来直线 Y . . 1 . 2 X i 的特

10、点（ A C D ）A. 必定通过点 X , Y B. 可能通过点 X , Y C. 残差 ie的均值为常数 D. Y.的平均值与 iY的平均值相等E. 残差 ie与说明变量 X 之间有肯定的相关性5、关于联立方程模型识别问题,以下说法不正确的有（A B）A. 满意阶条件的方程就可识别B. 假如一个方程包含了模型中的全部变量,就这个方程恰好识别C. 假如一个方程包含了模型中的全部变量,就这个方程不行识别D. 假如两个方程包含相同的变量,就这两个方程均不行识别E. 联立方程组中的每一个方程都是可识别的,就联立方程组才可识别 F. 联立方程组中有一个方程不行识别,就联立方程组不行识别三、判定题 （

11、判定以下命题正误,并说明理由）1、简洁线性回来模型与多元线性回来模型的基本假定是相同的；错在多元线性回来模型里除了对随机误差项提出假定外,仍对说明变量之间提出无多重共线性的假定；2、在模型中引入说明变量的多个滞后项简洁产生多重共线性；对在分布滞后模型里多引进说明变量的滞后项,由于变量的经济意义一样,只是时间不一样,所以很简洁引起多重共线性；3、D-W检验中的 D-W值在 0 到 4 之间,数值越小说明模型随机误差项的自相关度越小,数值越大说明模型随机误差项的自相关度越大；错DW值在 0 到 4 之间,当 DW落在最左边（ 0ddL）、最右边 4-Dld4d 时,名师归纳总结 分别为正自相关、负

12、自相关; 第 4 页,共 9 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 中间 dud4.28 ,所以模型存在异方差（2）依据表 1 所给资料,对给定的显著性水平 .0 05,查 2 分布表,得临界值 0 . 05 3 7 . 81,其中 p=3 为自由度；请你连续完成上述工作,并回答所做的是一项什么工作,其结论是什么？表 1 ARCH Test: F-statistic 6.033649 Probability 0.007410 Obs*R-squared 10.14976 Probability 0.017335 Test Equation: Depend

13、ent Variable: RESID2 Method: Least Squares Date: 06/04/06 Time: 17:02 Sampleadjusted: 1981 1998 Included observations: 18 after adjusting endpoints Variable CoefficieStd. Error t-Statistic Prob. nt C 244797.2 373821.3 0.654851 0.5232 RESID2-1 1.226048 0.330479 3.709908 0.0023 RESID2-2 -1.405351 0.37

14、9187 -3.706222 0.0023 RESID2-3 1.015853 0.328076 3.096397 0.0079 R-squared 0.563876 Mean dependent var 971801.3 Adjusted R-squared 0.470421 S.D. dependent var 1129283. S.E. of regression 821804.5 Akaike info criterion 30.26952 Sum squared resid 9.46E+12 Schwarz criterion 30.46738 Log likelihood -268

15、.4257 F-statistic 6.033649 Durbin-Watson stat 2.124575 ProbF-statistic 0.007410 解：该检验为 ARCH检验由 Obs*R-squared=10.14987.81 ,说明模型存在异方差；名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页,共 9 页精选学习资料 - - - - - - - - - 2、依据某行业 1955 1974 年的库存量（ y）和销售量（ x）的资料 （见表 2）,运用 EViews软件得如下报告资料,试依据所给资料和图形完成以下问题：（1）完成表 2 的空白处,由报告资料写出估量模型的表达式

16、（用书写格式）；（2）依据写出的模型表达式求销售量对库存量影响的短期乘数、动态乘数 和长期乘数,同时给出经济说明；（3）依据所给资料对估量模型进行评判（包括经济意义、拟合成效、显著 性检验等）；表 2 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/04/02 Time: 17:42 Sampleadjusted: 1958 1974 Included observations: 17 after adjusting endpoints Variable CoefficienStd. Error t-Statistic Prob. t

17、名师归纳总结 C -6.419601 2.130157 第 7 页,共 9 页PDL01 1.156862 0.195928 PDL02 0.065752 0.176055 PDL03 -0.460829 0.181199 R-squared 0.996230 Mean dependent var 81.97653 Adjusted R-squared S.D. dependent var 27.85539 S.E. of regression 1.897384 Akaike info criterion 4.321154 Sum squared resid 46.80087 Schwarz

18、criterion 4.517204 Log likelihood -32.72981 F-statistic Durbin-Watson stat 1.513212 ProbF-statistic 0.000000 Lag Distribution of X i Coefficient Std. Error T-Statistic . * | 0 0.63028 0.17916 . *| 1 1.15686 0.19593 . * | 2 0.76178 0.17820 * . | 3 -0.55495 0.25562 t170.0252.110,Sum of Lags 1.99398 0.

19、06785 t13 . 252.160,t120.0252.176,t170.051.740,t130.051.771,t120.051.782F4,120.053.26,F5,130.053.03,F5,170.052.81- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 解：（1）第一拦的 t 统计量值：T-Statistic -3.013675 5.904516 0.373472 -2.513216 其次拦的 t 统计量值：T-Statistic 3.51797 5.90452 4.27495 -2.17104 Adjusted R-squared 0.9953

20、6 1- （1-0.996230 ）*（20-1 ）/ （20-5）=0.99522F-statistic 1145.20y . 6 . 4196 .0 6303 x t 1 . 1569 x t 1 0 . 7618 x t 2 0 . 5550 x t 3 .3 0137 .3 5180 .5 9045 4 . 2750 2 . 1710 2R .0 9954 , DW 1 . 5132 , F 1145 . 16（2）短期乘数为 0.6303 ,动态乘数分别为 1.1569 ,0.7618 ,-0.5550 ；长期乘数为 1.994 （0.6303+1.1569+0.7618-0.555

21、）；（3）模型整体的拟合成效较好, 可决系数达到 0.9963 ,F 统计量为 1145.16 ,除 tx 3 的系数的 t 统计量外,其余均大于在显著性水平为 0.05 ,自由度为 12下的临界值 2.176 ,说明模型中销售额在滞后第三期对库存量影响较小外,其它各均影响显著；3、依据某地区居民对农产品的消费y 和居民收入 x 的样本资料,应用最小二乘法估量模型,估量结果如下,拟合成效见图；由所给资料完成以下问题：名师归纳总结 （1） 在n=16 ,0 . 05的 条 件 下 , 查D-W 表 得 临 界 值 分 别 为第 8 页,共 9 页- - - - - - -精选学习资料 - - -

22、 - - - - - - dL1 .106 ,dU1 .371,试判定模型中是否存在自相关；（2） 假如模型存在自相关,求出相关系数 无自相关的广义差分模型；y .27.91230 .3524x.,并利用广义差分变换写出se=（1.8690 ）（0.0055 ）R20 .9966,162 e i22.0506 ,DW0.6800,F4122.531i12 001 801 60 3 1 40 2 1 20 1 1 00 0-1-28 68 89 09 29 496Fitte9 80 0R e sid u a lActuald解：（1）由于 DW=0.681.106,所以模型中的随机误差存在正的自相关；（2）由 DW=0.68,运算得.=0.66 （ .=1-d/2 ）,所以广义差分表达式为名师归纳总结 y t.66y t10.3412x t0.66x t1ut0.66 ut1第 9 页,共 9 页- - - - - - -