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1、Four short words sum up what has lifted most successful individuals above the crowd: a little bit more.-author-date计量经济学题目及答案三、判断题(判断下列命题正误,并说明理由)三、判断题(判断下列命题正误,并说明理由)1、简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。2、在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。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。 4、在计量经济模型中,随机
2、扰动项与残差项无区别。5、在经济计量分析中,模型参数一旦被估计出来,就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。6、线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数。7、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。8、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型,引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。 9、双变量模型中,对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的。10、如果联立方程模型中某个结构方程包含了所有的变量, 则这个方程不可识别。11、在实际中,一元回归没什么用,因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释。12、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的13、在异方差性的情
3、况下,常用的OLS法必定高估了估计量的标准误。14、虚拟变量只能作为解释变量。15、随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别。16、经典线性回归模型(CLRM)中的干扰项不服从正态分布的,OLS估计量将有偏的。17、虚拟变量的取值只能取0或1。18、拟合优度检验和F检验是没有区别的。19、联立方程组模型不能直接用OLS方法估计参数。20、双变量模型中,对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的;21、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。22、在模型的回归分析结果报告中,有,则表明解释变量 对的影响是显著的。 23、结构型模型中的每一个方程都称为结构式方程,
4、结构方程中,解释变量只可以是前定变量。24、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型,引入虚拟变量的个数与模型有无截距项无关。25、在对参数进行最小二乘估计之前,没有必要对模型提出古典假定26、当异方差出现时,常用的t和F检验失效;27、解释变量与随机误差项相关,是产生多重共线性的主要原因。28、经典线性回归模型(CLRM)中的干扰项不服从正态分布的,OLS估计量将有偏的。29、由间接最小二乘法与两阶段最小二乘法得到的估计量都是无偏估计。30、在异方差性的情况下,常用的OLS法必定高估了估计量的标准误。31、即使经典线性回归模型(CLRM)中的干扰项不服从正态分布的,OLS估计量仍然是无偏的。3
5、2、 变量模型中,对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的。33、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的;34、秩条件是充要条件,因此利用秩条件就可以完成联立方程识别状态的确定。35、在经济计量分析中,模型参数一旦被估计出来,就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。36、假定个人服装支出同收入水平和性别有关,由于性别是具有两种属性(男、女)的定性因素,因此,用虚拟变量回归方法分析性别对服装支出的影响时,需要引入两个虚拟变量。37、双变量模型中,对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的。38、随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别。3
6、9、经典线性回归模型(CLRM)中的干扰项不服从正态分布的,OLS估计量将有偏的。40、在简单线性回归中可决系数与斜率系数的t检验的没有关系。41、异方差性、自相关性都是随机误差现象,但两者是有区别的。42、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型,引入虚拟变量的个数与模型有无截距项无关。43、满足阶条件的方程一定可以识别。44、库依克模型、自适应预期模型与局部调整模型的最终形式是不同的。45、半对数模型中,参数的含义是X的绝对量变化,引起Y的绝对量变化。46、对已经估计出参数的模型不需要进行检验。47、经典线性回归模型(CLRM)中的干扰项不服从正态分布的,OLS估计量将有偏的。48、在有M个
7、方程的完备联立方程组中,当识别的阶条件为(H为联立方程组中内生变量和前定变量的总数,为第i个方程中内生变量和前定变量的总数)时,则表示第i个方程不可识别。 49、随机误差项和残差是有区别的。四、计算分析题1、根据某城市19781998年人均储蓄(y)与人均收入(x)的数据资料建立了如下回归模型 se=(340.0103)(0.0622)试求解以下问题(1) 取时间段19781985和19911998,分别建立两个模型。模型1: 模型2: t=(-8.7302)(25.4269) t=(-5.0660)(18.4094) 计算F统计量,即,对给定的,查F分布表,得临界值。请你继续完成上述工作,并
8、回答所做的是一项什么工作,其结论是什么? (2)根据表1所给资料,对给定的显著性水平,查分布表,得临界值,其中p=3为自由度。请你继续完成上述工作,并回答所做的是一项什么工作,其结论是什么?表1ARCH Test:F-statistic6.033649 Probability0.007410Obs*R-squared10.14976 Probability0.017335Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/04/06 Time: 17:02Sample(adjusted): 1981 199
9、8Included observations: 18 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C244797.2373821.30.6548510.5232RESID2(-1)1.2260480.3304793.7099080.0023RESID2(-2)-1.4053510.379187-3.7062220.0023RESID2(-3)1.0158530.3280763.0963970.0079R-squared0.563876 Mean dependent var971801.3Adjus
10、ted R-squared0.470421 S.D. dependent var1129283.S.E. of regression821804.5 Akaike info criterion30.26952Sum squared resid9.46E+12 Schwarz criterion30.46738Log likelihood-268.4257 F-statistic6.033649Durbin-Watson stat2.124575 Prob(F-statistic)0.0074102、根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,应用最小二乘法估计模型,估计结果如下,拟合
11、效果见图。由所给资料完成以下问题:(1) 在n=16,的条件下,查D-W表得临界值分别为,试判断模型中是否存在自相关;(2) 如果模型存在自相关,求出相关系数,并利用广义差分变换写出无自相关的广义差分模型。se=(1.8690)(0.0055) 3、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
12、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。4、根据某种商品销售量和个人收入的季度数据建立如下模型: 其中,定义虚拟变量为第i季度时其数值取1,其余为0。这时会发生什么问题,参数是否能够用最小二乘法进行估计?5、根据某城市19781998年人均储蓄与人均收入的数据资料建立了如下回归模型: se=(340.0103)(0.0622)试求解以下问题:(2) 取时间段19781985和19911998,分别建立两个模型。 模型1: t=(-8.7302)(25.4269) 模型2: t=(-5.0660)(18.4094) 计算F统计量,即,给定,
13、查F分布表,得临界值。请你继续完成上述工作,并回答所做的是一项什么工作,其结论是什么?(3) 利用y对x回归所得的残差平方构造一个辅助回归函数: 计算给定显著性水平,查分布表,得临界值,其中p=3,自由度。请你继续完成上述工作,并回答所做的是一项什么工作,其结论是什么?(3)试比较(1)和(2)两种方法,给出简要评价。6、Sen和Srivastava(1971)在研究贫富国之间期望寿命的差异时,利用101个国家的数据,建立了如下的回归模型:(4.37) (0.857) (2.42) R2=0.752其中:X是以美元计的人均收入;Y是以年计的期望寿命;Sen和Srivastava 认为人均收入的
14、临界值为1097美元(),若人均收入超过1097美元,则被认定为富国;若人均收入低于1097美元,被认定为贫穷国。(括号内的数值为对应参数估计值的t-值)。(1)解释这些计算结果。(2)回归方程中引入的原因是什么?如何解释这个回归解释变量?(3)如何对贫穷国进行回归?又如何对富国进行回归?7、某公司想决定在何处建造一个新的百货店,对已有的30个百货店的销售额作为其所处地理位置特征的函数进行回归分析,并且用该回归方程作为新百货店的不同位置的可能销售额,估计得出(括号内为估计的标准差) (0.02) (0.01) (1.0) (1.0)其中:第个百货店的日均销售额(百美元);第个百货店前每小时通过
15、的汽车数量(10辆); 第个百货店所处区域内的人均收入(美元); 第个百货店内所有的桌子数量; 第个百货店所处地区竞争店面的数量;请回答以下问题:(1) 说出本方程中系数0.1和0.01的经济含义。(2) 各个变量前参数估计的符号是否与期望的符号一致?(3) 在0.05的显著性水平下检验变量的显著性。(临界值,)8、一国的对外贸易分为出口和进口,净出口被定义为出口与进口的差额。影响净出口的因素很多,在宏观经济学中,汇率和国内收入水平被认为是两个最重要的因素,我们根据这一理论对影响中国的净出口水平的因素进行实证分析。设NX表示我国净出口水平(亿元);GDP为我国国内生产总值(亿元),反映我国的国
16、内收入水平;D(GDP)表示GDP的一阶差分;E表示每100美元对人民币的平均汇率(元/百美元),反映汇率水平。利用19852001年我国的统计数据(摘自2002中国统计年鉴),估计的结果见下表。(1)选择解释我国净出口水平最适合的计量经济模型,写出该模型并说明选择的原因,其它模型可能存在什么问题;(2)解释选择的计量经济模型的经济意义。相关系数矩阵Dependent Variable: NXMethod: Least SquaresDate: 03/21/02 Time: 11:02Sample: 1985 2001Included observations: 17VariableCoeff
17、icientStd. Errort-StatisticProb. C-2135.887645.9685-3.3064880.0048E4.8518320.9835874.9327940.0002R-squared0.618636 Mean dependent var879.9059Adjusted R-squared0.593211 S.D. dependent var1348.206S.E. of regression859.8857 Akaike info criterion16.46161Sum squared resid11091052 Schwarz criterion16.5596
18、3Log likelihood-137.9237 F-statistic24.33245Durbin-Watson stat0.890230 Prob(F-statistic)0.000180Dependent Variable: NXMethod: Least SquaresDate: 03/21/02 Time: 11:04Sample: 1985 2001Included observations: 17VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-761.6691313.1743-2.4320930.0280GDP0.0368270.0
19、058106.3384920.0000R-squared0.728145 Mean dependent var879.9059Adjusted R-squared0.710021 S.D. dependent var1348.206S.E. of regression726.0044 Akaike info criterion16.12312Sum squared resid7906237. Schwarz criterion16.22115Log likelihood-135.0465 F-statistic40.17648Durbin-Watson stat1.289206 Prob(F-
20、statistic)0.000013Dependent Variable: NXMethod: Least SquaresDate: 03/21/02 Time: 11:06Sample: 1985 2001Included observations: 17VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-822.2318789.9381-1.0408810.3156E0.1803342.1450810.0840690.9342GDP0.0356710.0150082.3768550.0323R-squared0.728282 Mean depen
21、dent var879.9059Adjusted R-squared0.689465 S.D. dependent var1348.206S.E. of regression751.2964 Akaike info criterion16.24026Sum squared resid7902248. Schwarz criterion16.38730Log likelihood-135.0422 F-statistic18.76202Durbin-Watson stat1.279954 Prob(F-statistic)0.000109Dependent Variable: NXMethod:
22、 Least SquaresDate: 03/21/02 Time: 11:09Sample(adjusted): 1986 2001Included observations: 16 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-3036.617444.7869-6.8271280.0000E8.7812480.9297889.4443580.0000D(GDP)-0.3014650.054757-5.5055500.0001R-squared0.878586 Mean dependent v
23、ar962.9563Adjusted R-squared0.859907 S.D. dependent var1346.761S.E. of regression504.0793 Akaike info criterion15.45070Sum squared resid3303247. Schwarz criterion15.59557Log likelihood-120.6056 F-statistic47.03583Durbin-Watson stat2.214778 Prob(F-statistic)0.0000019、下面结果是利用某地财政收入对该地第一、二、三产业增加值的回归结果,
24、根据这一结果试判断该模型是否存在多重共线性,说明你的理由。Dependent Variable: REVMethod: Least SquaresSample: 1 10Included observations: 10VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C17414.6314135.101.2320130.2640GDP1-0.2775100.146541-1.8937430.1071GDP20.0848570.0935320.9072520.3992GDP30.1905170.1516801.2560480.2558R-squared
25、0.993798 Mean dependent var63244.00Adjusted R-squared0.990697 S.D. dependent var54281.99S.E. of regression5235.544 Akaike info criterion20.25350Sum squared resid1.64E+08 Schwarz criterion20.37454Log likelihood-97.26752 F-statistic320.4848Durbin-Watson stat1.208127 Prob(F-statistic)0.00000110、通过建模发现,
26、某企业的某种产品价格P和可变成本V之间满足如下关系:。目前可变成本占产品价格的20。现在,企业可以改进该产品,但是改进要增加10可变成本(其他费用保持不变)。问,企业是否该选择改进?11、某公司想决定在何处建造一个新的百货店,对已有的30个百货店的销售额作为其所处地理位置特征的函数进行回归分析,并且用该回归方程作为新百货店的不同位置的可能销售额,估计得出(括号内为估计的标准差) (0.02) (0.01) (1.0) (1.0)其中:第个百货店的日均销售额(百美元);第个百货店前每小时通过的汽车数量(10辆); 第个百货店所处区域内的人均收入(美元); 第个百货店内所有的桌子数量; 第个百货店
27、所处地区竞争店面的数量;请回答以下问题:(4) 说出本方程中系数0.1和0.01的经济含义。(5) 各个变量前参数估计的符号是否与期望的符号一致?(6) 在0.05的显著性水平下检验变量的显著性。(临界值,)12、以广东省东莞市的财政支出作为被解释变量、财政收入作为解释变量做计量经济模型,即,方程估计、残差散点图及ARCH检验输出结果分别如下:方程估计结果:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/31/03 Time: 12:42Sample: 1980 1997Included observations: 18VariableCo
28、efficientStd. Errort-StatisticProb. C-2457.310680.5738-3.6106440.0023X0.7193080.01115364.497070.0000R-squared0.996168 Mean dependent var25335.11Adjusted R-squared0.995929 S.D. dependent var35027.97S.E. of regression2234.939 Akaike info criterion18.36626Sum squared resid79919268 Schwarz criterion18.4
29、6519Log likelihood-163.2963 F-statistic4159.872Durbin-Watson stat2.181183 Prob(F-statistic)0.000000残差与残差滞后1期的散点图: ARCH检验输出结果:ARCH Test:F-statistic2.886465 Probability0.085992Obs*R-squared7.867378 Probability0.096559Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/10/03 Time: 00:
30、33Sample(adjusted): 1984 1997Included observations: 14 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-9299857.7646794.-1.2161770.2549RESID2(-1)0.0335820.3083770.1089000.9157RESID2(-2)-0.7432730.320424-2.3196500.0455RESID2(-3)-0.85485211.02966-0.0775050.9399RESID2(-4)37.0434
31、510.913803.3941820.0079R-squared0.561956 Mean dependent var5662887.Adjusted R-squared0.367269 S.D. dependent var16323082S.E. of regression12984094 Akaike info criterion35.86880Sum squared resid1.52E+15 Schwarz criterion36.09704Log likelihood-246.0816 F-statistic2.886465Durbin-Watson stat1.605808 Pro
32、b(F-statistic)0.085992根据以上输出结果回答下列问题:(1)该模型中是否违背无自相关假定?为什么?(,)(2)该模型中是否存在异方差?说明理由(显著性水平为0.1,)。(3)如果原模型存在异方差,你认为应如何修正?(只说明修正思路,无需计算)13、 已知某公司的广告费用(X)与销售额(Y)的统计数据如下表所示:X(万元)402520304040252050205020Y(万元)490395420475385525480400560365510540(1) 估计销售额关于广告费用的一元线性回归模型(2) 说明参数的经济意义(3) 在的显著水平下对参数的显著性进行t检验。14、
33、 设某商品的需求模型为,式中,是商品的需求量,是人们对未来价格水平的预期,在自适应预期假设下,通过适当变换,使模型中变量成为可观测的变量。15、为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系,得到以下数据:年 份地方预算内财政收入Y(亿元)国内生产总值(GDP)X(亿元)199021.7037171.6665199127.3291236.6630199242.9599317.3194199367.2507449.2889199474.3992615.1933199588.0174795.69501996131.7490950.04461997144.77091130.0133199816
34、4.90671289.01901999184.79081436.02672000225.02121665.46522001265.65321954.6539资料来源:深圳统计年鉴2002,中国统计出版社利用EViews估计其参数结果为(1)建立深圳地方预算内财政收入对GDP的回归模型;(2)估计所建立模型的参数,解释斜率系数的经济意义;(3)对回归结果进行检验;(4) 若是2005年年的国内生产总值为3600亿元,确定2005年财政收入的预测值和预测区间()。16、运用美国1988研究与开发(R&D)支出费用(Y)与不同部门产品销售量(X)的数据建立了一个回归模型,并运用Glejser方法和W
35、hite方法检验异方差,由此决定异方差的表现形式并选用适当方法加以修正。结果如下: White Heteroskedasticity Test:F-statistic3.057161 Probability0.076976Obs*R-squared5.212471 Probability0.073812Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 08/08/05 Time: 15:38Sample: 1 18Included observations: 18VariableCoefficientStd.
36、Errort-StatisticProb. C-6219633.6459811.-0.9628200.3509X229.3496126.21971.8170660.0892X2-0.0005370.000449-1.1949420.2507R-squared0.289582 Mean dependent var6767029.Adjusted R-squared0.194859 S.D. dependent var14706003S.E. of regression13195642 Akaike info criterion35.77968Sum squared resid2.61E+15 S
37、chwarz criterion35.92808Log likelihood-319.0171 F-statistic3.057161Durbin-Watson stat1.694572 Prob(F-statistic)0.076976 请问:(1)White检验判断模型是否存在异方差。(2)Glejser检验判断模型是否存在异方差。(3)该怎样修正。17、Sen和Srivastava(1971)在研究贫富国之间期望寿命的差异时,利用101个国家的数据,建立了如下的回归模型:(4.37) (0.857) (2.42) R2=0.752其中:X是以美元计的人均收入;Y是以年计的期望寿命;Sen
38、和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元(),若人均收入超过1097美元,则被认定为富国;若人均收入低于1097美元,被认定为贫穷国。(括号内的数值为对应参数估计值的t-值)。(1)解释这些计算结果。(2)回归方程中引入的原因是什么?如何解释这个回归解释变量?(3)如何对贫穷国进行回归?又如何对富国进行回归?18、为研究体重与身高的关系,我们随机抽样调查了51名学生(其中36名男生,15名女生),并得到如下两种回归模型: (7.5.1)t=(-5.2066) (8.6246) (7.5.2)t=(-2.5884) (4.0149) (5.1613)其中,W(weight)=体
39、重 (单位:磅);h(height)=身高 (单位:英寸)请回答以下问题: 你将选择哪一个模型?为什么? 如果模型(7.5.2)确实更好,而你选择了(7.5.1),你犯了什么错误? D的系数说明了什么?19、美国各航空公司业绩的统计数据公布在华尔街日报1999年年鉴(The Wall Street Journal Almanac 1999)上。航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉的次数的数据如下资料来源:(美)David R.Anderson等商务与经济统计,第405页,机械工业出版社。航空公司名称航班正点率(%)投诉率(次/10万名乘客)西南(Southwest)航空公司818021大陆(
40、Continental)航空公司766058西北(Northwest)航空公司766085美国(US Airways)航空公司757068联合(United)航空公司738074美洲(American)航空公司722093德尔塔(Delta)航空公司712072美国西部(Americawest)航空公司708122环球(TWA)航空公司685125利用EViews估计其参数结果为(1)求出描述投诉率是如何依赖航班按时到达正点率的估计的回归方程。(2)对估计的回归方程的斜率作出解释。(3)如果航班按时到达的正点率为80%,估计每10万名乘客投诉的次数是多少?20、设消费函数为 式中,为消费支出;
41、为个人可支配收入;为个人的流动资产;为随机误差项,并且(其中为常数)。试回答以下问题: (1)选用适当的变换修正异方差,要求写出变换过程;(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。21、考虑以下凯恩斯收入决定模型: 其中,C消费支出,I投资指出,Y收入,G政府支出;和是前定变量。(1)导出模型的简化型方程并判定上述方程中哪些是可识别的(恰好或过度)。(2)你将用什么方法估计过度可识别方程和恰好可识别方程中的参数。22、表中是中国1978年-1997年的财政收入Y和国内生产总值X的数据: 中国国内生产总值及财政收入 单位:亿元 年 份 国内生产总值X 财政收入Y197819791980108110821983198419851986198719881989199019911992199319941995100619973624.14038.24517.84860.35301.85957.47206.78989.110201.411954.514992.316917.818598.421662.526651.934560.546670
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