2014年计量经济学期末试题(A卷).pdf

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1、西西安安交交通通大大学学考考试试题题成绩成绩课课程程计量经济学计量经济学A A 卷卷学院经济与金融考 试 日 期 2014年 1 月 13日专业班号姓名学号期中一一 填空题每个填空题每个 1 1 分，共分，共 1515 分分期末1，对于线性回归模型：Yi01Xii,i 1,n写出扰动项同方差的表达式_相关的表达式_。2，一元线性回归模型Yi01Xii,i 1,n的解释变量的单位扩大 10 倍，则新1的回归模型的截距_不变_斜率_为原回归系数的10_。Var(i)2,Cov(i,j)0,i j_；无序列3，在模型Yi01X1i2X2ii,i 1,n的回归分析结果报告中，如果有 F 统计量的 P

2、值=0，则说明_。两个解释变量对 Y 的联合影响显著4，样本容量为n 的一元线性回归分析中，总离差平方和TSS 的自由度为 _n-1,1_，回归平方和 ESS 的自由度是_。5，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 _为最残差平方和小。6，已知三元线性回归模型估计的残差平方和为 800，估计用样本容量为 44，则随机2为_。20误差项i的方差估计量7，简单相关系数矩阵方法主要用于检验。多重共线性8，假设t是一个均值为 0，方差为 1 的白噪声序列，定义序列Xtt0.5t1则Var(Xt)，Cov(Xt,Xt1)。1.25 -0.5(P280 页)9，模型设定偏误主要有

3、两大类：一类是；另一类是。解释变量选取的偏误，模型函数形式选取偏误10,以下关于时间序列的论述哪个是不正确的。C1AAR 过程的自相关函数呈拖尾特征。BMA 过程的偏自相关函数呈拖尾特征。C对于一个时间序列，其自相关函数和偏自相关函数必定有一个是截尾的。D在 MA(q)过程中，白噪声项对该随机过程的影响只会持续 q 期。二二 简答证明题简答证明题2020 分分1,6 分随机时间序列的平稳性条件是什么？证明随机游走序列不是平稳序列。，随机时间序列的常数；XtXtt=1,2,的平稳性条件是：XtXt的均值是与时间 t 无关的方差是与时间 t 无关的常数；Xt Xt1t的协方差是只与时期间隔 k 有

4、关，与X0Var(Xt)t2时间 t 无关的常数。对于随机游走序列，假设Xt的初值为常数，则易知t是一个白噪声，因此，即Xt的方差与时间 t 有关而非常数，所以它是一非平稳序列。2，4 分对于计量经济学模型Yi01Xii，其 OLS 估计参数1的特性在以下情况下会受到什么影响：（1）观测值数目n增加；(2)Xi各观测值近似相等；1随着观测值数目的增加，根据大样本性质，参数1更接近真实值；x2如果 Xi 各观测值近似相等，意味着至无法计算；2趋于零，会使得1变得很不稳定，甚3，10 分回归方程中Y 1X12X2，现有观测值的如下计算结果：1.520TX X 04X Y 2.5T(1)求系数1,2

5、的最小二乘估计值。(2)假设系数的约束条件为121，求系数1,2的有约束最小二乘估计值。三三 综合分析计算题共综合分析计算题共 5555 分分21，10 分根据 100 对X1，Y的观察值计算出：x,y为离差x差的估计值。2112，x1y 9，y230（1）6 分求出一元模型Y 01X1中的1的 OLS 估计量及其相应的方，1 6 分xi1yi9 0.7521u2x12i1y2i1xi1yin 2 0.37520.375u)Var(0.0312512xi112（2）4 分后来发现Y还受到X2的影响，于是将一元模型改为二元模型Y 01x12x2收集X2的相应观察值并计算出x22 6，x2y 8，

6、x1x2 0求二元模型中的1，2的 OLS 估计值。1 0.75,2 4/322，此题 15 分，每题 3 分以某年的我国各省市、区的城镇居民人均消费Y为被解释变量，以城镇居民人均工资收入X1和其它收入X2包括经营收入、财产收入等为解释变量，考虑到北京、1，3大城市上海、天津的特殊性，引入虚变量DD，DD，建立如下的多元线性0，其它地区回归模型：Yi01X1i2X2i1DDi2DDiX1iii N(0,)i 1,2,3123Dependent Variable:YMethod:Least SquaresSample:1 31White Heteroskedasticity-Consistent

7、 Standard Errors&CovarianceVariableCX1X2DDDDX1R-squaredAdjusted R-squaredS.E.of regressionSum squared residLog likelihoodDurbin-Watson statCoefficient549.16170.7346370.5302561233.611-0.068650Std.Errort-Statistic758.04940.1119350.1514071474.5570.1310190.7244416.5630743.5021820.836598-0.523970Prob.0.4

8、7530.00000.00170.41040.60479523.0002526.51915.6560315.88732143.80050.0000000.956753 Mean dependent var0.950100 S.D.dependent var564.3818 Akaike info criterion8281698.Schwarz criterion-237.6685 F-statistic1.772933 Prob(F-statistic)根据以上输出结果答复以下问题：(1)北京、上海、天津的城镇居民自发性消费和工资收入的边际消费倾向与其它地区是否存在显著差异？为什么？(2)截

9、面数据模型一般存在异方差性，该模型是采取什么方法克服异方差性的影响？(3)根据D.W 1.77判断，该模型不存在序列相关性。这种说法是否正确？为什么？(4)比较1，2的估计量，存在0.7346 0.5303，由此判断X1比X2有更高的显著性。这种说法是否正确？为什么？(5)经检验X1和X2的相关系数为 0.8567，是否需要对模型进行共线性处理？一元线性回归模型Yi02X2ii与上述多元回归模型得到的2的估计结果是否相同？为什么？1,2不显著。1没有，因为2加权最小二乘法。3只能说不存在一阶序列相关。4 不正确，解释变量的显著性要通过 T 统计值来判断，比较显著性，要看解释变量对被解释变量的解

10、释力，用R比较。5需要，不同，因为X1,X2有严重的共线性。23，10 分根据 1954-1999 年美国制造业的存货 Y 和销售量 X 的数据建立模型，为了便于说明，假定存货取决于当年和三年前的销售量如下：4Yt0Xt1Xt 12Xt 23Xt 3t假定i可以用阿尔蒙二次多项式近似，则Yt0W0 t1W1t2W2 tt利用软件进行回归结果如下：1 3 分写出分布滞后模型的短期乘数，动态乘数，长期乘数。保留小数点后三位2 3 分F 统计值很高，但三个 W 值均不显著，为什么？3 4 分DW 值很小，说明可能的原因。3，1短期乘数：1.115；动态乘数：0.683,0.132，-0.539；长期

11、乘数：1.3912可能因为存在共线性。3因为滞后其长度不够。4，1内生变量：C，I，Y；外生变量：G501 1 01111120000200 01第 1 的结构方程为过度识别的结构方程。、第 2 个结构方程为恰好识别的结构方程第 3 个方程是平衡方程，不存在识别问题。3恰好识别可用间接最小二乘法，工具变量法，二阶段最小二乘法估计。4，10 分考虑如下的简单的宏观经济模型：Ct=0+1Yt+ut(消费方程)It=0+1Yt+2Yt1+vt投资方程Yt=Ct+It+Gt定义方程(1)2 分指出内生变量、外生变量。(2)6 分利用阶条件和秩条件判断方程可否识别，恰好识别，过度识别。(3)2 分可用什

12、么方法估计恰好识别的方程？4，1内生变量：C，I，Y；外生变量：G01000 1 0110201110012第 1 的结构方程为过度识别的结构方程。、第 2 个结构方程为恰好识别的结构方程第 3 个方程是平衡方程，不存在识别问题。3恰好识别可用间接最小二乘法，工具变量法，二阶段最小二乘法估计。5，10分针对我国1997年1月2013年4月货币供给量M1数据进行分析，得到以下软件输出结果，答复：（1）3分时间序列M1是否平稳的？为什么？（2）3分M1序列是几阶单整序列？6（3）4分针对M1能够建立什么样的ARIMAp,d,q模型？(写出模型形式和阶数)7D(M1,2)D(M1,2)的模型估计的的模型估计的AICAIC模型形式AICAR(1)19.72AR(2)19.49MA(1)19.21MA(2)19.141根据 ADF 检验，不拒绝有一个单位根的原假设，所以不平稳。(2)是 2 阶单整序列。2223M1ARIMA(0,2,2)M1t01 M1t12 M1t2t8