華南農(nóng)業(yè)大學(xué)201606-經(jīng)濟計量學(xué)期末試卷.doc

裝訂線華南農(nóng)業(yè)大學(xué)期末考試試卷（A卷）2015-2016學(xué)年第2學(xué)期 考試科目：U經(jīng)濟計量學(xué) 考試類型：（閉卷）考試 考試時間：U120 U分鐘學(xué)號 姓名 年級專業(yè) 題號一二三四總分得分評閱人得分一、 單項選擇題(本大題共10小題，每小題1分, 共10分，在下列備選答案中，只有一個正確，請將其序號填入答題框內(nèi)，答案寫在小題中無效。)1.在周期性時間間隔內(nèi)，通過重復(fù)觀察同一住戶得到研究家庭行為動態(tài)變化的數(shù)據(jù)，屬于（ ）。A時間序列數(shù)據(jù) B截面數(shù)據(jù) C合并數(shù)據(jù) D面板數(shù)據(jù)2.下列表達式中，屬于隨機樣本回歸函數(shù)的是（ ）。AY=B1+B2X+U BE(Y|X)= B1+B2X CY=b1+b2X+e D= b1+b2X3. 某商品需求模型為Y=B1+B2X+U， 其中Y為需求量，X為價格， 為了考慮“地區(qū)”（農(nóng)村、城市兩類）和“季節(jié)”（春、夏、秋、冬四個季節(jié)）兩個因素的影響，擬引入虛擬變量，則應(yīng)引入虛擬變量的個數(shù)為( )。A 3 B.4 C.5 D. 64.t統(tǒng)計量的p值越小，則表明（ ）的可能性越大。A拒絕零假設(shè) B接受零假設(shè) C樣本參數(shù)值為零 D總體參數(shù)值為零5.一個多元線性回歸模型中有四個解釋變量，其t臨界值的自由度應(yīng)是（ ）。An-2 Bn-3 Cn-4 Dn-56.F臨界值的分子自由度是模型中偏斜率系數(shù)的個數(shù)，分母自由度是樣本量（n）減去（ ）。A估計參數(shù)個數(shù)（含截距項）B.偏斜率系數(shù)個數(shù) C.解釋變量個數(shù) D所有變量個數(shù)（含因變量）7.在經(jīng)濟研究中，回歸模型往往既包括定量解釋變量，又包括定性解釋變量，這種回歸模型稱為（ ）。A方差分析模型 B協(xié)方差分析模型 C虛擬變量分析模型 D混合變量分析模型8. 在模型中，Salary代表年薪，College是虛擬變量等于1代表擁有學(xué)士學(xué)位，Male是虛擬變量等于1代表女性，Year是定量變量代表工作年限，在該研究中基準類是（ ）。A. 擁有學(xué)士學(xué)位的男性 B. 擁有學(xué)士學(xué)位的女性C. 不擁有學(xué)士學(xué)位的女性 D. 不擁有學(xué)士學(xué)位的男性9.線性概率模型（LPM）的斜率系數(shù)B2的含義是（ ）。A自變量的單位變動引起的Y的平均變化 B自變量的單位變動引起的Y=1的平均變化 C自變量的單位變動引起的Y=1概率的變化 D自變量的單位變動引起的Y=0的概率變化10.在設(shè)定誤差中，如果遺漏某個相關(guān)變量，則模型中估計參數(shù)通常是（ ）。A無偏的和一致的 B無偏的和不一致的 C有偏的和一致的 D有偏的和不一致的 得分二、判斷題（本大題共10小題，每小題1分，共10分，正確的打 ，錯誤的打 ，請將答案填入答題框內(nèi)，答案寫在小題中無效）1.回歸分析的目的之一是根據(jù)解釋變量的取值，估計被解釋變量的值。2.線性回歸是指參數(shù)線性的回歸，而解釋變量并不一定是線性的。3.在古典線性回歸模型的基本假定下，OLS估計量是最優(yōu)線性無偏估計量。4.多元線性回歸模型的總體顯著性意味著模型中任何一個變量都是統(tǒng)計顯著的。5.無論模型中包含多少個解釋變量，回歸平方和（ESS）的自由度總是n-1。6.線性模型的斜率系數(shù)是一個常數(shù)，彈性系數(shù)也是一個常數(shù)。7.模型中遺漏相關(guān)變量比包括無關(guān)變量要好。8.解釋變量的度量誤差的后果是OLS估計量是無偏的和不一致的。9.存在異方差的情況下常用的假設(shè)檢驗不再可靠，并有可能得出錯誤的結(jié)論。10.當(dāng)存在自相關(guān)時，OLS估計量是有偏的而且是無效的。得分三、問答題 （本大題共兩小題，每小題10分，共20分）1.為了研究大學(xué)生畢業(yè)后就職的第一份工作的月收入的影響因素及其影響效應(yīng)，如何采用經(jīng)濟計量學(xué)方法開展此項研究工作？請回答下列問題:（1）請指出影響大學(xué)生畢業(yè)后第一份工作的月收入的因素有哪些？你預(yù)期這些影響因素對收入的影響方向是什么？給出各個影響因素的指標名稱，并寫出理論經(jīng)濟計量模型。（2）需要對該模型進行哪些假設(shè)檢驗？2.經(jīng)濟計量模型建立中經(jīng)常遇到的設(shè)定誤差有哪些類型？請概要說明每個類型的后果。得分四、計算和綜合分析題(本大題共五小題，4.2、4.3和4.4每小題10分，4.1和4.5每小題15分，共60分)4.1.為了評估美國的國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）和消費者價格指數(shù)(CPI)對出口額（IMPORT）的影響，我們收集了1975-2005年間的數(shù)據(jù)，其理論模型：IMPORTi=B1+B2GDPi+B3CPIi+ui利用Eviews對上述回歸模型進行OLS估計，回歸結(jié)果（模型1）如下表：Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C160054.748279.223.3151880.0025GDP230.730912.618270.0000CPI-7468.176948.94300.0000R-squared0.990622 Mean dependent var621722.3Adjusted R-squared S.D. dependent var430278.4S.E. of regression Akaike info criterion24.27367Sum squared resid5.21E+10 Schwarz criterion24.41245Log likelihood-373.2419 F-statisticDurbin-Watson stat0.950616 Prob(F-statistic)0.000000對模型繼續(xù)引入GDP2和CPI2作為解釋變量，回歸結(jié)果（模型2）如下表： VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-143493.7100825.8-1.4231840.1666GDP93.3480952.304061.7847200.0860CPI3262.3362563.0611.2728280.2143GDP20.0083930.0019084.3993610.0002CPI2-34.4681815.11489-2.2804130.0310R-squared0.994684 Mean dependent var621722.3Adjusted R-squared0.993866 S.D. dependent var430278.4S.E. of regression33699.82 Akaike info criterion23.83506Sum squared resid2.95E+10 Schwarz criterion24.06635Log likelihood-364.4435 F-statistic1216.159Durbin-Watson stat1.290688 Prob(F-statistic)0.000000（1）請計算模型1中空白處至中的數(shù)值，寫出計算過程。（5分）（2）請根據(jù)模型1和模型2的回歸結(jié)果，檢驗?zāi)Ｐ?中引入的GDP2和CPI2是否為無關(guān)變量？寫出完整檢驗過程、檢驗統(tǒng)計量及數(shù)值，在0.05的顯著性水平下的判斷結(jié)論。（10分）（F0.05(2,27)=3.34, F0.05(2,26)=3.37）4.2 利用200名員工的數(shù)據(jù)建立月薪（Salary, 單位：元）相對于工齡（Experience, 單位：年）和是否擁有學(xué)士學(xué)位（虛擬變量college=1,代表擁有學(xué)士學(xué)位）的回歸模型，估計結(jié)果如下：（10分）（1）在0.05的顯著性水平上，能否認為工齡（Experience）對月薪（Salary）有顯著正向影響？你將采用什么方法？并寫出完整的檢驗過程。（5分）（2）分別解釋交互項的系數(shù)及虛擬變量（college）的系數(shù)含義？（5分）4.3現(xiàn)收集了某鐘表公司的32個拍賣數(shù)據(jù)（鐘表價格、鐘表年代和投標人數(shù)），然后利用Eviews3.1軟件估計了鐘表價格（PRICE）關(guān)于鐘表年代（AGE）和投標人數(shù)（NOBIDDERS）的回歸模型，得部分輸出結(jié)果如下：Dependent Variable: PRICEVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-1336175.3-7.60.0000AGE12.740.9114.00.0000NOBIDDERS85.88.809.75 0.0000R-squared0.890614Mean dependent var1328.094Log likelihood-200.7068F-statistic118.06Durbin-Watson stat0.864656Prob(F-statistic)0.000000根據(jù)上述輸出結(jié)果回答下列問題：（10分）（1）以0.05的顯著性水平，根據(jù)所給t值來檢驗“投標人數(shù)越多，鐘表拍賣價格就越高”的說法是否正確。（4分）（2）以0.05的顯著性水平，根據(jù)所計算的F值，進行方程總體的顯著性檢驗?！咎崾荆篎0.05（3,30）=2.92，F(xiàn)0.05（2,29）=3.34】（2分） （3）檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谝浑A自相關(guān)性，若存在一階自相關(guān)性，請采用廣義差分變換方法，寫出廣義差分模型。（提示：dl=1.1,du=1.35）（4分）4.4利用美國1960-1982年人均雞肉消費量(Y)對人均實際可支配收入(X2)，雞肉的實際零售價格(X3)，豬肉的實際零售價格(X4)，牛肉的實際零售價格(X5)，建立如下雙對數(shù)回歸模型 （10分）：lnYi=2.19+0.343lnX2-0.505lnX3+0.149lnX4+0.091lnX5 模型1t-statistic (14.063) (4.114) (-4.550） (1.490） （0.905）R2=0.9823，F(xiàn)=249.928， n=23lnYi=2.033+0.452lnX2-0.372lnX3 模型2t-statistic (17.497) (18.284) (-5.865）R2=0.9801，F(xiàn)=491.868， n=23（1）請解釋模型1中Ln(X2)系數(shù)、Ln(X3)系數(shù)的含義，并說明雞肉消費是價格缺乏彈性還是價格富有彈性？。（5分） （2）根據(jù)上述結(jié)果試判斷該模型1中是否存在多重共線性，說明理由。（5分）4.5 利用美國18個行業(yè)的1988年的研發(fā)支出（RD）和利潤（PROFITS）的截面數(shù)據(jù)，建立一元線性回歸模型，估計結(jié)果如下：（15分）對上述回歸模型進行懷特一般異方差檢驗，得到的輔助回歸模型的估計結(jié)果如下： Dependent Variable: RESID2Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C4.203E+063.232E+061.300 0.213 PROFITS-1735.106 825.189 -2.103 0.053 PROFITS20.142 0.037 3.843 0.002 R-squared0.779 Mean dependent var6.517E+06（1）請寫出懷特一般異方差檢驗的完整過程：原假設(shè)和備擇假設(shè)，檢驗統(tǒng)計量及其數(shù)值，判斷結(jié)論，給定顯著性水平為0.05。（5分）（2）請列舉帕克診斷異方差的方法，簡述其步驟。（5分）（3）如果已知誤差方差（2）與PROFITS2成比例，如