計量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)題庫.pdf

1 計量計量經(jīng)經(jīng)濟(jì)濟(jì)學(xué)學(xué)復(fù)習(xí)復(fù)習(xí)題題庫庫 一 單項選擇題一 單項選擇題 下列各題 A B C D 四個選項中 只有一個選項是正確的 1 下列說法中哪一項不屬于應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計量學(xué)的研究目的 A 經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析 B 經(jīng)濟(jì)預(yù)測 C 經(jīng)濟(jì)政策評價 D 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)估計和檢驗方法研究 2 構(gòu)造行為方程式的最重要依據(jù)為 A 政策法規(guī) B 經(jīng)濟(jì)恒等式 C 經(jīng)濟(jì)行為 D 變量間的技術(shù)關(guān)系 3 總體回歸線是指 A 樣本觀測值擬合的最好的曲線 B 使殘差平方和最小的曲線 C 解釋變量 X 取給定值時 被解釋變量 Y 的樣本均值的軌跡 D 解釋變量 X 取給定值時 被解釋變量 Y 的條件均值或期望值的軌跡 4 若一元線性回歸模型 Y 1 2X u 滿足經(jīng)典假定 那么參數(shù) 1 2的普通最小二乘估計量 1 2是所有線性估計量中 A 無偏且方差最大的 B 無偏且方差最小的 C 有偏且方差最大的 D 有偏且方差最小的 5 在一元線性回歸模型 Y 1 2X u 中 若回歸系數(shù) 2通過了 t 檢驗 則表示 A 2 0 B 2 0 C 2 0 D 0 6 在回歸模型 Y 1 2X2 3X3 u 中 如果 X2 與X3高度線性相關(guān) 則與經(jīng)典模型相比 2的 方差 A 不受影響 B 變小 C 變大 D 不確定 7 模型 lnYt 1 2t ut中 Yt代表國內(nèi)生產(chǎn)總值 t 代表時間變量 則斜率 2代表 A 經(jīng)濟(jì)增長率 B 經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度 C 經(jīng)濟(jì)逐期增長量 D 經(jīng)濟(jì)總增長量 8 在線性回歸模型中 根據(jù)判定系數(shù) R 2與 F 統(tǒng)計量的關(guān)系可知 當(dāng) R2 0 時 有 A F 1 B F 0 C F 1 D F 9 在多元線性回歸模型 Y 1 2X2 3X3 4X4 u 中 對回歸系數(shù) j j 2 3 4 進(jìn)行顯著 性檢驗時 t 統(tǒng)計量為 A j j Se B j j Se C j j Var D j j Var 10 下面不能用來檢驗異方差的方法是 A 等級相關(guān)系數(shù)法 B DW 檢驗法 C 殘差圖分析法 D 樣本分段比檢驗 11 在線性回歸模型中 若 ei 與 i X之間存在線性關(guān)系 則異方差形式為 2 A ii X 22 B ii X 22 C 22 i D 222 ii X 12 下面不能用來檢驗序列相關(guān)的方法為 A DW 檢驗法 B 殘差圖分析法 C 自相關(guān)系數(shù)法 D 方差擴(kuò)大因子法 13 采用一階差分法估計隨機(jī)誤差項為一階自相關(guān)的線性回歸模型 的取值為 A 1 0 B 0 C 0 1 D 1 14 在 DW 檢驗中 無序列相關(guān)的區(qū)間為 A 0 DW du B du DW 4 du C 4 du DW 4 dL D 4 du DW 4 15 在分布滯后模型 Yt a 0Xt 1Xt 1 2Xt 2 3Xt 3 ut中 延期過渡性影響乘數(shù)是指 A 1 2 3 B 1 2 3 C 0 D 0 1 2 3 16 無限分布滯后模型為 Yt a 0Xt 1Xt 1 ut 若該模型滿足庫伊克 koyck 提出的兩 個假設(shè) 則衰減率 越小 X 滯后的遠(yuǎn)期值對當(dāng)期 Y 值的影響就 A 越小 B 越大 C 沒有影響 D 不確定 17 若一個回歸模型包含截距項 對一個具有 m 個特征的質(zhì)的因素需要引入的虛擬變量個數(shù) 為 A m 2 B m 1 C m D m 1 18 設(shè)消費函數(shù)為 Yi 0 1D 2Xi ui 式中 Yi 第 i 個居民的消費水平 Xi 第 i 個居民 的收入水平 D 為虛擬變量 D 1 表示正常年份 D 0 表示非正常年份 則該模型為 A 截距變動模型 B 分布滯后模型 C 截距 斜率同時變動模型 D 時間序列模型 19 若聯(lián)立方程模型中某個結(jié)構(gòu)方程包含了模型中所有的變量 則這個方程 A 不可識別 B 恰好識別 C 過度識別 D 不確定 20 使用間接最小二乘法估計參數(shù) 結(jié)構(gòu)式參數(shù)估計量的性質(zhì)為 A 有偏 非一致 B 有偏 一致 C 無偏 非一致 D 無偏 一致 21 回歸分析中定義的 A 解釋變量和被解釋變量都是隨機(jī)變量 B 解釋變量為非隨機(jī)變量 被解釋變量為隨機(jī)變量 C 解釋變量和被解釋變量都為非隨機(jī)變量 D 解釋變量為隨機(jī)變量 被解釋變量為非隨機(jī)變量 22 最小二乘準(zhǔn)則是指使 達(dá)到最小值的原則確定樣本回歸方程 A 1 n tt t YY B 1 n tt t YY C max tt YY D 2 1 n tt t YY 23 下圖中 所指的距離是 A 隨機(jī)誤差項 B 殘差 C i Y的離差 D i Y的離差 3 24 參數(shù)估計量 是 i Y的線性函數(shù)稱為參數(shù)估計量具有 的性質(zhì) A 線性 B 無偏性 C 有效性 D 一致性 25 參數(shù)的估計量具備最佳性是指 A B 為最小 C D 為最小 26 反映由模型中解釋變量所解釋的那部分離差大小的是 A 總體平方和 B 回歸平方和 C 殘差平方和 D 樣本平方和 27 總體平方和 TSS 殘差平方和 RSS 與回歸平方和 ESS 三者的關(guān)系是 A RSS TSS ESS B TSS RSS ESS C ESS RSS TSS D ESS TSS RSS 28 下面哪一個必定是錯誤的 A B C D 29 產(chǎn)量 X 臺 與單位產(chǎn)品成本 Y 元 臺 之間的回歸方程為 356 1 5YX 這說 明 A 產(chǎn)量每增加一臺 單位產(chǎn)品成本增加 356 元 B 產(chǎn)量每增加一臺 單位產(chǎn)品成本減少 1 5 元 C 產(chǎn)量每增加一臺 單位產(chǎn)品成本平均增加 356 元 D 產(chǎn)量每增加一臺 單位產(chǎn)品成本平均減少 1 5 元 30 回歸模型 i 1 n 中 總體方差未知 檢驗時 所用的檢驗統(tǒng)計量服從 0 Var Var 0 ii XY2 030 8 0 XY r ii XY5 175 91 0 XY r ii XY1 25 78 0 XY r ii XY5 312 96 0 XY r iii XY 10 0 10 H 1 11 S XY 10 Y i Y X 4 A B C D 31 對下列模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗 哪一個模型通常被認(rèn)為沒有實際價值的 A 消費 收入 B 商品需求 收入 價格 C 商品供給 價格 D 產(chǎn)出量 資本 勞動 32 進(jìn)行相關(guān)分析時 假定相關(guān)的兩個變量 A 都是隨機(jī)變量 B 都不是隨機(jī)變量 C 一個是隨機(jī)變量 一個不是隨機(jī)變量 D 隨機(jī)或非隨機(jī)都可以 33 假設(shè)用OLS法得到的樣本回歸直線為 iii eXY 21 以下說法不正確的是 A 0 i e B YX一定在回歸直線上 C YY D 0 ii eXCOV 34 對樣本的相關(guān)系數(shù) 以下結(jié)論錯誤的是 A 越接近 0 X 和 Y 之間的線性相關(guān)程度越高 B 越接近 1 X 和 Y 之間的線性相關(guān)程度越高 C 11 D 0 則在一定條件下 X 與 Y 相互獨立 二 多項選擇題二 多項選擇題 下列各題 A B C D E 四個選項中 至少有兩個答案是正確的 1 下列關(guān)于判定系數(shù) R 2的說法 正確的有 A 對于一元線性回歸而言 R 2 0 9 意味著解釋變量與被解釋變量的相關(guān)系數(shù)為 0 9 B R 2測度在因變量的總變異中由回歸模型解釋的部分所占的比例 C 取值范圍在 1 和 1 之間 D 取值范圍在 0 和 1 之間 E 當(dāng)每個回歸方程包含的解釋變量數(shù)目不一樣時 不能使用 R 2來比較兩個方程的擬合 優(yōu)度 2 2 n 1 nt 1 2 n 2 nt i C i I8 0500 di Q i I8 010 i P9 0 si Q i P75 020 i Y 6 0 65 0 i K 4 0 i L 5 2 在用普通最小二乘法估計回歸模型時 存在異方差問題將導(dǎo)致 A 參數(shù)估計量有偏 B 參數(shù)估計量不是最小方差線性無偏的 C t 檢驗失效 D F 檢驗失效 E 預(yù)測失效 3 二次多項式模型適合于擬合 A 倒 U 形曲線 B 正 U 形曲線 C 平均成本曲線 D 總成本曲線 E 邊際成本曲線 4 某多元線性回歸模型的部分檢驗結(jié)果如下 DW 檢驗值為 3 6 其中一個解釋變量的方差擴(kuò) 大因子為 20 則該模型 A 存在正的序列相關(guān) B 存在負(fù)的序列相關(guān) C 不存在序列相關(guān) D 存在嚴(yán)重多重共線性問題 E 存在異方差問題 5 下列關(guān)于自回歸模型的方法正確的是 A 模型僅包含解釋變量的滯后項 B 不能使用 DW 檢驗來診斷是否存在序列相關(guān) C 普通最小二乘估計量將有偏 D 如果隨機(jī)誤差項與滯后被解釋變量相關(guān) 普通最小二乘估計量將是有偏且非一致的 E 肯定違背了經(jīng)典線性回歸模型的假設(shè) 6 利用普通最小二乘法求得的樣本回歸直線 12 ii YX 的特點 A 必然過點 X Y B 可能通過點 X Y C 殘差 i e的均值為常數(shù) D i Y的均值與 i Y的均值相等 E 殘差 i e與解釋變量之間有一定的相關(guān)性 7 古典線性回歸模型的普通最小二乘估計量的特性有 A 無偏性 B 線性 C 最小方差 D 不一致性 E 有偏性 8 指出下列哪些現(xiàn)象是相關(guān)關(guān)系 A 家庭消費支出與收入 B 商品銷售額和銷售量 銷售價格 C 物價水平與商品需求量 D 小麥畝產(chǎn)量與施肥量 E 學(xué)習(xí)成績總分與各門課程成績分?jǐn)?shù) 9 一元線性回歸模型 01 iii YXe 的經(jīng)典假設(shè)包括 A 0 i E e B 2 i Var e 常數(shù) C cov 0 ij e e D i e N 0 1 E X 為非隨機(jī)變量 且cov 0 ii X e 10 以 Y 表示實際觀測值 Y表示回歸估計值 e 表示殘差 則回歸直線滿足 A 通過樣本均值點 X Y B ii YY C cov 0 ii X e D 2 0 ii YY 6 E 2 0 i YY 11 反映回歸直線擬合優(yōu)度的指標(biāo)有 A 相關(guān)系數(shù) B 回歸系數(shù) C 樣本決定系數(shù) D 回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)誤差 E 剩余變差 或殘差平方和 三三 名詞解釋 名詞解釋 1 回歸平方和 2 擬合優(yōu)度檢驗 3 相關(guān)關(guān)系 4 高斯 馬爾可夫定理 四四 辨析 辨析 1 即使經(jīng)典線性回歸模型 CLRM 中的干擾項不服從正態(tài)分布的 OLS估計量仍然是 無偏的 2 隨機(jī)擾動項的方差與隨機(jī)擾動項方差的無偏估計沒有區(qū)別 3 在計量經(jīng)濟(jì)模型中 隨機(jī)擾動項與殘差項無區(qū)別 五五 計算分析 計算分析 1 某農(nóng)產(chǎn)品試驗產(chǎn)量 公斤 畝 和施肥量 公斤 畝 7 塊地的數(shù)據(jù)資料匯總 如下 后來發(fā)現(xiàn)遺漏的第八塊地的數(shù)據(jù) 要求匯總?cè)?8 塊地數(shù)據(jù)后進(jìn)行以下各項計算 并對計算結(jié)果的經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計意義 做簡要的解釋 1 該農(nóng)產(chǎn)品試驗產(chǎn)量對施肥量 X 公斤 畝 回歸模型YabXu 進(jìn)行估計 2 對回歸系數(shù) 斜率 進(jìn)行統(tǒng)計假設(shè)檢驗 信度為 0 05 3 估計可決系數(shù)并進(jìn)行統(tǒng)計假設(shè)檢驗 信度為 0 05 所需臨界值在以下簡表中選取 t0 025 6 2 447 t0 025 7 2 365 t0 025 8 2 306 t0 005 6 3 707 t0 005 7 3 499 t0 005 8 3 355 F0 05 1 7 5 59 F0 05 2 7 4 74 F0 05 3 7 4 35 F0 05 1 6 5 99 F0 05 2 6 5 14 F0 05 3 6 4 76 YX 255 i X 3050 i Y 71 1217 2 i x 429 8371 2 i y 857 3122 iiy x 20 8 X400 8 Y 7 2 試將下列非線性函數(shù)模型的線性化 1 01 1 x yeu 2 1234 sincossin2cos2yxxxxu 3 利用 中國統(tǒng)計年鑒 2006 中提供的有關(guān)數(shù)據(jù) 可以對 2005 年國內(nèi)各地區(qū)居民 消費進(jìn)行分析 如果以各省 自治區(qū) 直轄市 居民可支配收入 X 單位 元 作為解釋 變量 以居民消費性支出 Y 單位 元 作為被解釋變量 利用 Eviews 軟件 可以得到以 下估計結(jié)果 Dependent Variable Y Method Least Squares Sample 1 31 Included observations 31 Variable Coefficie nt Std Error t Statistic Prob C 346 0459 a 1 131693 X 0 728453 0 028858 b R squared 0 956468 Mean dependent var 7773 217 Adjusted R squared 0 954966 S D dependent var 2183 308 S E of regression 463 3222 Akaike info criterion 15 17706 Sum squared resid 6225356 Schwarz criterion 15 26958 Log likelihood 233 2445 F statistic 637 1699 Durbin Watson stat 1 372727 Prob F statistic 0 000000 要求 1 將表中 a 和 b 兩項空缺的數(shù)字填出 2 分 2 已知 0 0250 050 050 025 29 2 045 29 1 699 30 1 607 30 2 042tttt 2222 0 050 050 0250 025 29 42 5569 30 43 77 29 45 72 30 46 98 請對 模型參數(shù)的顯著性做出判斷 5 分 3 利用回歸結(jié)果進(jìn)行簡要分析 5 分 4 多元線性回歸模型 ikikiii XXXY 22110 0 2 N i ni 2 1 其矩陣形式為 X Y 滿足所有基本假設(shè) 分別寫出 2 的分布 2 Y的分布和 2 Y的分布 8 指出 偏回歸系數(shù) 2 的含義 并指出解釋變量滿足什么條件時可以用一元回歸 模型得到相同的 2 的估計結(jié)果 如果 22 12 iii Varxx 采用 WLS 估計得到 111 X W XX W Y 寫出 其中W的具體表達(dá)式 證明 1 2 kn XYXY 是 2 的無偏估計 5 指出下列論文中的主要錯誤之處 在一篇關(guān)于中國石油消費預(yù)測研究的論文中 作者選擇石油年消費量 OIL 單位 萬 噸標(biāo)準(zhǔn)煤 為被解釋變量 國內(nèi)生產(chǎn)總值 GDP 按當(dāng)年價格計算 單位 億元 為解釋變 量 1990 2006 年年度數(shù)據(jù)為樣本 首先假定邊際消費傾向不變 建立了線性模型 2006 1991 1990 tGDPOIL ttt 采用 OLS 估計模型 得到 2006 1991 1990183125 030 13390 tGDPLOI tt 然后假定消費彈性不變 建立了對數(shù)線性模型 2006 1991 1990lnln tGDPOIL ttt 采用 OLS 估計模型 得到 2006 1991 1990ln458338 0122385 5 ln tGDPLOI tt 分別將 2020 年國內(nèi)生產(chǎn)總值預(yù)測值 500000 億元 代入模型 計算得到兩種不同假定情況 下的 2020 年石油消費預(yù)測值分別為 104953 和 68656 萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤 6 下列聯(lián)立方程模型是一個完備的結(jié)構(gòu)式模型 tttt tttt ttttt yyy yyy yyyy 3621103 2421102 153322101 指出每個結(jié)構(gòu)方程和該聯(lián)立方程模型的識別狀態(tài) 指出分別采用 OLS 和 2SLS 估計第一個方程的優(yōu)點和缺點 如果采用2SLS估計第二個方程 分別寫出第1階段和第2階段所估計的模型形式 7 考察以下模型 Ct 0 1Yt ut 消費函數(shù) Yt Ct St 收入恒等式 9 C 消費 Y 收入 S 儲蓄 C