第二學(xué)期計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料VIP

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料二、單選題：1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門（）學(xué)科。A.數(shù)學(xué) B.經(jīng)濟(jì) C.統(tǒng)計(jì) D.測(cè)量2狹義計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是指（）。 A.投入產(chǎn)出模型 B.數(shù)學(xué)規(guī)劃模型 C.包含隨機(jī)方程的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型 D.模糊數(shù)學(xué)模型3計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分為單方程模型和（）。A.隨機(jī)方程模型 B.行為方程模型 C.聯(lián)立方程模型 D.非隨機(jī)方程模型4經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的工作程序（）A.設(shè)定模型，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，估?jì)模型，改進(jìn)模型B.設(shè)定模型，估計(jì)參數(shù)，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?yīng)用模型C.估計(jì)模型，應(yīng)用模型，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，改進(jìn)模型D.搜集資料，設(shè)定模型，估計(jì)參數(shù)，應(yīng)用模型5同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱為（）A.橫截面數(shù)據(jù) B.時(shí)間序列數(shù)據(jù) C.修勻

2、數(shù)據(jù) D.平行數(shù)據(jù)6樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，可以概括為完整性、準(zhǔn)確性、可比性和（）。A.時(shí)效性 B.一致性 C.廣泛性 D.系統(tǒng)性7有人采用全國大中型煤炭企業(yè)的截面數(shù)據(jù)，估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)模型，然后用該模型預(yù)測(cè)未來煤炭行業(yè)的產(chǎn)出量，這是違反了數(shù)據(jù)的（）原則。A.一致性 B.準(zhǔn)確性 C.可比性 D.完整性8判斷模型參數(shù)估計(jì)量的符號(hào)、大小、相互之間關(guān)系的合理性屬于（）準(zhǔn)則。A.經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則 B.經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則 C.統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則 D.統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則和經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則9對(duì)下列模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)，哪一個(gè)模型通常被認(rèn)為沒有實(shí)際價(jià)值的（）。A.（消費(fèi)）（收入）B.（商品需求）（收入）（價(jià)格）C.（商品供給）（價(jià)格）D.（產(chǎn)出量）（

3、資本）（勞動(dòng)）三、多選題：1可以作為單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型解釋變量的有以下幾類變量（）。A.外生經(jīng)濟(jì)變量 B.外生條件變量 C.外生政策變量 D.滯后被解釋變量 E.內(nèi)生變量2樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題可以概括為（）幾個(gè)方面。A.完整性 B.準(zhǔn)確性 C.可比性 D.一致性3經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的應(yīng)用方向是（）。A.用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè) B.用于經(jīng)濟(jì)政策評(píng)價(jià) C.用于結(jié)構(gòu)分析 D.用于檢驗(yàn)和發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論 E.僅用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析四、名詞解釋：1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 2虛變量數(shù)據(jù) 3相關(guān)關(guān)系 4因果關(guān)系 五、簡答題：1相關(guān)關(guān)系與因果關(guān)系的區(qū)別與聯(lián)系。2回歸分析與相關(guān)分析的區(qū)別與聯(lián)系。二、單選題：1B2C 3C 4B 5B 6

4、B 7A 8B 9B 三、多選題：1ABCD 2ABCD 3ABCD二、單選題：1.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2.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. B. C. D.3.下圖中“”所指的距離是（）A. 隨機(jī)誤差項(xiàng) B. 殘差 C. 的離差 D. 的離差4.最大或然準(zhǔn)則是從模型總體抽取該n組樣本觀測(cè)值的（）最大的準(zhǔn)則確定樣本回歸方程。A.離差平方和 B.均值 C.概率 D.方差5.參數(shù)估計(jì)量是的線性函數(shù)稱為參數(shù)估

5、計(jì)量具有( )的性質(zhì)。A.線性 B.無偏性 C.有效性 D.一致性6.參數(shù)的估計(jì)量具備有效性是指（）A. B.為最小C. D.為最小7.要使模型能夠得出參數(shù)估計(jì)量，所要求的最小樣本容量為（）A.nk+1 B.nk+1 C.n30 D.n3(k+1)8.已知含有截距項(xiàng)的三元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為，估計(jì)用樣本容量為，則隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差估計(jì)量為( )。A.33.33 B.40 9.最常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)準(zhǔn)則包括擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、變量的顯著性檢驗(yàn)和（）。A.方程的顯著性檢驗(yàn) B.多重共線性檢驗(yàn) C.異方差性檢驗(yàn) D.預(yù)測(cè)檢驗(yàn)10.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.

6、回歸平方和 C.殘差平方和 11.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+RSS12.下面哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的（）。A. B. C. D. 13.產(chǎn)量（X，臺(tái)）與單位產(chǎn)品成本（Y，元/臺(tái)）之間的回歸方程為，這說明（）。 A.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本增加356元 B.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本減少1.5元 C.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均增加356元 D.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元14.回歸模型，i = 1，25中，總體方差未知，檢驗(yàn)時(shí)，

7、所用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量服從（）。A. B. C. D.15.設(shè)為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)（包括截距項(xiàng)），n為樣本容量，ESS為殘差平方和，RSS為回歸平方和。則對(duì)總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)構(gòu)造的F統(tǒng)計(jì)量為（）。A. B. C. D.16.根據(jù)可決系數(shù)R2與F統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系可知，當(dāng)R2=1時(shí)有（）。A.F=1 B.F=1 C.F+ D.F=017.線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)量是隨機(jī)變量的函數(shù)，即。所以是（）。A.隨機(jī)變量 B.非隨機(jī)變量 C.確定性變量 D.常量18.由 可以得到被解釋變量的估計(jì)值，由于模型中參數(shù)估計(jì)量的不確定性及隨機(jī)誤差項(xiàng)的影響，可知是（）。A.確定性變量 B.非隨機(jī)變量 C.隨機(jī)變量 D.

8、常量19.下面哪一表述是正確的（）。A.線性回歸模型的零均值假設(shè)是指B.對(duì)模型進(jìn)行方程顯著性檢驗(yàn)（即檢驗(yàn)），檢驗(yàn)的零假設(shè)是C.相關(guān)系數(shù)較大意味著兩個(gè)變量存在較強(qiáng)的因果關(guān)系D.當(dāng)隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差估計(jì)量等于零時(shí)，說明被解釋變量與解釋變量之間為函數(shù)關(guān)系20.在雙對(duì)數(shù)線性模型中，參數(shù)的含義是（）。A.Y關(guān)于X的增長量 B.Y關(guān)于X的發(fā)展速度 C.Y關(guān)于X的邊際傾向 D.Y關(guān)于X的彈性21.根據(jù)樣本資料已估計(jì)得出人均消費(fèi)支出Y對(duì)人均收入X的回歸方程為，這表明人均收入每增加，人均消費(fèi)支出將增加（）。A.2% B.0.2% C.0.75% D.7.5%22.半對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（）。 AX的絕對(duì)量變化

9、，引起Y的絕對(duì)量變化BY關(guān)于X的邊際變化 CX的相對(duì)變化，引起Y的期望值絕對(duì)量變化 DY關(guān)于X的彈性23.半對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（）。A.X的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí)，引起因變量Y的相對(duì)變化率B.Y關(guān)于X的彈性C.X的相對(duì)變化，引起Y的期望值絕對(duì)量變化 D.Y關(guān)于X的邊際變化24.雙對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（）。A.X的相對(duì)變化，引起Y的期望值絕對(duì)量變化 B.Y關(guān)于X的邊際變化C.X的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí)，引起因變量Y的相對(duì)變化率 D.Y關(guān)于X的彈性 三、多選題：1.下列哪些形式是正確的（）。A. B. C. D. E. F. G. H.I. J.2.調(diào)整后的多重可決系數(shù)的正確表達(dá)式有（）。A

10、. B. C. D. E.3.設(shè)為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)（包括截距項(xiàng)），則總體線性回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)所用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為（）。A. B. C. D. E.4.將非線性回歸模型轉(zhuǎn)換為線性回歸模型，常用的數(shù)學(xué)處理方法有（）。A.直接置換法 B.對(duì)數(shù)變換法C.級(jí)數(shù)展開法 D.廣義最小二乘法E.加權(quán)最小二乘法5.在模型中（）。A. 與是非線性的 B. 與是非線性的C. 與是線性的 D. 與是線性的E. 與是線性的6.回歸平方和是指（）。A.被解釋變量的觀測(cè)值Y與其平均值的離差平方和B.被解釋變量的回歸值與其平均值的離差平方和C.被解釋變量的總體平方和與殘差平方和之差D.解釋變量變動(dòng)所引起的被解釋

11、變量的離差的大小E.隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的離差大小7.在多元線性回歸分析中，修正的可決系數(shù)與可決系數(shù)之間（）。A. B. C.只能大于零 D.可能為負(fù)值8.下列方程并判斷模型（）屬于變量呈線性，模型（）屬于系數(shù)呈線性，模型（）既屬于變量呈線性又屬于系數(shù)呈線性，模型（）既不屬于變量呈線性也不屬于系數(shù)呈線性。A. B.C. D.E. F.G.五、簡答題：1.給定一元線性回歸模型： （1）敘述模型的基本假定；（2）寫出參數(shù)和的最小二乘估計(jì)公式； （3）說明滿足基本假定的最小二乘估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)；（4）寫出隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)方差的無偏估計(jì)公式。2.對(duì)于多元線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型： （1）該模型的矩陣形式

12、及各矩陣的含義；（2）對(duì)應(yīng)的樣本線性回歸模型的矩陣形式；（3）模型的最小二乘參數(shù)估計(jì)量。4.隨機(jī)誤差項(xiàng)包含哪些因素影響。7.最小二乘法和最大似然法的基本原理。8.普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)及其含義。二、單選題：1. B 2. D 3. B 4. C 5. A 6. B 7. A 8. B 9. A 10. B 11. B 12C 13D 14D 15A 16. C 17A 18C 19D 20D 21C 22. C 23. A 24D三、多選題：1BEFH 2BC 3BC 4ABC 5ABCD 6BCD 7AD 8DG ABCG G EF 二、單選題：1.在線性回歸模型中，若解釋變量和

13、的觀測(cè)值成比例，既有，其中為非零常數(shù)，則表明模型中存在（）。A.方差非齊性 B.多重共線性 C.序列相關(guān) D.設(shè)定誤差2.在多元線性回歸模型中，若某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1，則表明模型中存在（）。A.多重共線性 B.異方差性 C.序列相關(guān) D.高擬合優(yōu)度3.戈德菲爾德匡特檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)（）。A.異方差性 B.多重共線性 C.序列相關(guān) D.設(shè)定誤差4.若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差性，則估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)采用（）。 A.普通最小二乘法 B.加權(quán)最小二乘法 C.廣義差分法 D.工具變量法5.如果回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差，則模型參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量（）。A.無偏且有效

14、 B.無偏但非有效 C.有偏但有效 D.有偏且非有效6.設(shè)回歸模型為，其中，則的最有效估計(jì)量為（）。A. B. C. D.7對(duì)于模型，如果在異方差檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，則用權(quán)最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)時(shí)，權(quán)數(shù)應(yīng)為（）。A. B. C. D. 8.若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在一階自回歸形式的序列相關(guān)，則估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)采用（）。 A.普通最小二乘法 B.加權(quán)最小二乘法 C.廣義差分法 D.工具變量法 9.用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW統(tǒng)計(jì)量的取值范圍是()。A.0DW1 B.1DW1 C.2DW2 D.0DW410.已知DW統(tǒng)計(jì)量的值接近于2，則樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)近似等于（）。A.0 B.-1 11.已知

15、樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)接近于-1，則DW統(tǒng)計(jì)量近似等于()。A.0 B.1 C.2 D.412.在給定的顯著性水平之下，若DW統(tǒng)計(jì)量的下和上臨界值分別為dL和du,則當(dāng)dLDW3.841，因此拒絕零假設(shè)，意味著原模型隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)存在一階序列相關(guān)。 5、某地區(qū)供水部門利用最近15年的用水年度數(shù)據(jù)得出如下估計(jì)模型：（-1.7） (0.9) (1.4) (-0.6) (-1.2) (-0.8)F=38.9式中，water用水總量（百萬立方米）,house住戶總數(shù)（千戶）,pop總?cè)丝冢ㄇ耍?pcy人均收入（元）,price價(jià)格（元/100立方米）,rain降雨量（毫米）。（1）根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論

16、和直覺,請(qǐng)計(jì)回歸系數(shù)的符號(hào)是什么(不包括常量)，為什么？觀察符號(hào)與你的直覺相符嗎？（2）在10%的顯著性水平下，請(qǐng)進(jìn)行變量的t-檢驗(yàn)與方程的F-檢驗(yàn)。T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)結(jié)果有相矛盾的現(xiàn)象嗎？（3）你認(rèn)為估計(jì)值是（1）有偏的；（2）無效的或（3）不一致的嗎？詳細(xì)闡述理由。解答：（1）在其他變量不變的情況下，一城市的人口越多或房屋數(shù)量越多，則對(duì)用水的需求越高。所以可期望house和pop的符號(hào)為正；收入較高的個(gè)人可能用水較多，因此pcy的預(yù)期符號(hào)為正，但它可能是不顯著的。如果水價(jià)上漲，則用戶會(huì)節(jié)約用水，所以可預(yù)期price的系數(shù)為負(fù)。顯然如果降雨量較大，則草地和其他花園或耕地的用水需求就會(huì)下降，所以可

17、以期望rain的系數(shù)符號(hào)為負(fù)。從估計(jì)的模型看，除了pcy之外，所有符號(hào)都與預(yù)期相符。（2）t-統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)單個(gè)變量的顯著性，F(xiàn)-統(tǒng)計(jì)值檢驗(yàn)變量是否是聯(lián)合顯著的。這里t-檢驗(yàn)的自由度為15-5-1=9，在10%的顯著性水平下的臨界值為1.833?？梢?，所有參數(shù)估計(jì)值的t值的絕對(duì)值都小于該值，所以即使在10%的水平下這些變量也不是顯著的。這里，F(xiàn)-統(tǒng)計(jì)值的分子自由度為5，分母自由度為9。10%顯著性水平下F分布的臨界值為2.61。可見計(jì)算的F值大于該臨界值，表明回歸系數(shù)是聯(lián)合顯著的。T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)結(jié)果的矛盾可能是由于多重共線性造成的。house、pop、pcy都是高度相關(guān)的，這將使它們的t-值降低且

18、表現(xiàn)為不顯著。price和rain不顯著另有原因。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，如果一個(gè)變量的值在樣本期間沒有很大的變化，則它對(duì)被解釋變量的影響就不能夠很好地被度量。可以預(yù)期水價(jià)與年降雨量在各年中一般沒有太大的變化，所以它們的影響很難度量。（3）多重共線性往往表現(xiàn)的是解釋變量間的樣本觀察現(xiàn)象，在不存在完全共線性的情況下，近似共線并不意味著基本假定的任何改變，所以O(shè)LS估計(jì)量的無偏性、一致性和有效性仍然成立，即仍是BLUE估計(jì)量。但共線性往往導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)值的方差大于不存在多重共線性的情況。1、簡述CD生產(chǎn)函數(shù)和CES生產(chǎn)函數(shù)的特點(diǎn)以及各自的估計(jì)方法，熟練應(yīng)用CD、CES生產(chǎn)函數(shù)模型及其改進(jìn)型。簡述CD生產(chǎn)函數(shù)和CE

19、S生產(chǎn)函數(shù)的特點(diǎn)以及各自的估計(jì)方法，熟練應(yīng)用CD、CES生產(chǎn)函數(shù)模型及其改進(jìn)型。CD生產(chǎn)函數(shù)：對(duì)于C-D生產(chǎn)函數(shù)模型及其改進(jìn)型，兩邊取對(duì)數(shù)，即可化成線性模型，然后采用單方程線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的估計(jì)方法估計(jì)其參數(shù)。但是其假設(shè)條件是隨機(jī)誤差項(xiàng)可以作為方程的一個(gè)因子與理論模型相乘，即模型的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)型態(tài)為： 如果隨機(jī)誤差項(xiàng)作為方程的一個(gè)因子與理論模型相加，即 則要采用非線性模型的估計(jì)方法估計(jì)其參數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，都假設(shè)為前一種情況。CES生產(chǎn)函數(shù)：對(duì)CES生產(chǎn)函數(shù)模型 為一個(gè)關(guān)于參數(shù)的非線性模型，采用簡單的方法難以化為線性模型。自1961年以來，關(guān)于它的估計(jì)問題有許多研究，主要有兩類方法，即利用邊際

20、生產(chǎn)力條件的估計(jì)方法和直接估計(jì)方法。邊際生產(chǎn)力條件，即當(dāng)生產(chǎn)活動(dòng)處于均衡的情況下，存在： 其中分別表示資本的利率、勞動(dòng)的工資率和產(chǎn)出品的價(jià)格。將該條件應(yīng)用于，經(jīng)過適當(dāng)?shù)淖儞Q，可以得到線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方程。由于邊際生產(chǎn)力條件與實(shí)際生產(chǎn)活動(dòng)有較大距離，在實(shí)際上我們基本不采用這類估計(jì)方法。順便指出，對(duì)其它形式的生產(chǎn)函數(shù)模型，從理論上講，也可以利用邊際生產(chǎn)力條件進(jìn)行估計(jì)，所以我們稱其為“一類”估計(jì)方法。直接估計(jì)方法。將C-D生產(chǎn)函數(shù)模型的計(jì)量型態(tài)假設(shè)為： 兩邊取對(duì)數(shù)，得到： 將其中的 在處展開臺(tái)勞級(jí)數(shù)，取0階、1階和2階項(xiàng)，得到： (5. 1.35)為一個(gè)簡單線性模型，通過變量置換，可以表示成： 采用單

21、方程模型的估計(jì)方法，得到的估計(jì)值，利用對(duì)應(yīng)關(guān)系和，可以計(jì)算得到關(guān)于參數(shù)的估計(jì)值。選擇在處展開臺(tái)勞級(jí)數(shù)，是因?yàn)楫?dāng)時(shí)，要素替代彈性等于1，即模型退化為C-D生產(chǎn)函數(shù)，由于C-D生產(chǎn)函數(shù)的普遍適用性，所以可以假定為接近于0的數(shù)。當(dāng)參數(shù)估計(jì)完成后，可以根據(jù)的估計(jì)值是否接近于0來檢驗(yàn)這種估計(jì)方法的可用性。從上式可以看出，當(dāng)時(shí)，方程為： 即為C-D生產(chǎn)函數(shù)模型。所以可以認(rèn)為CES生產(chǎn)函數(shù)模型是對(duì)C-D生產(chǎn)函數(shù)模型的修正。2、CES生產(chǎn)函數(shù)與CD生產(chǎn)函數(shù)的關(guān)系是什么？請(qǐng)證明之。將C-D生產(chǎn)函數(shù)模型的計(jì)量型態(tài)假設(shè)為： 兩邊取對(duì)數(shù)，得到： 將其中的 在處展開臺(tái)勞級(jí)數(shù)，取0階、1階和2階項(xiàng)，代入上式，得到： ，為

22、一個(gè)簡單線性模型，通過變量置換，可以表示成： 采用單方程模型的估計(jì)方法，得到的估計(jì)值，利用對(duì)應(yīng)關(guān)系和，可以計(jì)算得到關(guān)于參數(shù)的估計(jì)值。選擇在處展開臺(tái)勞級(jí)數(shù)，是因?yàn)楫?dāng)時(shí)，要素替代彈性等于1，即模型退化為C-D生產(chǎn)函數(shù)，由于C-D生產(chǎn)函數(shù)的普遍適用性，所以可以假定為接近于0的數(shù)。當(dāng)參數(shù)估計(jì)完成后，可以根據(jù)的估計(jì)值是否接近于0來檢驗(yàn)這種估計(jì)方法的可用性。從以上結(jié)果可以看出，當(dāng)時(shí)，方程為： 即為C-D生產(chǎn)函數(shù)模型。所以可以認(rèn)為CES生產(chǎn)函數(shù)模型是對(duì)C-D生產(chǎn)函數(shù)模型的修正。對(duì)于改進(jìn)的CES生產(chǎn)函數(shù)模型，估計(jì)方法是相同的。1、 （中國）國內(nèi)生產(chǎn)總值與投資及貨物和服務(wù)凈出口(單位：億元)年份國內(nèi)生產(chǎn)總值（Y

23、）資本形成額（X1）貨物和服務(wù)凈出口（X2）199121280.407517.000617.5000199225863.709636.000275.6000199334500.7014998.00-679.4000199446690.7019260.60634.1000199558510.5023877.00998.5000199668330.4026867.201459.300199774894.2028457.602857.200199879003.3029545.903051.500199982673.1030701.602248.800200089340.9032499.802240.

24、200200198592.9037460.802204.7002002107897.642304.902794.2002003121511.451382.702686.200用上述數(shù)據(jù)建立計(jì)量模型并使用EVIEWS計(jì)算輸出結(jié)果如下Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/19/09 Time: 21:40Sample: 1991 2003Included observations: 13VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C3871.8052235.2631.7321470.11

25、39X12.1779160.12069218.045270.0000X24.0519801.2824023.1596800.0102R-squared0.991494 Mean dependent var69929.98Adjusted R-squared0.989793 S.D. dependent var31367.13S.E. of regression3168.980 Akaike info criterion19.15938Sum squared resid1.00E+08 Schwarz criterion19.28975Log likelihood-121.5360 F-stat

26、istic582.8439Durbin-Watson stat0.926720 Prob(F-statistic)0.000000（1） 建立投資與凈出口與國民生產(chǎn)總值的二元線性回歸方程并進(jìn)行估計(jì)，并解釋斜率系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義。（2）對(duì)偏回歸系數(shù)及所建立的回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)，顯著性水平=0.05。（3）估計(jì)可決系數(shù)，以顯著性水平=0.05對(duì)方程整體顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，并估計(jì)校正可決系數(shù)，說明其含義。1、解：(1) 建立Y與X、X之間的線性回歸模型： Y = + X1 + X2+ ei 根據(jù)普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)有 故所求回歸方程為 Y = 3871.805 + 2.177916 X1 + 4.05198

27、0X2X1的系數(shù)1=2.177916表明，如果其他變量保持不變，為使國民生產(chǎn)總值增加一億元投資需增加2.18億元，凈出口增加4.05億元也能使國民生產(chǎn)總值增加一億元。假設(shè)H0 : ，H1 : 。在H0 成立的條件下檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量t (n-k) t (n-k) 0.120692 1.282402其中Cii是對(duì)角線的值。，為殘差平方和。所以：=18.04527 =3.159680給定=0.05. 。從上面結(jié)果看出t、t的絕對(duì)值均大于2.2281,故拒絕H0，認(rèn)為b1、b2 均顯著不等于0，X1、X2對(duì)Y的影響均顯著。R 2=0.991494 假設(shè)H0：b1 =b2 =0。H1：b1 、b2 不全為0。

28、 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F=582.8439給定=0.05. ，F(xiàn)遠(yuǎn)大于F0.05 (2,10),故拒絕H0，認(rèn)為總體參數(shù)b1、b2 不全為等于0，資本形成額X1和貨物和服務(wù)凈出口X2對(duì)國民生產(chǎn)總值Y的影響顯著。2、下面給出依據(jù)15個(gè)觀察值計(jì)算得到的數(shù)據(jù)： ， ， ， ， ， ， 其中小寫字母代表了各值與其樣本均值的離差。要求：（1）估計(jì)三個(gè)多元回歸系數(shù)；（2）估計(jì)它們的標(biāo)準(zhǔn)差；并求出可決系數(shù)與修正可決系數(shù)？（3）估計(jì)、95%的置信區(qū)間；（4）在下，檢驗(yàn)估計(jì)的每個(gè)回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)顯著性（雙邊檢驗(yàn)）2、解：其中：同理，可得：，擬合優(yōu)度為： ，查表得，得到，得到，查表得臨界值為則：4、對(duì)沒有截距項(xiàng)的一元回歸模型

29、稱之為過原點(diǎn)回歸（regrission through the origin）。試證明（1）如果通過相應(yīng)的樣本回歸模型可得到通常的的正規(guī)方程組 則可以得到的兩個(gè)不同的估計(jì)值： ， 。 （2）在基本假設(shè)下，與均為無偏估計(jì)量。 （3）擬合線通常不會(huì)經(jīng)過均值點(diǎn)，但擬合線則相反。 （4）只有是的OLS估計(jì)量。解答：（1）由第一個(gè)正規(guī)方程 得 或 求解得 由第2個(gè)下規(guī)方程得 求解得 （2）對(duì)于，求期望 這里用到了的非隨機(jī)性。 對(duì)于，求期望 （3）要想擬合值通過點(diǎn)，必須等于。但，通常不等于。這就意味著點(diǎn)不太可能位于直線上。相反地，由于，所以直線經(jīng)過點(diǎn)。（4）OLS方法要求殘差平方和最小Min 關(guān)于求偏導(dǎo)得

30、 即 可見是OLS估計(jì)量。6對(duì)于人均存款與人均收入之間的關(guān)系式使用美國36年的年度數(shù)據(jù)得如下估計(jì)模型，括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差：0.538（1）的經(jīng)濟(jì)解釋是什么？（2）和的符號(hào)是什么？為什么？實(shí)際的符號(hào)與你的直覺一致嗎？如果有沖突的話，你可以給出可能的原因嗎？（3）對(duì)于擬合優(yōu)度你有什么看法嗎？（4）檢驗(yàn)是否每一個(gè)回歸系數(shù)都與零顯著不同（在1%水平下）。同時(shí)對(duì)零假設(shè)和備擇假設(shè)、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值、其分布和自由度以及拒絕零假設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行陳述。你的結(jié)論是什么？解答： （1）為收入的邊際儲(chǔ)蓄傾向，表示人均收入每增加1美元時(shí)人均儲(chǔ)蓄的預(yù)期平均變化量。 （2）由于收入為零時(shí)，家庭仍會(huì)有支出，可預(yù)期零收入時(shí)的平均儲(chǔ)蓄為負(fù)，因

31、此符號(hào)應(yīng)為負(fù)。儲(chǔ)蓄是收入的一部分，且會(huì)隨著收入的增加而增加，因此預(yù)期的符號(hào)為正。實(shí)際的回歸式中，的符號(hào)為正，與預(yù)期的一致。但截距項(xiàng)為負(fù)，與預(yù)期不符。這可能與由于模型的錯(cuò)誤設(shè)定形造成的。如家庭的人口數(shù)可能影響家庭的儲(chǔ)蓄形為，省略該變量將對(duì)截距項(xiàng)的估計(jì)產(chǎn)生影響；另一種可能就是線性設(shè)定可能不正確。 （3）擬合優(yōu)度刻畫解釋變量對(duì)被解釋變量變化的解釋能力。模型中53.8%的擬合優(yōu)度，表明收入的變化可以解釋儲(chǔ)蓄中53.8 %的變動(dòng)。（4）檢驗(yàn)單個(gè)參數(shù)采用t檢驗(yàn)，零假設(shè)為參數(shù)為零，備擇假設(shè)為參數(shù)不為零。雙變量情形下在零假設(shè)下t 分布的自由度為n-2=36-2=34。由t分布表知，雙側(cè)1%下的臨界值位于2.7

32、50與2.704之間。斜率項(xiàng)計(jì)算的t值為0.067/0.011=6.09，截距項(xiàng)計(jì)算的t值為384.105/151.105=2.54?？梢娦甭薯?xiàng)計(jì)算的t 值大于臨界值，截距項(xiàng)小于臨界值，因此拒絕斜率項(xiàng)為零的假設(shè)，但不拒絕截距項(xiàng)為零的假設(shè)。一、名詞解釋1、普通最小二乘法：為使被解釋變量的估計(jì)值與觀測(cè)值在總體上最為接近使Q= 最小，從而求出參數(shù)估計(jì)量的方法，即之。2、總平方和、回歸平方和、殘差平方和的定義：TSS度量Y自身的差異程度，稱為總平方和。TSS除以自由度n-1=因變量的方差，度量因變量自身的變化；RSS度量因變量Y的擬合值自身的差異程度，稱為回歸平方和，RSS除以自由度（自變量個(gè)數(shù)-1）=回歸方差，度量由自變量的變化引起的因變量變化部分；ESS度量實(shí)際值與擬合值之間的差異程度，稱為殘差平方和。RSS除以自由度（n-自變量個(gè)數(shù)-1）=殘差（誤差）方差，度量由非自變量的變化引起的因變量變化部分。 3、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論為指導(dǎo)，以事實(shí)為依據(jù)，以數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)為方法，以電腦技術(shù)為工具，從事經(jīng)濟(jì)關(guān)系