計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模擬復(fù)習(xí)題

1、判斷正誤給定顯著性水平及自由度，若計(jì)算得到的值超過臨界的t值，我們將接受零假設(shè)線性對(duì)數(shù)模型的值可以與線性模型的相比較，但不能與雙對(duì)數(shù)模型或?qū)?shù)線性模型的相比較。隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差項(xiàng)是一回事。第一章， 第二頁(yè)，經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)方法論（八點(diǎn)）簡(jiǎn)答。第六章，106頁(yè)，最小二乘原理，簡(jiǎn)答；107頁(yè)普通最小二乘估計(jì)量重要性質(zhì)（四條），簡(jiǎn)答；課后題：6.4；6.11第七章，122頁(yè)，古典線性回歸模型假設(shè)（n條），簡(jiǎn)答；125頁(yè)，（7-8）公式；127頁(yè)，ols估計(jì)量的性質(zhì)，簡(jiǎn)答；課后題，7.2 7.3 7.10 第八章，157頁(yè)，（8-29）公式；162頁(yè)，表8-1，還有f= 公式；163頁(yè)，（8-50）公式；1

2、65頁(yè)（8-54）公式；課后題，8.3 8.9 8.12 第九章，掌握雙對(duì)數(shù)模型、線性對(duì)數(shù)模型、對(duì)數(shù)-線性模型等幾個(gè)模型的形式，截距、解釋變量系數(shù)代表什么意思。課后題，9.10 第十章，重點(diǎn)掌握虛擬變量的設(shè)定，加法模型、乘法模型和混合模型課后題，10.5 10.8第十二章，多重共線性后果、診斷和補(bǔ)救措施。（簡(jiǎn)答的幾率大）課后題，12.9 12.10 12.20 第十三章，異方差的后果、診斷和補(bǔ)救措施。（簡(jiǎn)答的幾率大）課后題，13.2 13.7 13.11 第十四章，自相關(guān)的后果、診斷和補(bǔ)救措施。（簡(jiǎn)答的幾率大）課后題，14.8 14.13 14.15第十五章，重點(diǎn)掌握間接最小二乘，模型識(shí)別問題

3、，過度識(shí)別方程的估計(jì)。課后題， 15.16 15.18 注：第一，考試的類型很可能是：判斷、簡(jiǎn)答和綜合題（和劃出的某些課后題形式差不多） 第二，劃出的是重點(diǎn)，但并不代表其他知識(shí)不重要。模擬一一、判斷題（20分）1 線性回歸模型中，解釋變量是原因，被解釋變量是結(jié)果。（）2多元回歸模型統(tǒng)計(jì)顯著是指模型中每個(gè)變量都是統(tǒng)計(jì)顯著的。（）3在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。（）4總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時(shí)因變量的條件均值的軌跡。（ ）5線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。 （ ）6判定系數(shù)的大小不受到回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響。（ ）7多重共線性是一

4、種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。 （ ）8當(dāng)存在自相關(guān)時(shí)，OLS估計(jì)量是有偏的并且也是無效的。 （ ）9在異方差的情況下， OLS估計(jì)量誤差放大的原因是從屬回歸的變大。（ ）10任何兩個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的都是可以比較的。 （ ）二 簡(jiǎn)答題（10）1計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析經(jīng)濟(jì)問題的基本步驟。（4分）2舉例說明如何引進(jìn)加法模式和乘法模式建立虛擬變量模型。 （6分）三下面是我國(guó)1990-2003年GDP對(duì)M1之間回歸的結(jié)果。（5分）求出空白處的數(shù)值，填在括號(hào)內(nèi)。（2分）系數(shù)是否顯著，給出理由。（3分）四 試述異方差的后果及其補(bǔ)救措施。 （10分）五多重共線性的后果及修正措施。（10分）六 試述D-W檢驗(yàn)的適用條件及其檢驗(yàn)步驟

5、？（10分）七 （15分）下面是宏觀經(jīng)濟(jì)模型 變量分別為貨幣供給、投資、價(jià)格指數(shù)和產(chǎn)出。指出模型中哪些是內(nèi)是變量，哪些是外生變量。（5分）對(duì)模型進(jìn)行識(shí)別。（4分）指出恰好識(shí)別方程和過度識(shí)別方程的估計(jì)方法。（6分）八、（20分）應(yīng)用題為了研究我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和國(guó)債之間的關(guān)系，建立回歸模型。得到的結(jié)果如下：Dependent Variable: LOG(GDP)Method: Least SquaresDate: 06/04/05 Time: 18:58Sample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-St

6、atisticProb. C6.030.1443.20LOG(DEBT)0.650.0232.80R-squared0.981 Mean dependent var10.53Adjusted R-squared0.983 S.D. dependent var0.86S.E. of regression0.11 Akaike info criterion-1.46Sum squared resid0.21 Schwarz criterion-1.36Log likelihood15.8 F-statistic1075.5Durbin-Watson stat0.81 Prob(F-statisti

7、c)0其中， GDP表示國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，DEBT表示國(guó)債發(fā)行量。（1）寫出回歸方程。（2分）（2）解釋系數(shù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義？（4分）（3）模型可能存在什么問題？如何檢驗(yàn)？（7分）（4）如何就模型中所存在的問題，對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)？（7分）模擬2一、判斷正誤（20分）1. 隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差項(xiàng)是一回事。（ ）2. 給定顯著性水平a及自由度，若計(jì)算得到的值超過臨界的t值，我們將接受零假設(shè)（ ）3. 利用OLS法求得的樣本回歸直線通過樣本均值點(diǎn)。（ ）4. 判定系數(shù)。（ ）5. 整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。（ ）6. 雙對(duì)數(shù)模型的值可以與對(duì)數(shù)線性模型的相比較，但

8、不能與線性對(duì)數(shù)模型的相比較。（ ）7. 為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個(gè)定性變量有m類，則要引入m個(gè)虛擬變量。（ ）8. 在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。（ ）9. 識(shí)別的階條件僅僅是判別模型是否可識(shí)別的必要條件而不是充分條件。（ ）10. 如果零假設(shè)H0：B2=0，在顯著性水平5%下不被拒絕，則認(rèn)為B2一定是0。 （ ）二、以一元回歸為例敘述普通最小二乘回歸的基本原理。(10分)三、下面是利用1970-1980年美國(guó)數(shù)據(jù)得到的回歸結(jié)果。其中Y表示美國(guó)咖啡消費(fèi)（杯/日.人），X表示平均零售價(jià)格（美元/磅）。（15分） 注：， 1. 寫空白處的數(shù)值。2. 對(duì)模型中的

9、參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。3. 解釋斜率系數(shù)的含義，并給出其95%的置信區(qū)間。四、若在模型：中存在下列形式的異方差：，你如何估計(jì)參數(shù)（10分）五、考慮下面的模型：其中，Y表示大學(xué)教師的年薪收入，X表示工齡。為了研究大學(xué)教師的年薪是否受到性別、學(xué)歷的影響。按照下面的方式引入虛擬變量：（15分）1. 基準(zhǔn)類是什么？2. 解釋各系數(shù)所代表的含義，并預(yù)期各系數(shù)的符號(hào)。3. 若，你得出什么結(jié)論？ 六、什么是自相關(guān)？杜賓瓦爾森檢驗(yàn)的前提條件和步驟是什么？（15分）七、考慮下面的聯(lián)立方程模型： 其中，是內(nèi)生變量，是外生變量，是隨機(jī)誤差項(xiàng)（15分）1、求簡(jiǎn)化形式回歸方程？2、判定哪個(gè)方程是可識(shí)別的（恰好或過度）？3

10、、對(duì)可識(shí)別方程，你將用哪種方法進(jìn)行估計(jì)，為什么？ 模擬3一、判斷正誤（20分）1. 回歸分析用來處理一個(gè)因變量與另一個(gè)或多個(gè)自變量之間的因果關(guān)系。（ ）2. 擬合優(yōu)度R2的值越大，說明樣本回歸模型對(duì)總體回歸模型的代表性越強(qiáng)。（ ）3. 線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。（ ）4. 引入虛擬變量后，用普通最小二乘法得到的估計(jì)量仍是無偏的。（ ）5. 多重共線性是總體的特征。（ ）6. 任何兩個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的都是可以比較的。（ ）7. 異方差會(huì)使OLS估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差高估，而自相關(guān)會(huì)使其低估。（ ）8. 杜賓瓦爾森檢驗(yàn)?zāi)軌驒z驗(yàn)出任何形式的自相關(guān)。（ ）9. 異方差值存在于橫截面數(shù)據(jù)

11、中，而自相關(guān)值存在于時(shí)間序列數(shù)據(jù)中。（ ）10. 內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。（ ）二、選擇題（20分）1. 在同一時(shí)間不同統(tǒng)計(jì)單位的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)組合，是（  ）A. 原始數(shù)據(jù)      B. Pool數(shù)據(jù)      C. 時(shí)間序列數(shù)據(jù)    D. 截面數(shù)據(jù)2. 下列模型中屬于非線性回歸模型的是（   ）A.          

12、60;   B. C.                 D. 3. 半對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（      ） A. X的絕對(duì)量變化，引起Y的絕對(duì)量變化B. Y關(guān)于X的邊際變化 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的彈性4. 模型中其數(shù)值由模型本身決定的變量是（  ）A、外生變量   &#

13、160; B、內(nèi)生變量    C、前定變量     D、滯后變量5. 在模型的回歸分析結(jié)果報(bào)告中，統(tǒng)計(jì)量的，則表明（        ）A. 解釋變量對(duì)的影響是顯著的B. 解釋變量對(duì)的影響是顯著的C. 解釋變量和對(duì)的聯(lián)合影響是顯著的D. 解釋變量和對(duì)的聯(lián)合影響不顯著6. 根據(jù)樣本資料估計(jì)人均消費(fèi)支出Y對(duì)人均收入X的回歸模型為，這表明人均收入每增加1，人均消費(fèi)支出將增加（）A. 0.2%      B. 0.7

14、5%      C. 2%           D. 7.5%7. 如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是（）A. 無偏的，非有效的         B. 有偏的，非有效的C. 無偏的，有效的            D. 有偏的，有效的8. 在回歸模型滿足DW檢驗(yàn)的前提條

15、件下，當(dāng)統(tǒng)計(jì)量等于2時(shí)，表明（      ）A. 存在完全的正自相關(guān)               B. 存在完全的負(fù)自相關(guān)C. 不存在自相關(guān)                     D. 不能判定9. 將一年四

16、個(gè)季度對(duì)被解釋變量的影響引入到包含截距項(xiàng)的回歸模型當(dāng)中，則需要引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為 （      ）A.                 B.             C.        &

17、#160;     D. 10. 在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中，對(duì)模型中的每一個(gè)隨機(jī)方程單獨(dú)使用普通最小二乘法得到的估計(jì)參數(shù)是（       ）A. 有偏但一致的  B. 有偏且不一致的  C. 無偏且一致的  D. 無偏但不一致的三、下表給出了三變量模型的回歸的結(jié)果：（10分）方差來源平方和自由度（d.f）平方和的均值（MSS）來自回歸(ESS)106.58來自殘差(RSS)總離差(TSS)108.3819注：保留3位小數(shù)，可以使用計(jì)算器。在5%的顯著性水平下，本題的。1

18、. 完成上表中空白處內(nèi)容。2. 求與。3. 利用F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)和對(duì)的聯(lián)合影響，寫出簡(jiǎn)要步驟。四、考慮下面的模型：其中，Y表示大學(xué)教師的年薪收入，X表示工齡。為了研究大學(xué)教師的年薪是否受到性別、學(xué)歷的影響。按照下面的方式引入虛擬變量：（10分）1. 基準(zhǔn)類是什么？2. 解釋各系數(shù)所代表的含義，并預(yù)期各系數(shù)的符號(hào)。3. 若，你得出什么結(jié)論？五、若在模型：中存在下列形式的異方差：，你如何估計(jì)參數(shù)（10分）六、簡(jiǎn)述自相關(guān)后果。對(duì)于線性回歸模型，如果存在形式的自相關(guān)，應(yīng)該采取哪些補(bǔ)救措施？（15分）七、考慮下面的聯(lián)立方程模型： 其中，是內(nèi)生變量，是外生變量，是隨機(jī)誤差項(xiàng)（15分）1、求出簡(jiǎn)化形式的回歸方程

19、？2、利用模型識(shí)別的階條件，判定哪個(gè)方程是可識(shí)別的（恰好或過度）？3、對(duì)可識(shí)別方程，你將用哪種方法進(jìn)行估計(jì)，為什么？ 模擬4判斷正誤（10分）隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。（ ）線性回歸模型意味著變量是線性的。（ ）。（ ）對(duì)于多元回歸模型，如果聯(lián)合檢驗(yàn)結(jié)果是統(tǒng)計(jì)顯著的則意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。（ ）雙對(duì)數(shù)模型中的斜率表示因變量對(duì)自變量的彈性。（ ）為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個(gè)定性變量有類，則要引入個(gè)虛擬變量。（ ）如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是有偏無效的。（ ）在存在接近多重共線性的情況下，回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差會(huì)趨于變小，相應(yīng)的t值會(huì)趨于變大

20、。（ ）在任何情況下OLS估計(jì)量都是待估參數(shù)的最優(yōu)線性無偏估計(jì)。（ ）10、一個(gè)聯(lián)立方程模型中的外生變量在另一個(gè)聯(lián)立方程模型中可能是內(nèi)生變量。（ ）二、用經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法研究經(jīng)濟(jì)問題時(shí)有哪些主要步驟？（10分）三、回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)主要包括哪些因素的影響？（10分）四、古典線性回歸模型具有哪些基本假定。（10分）五、以二元回歸為例簡(jiǎn)述普通最小二乘法的原理？（10分）六、若在模型：中存在下列形式的異方差：，你如何估計(jì)參數(shù)（10分）七、考慮下面的聯(lián)立方程模型： 其中，是內(nèi)生變量，是外生變量，是隨機(jī)誤差項(xiàng)（10分）1、簡(jiǎn)述聯(lián)立方程模型中方程識(shí)別的階條件。2、根據(jù)階條件判定模型中各方程的識(shí)別性？3、對(duì)可識(shí)別方程，你將用哪種方法進(jìn)行估計(jì)，為什么？ 八、應(yīng)用題（共30分）利用