計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)總復(fù)習(xí)題庫

一、單項(xiàng)選擇題

1.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)成為一門獨(dú)立學(xué)科的標(biāo)志是(B)o

A.1930年世界計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會成立B.1933年《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》會刊出

版

C.1969年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎設(shè)立D.1926年計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(Economics)

一詞構(gòu)造出來

2.在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，由模型系統(tǒng)內(nèi)部因素決定，表現(xiàn)為具有一定

的概率分布的隨機(jī)變量，其數(shù)值受模型中其他變量影響的變量是

(B)o

A.內(nèi)生變量B.外生變量C.滯后變量

D.前定變量

3.下面屬于橫截面數(shù)據(jù)的是(D)。

A.1991-2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的平均工業(yè)產(chǎn)值

B.1991-2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值

C.某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計(jì)數(shù)D.某年某地區(qū)20

個鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值

4.經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析工作的基木步驟是(A)。

A.設(shè)定理論模型一收集樣本資料一估計(jì)模型參數(shù)一檢驗(yàn)?zāi)Ｐ虰.設(shè)

定模型一估計(jì)參數(shù)f檢驗(yàn)?zāi)Ｐ鸵粦?yīng)用模型

C.個體設(shè)計(jì)一總體估計(jì)一估計(jì)模型一應(yīng)用模型D.確定模型導(dǎo)向一

確定變量及方程式一估計(jì)模型一應(yīng)用模型

5.將內(nèi)生變量的前期值作解釋變量，這樣的變量稱為（D)o

A.虛擬變量B.控制變量C.政策變量

D.滯后變量

6.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（B)o

A.橫截面數(shù)據(jù)B.時(shí)間序列數(shù)據(jù)C.修勻數(shù)

據(jù)D.原始數(shù)據(jù)

7.進(jìn)行相關(guān)分析時(shí)的兩個變量（A)o

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)的或非隨機(jī)都可以

8.表示x和y之間真實(shí)線性關(guān)系的是（C）。

A.B?C.9=4+用”+〃,

D.ax,

9.參數(shù)夕的估計(jì)量力具備有效性是指（B)o

A.var(8)=OB.var(6)為最小C.⑺一/3)K

D.（/-/?）為最小

10.對于匕=A+￡x,+C，以w表示估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差，？表示回歸值，則

(B)o

A.40時(shí)，Z(XT=OR.時(shí)，^（工一寸尸：。

C.A0時(shí),￡（丫一*訥最小D.A0時(shí),Z（Y=*）2為最小

11.產(chǎn)量（X,臺）與單位產(chǎn)品成本（Y,元/臺）之間的回歸方程為

Y=356-1.5X,這說明(D)o

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L5元

12.在總體回歸直線E(寸)=4+用X中，片表示(B)o

A.當(dāng)X增加一個單位時(shí)，Y增加4個單位B.當(dāng)X增加一個單位時(shí)，

Y平均增加4個單位

C.當(dāng)Y增加一個單位時(shí)，X增加四個單位D.當(dāng)Y增加一個單位時(shí),

X平均增加四個單位

13.以Y表示實(shí)際觀測值，寸表示回歸估計(jì)值，則普通最小二乘法估

計(jì)參數(shù)的準(zhǔn)則是使(D)。

A.^(Y-YjM)B.工(￥—*)2=0C.工(丫1\片最小

D.2(丫一幻」最小

14.用OLS估計(jì)經(jīng)典線性模型Y尸片+g'+ui，則樣本回歸直線通過

點(diǎn)_____D_o

A.(X,Y)B.(X,Y)C.(X,Y)

D.(X,Y)

15.用一組有30個觀測值的樣本估計(jì)模型丫=鳳+片Xj+uj,在0.05

的顯著性水平下對用的顯著性作t檢驗(yàn)，則川顯著地不等于零的條件

是其統(tǒng)計(jì)量t大于(D)。

A.to.05(30)B.to,025(30)C.to.05(28)

D.to,025(28)

16.判定系數(shù)R2的取值范圍是(C)o

A.R2WTB.R221C.0WR2

W1D.-1WR2W1

17.根據(jù)決定系數(shù)R，與F統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系可知，當(dāng)R2=l時(shí)，有（D）。

A.F=1B.F=-lC.F=0

D.F=8

18.回歸模型中，關(guān)于檢驗(yàn)/：4=0所用的統(tǒng)計(jì)量

A

Ri,下列說法正確的是（D）。

《Var（灰）

A.服從/（〃-2）B.服從/（〃-1）C.服從

D.服從/（〃-2）

19.在二元線性回歸模型工.=&+笈X.+%中，4表示（A）o

A.當(dāng)X2不變時(shí)，XI每變動一個單位Y的平均變動。B.當(dāng)XI

不變時(shí)，X2每變動一個單位Y的平均變動。

C.當(dāng)XI和X2都保持不變時(shí)，Y的平均變動。D.當(dāng)XI

和X2都變動一個單位時(shí)，Y的平均變動。

20.按經(jīng)典假設(shè)，線性回歸模型中的解釋變量應(yīng)是非隨機(jī)變量，且

（A）o

A.與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)B.與殘差項(xiàng)不相關(guān)C.與被解釋變量

不相關(guān)D.與回歸值不相關(guān)

21.下面說法正確的是（D）。

A.內(nèi)生變量是非隨機(jī)變量B.前定變量是隨機(jī)變量C.外生變量

是隨機(jī)變量D.外生變量是非隨機(jī)變量

22.回歸分析中定義的（B）。

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

23.用一組有30個觀測值的樣本估計(jì)模型后，在

0.05的顯著性水平上對々的顯著性作/檢驗(yàn)，則々顯著地不等于零的

條件是其統(tǒng)計(jì)量/大于等于(C)

A.%05（3。）B,’0.025（28）C,，O.O25（27）D.乙.O25（L28）

24.在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定

系數(shù)接近于1,則表明模型中存在(C)

A.異方差性B.序列相關(guān)C.多重共線性D.高擬合優(yōu)度

25.線性回歸模型y=4+6再+4電/+……+bk4+%中,檢驗(yàn)

A

%："O(i=O,12..4)時(shí)，所用的統(tǒng)計(jì)量由屈服從(C)

A.t(n-k+l)B.t(n-k-2)C.t(n-k-1)

D.t(n-k+2)

26.調(diào)整的判定系數(shù)鏟與多重判定系數(shù)R。之間有如下關(guān)系

(D)

A.R2=ZLJR2B.*=

n-k-\n-k-\

C.R2=\-一匕二（1+R2）D.不=］一

n-k-\n-k-\

27.在多元線性回歸模型中對樣本容量的基本要求是(k為解釋變量

個數(shù))：(C)

An^k+1Bn<k+lCn》30或n

23（k+1）Dn230

28.下列說法中正確的是：（D）

A如果模型的心很高，我們可以認(rèn)為此模型的質(zhì)量較好

B如果模型的內(nèi)較低，我們可以認(rèn)為此模型的質(zhì)量較差

C如果某一參數(shù)不能通過顯著性檢驗(yàn)，我們應(yīng)該剔除該解釋變量

D如果某一參數(shù)不能通過顯著性檢驗(yàn)，我們不應(yīng)該隨便剔除該解釋變

量

29.Goldfeld-Quandt方法用于檢驗(yàn)（A）

A.異方差性B.自相關(guān)性C.隨

機(jī)解釋變量D.多重共線性

30.在異方差性情況下，常用的估計(jì)方法是（D）

A.一階差分法B.廣義差分法C.

工具變量法D.加權(quán)最小二乘法

31.White檢驗(yàn)方法主要用于檢驗(yàn)（A）

A.異方差性B.自相關(guān)性

C.隨機(jī)解釋變量D.多重共線性

32.Glejser檢驗(yàn)方法主要用于檢驗(yàn)（A）

A.異方差性B.自相關(guān)性

C.隨機(jī)解釋變量D.多重共線性

33.下列哪種方法不是檢驗(yàn)異方差的方法（D）

A.戈德菲爾特一一匡特檢驗(yàn)B.懷特檢驗(yàn)C.戈里瑟

(Glejser)檢驗(yàn)D.方差膨脹因子檢驗(yàn)

34.當(dāng)存在異方差現(xiàn)象時(shí)，估計(jì)模型參數(shù)的適當(dāng)方法是(A)

A.加權(quán)最小二乘法B.工具變量法C.廣義差分法

D.使用非樣本先驗(yàn)信息

35.如果戈德菲爾特一一匡特檢驗(yàn)顯著，則認(rèn)為什么問題是嚴(yán)重的

(A)

A.異方差問題B.序列相關(guān)問題C.多重共線性

問題D.設(shè)定誤差問題

36.如果模型yLbo+biXi+i存在序列相關(guān)，貝ij(D)。

A.cov(xt,ut)=0B.cov(ut,us)=0(tHs)C.cov(xt,

ut)7^0D.cov(ut,us)WO(tWs)

37.DW檢驗(yàn)的零假設(shè)是(P為隨機(jī)誤差項(xiàng)的一階相關(guān)系數(shù))(B)。

A.DW=OB.P=0C.DW=1D,P

=1

38.DW的取值范圍是(D)o

A.TWDWWOB.-1WDWW1C.-2WDWW2

D.0WDWW4

39.當(dāng)模型存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí),OLS估計(jì)量將不具備(D)

A.線性B.無偏性C.有效性

D.一致性

40.模型中引入實(shí)際上與解釋變量有關(guān)的變量，會導(dǎo)致參數(shù)的OLS估

計(jì)量方差(A)o

A.增大B.減小C.有偏

D.非有效

41.如果方差膨脹因子VIF=10,則什么問題是嚴(yán)重的(C)o

A.異方差問題B.序列相關(guān)問題C.多重共線性問題

D.解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)的相關(guān)性

42.在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定

系數(shù)接近于1,則表明模型中存在（C）。

A異方差B序列相關(guān)C多重共線性

D高擬合優(yōu)度

43.存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差（A）o

A.變大B.變小C.無法估計(jì)

D.無窮大

44.完全多重共線性時(shí)，下列判斷不正確的是（D）。

A.參數(shù)無法估計(jì)B.只能估計(jì)參數(shù)的線性組合C.模型的擬合

程度不能判斷D.可以計(jì)算模型的擬合程度

45.當(dāng)質(zhì)的因素引進(jìn)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型時(shí)?，需要使用（D）

A.外生變量B.前定變量C.內(nèi)生變量D.

虛擬變量

46.假設(shè)回歸模型為y產(chǎn)a+為+M，其中Xi為隨機(jī)變量，Xi與Ui

相關(guān)則P的普通最八二乘估計(jì)量（D）

A.無偏且一致B.無偏但不一致C.有偏但一致

D.有偏且不一致

47.設(shè)消費(fèi)函數(shù)力+d為+《，其中虛擬變量。=［窯：部，如

果統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明4=0成立，則東中部的消費(fèi)函數(shù)與西部的消費(fèi)函數(shù)

是（D）c

A.相互平行的B.相互垂直的C.相互交叉的

D.相互重疊的

48.如果一個回歸模型中不包含截距項(xiàng)，對一個具有m個特征的質(zhì)的

因素要引入虛擬變量數(shù)目為（B）。

A.mB.m-lC.m_2D.m+1

49.設(shè)某商品需求模型為y其中Y是商品的需求量，X

是商品的價(jià)格，為了考慮全年12個月份季節(jié)變動的影響，假設(shè)模型

中引入了12個虛擬變量，則會產(chǎn)生的問題為（D）。

A.異方差性B.序列相關(guān)C.不完全的多重共

線性D.完全的多重共線性

50.如果聯(lián)立方程中某個結(jié)構(gòu)方程包含了所有的變量，則這個方程為

（C）o

A.恰好識別B.過度識別C.不可識別D.可以識別

51.對聯(lián)立方程模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方法可以分兩類，即：

（B）o

A.間接最小二乘法和系統(tǒng)估計(jì)法

B.單方程估計(jì)法和系統(tǒng)估計(jì)法

C.單方程估計(jì)法和二階段最小二乘法

D.工具變量法和間接最小二乘法

52.在結(jié)構(gòu)式模型中，其解釋變量（C）。

A.都是前定變量B.都是內(nèi)生變量

C.可以內(nèi)生變量也可以是前定變量D.都是外生變量

53.如果某個結(jié)構(gòu)式方程是過度識別的，則估計(jì)該方程參數(shù)的方法可

用（A）。

A.二階段最小二乘法B.間接最小二乘法C.廣義差分

法D.加權(quán)最小二乘法

54.當(dāng)模型中第i個方程是不可識別的，則該模型是

B)o

A.可識別的B.不可識別的

C.過度識別D.恰好識別

55.結(jié)構(gòu)式模型中的每一個方程都稱為結(jié)構(gòu)式方程,在結(jié)構(gòu)方程中,

解釋變量可以是前定變量，也可以是（C)

A.外生變量B.滯后變量C.內(nèi)生變量D.外

生變量和內(nèi)生變量

二、多項(xiàng)選擇題

1.從變量的因果關(guān)系看，經(jīng)濟(jì)變量可分為（AB)o

A.解釋變量B.被解釋變量C.內(nèi)生變量D.外

生變量E.控制變量

2.從變量的性質(zhì)看，經(jīng)濟(jì)變量可分為（CD)o

A.解釋變量B.被解釋變量C.內(nèi)生變量D.外

生變量E.控制變量

3.在一個經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型中，可作為解釋變量的有

(BCDE)o

A.內(nèi)生變量B.控制變量C.政策變量D.滯

后變量E.外生變量

4.對于經(jīng)典線性回歸模型，各回歸系數(shù)的普通最小二乘法估計(jì)量具

有的優(yōu)良特性有（ABE

A.無偏性B.有效性C.一致性D.確

定性E.線性特性

5.一元線性回歸模型丫=4+/7X+uj的經(jīng)典假設(shè)包括（ABCDE）。

A.E(%)=0B.var(q)=/C.cov(wz,wv)=0D.Cov(x,,wz)=0

E.%?

6.以Y表示實(shí)際觀測值，寸表示OLS估計(jì)回歸值，e表示殘差，則回

歸直線滿足（ABE)o

A.通過樣本均值點(diǎn)（又，Y）B?

,XT)』

C.D.YA。

E.cov(Xj,Cj)=0

7.假設(shè)線性回歸模型滿足全部基本假設(shè)，則其參數(shù)的估計(jì)量具.備

CDE)o

A.可靠性B.合理性C.線性D.無

偏性E.有效性

8.普通最小二乘估計(jì)的直線具有以下特性（ABDE）。

A.通過樣本均值點(diǎn)（用力B.zz=XRc.

D.E.C6>v(X?ez)=0

9.判定系數(shù)R2可表示為（BCE)o

A.R2二里B.R2=—C.

TSSTSS

D.R2=l--E.R2.ESS

TSS'ESS+RSS

R2/(n-k)

(l-R2)/(k-l)

io.對模型，廣為+病+4芍+勺進(jìn)行總體顯著性檢驗(yàn)，如果檢驗(yàn)結(jié)果總

體線性關(guān)系顯著，則有（BCD）。

CZ?=0也w0

Ab、=A=0Bbk0也=0D.

h*0也00h=h±0

xE.}y

11.剩余變差是指（ACDE）o

A.隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的變差B.解釋變量變動所引起

的被解釋變量的變差

C.被解釋變量的變差中，回歸方程不能做出解釋的部分D.被解釋變

量的總變差與回歸平方和之差

E.被解釋變量的實(shí)際值與回歸值的離差平方和

12.回歸變差（或回歸平方和）是指（BCD）。

A.被解釋變量的實(shí)際值與平均值的離差平方和B.被解

釋變量的回歸值與平均值的離差平方和

C.被解釋變量的總變差與剩余變差之差D.解釋變

量變動所引起的被解釋變量的變差

E.隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的變差

13.在異方差條件下普通最小二乘法具有如下性質(zhì)（AB）

A.線性B.無偏性C.最小方差性D.精確性

E.有效性

14.異方差性將導(dǎo)致（BCDE）o

A.普通最小二乘法估計(jì)量有偏和非一致B.普通最小

二乘法估計(jì)量非有效

C.普通最小二乘法估計(jì)量的方差的估計(jì)量有偏D.建立在普通最小

二乘法估計(jì)基礎(chǔ)上的假設(shè)檢驗(yàn)失效

E.建立在普通最小二乘法估計(jì)基礎(chǔ)上的預(yù)測區(qū)間變寬

15.下列哪些方法可用于異方差性的檢驗(yàn)（DE）。

A.DIV檢驗(yàn)B.方差膨脹因子檢驗(yàn)法C.判定系數(shù)增量貢獻(xiàn)法

D.樣本分段比較法E.殘差回歸檢驗(yàn)法

16.下列說法正確的有（BE）。

A.當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，最小二乘估計(jì)是有偏的和不具有最小方差特性

B.當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的t和F檢驗(yàn)失效

C.異方差情況下，通常的OLS估計(jì)一定高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差

D.如果OLS回歸的殘差表現(xiàn)出系統(tǒng)性，則說明數(shù)據(jù)中不存在異方差性

E.如果回歸模型中遺漏一個重要變量，則OLS殘差必定表現(xiàn)出明顯的

趨勢

17.DW檢驗(yàn)不適用于下列情況下的一階線性自相關(guān)檢驗(yàn)（BCD）。

A.模型包含有隨機(jī)解釋變量B.樣本容量太小C.非

一階自回歸模型

D.含有滯后的被解釋變量E.包含有虛擬變量的模型

18.當(dāng)模型中解釋變量間存在高度的多重共線性時(shí)（ACD

A.各個解釋變量對被解釋變量的影響將難以精確鑒別B.部分解釋

變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)之間將高度相關(guān)

C.估計(jì)量的精度將大幅度下降D.估計(jì)對于樣本容量的變動將十分

敏感

E.模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)也將序列相關(guān)

19.下述統(tǒng)計(jì)量可以用來檢驗(yàn)多重共線性的嚴(yán)重性（ACD）。

A.相關(guān)系數(shù)B.DW值C.方差膨脹因子D.特征值E.自

相關(guān)系數(shù)

20.多重共線性產(chǎn)生的原因主要有（ABCD）。

A.經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在同方向的變化趨勢B.經(jīng)濟(jì)變

量之間往往存在著密切的關(guān)聯(lián)

C.在模型中采用滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線性

D.在建模過程中由于解釋變量選擇不當(dāng)，引起了變量之間的多重共

線性E.以上都正確

21.虛擬變量的取值為。和1,分別代表某種屬性的存在與否，其中

（BC）

A.0表示存在某種屬性B.0表示不存在某種屬性

C.1表示存在某種屬性

D.1表示不存在某種屬性E.0和1代表的內(nèi)容可以隨意設(shè)定

22.對于分段線性回歸模型y=4+回8+￡式%-%*）。+4，其中

（BE）

A.虛擬變量D代表品質(zhì)因素B.虛擬變量D代表數(shù)量因素C.以

為=/為界，前后兩段回歸直線的斜率不同

D.以為二/為界，前后兩段回歸直線的截距不同E.該模

型是系統(tǒng)變參數(shù)模型的一種特殊形式

23.當(dāng)結(jié)構(gòu)方程為恰好識別時(shí)，可選擇的估計(jì)方法是（CD）

A.最小二乘法B.廣義差分法C.間

接最小二乘法

D.二階段最小二乘法E.有限信息極大似然估計(jì)法

三、名詞解釋

1.解釋變量：是用來解釋作為研究對象的變量（即因變量）為什么

變動、如何變動的變量。它對因變量的變動做出解釋，表現(xiàn)為方程所

描述的因果關(guān)系中的“因工

2.被解釋變量：是作為研究對象的變量。它的變動是由解釋變量做

出解釋的，表現(xiàn)為方程所描述的因果關(guān)系的果。

3.內(nèi)生變量：是由模型系統(tǒng)內(nèi)部因素所決定的變量，表現(xiàn)為具有一

定概率分布的隨機(jī)變量，是模型求解的結(jié)果。

4.外生變量：是由模型系統(tǒng)之外的因素決定的變量，表現(xiàn)為非隨機(jī)

變量。它影響模型中的內(nèi)生變量，其數(shù)值在模型求解之前就已經(jīng)確定。

5.最小二乘法：用使估計(jì)的剩余平方和最小的原則確定樣本回歸函

數(shù)的方法，稱為最小二乘法。

6.高斯一馬爾可夫定理.：在古典假定條件下，OLS估計(jì)量是模型參

數(shù)的最佳線性無偏估計(jì)量，這一結(jié)論即是高斯一馬爾可夫定理。

7.剩余變差（殘差平方和）：在回歸模型中，因變量的觀測值與估計(jì)

值之差的平方和，是不能由解釋變量所解釋的部分變差。

8.擬合優(yōu)度：樣本回歸直線與樣本觀測數(shù)據(jù)之間的擬合程度。

9.回歸變差：簡稱ESS,表示由回歸直線（即解釋變量）所解釋的部

分，表示x對y的線性影響。

10.剩余變差：簡稱RSS,是未被回歸直線解釋的部分，是由解釋變

量以外的因素造成的影響。

11.多重決定系數(shù)：在多元線性回歸模型中，回歸平方和與總離差平

方和的比值，也就是在被解釋變量的總變差中能由解釋變量所解釋的

那部分變差的比重，我們稱之為多重決定系數(shù)，仍用R2表示。

12.異方差性：在線性回歸模型中，如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不是常數(shù),

即對不同的解釋變量觀測值彼此不同，則稱隨機(jī)項(xiàng)應(yīng)具有異方差性。

13.序列相關(guān)性：對于模型

方=A)+〃內(nèi)，+…+成￡/內(nèi)+4i=1，2,…，”

隨機(jī)誤差項(xiàng)互相獨(dú)立的基本假設(shè)表現(xiàn)為C。5,勺)=0"川,/=1,2,…,〃

(1分)

如果出現(xiàn)C°V(〃”/)H0iwj,i,j=1,2,

即對于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)誤差項(xiàng)之間不再是完全互相獨(dú)立，而是存

在某種相關(guān)性，則認(rèn)為出現(xiàn)了序列相關(guān)性(SerialCorrelation)o

14.自回歸模型：x=ow+〃

15.DW檢驗(yàn)：德賓和瓦特森與1951年提出的一種適于小樣本的檢驗(yàn)

方法。DW檢驗(yàn)法有五個前提條件。(請大家自己查書)

16.多重共線性：是指解釋變量之間存在完全或不完全的線性關(guān)系。

17.方差膨脹因子：是指解釋變量之間存在多重共線性時(shí)的方差與不

存在多重共線性時(shí)的方差之比。

18.虛擬變量：把質(zhì)的因素量化而構(gòu)造的取值為0和1的人工變量。

19.聯(lián)立方程模型：是指由兩個或更多相互聯(lián)系的方程構(gòu)建的模型。

20.結(jié)構(gòu)式模型：是根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論建立的反映經(jīng)濟(jì)變量間直接關(guān)系

結(jié)構(gòu)的計(jì)量方程系統(tǒng)。

21.戈德菲爾特-匡特檢驗(yàn)：該方法由戈德菲爾特(S.M.Goldfeld)和

匡特(R.E.Quandt)于1965年提出，用對樣本進(jìn)行分段比較的方法來

判斷異方差性。

22.懷特檢驗(yàn):該檢驗(yàn)由懷特（White）在1980年提出，通過建立輔助

HI歸模型的方式來判斷異方差性。

23.識別的階條件：如果一個方程能被識別，那么這個方程不包含的

變量的總數(shù)應(yīng)大于或等于模型系統(tǒng)中方程個數(shù)減lo

24.識別的秩條件：一個方程可識別的充分必要條件是：所有不包含

在這個方程中的參數(shù)矩陣的秩為m-lo

四、簡答題

1.古典線性回歸模型的基本假定是什么？

答：①零均值假定。即在給定X,的條件下，隨機(jī)誤差項(xiàng)的數(shù)學(xué)期望（均

值）為0,即E（uJ=0。②同方差假定。誤差項(xiàng)u.的方差與t無關(guān)，為

一個常數(shù)。③無自相關(guān)假定。即不同的誤差項(xiàng)相互獨(dú)立。④解釋變量

與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)假定。⑤正態(tài)性假定，即假定誤差項(xiàng)5服從均值

為0,方差為標(biāo)的正態(tài)分布。

2.總體回歸模型與樣本回歸模型的區(qū)別與聯(lián)系。

答：主要區(qū)別：①描述的對象不同?？傮w回歸模型描述總體中變量y

與x的相互關(guān)系，而樣木回歸模型描述所觀測的樣木中變量y與x的

相互關(guān)系。②建立模型的不同?？傮w回歸模型是依據(jù)總體全部觀測資

料建立的，樣本回歸模型是依據(jù)樣本觀測資料建立的。③模型性質(zhì)不

同?？傮w回歸模型不是隨機(jī)模型，樣本回歸模型是隨機(jī)模型，它隨著

樣本的改變而改變。

主要聯(lián)系：樣本回歸模型是總體回歸模型的一個估計(jì)式，之所以建立

樣本回歸模型，目的是用來估計(jì)總體回歸模型。

3.簡述BLUE的含義。

答：BLUE即最佳線性無偏估計(jì)量，是bestlinearunbiased

estimators的縮寫。在古典假定條件下，最小二乘估計(jì)量具備線性、

無偏性和有效性，是最佳線性無偏估計(jì)量，即BLUE,這一結(jié)論就是

著名的高斯一馬爾可夫定理。

4.對于多元線性回歸模型，為什么在進(jìn)行了總體顯著性F檢驗(yàn)之后，

還要對每個回歸系數(shù)進(jìn)行是否為0的t檢驗(yàn)？

答：多元線性回歸模型的總體顯著性F檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭腥拷忉屪?/p>

量對被解釋變量的共同影響是否顯著。通過了此F檢驗(yàn)，就可以說模

型中的全部解釋變量對被解釋變量的共同影響是顯著的，但卻不能就

此判定模型中的每一個解釋變量對被解釋變量的影響都是顯著的。因

此還需要就每個解釋變量對被解釋變量的影響是否顯著進(jìn)行檢驗(yàn)，即

進(jìn)行t檢驗(yàn)。

5.在多元線性回歸分析中，為什么用修正的決定系數(shù)衡量估計(jì)模型對

樣本觀測值的擬合優(yōu)度？

解答：因?yàn)槿藗儼l(fā)現(xiàn)隨著模型中解釋變量的增多，多重決定系數(shù)川的

值往往會變大，從而增加了模型的解釋功能。這樣就使得人們認(rèn)為要

使模型擬合得好，就必須增加解釋變量。但是，在樣本容量一定的情

況下，增加解釋變量必定使得待估參數(shù)的個數(shù)增加，從而損失自由度,

而實(shí)際中如果引入的解釋變量并非必要的話可能會產(chǎn)生很多問題，比

如，降低預(yù)測精確度、引起多重共線性等等。為此用修正的決定系數(shù)

來估計(jì)模型對樣本觀測值的擬合優(yōu)度。

6.修正的決定系數(shù)可及其作用。

Ze；In-k-\

解答:偏=1其作用有：（1）用自由度調(diào)整后，可

Z(X一力2/〃一1

以消除擬合優(yōu)度評價(jià)中解釋變量多少對決定系數(shù)計(jì)算的影響；（2）對

于包含解釋變量個數(shù)不同的模型，可以用調(diào)整后的決定系數(shù)直接比較

它們的擬合優(yōu)度的高低，但不能用原來未調(diào)整的決定系數(shù)來比較。

7,什么是異方差，產(chǎn)生的原因是什么？

異方差性是指模型違反了古典假定中的同方差假定，它是計(jì)量經(jīng)

濟(jì)分析中的一個專門問題。在線性回歸模型中，如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的方

差不是常數(shù)，即對不同的解釋變量觀測值彼此不同，則稱隨機(jī)項(xiàng)％具

有異方差性,即var如）=b：工常數(shù)1二1,2,....,n）。例如,

利用橫截面數(shù)據(jù)研究消費(fèi)和收入之間的關(guān)系時(shí)，對收入較少的家庭在

滿足基本消費(fèi)支出之后的剩余收入已經(jīng)不多，用在購買生活必需品上

的比例較大，消費(fèi)的分散幅度不大。收入較多的家庭有更多可自由支

配的收入，使得這些家庭的消費(fèi)有更大的選擇范圍。由于個性、愛好、

儲蓄心理、消費(fèi)習(xí)慣和家庭成員構(gòu)成等那個的差異，使消費(fèi)的分散幅

度增大，或者說低收入家庭消費(fèi)的分散度和高收入家庭消費(fèi)得分散度

相比較，可以認(rèn)為牽著小于后者。這種被解釋變量的分散幅度的變化,

反映到模型中，可以理解為誤差項(xiàng)方差的變化。

產(chǎn)生原因：（1）模型中遺漏了某些解釋變量；（2）模型函數(shù)形

式的設(shè)定誤差；（3）樣本數(shù)據(jù)的測量誤差；（4）隨機(jī)因素的影響。

8.異方差產(chǎn)生的影響是什么？

如果線性回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差性，會對模型參數(shù)估計(jì)、

模型檢驗(yàn)及模型應(yīng)用帶來重大影響，主要有：（1）不影響模型參數(shù)

最小二乘估計(jì)值的無偏性；（2）參數(shù)的最小二乘估計(jì)量不是一個有

效的估計(jì)量；（3）對模型參數(shù)估計(jì)值的顯著性檢驗(yàn)失效；模型估計(jì)

式的代表性降低，預(yù)測精度精度降低。

9.簡述DW檢驗(yàn)的局限性。

答：從判斷準(zhǔn)則中看到，DW檢驗(yàn)存在兩個主要的局限性：首先，存

在一個不能確定的DW.值區(qū)域，這是這種檢驗(yàn)方法的一大缺陷。其次：

小憶檢驗(yàn)只能檢驗(yàn)一階自相關(guān)。但在實(shí)際計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題中，一階自

相關(guān)是出現(xiàn)最多的一類序列相關(guān)，而且經(jīng)驗(yàn)表明，如果不存在一階自

相關(guān)，一般也不存在高階序列相關(guān)。所以在實(shí)際應(yīng)用中，對于序列相

關(guān)問題一般只進(jìn)行DW.檢驗(yàn)。

10.序列相關(guān)性的后果。

答：（1）模型參數(shù)估計(jì)值不具有最優(yōu)性；（2）隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差一般

會低估；（3）模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)失效；（4）區(qū)間估計(jì)和預(yù)測區(qū)間的精度

降低。（全對即加1分）

11.自相關(guān)性產(chǎn)生的原因有那些？

答：（1）經(jīng)濟(jì)變量慣性的作用引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān)；（2）經(jīng)濟(jì)行為

的滯后性引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān)；（3）一些隨機(jī)因素的干擾或影峋引

起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān)；（4）模型設(shè)定誤差引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān)；（5）

觀測數(shù)據(jù)處理引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān)。

12.虛擬變量引入的原則是什么？

答案：（1）如果一個定性因素有m方面的特征，則在模型中引入mT

個虛擬變量；

（2）如果模型中有m個定性因素，而每個定性因素只有兩方面的屬

性或特征，則在模型中引入m個虛擬變量；如果定性因素有兩個及以

上個屬性，則參照“一個因素多個屬性”的設(shè)置虛擬變量。

（3）虛擬變量取值應(yīng)從分析問題的目的出發(fā)予以界定；

（4）虛擬變量在單一方程中可以作為解釋變量也可以作為被解釋變

量。

13.異方差的檢驗(yàn)方法有哪些？

檢驗(yàn)方法：（1）圖示檢驗(yàn)法；（2）戈德菲爾德一匡特檢驗(yàn)；（3）懷特

檢驗(yàn)；（4）戈里瑟檢驗(yàn)和帕克檢驗(yàn)（殘差回歸檢驗(yàn)法）；（5）ARCH檢

驗(yàn)（自回歸條件異方差檢驗(yàn)）

14.聯(lián)立方程識別的條件包括哪些？

條件包括階條件和秩條件。階條件是指，如果一個方程能被識別，那

么這個方程不包含的變量總數(shù)應(yīng)大于或等于模型系統(tǒng)中方程個數(shù)減1；

秩條件是指，在一個具有K個方程的模型系統(tǒng)中，任何一個方程被識

別的充分必要條件是：所有不包含在這個方程中變量的參數(shù)的秩為K

—10

15.什么是多重共線性，產(chǎn)生的原因是什么？

答：多重共線性是指解釋變量之間存在完全或近似的線性關(guān)系。

產(chǎn)生多重共線性主要有下述原因：（1）樣本數(shù)據(jù)的采集是被動的，只

能在?個有限的范圍內(nèi)得到觀察值，無法進(jìn)行重復(fù)試驗(yàn)。（2）經(jīng)濟(jì)變

量的共同趨勢（3）滯后變量的引入（4）模型的解釋變量選擇不當(dāng)

五、計(jì)算與分析題

1.根據(jù)容量n=30的樣本觀測值數(shù)據(jù)計(jì)算得到下列數(shù)據(jù)：石=146.5,

X=12.6,Y=11.3,爐=164.2,YI=134.6,洪估計(jì)Y對X的回歸直線。

內(nèi)；~XY-XY146.5-12.6x11.3八—

合：b.=-----=------------—=0.757

1X2-X2164.2-12.62

b()=Y-b]X=11.3-0.757x12.6=1.762

故回歸直線為：P=1.762+0.757%

2.估計(jì)消費(fèi)函數(shù)模型G=,+//X+Ui得

G=15+O.81Xt值（13.1）（18.7）n=19RM.81

其中，C：消費(fèi)（元）Y：收入（元）

已知ho25（19）=2.0930,ZOO5（19）=1.729，rOO25（17）=2.1098,ZOO5（17）=1.7396。

問：（1）利用t值檢驗(yàn)參數(shù)月的顯著性（Q=0.05）；（2）確定參數(shù)月

的標(biāo)準(zhǔn)差；（3）判斷一下該模型的擬合情況。

答：（1）提出原假設(shè)H°：0=0,Hl：0手0。由于t統(tǒng)計(jì)量=18.7,

臨界值%.025（17）=2.1098,由于18.7>2.1098,故拒絕原假設(shè)H。：0=0,

即認(rèn)為參數(shù)夕是顯著的。

人A

（2）由于7=—^,故必（應(yīng)=2=幽=0.0433。

姐（夕）t18.7

（3）回歸模型RJ0.81,表明擬合優(yōu)度較高，解釋變量對被解釋變量

的解釋能力為81%,即收入對消費(fèi)的解釋能力為81%,回歸直線擬合

觀測點(diǎn)較為理想。

3.己知估計(jì)回歸模型得

*=81.7230+3.6541X1且工(X—又>=4432.1,

￡(丫一丫)2=68113.6，

求判定系數(shù)和相關(guān)系數(shù)。

答：判定系數(shù)：R?=0(、==二3質(zhì)療X443Z1=0.8688

Z(y-y)268H3.6

相關(guān)系數(shù)：/-=VF=7(18688=0.9321

4.某計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家曾用192廣1941年與1945~1950年(1942?1944

年戰(zhàn)爭期間略去)美國國內(nèi)消費(fèi)C和工資收入W、非工資一非農(nóng)業(yè)收

入P、農(nóng)業(yè)收入A的時(shí)間序列資料，利用普通最小二乘法估計(jì)得出了

以下回歸方程：

聲=8.13%1.05W+0.452P+0.12L4

(8.92)(0.17)(0.66)(1.09)

R2=0.95F=107.37

式下括號中的數(shù)字為相應(yīng)參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。試對該模型進(jìn)行評析,

指出其中存在的問題。

解答：該消費(fèi)模型的判定系數(shù)改=0.95,F統(tǒng)計(jì)量的值尸=107.37,均

很高，表明模型的整體擬合程度很高。

計(jì)算各回歸系數(shù)估計(jì)量的t統(tǒng)計(jì)量值得：/0=8.133+8.92=0.91,

八=1.0594-0.17=6.10

4=0.452+0.66=0.69,〃=0121+1.09=0.11。除乙夕卜,其余T值均很小。

工資收入W的系數(shù)t檢驗(yàn)值雖然顯著，但該系數(shù)的估計(jì)值卻過大，該

值為工資收入對消費(fèi)的邊際效應(yīng)，它的值為1.059意味著工資收入每

增加一美元，消費(fèi)支出增長將超過一美元，這與經(jīng)濟(jì)理論和生活常識

都不符。另外，盡管從理論上講，非工資一非農(nóng)業(yè)收入與農(nóng)業(yè)收入也

是消費(fèi)行為的重要解釋變量，但二者各自的t檢驗(yàn)卻顯示出它們的效

應(yīng)與0無明顯差異C這些跡象均表明模型中存在嚴(yán)重的多重共線性,

不同收入部分之間的相互關(guān)系掩蓋了各個部分對解釋消費(fèi)行為的單

獨(dú)影響。

5.設(shè)消費(fèi)函數(shù)為》%其中M為消費(fèi)支出，巧為個人可支

配收入，出為隨機(jī)誤差項(xiàng)，并且E(%)=0,死〃<%)=<72茗2(其中人為

常數(shù))。試回答以下問題：

(1)選用適當(dāng)?shù)淖儞Q修正異方差，要求寫出變換過程；(2)寫出修

正異方差后的參數(shù)估計(jì)量的表達(dá)式。

解：(一)原模型：》=%+自若+%(1)等號兩邊同除以七,

新模型：—=(2)

xtxfx(

*y*1u

令y=-，%=—，匕=—i

X-X-X1

則：(2)變?yōu)閥；=a+%x；+]

-22

此時(shí)Va/(匕)=V4zr(—)=(o^)=CT2新模型不存在異方差性。

xiXT

(二)對y*=4+%x：+匕進(jìn)行普通最小二乘估計(jì)

，°一巨dZX其中義=乂苫=’

、4=工-病玉玉

6.檢驗(yàn)下列模型是否存在異方差性，列出檢驗(yàn)步驟，給出結(jié)論。

y=%+與j+2%+%

樣本共40個，本題假設(shè)去掉c=12個樣本，假設(shè)異方差由與引起，數(shù)

值小的一組殘差平方和為RSS\=0.466E-17,數(shù)值大的一組平方和為

/?SS2=0.36E-17O405(1°，1°)=2.98

解：(1)為同方差性；乩：%為異方差性;

RSS]_0.466石-17_1

(2)29

~RSS1~0.36E-17一

(3)(1(),10)=2.98

(4)F<^(10,10),接受原假設(shè),認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)為同方差性。

7.根據(jù)我國1985——2001年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和人均消費(fèi)性

支出資料，按照凱恩斯絕對收入假說建立的消費(fèi)函數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為:

c=137,422+0.722xy

(5.875)(127.09)

2

R=0.999.?9S.E=5L9.D9W=1.205.尸=16151

同=-451.9+0.87lxy

(-0.283)(5.103

店=0.634503，S.E=35409.DVV=1.91，.F=26.04061

其中：)'是居民人均可支配收入，。是居民人均消費(fèi)性支出

要求：

(1)解釋模型中137.422和0