计量经济学试卷02

《__计量经济学_______》课程代码：_33330155___________非集中考试考试形式：闭卷考试用时:__90_分钟考试时只能使用简单计算器(无存储功能)试题纸一、名词解释（每个3分，共12分）分布滞后模型；单积；方差扩大因子；工具变量方法二、单项选择题（每题2分，共20分）1.最小二乘准则是指使（）达到最小值的原则确定样本回归方程。A.ntttYY1ˆB.ntttYY1ˆC.ttYYˆmaxD.21ˆntttYY2.下图中“{”所指的距离是（）A.随机误差项B.残差C.iY的离差D.iYˆ的离差3、在分析种族对工资收入的影响时（含截距项），在一个有3种种族的回归模型中应该引入虚拟变量个数为（）A.4B.3C.2D.14､在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而（）A．增加B．减少C．不变D．变化不定5、对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值的（）。XY10ˆˆˆYiYXA.iC（消费）iI8.0500（收入）B.diQ（商品需求）iI8.010（收入）iP9.0（价格）C.siQ（商品供给）iP75.020（价格）D.iY（产出量）6.065.0iK（资本）4.0iL（劳动）6.若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法7､某一时间序列经两次差分变换成平稳时间序列，此时间序列为（）。A．1阶单整B．3阶单整C．2阶单整D．以上答案均不正确8、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（）A.横截面数据B.时间序列数据C.修匀数据D.平行数据9､下列检验中用来检验线性回归结构稳定性的是（）A．邹检验B．戈德-匡特检验C．格兰杰检验D．DW检验10.回归分析中，用来说明拟合优度的统计量为()A.相关系数B.判定系数C.回归系数D.标准差三、多选题（每题2分，共10分）1.下列哪些形式是正确的（）。A.XY10B.XY10C.XY10ˆˆD.XY10ˆˆˆE.XY10ˆˆˆF.XYE10)(G.XY10ˆˆH.eXY10ˆˆI.eXY10ˆˆˆJ.XYE10ˆˆ)(2、对模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi进行总体显著性检验，如果检验结果总体线性关系显著，则可能()A.β1=β2=0B.β1≠0,β2=0C.β1=0,β2≠0D.β1≠0,β2≠03､下列检验中用来检验异方差的是（）A．怀特检验B．戈德-匡特检验C．格里瑟检验D．格兰杰检验E．F检验4、消除误差序列相关的方法有（）A．一阶差分法B．广义差分法C．柯奥迭代法D．杜宾两步法E．加权最小二乘法5．BLUE估计具有下列（）特征A．无偏性B．有效性C.线性D．确定性E．一致性三、计算和分析题（14分+10分+8分）：1、设某商品的需求量Y（百件），消费者平均收入1X（百元），该商品价格2X（元）。经Eviews软件对观察的10个月份的数据用最小二乘法估计，结果如下：（被解释变量为Y）VARIABLECOEFFICIENTSTD.ERRORT-STATC99.46929513.4725717.3830965X12.50189540.7536147（）X2-6.58074301.3759059（）R-squared0.949336Meanofdependentvar80.00000AdjustedR-squared（）S.D.ofdependentvar19.57890S.Eofregression4.997021Sumofsquaredresid174.7915Durbin-Watsonstat1.142593F–statistics（）完成以下问题：（至少保留两位小数）（7,025.0t=2.365；F0.05(2,7)=4.74）1．写出需求量对消费者平均收入、商品价格的线性回归估计方程。2．解释偏回归系数的经济含义。3.计算t统计量，并说明其含义。4．估计调整的可决系数(AdjustedR-squared)。5．在95%的置信度下对方程整体显著性进行检验。2、为研究体重与身高的关系，我们随机抽样调查了51名学生（其中36名男生，15名女生），并得到如下两种回归模型：hW5662.506551.232ˆ（1.1）t=(-5.2066)(8.6246)hDW7402.38238.239621.122ˆ(1.2)t=(-2.5884)(4.0149)(5.1613)其中，W(weight)=体重（单位：磅）；h(height)=身高（单位：英寸）01女生男生D请回答以下问题：①你将选择哪一个模型？为什么？②如果模型（1.2）确实更好，而你选择了（1.1），你犯了什么错误？③D的系数说明了什么？4、某线性回归的结果如下：DependentVariable:CCIncludedobservations:20VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C201.105514.8860613.509650.0000GDP0.3861850.00722353.468040.0000R-squared0.992708Meandependentvar905.3261Sumsquaredresid23243.46Schwarzcriterion10.02881Loglikelihood-112.1959F-statistic2858.831Durbin-Watsonstat0.550632Prob(F-statistic)0.000000判断模型中随机误差项是否存在自相关性，要求把DW检验的临界值和区域图画出来。如果存在自相关性，阐述如何消除自相关的方法。五、简答题（10分+10分+6分=26分）1.试述阿尔蒙估计的基本思路和步骤（试以M=2为例说明）？2.多元变量线性回归的假设？3.虚拟变量有什么作用？什么是虚拟变量陷阱？《__计量经济学____》课程代码：33330155非集中考试考试形式：闭卷考试用时:___90____分钟注：本课程所用教材，教材名：_计量经济学________________主编：_谢识予_____出版社：_复旦大学出版社_版次：_第二版__________答案及评分标准一、名词解释（12分）1、分布滞后模型：滞后变量模型中无滞后被解释变量，解释变量对被解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上。2、这种经过d次差分才平稳的时间序列，称为d阶“单积”的，并记为I(d)3．，第k个解释变量与其他解释变量之间的相关性导致方差扩大的倍数。4．是选择适当的工具变量代替与误差项高度相关的内生解释变量，以消除内生解释变量与误差项的高度相关，再用OLS估计结构参数。二、单项选择(20分)1.D2.B3.C4.B5.B6.C7.C8.B9.A10.B三、多项选择题（10分）1.BEFH2.BCD3.BC4.ABCD5.ABC四、计算和分析题（14分+10分+8分）：1、(1)22110ˆˆˆˆXXY=99.46929+2.5081951X-6.5807432X（2分）(2)经济意义：当商品价格保持不变，消费者平均收入增加100元，商品需求平均增加250件；当消费者平均收入不变，商品价格升高1元，商品平均减少658件。（2分）(3)211kkRbVIF0:100:111ˆ11ˆSt=7536.00501895.2=3.3199t7,025.0t=2.365拒绝假设0:10，接受对立假设0:11经济意义：在95%置信概率下，消费者平均收入对该商品的需求量的影响是显著的。（2分）0:200:212ˆ22ˆSt=3759.10580743.6=-4.7827t7,025.0t=2.365拒绝假设0:20，接受对立假设0:21经济意义：在95％置信概率下，商品价格对该商品的需求量的影响是显著的。（2分）(4))1(11122RknnR=)9493.01()12(101101=0.9349（3分）(5)7,2,05.02274.45823.65)12(109493.0129493.0)1(1FknRkRF经济意义：在95%的置信概率下，消费者平均收入和该商品价格在整体上对商品需求量的解释作用是显著的。（3分）2、答：（1）选择第二个模型。因为不同的性别，身高与体重的关系是不同的，并且从模型的估计结果看出，性别虚拟变量统计上是显著的。(3)（2）如果选择了堤一个模型，会发生异方差问题。(3)（3）D的系数23.8238说明当学生身高每增加1英寸时，男生比女生的体重平均多23.8238磅。3、(1)如果对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在相关关系，即),(jiCov0)(jiEi≠j，i,j=1,2,…,n则认为出现了自相关性。（3）(2)存在。画图（5分）五、简答题（10分+10分+6分=26分）1、设一个有限分布滞后模型为：阿尔蒙认为可以用如下i的多项式模拟的变化：一般来说，常见的滞后参数变化模式的m在1到4之间。（4分）并具体以m=2来说明。（6分）2、1)变量和之间存在多元线性随机函数关系；（1分）2)对任意i都成立；（2分）3),与i无关；（2分）4)误差项不相关（2分）5)解释变量都是确定性的而非随机变量，且解释变量之间不存在线性关系；（2分）6)、误差项服从正态分布。（1分）3、答：在解决异常值、规律性扰动、参数变化等问题时引入虚拟变量能反映非数据型变量对被解释变量的影响。引入的虚拟变量之间存在共线性情况，导致模型无法估计或无效的情况。（6分）tKtKtttXXXY110mmiiaiaiaa2210KKXXY1100iE2iVarKXX,1Y