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第二章单方程计量经济学模型理论与方法（下）一、填空题：1.在多元线性回归模型中，解释变量间呈现线性关系的现象称为__________问题，给计量经济建模带来不利影响，因此需检验和处理它。2.检验样本是否存在多重共线性的常见方法有：__________和逐步回归法。3.处理多重共线性的方法主要有两大类：__________和__________。4.普通最小二乘法、加权最小二乘法都是__________的特例。5.随机解释变量与随机误差项相关，可表示为__________。6.工具变量法并没有改变原模型，只是在原模型的参数估计过程中用工具变量“替代”__________。7.对于模型，i=1,2,…,n，若用工具变量代替其中的随机解释变量，则采用工具变量法所得新的正规方程组仅仅是将原正规方程组中的方程用方程____________________代替，而其他方程则保持不变。8.狭义工具变量法参数估计量的统计性质是小样本下__________，大样本下__________。9.对于线性回归模型，i=1,2,…,n，其矩阵表示为。若用工具变量代替其中的随机解释变量，则采用工具变量法所得参数估计量的矩阵表示为__________，其中被称为__________。10.以截面数据为样本建立起来的计量经济模型中的随机误差项往往存在__________。11.以时间序列数据为样本建立起来的计量经济模型中的随机误差项往往存在__________。二、单选题：1.在线性回归模型中，若解释变量和的观测值成比例，既有，其中为非零常数，则表明模型中存在（）。A.方差非齐性B.多重共线性C.序列相关D.设定误差2.在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（）。A.多重共线性B.异方差性C.序列相关D.高拟合优度3.戈德菲尔德—匡特检验法可用于检验（）。A.异方差性B.多重共线性C.序列相关D.设定误差4.若回归模型中的随机误差项存在异方差性，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5.如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（）。A.无偏且有效B.无偏但非有效C.有偏但有效D.有偏且非有效6.设回归模型为，其中，则的最有效估计量为（）。A.B.C.D.7．对于模型，如果在异方差检验中发现，则用权最小二乘法估计模型参数时，权数应为（）。A.B.C.D.8.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9.用于检验序列相关的DW统计量的取值范围是()。A.0≤DW≤1B.－1≤DW≤1C.－2≤DW≤2D.0≤DW≤410.已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数近似等于（）。A.0B.-1C.1D.0.511.已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1，则DW统计量近似等于()。A.0B.1C.2D.412.在给定的显著性水平之下，若DW统计量的下和上临界值分别为dL和du,则当dLDWdu时，可认为随机误差项（）。A.存在一阶正自相关B.存在一阶负相关C.不存在序列相关D.存在序列相关与否不能断定13．某企业的生产决策是由模型描述（其中为产量，为价格），又知：如果该企业在期生产过剩，决策者会削减期的产量。由此判断上述模型存在（）。A.异方差问题B.序列相关问题C.多重共线性问题D.随机解释变量问题14.对于模型，若存在序列相关，同时存在异方差，即有，，则广义最小二乘法随机误差项方差—协方差矩阵可表示为这个矩阵是一个（）。A.退化矩阵B.单位矩阵C.长方形矩阵D.正方形矩阵15.用矩阵形式表示的广义最小二乘参数估计量为，此估计量为（）。A.有偏、有效的估计量B.有偏、无效的估计量C.无偏、无效的估计量D.无偏、有效的估计量16.采用广义最小二乘法关键的一步是得到随机误差项的方差—协方差矩阵Ω，这就需要对原模型首先采用（）以求得随机误差项的近似估计量，从而构成矩阵Ω的估计量。A.一阶差分法B.广义差分法C.普通最小二乘法17.如果模型中出现随机解释变量并且与随机误差项相关时，最常用的估计方法是（）。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.差分法D.工具变量法18.在下图a、b、c、d、e中，为解释变量，e为相对应的残差。图形（）表明随机误差项的方差随着解释变量的增加而呈U性变化。三、多选题：1.针对存在异方差现象的模型进行估计，下面哪些方法可能是适用的（）。A.加权最小二乘法B.工具变量法C.广义差分法D.广义最小二乘法E.普通最小二乘法2.异方差性的检验方法有()。A.图示检验法B.戈里瑟检验C.回归检验法D.DW检验3.序列相关性的检验方法有（）。A.戈里瑟检验B.冯诺曼比检验C.回归检验D.DW检验4.序列相关性的后果有()。A.参数估计量非有效B.变量的显著性检验失去意义C.模型的预测失效5.DW检验是用于下列哪些情况的序列相关检验()。A.高阶线性自相关形式的序列相关B.一阶非线性自回归形式的序列相关C.正的一阶线性自回归形式的序列相关D.负的一阶线性自回归形式的序列相关6.检验多重共线性的方法有（）。A.等级相关系数法B.戈德菲尔德—匡特检验法法C.工具变量法D.判定系数检验法E.差分法F.逐步回归法7.选择作为工具变量的变量必须满足以下条件（）。A.与所替代的随机解释变量高度相关B.与所替代的随机解释变量无关C.与随机误差项不相关D.与模型中其它解释变量不相关，以避免出现多重共线性8.工具变量法适用于估计下列哪些模型（或方程）的参数（）。A.存在异方差的模型B.包含有随机解释变量的模型C.存在严重多重共线性的模型D.联立方程模型中恰好识别的结构方程四、名词解释：1.工具变量五、简答题：1.简述多重共线性的含义。2.简述多重共线性的后果（4）变量的显著性检验失去意义（5）模型的预测功能失效3.列举多重共线性的检验方法。4.列举多重共线性的解决办法。5.简述异方差性的含义。6.简述异方差性的后果。7.列举异方差性的检验方法。8.简述异方差性检验方法的共同思路。9.列举异方差的解决办法。10.简述序列相关性的含义。11.简述序列相关性的后果。12.列举序列相关性的检验方法。13.DW检验的局限性主要有哪些?14.简述序列相关性检验方法的共同思路。15.列举序列相关性解决办法。16.选择作为工具变量的变量必须满足哪些条件？17.什么是虚假序列相关？如何避免虚假序列相关问题。18.根据我国1985——2001年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出资料，按照凯恩斯绝对收入假说建立的消费函数计量经济模型为：＝；；；＝；；；（1）解释模型中137.422和0.772的意义；（2）简述什么是模型的异方差性；（3）检验该模型是否存在异方差性；19.根据我国1978——2000年的财政收入和国内生产总值的统计资料，可建立如下的计量经济模型：（2.5199）（22.7229）＝0.9609，＝731.2086，＝516.3338，＝0.3474请回答以下问题：（1）何谓计量经济模型的自相关性？（2）试检验该模型是否存在一阶自相关及相关方向，为什么？（3）自相关会给建立的计量经济模型产生哪些影响？（临界值，）第二章单方程计量经济学模型理论与方法（下）一、填空题：1.多重共线性2.判定系数检验法3.排除引起共线性的变量，差分法4.广义最小二乘法5.6.随机解释变量7.8.有偏，渐近无偏9.，工具变量矩阵10.异方差11.序列相关二、单选题：1.B2.A3.A4.B5.B6.C7.D8.C9.D10.A11.D12.D13.B14.D15.D16.C17.D18.e三、多选题：1.AD2.AB3.BCD4.ABC5.CD6.DF7.ACD8.BD四、名词解释：1.在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量。五、简答题：1.答：对于模型i=1,2,…,n其基本假设之一是解释变量是互相独立的。如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。如果存在i=1,2,…,n其中c不全为0，即某一个解释变量可以用其它解释变量的线性组合表示，则称为完全共线性。2.答：（1）完全共线性下参数估计量不存在（2）一般共线性下普通最小二乘法参数估计量无偏，但方差较大。（3）参数估计量经济含义不合理。参数并不反映各自与被解释变量之间的结构关系，而是反映它们对被解释变量的共同影响。3.答：主要有判定系数检验法和逐步回归检验法。4.答：主要有两类排除引起共线性的变量，差分法。5.答：对于模型i=1,2,…,n同方差性假设为：常数i=1,2,…,n如果出现i=1,2,…,n即对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。6．答：（1）参数估计量仍然具有无偏性，但非有效，在大样本情况下仍不具有一致性。（2）变量的显著性检验失去意义。（3）模型的预测失效。7．答：主要有图示检验法、等级相关系数法、戈里瑟检验、巴特列特检验、戈德菲尔特—夸特检验等。8．答：由于异方差性，相对于不同的样本点，也就是相对于不同的解释变量观测值，随机误差项具有不同的方差，那么检验异方差性，也就是检验随机误差项的方差与解释变量观测值之间的相关性。各种检验方法就是在这个思路下发展起来的。9．答：加权最小二乘法。10．答：对于模型i=1,2,…,n随机误差项互相独立的基本假设表现为：i≠j，i,j=1,2,…,n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i≠j，i,j=1,2,…,n则认为出现了自相关性。11．答：（1）参数估计量仍然具有无偏性，但非有效，在大样本情况下仍不具有一致性。（2）变量的显著性检验失去意义。（3）模型的预测失效。12．答：图示检验法、冯诺曼比检验法、回归检验法、D.W.检验等。13.答：（1）回归模型必须含有截距项；（2）解释变量必须是非随机的；（3）解释变量中不能包含被解释变量的滞后期；（4）不能用于联立方程模型中各方程组的自相关检验；（5）只适用于随机误差项存在一阶自回归形式的自相关检验；（6）DW检验存在两个不能确定是否存在自相关的范围，目前还没有比较好的解决办法。14.答：由于自相关性，相对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在相关关系，那么检验自相关性，也就是检验随机误差项之间的相关性。各种检验方法就是在这个思路下发展起来的。15.答：广义最小二乘法、差分法。16.答：（1）与所替代的随机解释变量高度相关；（2）与随机误差项不相关；（3）与模型中其他解释变量不相关，以避免出现多重共线性。17.答：所谓虚假序列相关问题，是指模型的序列相关性是由于省略了显著的解释变量而引致的。避免产生虚假序列相关性的措施是在开始时建立一个“一般”的模型，然后逐渐剔除确实不显著的变量。