一、单项选择题(每题2分,共40分)1、双对数模型XYlnln10中,参数1的含义是(C)A、Y关于X的增长率B、Y关于X的发展速度C、Y关于X的弹性D、Y关于X的边际变化2、在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为:(C)A、tttXY10B、tttXYEYC、ttXY10ˆˆˆD、ttXXYE10(其中nt,,2,1)3、一元线性回归分析中的回归平方和ESS的自由度是(D)A、nB、n-1C、n-kD、k4、在多元回归中,调整后的判定系数2R与判定系数2R的关系为(A)A、22RRB、22RRC、22RRD、2R与2R的关系不能确定5、在异方差性情况下,常用的估计方法是(D)A、一阶差分法B、广义差分法C、工具变量法D、加权最小二乘法6、在以下选项中,正确表达了序列自相关的是(A)A、jiCovji0),(B、jiCovji0),(C、jiXXCovji0),(D、jiXCovji0),(7、White检验方法主要用于检验(A)A、异方差性B、自相关性C、随机解释变量D、多重共线性8、在D.W.检验中,当d统计量为4时,表明(B)A、存在完全的正自相关B、存在完全的负自相关C、不存在自相关D、不能判定9、在序列自相关的情况下,参数估计值仍是无偏的,其原因是(D)A、零均值假定成立B、同方差假定成立C、无多重共线性假定成立D、解释变量与随机误差项不相关假定成立10、如果回归模型违背了同方差性,参数的最小二乘估计量是(A)A、无偏的,非有效的B、有偏的,非有效的C、无偏的,有效的D、有偏的,有效的11、所谓异方差是指(A)A、2)(iVarB、2)(iXVarC、2)(iVarD、2)(iXVar12、在修正序列自相关的方法中,不正确的是(B)A、广义差分法B、普通最小二乘法C、一阶差分法D、Durbin两步法13、广义差分法是(B)的一个特例A、加权最小二乘法B、广义最小二乘法C、普通最小二乘法D、两阶段最小二乘法14.在线性回归模型中,若解释变量1X和2X的观测值成比例,即有21kXX,其中k为非零常数,则表明模型中存在(B)A、异方差B、多重共线性C、序列自相关D、设定误差15、在分布滞后模型ttttiXXXY22110中,短期影响乘数为(D)A、11B、1C、10D、016、经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性,在分布滞后模型中,这种序列相关性就转化为(B)A.异方差问题B.多重共线性问题C.序列相关性问题D.设定误差问题17、对于含有截距项的计量经济模型,若想将含有m个互斥类型的定性因素引入到模型中,则应该引入虚拟变量个数为(B)A、mB、m-1C、m+1D、m-k18、设某计量经济模型为:iiiDY,其中iY大学教授年薪,女教授男教授01iD,则对于参数β的含义,下列解释正确的是(C)A、β表示大学女教授的平均年薪B、β表示大学男教授的平均年薪C、β表示大学男教授与女教授平均年薪的差异D、β表示大学男教授和女教授平均年薪19、前定变量是(A)的合称A、外生变量和滞后变量B、内生变量和外生变量C、外生变量和虚拟变量D、解释变量和被解释变量20、简化式模型就是把结构式模型中的内生变量表示为(B)A、外生变量和内生变量的函数关系B、前定变量和随机误差项的函数模型C、滞后变量和随机误差项的函数模型D、外生变量和随机误差项的函数模型二、多项选择题(每题2分,共10分)1、古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有(ABCD)A、无偏性B、线性性C、最小方差性D、一致性E、有偏性2、判定系数的公式为(BCD)A、TSSRSSB、TSSESSC、TSSRSS1D、RSSESSESSE、RSSESS3、有关调整后的判定系数2R与判定系数2R之间的关系叙述正确的有(BC)A、2R与2R均非负B、模型中包含的解释个数越多,2R与2R就相差越大C、只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1,则2R2RD、2R有可能大于2RE、2R有可能小于0,但2R却始终是非负4、多重共线性产生的原因有(BCE)A、遗漏或删除变量B、经济变量存在共同变化的趋势C、模型中大量采用了滞后变量D、残差的均值为零E、认识上的局限造成选择变量不当5、当结构方程为恰好识别时,可选择的估计方法是(CDE)A、最小二乘法B、广义差分法C、间接最小二乘法D、二阶段最小二乘法E、有限信息最大似然估计法三、判断改错题,先判断题中说法是否正确,若错误,请指出错误之处。(每题3分,共15分)1、在经典多元线性回归中,对于2(随机干扰项的方差)的最小二乘估计量和极大似然估计量是一样的。答:错误。2的OLS估计量为12knei,而ML估计量为nei22、经典计量经济学方法中所涉及的线性函数是指解释变量是线性的。答:错误。因为经典计量经济学方法中所涉及的线性函数,指回归系数是线性的,即回归系数只以它的一次方出现,对解释变量则可以不是线性的。3、在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差答:错误。有可能高估也有可能低估4、一旦模型中的解释变量是随机变量,则违背了基本假设,使得模型的OLS估计量有偏且不一致。答:错误。模型中的基本假设是,当解释变量是随机变量时,进一步假设它们与随机干扰项不相关。事实上,当解释变量是随机变量且与随机干扰项同期相关时,才会使得OLS估计量有偏且不一致。5、对于联立方程模型,可以用OLS方法分别对每个方程进行参数估计。答:错误。联立方程模型存在随机解释变量问题、损失变量信息问题和损失方程之间的相关性信息问题,如果忽略这些问题并采用OLS进行估计,则估计量有偏且不一致。因此,要采用别的估计方法,如狭义的工具变量法、间接最小二乘法和二阶段最小二乘法。四、计算分析题(共35分)1、下表给出了二元回归模型的回归结果(共10分)方差来源平方和自由度来自回归(ESS)65965②来自残差(RSS)①③来自总离差(TSS)66042141)不全表中的空格(每空2分)①77②2③122)计算可决系数2R和调整的可决系数2R(4分)答:9988.066042/65965/2TSSESSR9986.012140012.0111)1(122knnRR2、下面是我国出口(export)对GDP的回归结果(共17分)DependentVariable:EXPORTMethod:LeastSquaresDate:11/25/09Time:22:21Sample:19782001Includedobservations:24VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C152.9057①3.3183760.0031GDP0.0203940.001014②0.0000R-squared0.948440Meandependentvar826.9542AdjustedR-squared0.946096S.D.dependentvar667.4365S.E.ofregression154.9600Akaikeinfocriterion13.00387Sumsquaredresid528277.4Schwarzcriterion13.10204Loglikelihood-154.0464F-statistic③Durbin-Watsonstat0.627922Prob(F-statistic)0.0000001)请补充表中的空格(每空2分)①46.08②20.12③404.692)判断回归模型中是否存在自相关?说明理由(4分)。(n=24,k=2时,45.127.1uldd)答,因为D.W.统计量为0.62792227.1ld,因此存在正自相关。3)要判断回归模型中是否存在异方差性,可以用哪些方法进行检验?(3分)答:检验异方差性的方法主要有:图示法、帕克-戈里瑟检验、G-Q检验和White检验4)下表是序列相关的LM检验结果:Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statistic12.37576Probability0.000102Obs*R-squared15.87561Probability0.001203TestEquation:DependentVariable:RESIDMethod:LeastSquaresDate:12/12/09Time:20:21Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C6.69163829.319490.2282320.8219GDP-0.0003490.000703-0.4967170.6251RESID(-1)1.1078380.2439554.5411510.0002RESID(-2)-0.8192950.444735-1.8422100.0811RESID(-3)0.0322970.3733510.0865070.9320R-squared0.661484Meandependentvar-1.28E-13AdjustedR-squared0.590217S.D.dependentvar151.5539S.E.ofregression97.01614Akaikeinfocriterion12.17068Sumsquaredresid178830.5Schwarzcriterion12.41611Loglikelihood-141.0482F-statistic9.281822Durbin-Watsonstat1.888605Prob(F-statistic)0.000247判断模型中存在几阶序列相关?(4分)答:在回归中,残差的一阶滞后项和二阶滞后项的系数显著,而三阶滞后项不显著,所以可以判断存在二阶序列相关。3、阿尔蒙多项式法是针对有限滞后期模型,通过阿尔蒙变换,定义新变量,以减少解释变量个数,然后用OLS法估计参数。即对于模型tsiititXY0假定其回归系数i可以用一个关于滞后期i的适当阶数的多项式来表示,即mkkkisii0,2,1,0请分析,1)当滞后期数取到s=3期,多项式阶数为k=2时,回归系数)3,2,1,0(ii用多项式表述为?(4分)答:0021012102422103932)假设通过回归得到32.00,73.11,27.02,计算)3,2,1,0(ˆii(4分)。答:32.0ˆ098.127.073.132.0ˆ17.227.0473.1232.0ˆ208.327.0973.1332.0ˆ3