计量经济学试卷04-(2)

北京工商大学《计量经济学》试卷(No.4)题号一二三四总分得分一、单项选择题1、设OLS法得到的样本回归直线为iiieXY21ˆˆ，则点),(YX（）A.一定不在回归直线上B.一定在回归直线上C.不一定在回归直线上D.在回归直线上方2、在下列各种数据中，以下不应作为经济计量分析所用数据的是（）A．时间序列数据B.横截面数据C．计算机随机生成的数据D.虚拟变量数据3、在简单线性回归模型中，认为具有一定概率分布的随机数()随机变量A.内生变量B.外生变量C.虚拟变量D.前定变量4、根据样本资料估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为iYln=2.00+0.75lnXi，这表明人均收入每增加1％，人均消费支出将增加（）A.0.2%B.0.75%C.2%D.7.5%5、多元线性回归分析中的RSS反映了（）A．应变量观测值总变差的大小B．应变量回归估计值总变差的大小C．应变量观测值与估计值之间的总变差D．Y关于X的边际变化6、在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。例如，研究中国城镇居民消费函数时。1991年前后，城镇居民商品性实际支出Y对实际可支配收入X的回归关系明显不同。现以1991年为转折时期，设虚拟变量年以后；年以前；1991019911tD，数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：基本消费部分下降了，边际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作（）A.tttuXY10B.tttttuXDXY210C.ttttuDXY210D.ttttttuXDDXY32107、已知模型的形式为uxy21,在用实际数据对模型的参数进行估计的时候,测得DW统计量为0.52,则广义差分变量是()A.1,148.048.0ttttxxyyB.117453.0,7453.0ttttxxyyC.1152.0,52.0ttttxxyyD.1174.0,74.0ttttxxyy8、在有M个方程的完备联立方程组中，若用H表示联立方程组中全部的内生变量与全部的前定变量之和的总数，用iN表示第i个方程中内生变量与前定变量之和的总数时，第i个方程不可识别时，则有公式()成立。A.1MNHiB.1MNHiC.0iNHD.1MNHi9、如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（）A．无偏的B.有偏的C.不确定D.确定的10、关于联立方程组模型，下列说法中错误的是（）A.结构式模型中解释变量可以是内生变量，也可以是前定变量B.简化式模型中解释变量可以是内生变量C.简化式模型中解释变量是前定变量D.结构式模型中解释变量可以是内生变量11、在序列自相关的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（）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12、在DW检验中，当d统计量为2时，表明（）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13、在下列多重共线性产生的原因中，不正确的是（）A.经济本变量大多存在共同变化趋势B.模型中大量采用滞后变量C.由于认识上的局限使得选择变量不当学院专业班级学号姓名密封线（1、请勿在密封线之上答题；2、请在答题纸上方留下相同密封距离）考试纪律承诺本人自愿遵守学校考试纪律，保证以诚信认真的态度作答试卷，如有违纪，接受学校相关纪律处分。本人签名：D.解释变量与随机误差项相关14、下列说法不正确的是（）A.异方差是一种随机误差现象B.异方差产生的原因有设定误差C.检验异方差的方法有F检验法D.修正异方差的方法有加权最小二乘法15、设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用的F统计量可表示为（）A.)()1()1(22knRkRB.)1()(kRSSknESSC．)1()1()(22kRknRD．)()1/(knTSSkESS16、对联立方程组模型中过度识别方程的估计方法有（）A．间接最小二乘法B．普通最小二乘法C．间接最小二乘法和二阶段最小二乘法D．二阶段最小二乘法17、对模型进行对数变换,其原因是（）A.能使误差转变为绝对误差B.能使误差转变为相对误差C.更加符合经济意义D.大多数经济现象可用对数模型表示18、局部调整模型不具有如下特点（）A.对应的原始模型中被解释变量为期望变量，它不可观测B.模型是一阶自回归模型C.模型中含有一个滞后被解释变量1tY，但它与随机扰动项不相关D.模型的随机扰动项存在自相关19、假设根据某地区1970——1999年的消费总额Y（亿元）和货币收入总额X（亿元）的年度资料，估计出库伊克模型如下：216.14323997.0)9166.12()7717.5()6521.1(8136.02518.09057.6ˆ21DWFRtYXYttt则（）A．分布滞后系数的衰减率为0.1864B．在显著性水平05.0下，DW检验临界值为3.1ld，由于3.1216.1ldd，据此可以推断模型扰动项存在自相关C．即期消费倾向为0.2518，表明收入每增加1元，当期的消费将增加0.2518元D．收入对消费的长期影响乘数为1tY的估计系数0.813620、在模型有异方差的情况下,常用的补救措施是()A.广义差分法B.工具变量法C.逐步回归法D.加权最小二乘法二、多项选择题1、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（）A.2R与2R均非负B.2R有可能大于2RC.判断多元回归模型拟合优度时，使用2RD.模型中包含的解释变量个数越多，2R与2R就相差越大E.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1，则22RR2、如果模型中存在序列自相关现象，则有如下后果（）A.参数估计值有偏B.参数估计值的方差不能正确确定C.变量的显著性检验失效D.预测精度降低E.参数估计值仍是无偏的3、下列说法不正确的有（）A.加权最小二乘法是广义最小二乘法的特殊情况B.广义最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况C.广义最小二乘法是广义差分法的特殊情况D.广义差分法是广义最小二乘法的特殊情况E.普通最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况F.加权最小二乘法是普通最小二乘法的特殊情况4、关于联立方程模型识别问题，以下说法正确的有（）A.满足阶条件的方程则可识别B.如果一个方程包含了模型中的全部变量，则这个方程恰好识别C.如果一个方程包含了模型中的全部变量，则这个方程不可识别D.如果两个方程包含相同的变量，则这两个方程均不可识别E.联立方程组中的每一个方程都是可识别的，则联立方程组才可识别F.满足阶条件和秩条件的方程一定是过度识别5、在DW检验中，存在不能判定的区域是（）A.0﹤d﹤ldB.ud﹤d﹤4-udC.ld﹤d﹤udD.4-ud﹤d﹤4-ldE.4-ld﹤d﹤4三、判断题（判断下列命题正误，并说明理由）1、随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别。2、经典线性回归模型（CLRM）中的干扰项不服从正态分布的，OLS估计量将有偏的。3、虚拟变量的取值只能取0或1。4、拟合优度检验和F检验是没有区别的。5、联立方程组模型不能直接用OLS方法估计参数。四、计算题1、通过建模发现，某企业的某种产品价格P和可变成本V之间满足如下关系：VPln56.05.34ln。目前可变成本占产品价格的20％。现在，企业可以改进该产品，但是改进要增加10％可变成本（其他费用保持不变）。问，企业是否该选择改进？2、某公司想决定在何处建造一个新的百货店，对已有的30个百货店的销售额作为其所处地理位置特征的函数进行回归分析，并且用该回归方程作为新百货店的不同位置的可能销售额，估计得出（括号内为估计的标准差）tttttXXXXY43210.30.1001.01.030ˆ（0.02）（0.01）（1.0）（1.0）其中：tY＝第i个百货店的日均销售额（百美元）；tX1＝第i个百货店前每小时通过的汽车数量（10辆）；tX2＝第i个百货店所处区域内的人均收入（美元）；tX3＝第i个百货店内所有的桌子数量；tX4＝第i个百货店所处地区竞争店面的数量；请回答以下问题：（1）说出本方程中系数0.1和0.01的经济含义。（2）各个变量前参数估计的符号是否与期望的符号一致？（3）在＝0.05的显著性水平下检验变量tX1的显著性。（临界值06.2)25(025.0t，056.2)26(025.0t，708.1)25(05.0t，706.1)26(05.0t）3、以广东省东莞市的财政支出作为被解释变量、财政收入作为解释变量做计量经济模型，即XY，方程估计、残差散点图及ARCH检验输出结果分别如下：方程估计结果：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:05/31/03Time:12:42Sample:19801997Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-2457.310680.5738-3.6106440.0023X0.7193080.01115364.497070.0000R-squared0.996168Meandependentvar25335.11AdjustedR-squared0.995929S.D.dependentvar35027.97S.E.ofregression2234.939Akaikeinfocriterion18.36626Sumsquaredresid79919268Schwarzcriterion18.46519Loglikelihood-163.2963F-statistic4159.872Durbin-Watsonstat2.181183Prob(F-statistic)0.000000残差与残差滞后1期的散点图：ARCH检验输出结果：ARCHTest:F-statistic2.886465Probability0.085992Obs*R-squared7.867378Probability0.096559TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresDate:06/10/03Time:00:33Sample(adjusted):19841997Includedobservations:14afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-9299857.7646794.-1.2161770.2549RESID^2(-1)0.0335820.3083770.1089000.9157RESID^2(-2)-0.7432730.320424-2.3196500.0455RESID^2(-3)-0.85485211.02966-0.0775050.9399RESID^2(-4)37.0434510.913803.3941820.0079R-squared0.561956Meandependentvar5662887.AdjustedR-squared0.367269S.D.dependentvar16323082S.E.ofregression12984094Akaikeinfocriterion35.86880Sumsquaredresid1.52E+15Schwarzcriterion36.09704Loglikelihood-246.0816F-statistic2.886465Durbin-Watsonstat1.605808Prob(F-statistic)0.085992根据以上输出结果回答下列问题：（1）该模型中是否违背无自相