计量经济学复习题2012(9)

2019-08-03 11:10

计量经济学练习题

D. 被解释变量为非随机变量,解释变量为随机变量

2、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lnYi=2.00+0.75lnXi,这表明人均收入每增加1%,人均消费支出将增加( B )

A. 0.2% B. 0.75% C. 2% D. 7.5% 3、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则 是指( D )

A. 使

???Ynt?1t?达到最小值 ?达到最小值 B. 使minY?Y?Yiit??达到最小值 D. 使C. 使maxYt?Yt??Ynt?1t?达到最小值 ?Yt?24、设ut为随机误差项,则一阶线性自相关是指( B )

A.C.cov(ut,us)?0(t?s)ut??1ut?1??2ut?2??tB.D.ut??ut?1??tut??ut?1??t2

5、设M为货币需求量,Y为收入水平,r为利率,流动性偏好函数为M??0??1Y??2r?? ,

?、?? 分别是?1、?2的估计值,则根据经济理论,一般来说( A ) 又设?12? 应为正值,?? 应为负值 B. ?? 应为正值,?? 应为正值 A. ?1212?应为负值,??应为负值 D. ?? 应为负值,?? 应为正值 C.?12126、一元线性回归分析中TSS=RSS+ESS。则RSS的自由度为( D )

A、n B、n-1 C、1 D、n-2 7、在自相关情况下,常用的估计方法( B )

A.普通最小二乘法 B. 广义差分法 C.工具变量法 D. 加权最小二乘法

8、大学教授薪金回归方程:

?1D2i???0男性?1D3i??其他?0白种人其他Yi??1??2D2i??3D3i??Xi??i,其中

Yi大学教授年薪,

Xi教龄,

,则非白种人男性教授平均薪金为 ( A )

A.

E(YiD2i?1,D3i?0,Xi)?(?1??2)??XiE(YiD2i?0,D3i?0,Xi)??1??Xi

B.

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计量经济学练习题

C.

E(YiD2i?1,D3i?1,Xi)?(?1??2??3)??XiE(YiD2i?0,D3i?1,Xi)?(?1??3)??Xi

D.

9、结构式模型中的每一个方程都称为结构式方程。在结构方程中,解释变量可以是前定变量,也可以是( C )

A. 外生变量 B. 滞后变量

C. 内生变量 D. 外生变量和内生变量

10、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

Ni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个方程恰好识别时,则有

公式( B )成立。

A.

H?Ni?M?1 B.

H?Ni?M?1

C.

H?Ni?0 D.

H?Ni?M?1

11、在利用月度数据构建计量经济模型时(含截距项),如果一年里的1、3、5、9四个月表现出季节模式,则应该引入虚拟变量个数为( A )

A. 4 B. 3 C. 11 D. 6

12、下列说法不正确的是( C )

A.多重共线性产生的原因有模型中大量采用滞后变量 B.多重共线性是样本现象

C.检验多重共线性的方法有DW检验法 D.修正多重共线性的方法有增加样本容量

13、下列说法正确的是( B )

A.异方差是样本现象 B.异方差的变化与解释变量的变化有关 C.异方差是总体现象 D.时间序列更易产生异方差

14、利用德宾h检验自回归模型扰动项的自相关性时,下列命题正确的是( B )

A. 德宾h检验只适用一阶自回归模型 B. 德宾h检验适用任意阶的自回归模型 C. 德宾h 统计量渐进服从t分布 D. 德宾h检验可以用于小样本问题

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计量经济学练习题

15、多元线性回归分析中,调整后的可决系数R2与可决系数R2之间的关系( A ) A. R2?1?(1?R2)C. R2n?1 B. R2≥R2 n?kn?k n?1?0 D. R2?1?(1?R2)16、已知模型的形式为

y??1??2x?u,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0.6453,则广义差分变量是( B )

A.C.

yt?0.6453yt?1,xt?0.6453xt?1 B.

yt?0.6774yt?1,xt?0.6774xt?1

yt?yt?1,xt?xt?1 D.yt?0.05yt?1,xt?0.05xt?1

17、关于联立方程模型识别问题,以下说法不正确的有 ( A )

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,则这个方程不可识别 C. 如果两个方程包含相同的变量,则这两个方程均不可识别 D. 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

18、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:

???6.9057?0.2518X?0.8136YYttt?1t?(?1.6521)R2?0.997则( C )

A.分布滞后系数的衰减率为0.1864

(5.7717)(12.9166)

F?4323DW?1.216d?1.3d?1.216?dl?1.3B.在显著性水平??0.05下,DW检验临界值为l,由于,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

Yt?1的估计系数0.8136

19、在序列自相关的情况下,参数估计值的方差不能正确估计的原因是( B )

A.E(ui2)??2C.E(xiui)?0B.E(uiuj)?0(i?j)D.E(ui)?0

20、关于自适应预期模型和局部调整模型,下列说法错误的有( D ) A.它们都是由某种期望模型演变形成的 B.它们最终都是一阶自回归模型 C.它们的经济背景不同

D.都满足古典线性回归模型的所有假设,故可直接用OLS方法进行估计

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计量经济学练习题

二、多项选择题

1、下列说法正确的有( A D E )

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

2、对联立方程模型参数的单一方程估计法包括( A B D F ) A. 工具变量法 B. 间接最小二乘法 C. 完全信息极大似然估计法 D. 二阶段最小二乘法 E. 三阶段最小二乘法 F. 有限信息极大似然估计法

????X???X?e,下列各式成立的有( A B C ) 3、对于二元样本回归模型Yi??1212i33iiA. ?ei?0 B.?eiX2i?0 C.?eiX3i?0 D.?eiYi?0 E.?X3iX2i?0

4、关于衣着消费支出模型为:

Yi??1??2D2i??3D3i??4(D2iD3i)??Xi??i女性,其中Yi为衣着

D2i方面的年度支出;Xi为收入

?1???0?1D2i??男性?0大学毕业及以上其他。则关于模型

中的参数下列说法正确的是( A B C E )

A.

?2表示在保持其他条件不变时,女性比男性在衣着消费支出方面多支出(或少支出)差额

?3表示在保持其他条件不变时,大学文凭及以上比其他学历者在衣着消费支出方面多支出(或少

B.

支出)差额

C.?4表示在保持其他条件不变时,女性大学及以上文凭者比男性大学以下文凭者在衣着消费支出方面多支出(或少支出)差额

D.差额

?4表示在保持其他条件不变时,

女性比男性大学以下文凭者在衣着消费支出方面多支出(或少支出)

E.

?4表示性别和学历两种属性变量对衣着消费支出的交互影

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计量经济学练习题

5、检验序列自相关的方法是( C E )

A. F检验法 B. White检验法 C. 图形法 D. ARCH检验法 E. DW检验法 F. Goldfeld-Quandt检验法

三、判断题(判断下列命题正误,并说明理由)

1、在简单线性回归中可决系数R2与斜率系数的t检验的没有关系。 错误

可决系数是对模型拟合优度的综合度量,其值越大,说明在Y的总变差中由模型作出了解释的部分占的比重越大,模型的拟合优度越高,模型总体线性关系的显著性越强。反之亦然。斜率系数的t检验是对回归方程中的解释变量的显著性的检验。在简单线性回归中,由于解释变量只有一个,当t检验显示解释变量的影响显著时,必然会有该回归模型的可决系数大,拟合优度高。

2、异方差性、自相关性都是随机误差现象,但两者是有区别的。 正确

异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关。? 自相关性是各回归模型的随机误差项之间具有相关关系。……

3、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型,引入虚拟变量的个数与模型有无截距项无关。 错误

模型有截距项时,如果被考察的定性因素有m个相互排斥属性,则模型中引入m-1个虚拟变量,否则会陷入“虚拟变量陷阱”;

模型无截距项时,若被考察的定性因素有m个相互排斥属性,可以引入m个虚拟变量,这时不会出现多重共线性。

4、满足阶条件的方程一定可以识别。 错误

阶条件只是一个必要条件,即满足阶条件的的方程也可能是不可识别的。 5、库依克模型、自适应预期模型与局部调整模型的最终形式是不同的。 错误

库依克模型、自适应预期模型与局部调整模型的最终形式是相同的,其最终形式都是一阶自回归模型。

四、计算题

1、表中是中国1978年-1997年的财政收入Y和国内生产总值X的数据:

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