计量经济学练习题简1.pdf

第一章 综合练习题 一、名词解释 经济计量学、经济计量分析工作；经济计量模型、单一方程模型、联立方程模型；经济 变量、内生变量、外生变量、解释变量、被解释变量、滞后变量、前定变量；经济参数、内 生参数、外生参数；随机方程、非随机方程；时序数据、横截面数据；随机干扰项。 二、填空题 1. 根据弗里希观点，经济计量学是 统计学 、 经济学 、 数学 三 者的统一。 2.经济计量模型与投入产出模型、数学规划模型 等的不同之处，在于经济计量模型必 然包含 随机变量 。 3. 经济计量学或经济计量分析工作的研究对象是 经济数学模型 。 4. 经济计量分析的数据分为 时序数据 、 横截面 两大类。 5. 对于一个独立的经济模型（无论由多少个方程组成）而言，模型中的变量可以分为 内生 变量和 外生 变量两类。 6.对于计量模型中的一个方程而方，方程中的变量可以分为 确定性 变量和 非确定性变量。 7. 预定内生 变量和 外生 变量合称为前定变量（先决变量） 。 8.模型中的顷数分为 内生 参数和 外生 参数两类。 9.模型 t t t t t t t t t t t G I C Y Y Y I Y a a C 2 1 2 1 0 1 1 0 中，有 3 个内生变量， 2 个前 定变量， 1 个外生变量， 1 个滞后变量。 10.经济计量模型按其包含的方程个数不同，分为 单一方程 模型和 联立方程 模型。 1 1 .经济计量模型主要应用于 结构分析 、 预测未来 、 政策评价 三个领域。 三、单项选择题 1. 经济计量研究的数据有两类，一类是时序数据，另一类是：B A . 总量数据 B .横截面数据 C . 平均数据 D .相对数据 2. 经济计量模型有单一方程模型和：A A . 联立方程模型 B.随时机方程模型 C . 非随机方程模型 D .行为方程模型 3. 经济计量分析工作的研究对象是：D A . 社会经济系统 B.经济理论 C. 经济数学方法 D . 经济数学模型 4. 下面属于内生参数的是：C A . 凭经验估计的参数 B.政府规定的税率 C . 根据样本资料估计得到的参数 D . 中央银行确定的利率 5. 下面属于横截面数据的是：D A . 19 81 1 99 0年各年某地区 20 个乡镇的平均工业产值 B . 19 81 1 99 0年各年某地区 20 个乡镇的各镇工业产值 C . 某年某地区 20 个乡镇工业产值的合计数 D . 某年某地区 20 个乡镇各镇的工业产值 6. 下列属于非随机方程是：D A . 行为方程 B . 技术方程 C . 制度方程 D .定义方程 四、多项选择题 1.经济计量分析工作的四个步骤是： A . 理论研究 B. 设计模型 C .估计参数 D . 检验模型 E . 应用模型 2. 使用时序数据进行经济计量分析时，要求指标统计的： A . 对象及范围可比 B. 时间可比 C . 口径可比 D . 计算方法可比 E . 内容可比 3. 使用横截面数据进行经济计量分析时，要求指标统计的： A . 对象及范围可比 B. 时间可比 C. 口径可比 D . 计算方法可比 E . 内容可比 4.小型宏观经济计量模型 t t t t t t t t t t G I C Yt Y Y I Y C 1 1 2 1 0 1 1 0 比中，内生变量是： A.Ct B.Yt C.It D.Yt-l E.Gt 5.承题4，模型中的先决变量是： A.Ct B.Yt C.It D.Yt-l E.Gt 五、判断题 F 1.经济计量模型中的被解释变量是内生变量、解释变量是外 生变量。 T 2.经济计量模型中，目标变量通常是内生变量，政策变量或 控制变量通常是外生变 量。 F 3.在使用横截面数据进行经济计量分析时，要求指标统计的对象及其范围必须相同。 4.利用样本资料估计出来的、与解释变量相乘的那个数值称为参数。 5.模型中的参数分为解释参数和被解释参数两类。 6.内生变量都是随机变量。 7.前定变量(先决变量)都是非随机变量。 T 8.联立方程模型中的方程有些是随机方程，有些是非随机方程，单一方程模型中也一 样。 T 9.经济计量模型有些是由随机方程构成的，有些是由非随机 方程构成的。 T 10.在经济计量研究中，有时引入滞后内生变量作为解释变 量，作为解释变量的滞 后内生变量是非随机变量。 六、简述题和论述题 1.构建经济计量模型的基本原则。 2.经济计量分析工作的环节和步骤。 3.经济计量学是经济理论、统计学和数学三者的结合。 第二章 综合练习题 一、名词解释 函数关系、相关关系；经典线性回归模型；总变差、回归变差 (解释变差)、剩余变差； 估计标准误差、判定系数、多重判定系数；经济预测、点预测、区间预测 二、填空题 1.现象之间确实存在的、但又不是一一对应的相互依存关系称为 非确定性的相关 关系。 2.估计回归参数的方法主要有 最小二乘法 和极大似然法、矩估计法。 3.经典线性回归模型，其参数的最小二乘估计量具备 线性性、无偏性、有效性 性质。 4.线性回归模型的经典假设之一是随机项的方差为 2 。 5.对经典线性回归模型参数进行统计检验时，通常假定其随机项灿服从均值为 0 方差为 2 的 正态 分布。 6.普通最小二乘法估计回归参数的基本准则是使 残差平方和 达到最小。 7.对经济计量模型进行经济准则检验的依据是 样本可决系数 。 8.对模型 Yi0+1Xi+i 中的参数1 进行显著性 t 检验，其零假设是 B1=0 。 如果检验结果|t|t/2， 则表示 X 与Y 间的线性关系 有线性关系 。 9.回归模型中被解释变量 Y 与其平均数Y 的离差平方和称为 Y 的 总离差平方 和 ，它可以分解为 回归平方和 和 残差平方和 两部分。 10.以Yi表示被解释变量的观测值， i Y 表示回归值，则回归变差(解释变差)是指 回 归平方和 ， 剩余变差是指 残差平方和 ， 总变差是指 总离差平方和 ， 三者之间的关系是 TSS=RSS+ESS 。 11.当被解释变量的观测值 Yi与回归值 i Y 完全一致时，判定系数 r2等于 1 ，估 计标准误差 s 等于 0 。 12.判定系数是被解释变量 Y 依存解释变量 X 变动而出现的变异在 中所占的比 重。 13.拟合优度是指 样本回归线 与样本观测值之间的拟合程度， 通常用 r 的平方来表示。 14.变量间的非线性关系有两类，一类是指：E(Yi)是参数的线性函数，但对解释变量可 能是非线性的，另一类是指 E(Yi)不是参数的线性函数，而且对解释变量也是非线性 的 。 15.以X为解释变量，Y 为被解释变量，将 X、Y 的观测值分别取对数，如果这些对数值 描成的散点图近似形成为一条直线，则适宜配合 指数函数/幂函数 模型。 16.半对数模型 lnYi0+1Xi+i描述了这样一种现象：当解释变量 X 增减一个绝对 量时，被解释变量 Y 以一个固定比率相应变动，这一模型也称为 指数函数 模型。 17.如果被解释变量 Y 随着解释变量 X 的变动而非线性地增减变动， 并趋于一自然极限， 则适宜配合 幂函数 模型。 18.满足经典假设的二元线性模型 Yi0+1Xli+2X2i+i,参数2的 OLS 估计量 2 服从期望值为 、方差为 的 分布。 19.对两个包含解释变量个数不同的回归模型进行拟合优度比较时，应比较 的 大小。 20.相关系数 r 等于 1 时，表示双变量线性相关关系最高。 21.假设总体相关系数0， 则样本相关系数 r 服从自由度为 的 分 布。 22.利用经济计量模型进行预测有两种方式，即 点预测 和 区间预测 。 23.利用计量模型进行经济预测时，预测点离样本分布中心越远，预测的精度必定 越 。 24.区间预测的置信概率越高，预测区间的误差越 ，区间越 。 三、单项选择题 1.相关关系是指：D A.变量间的非独立关系 B.变量间的因果关系 C.变量间的函数关系 D.变量间不确定的依存关系 2.进行相关分析时，假定相关的两个变量：C A.都是随机变量 B.都不是随机变量 C.一个是随机变量，一个不是随机变量 D.随机或不随机都可以 3.下列各回归方程中，哪一个必定是错误的：D A. i Y 30+0.2Xi rxy0.8 B. i Y -75+1.5Xi rxy0.91 C. i Y 5-2.1Xi rxy0.78 D. i Y -123.5Xi rxy-0.96 4.产量(X，台)与单位产品成本(Y，元台)之间的回归方程为：Y 356-1.5X，这说 明：D A.产量每增加一台，单位产品成本增加 356 元 B.产量每增加一台，单位产品成本减少 1.5 元 C.产量每增加一台，单位产品成本平均增加 356 元 D.产量每增加一台，单位产品成本平均减少 1.5 元 5.在总体回归直线 E(Y)0+1X 中，1表示：B A.当X增加一个单位时，Y 增加1个单位 B.当X增加一个单位时，Y 平均增加1个单位 C.当Y增加一个单位时，X 增加1个单位 D.当Y增加一个单位时，X 平均增加1个单位 6.对回归模型Yi0+1Xi+i进行统计检验时，通常假定i服从：C A.N(0， 2 i ) B.t(n-2) C.N(0， 2 ) D.t(n) 7.以Y表示实际观测值，Y 表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使： D A.(Yi- i Y )=0 B.(Yi- i Y ) 2 =0 C. (Yi- i Y )=0 最小 D.(Yi- i Y ) 2 =0 最小 8.设Y表示实际观测值，Y 表示 OLS 回归估计值，则下列哪项成立：D A. Y Y B.Y Y C.Y Y D.Y Y 9.用普通最小二乘法估计经典线性模型 Yi0+1Xi+i，则样本回归直线通过点：D A.(X，Y) B.(X，Y ) C.(X ，Y ) D.(X ，Y ) 10.以 Y 表示实际值，Y 表示回归值，则普通最小二乘法估计得到的样本回归线 i Y = i X 1 0 满足：C A.(Yi- i Y )=0 B.( i Y -Y ) 2 0 C.(Y- i Y ) 2 0 D.(Yi-Y ) 2 0 11.对于线性回归模型 Yi0+1Xi+i，要使普通最小二乘估计量具备线性特性，则 模型必须满足：题目有问题 A.E(i)0 B.Var(i)2(常数) C.Cov(i，j)0 D.Xi为非随机变量，与i不相关 12.用一组有 30 个观测值的样本估计模型 Yi0+1Xi+i后，在 0.05 的显著性水平 下对1的显著性作 t 检验，则1显著地不等于零的条件是统计量 t 大于：D A. t0.os(30) B.t0.025(30) C.t0.05(28) D.t0.025(28) 13.下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的：D A.Ci(消费)500十0.8Ii(收入) B.QDi(商品需求)10+0.8Ii(收入)+0.9Pi(价格) C.QSi(商品供给)20+0.75Pi(价格) D.Yj(产出量)0.65ki0.6(资本)Li0.4(劳动) 14.如图： 图中“”所所指的距离是：B A.|Yi-Y | B.|Yi- i Y | C.| i Y -Y | D.| i Y -Y | 15.判定系数r 2 是指：C A.剩余变差占总变差的比重 B.总变差占回归变差的比重 C.回归变差占总变差的比重 D.回归变差占剩余变差的比重 16.已知某一直线回归方程的判定系数为 0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关 系数为：B A.0.64 B.0.8 C.0.4 D.0.32 17.下列哪个为常数弹性模型： A.lnYi1n0+1lnXi+i B. lnYi1n0+1Xi+i C.Yi0+1lnXi+i D.Yi0+1（ i X 1 ）+i 18.模型lnYiln0+1lnXi+i中，1的实际含义是： A.X 关于 Y 的弹性 B.Y 关于 X 的弹性 C.X 关于 Y 的边际倾向 D.Y关于 X 的边际倾向 19.模型lnYi=ln0+1lnXi+i中，Y 关于X的弹性为： A. i X 1 B.1Xi C. i Y 1 D.1Yi 20.相关系数 r 的取值范围是：D A.r1 B.r-1 C.1r-1 D.-lr1 21.判定系数的取值范围是：C A.r 2 -l B.r 2 -l C.0r 2 l D.-1r 2 1 22.某一特定的 X 水平上，总体 Y 分布的离散度越大，即 2 越大，则： A.预测区间越宽，精度越低 B.预测区间越宽，预测误差越小 C.预测区间越窄，精度越高 D.预测区间越窄，预测误差越大 23.用一组有 30 个观测值的样本估计模型 Yi0+1Xli+2X2i+i后，在 0.05 的显著 性水平上对1的显著性作 t 检验，则1显著地不等于零的条件是统计量 t 大于等于：C A.t0.05(30) B.t0.025(28) C.t0.025(27) D.F0.025(1，28) 四、多项选择题 1.指出下列哪些现象是相关关系： A.家庭消费支出与收入 B.商品销售额与销售量、销售价格 C.物价水平与商品需求量 D.小麦亩产量与施肥量 E.学习成绩总分与各门课程成绩分数 2.以带“”表示估计值，表示随机误差项，如果 Y 与 X 为线性相关关系，则下列哪 些是正确的： A.Yt+Xt B.Yt+Xt+t C.Yt t X +t D. t X t Y +t E. t t X Y 3.以带“”表示估计值，表示随机误差项，e 表示残差。如 果 Y 与X 为线性相关关系，则下列哪些是正确的： A.E(Yt)+Xt B.Yt t X C.Yt t t e X D. t X t Y +et E.E(Yt)= t X 4.回归分析中估计回归参数的方法主要有： A.相关系数法 B.方差分析法 C.最小二乘法 D.极大似然法 E.矩估计法 5.用普通最小二乘法估计模型 Yi0+1Xi+i的参数，要使获得的参数估计量具备最 佳线性无偏性，则要求： A.E(i)0 B.Var(i)2(常数) C.Cov(ij)0 D.Xi为非随机变量，与i不相关 E.i服从正态分布 6.假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备： A.可靠性 B.合理性 C.线性特性 D.无偏性 E.有效性 7.普通最小二乘直线具有以下特性： A.通过点(X ，Y ) B.Y Y C.ei=0 D.ei 2 0 E.Cov(Xi，ei)0 8.对于线性回归模型 Yi0+1Xi+i，要使普通最小二乘估计量具备线性无偏特性， 则模型必须满足： A.E(i)0 B.Var(i) 2 (常数) C.Cov(ij)0 D.i服从正态分布 E.Xi为非随机变量且 Cov(Xi，i)0 9.经济计量模型参数可靠性、合理性的检验包括： A.经济准则检验 B.统计准则检验 C.经济计量准则检验 D.预测误差检验 E.实践检验 10.对经济计量模型的统计准则检验包括： A.估计标准误差评价 B.判定系数检验 C.预测误差程度评价 D.总体线性关系显著性检验 E.单个回归系数的显著性检验 11.对经济计量模型的经济计量准则检验包括： A.误差程度检验 B.异方差检验 C.序列相关检验 D.超一致性检验 E.多重共线性检验 12.对模型 Yi0+1Xli+2X2i+i进行总体显著性检验，如果检验结果总体线性关系 显著，则有可能： A.120 B.10，20 C.1=0，20 D.10，20 E.1=20 13.由回归直线了 i i X Y 1 0 所估计出来的Y 值： A.是一组估计值 B.是一组平均值 C.是一个几何级数 D.可能等于实际值 Y E.与实际值 Y 的离差和等于零 14.反映回归直线拟合优度的指标有： A.相关系数r B.回归系数 1 C.可决系数r 2 D.估计标准误差 s E.剩余变差ei 2 15.回归变差是指： A.被解释变量的实际值 Y 与平均值Y 的离差平方和 B.被解释变量的回归值Y 与平均值Y 的离差平方和 C.被解释变量的总变差与剩余变差之差 D.解释变量变动所引起的被解释变量的变差 E.随机影响所引起的被解释变量的变差 16.对于样本回归直线了 i i X Y 1 0 ，回归变差可以表示为(r 2 为可决系数)： A.( i Y -Y ) 2 B. 2 1 (Xi-X ) 2 C.r 2 (Yi-Y ) 2 D. 1 (Xi-X )(Xi-Y ) E.(Yi-Y ) 2 -(Yi-Y ) 2 17.下列判定系数 r 2 的算式中，哪几个是正确的( 1 为斜率系数，s 为估计标准误差)： A. 2 2 ) ( ) ( Y Y Y Y i i B. 2 2 ) ( ) ( 1 Y Y Y Y i i i C. 2 2 1 ) ( ) ( Y Y X X i i D. 2 1 ) ( ) )( ( Y Y Y Y X X i i i E.1- 2 2 ) ( ) 2 ( Y Y n s i 18.下列相关系数 r的算式中，哪几个是正确的： A. Y X Y X XY B. Y X i i n Y Y X X ) )( ( C. Y X XY D. 2 2 ) ( ) ( ) )( ( Y Y X X Y Y X X i i i i E. 2 2 2 2 ) )( ( Y n Y X n X Y Y X X i i i i 19.下列哪些非线性函数是可以通过变量替换转化为线性函数的： A.E(Yi)0+1Xi 2 B.E(Yi)0+1 i X 1 C.E(Yi)0+1 i X D.E(Yi)0+1 2 Xi E.E(Yi)=0+ 1 i X 20.在模型lnYiln0+1nXi+i中： A.Y 与X是非线性的 B.Y 与1是非线性的 C.1nY与1是线性的 D.lnY与 lnX 是线性的 E.Y 与lnX 是线性的 五、判断题 T 1.计算相关系数时，首先要确定自变量和因变量。 T 2.线性模型Yi0+1Xi+i的经典假设之一是 E(i)为常数。 T3.“Cov(i，j)为常数”是经典线性回归模型的假设之一。 T4.经典线性回归模型 Yi0+1Xi+i的零均值假设是指： n i i n 1 1 0。 T 5.普通最小二乘法估计回归参数的基本准则是(Yi- i Y ) 2 0。 6.高斯一马尔柯夫定理表明，对于经典线性回归模型的参数估计，普通最小二乘估计量 是所有估计量中方差最小的。 7.对经济计量模型进行的各种检验中，经济准则检验是第一位的，如果经济准则检验无 效，则只能放弃模型。 T 8.对模型 Yi0+1Xi+i进行总体线性关系显著性 F 检验，检验的零假设是：0 10。 9.如剩余变差等于总变差，则说明被解释变量与解释变量之间为函数关系。 T10.判定系数r 2 0.8， 说明在总变差中有80是可以由所拟合的回归直线作出解释的。 11.当估计标准误差 s0 时，说明被解释变量的观测值 Yi与回归值 i Y 完全一致。 12.一元线性回归方程的斜率系数 1 与方程中两个变量的相关系数 r 的关系是： 1 = Y X r 。 T13.线性相关的双变量之间的相关系数等于判定系数的平方根。 14.对单个回归系数进行 t 检验，目的在于检验参数的估计量是否等于参数真值。 15.描述产品平均成本(Y)依存产品产量(X)而变动的关系，适宜配合倒数变换模型 Yi 0+1 i X 1 +i。 T 16.满足经典假设的多元线性模型，其参数的 OLS 估计量也具备最佳线性无偏性。 T 17.相关系数等于零，表示 X与 Y 两变量之间相互独立。 T 18.如果 X 与Y 为函数关系，则相关系数|r|1。 T19.若直线回归方程为 Yi-12+17Xi，则X与 Y 之间存在正相关关系。 F 2 0. 因为可决系数等于相关系数的平方， 因而可决系数也描述了双变量线性相关的方向 和密切程度。 F 2 1. 依据样本资料计算的相关系数 r是一个随机变量。 22.复相关系数表示被解释变量与所有解释变量间的相关程度，偏回归系数表示被解释 变量与多个解释变量中的其中一个的相关程度。 23. 复相关系数可以通过调整后的可决系数开方来求解。 F 24 . 点预测是根据给定的解释变量的值，预测被解释变量的一个可能值；区间预测是根 据给定的解释变量的值，预测被解释变量的两个可能值。 T 2 5.样本观测点越多，模型估计精度越高；预测点离样本分布中心越近，预测误差越 小。 六、简述题和论述题 1. 相关分析与回归分析之间的联系和区别。 2. 经典线性回归模型的基本假定。 3. 用普通最小二乘法估计模型 Y i 0 + 1 X i + i 参数的正规方程组及其推导过程。 4. 普通最小二乘直线的性质。 5. 高斯一马尔柯夫定理。 6. 判定系数 R2 与总体线性关系显著性 F检验之间的关系。 7. 二元回归模型中，F检验与 t 检验的关系。 8. 调整后的判定系数及其作用。 9. 样本相关系数的基本性质。 10. 影响预测精度的主要因素。 七、计算题 1. 在一项关于商场营业面积与其日销售额之间关系的研究中，对 10 家商场进行调查， 结果如下： 营业面积(m 2 ) 40 600 60 72 100 90 200 70 80 84 销售额(万元) 3.5 25.0 4.8 3.5 30.0 5.0 12.0 4.5 5.0 6.0 试计算相关系数说明商场规模与销售额之间的相关性。 2.设有资料如下： 资金(万元) 18.6 20.4 19.4 24.2 24.2 28.4 37.2 56.8 26.4 23.6 45.4 24.6 利润(万元： 2.7 3.6 1.8 5.5 5.2 6.3 1.3 8.4 4.6 5.9 7.1 4.1 要求： ( 1) 建立利润对资金的回归直线。 ( 2) 利用回归系数与相关系数的关系，描述资金与利润之间的相关性。 3. 有 10户家庭的收入(X，元)与消费(Y，元)的资料如下： 收入(X) 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 消费(Y) 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10 要求： ( 1) 建立消费(Y)对收入(X)的回归直线。 ( 2) 说明回归直线的代表性及解释能力。 ( 3) 在 95的置信度下检验参数的显著性。 ( 4) 在 95的置信度下，预测当 X45 元时，消费 Y的可能区间。 4. 已知相关系数 r0.6，估计标准误差 s8，样本容量 n62。 求： ( 1) 剩余变差。 ( 2) 可决系数。 （3）总变差。 5在相关和回归分析中，已知下列资料：X 2 =16,Y 2 =25,XY=-19。 要求： （1）说明 X与 Y间的相关方向和程度。 （2）计算 Y对 X的回归直线的斜率系数。 6在相关和回归分析中，已知下列资料： X =5 Y =10 n=20 r=0.9 (Y i -Y ) 2 =2000 要求： （1）计算 Y对 X的回归直线的斜率系数。 （2）计算回归变差和剩余变差。 （3）计算估计标准误差。 7已知： n=6 X=21 Y=426 X 2 =79 Y 2 =30268 XY=1481 要求： （1）计算相关系数。 （2）建立 Y对 X的直线回归方程。 （3）在 0.05 的水平上检验回归方程的有效性。 （4）以 95%的概率估计当 X=13 时，Y的预测区间。 第三章 综合练习题 一、名词解释 方差非齐次性；序列相关、一阶自回归形式的序列相关；多重共线性、方差膨胀因子； 工具变量、工具变量法、误差变量模型；设定误差 二、填空题 1戈德菲尔德一匡特检验法适用于类型为 方差递增 或 方差递减 的异方差检验。 2用戈德菲尔德一匡特检验法来检验异方差，要求样本容量 足够大 。 3以1 2 表示包含较小解释变量的样本方差，22 表示包含较大解释变量的样本方差， 则检验异方差的戈德菲尔德一匡特检验法的零假设是 Ho：1 2 =2 2 。 4设两个相等容量(n)的子样本，其中包含较大解释变量的子样本的估计标准误差为1 ，包含较小解释变量的子样本的估计标准误差为 1 ，模型包含两个参数，则样本分段比 较法检验模型异方差的统计量通常是 见书上 ，它服从于 F 分布。 5用加权最小二乘法估计存在异方差现象的模型时，其权数通常可以通过 根号下 f(xi)分之一 来确定。 6DW 检验的统计量 DW 见书 ，它近似地等于 2（1-肉） 。 7当随机项的一阶自相关系数 l 时，DW 0 ，说明存在 完全正 自相关 。 8当DW2 时， 0 ，说明 无自相关 。 9当 分法估计模型能克服原模型中一阶线性自相关问题。 10对于时间序列资料，使用(Yt，X t)的水平回归往往能比使用(Yt，X t)的一阶差分 回归得出较高的判定系数，因而人们往往会倾向于水平回归方程，这种现象称为 。 11当模型中的解释变量存在完全多重共线性时，参数估计量的方差等于 无穷 大 。 12 简单相关系数检验法仅适用于包含 2 个解释变量的模型的多重共线性问题检 验。 13经验认为，对于模型Yi0+1Xli+2X2i+i，如果 2 2 1 X X r 大于 ，则Xl与 X2间的共线性将是严重的和有害的。 14方差膨胀因子 VIF 的取值不可能小于 1。 15多重共线性问题的实质是 样本信息 不充分而导致模型参数 不能精确估 计 ，因此追加样本信息是解决多重共线性问题的一条有效途径。 16当模型多重共线性严重时，可以通过追加样本信息、 略去不重要的解释变 量 、 用被解释变量的滞后值代替解释变量的滞后值 等方法来降低由此 而导致对估计量精度的影响。 17.误差变量模型的 OLS估计量是 和 。 18工具变量估计量是有偏的但是 的估计量。 19随机解释变量 X，如果 Cov(X，i)0，则其最佳的工具变量是 。 20.如果模型设定中遗漏了一个对解释变量有重要影响，且与模型中的其他解释变量相 关的变量，则模型参数的 OLS 估计量将不具备 性和 性。 三、单项选择题 1下列哪种方法不是检验异方差的方法：A A安斯卡姆伯一雷姆塞检验 B怀特检验 C戈里瑟检验 D方差膨胀因子检验 2当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是：A A加权最小二乘法 B工具变量法 C广义差分法 D使用非样本先验信息 3 加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同误差的观测点以不同的权数， 从而提高估计精度，即：B A.重视大误差的作用，轻视小误差的作用 B重视小误差的作用，轻视大误差的作用 C重视小误差和大误差的作用 D轻视小误差和大误差的作用 4如果戈里瑟检验表明，普通最小二乘估计结果的残差 8 与 Xi有显著的形式为|ei| 028715Xi+vi的相关关系(vi满足线性模型的全部经典假设)， 则用加权最小二乘法估计模型 参数时，权数应为：C AXi B i X C i X 1 D i X 1 5如果模型 Yi0+1Xt+t存在序列相关，则：D ACov(Xi，i)0 BCov(ij)0 ij C Cov(Xi，i) 0 DBCov(ij) 0 ij 6如果模型 Yt0+1Xt+t存在一阶自回归模型的序列相关，vt为具有零均值、常 数方差，且不存在序列相关的随机变量，则：A A.tt-1+vt Btt-1+ 2 t-2+vt Ctvt D. tvt+ 2 vt-1+ 7DW 检验的零假设是(为随机项的一阶自相关系数)：B ADW0 B. 0 CDW1 D.1 8下列哪种形式的序列相关可用 DW 统计量来检验(vt为具有零均值、常数方差，且不 存在序列相关的随机变量)：A A.tt-1+vt Btt-1+ 2 t-2+vt Ctvt D. tvt+ 2 vt-1+ 9DW 的取值范围是：D A-1DW0 B-lDWl C.-2DW2 D0DW4 10当DW4 时，说明：D A不存在序列相关 B不存在一阶自回归形式的序列相关 C.存在完全的正的一阶自回归形式的序列相关 D存在完全的负的一阶自回归形式的序列相关 11根据 20 个观测值估计的结果，一元线性回归模型的 DW2.3。在005的显著 性水平下查得样本容量 n20，解释变量 k1 个时，dL120，dU141，则可以判断： A A不存在一阶自相关 B存在正的一阶自相关 C存在负的一阶自相关 D无法确定 12当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是：C A加权最小二乘法 B间接最小二乘法 C广义差分法 D工具变量法 13对于原模型 Yt0+1Xt+t，广义差分模型是指：D A. ) ( ) ( ) ( 1 ) ( 1 0 t t t t t t t X f X f X X f X f Y BYt=1Xt+t CYt=0+1Xt+t DYt=Yt-1=0(1-)+1(Xt-Xt-1)+(t-t-1) 14采用一阶差分模型克服一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况：B A0 B.1 C-10 D01 15假定某企业的生产决策是由模型 St0+1Xt+t描述的(其中 St为产量，Pt为价 格)，又知：如果该企业在 t-l 期生产过剩，经济人员会削减 t 期的产量。由此判断上述模 型存在：B 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 16.当模型存在严重的多重共线性时，OLS 估计量将不具备：C A线性特性 B无偏性 C有效性 D一致性 17.经验认为，某个解释变量与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量 的 VIF：A A大于1 B小于l C大于 5 D小于5 18多元线性模型中，用来测度多重共线性程度的判定系数增量贡献 m，其取值范围是： A-lmR 2 BlmR 2 CmR 2 D0mR 2 19估计模型Yt0+1Xt+2Xt-1 +t的参数(其中 Xt为非随机变量，且满足零均值、 同方差、无序列相关等假设)的适当方法是：C A.加权最小二乘法 B一阶差分法 C广义差分法 D工具变量法 20哪种情况下，模型 Yi0+1Xt+t的 OLS 估计量既不具备无偏性，也不具备一致 性： A.Xi为非随机变量 BXi为随机变量，但与i独立 CXi为随机变量，与t不独立但不相关 DXi为随机变量，与t相关 21模型中引入实际上与解释变量无关的变量，会导致参数的 OLS 估计量： A增大 B减小 C有偏 D非有效 四、多项选择题 1下列经济计量分析中哪些很可能存在异方差问题： A用横截面数据建立家庭消费支出对家庭收入水平的回归模型 B用横截面数据建立产出对劳动和资本的回归模型 C以凯恩斯的有效需求理论为基础构造宏观经济计量模型 D以国民经济核算账户为基础构造宏观经济计量模型 E以 30 年的时序数据建立某种商品的市场供需模型 2方差非齐次性条件下普通最小二乘法具有如下性质： A线性特性 B无偏性 C最小方差性 D精确性 E有效性 3方差非齐次性将导致： A普通最小二乘估计量有偏和非一致 B普通最小二乘估计量非有效 C普通最小二乘估计量的方差的估计量有偏 D建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效 E建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽 4下列哪些方法可用于方差非齐次性的检验： ADW 检验法 B方差膨胀因子检测法 C判定系数增量贡献法 D样本分段比较法 E残差回归检验法 5当模型存在异方差现象时，加权最小二乘估计量具备： A线性特性 B无偏性 C有效性 D一致性 E精确性 6如果模型 Yi0+1Xi+i 队存在一阶自回归形式的序列相关，普通最小二乘估计 仍具备： A线性特性 B无偏性 C有效性 D真实性 E精确性 7如果模型Yi0+1Xt+t队存在一阶自回归形式的序列相关，即：t=t-1+vt(vt 满足线性模型的基本假定)，则当 Il1 时，仍有： A.E(t)0 B.Var(t)为常数 CCov(t，t-1)0 DCov(Xt，t)0 ECov(t，t-2)0 8DW 检验不适用于下列情况的序列相关检验： A.高阶线性自回归形式的序列相关 B一阶非线性自回归形式的序列相关 C移动平均形式的序列相关 D正的一阶线性自回归形式的序列相关 E负的一阶线性自回归形式的序列相关 9以dL表示统计量 DW 的下限分布，dU表示统计量 DW 的上限分布，则 DW检验的不确定 区域是： AdUDW4-dU B4-dUDW4-dL CdLDWdU D4-dLDW4 E0DWdL 10DW检验不适用于下列情况下的一阶线性自回归形式的自相关检验： A模型包含有随机解释变量 B样本容量太小 C自回归模型 D包含有虚拟变量的模型 E误差变量模型 11针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法可能是适用的： A加权最小二乘法 B一阶差分法 C残差回归法 D广义差分法 E德宾两步法 12对于模型 Yi0+1Xli+2X21 KXK1 +i 下列哪些表示原模型存在多重共线性 （C1，C2，CK是一组不全为零的常数；b 为常数；vi为随机项） ： A.C1Xli+C2X2i+CKXKi=0 B.C 1 X li +C 2 X 2i +C K X Ki =b C.C 1 X li +C 2 X 2i +C K X Ki +v i =b D . Kii j K i j j j i j j j li j ji X C C X C C X C C X C C X ) 1 ( 1 ) 1 ( 1 1 E . i j K i j j j i j j j li j ji v C C X C C X C C X C C b X ) 1 ( 1 ) 1 ( 1 1 13下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题： A “资本投入” 、 “劳动投入”两个变量同时作为生产函数的解释变量 B “消费”作被解释变量， “收入”作解释变量的消费函数 C “本期收入”和“前朗收入”同时作为“消费”的解释变量的消费函数 D “商品价格” 、 “地区” 、 “消费风俗”同时作为解释变量的需求函数 E “每亩施肥量” 、 “每亩施肥量的平方”同时作为“小麦亩产”的解释变量的模型 14当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时： A各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别 B部分解释变量与随机项之间将高度相关 C估计量的精度将大幅度下降 D估计量对于样本容量的变动将十分敏感 E模型的随机项也将序列相关 15下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性： A相关系数 BDW 值 C方差膨胀因子 D判定系数增量贡献 E自相关系数 16下列情况表示模型 Yi0+1Xli+2X21 KXK1 + i中，Xj与其余 X 之间不存在多 重共线性： A S j X X r 0 (s1，2，j-l，j+l，k) BVIF( j )1 CVIF( j )5 D判定系数增量贡献 mR 2 E判定系数增量贡献 m0 17工具变量法适合估计下列模型(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自回归模型 D存在序列相关的模型 E联立方程模型中恰好识别的结构方程 18作为工具变量必须满足下列条件： A与随机误差项不相关 B与被解释变量不相关 C与模型中的其他解释变量不相关 D引入多个工具变量时，工具变量之间不相关 E与被替代的解释变量高度相关 19广义地讲，模型的设定误差包括： A对分布的离散程度随观测点不同而不同的变量作了方差齐次性假定 B对与随机误差项相关的随机解释变量作了非随机性假定 C未引入对被解释变量有重要影响的某个变量作解释变量 D引入实际上对被解释变量无关的变量作解释变量 E将抛物线型的相关关系设定成了线性相关关系 五、判断题 T 1用戈里瑟检验法检验异方差，即使检验不显著，也并不表示模型一定满足同方差性。 T 2戈里瑟检验法检验异方差性，不仅能判断是否存在异方差现象，同时还提供关于异 方差形式的信息。 3当模型存在异方差现象时，加权最小二乘法是估计模型参数的恰当方法，但加权最 小二乘法估计的模型的判定系数可能会比普通最小二乘估计的模型的判定系数低， 这说明加 权最小二乘法虽能克服异方差引起的普通最小二乘估计量的非有效性问题， 但另一方面也会 导致模型拟合优度下降。 F 4若戈里瑟检验表明，普通最小二乘估计的残差项有如下性质：|ei|08Xi 2 ，则以 i X 1 为权数的加权最小二乘估计法能克服原模型的异方差问题。 5 如果对原模型 Yi0+1Xi+i作 ) ( ) ( ) ( ) ( 1 0 i i i i i i i X f X f X X f X f Y 变 换后，变换后模型的普通最小二乘估计量具有最佳线性无偏性，则原模型中有 Var(i) 2 f(Xi) ( 2 为常数)。 T 6德宾一瓦特森检验法是检验序列相关的有效方法。 7如果随机误差项的序列相关方向与解释变量间的序列相关方向相同，则基本假设下 计算的参数估计量的方差将会低于真实的方差。 8当模型误差项存在一阶自回归形式的序列相关时，以经典假设下的最小二乘估计为 基础的 t 检验和 F 检验将不能给出有效的结论，但相应的区间预测仍然是有效的。 T 9增大样本容量，可以缩小 DW 检验的不确定区域。 10经验表明，当样本回归模型的 DWR 2 时。就可以通过一阶差分变换来克服原模型 中的一阶线性自相关问题。 11使用时间序列资料回归时，如果水平回归方程的 DW 很小，接近于零，但 R 2 很高， 而一阶差分方程虽然 DW接近于 2，但 R 2 比水平回归方程要低，则应选择水平回归方程。 12对于 Yi0+1X1i+1X2i+ +i，如果 XlimX2i，其中 m 为常数，则表示原模型的 解释变量间存在完全的多重共线性现象。 13对于模型 Yi0+1X1i+1X2i+1X3i+i，如果 2 1 X X r 、 3 1 X X r 、 3 2 X X r 均很小或接近 于零，则可以肯定原模型不存在严重的多重共线性问题。 14 方差膨胀因子VIF( j ) 2 1 1 j R 中的Rj 2 为缺损第j个解释变量时模型的判定系数。 15误差变量模型是一种含有随机解释变量的模型。 16实践中，管理部门一般是根据经济变量的观测值而不是根据真实值进行决策的，由 于观测值往往包含有观测误差，因此，实际经济计量分析时，一般应用误差变量模型来进行 数据模拟。 17对于时间序列资料，实践中常用解释变量的滞后值作为该解释变量的工具变量，条 件是滞后值与随机项不相关。 18工具变量的实质就是用一个与随机项无关的变量代替模型中的随机解释变量，即改 变模型的解释变量。 19用工具变量法估计模型参数时，由于工具变量不是惟一确定的，从而工具变量估计 量也不是惟一确定的。因此，工具变量估计量其实是不可信的。 六、筒述题和论述题 1样本分段法检验异方差的基本原理及其适用条件。 2戈里瑟检验法检验异方差的基本原理及优点。 3加权最小二乘法克服异方差影响的基本原理。 4加权最小二乘法与普通最小二乘法的差异。 5 (1)DW 检验的五个区域。 (2)用代数方法证明：0DW4。 (3)一阶线性自相关检验中，H0:0 与H0：DW2 是等 价的。 (4)DW 检验的局限性。 6广义差分法及估计程序。 7以二元线性模型 Yi0+1X1i+1X2i+i为例，分别描述当 Xl与X 2完全线性相关和 不完全线性相关时，对 OLS 估计量及其方差的影响。 8产生随机解释变量的原因。 9工具变量法及其缺陷。 七、分析题 1对于模型 Yi0+1X1i+i，假定：i 2 K 2 f(Xi)。 (1)原模型的 OLS 估计量具有怎样的性质。 (2)如果对原模型作如下变换： ) ( ) ( ) ( ) ( 1 0 i i i i i i i X f X f X X f X f Y 则变换 后模型的 OLS 估计量具有怎样的性质。 (3)证明(2)所表示的克服异方差的方法(变换模型形式)， 实质上就是加权最小二乘法的 应用，其中权数为 i 1 。 2考察下述形式的消费函数。 Ct0+1Yt+2At+t 式中：Ct为消费支出，Yt为个人收入，At为个人流动资产。Yt、At均为非随机变量，与 t独立。 假定：E(t)0，Var(t)2Yt 2 (2为常数) 要求： (1)将上述模型变换为扰动项满足同方差假设的模型。 (2)证明变换后的模型满足同方差假设。 (3)写出估计变换后模型的正规方程组。 3假定某企业的短期生产决策由下述模型表示：Yt1Yt+t，其中 Yt为产量，Xt为 劳动投入。并进一步假设，每当 t-1 期生产过剩(用t-10表示)，则该企业在 t 期就会趋 向于“生产不足”(由t0 表示)。要求： (1)说明该模型违反了线性模型的何种假定。 (2)指出这种违反假定的情况对斜率系数的 OLS 估计的影响。 (3)略述在这种情况下合适的“校正解法” 。 4假定有 n 种同类商品，其中商品 l 的需求量取决于它本身的价格、其他商品的价格、 一般价格水平(用P n i 1 Pin 表示)和收入，即需求函数为： Qt=0+1P1+2P2+nPn+P +Y+1 试讨论这一需求函数能否被估计，为什么? 5以变量Z 作为模型Yt0+1Yi+i中X 的工具变量： (1)说明Z 应具备什么条件。 (2)写出工具变量法估计参数的正规方程组。 (3)说明普通最小二乘法是一种特殊的工具变量法。 第四章 综合练习题 一、名词解释 虚拟变量、虚拟变量模型；分段线性回归模型；系统变参数模型、辅助关系式、超参数 二、填空题 1虚拟变量也称为 亚变量 ，其取值为 1 或 0 。 2 线性模型中可以引入虚拟变量代表数量因素的不同水平，这样的模型称为 虚拟 变量模型 。 3模型 Yi0+1D+Xi+i，其中 D 0 1 为虚拟变量，模型中的公共截距系数是 0 。 4模型 Yi0+1D+Xi+i (其中 D 为虚拟变量)，为 模型。当统计检验 表明 成立时，上式变为截距变动模型。 5模型 Yi0+1D1+2D2+3D1D2+Xi+i中，虚拟变量 Dl代表“民族”因素，虚拟 变量 D2表示“学历”因素，则3表示的是 。 三、单项选择题 1模型Yi0+1D+Xi+i，其中 D 0 1 为虚拟变量，模型中1称为：C A基础类型的截距项 B公共截距系数 C差别截距系数 D综合截距系数 2某商品需求函数为 Yi0+Xi+i小其中 Y 为需求量，X 为价格，为了考虑“地区” (农村、城市)和“季节”(春、夏、秋、冬)两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚 拟变量的个数为：B A2 B4 C5 D6 3 根据样本资料建立某消费函数如下： 其中C为消费， X为收入， 虚拟变量D 农村 城市 0 1