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计量经济学题库带答案.pdf


文档分类:经济/贸易/财会 | 页数:约15页 举报非法文档有奖
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】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。:..计量经济学总复****题库一、(B)。《计量经济学》(Economics),由模型系统内部因素决定,表现为具有一定的概率分布的随机变量,其数值受模型中其他变量影响的变量是(B)。(D)。--(A)。→收集样本资料→估计模型参数→→估计参数→检验模型→→总体估计→估计模型→→确定变量及方程式→估计模型→,这样的变量称为(D)。(B)。(A)。,(C)。???????Y??XE(Y)??????X?uY???????(B)。var(??)=0var(??).(??-?)=0(??-?).????Y??X?e???,以表示估计标准误差,Y表示回归值,则(B)。??=0时,(?Y-Y?)=0??=0时,(?Y-Y?)2=??=0时,(?Y-Y?)为最小??=0时,(?Y-Y?):..Y?=356?(X,台)与单位产品成本(Y,元/台)之间的回归方程为,这说明(D)。,,,,(Y?)=???X?,1表示(B)。??,,Y平均增加1个单位??,,X平均增加1个单位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)。?(Y-Y?)=0?(Y-Y?)2=????2(Y-Y)=最小(Y-Y)==???X+,则样本回归直线通过点______D___。??A.(X,Y)B.(X,Y)C.(X,Y)D.(X,Y)Y=???X+u?,?著性作t检验,则1显著地不等于零的条件是其统计量t大于(D)。(30)(30)(28)(28)(C)。≤-≥≤R2≤1D.-1≤R2≤,当R2=1时,有(D)。==-==∞????11Var(??)Y????X?uH:??,关于检验01所用的统计量1,下列说法正确的是(D)。?(2n?2)t(n?1)?(2n?1)t(n?2)????X??X?u?,1表示(A)。,X1每变动一个单位Y的平均变动。,X2每变动一个单位Y的平均变动。,Y的平均变动。,Y的平均变动。,线性回归模型中的解释变量应是非随机变量,且(A)。:..(D)。(B)。,,被解释变量为非随机变量y?b?bx?bx?,,则1显著地不等于零的条件是其统计量大于等于(C)t(30)t(28)t(27)F(1,28),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(C)?b?bx?bx?......?bx?uH:b?0(i?0,1,2,...k),检验0t时,所用的统计量服从(C)(n-k+1)(n-k-2)(n-k-1)(n-k+2)(D)n?1n?1R2?R2R2?1??k??k?1n?1n?1R2?1?(1?R2)R2?1?(1?R2)?k??k?(k为解释变量个数):(C)An≥k+1Bn<k+1Cn≥30或n≥3(k+1)Dn≥:(D)A如果模型的R2很高,我们可以认为此模型的质量较好B如果模型的R2较低,我们可以认为此模型的质量较差C如果某一参数不能通过显著性检验,我们应该剔除该解释变量D如果某一参数不能通过显著性检验,-Quandt方法用于检验(A),常用的估计方法是(D):..(A)(A)(D)——(Glejser),估计模型参数的适当方法是(A)——匡特检验显著,则认为什么问题是严重的(A)=b0+b1xt+ut存在序列相关,则(D)。(xt,ut)=(ut,us)=0(t≠s)(xt,ut)≠(ut,us)≠0(t≠s)(ρ为随机误差项的一阶相关系数)(B)。====(D)。A.-1≤DW≤0B.-1≤DW≤1C.-2≤DW≤≤DW≤,OLS估计量将不具备(D),会导致参数的OLS估计量方差(A)。=10,则什么问题是严重的(C)。,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(C)。,参数估计的标准差(A)。,下列判断不正确的是(D)。,需要使用(D)????x???,其中Xi为随机变量,Xi与Ui相关则的普通最小二乘估计量(D):..?1??东中部D??y?a?aD?bx?u?0??西部a?,其中虚拟变量,如果统计检验表明1成立,则东中部的消费函数与西部的消费函数是(D)。,对一个具有m个特征的质的因素要引入虚拟变量数目为(B)。--+1y?b?bx?,其中Y是商品的需求量,X是商品的价格,为了考虑全年12个月份季节变动的影响,假设模型中引入了12个虚拟变量,则会产生的问题为(D)。,则这个方程为(C)。,即:(B)。,其解释变量(C)。,则估计该方程参数的方法可用(A)。,则该模型是(B)。,在结构方程中,解释变量可以是前定变量,也可以是(C)、,经济变量可分为(AB)。,经济变量可分为(CD)。,可作为解释变量的有(BCDE)。,各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有(ABE)。:..Y=???X+(ABCDE)。E(u)?0var(u)??2cov(u,u)?(x,u)?0u~N(0,?2)?,Y表示OLS估计回归值,e表示残差,则回归直线满足(ABE)。???通过样本均值点(X,Y)Y=??2??2(Y-Y)=0(Y-Y)=0cov(X,e)=,则其参数的估计量具备(CDE)。(ABDE)。?Y??Y??(Y?Y?)2?0?e?0(X,Y)(X,e)?(BCE)。RSSESSRSSESSR2=R2=R2=1-R2=1-/(n-k)R2=ESS+RSS(1-R2)/(k-1)?b?bx?bx?,如果检验结果总体线性关系显著,则有(BCD)。b?b?0b?0,b?0b?0,b?0b?0,b?0b?b?(ACDE)。,(或回归平方和)是指(BCD)。(AB):..(BCDE)。(DE)。(BE)。,,,,,(BCD)。(ACD)。(ACD)。(ABCD)。,,分别代表某种属性的存在与否,其中(BC)????x??(x?x*)D??,其中(BE)?x*,前后两段回归直线的斜率不同x?x*,:..,可选择的估计方法是(CD)、:是用来解释作为研究对象的变量(即因变量)为什么变动、如何变动的变量。它对因变量的变动做出解释,表现为方程所描述的因果关系中的“因”。:是作为研究对象的变量。它的变动是由解释变量做出解释的,表现为方程所描述的因果关系的果。:是由模型系统内部因素所决定的变量,表现为具有一定概率分布的随机变量,是模型求解的结果。:是由模型系统之外的因素决定的变量,表现为非随机变量。它影响模型中的内生变量,其数值在模型求解之前就已经确定。:用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法,称为最小二乘法。-马尔可夫定理:在古典假定条件下,OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量,这一结论即是高斯-马尔可夫定理。(残差平方和):在回归模型中,因变量的观测值与估计值之差的平方和,是不能由解释变量所解释的部分变差。:样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。:简称ESS,表示由回归直线(即解释变量)所解释的部分,表示x对y的线性影响。:简称RSS,是未被回归直线解释的部分,是由解释变量以外的因素造成的影响。:在多元线性回归模型中,回归平方和与总离差平方和的比值,也就是在被解释变量的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重,我们称之为多重决定系数,仍用R2表示。:在线性回归模型中,如果随机误差项的方差不是常数,即对不同的解释变量观测u值彼此不同,则称随机项i具有异方差性。:对于模型yi????x??x?…??x??i?1,2,…,n011i22ikkiiCov(?,?)?0i?j,i,j?1,2,…,n随机误差项互相独立的基本假设表现为ij(1分)Cov(?,?)?0i?j,i,j?1,2,…,n如果出现ij即对于不同的样本点,随机误差项之间不再是完全互相独立,而是存在某种相关性,则认为出现了序列相关性(SerialCorrelation)。y??y??:tt?:德宾和瓦特森与1951年提出的一种适于小样本的检验方法。DW检验法有五个前提条件。(请大家自己查书):是指解释变量之间存在完全或不完全的线性关系。:..:指解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比。:把质的因素量化而构造的取值为0和1的人工变量。:是指由两个或更多相互联系的方程构建的模型。:是根据经济理论建立的反映经济变量间直接关系结构的计量方程系统。-匡特检验:该方法由戈德菲尔特()和匡特()于1965年提出,用对样本进行分段比较的方法来判断异方差性。:该检验由怀特(White)在1980年提出,通过建立辅助回归模型的方式来判断异方差性。:如果一个方程能被识别,那么这个方程不包含的变量的总数应大于或等于模型系统中方程个数减1。:一个方程可识别的充分必要条件是:所有不包含在这个方程中的参数矩阵的秩为m-1。四、?E(u)=0答:①零均值假定。即在给定xt的条件下,随机误差项的数学期望(均值)为0,即t。u②同方差假定。误差项t的方差与t无关,为一个常数。③无自相关假定。即不同的误差项相互u独立。④解释变量与随机误差项不相关假定。⑤正态性假定,即假定误差项t服从均值为0,方?2差为的正态分布。。答:主要区别:①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系,而样本回归模型描述所观测的样本中变量y与x的相互关系。②建立模型的不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的,样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型,样本回归模型是随机模型,它随着样本的改变而改变。主要联系:样本回归模型是总体回归模型的一个估计式,之所以建立样本回归模型,目的是用来估计总体回归模型。。答:BLUE即最佳线性无偏估计量,是bestlinearunbiasedestimators的缩写。在古典假定条件下,最小二乘估计量具备线性、无偏性和有效性,是最佳线性无偏估计量,即BLUE,这一结论就是著名的高斯-马尔可夫定理。,为什么在进行了总体显著性F检验之后,还要对每个回归系数进行是否为0的t检验?答:多元线性回归模型的总体显著性F检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显著。通过了此F检验,就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显著的,但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验,即进行t检验。:..,为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度?解答:因为人们发现随着模型中解释变量的增多,多重决定系数R2的值往往会变大,从而增加了模型的解释功能。这样就使得人们认为要使模型拟合得好,就必须增加解释变量。但是,在样本容量一定的情况下,增加解释变量必定使得待估参数的个数增加,从而损失自由度,而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问题,比如,降低预测精确度、引起多重共线性等等。为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度。。?e2/n?k?1R2?1?t?(y?y)2/n?1解答:t,其作用有:(1)用自由度调整后,可以消除拟合优度评价中解释变量多少对决定系数计算的影响;(2)对于包含解释变量个数不同的模型,可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低,但不能用原来未调整的决定系数来比较。,产生的原因是什么?异方差性是指模型违反了古典假定中的同方差假定,它是计量经济分析中的一个专门问题。在线性回归模型中,如果随机误差项的方差不是常数,即对不同的解释变量观测值彼此不同,uvar(u)??2?常数则称随机项i具有异方差性,即it(t=1,2,……,n)。例如,利用横截面数据研究消费和收入之间的关系时,对收入较少的家庭在满足基本消费支出之后的剩余收入已经不多,用在购买生活必需品上的比例较大,消费的分散幅度不大。收入较多的家庭有更多可自由支配的收入,使得这些家庭的消费有更大的选择范围。由于个性、爱好、储蓄心理、消费****惯和家庭成员构成等那个的差异,使消费的分散幅度增大,或者说低收入家庭消费的分散度和高收入家庭消费得分散度相比较,可以认为牵着小于后者。这种被解释变量的分散幅度的变化,反映到模型中,可以理解为误差项方差的变化。产生原因:(1)模型中遗漏了某些解释变量;(2)模型函数形式的设定误差;(3)样本数据的测量误差;(4)随机因素的影响。?如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性,会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响,主要有:(1)不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性;(2)参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量;(3)对模型参数估计值的显著性检验失效;模型估计式的代表性降低,预测精度精度降低。。答:从判断准则中看到,DW检验存在两个主要的局限性:首先,存在一个不能确定的DW值区域,这是这种检验方法的一大缺陷。其次:DW检验只能检验一阶自相关。但在实际计量经济学问题中,一阶自相关是出现最多的一类序列相关,而且经验表明,如果不存在一阶自相关,一般也不存在高阶序列相关。所以在实际应用中,对于序列相关问题—般只进行DW检验。。答:(1)模型参数估计值不具有最优性;(2)随机误差项的方差一般会低估;(3)模型的统计检验失效;(4)区间估计和预测区间的精度降低。(全对即加1分):..?答:(1)经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关;(2)经济行为的滞后性引起随机误差项自相关;(3)一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关;(4)模型设定误差引起随机误差项自相关;(5)观测数据处理引起随机误差项自相关。?答案:(1)如果一个定性因素有m方面的特征,则在模型中引入m-1个虚拟变量;(2)如果模型中有m个定性因素,而每个定性因素只有两方面的属性或特征,则在模型中引入m个虚拟变量;如果定性因素有两个及以上个属性,则参照“一个因素多个属性”的设置虚拟变量。(3)虚拟变量取值应从分析问题的目的出发予以界定;(4)虚拟变量在单一方程中可以作为解释变量也可以作为被解释变量。?检验方法:(1)图示检验法;(2)戈德菲尔德—匡特检验;(3)怀特检验;(4)戈里瑟检验和帕克检验(残差回归检验法);(5)ARCH检验(自回归条件异方差检验)?条件包括阶条件和秩条件。阶条件是指,如果一个方程能被识别,那么这个方程不包含的变量总数应大于或等于模型系统中方程个数减1;秩条件是指,在一个具有K个方程的模型系统中,任何一个方程被识别的充分必要条件是:所有不包含在这个方程中变量的参数的秩为K-1。,产生的原因是什么?答:多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系。产生多重共线性主要有下述原因:(1)样本数据的采集是被动的,只能在一个有限的范围内得到观察值,无法进行重复试验。(2)经济变量的共同趋势(3)滞后变量的引入(4)模型的解释变量选择不当五、=30的样本观测值数据计算得到下列数据:XY=,X=,Y=,X2==,,试估计Y对X的回归直线。?XY?X????????X2???Y?bX????:01?故回归直线为:Y??=???Y??C=15?()()n=19R2=,C:消费(元)Y:收入(元)t(19)?(19)?(17)?(17)?,,,。:..??问:(1)利用t值检验参数的显著性(α=);(2)确定参数的标准差;(3)判断一下该模型的拟合情况。??0??0t(17)?:(1)提出原假设H0:,H1:。由于t统计量=,,??0?>,故拒绝原假设H0:,即认为参数是显著的。?????sb(??)?????sb()(2)由于,故。(3)回归模型R2=,表明拟合优度较高,解释变量对被解释变量的解释能力为81%,即收入对消费的解释能力为81%,回归直线拟合观测点较为理想。??Y=?(X-X)2=?(Y-Y)2=,,求判定系数和相关系数。b2?(X?X)????(Y?Y)2答:判定系数:==?R2??:~1941年与1945~1950年(1942~1944年战争期间略去)美国国内消费C和工资收入W、非工资-非农业收入P、农业收入A的时间序列资料,利用普通最小二乘法估计得出了以下回归方程:?Y????()()()()R2??

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