1、精選優質文檔-傾情為你奉上計量經濟學期末考試模擬試卷（C卷）一、（15分）請說明經典線性回歸模型（clrm）的估計是最優線性無偏估計（BLUE）二、（10分）考慮下列模型：       (1)       (2)(Se) (0.5) (1.2)   r2=0.85其中 100， 200。請問模型（1）的有關統計量的取值是多少？三、（15分）用kids表示一名婦女生育的孩子的數目，edu表示該婦女接受教育的年數。有人用如下模型（1）分析生育率與婦女受教育程度

2、的關系，回歸結果如模型（2）所示。       （1）       （2）Df=12   R2=0.912問：（1）u包含哪些因素？它們是否可能與教育相關？   （2）請你對回歸結果進行評價。   （3）該模型能否提示在其它條件不同時，教育對生育率的影響嗎？四、（15分）下表給出了三變量模型的回歸結果方差來源平方和（SS）自由度（df）ESS65.965RSSTSS66.04214問：（1）樣本容量是多少？ 

3、;  （2）求RSS？   （3） ESS和RSS的自由度各是多少？ （4）求R2和  （5） 你用什么假設檢驗假設：X2和X3對Y影響。五、（15分）考慮以下模型：其中，Y消費，X收入，t時間。1       請你解釋該模型的含義。2       該模型在估計中可能會遇到哪些問題？3       如何克服以上問題？六、（15分）用季度數據估計某地區市場的汽油銷售量，結果如下：

4、其中Q為銷售量，P為價格，Y為可支配收入，Si為第i季度虛擬變量。P和Y的下一年度的預期值如下表:季度1234P110116122114Y1001021041031      計算下一年度各季汽油銷售的預期值。2      如果你用同樣的數據和模型，但采用S2、S3、S4這三個虛擬變量，你估計的模型是什么？3      如果去掉截距項而用上四個季節虛擬變量，估計結果如何？七、（15分）請你敘述異方差問題解決的基本思路和相應方法。計量經濟學期末考試

5、模擬試卷（C卷）參考答案 一、根據高斯馬爾可夫定理：在給定經典線性回歸模型的假定下，最小二乘估計量，在無偏估計量一類中，有最小方差，就是說，它們是BLUE。1 它是線性的：  、是關于yi的線性組合。 2它是無偏的:                                

6、  同理可以得到：3 它在所有這類線性無偏估計量中具有最小方差如：   因此說經典線性回歸模型的估計量是最優線性無偏估計量。 二  解：   (1)     (2)模型（1）可轉化為：   （*）將(*)式和（2）式的系數比較得：   可見兩模型斜率系數相同，截距不同。易知值保持不變。  三(1)    U包含了除了模型中的解釋變量edu外所有影響kids而沒有被反映在模型中的其他因素，它可能和e

7、du相關。(2)    由回歸的結果可以看出:婦女生育孩子的數目和她們接收教育的年數呈負相關，每當她們受教育年數增加一年，她們生育小孩的數目平均將下降0.325個單位。截距項表示沒有文化婦女平均生育孩子的數目，它沒有什么實際的經濟意義。另外，0.912的模型擬合優度表明婦女受教育的年數大致解釋了婦女生育孩子的數目的91.2，因此，單從回歸結果看，該模型擬合的很好。(3)    由于這個模型為簡單的雙變量回歸模型，只能反映出教育對生育率的影響，要想其他條件不同時教育對生育率的影響，必須還要將其他因素考慮到模型中來，建立多變量回歸模型。四

8、 （1）由的自由度為得到：樣本容量為；（2）由得到 ：(3) 和的自由度分別為和,即為；為;(4) （5）利用檢驗整體顯著性的F檢驗：很明顯得到這樣的F值的P為零。所以得到結論：我們應該拒絕原虛擬假設：和 對沒有影響，即和 對有顯著的影響。五（1）       該模型是一個分布滯后模型，它的含義：當期消費的平均水平不僅取決于當期收入，而且和前幾期（題中為前四期）的收入有關。截距項表示收入為零時消費的平均水平。（2）       由于該模型中存在收入的幾期滯后值，所以可能出現多

9、重共線性；且由于模型中可能滯后期的選擇上會出現誤差，從而導致模型缺少應該含有的變量，最終導致誤差項自相關性出現。（3）       為了克服多重共線性，我們可以：1根據先驗信息估計模型；2利用一階差分方法進行數據變換；3橫截面和時間序列數據并用；4刪除變量與設定偏誤；5或者利用補充新數據；6用多項式回歸降低共線性。為了克服自相關，在已知的情況下我們可以直接利用廣義差分方程；當未知的情況下我們可以用一階差分法和BG檢驗來消除自相關。 六（1）       下一年度第一

10、季度預期值：                 (2)以第一季度為基準，估計的模型為： (3) 如果去掉截距項而用上四個季度虛擬變量，估計的結果為：七 異方差問題解決的基本思路和相應的方法：（1）       當為已知時，我們可以用加權最小二乘法來消除異方差性。（2）     當為未知時，我們可以根據模型中表現出來的可能的異方差性模式，來修正異方差。 （I）當誤差方差正比于時，可對原模型進行如下變換：用通除原模型；(II)當誤差方差正比于時，可對原模型進行如下變換