1、計量經濟學復習資料二、單選題：1計量經濟學是一門（）學科。A.數學 B.經濟 C.統計 D.測量2狹義計量經濟模型是指（）。 A.投入產出模型 B.數學規劃模型 C.包含隨機方程的經濟數學模型 D.模糊數學模型3計量經濟模型分為單方程模型和（）。A.隨機方程模型 B.行為方程模型 C.聯立方程模型 D.非隨機方程模型4經濟計量分析的工作程序（）A.設定模型，檢驗模型，估計模型，改進模型B.設定模型，估計參數，檢驗模型，應用模型C.估計模型，應用模型，檢驗模型，改進模型D.搜集資料，設定模型，估計參數，應用模型5同一統計指標按時間順序記錄的數據列稱為（）A.橫截面數據 B.時間序列數據 C.修勻

2、數據 D.平行數據6樣本數據的質量問題，可以概括為完整性、準確性、可比性和（）。A.時效性 B.一致性 C.廣泛性 D.系統性7有人采用全國大中型煤炭企業的截面數據，估計生產函數模型，然后用該模型預測未來煤炭行業的產出量，這是違反了數據的（）原則。A.一致性 B.準確性 C.可比性 D.完整性8判斷模型參數估計量的符號、大小、相互之間關系的合理性屬于（）準則。A.經濟計量準則 B.經濟理論準則 C.統計準則 D.統計準則和經濟理論準則9對下列模型進行經濟意義檢驗，哪一個模型通常被認為沒有實際價值的（）。A.（消費）（收入）B.（商品需求）（收入）（價格）C.（商品供給）（價格）D.（產出量）（

3、資本）（勞動）三、多選題：1可以作為單方程計量經濟學模型解釋變量的有以下幾類變量（）。A.外生經濟變量 B.外生條件變量 C.外生政策變量 D.滯后被解釋變量 E.內生變量2樣本數據的質量問題可以概括為（）幾個方面。A.完整性 B.準確性 C.可比性 D.一致性3經濟計量模型的應用方向是（）。A.用于經濟預測 B.用于經濟政策評價 C.用于結構分析 D.用于檢驗和發展經濟理論 E.僅用于經濟預測、經濟結構分析四、名詞解釋：1計量經濟學 2虛變量數據 3相關關系 4因果關系 五、簡答題：1相關關系與因果關系的區別與聯系。2回歸分析與相關分析的區別與聯系。二、單選題：1B2C 3C 4B 5B 6

4、B 7A 8B 9B 三、多選題：1ABCD 2ABCD 3ABCD二、單選題：1.回歸分析中定義的（）A.解釋變量和被解釋變量都是隨機變量B.解釋變量為非隨機變量，被解釋變量為隨機變量C.解釋變量和被解釋變量都為非隨機變量D.解釋變量為隨機變量，被解釋變量為非隨機變量2.最小二乘準則是指使（）達到最小值的原則確定樣本回歸方程。A. B. C. D.3.下圖中“”所指的距離是（）A. 隨機誤差項 B. 殘差 C. 的離差 D. 的離差4.最大或然準則是從模型總體抽取該n組樣本觀測值的（）最大的準則確定樣本回歸方程。A.離差平方和 B.均值 C.概率 D.方差5.參數估計量是的線性函數稱為參數估

5、計量具有( )的性質。A.線性 B.無偏性 C.有效性 D.一致性6.參數的估計量具備有效性是指（）A. B.為最小C. D.為最小7.要使模型能夠得出參數估計量，所要求的最小樣本容量為（）A.nk+1 B.nk+1 C.n30 D.n3(k+1)8.已知含有截距項的三元線性回歸模型估計的殘差平方和為，估計用樣本容量為，則隨機誤差項的方差估計量為( )。A.33.33 B.40 9.最常用的統計檢驗準則包括擬合優度檢驗、變量的顯著性檢驗和（）。A.方程的顯著性檢驗 B.多重共線性檢驗 C.異方差性檢驗 D.預測檢驗10.反映由模型中解釋變量所解釋的那部分離差大小的是( )。A.總體平方和 B.

6、回歸平方和 C.殘差平方和 11.總體平方和TSS、殘差平方和RSS與回歸平方和ESS三者的關系是（）。A.RSS=TSS+ESS B.TSS=RSS+ESS C.ESS=RSS-TSS D.ESS=TSS+RSS12.下面哪一個必定是錯誤的（）。A. B. C. D. 13.產量（X，臺）與單位產品成本（Y，元/臺）之間的回歸方程為，這說明（）。 A.產量每增加一臺，單位產品成本增加356元 B.產量每增加一臺，單位產品成本減少1.5元 C.產量每增加一臺，單位產品成本平均增加356元 D.產量每增加一臺，單位產品成本平均減少1.5元14.回歸模型，i = 1，25中，總體方差未知，檢驗時，

7、所用的檢驗統計量服從（）。A. B. C. D.15.設為回歸模型中的參數個數（包括截距項），n為樣本容量，ESS為殘差平方和，RSS為回歸平方和。則對總體回歸模型進行顯著性檢驗時構造的F統計量為（）。A. B. C. D.16.根據可決系數R2與F統計量的關系可知，當R2=1時有（）。A.F=1 B.F=1 C.F+ D.F=017.線性回歸模型的參數估計量是隨機變量的函數，即。所以是（）。A.隨機變量 B.非隨機變量 C.確定性變量 D.常量18.由 可以得到被解釋變量的估計值，由于模型中參數估計量的不確定性及隨機誤差項的影響，可知是（）。A.確定性變量 B.非隨機變量 C.隨機變量 D.

8、常量19.下面哪一表述是正確的（）。A.線性回歸模型的零均值假設是指B.對模型進行方程顯著性檢驗（即檢驗），檢驗的零假設是C.相關系數較大意味著兩個變量存在較強的因果關系D.當隨機誤差項的方差估計量等于零時，說明被解釋變量與解釋變量之間為函數關系20.在雙對數線性模型中，參數的含義是（）。A.Y關于X的增長量 B.Y關于X的發展速度 C.Y關于X的邊際傾向 D.Y關于X的彈性21.根據樣本資料已估計得出人均消費支出Y對人均收入X的回歸方程為，這表明人均收入每增加，人均消費支出將增加（）。A.2% B.0.2% C.0.75% D.7.5%22.半對數模型中，參數的含義是（）。 AX的絕對量變化

9、，引起Y的絕對量變化BY關于X的邊際變化 CX的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化 DY關于X的彈性23.半對數模型中，參數的含義是（）。A.X的絕對量發生一定變動時，引起因變量Y的相對變化率B.Y關于X的彈性C.X的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化 D.Y關于X的邊際變化24.雙對數模型中，參數的含義是（）。A.X的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化 B.Y關于X的邊際變化C.X的絕對量發生一定變動時，引起因變量Y的相對變化率 D.Y關于X的彈性 三、多選題：1.下列哪些形式是正確的（）。A. B. C. D. E. F. G. H.I. J.2.調整后的多重可決系數的正確表達式有（）。A

10、. B. C. D. E.3.設為回歸模型中的參數個數（包括截距項），則總體線性回歸模型進行顯著性檢驗時所用的F統計量可表示為（）。A. B. C. D. E.4.將非線性回歸模型轉換為線性回歸模型，常用的數學處理方法有（）。A.直接置換法 B.對數變換法C.級數展開法 D.廣義最小二乘法E.加權最小二乘法5.在模型中（）。A. 與是非線性的 B. 與是非線性的C. 與是線性的 D. 與是線性的E. 與是線性的6.回歸平方和是指（）。A.被解釋變量的觀測值Y與其平均值的離差平方和B.被解釋變量的回歸值與其平均值的離差平方和C.被解釋變量的總體平方和與殘差平方和之差D.解釋變量變動所引起的被解釋

11、變量的離差的大小E.隨機因素影響所引起的被解釋變量的離差大小7.在多元線性回歸分析中，修正的可決系數與可決系數之間（）。A. B. C.只能大于零 D.可能為負值8.下列方程并判斷模型（）屬于變量呈線性，模型（）屬于系數呈線性，模型（）既屬于變量呈線性又屬于系數呈線性，模型（）既不屬于變量呈線性也不屬于系數呈線性。A. B.C. D.E. F.G.五、簡答題：1.給定一元線性回歸模型： （1）敘述模型的基本假定；（2）寫出參數和的最小二乘估計公式； （3）說明滿足基本假定的最小二乘估計量的統計性質；（4）寫出隨機擾動項方差的無偏估計公式。2.對于多元線性計量經濟學模型： （1）該模型的矩陣形式

12、及各矩陣的含義；（2）對應的樣本線性回歸模型的矩陣形式；（3）模型的最小二乘參數估計量。4.隨機誤差項包含哪些因素影響。7.最小二乘法和最大似然法的基本原理。8.普通最小二乘法參數估計量的統計性質及其含義。二、單選題：1. B 2. D 3. B 4. C 5. A 6. B 7. A 8. B 9. A 10. B 11. B 12C 13D 14D 15A 16. C 17A 18C 19D 20D 21C 22. C 23. A 24D三、多選題：1BEFH 2BC 3BC 4ABC 5ABCD 6BCD 7AD 8DG ABCG G EF 二、單選題：1.在線性回歸模型中，若解釋變量和

13、的觀測值成比例，既有，其中為非零常數，則表明模型中存在（）。A.方差非齊性 B.多重共線性 C.序列相關 D.設定誤差2.在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數接近于1，則表明模型中存在（）。A.多重共線性 B.異方差性 C.序列相關 D.高擬合優度3.戈德菲爾德匡特檢驗法可用于檢驗（）。A.異方差性 B.多重共線性 C.序列相關 D.設定誤差4.若回歸模型中的隨機誤差項存在異方差性，則估計模型參數應采用（）。 A.普通最小二乘法 B.加權最小二乘法 C.廣義差分法 D.工具變量法5.如果回歸模型中的隨機誤差項存在異方差，則模型參數的普通最小二乘估計量（）。A.無偏且有效

14、 B.無偏但非有效 C.有偏但有效 D.有偏且非有效6.設回歸模型為，其中，則的最有效估計量為（）。A. B. C. D.7對于模型，如果在異方差檢驗中發現，則用權最小二乘法估計模型參數時，權數應為（）。A. B. C. D. 8.若回歸模型中的隨機誤差項存在一階自回歸形式的序列相關，則估計模型參數應采用（）。 A.普通最小二乘法 B.加權最小二乘法 C.廣義差分法 D.工具變量法 9.用于檢驗序列相關的DW統計量的取值范圍是()。A.0DW1 B.1DW1 C.2DW2 D.0DW410.已知DW統計量的值接近于2，則樣本回歸模型殘差的一階自相關系數近似等于（）。A.0 B.-1 11.已知

15、樣本回歸模型殘差的一階自相關系數接近于-1，則DW統計量近似等于()。A.0 B.1 C.2 D.412.在給定的顯著性水平之下，若DW統計量的下和上臨界值分別為dL和du,則當dLDW3.841，因此拒絕零假設，意味著原模型隨機擾動項存在一階序列相關。 5、某地區供水部門利用最近15年的用水年度數據得出如下估計模型：（-1.7） (0.9) (1.4) (-0.6) (-1.2) (-0.8)F=38.9式中，water用水總量（百萬立方米）,house住戶總數（千戶）,pop總人口（千人）,pcy人均收入（元）,price價格（元/100立方米）,rain降雨量（毫米）。（1）根據經濟理論

16、和直覺,請計回歸系數的符號是什么(不包括常量)，為什么？觀察符號與你的直覺相符嗎？（2）在10%的顯著性水平下，請進行變量的t-檢驗與方程的F-檢驗。T檢驗與F檢驗結果有相矛盾的現象嗎？（3）你認為估計值是（1）有偏的；（2）無效的或（3）不一致的嗎？詳細闡述理由。解答：（1）在其他變量不變的情況下，一城市的人口越多或房屋數量越多，則對用水的需求越高。所以可期望house和pop的符號為正；收入較高的個人可能用水較多，因此pcy的預期符號為正，但它可能是不顯著的。如果水價上漲，則用戶會節約用水，所以可預期price的系數為負。顯然如果降雨量較大，則草地和其他花園或耕地的用水需求就會下降，所以可

17、以期望rain的系數符號為負。從估計的模型看，除了pcy之外，所有符號都與預期相符。（2）t-統計量檢驗單個變量的顯著性，F-統計值檢驗變量是否是聯合顯著的。這里t-檢驗的自由度為15-5-1=9，在10%的顯著性水平下的臨界值為1.833。可見，所有參數估計值的t值的絕對值都小于該值，所以即使在10%的水平下這些變量也不是顯著的。這里，F-統計值的分子自由度為5，分母自由度為9。10%顯著性水平下F分布的臨界值為2.61。可見計算的F值大于該臨界值，表明回歸系數是聯合顯著的。T檢驗與F檢驗結果的矛盾可能是由于多重共線性造成的。house、pop、pcy都是高度相關的，這將使它們的t-值降低且

18、表現為不顯著。price和rain不顯著另有原因。根據經驗，如果一個變量的值在樣本期間沒有很大的變化，則它對被解釋變量的影響就不能夠很好地被度量。可以預期水價與年降雨量在各年中一般沒有太大的變化，所以它們的影響很難度量。（3）多重共線性往往表現的是解釋變量間的樣本觀察現象，在不存在完全共線性的情況下，近似共線并不意味著基本假定的任何改變，所以OLS估計量的無偏性、一致性和有效性仍然成立，即仍是BLUE估計量。但共線性往往導致參數估計值的方差大于不存在多重共線性的情況。1、簡述CD生產函數和CES生產函數的特點以及各自的估計方法，熟練應用CD、CES生產函數模型及其改進型。簡述CD生產函數和CE

19、S生產函數的特點以及各自的估計方法，熟練應用CD、CES生產函數模型及其改進型。CD生產函數：對于C-D生產函數模型及其改進型，兩邊取對數，即可化成線性模型，然后采用單方程線性計量經濟學模型的估計方法估計其參數。但是其假設條件是隨機誤差項可以作為方程的一個因子與理論模型相乘，即模型的計量經濟學型態為： 如果隨機誤差項作為方程的一個因子與理論模型相加，即 則要采用非線性模型的估計方法估計其參數。在實際應用中，都假設為前一種情況。CES生產函數：對CES生產函數模型 為一個關于參數的非線性模型，采用簡單的方法難以化為線性模型。自1961年以來，關于它的估計問題有許多研究，主要有兩類方法，即利用邊際

20、生產力條件的估計方法和直接估計方法。邊際生產力條件，即當生產活動處于均衡的情況下，存在： 其中分別表示資本的利率、勞動的工資率和產出品的價格。將該條件應用于，經過適當的變換，可以得到線性計量經濟學方程。由于邊際生產力條件與實際生產活動有較大距離，在實際上我們基本不采用這類估計方法。順便指出，對其它形式的生產函數模型，從理論上講，也可以利用邊際生產力條件進行估計，所以我們稱其為“一類”估計方法。直接估計方法。將C-D生產函數模型的計量型態假設為： 兩邊取對數，得到： 將其中的 在處展開臺勞級數，取0階、1階和2階項，得到： (5. 1.35)為一個簡單線性模型，通過變量置換，可以表示成： 采用單

21、方程模型的估計方法，得到的估計值，利用對應關系和，可以計算得到關于參數的估計值。選擇在處展開臺勞級數，是因為當時，要素替代彈性等于1，即模型退化為C-D生產函數，由于C-D生產函數的普遍適用性，所以可以假定為接近于0的數。當參數估計完成后，可以根據的估計值是否接近于0來檢驗這種估計方法的可用性。從上式可以看出，當時，方程為： 即為C-D生產函數模型。所以可以認為CES生產函數模型是對C-D生產函數模型的修正。2、CES生產函數與CD生產函數的關系是什么？請證明之。將C-D生產函數模型的計量型態假設為： 兩邊取對數，得到： 將其中的 在處展開臺勞級數，取0階、1階和2階項，代入上式，得到： ，為

22、一個簡單線性模型，通過變量置換，可以表示成： 采用單方程模型的估計方法，得到的估計值，利用對應關系和，可以計算得到關于參數的估計值。選擇在處展開臺勞級數，是因為當時，要素替代彈性等于1，即模型退化為C-D生產函數，由于C-D生產函數的普遍適用性，所以可以假定為接近于0的數。當參數估計完成后，可以根據的估計值是否接近于0來檢驗這種估計方法的可用性。從以上結果可以看出，當時，方程為： 即為C-D生產函數模型。所以可以認為CES生產函數模型是對C-D生產函數模型的修正。對于改進的CES生產函數模型，估計方法是相同的。1、 （中國）國內生產總值與投資及貨物和服務凈出口(單位：億元)年份國內生產總值（Y

23、）資本形成額（X1）貨物和服務凈出口（X2）199121280.407517.000617.5000199225863.709636.000275.6000199334500.7014998.00-679.4000199446690.7019260.60634.1000199558510.5023877.00998.5000199668330.4026867.201459.300199774894.2028457.602857.200199879003.3029545.903051.500199982673.1030701.602248.800200089340.9032499.802240.

24、200200198592.9037460.802204.7002002107897.642304.902794.2002003121511.451382.702686.200用上述數據建立計量模型并使用EVIEWS計算輸出結果如下Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/19/09 Time: 21:40Sample: 1991 2003Included observations: 13VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C3871.8052235.2631.7321470.11

25、39X12.1779160.12069218.045270.0000X24.0519801.2824023.1596800.0102R-squared0.991494 Mean dependent var69929.98Adjusted R-squared0.989793 S.D. dependent var31367.13S.E. of regression3168.980 Akaike info criterion19.15938Sum squared resid1.00E+08 Schwarz criterion19.28975Log likelihood-121.5360 F-stat

26、istic582.8439Durbin-Watson stat0.926720 Prob(F-statistic)0.000000（1） 建立投資與凈出口與國民生產總值的二元線性回歸方程并進行估計，并解釋斜率系數的經濟意義。（2）對偏回歸系數及所建立的回歸模型進行檢驗，顯著性水平=0.05。（3）估計可決系數，以顯著性水平=0.05對方程整體顯著性進行檢驗，并估計校正可決系數，說明其含義。1、解：(1) 建立Y與X、X之間的線性回歸模型： Y = + X1 + X2+ ei 根據普通最小二乘法參數估計有 故所求回歸方程為 Y = 3871.805 + 2.177916 X1 + 4.05198

27、0X2X1的系數1=2.177916表明，如果其他變量保持不變，為使國民生產總值增加一億元投資需增加2.18億元，凈出口增加4.05億元也能使國民生產總值增加一億元。假設H0 : ，H1 : 。在H0 成立的條件下檢驗統計量t (n-k) t (n-k) 0.120692 1.282402其中Cii是對角線的值。，為殘差平方和。所以：=18.04527 =3.159680給定=0.05. 。從上面結果看出t、t的絕對值均大于2.2281,故拒絕H0，認為b1、b2 均顯著不等于0，X1、X2對Y的影響均顯著。R 2=0.991494 假設H0：b1 =b2 =0。H1：b1 、b2 不全為0。

28、 檢驗統計量F=582.8439給定=0.05. ，F遠大于F0.05 (2,10),故拒絕H0，認為總體參數b1、b2 不全為等于0，資本形成額X1和貨物和服務凈出口X2對國民生產總值Y的影響顯著。2、下面給出依據15個觀察值計算得到的數據： ， ， ， ， ， ， 其中小寫字母代表了各值與其樣本均值的離差。要求：（1）估計三個多元回歸系數；（2）估計它們的標準差；并求出可決系數與修正可決系數？（3）估計、95%的置信區間；（4）在下，檢驗估計的每個回歸系數的統計顯著性（雙邊檢驗）2、解：其中：同理，可得：，擬合優度為： ，查表得，得到，得到，查表得臨界值為則：4、對沒有截距項的一元回歸模型

29、稱之為過原點回歸（regrission through the origin）。試證明（1）如果通過相應的樣本回歸模型可得到通常的的正規方程組 則可以得到的兩個不同的估計值： ， 。 （2）在基本假設下，與均為無偏估計量。 （3）擬合線通常不會經過均值點，但擬合線則相反。 （4）只有是的OLS估計量。解答：（1）由第一個正規方程 得 或 求解得 由第2個下規方程得 求解得 （2）對于，求期望 這里用到了的非隨機性。 對于，求期望 （3）要想擬合值通過點，必須等于。但，通常不等于。這就意味著點不太可能位于直線上。相反地，由于，所以直線經過點。（4）OLS方法要求殘差平方和最小Min 關于求偏導得

30、 即 可見是OLS估計量。6對于人均存款與人均收入之間的關系式使用美國36年的年度數據得如下估計模型，括號內為標準差：0.538（1）的經濟解釋是什么？（2）和的符號是什么？為什么？實際的符號與你的直覺一致嗎？如果有沖突的話，你可以給出可能的原因嗎？（3）對于擬合優度你有什么看法嗎？（4）檢驗是否每一個回歸系數都與零顯著不同（在1%水平下）。同時對零假設和備擇假設、檢驗統計值、其分布和自由度以及拒絕零假設的標準進行陳述。你的結論是什么？解答： （1）為收入的邊際儲蓄傾向，表示人均收入每增加1美元時人均儲蓄的預期平均變化量。 （2）由于收入為零時，家庭仍會有支出，可預期零收入時的平均儲蓄為負，因

31、此符號應為負。儲蓄是收入的一部分，且會隨著收入的增加而增加，因此預期的符號為正。實際的回歸式中，的符號為正，與預期的一致。但截距項為負，與預期不符。這可能與由于模型的錯誤設定形造成的。如家庭的人口數可能影響家庭的儲蓄形為，省略該變量將對截距項的估計產生影響；另一種可能就是線性設定可能不正確。 （3）擬合優度刻畫解釋變量對被解釋變量變化的解釋能力。模型中53.8%的擬合優度，表明收入的變化可以解釋儲蓄中53.8 %的變動。（4）檢驗單個參數采用t檢驗，零假設為參數為零，備擇假設為參數不為零。雙變量情形下在零假設下t 分布的自由度為n-2=36-2=34。由t分布表知，雙側1%下的臨界值位于2.7

32、50與2.704之間。斜率項計算的t值為0.067/0.011=6.09，截距項計算的t值為384.105/151.105=2.54。可見斜率項計算的t 值大于臨界值，截距項小于臨界值，因此拒絕斜率項為零的假設，但不拒絕截距項為零的假設。一、名詞解釋1、普通最小二乘法：為使被解釋變量的估計值與觀測值在總體上最為接近使Q= 最小，從而求出參數估計量的方法，即之。2、總平方和、回歸平方和、殘差平方和的定義：TSS度量Y自身的差異程度，稱為總平方和。TSS除以自由度n-1=因變量的方差，度量因變量自身的變化；RSS度量因變量Y的擬合值自身的差異程度，稱為回歸平方和，RSS除以自由度（自變量個數-1）=回歸方差，度量由自變量的變化引起的因變量變化部分；ESS度量實際值與擬合值之間的差異程度，稱為殘差平方和。RSS除以自由度（n-自變量個數-1）=殘差（誤差）方差，度量由非自變量的變化引起的因變量變化部分。 3、計量經濟學：計量經濟學是以經濟理論為指導，以事實為依據，以數學和統計學為方法，以電腦技術為工具，從事經濟關系