1、精選優質文檔-傾情為你奉上練習題一一、單選題（15小題，每題2分，共30分）1.有關經濟計量模型的描述正確的為( )A.經濟計量模型揭示經濟活動中各個因素之間的定性關系B.經濟計量模型揭示經濟活動中各個因素之間的定量關系，用確定性的數學方程加以描述C.經濟計量模型揭示經濟活動中各個因素之間的定量關系，用隨機性的數學方程加以描述D.經濟計量模型揭示經濟活動中各個因素之間的定性關系，用隨機性的數學方程加以描述2.在X與Y的相關分析中( )A.X是隨機變量，Y是非隨機變量 B.Y是隨機變量，X是非隨機變量C.X和Y都是隨機變量 D.X和Y均為非隨機變量3.對于利用普通最小二乘法得到的樣本回歸直線，下

2、面說法中錯誤的是( )A. B. C. D. 4.在一元回歸模型中，回歸系數通過了顯著性t檢驗，表示( )A. B. C., D.5如果X為隨機解釋變量，Xi與隨機誤差項ui相關，即有Cov(Xi，ui)0，則普通最小二乘估計是（ ）A有偏的、一致的B有偏的、非一致的C無偏的、一致的D無偏的、非一致的6.有關調整后的判定系數與判定系數之間的關系敘述正確的是（ ）A.與均非負 B.模型中包含的解釋個數越多，與就相差越小C.只要模型中包括截距項在內的參數的個數大于1，則D.有可能大于7.如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性，則最小二乘估計量( )A不確定，方差無限大 B.確定，方差無限大

3、C不確定，方差最小 D.確定，方差最小8.逐步回歸法既檢驗又修正了（ ）A異方差性 B.自相關性C隨機解釋變量 D.多重共線性9如果線性回歸模型的隨機誤差項存在異方差，則參數的普通最小二乘估計量是（ ）A無偏的，但方差不是最小的B有偏的，且方差不是最小的C無偏的，且方差最小D有偏的，但方差仍為最小10.如果dL<DW<du，則( )A.隨機誤差項存在一階正自相關 B.隨機誤差項存在一階負自相關C.隨機誤差項不存在一階自相關 D.不能判斷隨機誤差項是否存在一階自相關11使用多項式方法估計有限分布滯后模型Yt=+0Xt+1Xt-1+kXt-k+ut時，多項式i=0+1i+2i2+mim

4、的階數m必須（ ）A小于kB小于等于kC等于kD大于k12.設，=居民消費支出，=居民收入，D=1代表城鎮居民，D=0代表農村居民，則城鎮居民消費變動模型為( ) A. B. C. D. 13.關于自適應預期模型和局部調整模型，下列說法錯誤的是（ ）A.它們都是由某種期望模型演變形成的B.它們最終都是一階自回歸模型C.它們都滿足古典線性回歸模型的所有假設，從而可直接OLS方法進行估計D.它們的經濟背景不同14.在簡化式模型中，其解釋變量都是( )A.外生變量 B.內生變量 C.滯后變量 D.前定變量15如果某個結構式方程是恰好識別的，則估計該方程的參數可以用（ ）A廣義差分法B加權最小二乘法C

5、間接最小二乘法D普通最小二乘法15CCCBB 610. CADAD 1115ABCDC二、判斷題（10小題，每題1分，共10分，對的打“”，錯的打“×”）1.隨機誤差項ui與殘差項ei是一回事。（ ）2.總體回歸函數給出了對應于每一個自變量的因變量的值。（ ）3.可決系數需要修正的原因是解釋變量間存在共線性。（ ）4.變量間的兩兩高度相關一定表示高度多重共線性。（ ）5.通過虛擬變量將屬性因素引入計量經濟模型，引入虛擬變量的個數與樣本容量大小有關。（ ）6.當增加一個解釋變量時，參數的估計值發生較大變化，則回歸方程可能存在嚴重的多重共線性。（ ）7.在異方差情況下，通常 OLS估計低

6、估了估計量的標準差。（ ） 8.當使用廣義差分法時，不一定要求自相關系數是已知的。（ ）9.簡化模型就是把結構模型中的全部內生變量表示成前定變量和隨機項的函數。（ ）10.階識別條件就是在由M個方程組成的結構模型中，任一特定方程可識別的必要條件是該方程所不包含的變量數不小于M-1。（ ）15×× 610. ×三、簡答題（8分+9分+8分，共25分）1.什么是工具變量法？并說出選擇工具變量的標準。2.試比較庫伊克模型、自適應預期模型與局部調整模型的異與同。3.什么是聯立方程偏倚？說明各類聯立方程模型是否存在偏倚性。1.答：所謂工具變量法，就是在進行參數估計的過程中選

7、擇適當的工具變量，代替回歸模型中同隨機擾動項存在相關性的解釋變量。（2分）工具變量的選擇標準為：1）與所代替的解釋變量高度相關；2）與隨機擾動項不相關；3）與其它解釋變量不相關，以免出現多重共線性。（6分）2.答：相同點：三者的最終形式都是一階自回歸模型，所以，對這三類模型的估計就轉化為對相應一階自回歸模型的估計。（3分）不同點：（1）導出模型的經濟背景與思想不同。庫伊克模型是在無限分布滯后模型的基礎上根據庫伊克幾何分布滯后假定而導出的；自適應預期模型是由解釋變量的自適應過程而得到的；局部調整模型則是對被解釋變量的局部調整而得到的。（3分）（2）由于模型的形成機理不同而導致隨機誤差項的結構有所

8、不同,這一區別將對模型的估計帶來一定影響。（3分）3.答：由于聯立方程模型中內生變量作為解釋變量與隨機誤差項相關，而引起的OLS估計的參數有偏移且不一致，稱為聯立方程偏倚性。聯立方程偏倚性是聯立方程固有的，所以一般情況下OLS估計法不適合與估計聯立方程模型。（5分）結構型模型有偏倚性問題；簡化型模型和遞歸型模型沒有偏倚性問題。（3分）四、案例分析題（20分+15分35分）說明：所有結果保留四位小數。 1.用1979-2008年廣東省城鎮居民人均可支配收入PDI（元）和人均消費性支出PCE（元）做回歸，以PCE為因變量，PDI為自變量，建立消費函數。數據來自廣東統計年鑒（2009）。運用Evie

9、ws5.0估計結果如下：Dependent Variable: PCEMethod: Least SquaresDate: 06/12/11 Time: 11:52Sample: 1978 2008Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C160.907337.76177？0.0002PDI0.？178.92050.0000R-squared0.    Mean dependent var5176.681Adjusted R-squ

10、ared0.    S.D. dependent var4603.532S.E. of regression140.8624    Akaike info criterion12.79579Sum squared resid.5    Schwarz criterion12.88830Log likelihood-196.3347    F-statistic32012.53Durbin-Watson stat2.  

11、;  Prob(F-statistic)0.要求：(1) 把回歸結果中的問號部分補出來，并估計總體隨機擾動項的方差。（8分）（2）把回歸分析結果報告出來；（5分）(3) 進行參數顯著性檢驗并解釋的含義；（5分）（4）說明PDI的回歸系數的經濟含義。（2分）2.對廣東省18個國家調查樣本市、縣（區）的人均消費性支出（Y）和人均可支配收入（X）數據進行一元回歸分析，得到回歸殘差的平方對X的回歸結果如下：Dependent Variable: E2Method: Least SquaresDate: 06/14/11 Time: 17:02Sample: 1 18Included

12、 observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X39.814728.4.0.0002R-squared-0.    Mean dependent var.2Adjusted R-squared-0.    S.D. dependent var.6S.E. of regression.8    Akaike info criterion29.65391Sum squared r

13、esid7.13E+12    Schwarz criterion29.70337Log likelihood-265.8852    Durbin-Watson stat2.要求：（1）寫出要估計上述結果時在Eviews的命令欄輸入的命令。（3分）（2）寫出異方差表達式=？（4分）（3）進行同方差變換，證實變換后的模型不存在異方差。（8分）1.解：(1) 4.2611，（2分）；0.0044，（2分）；的估計為：（4分）(2)回歸分析結果的報告格式為：PCEt=160.9073 + 0.7842PDIt(37.7

14、618) (0.0044)t= (4.2611) (178.9205)R20.9991 SE140.8624 DW2.2345 F=32012.53（5分）(3) 從截距項和解釋變量估計值的t值可以判斷，系數估計的t值大于臨界值，因此，參數估計結果顯著。或者也可以從p值判斷，拒絕對兩個參數原假設的概率均小于5，因此，兩個參數估計值顯著。（3分）可決系數度量了模型中解釋變量對被解釋變量的解釋程度。本題中的估計值為0.9991，表明PPI對PCE變異的解釋程度為99.91%。（2分）（4）回歸系數表示在其他因素保持不變的情況下，解釋變量每變動一單位，被解釋變量均值的改變量。本題中，0.7842表示

15、在其他因素保持不變的情況下，人均可支配收入每增加一元所增加的人均消費性支出為0.7842元。即，表示收入的邊際消費傾向。（2分）2.解：(1) 輸入的命令：ls e2 x。（3分）(2)異方差表達式=39.8147（4分）(3) 進行同方差變換，證實變換后的模型不存在異方差（8分） 已知： 其中：人均消費性支出；人均可支配收入；，其中模型兩邊同時除以進行變換，得： (5分)其中：，可以證明誤差項是同方差的。證明如下：已知：，（根據已知條件為常數），證得變換后的誤差項是同方差的。（3分）練習題二一、單選題（10小題，每題2分，共20分）1.對兩個包含的解釋變量個數不同的回歸模型進行擬合優度比較時

16、，應比較它們的：( ) A.判定系數 B.調整后判定系數 C.標準誤差 D.估計標準誤差2.加權最小二乘法克服異方差的主要原理是通過賦予不同誤差的觀測點以不同的權數，以提高估計精度，即：( ) A.重視大誤差的作用，輕視小誤差的作用 B.重視小誤差的作用，輕視大誤差的作用 C.重視小誤差的作用，更重視大誤差的作用 D.輕視大誤差的作用，更輕視小誤差的作用3.下面哪一個必定是錯誤的（ ）A. B. C. D. 4.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5.判定系數r2=0.8，說明回歸

17、直線能解釋被解釋變量總變差的：( ) A.80% B.64% C.20% D.89%6.DW的取值范圍是：( ) A.-1DW0 B.-1DW1 C.-2DW2 D.0DW47.模型Yi=0+1D+Xi+i，其中D=為虛擬變量，模型中的差別截距系數是指：( ) A.0 B.1 C.0+1 D.0-18. 假定某企業的生產決策是由模型描述的（其中為產量，為價格），又知：如果該企業在 t-1 期生產過剩，經濟人員會削減t期的產量。由此判斷上述模型存在( )A 異方差問題 B 序列相關問題 C 多重共線性問題 D 隨機解釋變量問題9.下列經濟計量分析回歸模型中哪些可能存在異方差問題（ ） A.用時間

18、序列數據建立的家庭消費支出對家庭收入水平的回歸模型； B.用橫截面數據建立的產出對勞動和資本的回歸模型； C.以21年資料建立的某種商品的市場供需模型； D. 以20年資料建立的總支出對總收入的回歸模型10. 在結構式模型中，具有統計形式的唯一性的結構式方程是【 】 A 不可識別的 B 恰好識別的 C 過度識別的 D 可識別的 15BBCAA 610. DBBBB二、判斷題（10小題，每題1分，共10分，對的打“”，錯的打“×”）1. 經濟計量學是以經濟理論為前提，利用數學、數理統計方法與計算技術，根據實際觀測資料來研究確定經濟數量關系和規律的一門學科。2. 最小二乘準則就是對模型Y

19、i=b0+b1Xi+ui確定Xi和Yi使殘差平方和ei2=(Yi-(+Xi)2達到最小。3. 在殘差et和滯后一期殘差et-1的散點圖上，如果，殘差et在連續幾個時期中，逐次值不頻繁的改變符號，而是幾個負的殘差et以后跟著幾個正的殘差et，然后又是幾個負的殘差et，那么殘差et具有負自相關。4. 結構模型直接反映了經濟變量之間各種關系的完整結構，其方程稱為結構方程。5. 若判定系數R2越趨近于1，則回歸直線擬合越好。6. 增大樣本容量有可能減弱多重共線性，因為多重共線性具有樣本特征。7. 秩識別條件就是在由G個方程組成的結構模型中，任一特定方程可識別的充分必要條件是該程不包含而為其他方程所包含

20、的那些變量的系數矩陣的秩等于G-1。8. R2調整的思想是將回歸平方和與總離差平方和之比的分子分母分別用各自的自由度去除，變成均方差之比，以剔除變量個數對擬合優度的影響。9. 可決系數R2越大，說明模型中各個解釋變量對被解釋變量的影響程度越大。10. 簡化式模型中每一個方程的右端可以出現內生變量，但只有前定變量作為解釋變量。15×× 610.××三、簡答題（3小題，每題10分，共30分）1. 為什么要進行同方差變換？寫出其過程，并證實之。答：進行同方差變換是為了處理異方差，寫出其過程如下：我們考慮一元總體回歸函數Yi = b0 + b1 Xi + ui假

21、設誤差i2 是已知的，也就是說，每個觀察值的誤差是已知的。對模型作如下“變換”：Yi /i = b0 /i + b1 Xi /i + ui /i這里將回歸等式的兩邊都除以“已知”的i 。i 是方差i2 的平方根。令 vi = ui /i 我們將vi 稱作是“變換”后的誤差項。vi 滿足同方差嗎？如果是，則變換后的回歸方程就不存在異方差問題了。假設古典線性回歸模型中的其他假設均能滿足，則方程中各參數的OLS 估計量將是最優線性無偏估計量，我們就可以按常規的方法進行統計分析了。證明誤差項vi 同方差性并不困難。根據方程有：E (vi2 ) = E (ui2 /i2 ) = E (ui2 ) /i2

22、 =i2 /i2 = 1顯然它是一個常量。簡言之，變換后的誤差項vi 是同方差的。因此，變換后的模型不存在異方差問題，我們可以用常規的OLS 方法加以估計。2. 什么是工具變量法？并說出選擇工具變量的標準。答：所謂工具變量法，就是在進行參數估計的過程中選擇適當的工具變量，代替回歸模型中同隨機擾動項存在相關性的解釋變量。工具變量的選擇標準為：1）與所代替的解釋變量高度相關；2）與隨機擾動項不相關；3）與其它解釋變量不相關，以免出現多重共線性。3. 聯立方程模型中的方程可以分為幾類？其含義各是什么？答：聯立方程模型中，結構模型中的每一個方程都是結構方程，簡化模型中每個方程稱為簡化方程，結構方程的方

23、程類型有：行為方程描述經濟系統中變量之間的行為關系，主要是因果關系，例如用收入作為消費的解釋變量建立的方程；技術方程描述由技術決定的變量之間的關系，例如用總產值作為凈產值的解釋變量建立的方程；制度方程描述由制度決定的變量之間的關系，例如用進口總額作為關稅收入的解釋變量建立的方程。平衡方程是由變量所代表的指標之間的平衡關系決定的，例如政府消費等于消費總額減去居民消費。四、分析變換題（5題，共40分）1. 因果關系分析Pairwise Granger Causality TestsDate: 11/27/08 Time: 20:18Sample: 1978 1995Lags: 2 

24、60;Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbability  REV does not Granger Cause GDP16 8.15913 0.00672  GDP does not Granger Cause REV 1.94100 0.18968 根據上述輸出結果，對REV和GDP進行Granger因果關系分析(顯著性性水平為0.05)（5分）2. 解釋輸出結果Dependent Variable: CSMethod: Least SquaresDate: 12/13/08 T

25、ime: 10:10Sample: 1978 2000Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  CZ0.0.46.098370.0000C18.294377.2.0.0215R-squared0.    Mean dependent var246.0617Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var258.8672S.E. of regression26.

26、21003    Akaike info criterion9.Sum squared resid14426.28    Schwarz criterion9.Log likelihood-106.7107    F-statistic2125.060Durbin-Watson stat1.    Prob(F-statistic)0.解釋粗體各部分的含義及其作用？（5分）3. 觀察下列輸出結果，分析變量間出現了什么問題？（5分）Dep

27、endent Variable: TZGMethod: Least SquaresDate: 12/14/08 Time: 17:54Sample: 1978 2000Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  ZJ0.0.0.0.5196YY0.0.3.0.0016CZ1.1.1.0.2385C-34.6399540.25855-0.0.4003R-squared0.    Mean dependent var938.7587Adju

28、sted R-squared0.    S.D. dependent var1082.535S.E. of regression104.8795    Akaike info criterion12.30027Sum squared resid.5    Schwarz criterion12.49775Log likelihood-137.4531    F-statistic774.9423Durbin-Watson stat1.&

29、#160;   Prob(F-statistic)0.變量間相關系數ZJYYCZZJ10.97460.9973YY0.974610.9648CZ0.99730.964814. 利用東莞數據財政收入REV（億元），國內生產總值GDP（億元）資料，建立回歸方程，Eviews結果如下：Dependent Variable: REVMethod: Least SquaresDate: 12/14/08 Time: 23:16Sample (adjusted): 1979 1995Included observations: 17 after adjustmentsConv

30、ergence achieved after 8 iterationsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-22624.1522196.63-1.0.3254GDP0.0.14.867880.0000AR(1)0.0.7.0.0000R-squared0.    Mean dependent var40522.06Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var49416.84S.E. of regr

31、ession3979.013    Akaike info criterion19.57424Sum squared resid2.22E+08    Schwarz criterion19.72128Log likelihood-163.3810    F-statistic1226.926Durbin-Watson stat1.    Prob(F-statistic)0.要求：(1) 把回歸分析結果報告出來；（5分）(2) 進行經

32、濟、擬合優度、參數顯著性、方程顯著性和經濟計量等檢驗；（5分）(3) 說明系數經濟含義。（2分）5. 根據廣東數據國內生產總值GDP（億元）資料，建立與時間t的回歸，Eviews結果如下：Dependent Variable: LOG(GDP)Method: Least SquaresDate: 12/14/08 Time: 22:57Sample: 1978 2000Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  T0.0.44.696280.0000C4.0.81.63659

33、0.0000R-squared0.    Mean dependent var7.Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var1.S.E. of regression0.    Akaike info criterion-1.Sum squared resid0.    Schwarz criterion-0.Log likelihood13.80978   

34、0;F-statistic1997.757Durbin-Watson stat0.    Prob(F-statistic)0.假設模型誤差存在一階自相關，要求：(1)怎樣得到自相關系數的值，計算其值=？（5分）(2) 寫出上述進行的廣義差分變換，說明變換后的模型不存在自相關。（8分）1. (1)第一個零假設是REV不是GDP的Granger原因，其F統計量的P值為0.00672，小于顯著性水平0.05，拒絕零假設，所以REV是GDP的Granger原因。 （2）第二個零假設是GDP不是REV的Granger原因，其F統計量的P值為0.18968，大于顯著性水平0.05，不能拒絕零假設，所以GDP不是REV的Granger原因。2. t-Stati