PAGE97計量經濟學總題庫第一章導論一、單項選擇題1、計量經濟學是__________的一個分支學科。CA統計學B數學C經濟學D數理統計學2、計量經濟學成為一門獨立學科的標志是__________。BA1930年世界計量經濟學會成立B1933年《計量經濟學》會刊出版C1969年諾貝爾經濟學獎設立D1926年計量經濟學（Economics）一詞構造出來3、外生變量和滯后變量統稱為__________。DA控制變量B解釋變量C被解釋變量D前定變量4、橫截面數據是指__________。AA同一時點上不同統計單位相同統計指標組成的數據B同一時點上相同統計單位相同統計指標組成的數據C同一時點上相同統計單位不同統計指標組成的數據D同一時點上不同統計單位不同統計指標組成的數據5、同一統計指標，同一統計單位按時間順序記錄形成的數據列是__________。CA時期數據B混合數據C時間序列數據D橫截面數據6、在計量經濟模型中，由模型系統內部因素決定，表現為具有一定的概率分布的隨機變量，其數值受模型中其他變量影響的變量是__________。BA內生變量B外生變量C滯后變量D前定變量7、描述微觀主體經濟活動中的變量關系的計量經濟模型是__________。AA微觀計量經濟模型B宏觀計量經濟模型C理論計量經濟模型D應用計量經濟模型8、經濟計量模型的被解釋變量一定是__________。CA控制變量B政策變量C內生變量D外生變量9、下面屬于橫截面數據的是__________。DA1991－2003年各年某地區20個鄉鎮企業的平均工業產值B1991－2003年各年某地區20個鄉鎮企業各鎮的工業產值C某年某地區20個鄉鎮工業產值的合計數D某年某地區20個鄉鎮各鎮的工業產值10、經濟計量分析工作的基本步驟是__________。AA建立模型、收集樣本數據、估計參數、檢驗模型、應用模型B設定模型、估計參數、檢驗模型、應用模型、模型評價C個體設計、總體設計、估計模型、應用模型、檢驗模型D確定模型導向、確定變量及方程式、估計模型、檢驗模型、應用模型11、將內生變量的前期值作解釋變量，這樣的變量稱為__________。DA.虛擬變量B.控制變量C.政策變量D.滯后變量12、__________是具有一定概率分布的隨機變量，它的數值由模型本身決定。BA.外生變量B.內生變量C.前定變量D.滯后變量15、同一統計指標按時間順序記錄的數據列稱為__________。BA.橫截面數據B.時間序列數據C.修勻數據D.原始數據二、多項選擇題1、計量經濟學是以下哪些學科相結合的綜合性學科__________。ADEA統計學B數理經濟學C經濟統計學D數學E經濟學2、從內容角度看，計量經濟學可分為__________。ACA理論計量經濟學B狹義計量經濟學C應用計量經濟學D廣義計量經濟學E金融計量經濟學3、從學科角度看，計量經濟學可分為__________。BDA理論計量經濟學B狹義計量經濟學C應用計量經濟學D廣義計量經濟學E金融計量經濟學4、從變量的因果關系看，經濟變量可分為__________。ABA解釋變量B被解釋變量C內生變量D外生變量E控制變量5、從變量的性質看，經濟變量可分為__________。CDA解釋變量B被解釋變量C內生變量D外生變量E控制變量6．使用時序數據進行經濟計量分析時，要求指標統計的（）。A．對象及范圍可比B．時間可比C．口徑可比D．計算方法可比E．內容可比7、一個計量經濟模型由以下哪些部分構成__________。ABCDA變量B參數C隨機誤差項D方程式E虛擬變量8、與其他經濟模型相比，計量經濟模型有如下特點__________。BCDA確定性B經驗性C隨機性D動態性E靈活性9、一個計量經濟模型中，可作為解釋變量的有__________。ABCDEA內生變量B外生變量C控制變量D政策變量E滯后變量10、計量經濟模型的應用在于__________。ABCDA結構分析B經濟預測C政策評價D檢驗和發展經濟理論E設定和檢驗模型11.下列哪些變量屬于前定變量()。CDA.內生變量B.隨機變量C.滯后變量D.外生變量E.工具變量12.經濟參數的分為兩大類，下面哪些屬于外生參數(

)A.折舊率

B.稅率

C.利息率D.憑經驗估計的參數

E.運用統計方法估計得到的參數13．在一個經濟計量模型中，可作為解釋變量的有（）A．內生變量B．控制變量C．政策變量D．滯后變量E．外生變量14．對于經典線性回歸模型，各回歸系數的普通最小二乘法估計量具有的優良特性有（）A．無偏性B．有效性C．一致性D．確定性E．線性特性三、名詞解釋經濟變量：經濟變量是用來描述經濟因素數量水平的指標。解釋變量：解釋變量也稱自變量，是用來解釋作為研究對象的變量（即因變量）為什么變動、如何變動的變量。它對因變量的變動作出解釋，表現為議程所描述的因果關系中的“因”。被解釋變量：被解釋變量也稱因變量或應變量，是作為研究對象的變量。它的變動是由解釋變量作出解釋的，表現為議程所描述的因果關系的果。內生變量：內生變量是由模型系統內部因素所決定的變量，表現為具有一定概率頒的隨機變量，其數值受模型中其他變量的影響，是模型求解的結果。外生變量：外生變量是由模型統計之外的因素決定的變量，不受模型內部因素的影響，表現為非隨機變量，但影響模型中的內生變量，其數值在模型求解之前就已經確定。滯后變量：滯后變量是滯后內生變量和滯后外生變量的合稱，前期的內生變量稱為滯后內生變量；前期的外生變量稱為滯后外生變量。前定變量：通常將外生變量和滯后變量合稱為前定變量，即是在模型求解以前已經確定或需要確定的變量。控制變量：控制變量是為滿足描繪和深入研究經濟活動的需要，在計量經濟模型中人為設置的反映政策要求、決策者意愿、經濟系統運行條件和狀態等方面的變量，它一般屬于外生變量。計量經濟模型：計量經濟模型是為了研究分析某個系統中經濟變量之間的數量關系而采用的隨機代數模型，是以數學形式對客觀經濟現象所作的描述和概括。四、簡答題1、簡述計量經濟學與經濟學、統計學、數理統計學學科間的關系。答：計量經濟學是經濟理論、統計學和數學的綜合。經濟學著重經濟現象的定性研究，而計量經濟學著重于定量方面的研究。統計學是關于如何懼、整理和分析數據的科學，而計量經濟學則利用經濟統計所提供的數據來估計經濟變量之間的數量關系并加以驗證。數量統計各種數據的懼、整理與分析提供切實可靠的數學方法，是計量經濟學建立計量經濟模型的主要工具，但它與經濟理論、經濟統計學結合而形成的計量經濟學則僅限于經濟領域。計量經濟模型建立的過程，是綜合應用理論、統計和數學方法的過程。因此計量經濟學是經濟理論、統計學和數學三者的統一。2、計量經濟模型有哪些應用。答：①結構分析，即是利用模型對經濟變量之間的相互關系做出研究，分析當其他條件不變時，模型中的解釋變量發生一定的變動對被解釋變量的影響程度。②經濟預測，即是利用建立起來的計量經濟模型對被解釋變量的未來值做出預測估計或推算。③政策評價，對不同的政策方案可能產生的后果進行評價對比，從中做出選擇的過程。④檢驗和發展經濟理論，計量經濟模型可用來檢驗經濟理論的正確性，并揭示經濟活動所遵循的經濟規律。6、簡述建立與應用計量經濟模型的主要步驟。答：一般分為5個步驟：①根據經濟理論建立計量經濟模型；②樣本數據的收集；③估計參數；④模型的檢驗；⑤計量經濟模型的應用。7、對計量經濟模型的檢驗應從幾個方面入手。答：①經濟意義檢驗；②統計準則檢驗；③計量經濟學準則檢驗；④模型預測檢驗。第2章一元線性回歸模型一、單項選擇題1、變量之間的關系可以分為兩大類__________。AA函數關系與相關關系B線性相關關系和非線性相關關系C正相關關系和負相關關系D簡單相關關系和復雜相關關系2、相關關系是指__________。DA變量間的非獨立關系B變量間的因果關系C變量間的函數關系D變量間不確定性的依存關系3、進行相關分析時的兩個變量__________。AA都是隨機變量B都不是隨機變量C一個是隨機變量，一個不是隨機變量D隨機的或非隨機都可以4、表示x和y之間真實線性關系的是__________。CABCD5、參數的估計量具備有效性是指__________。BABCD6、對于，以表示估計標準誤差，表示回歸值，則__________。BABCD7、設樣本回歸模型為，則普通最小二乘法確定的的公式中，錯誤的是__________。DABCD8、對于，以表示估計標準誤差，r表示相關系數，則有__________。DABCD9、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__________。DA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10、在總體回歸直線中，表示__________。BA當X增加一個單位時，Y增加個單位B當X增加一個單位時，Y平均增加個單位C當Y增加一個單位時，X增加個單位D當Y增加一個單位時，X平均增加個單位11、對回歸模型進行檢驗時，通常假定服從__________。CABCD12、以Y表示實際觀測值，表示回歸估計值，則普通最小二乘法估計參數的準則是使__________。D13、設Y表示實際觀測值，表示OLS估計回歸值，則下列哪項成立__________。D14、用OLS估計經典線性模型，則樣本回歸直線通過點_________。D15、以Y表示實際觀測值，表示OLS估計回歸值，則用OLS得到的樣本回歸直線滿足__________。A16、用一組有30個觀測值的樣本估計模型，在0.05的顯著性水平下對的顯著性作t檢驗，則顯著地不等于零的條件是其統計量t大于__________。DAt0.05(30)Bt0.025(30)Ct0.05(28)Dt0.025(28)17、已知某一直線回歸方程的判定系數為0.64，則解釋變量與被解釋變量間的線性相關系數為__________。BA0.64B0.8C0.4D0.3218、相關系數r的取值范圍是__________。DAr≤-1Br≥1C0≤r≤1D－1≤r≤119、判定系數R2的取值范圍是__________。CAR2≤-1BR2≥1C0≤R2≤1D－1≤R2≤120、某一特定的X水平上，總體Y分布的離散度越大，即σ2越大，則__________。AA預測區間越寬，精度越低B預測區間越寬，預測誤差越小C預測區間越窄，精度越高D預測區間越窄，預測誤差越大22、如果X和Y在統計上獨立，則相關系數等于__________。CA1B－1C0D∞23、根據決定系數R2與F統計量的關系可知，當R2＝1時，有__________。DAF＝1BF＝-1CF＝0DF＝∞24、在C—D生產函數中，__________。AA.和是彈性B.A和是彈性C.A和是彈性D.A是彈性25、回歸模型中，關于檢驗所用的統計量，下列說法正確的是__________。DA服從B服從C服從D服從26、在二元線性回歸模型中，表示__________。AA當X2不變時，X1每變動一個單位Y的平均變動。B當X1不變時，X2每變動一個單位Y的平均變動。C當X1和X2都保持不變時，Y的平均變動。D當X1和X2都變動一個單位時，Y的平均變動。27、在雙對數模型中，的含義是__________。DAY關于X的增長量BY關于X的增長速度CY關于X的邊際傾向DY關于X的彈性26、根據樣本資料已估計得出人均消費支出Y對人均收入X的回歸模型為，這表明人均收入每增加1％，人均消費支出將增加__________。CA2％B0.2％C0.75％D7.5％28、按經典假設，線性回歸模型中的解釋變量應是非隨機變量，且__________。AA與隨機誤差項不相關B與殘差項不相關C與被解釋變量不相關D與回歸值不相關29、根據判定系數R2與F統計量的關系可知，當R2=1時有__________。CA.F=1

B.F=－1

C.F=∞

D.F=030、下面說法正確的是__________。DA.內生變量是非隨機變量

B.前定變量是隨機變量C.外生變量是隨機變量

D.外生變量是非隨機變量31、在具體的模型中，被認為是具有一定概率分布的隨機變量是__________。AA.內生變量B.外生變量C.虛擬變量D.前定變量32、回歸分析中定義的__________。BA.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33、計量經濟模型中的被解釋變量一定是__________。CA．控制變量B．政策變量C．內生變量D．外生變量二、多項選擇題1、指出下列哪些現象是相關關系__________。ACDA家庭消費支出與收入B商品銷售額與銷售量、銷售價格C物價水平與商品需求量D小麥高產與施肥量E學習成績總分與各門課程分數2、一元線性回歸模型的經典假設包括__________。ABCDEABCDE3、以Y表示實際觀測值，表示OLS估計回歸值，e表示殘差，則回歸直線滿足__________。ABE4、表示OLS估計回歸值，u表示隨機誤差項，e表示殘差。如果Y與X為線性相關關系，則下列哪些是正確的__________。AC5、表示OLS估計回歸值，u表示隨機誤差項。如果Y與X為線性相關關系，則下列哪些是正確的__________。BE6、回歸分析中估計回歸參數的方法主要有__________。CDEA相關系數法B方差分析法C最小二乘估計法D極大似然法E矩估計法7、用OLS法估計模型的參數，要使參數估計量為最佳線性無偏估計量，則要求__________。ABCDEABCD服從正態分布EX為非隨機變量，與隨機誤差項不相關。8、假設線性回歸模型滿足全部基本假設，則其參數的估計量具備__________。CDEA可靠性B合理性C線性D無偏性E有效性9、普通最小二乘估計的直線具有以下特性__________。ABDEA通過樣本均值點BCDE10、由回歸直線估計出來的值__________。ADEA是一組估計值B是一組平均值C是一個幾何級數D可能等于實際值YE與實際值Y的離差之和等于零11、反映回歸直線擬合優度的指標有__________。A相關系數B回歸系數C樣本決定系數D回歸方程的標準差E剩余變差（或殘差平方和）12、對于樣本回歸直線，回歸變差可以表示為__________。ABCDEABCDE13對于樣本回歸直線，為估計標準差，下列決定系數的算式中，正確的有__________。ABCDEABCDE14、下列相關系數的算式中，正確的有__________。ABCDEABCDE15、判定系數R2可表示為__________。BCEABCDE16、線性回歸模型的變通最小二乘估計的殘差滿足__________。ACDEABCDE17、調整后的判定系數的正確表達式有__________。BCDABCDE18、對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__________。BCABCDE三、名詞解釋函數關系與相關關系線性回歸模型總體回歸模型與樣本回歸模型最小二乘法高斯－馬爾可夫定理總變量（總離差平方和）回歸變差（回歸平方和）剩余變差（殘差平方和）估計標準誤差樣本決定系數相關系數顯著性檢驗t檢驗經濟預測點預測區間預測擬合優度殘差四、簡答1、在計量經濟模型中，為什么會存在隨機誤差項？答：①模型中被忽略掉的影響因素造成的誤差；②模型關系認定不準確造成的誤差；③變量的測量誤差；④隨機因素。這些因素都被歸并在隨機誤差項中考慮。因此，隨機誤差項是計量經濟模型中不可缺少的一部分。2、古典線性回歸模型的基本假定是什么？答：①零均值假定。即在給定xt的條件下，隨機誤差項的數學期望（均值）為0，即。②同方差假定。誤差項的方差與t無關，為一個常數。③無自相關假定。即不同的誤差項相互獨立。④解釋變量與隨機誤差項不相關假定。⑤正態性假定，即假定誤差項服從均值為0，方差為的正態分布。3、總體回歸模型與樣本回歸模型的區別與聯系。答：主要區別：①描述的對象不同。總體回歸模型描述總體中變量y與x的相互關系，而樣本回歸模型描述所觀測的樣本中變量y與x的相互關系。②建立模型的不同。總體回歸模型是依據總體全部觀測資料建立的，樣本回歸模型是依據樣本觀測資料建立的。③模型性質不同。總體回歸模型不是隨機模型，樣本回歸模型是隨機模型，它隨著樣本的改變而改變。主要聯系：樣本回歸模型是總體回歸模型的一個估計式，之所以建立樣本回歸模型，目的是用來估計總體回歸模型。4、試述回歸分析與相關分析的聯系和區別。答：兩者的聯系：①相關分析是回歸分析的前提和基礎；②回歸分析是相關分析的深入和繼續；③相關分析與回歸分析的有關指標之間存在計算上的內在聯系。兩者的區別：①回歸分析強調因果關系，相關分析不關心因果關系，所研究的兩個變量是對等的。②對兩個變量x與y而言，相關分析中：；但在回歸分析中，和卻是兩個完全不同的回歸方程。③回歸分析對資料的要求是：被解釋變量y是隨機變量，解釋變量x是非隨機變量。相關分析對資料的要求是兩個變量都隨機變量。5、在滿足古典假定條件下，一元線性回歸模型的普通最小二乘估計量有哪些統計性質？答：①線性，是指參數估計量和分別為觀測值和隨機誤差項的線性函數或線性組合。②無偏性，指參數估計量和的均值（期望值）分別等于總體參數和。③有效性（最小方差性或最優性），指在所有的線性無偏估計量中，最小二乘估計量和的方差最小。6、簡述BLUE的含義。答：在古典假定條件下，OLS估計量和是參數和的最佳線性無偏估計量，即BLUE，這一結論就是著名的高斯－馬爾可夫定理。7、對于多元線性回歸模型，為什么在進行了總體顯著性F檢驗之后，還要對每個回歸系數進行是否為0的t檢驗？答：多元線性回歸模型的總體顯著性F檢驗是檢驗模型中全部解釋變量對被解釋變量的共同影響是否顯著。通過了此F檢驗，就可以說模型中的全部解釋變量對被解釋變量的共同影響是顯著的，但卻不能就此判定模型中的每一個解釋變量對被解釋變量的影響都是顯著的。因此還需要就每個解釋變量對被解釋變量的影響是否顯著進行檢驗，即進行t檢驗。五、綜合題1、下表為日本的匯率與汽車出口數量數據，年度1986198719881989199019911992199319941995XY16866114563112861013858814558313557512756711150210244694379X:年均匯率（日元/美元）Y:汽車出口數量（萬輛）問題：（1）畫出X與Y關系的散點圖。（2）計算X與Y的相關系數。其中，，，，（3）若采用直線回歸方程擬和出的模型為t值1.24277.2797R2=0.8688F=52.99解釋參數的經濟意義。解答：（1）散點圖如下：（2）=0.9321（3）截距項81.72表示當美元兌日元的匯率為0時日本的汽車出口量，這個數據沒有實際意義；斜率項3.65表示汽車出口量與美元兌換日元的匯率正相關，當美元兌換日元的匯率每上升1元，會引起日本汽車出口量上升3.65萬輛。2、已知一模型的最小二乘的回歸結果如下：標準差（45.2）（1.53）n=30R2=0.31其中，Y：政府債券價格（百美元），X：利率（%）。回答以下問題：（1）系數的符號是否正確，并說明理由；（2）為什么左邊是而不是Yi；（3）在此模型中是否漏了誤差項ui；（4）該模型參數的經濟意義是什么。答：（1）系數的符號是正確的，政府債券的價格與利率是負相關關系，利率的上升會引起政府債券價格的下降。（2）（3）（4）常數項101.4表示在X取0時Y的水平，本例中它沒有實際意義；系數（－4.78）表明利率X每上升一個百分點，引起政府債券價格Y降低478美元。3、估計消費函數模型得t值（13.1）（18.7）n=19R2=0.81其中，C：消費（元）Y：收入（元）已知，，，。問：（1）利用t值檢驗參數的顯著性（α＝0.05）；（2）確定參數的標準差；（3）判斷一下該模型的擬合情況。答：（1）提出原假設H0：，H1：統計量t＝18.7，臨界值，由于18.7>2.1098，故拒絕原假設H0：，即認為參數是顯著的。（2）由于，故。（3）回歸模型R2=0.81，表明擬合優度較高，解釋變量對被解釋變量的解釋能力為81%，即收入對消費的解釋能力為81％，回歸直線擬合觀測點較為理想。4、已知估計回歸模型得且，，求判定系數和相關系數。答：判定系數：==0.8688相關系數：5、、有如下表數據日本物價上漲率與失業率的關系年份物價上漲率（%）失業率（%）U19860.62.819870.12.819880.72.519892.32.319903.12.119913.32.119921.62.219931.32.519940.72.91995-0.13.2（1）設橫軸是U，縱軸是，畫出散點圖。（2）對下面的菲力普斯曲線進行OLS估計。已知（3）計算決定系數。答：（1）散點圖如下：（2）7、根據容量n=30的樣本觀測值數據計算得到下列數據：試估計Y對X的回歸直線。8、表2-4中的數據是從某個行業5個不同的工廠收集的，請回答以下問題：表2-4總成本Y與產量X的數據Y8044517061X1246118（1）估計這個行業的線性總成本函數：（2）的經濟含義是什么？（3）估計產量為10時的總成本。9、有10戶家庭的收入（X，元）和消費（Y，百元）數據如表2－5。表2－510戶家庭的收入（X）與消費（Y）的資料X20303340151326383543Y7981154810910（1）建立消費Y對收入X的回歸直線。（2）說明回歸直線的代表性及解釋能力。（3）在95%的置信度下檢驗參數的顯著性。（4）在95%的置信度下，預測當X＝45（百元）時，消費（Y）的置信區間。10、已知相關系數r＝0.6，估計標準誤差，樣本容量n=62。求：（1）剩余變差；（2）決定系數；（3）總變差。11、在相關和回歸分析中，已知下列資料：（1）計算Y對綿回歸直線的斜率系數。（2）計算回歸變差和剩余變差。（3）計算估計標準誤差。12、已知：n=6,。（1）計算相關系數；（2）建立Y對的回歸直線；（3）在5%的顯著性水平上檢驗回歸方程的顯著性。13、根據對某企業銷售額Y以及相應價格X的11組觀測資料計算：（1）估計銷售額對價格的回歸直線；（2）銷售額的價格彈性是多少？14、假設某國的貨幣供給量Y與國民收入X的歷史如表2－6。表2－6某國的貨幣供給量X與國民收入Y的歷史數據年份XY年份XY年份XY19852.05.019893.37.219934.89.719862.55.519904.07.719945.010.019873.2619914.28.419955.211.219883.6719924.6919965.812.4（1）作出散點圖，然后估計貨幣供給量Y對國民收入X的回歸方程，并把回歸直線畫在散點圖上。（2）如何解釋回歸系數的含義。（3）如果希望1997年國民收入達到15，那么應該把貨幣供給量定在什么水平？15、假定有如下的回歸結果其中，Y表示美國的咖啡消費量（每天每人消費的杯數），X表示咖啡的零售價格（單位：美元/杯），t表示時間。問：（1）這是一個時間序列回歸還是橫截面回歸？做出回歸線。（2）如何解釋截距的意義？它有經濟含義嗎？如何解釋斜率？（3）能否救出真實的總體回歸函數？（4）根據需求的價格彈性定義：，依據上述回歸結果，你能救出對咖啡需求的價格彈性嗎？如果不能，計算此彈性還需要其他什么信息？解答：（1）這是一個時間序列回歸。（圖略）（2）截距2.6911表示咖啡零售價在每磅0美元時，美國平均咖啡消費量為每天每人2.6911杯，這個沒有明顯的經濟意義；斜率－0.4795表示咖啡零售價格與消費量負相關，表明咖啡價格每上升1美元，平均每天每人消費量減少0.4795杯。（3）不能。原因在于要了解全美國所有人的咖啡消費情況幾乎是不可能的。（4）不能。在同一條需求曲線上不同點的價格彈性不同，若要求價格彈性，須給出具體的X值及與之對應的Y值。16、下面數據是依據10組X和Y的觀察值得到的：（李子奈書P18），，，，假定滿足所有經典線性回歸模型的假設，求（1），的估計值及其標準差；（2）決定系數；（3）對，分別建立95％的置信區間。利用置信區間法，你可以接受零假設：嗎？第3章多元線性回歸模型一、單項選擇題1.在由的一組樣本估計的、包含3個解釋變量的線性回歸模型中，計算得多重決定系數為0.8500，則調整后的多重決定系數為（D）A.0.8603B.0.8389C2.下列樣本模型中，哪一個模型通常是無效的（B）A.（消費）=500+0.8（收入）B.（商品需求）=10+0.8（收入）+0.9（價格）C.（商品供給）=20+0.75（價格）D.（產出量）=0.65（勞動）（資本）3.用一組有30個觀測值的樣本估計模型后，在0.05的顯著性水平上對的顯著性作檢驗，則顯著地不等于零的條件是其統計量大于等于（C）A.B.C.D.4.模型中，的實際含義是（B）A.關于的彈性B.關于的彈性C.關于的邊際傾向D.關于的邊際傾向5、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（C）A.異方差性B.序列相關C.多重共線性D.高擬合優度6.線性回歸模型中，檢驗時，所用的統計量服從(C)A.t(n-k+1)B.t(n-k-2)C.t(n-k-1)D.t(n-k+2)7.調整的判定系數與多重判定系數之間有如下關系(D)A.B.C.D.8．關于經濟計量模型進行預測出現誤差的原因，正確的說法是（C）。A.只有隨機因素B.只有系統因素C.既有隨機因素，又有系統因素D.A、B、C都不對9．在多元線性回歸模型中對樣本容量的基本要求是(k為解釋變量個數)：（C）An≥k+1Bn<k+1Cn≥30或n≥3（k+1）Dn≥3010、下列說法中正確的是：（D）A如果模型的很高，我們可以認為此模型的質量較好B如果模型的較低，我們可以認為此模型的質量較差C如果某一參數不能通過顯著性檢驗，我們應該剔除該解釋變量D如果某一參數不能通過顯著性檢驗，我們不應該隨便剔除該解釋變量11.半對數模型中，參數的含義是（C）。A．X的絕對量變化，引起Y的絕對量變化B．Y關于X的邊際變化C．X的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化

D．Y關于X的彈性12.半對數模型中，參數的含義是（A）。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13.雙對數模型中，參數的含義是（D）。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

二、多項選擇題1.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2.在模型中（ABCD）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3.對模型進行總體顯著性檢驗，如果檢驗結果總體線性關系顯著，則有（BCD）A.B.C.D.E.4.剩余變差是指（ACDE）A.隨機因素影響所引起的被解釋變量的變差B.解釋變量變動所引起的被解釋變量的變差C.被解釋變量的變差中，回歸方程不能做出解釋的部分D.被解釋變量的總變差與回歸平方和之差E.被解釋變量的實際值與回歸值的離差平方和5.回歸變差（或回歸平方和）是指（BCD）A.被解釋變量的實際值與平均值的離差平方和B.被解釋變量的回歸值與平均值的離差平方和C.被解釋變量的總變差與剩余變差之差D.解釋變量變動所引起的被解釋變量的變差E.隨機因素影響所引起的被解釋變量的變差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.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.可能為負值三、名詞解釋偏回歸系數；回歸變差、剩余變差；多重決定系數、調整后的決定系數、偏相關系數名詞解釋答案1.偏回歸系數：2.回歸變差：簡稱ESS,表示由回歸直線（即解釋變量）所解釋的部分，表示x對y的線性影響。3.剩余變差：簡稱RSS，是未被回歸直線解釋的部分，是由解釋變量以外的因素造成的影響。4.多重決定系數：在多元線性回歸模型中，回歸平方和與總離差平方和的比值，也就是在被解釋變量的總變差中能由解釋變量所解釋的那部分變差的比重，我們稱之為多重決定系數，仍用R2表示。5.調整后的決定系數：又稱修正后的決定系數，記為，是為了克服多重決定系數會隨著解釋變量的增加而增大的缺陷提出來的，其公式為：。6.偏相關系數:在Y、X1、X2三個變量中，當X1既定時（即不受X1的影響），表示Y與X2之間相關關系的指標，稱為偏相關系數，記做。四、簡答1.給定二元回歸模型：，請敘述模型的古典假定。解答：（1）隨機誤差項的期望為零，即。（2）不同的隨機誤差項之間相互獨立，即。（3）隨機誤差項的方差與t無關，為一個常數，即。即同方差假設。（4）隨機誤差項與解釋變量不相關，即。通常假定為非隨機變量，這個假設自動成立。（5）隨機誤差項為服從正態分布的隨機變量，即。（6）解釋變量之間不存在多重共線性，即假定各解釋變量之間不存在線性關系，即不存在多重共線性。2.在多元線性回歸分析中，為什么用修正的決定系數衡量估計模型對樣本觀測值的擬合優度？解答：因為人們發現隨著模型中解釋變量的增多，多重決定系數的值往往會變大，從而增加了模型的解釋功能。這樣就使得人們認為要使模型擬合得好，就必須增加解釋變量。但是，在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得待估參數的個數增加，從而損失自由度，而實際中如果引入的解釋變量并非必要的話可能會產生很多問題，比如，降低預測精確度、引起多重共線性等等。為此用修正的決定系數來估計模型對樣本觀測值的擬合優度。3.修正的決定系數及其作用。解答：，其作用有：（1）用自由度調整后，可以消除擬合優度評價中解釋變量多少對決定系數計算的影響；（2）對于包含解釋變量個數不同的模型，可以用調整后的決定系數直接比較它們的擬合優度的高低，但不能用原來未調整的決定系數來比較。4.常見的非線性回歸模型有幾種情況？解答：常見的非線性回歸模型主要有:對數模型半對數模型或倒數模型多項式模型成長曲線模型包括邏輯成長曲線模型和Gompertz成長曲線模型5.觀察下列方程并判斷其變量是否呈線性，系數是否呈線性，或都是或都不是。①②③④解答：①系數呈線性，變量非線性；②系數呈線性，變量非呈線性；③系數和變量均為非線性；④系數和變量均為非線性。6.觀察下列方程并判斷其變量是否呈線性，系數是否呈線性，或都是或都不是。①②③④解答：①系數呈線性，變量非呈線性；②系數非線性，變量呈線性③系數和變量均為非線性；④系數和變量均為非線性。五、計算和分析題1.根據某地1961—1999年共39年的總產出Y、勞動投入L和資本投入K的年度數據，運用普通最小二乘法估計得出了下列回歸方程：(0.237)(0.083)(0.048)，DW=0.858式下括號中的數字為相應估計量的標準誤。(1)解釋回歸系數的經濟含義；(2)系數的符號符合你的預期嗎？為什么？解答：（1）這是一個對數化以后表現為線性關系的模型，lnL的系數為1.451意味著資本投入K保持不變時勞動—產出彈性為1.451；lnK的系數為0.384意味著勞動投入L保持不變時資本—產出彈性為0.384.（2）系數符號符合預期，作為彈性，都是正值。2.某計量經濟學家曾用1921~1941年與1945~1950年（1942~1944年戰爭期間略去）美國國內消費Ｃ和工資收入Ｗ、非工資－非農業收入Ｐ、農業收入Ａ的時間序列資料，利用普通最小二乘法估計得出了以下回歸方程：式下括號中的數字為相應參數估計量的標準誤。試對該模型進行評析，指出其中存在的問題。解答：該消費模型的判定系數，Ｆ統計量的值，均很高，表明模型的整體擬合程度很高。計算各回歸系數估計量的t統計量值得：，，。除外，其余T值均很小。工資收入Ｗ的系數t檢驗值雖然顯著，但該系數的估計值卻過大，該值為工資收入對消費的邊際效應，它的值為1.059意味著工資收入每增加一美元，消費支出增長將超過一美元，這與經濟理論和生活常識都不符。另外，盡管從理論上講，非工資—非農業收入與農業收入也是消費行為的重要解釋變量，但二者各自的t檢驗卻顯示出它們的效應與0無明顯差異。這些跡象均表明模型中存在嚴重的多重共線性，不同收入部分之間的相互關系掩蓋了各個部分對解釋消費行為的單獨影響。3.計算下面三個自由度調整后的決定系數。這里，為決定系數，為樣本數目，為解釋變量個數。（1）（2）（3）解答:(1)(2)(3)4.設有模型，試在下列條件下:=1\*GB3①=2\*GB3②。分別求出，的最小二乘估計量。解答：當時，模型變為，可作為一元回歸模型來對待當時，模型變為,同樣可作為一元回歸模型來對待5．假設要求你建立一個計量經濟模型來說明在學校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人數，以便決定是否修建第二條跑道以滿足所有的鍛煉者。你通過整個學年收集數據，得到兩個可能的解釋性方程：方程A：方程B：其中：——某天慢跑者的人數——該天降雨的英寸數——該天日照的小時數——該天的最高溫度（按華氏溫度）——第二天需交學期論文的班級數請回答下列問題：（1）這兩個方程你認為哪個更合理些，為什么？（2）為什么用相同的數據去估計相同變量的系數得到不同的符號？解答:（1）第2個方程更合理一些，，因為某天慢跑者的人數同該天日照的小時數應該是正相關的。（2）出現不同符號的原因很可能是由于與高度相關而導致出現多重共線性的緣故。從生活經驗來看也是如此，日照時間長，必然當天的最高氣溫也就高。而日照時間長度和第二天需交學期論文的班級數是沒有相關性的。6．假定以校園內食堂每天賣出的盒飯數量作為被解釋變量，盒飯價格、氣溫、附近餐廳的盒飯價格、學校當日的學生數量（單位：千人）作為解釋變量，進行回歸分析；假設不管是否有假期，食堂都營業。不幸的是，食堂內的計算機被一次病毒侵犯，所有的存儲丟失，無法恢復，你不能說出獨立變量分別代表著哪一項！下面是回歸結果（括號內為標準差）：（2.6）(6.3)(0.61)(5.9)要求：（1）試判定每項結果對應著哪一個變量？（2）對你的判定結論做出說解答：（1）是盒飯價格，是氣溫，是學校當日的學生數量，是附近餐廳的盒飯價格。（2）在四個解釋變量中，附近餐廳的盒飯價格同校園內食堂每天賣出的盒飯數量應該是負相關關系，其符號應該為負，應為；學校當日的學生數量每變化一個單位，盒飯相應的變化數量不會是28.4或者12.7，應該是小于1的，應為；至于其余兩個變量，從一般經驗來看，被解釋變量對價格的反應會比對氣溫的反應更靈敏一些，所以是盒飯價格，是氣溫。第4章異方差性一、單項選擇1.Goldfeld-Quandt方法用于檢驗（）A.異方差性

B.自相關性C.隨機解釋變量

D.多重共線性2.在異方差性情況下，常用的估計方法是（）A.一階差分法

B.廣義差分法C.工具變量法

D.加權最小二乘法3.White檢驗方法主要用于檢驗（）A.異方差性

B.自相關性C.隨機解釋變量

D.多重共線性4.Glejser檢驗方法主要用于檢驗（）A.異方差性

B.自相關性C.隨機解釋變量

D.多重共線性5.下列哪種方法不是檢驗異方差的方法（）A.戈德菲爾特——匡特檢驗B.懷特檢驗C.戈里瑟檢驗D.方差膨脹因子檢驗6.當存在異方差現象時，估計模型參數的適當方法是（）A.加權最小二乘法B.工具變量法C.廣義差分法D.使用非樣本先驗信息7.加權最小二乘法克服異方差的主要原理是通過賦予不同觀測點以不同的權數，從而提高估計精度，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.重視小誤差和大誤差的作用D.輕視小誤差和大誤差的作用8.如果戈里瑟檢驗表明，普通最小二乘估計結果的殘差與有顯著的形式的相關關系（滿足線性模型的全部經典假設），則用加權最小二乘法估計模型參數時，權數應為（）A.B.C.D.9.如果戈德菲爾特——匡特檢驗顯著，則認為什么問題是嚴重的（）A.異方差問題B.序列相關問題C.多重共線性問題D.設定誤差問題10.設回歸模型為，其中，則的最有效估計量為（）A.B.C.D.二、多項選擇1.下列計量經濟分析中那些很可能存在異方差問題（）A.用橫截面數據建立家庭消費支出對家庭收入水平的回歸模型B.用橫截面數據建立產出對勞動和資本的回歸模型C.以凱恩斯的有效需求理論為基礎構造宏觀計量經濟模型D.以國民經濟核算帳戶為基礎構造宏觀計量經濟模型E.以30年的時序數據建立某種商品的市場供需模型2.在異方差條件下普通最小二乘法具有如下性質（）A、線性B、無偏性C、最小方差性D、精確性E、有效性3.異方差性將導致A、普通最小二乘法估計量有偏和非一致B、普通最小二乘法估計量非有效C、普通最小二乘法估計量的方差的估計量有偏D、建立在普通最小二乘法估計基礎上的假設檢驗失效E、建立在普通最小二乘法估計基礎上的預測區間變寬4.下列哪些方法可用于異方差性的檢驗（）A、DW檢驗B、方差膨脹因子檢驗法C、判定系數增量貢獻法D、樣本分段比較法E、殘差回歸檢驗法5.當模型存在異方差現象進，加權最小二乘估計量具備（）A、線性B、無偏性C、有效性D、一致性E、精確性6.下列說法正確的有（）A、當異方差出現時，最小二乘估計是有偏的和不具有最小方差特性B、當異方差出現時，常用的t和F檢驗失效C、異方差情況下，通常的OLS估計一定高估了估計量的標準差D、如果OLS回歸的殘差表現出系統性，則說明數據中不存在異方差性E、如果回歸模型中遺漏一個重要變量，則OLS殘差必定表現出明顯的趨勢三、名詞解釋1.異方差性2.格德菲爾特-匡特檢驗3.懷特檢驗4.戈里瑟檢驗和帕克檢驗四、簡答題1.什么是異方差性？試舉例說明經濟現象中的異方差性。2.產生異方差性的原因及異方差性對模型的OLS估計有何影響。3.檢驗異方差性的方法有哪些？4.異方差性的解決方法有哪些？5.什么是加權最小二乘法？它的基本思想是什么？6.樣本分段法（即戈德菲爾特——匡特檢驗）檢驗異方差性的基本原理及其使用條件。五、計算題1.設消費函數為，其中為消費支出，為個人可支配收入，為隨機誤差項，并且（其中為常數）。試回答以下問題：（1）選用適當的變換修正異方差，要求寫出變換過程；（2）寫出修正異方差后的參數估計量的表達式。2.檢驗下列模型是否存在異方差性，列出檢驗步驟，給出結論。樣本共40個，本題假設去掉c=12個樣本，假設異方差由引起，數值小的一組殘差平方和為，數值大的一組平方和為。3.假設回歸模型為：，其中：；并且是非隨機變量，求模型參數的最佳線性無偏估計量及其方差。4.現有x和Y的樣本觀測值如下表:x2510410y47459假設y對x的回歸模型為，且，試用適當的方法估計此回歸模型。5.某人根據某區的有關資料作如下的回歸模型，結果為：其中，Y表示人口密度，X表示離中心商業區的距離（英里）(1)如果存在異方差，異方差的結構是什么？（2）從變換后的（WLS）回歸函數中，你如何知道異方差已被消除或減弱了？（3）你如何解釋回歸結果？它是否有經濟意義？答案一、單選ADAADABCAC二、多選1.ABCDE2.AB3.BCDE4.DE5.ABCDE6.BE三、名詞解釋1.異方差性：在線性回歸模型中，如果隨機誤差項的方差不是常數，即對不同的解釋變量觀測值彼此不同，則稱隨機項具有異方差性。2.戈德菲爾特-匡特檢驗:該方法由S.M.Goldfeld和R.E.Quandt于1965年提出，用對樣本進行分段比較的方法來判斷異方差性。3.懷特檢驗:該檢驗由White在1980年提出，通過建立輔助回歸模型的方式來判斷異方差性。4.戈里瑟檢驗和帕克檢驗:該檢驗法由戈里瑟和帕克于1969年提出，其基本原理都是通過建立殘差序列對解釋變量的（輔助）回歸模型，判斷隨機誤差項的方差與解釋變量之間是否存在著較強的相關關系，進而判斷是否存在異方差性。四、簡答題1.異方差性是指模型違反了古典假定中的同方差假定，它是計量經濟分析中的一個專門問題。在線性回歸模型中，如果隨機誤差項的方差不是常數，即對不同的解釋變量觀測值彼此不同，則稱隨機項具有異方差性，即（t=1，2，……，n）。例如，利用橫截面數據研究消費和收入之間的關系時，對收入較少的家庭在滿足基本消費支出之后的剩余收入已經不多，用在購買生活必需品上的比例較大，消費的分散幅度不大。收入較多的家庭有更多可自由支配的收入，使得這些家庭的消費有更大的選擇范圍。由于個性、愛好、儲蓄心理、消費習慣和家庭成員構成等那個的差異，使消費的分散幅度增大，或者說低收入家庭消費的分散度和高收入家庭消費得分散度相比較，可以認為牽著小于后者。這種被解釋變量的分散幅度的變化，反映到模型中，可以理解為誤差項方差的變化。2.產生原因：（1）模型中遺漏了某些解釋變量；（2）模型函數形式的設定誤差；（3）樣本數據的測量誤差；（4）隨機因素的影響。產生的影響：如果線性回歸模型的隨機誤差項存在異方差性，會對模型參數估計、模型檢驗及模型應用帶來重大影響，主要有：（1）不影響模型參數最小二乘估計值的無偏性；（2）參數的最小二乘估計量不是一個有效的估計量；（3）對模型參數估計值的顯著性檢驗失效；（4）模型估計式的代表性降低，預測精度精度降低。3.檢驗方法：（1）圖示檢驗法；（2）戈德菲爾德—匡特檢驗；（3）懷特檢驗；（4）戈里瑟檢驗和帕克檢驗（殘差回歸檢驗法）；（5）ARCH檢驗（自回歸條件異方差檢驗）4.解決方法：（1）模型變換法；（2）加權最小二乘法；（3）模型的對數變換等5.加權最小二乘法的基本原理：最小二乘法的基本原理是使殘差平方和為最小，在異方差情況下，總體回歸直線對于不同的的波動幅度相差很大。隨機誤差項方差越小，樣本點對總體回歸直線的偏離程度越低，殘差的可信度越高（或者說樣本點的代表性越強）；而較大的樣本點可能會偏離總體回歸直線很遠，的可信度較低（或者說樣本點的代表性較弱）。因此，在考慮異方差模型的擬合總誤差時，對于不同的應該區別對待。具體做法：對較小的給于充分的重視，即給于較大的權數；對較大的給于充分的重視，即給于較小的權數。更好的使反映對殘差平方和的影響程度，從而改善參數估計的統計性質。6.樣本分段法（即戈德菲爾特—匡特檢驗）的基本原理：將樣本分為容量相等的兩部分，然后分別對樣本1和樣本2進行回歸，并計算兩個子樣本的殘差平方和，如果隨機誤差項是同方差的，則這兩個子樣本的殘差平方和應該大致相等；如果是異方差的，則兩者差別較大，以此來判斷是否存在異方差。使用條件：（1）樣本容量要盡可能大，一般而言應該在參數個數兩倍以上；（2）服從正態分布，且除了異方差條件外，其它假定均滿足。六、計算題1.解：（一）原模型：（1）等號兩邊同除以，新模型：（2）令則：（2）變為此時新模型不存在異方差性。（二）對進行普通最小二乘估計其中（進一步帶入計算也可）2.解：（1）（2）（3）（4），接受原假設，認為隨機誤差項為同方差性。3.解：原模型：根據為消除異方差性，模型等號兩邊同除以模型變為：令則得到新模型：此時新模型不存在異方差性。利用普通最小二乘法，估計參數得：4.解：原模型：，模型存在異方差性為消除異方差性，模型兩邊同除以，得：令則：（2）變為此時新模型不存在異方差性由已知數據，得25104100.50.20.10.250.14745921.40.41.250.9根據以上數據，對進行普通最小二乘估計得：解得第5章自相關性名詞解釋1序列相關性2虛假序列相關3差分法4廣義差分法5自回歸模型6廣義最小二乘法7DW檢驗8科克倫-奧克特跌代法9Durbin兩步法10相關系數單項選擇題1、如果模型yt=b0+b1xt+ut存在序列相關，則（）A.cov(xt,ut)=0B.cov(ut,us)=0(t≠s)C.cov(xt,ut)≠0D.cov(ut,us)≠0(t≠s)2、DW檢驗的零假設是（ρ為隨機誤差項的一階相關系數）A、DW＝0B、ρ＝0C、DW＝1D、ρ＝13、下列哪個序列相關可用DW檢驗（vt為具有零均值，常數方差且不存在序列相關的隨機變量）A．ut＝ρut－1+vtB．ut＝ρut－1+ρ2ut－2+…+vtC．ut＝ρvtD．ut＝ρvt+ρ2vt-1+…4、DW的取值范圍是（）A、-1≤DW≤0B、-1≤DW≤1C、-2≤DW≤2D、0≤DW≤45、當DW＝4時，說明（）A、不存在序列相關B、不能判斷是否存在一階自相關C、存在完全的正的一階自相關D、存在完全的負的一階自相關6、根據20個觀測值估計的結果，一元線性回歸模型的DW＝2.3。在樣本容量n=20,解釋變量k=1，顯著性水平為0.05時，查得dl=1,du=1.41,則可以決斷（）A、不存在一階自相關B、存在正的一階自相關C、存在負的一階自D、無法確定7、當模型存在序列相關現象時，適宜的參數估計方法是（）A、加權最小二乘法B、間接最小二乘法C、廣義差分法D、工具變量法8、對于原模型yt=b0+b1xt+ut，廣義差分模型是指（）9、采用一階差分模型一階線性自相關問題適用于下列哪種情況（）A、ρ≈0B、ρ≈1C、-1＜ρ＜0D、0＜ρ＜110、假定某企業的生產決策是由模型St=b0+b1Pt+ut描述的（其中St為產量，PA、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11、根據一個n=30的樣本估計后計算得DW＝1.4，已知在5%的置信度下，dl=1.35,du=1.49,則認為原模型（）A、存在正的一階自相關B、存在負的一階自相關C、不存在一階自相關D、無法判斷是否存在一階自相關。12對于模型，以ρ表示et與et-1之間的線性相關關系（t=1,2,…T）,則下列明顯錯誤的是（）A、ρ＝0.8，DW＝0.4B、ρ＝-0.8，DW＝-0.4C、ρ＝0，DW＝2D、ρ＝1，DW＝013、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.修勻數據D.原始數據多項選擇題1、DW檢驗不適用一下列情況的序列相關檢驗（）A、高階線性自回歸形式的序列相關B、一階非線性自回歸的序列相關C、移動平均形式的序列相關D、正的一階線性自回歸形式的序列相關E、負的一階線性自回歸形式的序列相關2、以dl表示統計量DW的下限分布，du表示統計量DW的上限分布，則DW檢驗的不確定區域是（）A、du≤DW≤4-duB、4-du≤DW≤4-dlC、dl≤DW≤duD、4-dl≤DW≤4E、0≤DW≤dl3、DW檢驗不適用于下列情況下的一階線性自相關檢驗（）A、模型包含有隨機解釋變量B、樣本容量太小C、非一階自回歸模型D、含有滯后的被解釋變量E、包含有虛擬變量的模型4、針對存在序列相關現象的模型估計，下述哪些方法可能是適用的（）A、加權最小二乘法B、一階差分法C、殘差回歸法D、廣義差分法D、Durbin兩步法5、如果模型yt=b0+b1xt+ut存在一階自相關，普通最小二乘估計仍具備（）A、線性B、無偏性C、有效性D、真實性E、精確性6、DW檢驗不能用于下列哪些現象的檢驗A、遞增型異方差的檢驗B、ut＝ρut－1+ρ2ut－2+vt形式的序列相關檢驗C、xi=b0+b1xj+ut形式的多重共線性檢驗D、的一階線性自相關檢驗E、遺漏重要解釋變量導致的設定誤差檢驗簡答題1．簡述DW檢驗的局限性。2．序列相關性的后果。3．簡述序列相關性的幾種檢驗方法。4．廣義最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？5．解決序列相關性的問題主要有哪幾種方法？6．差分法的基本思想是什么？7．差分法和廣義差分法主要區別是什么？8．請簡述什么是虛假序列相關。9．序列相關和自相關的概念和范疇是否是一個意思？10．DW值與一階自相關系數的關系是什么？計算分析題1.根據某地1961—1999年共39年的總產出Y、勞動投入L和資本投入K的年度數據，運用普通最小二乘法估計得出了下列回歸方程：(0.237)(0.083)(0.048),DW=0.858上式下面括號中的數字為相應估計量的標準誤差。在5%的顯著性水平之下，由DW檢驗臨界值表，得dL=1.38,du=1.60。問；(1)題中所估計的回歸方程的經濟含義；(2)該回歸方程的估計中存在什么問題?應如何改進?

2．根據我國1978——2000年的財政收入和國內生產總值的統計資料，可建立如下的計量經濟模型：（2.5199）（22.7229）＝0.9609，＝731.2086，＝516.3338，＝0.3474請回答以下問題：何謂計量經濟模型的自相關性？試檢驗該模型是否存在一階自相關，為什么？自相關會給建立的計量經濟模型產生哪些影響？如果該模型存在自相關，試寫出消除一階自相關的方法和步驟。（臨界值，）3．對某地區大學生就業增長影響的簡單模型可描述如下式中，為新就業的大學生人數，MIN1為該地區最低限度工資，POP為新畢業的大學生人數，GDP1為該地區國內生產總值，GDP為該國國內生產總值；g表示年增長率。（1）如果該地區政府以多多少少不易觀測的卻對新畢業大學生就業有影響的因素作為基礎來選擇最低限度工資，則OLS估計將會存在什么問題？（2）令MIN為該國的最低限度工資，它與隨機擾動項相關嗎？（3）按照法律，各地區最低限度工資不得低于國家最低工資，哪么gMIN能成為gMIN1的工具變量嗎？4下表給出了美國1960-1995年36年間個人實際可支配收入X和個人實際消費支出Y的數據。美國個人實際可支配收入和個人實際消費支出 單位：100億美元年份個人實際可支配收入X個人實際消費支出Y年份個人實際可支配收入X個人實際消費支出Y196019611962196319641965196619671968196919701971197219731974197519761977157162169176188200211220230237247256268287285290301311143146153160169180190196207215220228242253251257271283197819791980198119821983198419851986198719881989199019911992199319941995326335337345348358384396409415432440448449461467478493295302301305308324341357371382397406413411422434447458注：資料來源于EconomicReportofthePresident，數據為1992年價格。要求：（1）用普通最小二乘法估計收入—消費模型； （2）檢驗收入—消費模型的自相關狀況（5%顯著水平）； （3）用適當的方法消除模型中存在的問題。5在研究生產中勞動所占份額的問題時，古扎拉蒂采用如下模型模型1模型2其中，Y為勞動投入，t為時間。據1949-1964年數據，對初級金屬工業得到如下結果：模型1 t=（-3.9608）R2=0.5284DW=0.8252模型2 t=（-3.2724）(2.7777) R2=0.6629 DW=1.82其中，括號內的數字為t統計量。問：（1）模型1和模型2中是否有自相關； （2）如何判定自相關的存在？（3）怎樣區分虛假自相關和真正的自相關。6下表是北京市連續19年城鎮居民家庭人均收入與人均支出的數據。北京市19年來城鎮居民家庭收入與支出數據表（單位：元）年份順序人均收入(元)人均生活消費支出(元)商品零售物價指數(%)人均實際收入(元)人均實際支出(元)12345678910111213141516171819450.18491.54599.40619.57668.06716.60837.651158.841317.331413.241767.671899.572067.332359.882813.103935.395585.886748.687945.78359.86408.66490.44511.43534.82574.06666.75923.321067.381147.601455.551520.411646.051860.172134.652939.604134.125019.765729.45100.00101.50108.60110.20112.30113.00115.40136.80145.90158.60193.30229.10238.50258.80280.30327.70386.40435.10466.90450.18484.28551.93562.22594.89634.16725.87847.11902.90891.07914.47829.14866.81911.851003.601200.911445.621551.061701.82359.86402.62451.60464.09476.24508.02577.77674.94731.58723.58753.00663.64690.17718.77761.56897.041069.911153.701227.13要求：（1）建立居民收入—消費函數； （2）檢驗模型中存在的問題，并采取適當的補救措施預以處理； （3）對模型結果進行經濟解釋。7下表給出了日本工薪家庭實際消費支出與可支配收入數據日本工薪家庭實際消費支出與實際可支配收入 單位：1000日元年份個人實際可支配收入X個人實際消費支出Y年份個人實際可支配收入X個人實際消費支出Y1970197119721973197419751976197719781979198019811982239248258272268280279282285293291294302300311329351354364360366370378374371381198319841985198619871988198919901991199219931994304308310312314324326332334336334330384392400403411428434441449451449449注：資料來源于日本銀行《經濟統計年報》數據為1990年價格。要求：（1）建立日本工薪家庭的收入—消費函數； （2）檢驗模型中存在的問題，并采取適當的補救措施預以處理； （3）對模型結果進行經濟解釋。8下表給出了中國進口需求(Y)與國內生產總值(X)的數據。1985~2003年中國實際GDP、進口需求單位:億元年份實際GDP（X,億元）實際進口額（Y,億元）19851986198719881989199019911992199319941995199619971998199920002001200220038964.409753.2710884.6512114.6212611.3213090.5514294.8816324.7518528.5920863.1923053.8325267.0027490.4929634.7531738.8234277.9236848.7639907.2143618.582543.22983.43450.13571.63045.92950.43338.04182.25244.46311.97002.27707.28305.49301.39794.810842.512125.614118.817612.2注：表中數據來源于《中國統計年鑒2004》光盤。實際GDP和實際進口額均為1985年可比價指標。要求：（1）檢測進口需求模型的自相關性；（2）采用科克倫－奧克特迭代法處理模型中的自相關問題。9下表給出了某地區1980-2000年的地區生產總值(Y)與固定資產投資額(X)的數據。地區生產總值(Y)與固定資產投資額(X)單位：億元年份地區生產總值(Y)固定資產投資額(X)年份地區生產總值(Y)固定資產投資額(X)19801981198219831984198519861987198819891402162413821285166520802375251727412730216254187151246368417412438436199019911992199319941995199619971998199920003124315835784067448348975120550660887042875654452354866869974566784595111851180要求：（1）使用對數線性模型進行回歸，并檢驗回歸模型的自相關性；（2）采用廣義差分法處理模型中的自相關問題。(3)令（固定資產投資指數），（地區生產總值增長指數），使用模型，該模型中是否有自相關？計量經濟學題庫（自相關）答案名詞解釋1．序列相關性：對于模型隨機誤差項互相獨立的基本假設表現為如果出現即對于不同的樣本點，隨機誤差項之間不再是完全互相獨立，而是存在某種相關性，則認為出現了序列相關性(SerialCorrelation)。2．虛假序列相關：是指模型的序列相關性是由于省略了顯著的解釋變量而導致的。3差分法：差分法是一類克服序列相關性的有效方法，被廣泛的采用。差分法是將原模型變換為差分模型，分為一階差分法和廣義差分法。4廣義差分法：廣義差分法可以克服所有類型的序列相關帶來的問題，一階差分法是它的一個特例。5自回歸模型：6廣義最小二乘法：是最有普遍意義的最小二乘法，普通最小二乘法和加權最小二乘法是它的特例。7DW檢驗：德賓和瓦特森與1951年提出的一種適于小樣本的檢驗方法。DW檢驗法有五個前提條件（略）8科克倫-