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文檔簡介
1.計量經(jīng)濟學模型:提醒經(jīng)濟現(xiàn)象中客觀存在的因果關(guān)系,主要采用回歸分析方法的經(jīng)
濟數(shù)學模型。
2.參數(shù)估計的無偏性:它的均值或期望值是否等于總體的真實值。
3.參數(shù)估計量的有效性:它是否在所有線性無偏估計量中具有最小方差。估計量的期
望方差越大說明用其估計值代表相應(yīng)真值的有效性越差;否那么越好,越有效。不同的
估計量具有不同的方差,方差最小說明最有效。
4.序列相關(guān):即模型的隨即干擾項違背了相互獨立的根本假設(shè)。
5.工具變量:在模型估計過程中被作為工具使用,以替代與隨即干擾項相關(guān)的隨機解釋
變量。
6.構(gòu)造式模型:根據(jù)經(jīng)濟理論和行為規(guī)律建立的描述經(jīng)濟變量之間直接關(guān)系構(gòu)造的計量
經(jīng)濟學方程系統(tǒng)。
7.內(nèi)生變量:具有某種概率分布的隨機變量,它的參數(shù)是聯(lián)立方程系統(tǒng)估計的元素,
內(nèi)生變量是由模型系統(tǒng)決定的,同時也對模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響。內(nèi)生變量一般都是經(jīng)濟變
量。
8.異方差:對于不同的樣本點,隨機干擾項的方差不再是常數(shù),而是互不一樣,那么認
為出現(xiàn)了異方差性。
9.回歸分析:研究一個變量關(guān)于另一個〔些〕變量的依賴關(guān)系的計算方法和理論。其
目的在于通過后者的或設(shè)定值,去估計和預測前者的〔總體)均值。前一變量稱為被解
釋變量或應(yīng)變量,后一變量稱為解釋變量或自變量。
以下不屬于線性回歸模型經(jīng)典假設(shè)的條件是〕
1.???1A
A.被解釋變量確定性變量,不是隨B.隨機擾動項服從均值為0,方差恒定
機變量。且協(xié)方差為Oo
C.隨機擾動項咽從正態(tài)分布。D.解釋變量之間不存在多重共線性。
2.參數(shù)/的估計量/具備有效性是指〔
B),
AVar(fi)=0B.%一(應(yīng)為最小
D.4方一戶)為最小
C.E⑺叫=b
3.設(shè)Q為居民的豬肉需求量,I為居民收入,PP為豬肉價格,PB為牛肉價格,且牛
肉和豬肉是苗代魚品,那么建立如下的計量經(jīng)濟學模型:
根據(jù)理論預期,上述計量經(jīng)濟學模型中的估計參數(shù)功、
必和氏應(yīng)該是[C[
A.a<0,生<0,%>°B.由<0,42>0,%<°
C,?>0,魚<0,%>0D.4>0,必>0,&3<°
4.利用OLS估計模型工=%+/匕+自求得的樣本回歸線,以下哪些結(jié)論是不正確的
(D)
A.樣本用歸線通過〔元門〕點B.Z從=0
-A
c.y=yD甘=+ax,
5.用一組有20個觀測值的樣本估計模型匕=A+4X,+M后,在0.1的顯著
性水平下對向的顯著性作t檢驗,那么A顯著地不等于零的條件是t統(tǒng)計
量絕對值大于1D)
A.to.i(2O)B.to.o5(2O)C.to.i(18)D.to.os(18)
6.對模型匕=凡+/7”療+凡*2,?+從進展總體線性顯著性檢驗的原假設(shè)是
(C)
A.4=4=%=。B.凡=0,其中/=0,1,2
C./3、=/?2=0D.用=。,其中/=1,2
7.對于如下的回歸模型MK=ao+aJnXj+M中,參數(shù)名的含義是(D)
A.X的相對變化,引起Y的期望B.Y關(guān)于X的邊際變化率
值的絕對變化量
C.X的絕對量發(fā)生一定變動時,D.Y關(guān)于X的彈性
引起Y的相對變化率
8.如果回歸模型為背了無序列相關(guān)的假定,那么OLS估計量[A)
A.無偏的,非有效的B.有偏的,非有效的
C.無偏的,有效的D.有偏的,有效的
9.以下檢驗方法中,不能用來檢驗異方差的是1D)
A.格里瑟檢驗B.戈德菲爾德?匡特檢驗
C.懷特檢驗D.杜賓-沃森檢驗
10.在對多元線性回歸模型進展檢驗時,發(fā)現(xiàn)各參數(shù)估計量的t檢驗值都很低,
但模型的擬合優(yōu)度很高且F檢驗顯著,這說明模型很可能存在[C)
A.方差非齊性B,序列相關(guān)性
C.多重共線性D.模型設(shè)定誤差
11.包含截距項的回歸模型中包含一個定性變量,且這個定性變量有3種特征,
那么,如果我們在回歸模型中納入3個虛擬變量將會導致模型出現(xiàn)(A)
A.序列相關(guān)B.異方差
C.完全共線性D.隨機解釋變量
12.以下條件中,哪條不是有效的工具變量需要滿足的條件(B〕
A.與隨機解釋變量高度相關(guān)B.與被解釋變量高度相關(guān)
C.與其它解釋變量之間不存在多D.與隨機誤差項不同期相關(guān)
重共線性
13.當模型中存在隨機解釋變量時QLS估計參數(shù)仍然是無偏的要求〔A〕
A.隨機解釋變量與隨機誤差項獨B.隨機解釋變量與隨機誤差項同
立期不相關(guān),而異期相關(guān)
C.隨機解釋變量與隨機誤差項同D.不管哪種情況,OLS估計量
期相關(guān)都是有偏的
14.在分布滯后模型工=片+4%+見中,解釋變量對被解釋變量的長期影響
乘數(shù)為[C)
A.B\B.夕2c,P,+%D.夕。+夕i+不
15.在聯(lián)立方程模型中,外生變量共有多少個(B〕
A.1B.2C.3AAD.4
1.普通最小二乘法確定一元線性回歸模型K=&+gXj+q的參數(shù)Bo和I的準那么是
使(B)
A.Sei最小B.2ei2最小C.最大D.£ei2最大
2、普通最小二乘法(OLS)要求模型誤差項從滿足某些根本假定。以下不正確的選項是
(B)1
A年…。B.%;)=/
CE(〃/j)=0,i0j口從?N(0,/)
3.調(diào)整后的判定疊整針與判定系數(shù)R2螃系是(k是待估參數(shù)的個數(shù))〔B〕
A.B.9二1心赤2)口
C.記2=(1-R2)"^D.R2=(1-R2)-i?Zk
4.箜聲截距喳三元簪里歸模網(wǎng)隨機誤差項的無偏估計量是1D)
A.nB.n-lC.n-2D.n-3
人人
5.設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為匕=&+四X,+",以下說法不正確的選項是
(D)
A.26二。B.(兄"落在回歸直線上
QY=YDCov(Xj,q)*0
6.根據(jù)樣本資料估計得到如下的人均產(chǎn)出Y對人均資本存量K的樣本回歸模
型:lnX=5+0.7lnKj。這說明人均資本存量每增加1%,人均產(chǎn)出預期將增加(B)
A.0.3%B.0.7%C.3%D.7%
7.設(shè)M為貨幣需求量,Y為收入水平,r為利率。根據(jù)凱恩斯流動性偏好理論,建立
如下的貨幣需求計量經(jīng)濟學模型:根據(jù)理論預期,上述計量經(jīng)
濟學模型中的估計參數(shù)必和也應(yīng)該是[C)
A.d<0,色<0B.4<0,22>0
ca,>0<0D.4>0,匿>0
8.逐步回歸法既可檢驗又可修正[D)
A.異方差性B.自相關(guān)性C.隨機解釋變量D.多重共線性
9.懷特檢驗方法可以檢驗[C)
A.多重共線性B.自相關(guān)性
C.異方差性D.隨機解釋變量
10.DW檢驗中,存在負自相關(guān)的區(qū)域是(A)
A.4-dL<DW值<4B,0<DW值<dL
C.du<DW值<4?duD.dL<DW值<du,4-du<DW值<4-dL
11.沒有截距項的回歸模型中包含一個定性變量,并且這個變量有三種特征,那么回歸
模型中需引入(C〕
A.一個虛擬變量B.二個虛擬變量
C.三個虛擬變量D.四個虛擬變量
12.工具變量法可以用來克制〔B
A.多重共線性B.隨機解釋變量
C.自相關(guān)D.異方差
13.如果回歸模型為背了同方差的假定,那么OLS估計量[A)
A.無偏的,非有效的B.有偏的,非有效的
C.無偏的,有效的D.有偏的,有效的
14.在有限分布滯后模型Yt=0.9+0.6Xt-0.5Xt?1+ut中,長期影響乘數(shù)是(D)
A.0.6B.0.5C.0.1D.1.1
15.在聯(lián)立方程模型中,不屬于外生變量的前定變量共有多少個(A〕
A.1B.2C.3D.4
1.現(xiàn)有2021年中國31個省〔自治區(qū)、直轄市)的居民收入〔丫)和居民消費支出[X)
數(shù)據(jù)。如果我們以上述樣本數(shù)據(jù)來估計中國居民的消費函數(shù),問:怎樣設(shè)定回歸方程來
能夠完全捕捉到中國東部、中部和西部地區(qū)居民消費函數(shù)的差異?
2.有如下的計量經(jīng)濟學模型:Yi=Bo+B\Xi+也,且伙請問上述計量
經(jīng)濟學模型違背了哪條經(jīng)典假設(shè)?我們應(yīng)該照何修正上述模型?
3.對于如下的有限分布滯后模型:工=。+之力,我們在估計這樣的模型時,
面臨著哪些主要的困難?請你說明有哪些方建可以克制上述困難?
4、有如下的聯(lián)立方程模型:
其中,C-消費"一投資;丫一總收入;-利率;G-政府支出。請寫出上述聯(lián)立方程
模型的構(gòu)造式參數(shù)矩陣。
1.考慮如下過原點的線性回歸:匕對上述模型,是否仍然能
夠得到如下的結(jié)論:
2.在如下的計量經(jīng)濟學模型中:匕=&+四七+從,存在4=a%+《,請問如何修
正上述計量模型才能使得其系數(shù)的OLS估計量具有BLUE的性質(zhì)。
3.有如下的消費計量模型:=為+四工+4,(其中S,為居民儲蓄,匕為居民收入)。如果
農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民的邊際儲蓄傾向是不同的,那么我們應(yīng)該如何修正上述模型。
4.請將如下的隨機生產(chǎn)函數(shù)X=,轉(zhuǎn)化為線性的計量經(jīng)濟學模型,并說明參
數(shù)a和/7的經(jīng)濟意義。
1.下面的數(shù)據(jù)是對X和Y的觀察值得到的:
Wx=285.503,力.=118.790N底=1089.314,2胃=2663.893
=492.750;工七丫=T.708,=37,556,^y;=34.477
其中知為分別為兄,匕的離差;觀測值個數(shù)為31。問:
(1)用普通最小二乘法計算完成如下二元線性回歸模型的參數(shù)估計
X=Po+0\Xi+內(nèi)
(2)求擬合優(yōu)度R2
(3)在0.05的顯著性水平下檢驗估計參數(shù)是否顯著
(4)求出用和自在0.95置信度下的置信區(qū)間
(附:魚25(30)=2.042,rOO5(3O)=1.697;r0025(29)=2.045,r()05(29)=1.699
2.現(xiàn)有2006年中國31個省(自治區(qū)、直轄市)的火災(zāi)經(jīng)濟損失Y(單位:億元)和保
費收入X1單位:億元)的數(shù)據(jù)。我們的目的是估計中國的保費收入對火災(zāi)經(jīng)濟損失的
影響,因此,我們建立了如下的回歸方程:皿匕=片+4lnX,+M
進一步的,我們借助Eviews軟件完成了上述回歸方程的估計,Eviews軟件的輸出結(jié)
果如下:
DependentVariable:LN(Y)
Method:LeastSquares
Sample:131
Includedobservations:31
Coefficie
VariablentStd.Errort-StatisticProb.
-4.05473
C81.414064—0.0076
—
LN(X)0.1852866.2383440.0000
R-squared0.57300Meandependentvar4.71854
85
Adjusted0.558281.23583
R-squared4S.D.dependentvar0
0.82135
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