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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 练习题一 一、单项题 （15 小题,每题 2 分,共 30 分）1. 有关经济计量模型的描述正确的为 A. 经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定性关系 B. 经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,用确定性的数学方程加以描述 C.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述 D.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定性关系,用随机性的数学方程加以描述 2. 在 X 与 Y的相关分析中 A.X 是随机变量, Y是非随机变量 B.Y是随机变量, X 是非随机变量C.X 和 Y 都是随机变量 D.X
2、和 Y均为非随机变量.是（）3. 对于利用一般最小二乘法得到的样本回来直线,下面说法中错误选项 A.ie0 B.e X ii0 C. eY i i0 D.Y iY .4. 在一元回来模型中,回来系数2通过了显著性t 检验,表示 A.20 B.2.0 C.20 ,2.0 D.20,2.05假如 X为随机说明变量,Xi 与随机误差项ui 相关, 即有 CovXi,ui 0,就一般最小二乘估量A有偏的、一样的B有偏的、非一样的C无偏的、一样的D无偏的、非一样的6. 有关调整后的判定系数2 R 与判定系数2 R 之间的关系表达正确选项（）A.2 R 与2 R 均非负B. 模型中包含的说明个数越多,R2
3、与2 R 就相差越小C.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1,就R2R2D.2 R 有可能大于R27. 假如回来模型中说明变量之间存在完全的多重共线性,就最小二乘估量量 A不确定,方差无限大 B.确定,方差无限大C不确定,方差最小 D.确定,方差最小8. 逐步回来法既检验又修正了（）A异方差性 B.自相关性C随机说明变量 D.多重共线性9假如线性回来模型的随机误差项存在异方差,就参数的一般最小二乘估量量是（）A无偏的,但方差不是最小的B有偏的,且方差不是最小的C无偏的,且方差最小 D有偏的,但方差仍为最小10. 假如 dLDWdu,就 A. 随机误差项存在一阶正自相关 B. 随机误差项存
4、在一阶负自相关C.随机误差项不存在一阶自相关 D. 不能判定随机误差项是否存在一阶自相关11使用多项式方法估量有限分布滞后模型 Yt= + 0Xt+ 1Xt-1 + + kXt-k +ut 时,多项式 i= 0+ 1i+ 2i 2+ + mi m的阶数 m必需（）A小于 k B小于等于 k C等于 k D大于 k 12. 设 Y 0 1 X i 2 D i,iY =居民消费支出,X =居民收入, D=1代表城镇居民, D=0代表农村居民,就城镇居民消费变动模型为 A. Y 0 1 X i i B. Y 0 2 1 X i i C. Y 0 1 X i 2 D i D. Y i 0 1 X i
5、2 DX i i13. 关于自适应预期模型和局部调整模型,以下说法错误选项（）1 名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 9 页精选学习资料 - - - - - - - - - A. 它们都是由某种期望模型演化形成的 B. 它们最终都是一阶自回来模型 C.它们都满意古典线性回来模型的全部假设,从而可直接 OLS方法进行估量 D.它们的经济背景不同14. 在简化式模型中,其说明变量都是 ）A. 外生变量 B.内生变量 C.滞后变量 D.前定变量15假如某个结构式方程是恰好识别的,就估量该方程的参数可以用（）A广义差分法B加权最小二乘法C间接最小二乘法D一般最小二乘法15CCCBB
6、 610. CADAD 1115ABCDC 二、判定题 （10 小题,每题1 分,共 10 分,对的打“ ” ,错的打“ ” ）1. 随机误差项ui 与残差项 ei 是一回事；（）2. 总体回来函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值；（）3. 可决系数需要修正的缘由是说明变量间存在共线性；（）4. 变量间的两两高度相关肯定表示高度多重共线性；（）5. 通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型,引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关；（6. 当增加一个说明变量时,参数的估量值发生较大变化,就回来方程可能存在严峻的多重共线性；（7. 在异方差情形下,通常 OLS 估量低估了估量量的标准差；（）8.
7、当使用广义差分法时,不肯定要求自相关系数是已知的；（）9. 简化模型就是把结构模型中的全部内生变量表示成前定变量和随机项的函数；（）10. 阶识别条件就是在由M 个方程组成的结构模型中,任一特定方程可识别的必要条件是该方程所不包含的变量数不小于M-1；（）15 610. 三、简答题 （8 分 +9 分+8 分,共 25 分）1. 什么是工具变量法？并说出挑选工具变量的标准；2. 试比较库伊克模型、自适应预期模型与局部调整模型的异与同；3. 什么是联立方程偏倚？说明各类联立方程模型是否存在偏倚性；1. 答：所谓工具变量法,就是在进行参数估量的过程中挑选适当的工具变量,代替回来模型中同随机扰动项存
8、在相关性的说明变量；（2 分）工具变量的挑选标准为：1）与所代替的说明变量高度相关；2）与随 机扰动项不相关；3）与其它说明变量不相关,以免显现多重共线性；（6 分）2. 答：相同点：三者的最终形式都是一阶自回来模型,所以,对这三类模型的估量就转化为对相应一阶自 回来模型的估量；（3 分）不同点：（ 1）导出模型的经济背景与思想不同；库伊克模型是在无限分布滞后模型的基础上依据库 伊克几何分布滞后假定而导出的；自适应预期模型是由说明变量的自适应过程而得到的；局部调整模型就 是对被说明变量的局部调整而得到的；（3 分）（ 2）由于模型的形成机理不同而导致随机误差项的结构有所不同 响；（ 3 分）,
9、 这一区分将对模型的估量带来肯定影3. 答：由于联立方程模型中内生变量作为说明变量与随机误差项相关,而引起的 OLS估量的参数有偏移且不一样,称为联立方程偏倚性；联立方程偏倚性是联立方程固有的,所以一般情形下 OLS估量法不适合与估量联立方程模型；（5 分）结构型模型有偏倚性问题；简化型模型和递归型模型没有偏倚性问题；（3 分）四、案例分析题（20 分+15 分 35 分）说明：全部结果保留四位小数；1. 用 1979-2022 年广东省城镇居民人均可支配收入PDI（元）和人均消费性支出PCE（元）做回来,以2 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 9 页精选学习资料 - -
10、 - - - - - - - PCE为因变量, PDI 为自变量,建立消费函数；数据来自广东统计年鉴（2022）；运用Eviews5.0估计结果如下：Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 06/12/11 Time: 11:52 Sample: 1978 2022 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 160.9073 37.76177 ？0.0002 PDI 0.784240 ？178.9205 0.0000
11、R-squared 0.999095 Mean dependent var 5176.681 Adjusted R-squared 0.999064 S.D. dependent var 4603.532 S.E. of regression 140.8624 Akaike info criterion 12.79579 Sum squared resid 575424.5 Schwarz criterion 12.88830 Log likelihood -196.3347 F-statistic 32022.53 Durbin-Watson stat 2.234549 ProbF-stat
12、istic 0.000000 要求：1 把回来结果中的问号部分补出来,并估量总体随机扰动项的方差2 ；（ 8 分）X）数据进行一（ 2）把回来分析结果报告出来；（5 分）3 进行参数显著性检验并说明2 R 的含义；（ 5 分）Y）和人均可支配收入（ 4）说明 PDI 的回来系数2的经济含义；（2 分）2. 对广东省18 个国家调查样本市、县（区）的人均消费性支出（元回来分析,得到回来残差的平方对X 的回来结果如下：Dependent Variable: E2 Method: Least Squares Date: 06/14/11 Time: 17:02 Sample: 1 18 Includ
13、ed observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 39.81472 8.491099 4.688995 0.0002 R-squared -0.018550 Mean dependent var 720761.2 Adjusted R-squared -0.018550 S.D. dependent var 641682.6 S.E. of regression 647606.8 Akaike info criterion 29.65391 Sum squared resid 7.13E+12 Sch
14、warz criterion 29.70337 Log likelihood -265.8852 Durbin-Watson stat 2.628530 要求：3 名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 9 页精选学习资料 - - - - - - - - - （1）写出要估量上述结果时在Eviews 的命令栏输入的命令；（3 分）（2）写出异方差表达式2 i=？（ 4 分）8 分）（3）进行同方差变换,证明变换后的模型不存在异方差；（1. 解 ：1 4.2611 ,（ 2 分）； 0.0044 ,（ 2 分）；2 的估量. 为：2. 2140.8624/3124 .8573（
15、4 分）2 回来分析结果的报告格式为：PCEt=160.9073 + 0.7842PDI t37.7618 0.0044 t= 4.2611 178.9205 R 20.9991 SE 140.8624 DW 2.2345 F=32022.53（5 分）3 从截距项和说明变量估量值的 t 值可以判定,系数估量的 t 值大于临界值,因此,参数估量结果显著；或者也可以从 p 值判定,拒肯定两个参数原假设的概率均小于 5,因此,两个参数估量值显著；（3 分）可决系数 R 度量了模型中说明变量对被说明变量的说明程度；此题中 2 R 的估量值为 20.9991 ,表明 PPI 对 PCE变异的说明程度为
16、 99.91%；（ 2 分）（ 4）回来系数 2表示在其他因素保持不变的情形下,说明变量每变动一单位,被说明变量均值的改变量；此题中,20.7842 表示在其他因素保持不变的情形下,人均可支配收入每增加一元所增加的人均消费性支出为 0.7842 元；即,2表示收入的边际消费倾向；（2 分）2.解 ：1 输入的命令： ls e2 x；（ 3 分）Xi 人 均 可 支 配 收 入 ；Eiu0；2 异方差表达式2 i=2Xi=39.8147X （4 分）3 进行同方差变换,证明变换后的模型不存在异方差（8 分）已 知 ：Y i01Xiui其 中 ：iY 人 均 消 费 性 支 出 ；Varui2fX
17、i,其中fXiXi5 分 模型两边同时除以Xi进行变换,得：Y ii0i1Xiiu ii0i1Xiiv iXXXXXX其中：v iu ii,可以证明误差项t 是同方差的；X证明如下：已知：v iu ii,2 v iu2 i,E2 v iE2 u i239 .8147（依据已知条件2 为常数）,证得XXiXi变换后的误差项是同方差的；（3 分）4 名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 9 页精选学习资料 - - - - - - - - - 练习题二一、单项题 （10 小题,每题 2 分,共 20 分）1.对两个包含的说明变量个数不同的回来模型进行拟合优度比较时,应比较它们的：
18、A. 判定系数 B.调整后判定系数 C.标准误差 D.估量标准误差2.加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过给予不同误差的观测点以不同的权数,以提高估量精度,即： A. 重视大误差的作用,轻视小误差的作用B.重视小误差的作用,轻视大误差的作用C.重视小误差的作用,更重视大误差的作用D.轻视大误差的作用,更轻视小误差的作用3.下面哪一个必定是错误的（）A. Y .300 . 2XirXY.08 B. Y .751 . 5XirXY0 . 91C. Y .52 . 1 XirXY0 . 78 D. Y . i123 5.XirXY0. 964.在多元线性回来模型中,如某个说明变量对其余说明变量的
19、判定系数接近于1,就说明模型中存在（A. 多重共线性 B.异方差性C.序列相关 D. 高拟合优度5.判定系数 r 2=0.8,说明回来直线能说明被说明变量总变差的： A.80% B.64% C.20% D.89% 6.DW 的取值范畴是： A.-1 DW 0 B.-1 DW 1 C.-2DW 2 D.0DW 4 7.模型 Y i=0+1D+ X i+i,其中 D=1 为虚拟变量,模型中的差别截距系数是指：0 A. 0B.1C.0+1D.0- 1 8. 假定某企业的生产决策是由模型S tb0b 1P tut描述的（其中S 为产量,tP为价格）,又知：假如该企业在t-1 期生产过剩,经济人员会削减
20、t 期的产量；由此判定上述模型存在 A 异方差问题B 序列相关问题C 多重共线性问题D 随机说明变量问题9.以下经济计量分析回来模型中哪些可能存在异方差问题（） A. 用时间序列数据建立的家庭消费支出对家庭收入水平的回来模型； B. 用横截面数据建立的产出对劳动和资本的回来模型； C. 以 21 年资料建立的某种商品的市场供需模型； D. 以 20 年资料建立的总支出对总收入的回来模型10. 在结构式模型中,具有统计形式的唯独性的结构式方程是【】2 达到最A 不行识别的 B 恰好识别的 C 过度识别的 D 可识别的15BBCAA 610. DBBBB 二、判定题 （10 小题,每题1 分,共
21、10 分,对的打“ ” ,错的打“ ” ）1.经济计量学是以经济理论为前提,利用数学、数理统计方法与运算技术,依据实际观测资料来讨论确定经济数量关系和规律的一门学科；2.最小二乘准就就是对模型Y i=b0+b1X i+u i确定 Xi 和Yi使残差平方和ei2=Y i-0.b +1.b X i小；3.4. 5. 6. 7.8. R在残差 et和滞后一期残差et-1 的散点图上,假如,残差et 在连续几个时期中,逐次值不频繁的转变符号,而是几个负的残差et 以后跟着几个正的残差et,然后又是几个负的残差et,那么残差et 具有负自相关；结构模型直接反映了经济变量之间各种关系的完整结构,其方程称为
22、结构方程；如判定系数 R 2 越趋近于 1,就回来直线拟合越好；增大样本容量有可能减弱多重共线性,由于多重共线性具有样本特点；秩识别条件就是在由G 个方程组成的结构模型中,任一特定方程可识别的充分必要条件是该程不包含而为其他方程所包含的那些变量的系数矩阵的秩等于 G-1；2 调整的思想是将回来平方和与总离差平方和之比的分子分母分别用各自的自由度去除,变成均方差之5 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 9 页精选学习资料 - - - - - - - - - 比,以剔除变量个数对拟合优度的影响；9. 可决系数 R 2 越大,说明模型中各个说明变量对被说明变量的影响程度越大；10
23、. 简化式模型中每一个方程的右端可以显现内生变量,但只有前定变量作为说明变量；15 610. 三、简答题 （3 小题,每题 10 分,共 30 分）1. 为什么要进行同方差变换？写出其过程,并证明之；答：进行同方差变换是为了处理异方差,写出其过程如下：我们考虑一元总体回来函数 Yi = b 0 + b 1 Xi + u i假设误差 i 2 是已知的,也就是说,每个观看值的误差是已知的；对模型作如下“ 变换” ：Yi / i = b 0 / i + b 1 Xi / i + u i / i这里将回来等式的两边都除以“ 已知” 的 i ； i 是方差 i 2 的平方根；令 vi = ui / i
24、我们将 vi 称作是“ 变换” 后的误差项；v i 满意同方差吗？假如是,就变换后的回来方程就不存在异方差问题了；假设古典线性回来模型中的其他假设均能满意,就方程中各参数的 OLS 估量量将是最优线性无偏估量量,我们就可以按常规的方法进行统计分析了；证明误差项 vi 同方差性并不困难；依据方程有：E vi 2 = E u i 2 / i 2 = E u i 2 / i 2 = i 2 / i 2 = 1 明显它是一个常量；简言之, 变换后的误差项 vi 是同方差的； 因此, 变换后的模型不存在异方差问题,我们可以用常规的 OLS 方法加以估量；2. 什么是工具变量法？并说出挑选工具变量的标准；
25、答：所谓工具变量法,就是在进行参数估量的过程中挑选适当的工具变量,代替回来模型中同随机扰动项存在相关性的说明变量；工具变量的挑选标准为：1）与所代替的说明变量高度相关；2）与随机扰动项不相关； 3）与其它说明变量不相关,以免显现多重共线性；3. 联立方程模型中的方程可以分为几类？其含义各是什么？答：联立方程模型中,结构模型中的每一个方程都是结构方程,简化模型中每个方程称为简化方程,结构方程的方程类型有：行为方程描述经济系统中变量之间的行为关系,主要是因果关系,例如用收入作为消费的说明变量建立的方程；技术方程描述由技术打算的变量之间的关系,例如用总产值作为净产值的说明变量建立的方程；制度方程描述
26、由制度打算的变量之间的关系,例如用进口总额作为关税收入的说明变量建立的方程；平稳方程是由变量所代表的指标之间的平稳关系打算的,例如政府消费等于消费总额减去居民消费；四、分析变换题（5 题,共 40 分）1. 因果关系分析Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/27/08 Time: 20:18 Sample: 1978 1995 Lags: 2 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability 0.05（5 分） REV does not Granger Cause GDP 16 8.15913 0.00672
27、 GDP does not Granger Cause REV 1.94100 0.18968 依据上述输出结果,对REV 和 GDP 进行 Granger因果关系分析 显著性性水平为2. 说明输出结果Dependent Variable: CS Method: Least Squares Date: 12/13/08 Time: 10:10 Sample: 1978 2000 Included observations: 23 6 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页,共 9 页精选学习资料 - - - - - - - - - Variable Coefficient Std.
28、 Error t-Statistic Prob. CZ 0.784629 0.017021 46.09837 0.0000 C 18.29437 7.367533 2.483107 0.0215 R-squared 0.990215 Mean dependent var 246.0617 Adjusted R-squared 0.989749 S.D. dependent var 258.8672 S.E. of regression 26.21003 Akaike info criterion 9.453102 Sum squared resid 14426.28 Schwarz crite
29、rion 9.551841 Log likelihood -106.7107 F-statistic 2125.060 Durbin-Watson stat 1.495140 ProbF-statistic 0.000000 说明粗体各部分的含义及其作用？（5 分）3. 观看以下输出结果,分析变量间显现了什么问题？（5 分）Dependent Variable: TZG Method: Least Squares Date: 12/14/08 Time: 17:54 Sample: 1978 2000 Included observations: 23 Variable Coefficient
30、 Std. Error t-Statistic Prob. ZJ 0.505352 0.770136 0.656186 0.5196 YY 0.750474 0.203958 3.679546 0.0016 CZ 1.264451 1.038874 1.217136 0.2385 C -34.63995 40.25855 -0.860437 0.4003 R-squared 0.991894 Mean dependent var 938.7587 Adjusted R-squared 0.990614 S.D. dependent var 1082.535 S.E. of regression
31、 104.8795 Akaike info criterion 12.30027 Sum squared resid 208994.5 Schwarz criterion 12.49775 Log likelihood -137.4531 F-statistic 774.9423 Durbin-Watson stat 1.523939 ProbF-statistic 0.000000 变量间相关系数ZJ YY CZ GDP（亿元）资料,建立回来方程,Eviews 结果ZJ 1 0.9746 0.9973 YY 0.9746 1 0.9648 CZ 0.9973 0.9648 1 4. 利用东莞
32、数据财政收入REV（亿元）,国内生产总值如下：Dependent Variable: REV Method: Least Squares Date: 12/14/08 Time: 23:16 Sample adjusted: 1979 1995 Included observations: 17 after adjustments Convergence achieved after 8 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 7 名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页,共 9 页精选学习资料 - -
33、 - - - - - - - C -22624.15 22196.63 -1.019260 0.3254 GDP 0.096521 0.006492 14.86788 0.0000 AR1 0.893182 0.122295 7.303504 0.0000 R-squared 0.994327 Mean dependent var 40522.06 Adjusted R-squared 0.993517 S.D. dependent var 49416.84 S.E. of regression 3979.013 Akaike info criterion 19.57424 Sum squar
34、ed resid 2.22E+08 Schwarz criterion 19.72128 Log likelihood -163.3810 F-statistic 1226.926 Durbin-Watson stat 1.698346 ProbF-statistic 0.000000 要求：1 把回来分析结果报告出来；（5 分）2 进行经济、拟合优度、参数显著性、方程显著性和经济计量等检验；（5 分）3 说明系数经济含义；（2 分）5. 依据广东数据国内生产总值 GDP （亿元）资料,建立与时间 t 的回来, Eviews 结果如下：Dependent Variable: LOGGDP Me
35、thod: Least Squares Date: 12/14/08 Time: 22:57 Sample: 1978 2000 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. T 0.195181 0.004367 44.69628 0.0000 C 4.887978 0.059875 81.63659 0.0000 R-squared 0.989598 Mean dependent var 7.230146 Adjusted R-squared 0.989102 S.D. depende
36、nt var 1.330719 S.E. of regression 0.138917 Akaike info criterion -1.026937 Sum squared resid 0.405257 Schwarz criterion -0.928199 Log likelihood 13.80978 F-statistic 1997.757 Durbin-Watson stat 0.353401 ProbF-statistic 0.000000 假设模型误差存在一阶自相关,要求：1 怎样得到自相关系数 的值,运算其值 =？（5 分）2 写出上述进行的广义差分变换,说明变换后的模型不存在
37、自相关；（8 分）1. 1第一个零假设是 REV 不是 GDP 的 Granger 缘由,其 F 统计量的 P 值为 0.00672,小于显著性水平 0.05,拒绝零假设,所以 REV 是 GDP 的 Granger 缘由；（2）其次个零假设是 GDP 不是 REV 的 Granger 缘由,其 F 统计量的 P 值为 0.18968,大于显著性水平0.05,不能拒绝零假设,所以 GDP 不是 REV 的 Granger 缘由；2. 2t-Statistic 是对应说明变量系数的 t 统计量的值, 用于检验系数是否等于 0；R-squared 表示方程的 R ,说明回来方程的说明程度；S.E.
38、 of regression 回来的标准误差, 用于估量方程中误差的标准差；F-statistic是 F 统计量 , 用于检验 回来方程的显著性；Durbin-Watson stat 是 DW 检验量,用于检验模型中是否存在一阶自相关；（5 分）8 名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页,共 9 页精选学习资料 - - - - - - - - - 3. 从结果看,判定系数2 R 很高, F 统计量的值很大,方程很显著,但三个参数t 检验值只有一个较显著,明显说明变量间显现了多重共线性,另外说明变量间的简洁相关系数都很高也验证了这一点；（5 分）4. 解： 1 把回来分析结果报告出来
39、（5 分）回来分析结果的报告格式为：REV= -22624.15 + 0.096521GDP+AR1=0.893182 22196.63 0.006492 0.1222295 或 -1.019 14.868 7.304 R 20.994327 SE3979.013 DW 1.6983 F=1226.926 在上述方程中,第一组括号内的数表示估量的回来系数的标准差,其次组括号内的数表示在零假设：每个回来系数的真实值为零下,估量的 t 值的 T 值； R 2 为判定系数, SE 为回来标准差,DW 为 DW 检验值, F 为 F 检验值, AR1 是残差听从一阶自回来模型的系数；2进行经济、拟合优
40、度、参数显著性、方程显著性和经济计量等检验（5 分）检验主要是进行经济、拟合优度、参数显著性和方程显著性、自相关的DW 等检验,回来并不意味存在因果关系,说明变量是否与应变量存在因果关系,必需依据相关理论来判定；关系确定之后,我们来验证估量的模型是否有经济含义,以及用模型估量的结果是否与经济理论相符,这称为经济检验；经济检验主要涉及到参数的符合和大小,即看估量的参数是否符合经济理论；统计检验值说明拟合优度的判定系数R 2 检验和参数显著性 t 检验和和方程显著性 F 检验均可以通过； 经济计量检验说明 DW 值接近 2 ,不存在自相关：接近 0 ,存在正自相关；3 说明系数经济含义（2 分）GDP 增长一个单位,REV 平均增长 0.096521 个单位；5. 解1 模型的DW值为 0.353401 ,可以这样得到自相关系数 的值,运算其值=1-1/2DW=0.823295 （5分）2 写出上述进行的广义差分变换,说明变换后的模型不存在自相关（8 分）对于线性回来模型：log GDP b 0 b 1 t tu已知 u 为一阶自回来形式：