計量經(jīng)濟學(xué)試題庫[超[完整版]]和答案

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1、 .wd.2一模型的最小二乘的回歸結(jié)果如下： 標準差45.2 1.53 n=30 R2=0.31其中，Y：政府債券價格百美元，X：利率%。答復(fù)以下問題：1系數(shù)的符號是否正確，并說明理由；2為什么左邊是而不是；3在此模型中是否漏了誤差項；4該模型參數(shù)的經(jīng)濟意義是什么。13假設(shè)某國的貨幣供應(yīng)量Y與國民收入X的歷史如系下表。 某國的貨幣供應(yīng)量X與國民收入Y的歷史數(shù)據(jù)年份XY年份XY年份XY19852.05.019893.37.219934.89.719862.55.519904.07.719945.010.019873.2619914.28.419955.211.219883.6719924.691

2、9965.812.4根據(jù)以上數(shù)據(jù)估計貨幣供應(yīng)量Y對國民收入X的回歸方程，利用Eivews軟件輸出結(jié)果為：Dependent Variable: YVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X1.9680850.13525214.551270.0000C0.3531910.5629090.6274400.5444R-squared0.954902 Mean dependent var8.258333Adjusted R-squared0.950392 S.D. dependent var2.292858S.E. of regression0.51

3、0684 F-statistic211.7394Sum squared resid2.607979 Prob(F-statistic)0.000000問：1寫出回歸模型的方程形式，并說明回歸系數(shù)的顯著性。 2解釋回歸系數(shù)的含義。2如果希望1997年國民收入到達15，那么應(yīng)該把貨幣供應(yīng)量定在什么水平14假定有如下的回歸結(jié)果其中，Y表示美國的咖啡消費量每天每人消費的杯數(shù)，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(jīng)濟含義嗎如何解釋斜率3能否救出真實的總體回歸函數(shù)4根據(jù)需求的價格彈性定義：，依據(jù)上述回歸結(jié)果，你能救出對

4、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15下面數(shù)據(jù)是依據(jù)10組X和Y的觀察值得到的： ，假定滿足所有經(jīng)典線性回歸模型的假設(shè)，求，的估計值；16.根據(jù)某地19611999年共39年的總產(chǎn)出Y、勞動投入L和資本投入K的年度數(shù)據(jù)，運用普通最小二乘法估計得出了以下回歸方程：(0.237) (0.083) (0.048) ，DW=0.858 式下括號中的數(shù)字為相應(yīng)估計量的標準誤。(1)解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟含義；(2)系數(shù)的符號符合你的預(yù)期嗎為什么17.某計量經(jīng)濟學(xué)家曾用19211941年與19451950年19421944年戰(zhàn)爭期間略去美國國內(nèi)消費和工資收入、非工資非農(nóng)業(yè)收入、農(nóng)業(yè)收入

5、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(shù)字為相應(yīng)參數(shù)估計量的標準誤。試對該模型進展評析，指出其中存在的問題。18.計算下面三個自由度調(diào)整后的決定系數(shù)。這里，為決定系數(shù)，為樣本數(shù)目，為解釋變量個數(shù)。12319.設(shè)有模型，試在以下條件下:。分別求出，的最小二乘估計量。20假設(shè)要求你建設(shè)一個計量經(jīng)濟模型來說明在學(xué)校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人數(shù)，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(xué)年收集數(shù)據(jù)，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(shù) 該天降雨的英寸數(shù) 該天日照的小時數(shù)該天的最高溫度按華氏溫度 第二天需交學(xué)期論文的班級數(shù)

6、請答復(fù)以下問題：1這兩個方程你認為哪個更合理些，為什么2為什么用一樣的數(shù)據(jù)去估計一樣變量的系數(shù)得到不同的符號21假定以校園內(nèi)食堂每天賣出的盒飯數(shù)量作為被解釋變量，盒飯價格、氣溫、附近餐廳的盒飯價格、學(xué)校當日的學(xué)生數(shù)量單位：千人作為解釋變量，進展回歸分析；假設(shè)不管是否有假期，食堂都營業(yè)。不幸的是，食堂內(nèi)的計算機被一次病毒侵犯，所有的存儲喪失，無法恢復(fù)，你不能說出獨立變量分別代表著哪一項！下面是回歸結(jié)果括號內(nèi)為標準差：2.6 (6.3) (0.61) (5.9) 要求：1試判定每項結(jié)果對應(yīng)著哪一個變量2對你的判定結(jié)論做出說明。22.設(shè)消費函數(shù)為，其中為消費支出，為個人可支配收入，為隨機誤差項，并且

7、其中為常數(shù)。試答復(fù)以下問題：1選用適當?shù)淖儞Q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(shù)估計量的表達式。24.假設(shè)回歸模型為：，其中：；并且是非隨機變量，求模型參數(shù)的最正確線性無偏估計量及其方差。25.現(xiàn)有x和Y的樣本觀測值如下表:x2510410y47459假設(shè)y對x的回歸模型為，且，試用適當?shù)姆椒ü烙嫶嘶貧w模型。26.根據(jù)某地19611999年共39年的總產(chǎn)出Y、勞動投入L和資本投入K的年度數(shù)據(jù)，運用普通最小二乘法估計得出了以下回歸方程： (0.237) (0.083) (0.048) ,DW=0.858 上式下面括號中的數(shù)字為相應(yīng)估計量的標準誤差。在5%的顯著性水平之下，由DW

8、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(jīng)濟含義； (2)該回歸方程的估計中存在什么問題?應(yīng)如何改進? 27根據(jù)我國19782000年的財政收入和國內(nèi)生產(chǎn)總值的統(tǒng)計資料，可建設(shè)如下的計量經(jīng)濟模型： 2.5199 22.72290.9609，731.2086，516.3338，0.3474請答復(fù)以下問題：（1） 何謂計量經(jīng)濟模型的自相關(guān)性（2） 試檢驗該模型是否存在一階自相關(guān)，為什么 （3） 自相關(guān)會給建設(shè)的計量經(jīng)濟模型產(chǎn)生哪些影響（4） 如果該模型存在自相關(guān)，試寫出消除一階自相關(guān)的方法和步驟。臨界值，28.對某地區(qū)大學(xué)生就業(yè)增長影響的簡單模型可描述如下

9、:式中，為新就業(yè)的大學(xué)生人數(shù)，MIN1為該地區(qū)最低限度工資，POP為新畢業(yè)的大學(xué)生人數(shù)，GDP1為該地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值，GDP為該國國內(nèi)生產(chǎn)總值；g表示年增長率。1如果該地區(qū)政府以多多少少不易觀測的卻對新畢業(yè)大學(xué)生就業(yè)有影響的因素作為根基來選擇最低限度工資，那么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(guān)嗎3按照法律，各地區(qū)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 29以下假想的計量經(jīng)濟模型是否合理，為什么 1 其中，是第產(chǎn)業(yè)的國內(nèi)生產(chǎn)總值。 2 其中， 、分別為農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民年末儲蓄存款余額。 3 其中，、分別為建筑業(yè)產(chǎn)值、

10、建筑業(yè)固定資產(chǎn)投資和職工人數(shù)。 4 其中，、分別為居民耐用消費品支出和耐用消費品物價指數(shù)。 5 6其中，、分別為煤炭工業(yè)職工人數(shù)和固定資產(chǎn)原值，、分別為發(fā)電量和鋼鐵產(chǎn)量。30指出以下假想模型中的錯誤，并說明理由： 1其中，為第年社會消費品零售總額億元，為第年居民收入總額億元城鎮(zhèn)居民可支配收入總額與農(nóng)村居民純收入總額之和，為第年全社會固定資產(chǎn)投資總額億元。 2 其中， 、分別是城鎮(zhèn)居民消費支出和可支配收入。 3其中，、分別是工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)生產(chǎn)資金和職工人數(shù)。31假設(shè)王先生估計消費函數(shù)用模型表示，并獲得以下結(jié)果：，n=19 3.1 (18.7) R2=0.98 這里括號里的數(shù)字表示相應(yīng)參數(shù)的T比

11、率值。要求：1利用T比率值檢驗假設(shè)：b=0取顯著水平為5%，；2確定參數(shù)估計量的標準誤差；3構(gòu)造b的95%的置信區(qū)間，這個區(qū)間包括0嗎32.根據(jù)我國19782000年的財政收入和國內(nèi)生產(chǎn)總值的統(tǒng)計資料，可建設(shè)如下的計量經(jīng)濟模型： 2.5199 22.72290.9609，731.2086，516.3338，0.3474請答復(fù)以下問題：1何謂計量經(jīng)濟模型的自相關(guān)性2試檢驗該模型是否存在一階自相關(guān)及相關(guān)方向，為什么3自相關(guān)會給建設(shè)的計量經(jīng)濟模型產(chǎn)生哪些影響臨界值，34下表給出三變量模型的回歸結(jié)果：方差來源平方和SS自由度d.f.平方和的均值(MSS)來自回歸(ESS)65965來自殘差(RSS)_

12、總離差(TSS)6604214要求：1樣本容量是多少2求RSS3ESS和RSS的自由度各是多少4求和35.根據(jù)我國19852001年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和人均消費性支出資料，按照凱恩斯絕對收入假說建設(shè)的消費函數(shù)計量經(jīng)濟模型為：；其中：是居民人均可支配收入，是居民人均消費性支出 要求：1解釋模型中137.422和0.772的意義；2簡述什么是模型的異方差性；3檢驗該模型是否存在異方差性；36考慮下表中的數(shù)據(jù)Y-10-8-6-4-20246810X11234567891011X213579111315171921假設(shè)你做Y對X1和X2的多元回歸，你能估計模型的參數(shù)嗎為什么37在研究生產(chǎn)函數(shù)時，有

13、以下兩種結(jié)果：12其中，Q產(chǎn)量，K資本，L勞動時數(shù)，t時間，n樣本容量請答復(fù)以下問題：1證明在模型1中所有的系數(shù)在統(tǒng)計上都是顯著的0.05。2證明在模型2中t和lnk的系數(shù)在統(tǒng)計上不顯著0.05。3可能是什么原因造成模型2中l(wèi)nk不顯著的38.根據(jù)某種商品銷售量和個人收入的季度數(shù)據(jù)建設(shè)如下模型：其中，定義虛擬變量為第i季度時其數(shù)值取1，其余為0。這時會發(fā)生什么問題，參數(shù)是否能夠用最小二乘法進展估計39.某行業(yè)利潤Y不僅與銷售額X有關(guān)，而且與季度因素有關(guān)。（1） 如果認為季度因素使利潤平均值發(fā)生變異，應(yīng)如何引入虛擬變量（2） 如果認為季度因素使利潤對銷售額的變化額發(fā)生變異，應(yīng)如何引入虛擬變量（3

14、） 如果認為上述兩種情況都存在，又應(yīng)如何引入虛擬變量對上述三種情況分別設(shè)定利潤模型。40.設(shè)我國通貨膨脹I主要取決于工業(yè)生產(chǎn)增長速度G，1988年通貨膨脹率發(fā)生明顯變化。（1） 假設(shè)這種變化表現(xiàn)在通貨膨脹率預(yù)期的基點不同（2） 假設(shè)這種變化表現(xiàn)在通貨膨脹率預(yù)期的基點和預(yù)期都不同對上述兩種情況，試分別確定通貨膨脹率的回歸模型。41.一個由容量為209的樣本估計的解釋CEO薪水的方程為：(15.3) (8.03) (2.75) (1.775) (2.13) (-2.895)其中,Y表示年薪水平(單位:萬元),表示年收入(單位:萬元),表示公司股票收益(單位:萬元);均為虛擬變量,分別表示金融業(yè)、消

15、費品工業(yè)和公用業(yè)。假設(shè)比照產(chǎn)業(yè)為交通運輸業(yè)。1解釋三個虛擬變量參數(shù)的經(jīng)濟含義。2保持和不變，計算公用事業(yè)和交通運輸業(yè)之間估計薪水的近似百分比差異。這個差異在1%的顯著性水平上是統(tǒng)計顯著嗎3消費品工業(yè)和金融業(yè)之間估計薪水的近似百分比差異是多少42.在一項對北京某大學(xué)學(xué)生月消費支出的研究中，認為學(xué)生的消費支出除受其家庭的月收入水平外,還受在學(xué)校是否得獎學(xué)金,來自農(nóng)村還是城市，是經(jīng)濟興旺地區(qū)還是欠興旺地區(qū),以及性別等因素的影響。試設(shè)定適當?shù)哪Ｐ?并導(dǎo)出如下情形下學(xué)生消費支出的平均水平:(1)來自欠興旺農(nóng)村地區(qū)的女生,未得獎學(xué)金;(2)來自欠興旺城市地區(qū)的男生,得到獎學(xué)金;(3)來自興旺地區(qū)的農(nóng)村女生

16、,得到獎學(xué)金;(4)來自興旺地區(qū)的城市男生,未得獎學(xué)金.43. 試在家庭對某商品的消費需求函數(shù)中以加法形式引入虛擬變量，用以反映季節(jié)因素淡、旺季和收入層次差距高、低對消費需求的影響，并寫出各類消費函數(shù)的具體形式。44考察以下分布滯后模型：假定我們要用多項式階數(shù)為2的有限多項式估計這個模型，并根據(jù)一個有60個觀測值的樣本求出了二階多項式系數(shù)的估計值為：00.3，1 0.51，2 =0.1，試計算 (=0,1,2,3)45考察以下分布滯后模型：假設(shè)用2階有限多項式變換模型估計這個模型后得 式中，1求原模型中各參數(shù)值2估計對的短期影響乘數(shù)、長期影響乘數(shù)和過渡性影響乘數(shù)46某商場1997-2006年庫

17、存商品額與銷售額的資料，假定最大滯后長度，多項式的階數(shù)。1建設(shè)分布滯后模型2假定用最小二乘法得到有限多項式變換模型的估計式為請寫出分布滯后模型的估計式47考察下面的模型 式中為投資，為收入，為消費，為利率。1指出模型的內(nèi)生變量和前定變量；2分析各行為方程的識別狀況；3選擇最適合于估計可識別方程的估計方法。48設(shè)有聯(lián)立方程模型：消費函數(shù)： 投資函數(shù)： 恒等式：其中，為消費，為投資，為收入，為政府支出，和為隨機誤差項，請答復(fù)：1指出模型中的內(nèi)生變量、外生變量和前定變量 2用階條件和秩條件識別該聯(lián)立方程模型3分別提出可識別的構(gòu)造式方程的恰當?shù)墓烙嫹椒?9識別下面模型式1：需求方程 式2：供應(yīng)方程其中

18、，為需求或供應(yīng)的數(shù)量，為價格，為收入，和為內(nèi)生變量，為外生變量。50構(gòu)造式模型為式1： 式2：其中，和是內(nèi)生變量，和是外生變量。1分析每一個構(gòu)造方程的識別狀況； 2如果0，各方程的識別狀況會有什么變化2、答：1系數(shù)的符號是正確的，政府債券的價格與利率是負相關(guān)關(guān)系，利率的上升會引起政府債券價格的下降。2代表的是樣本值，而代表的是給定的條件下的期望值，即。此模型是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)得出的回歸結(jié)果，左邊應(yīng)當是的期望值，因此是而不是。3沒有遺漏，因為這是根據(jù)樣本做出的回歸結(jié)果，并不是理論模型。4截距項101.4表示在X取0時Y的水平，本例中它沒有實際意義；斜率項-4.78說明利率X每上升一個百分點，引起政府

19、債券價格Y降低478美元。13、1回歸方程為：，由于斜率項p值0.0000，說明截距項與0值沒有顯著差異，即截距項沒有通過顯著性檢驗。2截距項0.353表示當國民收入為0時的貨幣供應(yīng)量水平，此處沒有實際意義。斜率項1.968說明國民收入每增加1元，將導(dǎo)致貨幣供應(yīng)量增加1.968元。3當X15時，即應(yīng)將貨幣供應(yīng)量定在29.873的水平。14、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(jīng)濟意義；斜率0.4795表示咖啡零售價格與消費量負相關(guān)，說明咖啡價格每上升1美元，平均每天每人消費量減少0.4795杯

20、。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，假設(shè)要求價格彈性，須給出具體的X值及與之對應(yīng)的Y值。16. 解答：1這是一個對數(shù)化以后表現(xiàn)為線性關(guān)系的模型，lnL的系數(shù)為1.451意味著資本投入K保持不變時勞動產(chǎn)出彈性為1.451 ；lnK的系數(shù)為0.384意味著勞動投入L保持不變時資本產(chǎn)出彈性為0.384.2系數(shù)符號符合預(yù)期，作為彈性，都是正值，而且都通過了參數(shù)的顯著性檢驗t檢驗5分，要求能夠把t值計算出來。17. 解答：該消費模型的判定系數(shù)，統(tǒng)計量的值，均很高，說明模型的整體擬合程度很高。計算各回歸系數(shù)估計量的t統(tǒng)計量值得：

21、，。除外，其余T值均很小。工資收入的系數(shù)t檢驗值雖然顯著，但該系數(shù)的估計值卻過大，該值為工資收入對消費的邊際效應(yīng)，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(jīng)濟理論和生活常識都不符。5分另外，盡管從理論上講，非工資非農(nóng)業(yè)收入與農(nóng)業(yè)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(yīng)與0無明顯差異。這些跡象均說明模型中存在嚴重的多重共線性，不同收入局部之間的相互關(guān)系掩蓋了各個局部對解釋消費行為的單獨影響。20 解答:1第2個方程更合理一些，因為某天慢跑者的人數(shù)同該天日照的小時數(shù)應(yīng)該是正相關(guān)的。4分2出現(xiàn)不同符號的原因很可能是由于與高度相關(guān)而導(dǎo)致出

22、現(xiàn)多重共線性的緣故。從生活經(jīng)歷來看也是如此，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(xué)期論文的班級數(shù)是沒有相關(guān)性的。6分21 解答：1是盒飯價格，是氣溫，是學(xué)校當日的學(xué)生數(shù)量，是附近餐廳的盒飯價格。4分2在四個解釋變量中，附近餐廳的盒飯價格同校園內(nèi)食堂每天賣出的盒飯數(shù)量應(yīng)該是負相關(guān)關(guān)系，其符號應(yīng)該為負，應(yīng)為；學(xué)校當日的學(xué)生數(shù)量每變化一個單位，盒飯相應(yīng)的變化數(shù)量不會是28.4或者12.7，應(yīng)該是小于1的，應(yīng)為；至于其余兩個變量，從一般經(jīng)歷來看，被解釋變量對價格的反響會比對氣溫的反響更靈敏一些，所以是盒飯價格，是氣溫。6分26.答案：(1) 題中所估計的回歸方程的經(jīng)濟含義：

23、該回歸方程是一個對數(shù)線性模型，可復(fù)原為指數(shù)的形式為：，是一個C-D函數(shù)，1.451為勞動產(chǎn)出彈性，0.3841為資本產(chǎn)出彈性。因為1.451+0.38411，所以該生產(chǎn)函數(shù)存在規(guī)模經(jīng)濟。6分(2) 該回歸方程的估計中存在什么問題?應(yīng)如何改進? 因為DW=0.858, dL=1.38,即0.8581.38,故存在一階正自相關(guān)。可利用GLS方法消除自相關(guān)的影響。4分271何謂計量經(jīng)濟模型的自相關(guān)性答：如果對于不同的樣本點，隨機誤差項之間不再是完全互相獨立，而是存在某種相關(guān)性，那么出現(xiàn)序列相關(guān)性。如存在：稱為一階序列相關(guān)，或自相關(guān)。2試檢驗該模型是否存在一階自相關(guān)，為什么答：存在。3自相關(guān)會給建設(shè)的

24、計量經(jīng)濟模型產(chǎn)生哪些影響答：1參數(shù)估計兩非有效;2 變量的顯著性檢驗失去意義。3模型的預(yù)測失效。4如果該模型存在自相關(guān)，試寫出消除一階自相關(guān)的方法和步驟。臨界值，答：1構(gòu)造D.W統(tǒng)計量并查表；2與臨界值相比較，以判斷模型的自相關(guān)狀態(tài)。28答：1由于地方政府往往是根據(jù)過去的經(jīng)歷、當前的經(jīng)濟狀況以及期望的經(jīng)濟開展前景來定制地區(qū)最低限度工資水平的，而這些因素沒有反映在上述模型中，而是被歸結(jié)到了模型的隨機擾動項中，因此 gMIN1 與m不僅異期相關(guān)，而且往往是同期相關(guān)的，這將引起OLS估計量的偏誤，甚至當樣本容量增大時也不具有一致性。5分2全國最低限度的制定主要根據(jù)全國國整體的情況而定，因此gMIN

25、基本與上述模型的隨機擾動項無關(guān)。3由于地方政府在制定本地區(qū)最低工資水平時往往考慮全國的最低工資水平的要求，因此gMIN1與gMIN具有較強的相關(guān)性。結(jié)合2知gMIN可以作為gMIN1的工具變量使用。29解答：1這是一個確定的關(guān)系，各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值之和等于國內(nèi)生產(chǎn)總值。作為計量模型不合理。2345都是合理的計量經(jīng)濟模型。4分6不合理。發(fā)電量和鋼鐵產(chǎn)量影響對煤炭的需求，但不會影響煤炭的產(chǎn)量。作為解釋變量沒有意義。30解答：1模型中的系數(shù)符號為負，不符合常理。居民收入越多意味著消費越多，二者應(yīng)該是正相關(guān)關(guān)系。2的系數(shù)是1.2，這就意味著每增加一元錢，居民消費支出平均增加1.2元，處于一種入不敷出的狀態(tài)

26、，這是不可能的，至少對一個表示一般關(guān)系的宏觀計量經(jīng)濟模型來說是不可能的。4分(3) 的系數(shù)符號為負，不合理。職工人數(shù)越多工業(yè)總產(chǎn)值越少是不合理的。這很可能是由于工業(yè)生產(chǎn)資金和職工人數(shù)兩者相關(guān)造成多重共線性產(chǎn)生的。31解答：1臨界值t =1.7291小于18.7，認為回歸系數(shù)顯著地不為0.4分2參數(shù)估計量的標準誤差：0.81/18.7=0.04333不包括。因為這是一個消費函數(shù)，自發(fā)消費為15單位，預(yù)測區(qū)間包括0是不合理的。32解答：1對于如果隨機誤差項的各期值之間存在著相關(guān)關(guān)系，即稱隨機誤差項之間存在自相關(guān)性。2該模型存在一階正的自相關(guān)，因為00.34743自相關(guān)性的后果有以下幾個方面：模型參

27、數(shù)估計值不具有最優(yōu)性；隨機誤差項的方差一般會低估；模型的統(tǒng)計檢驗失效；區(qū)間估計和預(yù)測區(qū)間的精度降低。4分34解答：1總離差(TSS)的自由度為n-1，因此樣本容量為15；2RSS=TSS-ESS=66042-65965=77；3ESS的自由度為2，RSS的自由度為12；4=ESS/TSS=65965/66042=0.9988，4分35.解答：10.722是指，當城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每變動一個單位，人均消費性支出資料平均變動0.722個單位，也即指邊際消費傾向；137.422指即使沒有收入也會發(fā)生的消費支出，也就是自發(fā)性消費支出。(2) 在線性回歸模型中，如果隨機誤差項的方差不是常數(shù)，即對不同

28、的解釋變量觀測值彼此不同，那么稱隨機項具有異方差性。(3) 存在異方差性，因為輔助回歸方程，整體顯著；并且回歸系數(shù)顯著性地不為0。戈里瑟檢驗就是這樣的檢驗過程。4分36答：不能。因為X1和X2存在完全的多重共線性，即X22 X1-1，或X10.5X2+1。7分37答：1Lnk的T檢驗：10.1952.1009，因此lnk的系數(shù)顯著。Lnl的 T檢驗：6.5182.1009，因此lnl的系數(shù)顯著。 4分2t的T檢驗：1.3332.1098，因此lnk的系數(shù)不顯著。Lnk的 T檢驗：1.182.1098，因此lnl的系數(shù)不顯著。 4分3可能是由于時間變量的引入導(dǎo)致了多重共線性。 38. 解答：這時

29、會發(fā)生完全的多重共線性問題；因為有四個季度，該模型那么引入了四個虛擬變量。顯然，對于任一季度而言，那么任一變量都是其他變量的線性組合，因此存在完全共線性。當有四個類別需要區(qū)分時，我們只需要引入三個虛擬變量就可以了；5分參數(shù)將不能用最小二乘法進展估計。39. 解答：1假設(shè)第一季度為根基類型，引入三個虛擬變量；，利潤模型為。5分2利潤模型為利潤模型為40. 解答：通貨膨脹與工業(yè)生產(chǎn)增長速度關(guān)系的 基本模型為引入虛擬變量 4分那么1241. 解答：1的經(jīng)濟含義為：當銷售收入和公司股票收益保持不變時，金融業(yè)的CEO要比交通運輸業(yè)的CEO多獲15.8個百分點的薪水。其他兩個可類似解釋。2公用事業(yè)和交通運

30、輸業(yè)之間估計薪水的近似百分比差異就是以百分數(shù)解釋的參數(shù)，即為28.3%.由于參數(shù)的t統(tǒng)計值為-2.895,它大于1%的顯著性水平下自由度為203的t分布 臨界值1.96,因此這種差異統(tǒng)計上是顯著的。4分(3) 由于消費品工業(yè)和金融業(yè)相對于交通運輸業(yè)的薪水百分比差異分別為15.8%與18.1%,因此他們之間的差異為18.1%-15.8%=2.3%。44根據(jù)階數(shù)為2的Almon多項式：，=0,1,2,3；可計算得到的估計值： 000.3；10120.91；2021421.72；3031922.73。45由估計式可知：00.71，10.25，2-0.3，根據(jù)階數(shù)為2的Almon多項式：，i=0,1,

31、2；可計算得到i的估計值： 000.71；10120.66；2021420.01。461分布滯后模型為2由估計式可知：00.53，10.80，2-0.33，根據(jù)階數(shù)為2的Almon多項式：，i=0,1,2；可計算得到i的估計值： 000.53；10121.00；2021420471內(nèi)生變量為，前定變量為， 62消費方程為過度識別，投資方程是恰好識別；6分3消費方程適合用二階段最小二乘法，投資方程適合用間接最小二乘法或工具變量法 49方程1：由于包含了方程中所有變量，故不可識別。方程2：利用秩條件，得被斥變量的參數(shù)矩陣-2，其秩為1，與方程個數(shù)減1相等，故可知方程2可識別；再利用階條件，方程2排除的變量個數(shù)正好與剩下的方程個數(shù)相等，可知方程2恰好識別。由于方程1不可識別，所以整個模型不可識別2。501方程1：利用秩條件，得被斥變量的參數(shù)矩陣-2，其秩為1，與方程個數(shù)減1相等，故可知方程1可識別；再利用階條件，方程2排除的變量個數(shù)正好與剩下的方程個數(shù)相等，可知方程1恰好識別。方程2：利用秩條件，得被斥變量的參數(shù)矩陣-2，其秩為1，與方程個數(shù)減1相等，故可知方程2可識別；再利用階條件，方程2排除的變量個數(shù)正好與剩下的方程個數(shù)相等，可知方程1恰好識別。2方程1仍是恰好識別的，但方程2包括了模型中所有變量，故是不可識別的。