計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題庫(kù)[超(完整版)]和答案解析(共45頁(yè))

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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上四、簡(jiǎn)答題（每小題5分）1簡(jiǎn)述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)科間的關(guān)系。2計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型有哪些應(yīng)用？3簡(jiǎn)述建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟。 4對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)應(yīng)從幾個(gè)方面入手？5計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用的數(shù)據(jù)是怎樣進(jìn)行分類的？ 6在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，為什么會(huì)存在隨機(jī)誤差項(xiàng)？7古典線性回歸模型的基本假定是什么？ 8總體回歸模型與樣本回歸模型的區(qū)別與聯(lián)系。9試述回歸分析與相關(guān)分析的聯(lián)系和區(qū)別。10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(jì)量有哪些統(tǒng)計(jì)性質(zhì)？ 11簡(jiǎn)述BLUE的含義。12對(duì)于多元線性回歸模型，為什么在進(jìn)行了總體顯著性F檢驗(yàn)之后，還要對(duì)每個(gè)回歸

2、系數(shù)進(jìn)行是否為0的t檢驗(yàn)？13.給定二元回歸模型：，請(qǐng)敘述模型的古典假定。14.在多元線性回歸分析中，為什么用修正的決定系數(shù)衡量估計(jì)模型對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合優(yōu)度？15.修正的決定系數(shù)及其作用。 16.常見的非線性回歸模型有幾種情況？17.觀察下列方程并判斷其變量是否呈線性，系數(shù)是否呈線性，或都是或都不是。 18. 觀察下列方程并判斷其變量是否呈線性，系數(shù)是否呈線性，或都是或都不是。 19.什么是異方差性？試舉例說明經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的異方差性。20.產(chǎn)生異方差性的原因及異方差性對(duì)模型的OLS估計(jì)有何影響。 21.檢驗(yàn)異方差性的方法有哪些？22.異方差性的解決方法有哪些？ 23.什么是加權(quán)最小二乘法？它的

3、基本思想是什么？24.樣本分段法（即戈德菲爾特匡特檢驗(yàn)）檢驗(yàn)異方差性的基本原理及其使用條件。25簡(jiǎn)述DW檢驗(yàn)的局限性。 26序列相關(guān)性的后果。 27簡(jiǎn)述序列相關(guān)性的幾種檢驗(yàn)方法。28廣義最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？ 29解決序列相關(guān)性的問題主要有哪幾種方法？30差分法的基本思想是什么？ 31差分法和廣義差分法主要區(qū)別是什么？32請(qǐng)簡(jiǎn)述什么是虛假序列相關(guān)。 33序列相關(guān)和自相關(guān)的概念和范疇是否是一個(gè)意思？34DW值與一階自相關(guān)系數(shù)的關(guān)系是什么？ 35什么是多重共線性？產(chǎn)生多重共線性的原因是什么？36什么是完全多重共線性？什么是不完全多重共線性？ 37完全多重共線性對(duì)OLS估計(jì)量的影響有

4、哪些？38不完全多重共線性對(duì)OLS估計(jì)量的影響有哪些？ 39從哪些癥狀中可以判斷可能存在多重共線性？40什么是方差膨脹因子檢驗(yàn)法？ 41模型中引入虛擬變量的作用是什么？42虛擬變量引入的原則是什么？ 43虛擬變量引入的方式及每種方式的作用是什么？44判斷計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型優(yōu)劣的基本原則是什么？ 45模型設(shè)定誤差的類型有那些？46工具變量選擇必須滿足的條件是什么？ 47設(shè)定誤差產(chǎn)生的主要原因是什么？48在建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型時(shí)，什么時(shí)候，為什么要引入虛擬變量？ 49估計(jì)有限分布滯后模型會(huì)遇到哪些困難50什么是滯后現(xiàn)像？產(chǎn)生滯后現(xiàn)像的原因主要有哪些？ 51簡(jiǎn)述koyck模型的特點(diǎn)。52簡(jiǎn)述聯(lián)立方程的類型有

5、哪幾種 53簡(jiǎn)述聯(lián)立方程的變量有哪幾種類型54模型的識(shí)別有幾種類型？ 55簡(jiǎn)述識(shí)別的條件。五、計(jì)算與分析題（每小題10分）1下表為日本的匯率與汽車出口數(shù)量數(shù)據(jù)，年度1986198719881989199019911992199319941995XY16866114563112861013858814558313557512756711150210244694379X:年均匯率（日元/美元） Y:汽車出口數(shù)量（萬(wàn)輛）問題：（1）畫出X與Y關(guān)系的散點(diǎn)圖。（2）計(jì)算X與Y的相關(guān)系數(shù)。其中， （3）采用直線回歸方程擬和出的模型為 t值 1.2427 7.2797 R2=0.8688 F=52.99解釋

6、參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義。2已知一模型的最小二乘的回歸結(jié)果如下： 標(biāo)準(zhǔn)差（45.2） （1.53） n=30 R2=0.31其中，Y：政府債券價(jià)格（百美元），X：利率（%）。回答以下問題：（1）系數(shù)的符號(hào)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(xiàng)；（4）該模型參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義是什么。3估計(jì)消費(fèi)函數(shù)模型得 t值 （13.1）（18.7）n=19 R2=0.81其中，C：消費(fèi)（元）Y：收入（元） 已知，。問：（1）利用t值檢驗(yàn)參數(shù)的顯著性（0.05）；（2）確定參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差；（3）判斷一下該模型的擬合情況。4已知估計(jì)回歸模型得 且，求判定系數(shù)和相關(guān)系數(shù)。5有如下表數(shù)據(jù) 日本

7、物價(jià)上漲率與失業(yè)率的關(guān)系年份物價(jià)上漲率（%）P失業(yè)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(shè)橫軸是U，縱軸是P，畫出散點(diǎn)圖。根據(jù)圖形判斷，物價(jià)上漲率與失業(yè)率之間是什么樣的關(guān)系？擬合什么樣的模型比較合適？ （2）根據(jù)以上數(shù)據(jù)，分別擬合了以下兩個(gè)模型：模型一： 模型二：分別求兩個(gè)模型的樣本決定系數(shù)。7根據(jù)容量n=30的樣本觀測(cè)值數(shù)據(jù)計(jì)算得到下列數(shù)據(jù)：，試估計(jì)Y對(duì)X的回歸直線。8下表中的數(shù)據(jù)是從某個(gè)行業(yè)5個(gè)不同的工廠收集的，

8、請(qǐng)回答以下問題：總成本Y與產(chǎn)量X的數(shù)據(jù)Y8044517061X1246118（1）估計(jì)這個(gè)行業(yè)的線性總成本函數(shù)： （2）的經(jīng)濟(jì)含義是什么？9有10戶家庭的收入（X，元）和消費(fèi)（Y，百元）數(shù)據(jù)如下表： 10戶家庭的收入（X）與消費(fèi)（Y）的資料X20303340151326383543Y7981154810910若建立的消費(fèi)Y對(duì)收入X的回歸直線的Eviews輸出結(jié)果如下：Dependent Variable: YVariableCoefficientStd. ErrorX0.0.C2.0.R-squared0. S.D. dependent var2.Adjusted R-squared0. F-

9、statistic75.55898Durbin-Watson stat2. Prob(F-statistic)0.（1）說明回歸直線的代表性及解釋能力。（2）在95%的置信度下檢驗(yàn)參數(shù)的顯著性。（，）（3）在95%的置信度下，預(yù)測(cè)當(dāng)X45（百元）時(shí)，消費(fèi)（Y）的置信區(qū)間。（其中，）10已知相關(guān)系數(shù)r0.6，估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差，樣本容量n=62。求：（1）剩余變差；（2）決定系數(shù)；（3）總變差。11在相關(guān)和回歸分析中，已知下列資料：。（1）計(jì)算Y對(duì)X的回歸直線的斜率系數(shù)。（2）計(jì)算回歸變差和剩余變差。（3）計(jì)算估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差。12根據(jù)對(duì)某企業(yè)銷售額Y以及相應(yīng)價(jià)格X的11組觀測(cè)資料計(jì)算：（1）估計(jì)銷售額對(duì)

10、價(jià)格的回歸直線；（2）當(dāng)價(jià)格為X110時(shí)，求相應(yīng)的銷售額的平均水平，并求此時(shí)銷售額的價(jià)格彈性。13假設(shè)某國(guó)的貨幣供給量Y與國(guó)民收入X的歷史如系下表。 某國(guó)的貨幣供給量X與國(guó)民收入Y的歷史數(shù)據(jù)年份XY年份XY年份XY19852.05.019893.37.219934.89.719862.55.519904.07.719945.010.019873.2619914.28.419955.211.219883.6719924.6919965.812.4根據(jù)以上數(shù)據(jù)估計(jì)貨幣供給量Y對(duì)國(guó)民收入X的回歸方程，利用Eivews軟件輸出結(jié)果為：Dependent Variable: YVariableCoeff

11、icientStd. Errort-StatisticProb. X1.0.14.551270.0000C0.0.0.0.5444R-squared0. Mean dependent var8.Adjusted R-squared0. S.D. dependent var2.S.E. of regression0. F-statistic211.7394Sum squared resid2. Prob(F-statistic)0.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(guó)民收入達(dá)到15，那么應(yīng)該把貨幣供給量定在什么水平？

12、14假定有如下的回歸結(jié)果 其中，Y表示美國(guó)的咖啡消費(fèi)量（每天每人消費(fèi)的杯數(shù)），X表示咖啡的零售價(jià)格（單位：美元/杯），t表示時(shí)間。問：（1）這是一個(gè)時(shí)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(jì)含義嗎？如何解釋斜率？（3）能否救出真實(shí)的總體回歸函數(shù)？（4）根據(jù)需求的價(jià)格彈性定義： ，依據(jù)上述回歸結(jié)果，你能救出對(duì)咖啡需求的價(jià)格彈性嗎？如果不能，計(jì)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(jì)值；16.根據(jù)某地19611999年共39年的總產(chǎn)出Y、勞動(dòng)投入L和資本投入K的年度數(shù)據(jù)，運(yùn)用普通最小

13、二乘法估計(jì)得出了下列回歸方程： (0.237) (0.083) (0.048) ，DW=0.858 式下括號(hào)中的數(shù)字為相應(yīng)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。(1)解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義； (2)系數(shù)的符號(hào)符合你的預(yù)期嗎？為什么？17.某計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家曾用19211941年與19451950年（19421944年戰(zhàn)爭(zhēng)期間略去）美國(guó)國(guó)內(nèi)消費(fèi)和工資收入、非工資非農(nóng)業(yè)收入、農(nóng)業(yè)收入的時(shí)間序列資料，利用普通最小二乘法估計(jì)得出了以下回歸方程：式下括號(hào)中的數(shù)字為相應(yīng)參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。試對(duì)該模型進(jìn)行評(píng)析，指出其中存在的問題。18.計(jì)算下面三個(gè)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(gè)數(shù)。（1）（2）（3

14、）19.設(shè)有模型，試在下列條件下: 。分別求出，的最小二乘估計(jì)量。20假設(shè)要求你建立一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(gè)學(xué)年收集數(shù)據(jù)，得到兩個(gè)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(shí)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(jí)數(shù)請(qǐng)回答下列問題：（1）這兩個(gè)方程你認(rèn)為哪個(gè)更合理些，為什么？（2）為什么用相同的數(shù)據(jù)去估計(jì)相同變量的系數(shù)得到不同的符號(hào)？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(jià)格、氣溫、附近餐廳的盒飯價(jià)格、學(xué)校當(dāng)日的學(xué)

15、生數(shù)量（單位：千人）作為解釋變量，進(jìn)行回歸分析；假設(shè)不管是否有假期，食堂都營(yíng)業(yè)。不幸的是，食堂內(nèi)的計(jì)算機(jī)被一次病毒侵犯，所有的存儲(chǔ)丟失，無(wú)法恢復(fù)，你不能說出獨(dú)立變量分別代表著哪一項(xiàng)！下面是回歸結(jié)果（括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差）：（2.6） (6.3) (0.61) (5.9) 要求：（1）試判定每項(xiàng)結(jié)果對(duì)應(yīng)著哪一個(gè)變量？（2）對(duì)你的判定結(jié)論做出說明。22.設(shè)消費(fèi)函數(shù)為，其中為消費(fèi)支出，為個(gè)人可支配收入， 為隨機(jī)誤差項(xiàng)，并且（其中為常數(shù)）。試回答以下問題：（1）選用適當(dāng)?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(jì)量的表達(dá)式。23.檢驗(yàn)下列模型是否存在異方差性，列出檢驗(yàn)步驟，給出結(jié)論。

16、樣本共40個(gè)，本題假設(shè)去掉c=12個(gè)樣本，假設(shè)異方差由引起，數(shù)值小的一組殘差平方和為，數(shù)值大的一組平方和為。24.假設(shè)回歸模型為：，其中：；并且是非隨機(jī)變量，求模型參數(shù)的最佳線性無(wú)偏估計(jì)量及其方差。25.現(xiàn)有x和Y的樣本觀測(cè)值如下表: x2510410y47459假設(shè)y對(duì)x的回歸模型為，且，試用適當(dāng)?shù)姆椒ü烙?jì)此回歸模型。26.根據(jù)某地19611999年共39年的總產(chǎn)出Y、勞動(dòng)投入L和資本投入K的年度數(shù)據(jù)，運(yùn)用普通最小二乘法估計(jì)得出了下列回歸方程： (0.237) (0.083) (0.048) ,DW=0.858 上式下面括號(hào)中的數(shù)字為相應(yīng)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差。在5%的顯著性水平之下，由DW檢驗(yàn)臨

17、界值表，得dL=1.38,du=1.60。問； (1) 題中所估計(jì)的回歸方程的經(jīng)濟(jì)含義； (2) 該回歸方程的估計(jì)中存在什么問題?應(yīng)如何改進(jìn)? 27根據(jù)我國(guó)19782000年的財(cái)政收入和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的統(tǒng)計(jì)資料，可建立如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型： （2.5199） （22.7229） 0.9609，731.2086，516.3338，0.3474請(qǐng)回答以下問題：（1） 何謂計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的自相關(guān)性？（2） 試檢驗(yàn)該模型是否存在一階自相關(guān)，為什么？ （3） 自相關(guān)會(huì)給建立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(duì)某地區(qū)大學(xué)生就業(yè)增長(zhǎng)影響的

18、簡(jiǎn)單模型可描述如下: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(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，GDP為該國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值；g表示年增長(zhǎng)率。（1）如果該地區(qū)政府以多多少少不易觀測(cè)的卻對(duì)新畢業(yè)大學(xué)生就業(yè)有影響的因素作為基礎(chǔ)來選擇最低限度工資，則OLS估計(jì)將會(huì)存在什么問題？（2）令MIN為該國(guó)的最低限度工資，它與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)嗎？（3）按照法律，各地區(qū)最低限度工資不得低于國(guó)家最低工資，哪么gMIN能成為gMIN1的工具變量嗎？ 29下列假想的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是否合理，為什么？ （1） 其中，是第產(chǎn)業(yè)的國(guó)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(chǔ)

19、蓄存款余額。 （3） 其中，、分別為建筑業(yè)產(chǎn)值、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(fèi)品支出和耐用消費(fèi)品物價(jià)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指出下列假想模型中的錯(cuò)誤，并說明理由： （1）其中，為第年社會(huì)消費(fèi)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(huì)固定資產(chǎn)投資總額（億元）。 （2） 其中， 、分別是城鎮(zhèn)居民消費(fèi)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(jì)消費(fèi)函數(shù)（用模型表示），并獲得下

20、列結(jié)果：，n=19 （3.1） (18.7) R2=0.98 這里括號(hào)里的數(shù)字表示相應(yīng)參數(shù)的T比率值。要求：（1）利用T比率值檢驗(yàn)假設(shè)：b=0（取顯著水平為5%，）；（2）確定參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差；（3）構(gòu)造b的95%的置信區(qū)間，這個(gè)區(qū)間包括0嗎？32.根據(jù)我國(guó)19782000年的財(cái)政收入和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的統(tǒng)計(jì)資料，可建立如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型： （2.5199） （22.7229） 0.9609，731.2086，516.3338，0.3474請(qǐng)回答以下問題：（1）何謂計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的自相關(guān)性？（2）試檢驗(yàn)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(huì)給建立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型產(chǎn)生哪些影響？（

21、臨界值，）33以某地區(qū)22年的年度數(shù)據(jù)估計(jì)了如下工業(yè)就業(yè)回歸方程 （-0.56）(2.3) (-1.7) (5.8) 式中，Y為總就業(yè)量；X1為總收入；X2為平均月工資率；X3為地方政府的總支出。（1）試證明：一階自相關(guān)的DW檢驗(yàn)是無(wú)定論的。（2）逐步描述如何使用LM檢驗(yàn)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)_總離差(TSS)6604214要求：（1）樣本容量是多少？（2）求RSS？（3）ESS和RSS的自由度各是多少？（4）求和？35.根據(jù)我國(guó)19852001年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和人均

22、消費(fèi)性支出資料，按照凱恩斯絕對(duì)收入假說建立的消費(fèi)函數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為： ； ；其中：是居民人均可支配收入，是居民人均消費(fèi)性支出 要求：（1）解釋模型中137.422和0.772的意義；（2）簡(jiǎn)述什么是模型的異方差性；（3）檢驗(yàn)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(duì)X1和X2的多元回歸，你能估計(jì)模型的參數(shù)嗎？為什么？37在研究生產(chǎn)函數(shù)時(shí)，有以下兩種結(jié)果：（1） （2）其中，Q產(chǎn)量，K資本，L勞動(dòng)時(shí)數(shù)，t時(shí)間，n樣本容量請(qǐng)回答以下問題：（1）證明在模型（1）中所有的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上

23、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(jì)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(gè)人收入的季度數(shù)據(jù)建立如下模型：其中，定義虛擬變量為第i季度時(shí)其數(shù)值取1，其余為0。這時(shí)會(huì)發(fā)生什么問題，參數(shù)是否能夠用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)？39.某行業(yè)利潤(rùn)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(rèn)為季度因素使利潤(rùn)平均值發(fā)生變異，應(yīng)如何引入虛擬變量？（2） 如果認(rèn)為季度因素使利潤(rùn)對(duì)銷售額的變化額發(fā)生變異，應(yīng)如何引入虛擬變量？（3） 如果認(rèn)為上述兩種情況都存在，又應(yīng)如何引入虛擬變量？對(duì)上述三種情況分別設(shè)定利潤(rùn)模型。

24、40.設(shè)我國(guó)通貨膨脹I主要取決于工業(yè)生產(chǎn)增長(zhǎng)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(diǎn)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(diǎn)和預(yù)期都不同對(duì)上述兩種情況，試分別確定通貨膨脹率的回歸模型。41.一個(gè)由容量為209的樣本估計(jì)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(wàn)元), 表示年收入(單位:萬(wàn)元), 表示公司股票收益(單位:萬(wàn)元); 均為虛擬變量,分別表示金融業(yè)、消費(fèi)品工業(yè)和公用業(yè)。假設(shè)對(duì)比產(chǎn)業(yè)為交通運(yùn)輸業(yè)。（1）解釋三個(gè)虛擬變量參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含

25、義。（2）保持和不變，計(jì)算公用事業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)之間估計(jì)薪水的近似百分比差異。這個(gè)差異在1%的顯著性水平上是統(tǒng)計(jì)顯著嗎？（3）消費(fèi)品工業(yè)和金融業(yè)之間估計(jì)薪水的近似百分比差異是多少？42.在一項(xiàng)對(duì)北京某大學(xué)學(xué)生月消費(fèi)支出的研究中，認(rèn)為學(xué)生的消費(fèi)支出除受其家庭的月收入水平外,還受在學(xué)校是否得獎(jiǎng)學(xué)金,來自農(nóng)村還是城市，是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)還是欠發(fā)達(dá)地區(qū),以及性別等因素的影響。試設(shè)定適當(dāng)?shù)哪Ｐ?并導(dǎo)出如下情形下學(xué)生消費(fèi)支出的平均水平:(1)來自欠發(fā)達(dá)農(nóng)村地區(qū)的女生,未得獎(jiǎng)學(xué)金;(2)來自欠發(fā)達(dá)城市地區(qū)的男生,得到獎(jiǎng)學(xué)金;(3)來自發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)村女生,得到獎(jiǎng)學(xué)金;(4)來自發(fā)達(dá)地區(qū)的城市男生,未得獎(jiǎng)學(xué)金.43.

26、 試在家庭對(duì)某商品的消費(fèi)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(duì)消費(fèi)需求的影響，并寫出各類消費(fèi)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(xiàng)式階數(shù)為2的有限多項(xiàng)式估計(jì)這個(gè)模型，并根據(jù)一個(gè)有60個(gè)觀測(cè)值的樣本求出了二階多項(xiàng)式系數(shù)的估計(jì)值為：00.3，1 0.51，2 =0.1，試計(jì)算 ( = 0, 1, 2, 3)45考察以下分布滯后模型：假如用2階有限多項(xiàng)式變換模型估計(jì)這個(gè)模型后得 式中， （1）求原模型中各參數(shù)值（2）估計(jì)對(duì)的短期影響乘數(shù)、長(zhǎng)期影響乘數(shù)和過渡性影響乘數(shù)46已知某商場(chǎng)1997-2006年庫(kù)存商品額與銷售額的資料，

27、假定最大滯后長(zhǎng)度，多項(xiàng)式的階數(shù)。（1）建立分布滯后模型（2）假定用最小二乘法得到有限多項(xiàng)式變換模型的估計(jì)式為 請(qǐng)寫出分布滯后模型的估計(jì)式47考察下面的模型 式中為投資，為收入，為消費(fèi)，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(shí)別狀況；（3）選擇最適合于估計(jì)可識(shí)別方程的估計(jì)方法。48設(shè)有聯(lián)立方程模型：消費(fèi)函數(shù)： 投資函數(shù)： 恒等式：其中，為消費(fèi)，為投資，為收入，為政府支出，和為隨機(jī)誤差項(xiàng)，請(qǐng)回答：（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(shí)別該聯(lián)立方程模型（3）分別提出可識(shí)別的結(jié)構(gòu)式方程的恰當(dāng)?shù)墓烙?jì)方法49識(shí)別下面模型式1：（需求方程） 式2

28、：（供給方程）其中，為需求或供給的數(shù)量，為價(jià)格，為收入，和為內(nèi)生變量，為外生變量。50已知結(jié)構(gòu)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(gè)結(jié)構(gòu)方程的識(shí)別狀況； （2）如果0，各方程的識(shí)別狀況會(huì)有什么變化？計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)答案一、單項(xiàng)選擇題（每小題1分）1C 2B 3D 4A 5C 6B 7A 8C 9D 10A 11D 12B 13B 14A 15A 16D 17A 18C 19B 20B 21D 22D 23D 24B 25C 26D 27D 28D 29A 30D 31B 32D 33C 34A 35C 36D 37A 38D 39A 40D 41C 42A 43

29、C 44D 45A 46B 47C 48D 49B 50C 51B 52C 53C 54D 55C 56C 57D 58C 59A 60D 61A 62D 63A 64A 65D 66A 67B 68C 69A 70C 71D 72B 73.A 74.D 75.D 76.A 77.C 78.D 79.B 80.B 81.D 82.B 83.B 84D 85C 86A 87B 88C 89C 90A 91D 92C 93D 94A 95D 96D 97C 98D 99A 100D 101B 102D 103C 104A 105C 106B 107D 108D 109D 110D 111C 112

30、D 113D 114D 115C 116C 117B 118C 119A120B121C122D123D124D125C126C127D二、多項(xiàng)選擇題（每小題2分）1 ADE 2 AC 3 BD 4 AB 5CD 6ABCDE 7 ABCD 8BCD 9 ABCDE 10ABCD 11 CD 12 ABCD 13 BCDE 14 ABE 15ACD 16ABCDE 17ABE 18AC 19BE 20CDE 21ABCDE 22CDE 23ABDE 24ADE 25ACE 26ABCDE 27ABCDE 28ABCDE 29BCE 30ACDE 31BCD 32BC 33 AB 34 ABCD

31、 35 BCD 36 ACDE 37BCD 38BC 39 AD 40.ABCDE 41.AB 42.BCDE 43.DE 44.ABCDE 45.BE 46.ABC 47.BC 48.BCD 49.BDE 50.AB 51.ABCDE 52AC 53ACD 54ACD 55ABCD 56ABCDE57ABC58AB59ABC 60AE 61ABCD 62BC 63AC 64ABC 65BE 66ABC 67CD 68BCD 69ABCD 70CD71ABD72 ABCD73 ABCDE 74ADF 75ABD 76BD 77ABC 78ABCD 79ABCD 80BCDE三、名詞解釋（每小題

32、3分）1經(jīng)濟(jì)變量：經(jīng)濟(jì)變量是用來描述經(jīng)濟(jì)因素?cái)?shù)量水平的指標(biāo)。（3分）2解釋變量：是用來解釋作為研究對(duì)象的變量（即因變量）為什么變動(dòng)、如何變動(dòng)的變量。（2分）它對(duì)因變量的變動(dòng)做出解釋，表現(xiàn)為方程所描述的因果關(guān)系中的“因”。（1分）3被解釋變量：是作為研究對(duì)象的變量。（1分）它的變動(dòng)是由解釋變量做出解釋的，表現(xiàn)為方程所描述的因果關(guān)系的果。（2分）4內(nèi)生變量：是由模型系統(tǒng)內(nèi)部因素所決定的變量，（2分）表現(xiàn)為具有一定概率分布的隨機(jī)變量，是模型求解的結(jié)果。（1分）5外生變量：是由模型系統(tǒng)之外的因素決定的變量，表現(xiàn)為非隨機(jī)變量。（2分）它影響模型中的內(nèi)生變量，其數(shù)值在模型求解之前就已經(jīng)確定。（1分）6滯后

33、變量：是滯后內(nèi)生變量和滯后外生變量的合稱，（1分）前期的內(nèi)生變量稱為滯后內(nèi)生變量；（1分）前期的外生變量稱為滯后外生變量。（1分）7前定變量：通常將外生變量和滯后變量合稱為前定變量，（1分）即是在模型求解以前已經(jīng)確定或需要確定的變量。（2分）8控制變量：在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中人為設(shè)置的反映政策要求、決策者意愿、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)行條件和狀態(tài)等方面的變量，（2分）它一般屬于外生變量。（1分）9計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：為了研究分析某個(gè)系統(tǒng)中經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量關(guān)系而采用的隨機(jī)代數(shù)模型，（2分）是以數(shù)學(xué)形式對(duì)客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象所作的描述和概括。（1分）10函數(shù)關(guān)系：如果一個(gè)變量y的取值可以通過另一個(gè)變量或另一組變量以某種形式惟一地

34、、精確地確定，則y與這個(gè)變量或這組變量之間的關(guān)系就是函數(shù)關(guān)系。（3分）11相關(guān)關(guān)系：如果一個(gè)變量y的取值受另一個(gè)變量或另一組變量的影響，但并不由它們惟一確定，則y與這個(gè)變量或這組變量之間的關(guān)系就是相關(guān)關(guān)系。（3分）12最小二乘法：用使估計(jì)的剩余平方和最小的原則確定樣本回歸函數(shù)的方法，稱為最小二乘法。（3分）13高斯馬爾可夫定理：在古典假定條件下，OLS估計(jì)量是模型參數(shù)的最佳線性無(wú)偏估計(jì)量，這一結(jié)論即是高斯馬爾可夫定理。（3分）14總變差（總離差平方和）：在回歸模型中，被解釋變量的觀測(cè)值與其均值的離差平方和。（3分）15回歸變差（回歸平方和）：在回歸模型中，因變量的估計(jì)值與其均值的離差平方和，（

35、2分）也就是由解釋變量解釋的變差。（1分）16剩余變差（殘差平方和）：在回歸模型中，因變量的觀測(cè)值與估計(jì)值之差的平方和，（2分）是不能由解釋變量所解釋的部分變差。（1分）17估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差：在回歸模型中，隨機(jī)誤差項(xiàng)方差的估計(jì)量的平方根。（3分）18樣本決定系數(shù)：回歸平方和在總變差中所占的比重。（3分）19點(diǎn)預(yù)測(cè)：給定自變量的某一個(gè)值時(shí)，利用樣本回歸方程求出相應(yīng)的樣本擬合值，以此作為因變量實(shí)際值和其均值的估計(jì)值。（3分）20擬合優(yōu)度：樣本回歸直線與樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的擬合程度。（3分）21殘差：樣本回歸方程的擬合值與觀測(cè)值的誤差稱為回歸殘差。（3分）22顯著性檢驗(yàn)：利用樣本結(jié)果，來證實(shí)一個(gè)虛擬假設(shè)的

36、真?zhèn)蔚囊环N檢驗(yàn)程序。（3分）23回歸變差：簡(jiǎn)稱ESS,表示由回歸直線（即解釋變量）所解釋的部分（2分），表示x對(duì)y的線性影響（1分）。24剩余變差：簡(jiǎn)稱RSS，是未被回歸直線解釋的部分（2分），是由解釋變量以外的因素造成的影響（1分）。25多重決定系數(shù)：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（1分），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(shù)，仍用R2表示（2分）。26調(diào)整后的決定系數(shù)：又稱修正后的決定系數(shù)，記為，是為了克服多重決定系數(shù)會(huì)隨著解釋變量的增加而增大的缺陷提出來的，（2分）其公式為：（1分）。27偏相關(guān)系數(shù):在Y、X1、X

37、2三個(gè)變量中，當(dāng)X1 既定時(shí)（即不受X1的影響），表示Y與X2之間相關(guān)關(guān)系的指標(biāo)，稱為偏相關(guān)系數(shù)，記做。（3分）28.異方差性：在線性回歸模型中，如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不是常數(shù)，即對(duì)不同的解釋變量觀測(cè)值彼此不同，則稱隨機(jī)項(xiàng)具有異方差性。（3分）29.戈德菲爾特-匡特檢驗(yàn):該方法由戈德菲爾特（S.M.Goldfeld）和匡特（R.E.Quandt）于1965年提出，用對(duì)樣本進(jìn)行分段比較的方法來判斷異方差性。（3分）30.懷特檢驗(yàn):該檢驗(yàn)由懷特（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。（3分）31.戈里瑟檢驗(yàn)和帕克檢驗(yàn):該檢驗(yàn)法由戈里瑟和帕克于1969年提出，其基本原

38、理都是通過建立殘差序列對(duì)解釋變量的（輔助）回歸模型，判斷隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與解釋變量之間是否存在著較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，進(jìn)而判斷是否存在異方差性。（3分）32序列相關(guān)性：對(duì)于模型 隨機(jī)誤差項(xiàng)互相獨(dú)立的基本假設(shè)表現(xiàn)為 （1分）如果出現(xiàn) 即對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)誤差項(xiàng)之間不再是完全互相獨(dú)立，而是存在某種相關(guān)性，則認(rèn)為出現(xiàn)了序列相關(guān)性(Serial Correlation)。（2分）33虛假序列相關(guān)：是指模型的序列相關(guān)性是由于省略了顯著的解釋變量而導(dǎo)致的。34.差分法：差分法是一類克服序列相關(guān)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。35.廣義差分法：廣義差分法

39、可以克服所有類型的序列相關(guān)帶來的問題，一階差分法是它的一個(gè)特例。36.自回歸模型：37.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(quán)最小二乘法是它的特例。38. DW檢驗(yàn)：德賓和瓦特森與1951年提出的一種適于小樣本的檢驗(yàn)方法。DW檢驗(yàn)法有五個(gè)前提條件。39.科克倫-奧克特迭代法：是通過逐次跌代去尋求更為滿意的的估計(jì)值，然后再采用廣義差分法。具體來說，該方法是利用殘差去估計(jì)未知的。（40. Durbin兩步法：當(dāng)自相關(guān)系數(shù)未知，可采用Durbin提出的兩步法去消除自相關(guān)。第一步對(duì)一多元回歸模型，使用OLS法估計(jì)其參數(shù)，第二步再利用廣義差分。41相關(guān)系數(shù)：度量變量之間相關(guān)程度

40、的一個(gè)系數(shù)，一般用表示。 ， ，越接近于1，相關(guān)程度越強(qiáng)，越接近于0，相關(guān)程度越弱。42.多重共線性：是指解釋變量之間存在完全或不完全的線性關(guān)系。43.方差膨脹因子：是指解釋變量之間存在多重共線性時(shí)的方差與不存在多重共線性時(shí)的方差之比。44把質(zhì)的因素量化而構(gòu)造的取值為0和1的人工變量。45在設(shè)定模時(shí)如果模型中解釋變量的構(gòu)成模型函數(shù)的形式以及有關(guān)隨機(jī)誤差項(xiàng)的若干假定等內(nèi)容的設(shè)定與客觀實(shí)際不一致，利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型來描述經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象而產(chǎn)生的誤差。46是指與模型中的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)，與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)的變量。47用工具變量替代模型中與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)的隨機(jī)解釋變量的方法。48由于引進(jìn)虛擬變量，回歸模型

41、的截距或斜率隨樣本觀測(cè)值的改變而系統(tǒng)地改變。49. 這是虛擬變量的一個(gè)應(yīng)用，當(dāng)解釋變量低于某個(gè)已知的臨界水平時(shí)，我們?nèi)√摂M變量設(shè)置而成的模型稱之為分段線性回歸模型。50 分布滯后模型：如果滯后變量模型中沒有滯后因變量，因變量受解釋變量的影響分布在解釋變量不同時(shí)期的滯后值上，則稱這種模型為分布滯后模型。51有限分布滯后模型：滯后期長(zhǎng)度有限的分布滯后模型稱為有限分布滯后模型。52無(wú)限分布滯后模型：滯后期長(zhǎng)度無(wú)限的分布滯后模型稱為無(wú)限分布滯后模型。53幾何分布滯后模型：對(duì)于無(wú)限分布滯后模型，如果其滯后變量的系數(shù)bi是按幾何級(jí)數(shù)列衰減的，則稱這種模型為幾何分布滯后模型。54聯(lián)立方程模型：是指由兩個(gè)或更

42、多相互聯(lián)系的方程構(gòu)建的模型。55 結(jié)構(gòu)式模型：是根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論建立的反映經(jīng)濟(jì)變量間直接關(guān)系結(jié)構(gòu)的計(jì)量方程系統(tǒng)。56 簡(jiǎn)化式模型：是指聯(lián)立方程中每個(gè)內(nèi)生變量只是前定變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)。57 結(jié)構(gòu)式參數(shù)：結(jié)構(gòu)模型中的參數(shù)叫結(jié)構(gòu)式參數(shù)58 簡(jiǎn)化式參數(shù)：簡(jiǎn)化式模型中的參數(shù)叫簡(jiǎn)化式參數(shù)。59識(shí)別：就是指是否能從簡(jiǎn)化式模型參數(shù)估計(jì)值中推導(dǎo)出結(jié)構(gòu)式模型的參數(shù)估計(jì)值。60不可識(shí)別：是指無(wú)法從簡(jiǎn)化式模型參數(shù)估計(jì)值中推導(dǎo)出結(jié)構(gòu)式模型的參數(shù)估計(jì)值。61 識(shí)別的階條件：如果一個(gè)方程能被識(shí)別，那么這個(gè)方程不包含的變量的總數(shù)應(yīng)大于或等于模型系統(tǒng)中方程個(gè)數(shù)減1。62識(shí)別的秩條件：一個(gè)方程可識(shí)別的充分必要條件是：所有不包含

43、在這個(gè)方程中的參數(shù)矩陣的秩為m-1。63間接最小二乘法：先利用最小二乘法估計(jì)簡(jiǎn)化式方程，再通過參數(shù)關(guān)系體系，由簡(jiǎn)化式參數(shù)的估計(jì)值求解得結(jié)構(gòu)式參數(shù)的估計(jì)值。四、簡(jiǎn)答題（每小題5分）1簡(jiǎn)述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)科間的關(guān)系。答：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的綜合。（1分）經(jīng)濟(jì)學(xué)著重經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的定性研究，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)著重于定量方面的研究。（1分）統(tǒng)計(jì)學(xué)是關(guān)于如何收集、整理和分析數(shù)據(jù)的科學(xué)，而計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)則利用經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)所提供的數(shù)據(jù)來估計(jì)經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量關(guān)系并加以驗(yàn)證。（1分）數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門數(shù)學(xué)學(xué)科，可以應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，也可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)則僅限于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。（1分）計(jì)量

44、經(jīng)濟(jì)模型建立的過程，是綜合應(yīng)用理論、統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)方法的過程，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者的統(tǒng)一。2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型有哪些應(yīng)用？答：結(jié)構(gòu)分析。（1分）經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)。（1分）政策評(píng)價(jià)。（1分）檢驗(yàn)和發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論。（2分）3、簡(jiǎn)述建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟。答：根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型；（1分）樣本數(shù)據(jù)的收集；（1分）估計(jì)參數(shù)；（1分）模型的檢驗(yàn)；（1分）計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的應(yīng)用。（1分）4、對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)應(yīng)從幾個(gè)方面入手？答：經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)；（2分）統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則檢驗(yàn)；（1分）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)準(zhǔn)則檢驗(yàn)；（1分）模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)。（1分）5計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用的數(shù)據(jù)是怎樣進(jìn)行分類的？答：四種分類：時(shí)間序列數(shù)據(jù)；

45、（1分）橫截面數(shù)據(jù)；（1分）混合數(shù)據(jù)；（1分）虛擬變量數(shù)據(jù)。（2分）6.在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，為什么會(huì)存在隨機(jī)誤差項(xiàng)？答：隨機(jī)誤差項(xiàng)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中不可缺少的一部分。（1分）產(chǎn)生隨機(jī)誤差項(xiàng)的原因有以下幾個(gè)方面：模型中被忽略掉的影響因素造成的誤差；（1分）模型關(guān)系認(rèn)定不準(zhǔn)確造成的誤差；（1分）變量的測(cè)量誤差；（1分）隨機(jī)因素。（1分）7.古典線性回歸模型的基本假定是什么？答：零均值假定。（1分）即在給定xt的條件下，隨機(jī)誤差項(xiàng)的數(shù)學(xué)期望（均值）為0，即。同方差假定。（1分）誤差項(xiàng)的方差與t無(wú)關(guān)，為一個(gè)常數(shù)。無(wú)自相關(guān)假定。（1分）即不同的誤差項(xiàng)相互獨(dú)立。解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)假定。（1分）正態(tài)性假

46、定，（1分）即假定誤差項(xiàng)服從均值為0，方差為的正態(tài)分布。8總體回歸模型與樣本回歸模型的區(qū)別與聯(lián)系。答：主要區(qū)別：描述的對(duì)象不同。（1分）總體回歸模型描述總體中變量y與x的相互關(guān)系，而樣本回歸模型描述所觀測(cè)的樣本中變量y與x的相互關(guān)系。建立模型的不同。（1分）總體回歸模型是依據(jù)總體全部觀測(cè)資料建立的，樣本回歸模型是依據(jù)樣本觀測(cè)資料建立的。模型性質(zhì)不同。（1分）總體回歸模型不是隨機(jī)模型，樣本回歸模型是隨機(jī)模型，它隨著樣本的改變而改變。主要聯(lián)系：樣本回歸模型是總體回歸模型的一個(gè)估計(jì)式，之所以建立樣本回歸模型，目的是用來估計(jì)總體回歸模型。（2分）9試述回歸分析與相關(guān)分析的聯(lián)系和區(qū)別。答：兩者的聯(lián)系：相

47、關(guān)分析是回歸分析的前提和基礎(chǔ)；回歸分析是相關(guān)分析的深入和繼續(xù)。（1分）相關(guān)分析與回歸分析的有關(guān)指標(biāo)之間存在計(jì)算上的內(nèi)在聯(lián)系。（1分）兩者的區(qū)別：回歸分析強(qiáng)調(diào)因果關(guān)系，相關(guān)分析不關(guān)心因果關(guān)系，所研究的兩個(gè)變量是對(duì)等的。（1分）對(duì)兩個(gè)變量x與y而言，相關(guān)分析中：；在回歸分析中，和卻是兩個(gè)完全不同的回歸方程。（1分）回歸分析對(duì)資料的要求是被解釋變量y是隨機(jī)變量，解釋變量x是非隨機(jī)變量；相關(guān)分析對(duì)資料的要求是兩個(gè)變量都隨機(jī)變量。（1分）10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(jì)量有哪些統(tǒng)計(jì)性質(zhì)？答：線性，是指參數(shù)估計(jì)量和分別為觀測(cè)值和隨機(jī)誤差項(xiàng)的線性函數(shù)或線性組合。（1分）無(wú)偏性，指

48、參數(shù)估計(jì)量和的均值（期望值）分別等于總體參數(shù)和。（2分）有效性（最小方差性或最優(yōu)性），指在所有的線性無(wú)偏估計(jì)量中，最小二乘估計(jì)量和的方差最小。（2分）11簡(jiǎn)述BLUE的含義。答：BLUE即最佳線性無(wú)偏估計(jì)量，是best linear unbiased estimators的縮寫。（2分）在古典假定條件下，最小二乘估計(jì)量具備線性、無(wú)偏性和有效性，是最佳線性無(wú)偏估計(jì)量，即BLUE，這一結(jié)論就是著名的高斯馬爾可夫定理。（3分）12對(duì)于多元線性回歸模型，為什么在進(jìn)行了總體顯著性F檢驗(yàn)之后，還要對(duì)每個(gè)回歸系數(shù)進(jìn)行是否為0的t檢驗(yàn)？答：多元線性回歸模型的總體顯著性F檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭腥拷忉屪兞繉?duì)被解釋變量

49、的共同影響是否顯著。（1分）通過了此F檢驗(yàn)，就可以說模型中的全部解釋變量對(duì)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(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響都是顯著的。（3分）因此還需要就每個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響是否顯著進(jìn)行檢驗(yàn)，即進(jìn)行t檢驗(yàn)。（1分）13.給定二元回歸模型：，請(qǐng)敘述模型的古典假定。解答：（1）隨機(jī)誤差項(xiàng)的期望為零，即。（2）不同的隨機(jī)誤差項(xiàng)之間相互獨(dú)立，即（1分）。（3）隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與t無(wú)關(guān)，為一個(gè)常數(shù)，即。即同方差假設(shè)（1分）。（4）隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量不相關(guān)，即。通常假定為非隨機(jī)變量，這個(gè)假設(shè)自動(dòng)成立（1分）。（5）隨機(jī)誤差項(xiàng)為服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量，即（1

50、分）。（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(guān)系，即不存在多重共線性（1分）。14.在多元線性回歸分析中，為什么用修正的決定系數(shù)衡量估計(jì)模型對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合優(yōu)度？解答：因?yàn)槿藗儼l(fā)現(xiàn)隨著模型中解釋變量的增多，多重決定系數(shù)的值往往會(huì)變大，從而增加了模型的解釋功能。這樣就使得人們認(rèn)為要使模型擬合得好，就必須增加解釋變量（2分）。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(shù)的個(gè)數(shù)增加，從而損失自由度，而實(shí)際中如果引入的解釋變量并非必要的話可能會(huì)產(chǎn)生很多問題，比如，降低預(yù)測(cè)精確度、引起多重共線性等等。為此用修正的決定系數(shù)來估計(jì)模型對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合優(yōu)度（3分）

51、。15.修正的決定系數(shù)及其作用。解答：，（2分）其作用有：（1）用自由度調(diào)整后，可以消除擬合優(yōu)度評(píng)價(jià)中解釋變量多少對(duì)決定系數(shù)計(jì)算的影響；（2分）（2）對(duì)于包含解釋變量個(gè)數(shù)不同的模型，可以用調(diào)整后的決定系數(shù)直接比較它們的擬合優(yōu)度的高低，但不能用原來未調(diào)整的決定系數(shù)來比較（1分）。16.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:(1) 對(duì)數(shù)模型（1分）(2) 半對(duì)數(shù)模型或（1分）(3) 倒數(shù)模型（1分）(4) 多項(xiàng)式模型（1分）(5) 成長(zhǎng)曲線模型包括邏輯成長(zhǎng)曲線模型和Gompertz成長(zhǎng)曲線模型（1分）17.觀察下列方程并判斷其變量是否呈線性，系數(shù)是否呈線性，或都是或都不

52、是。 解答：系數(shù)呈線性，變量非線性；（1分）系數(shù)呈線性，變量非呈線性；（1分）系數(shù)和變量均為非線性；（1分）系數(shù)和變量均為非線性。（2 分）18. 觀察下列方程并判斷其變量是否呈線性，系數(shù)是否呈線性，或都是或都不是。 解答：系數(shù)呈線性，變量非呈線性；（1分）系數(shù)非線性，變量呈線性；（1分）系數(shù)和變量均為非線性；(2分)系數(shù)和變量均為非線性（1分）。19. 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(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中的一個(gè)專門問題。在線性回歸模型中，如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不是常數(shù)，即對(duì)不同的解釋變量觀測(cè)值彼此不同，則稱隨機(jī)項(xiàng)具有異方差性，即 （t=1，2，n）。（3分）例如，利用橫截面數(shù)據(jù)研究

53、消費(fèi)和收入之間的關(guān)系時(shí)，對(duì)收入較少的家庭在滿足基本消費(fèi)支出之后的剩余收入已經(jīng)不多，用在購(gòu)買生活必需品上的比例較大，消費(fèi)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(fèi)有更大的選擇范圍。由于個(gè)性、愛好、儲(chǔ)蓄心理、消費(fèi)習(xí)慣和家庭成員構(gòu)成等那個(gè)的差異，使消費(fèi)的分散幅度增大，或者說低收入家庭消費(fèi)的分散度和高收入家庭消費(fèi)得分散度相比較，可以認(rèn)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(xiàng)方差的變化。（2分）20.產(chǎn)生原因：（1）模型中遺漏了某些解釋變量；（2）模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差；（3）樣本數(shù)據(jù)的測(cè)量誤差；（4）隨機(jī)因素的影響。（2分）產(chǎn)生的影響

54、：如果線性回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差性，會(huì)對(duì)模型參數(shù)估計(jì)、模型檢驗(yàn)及模型應(yīng)用帶來重大影響，主要有：（1）不影響模型參數(shù)最小二乘估計(jì)值的無(wú)偏性；（2）參數(shù)的最小二乘估計(jì)量不是一個(gè)有效的估計(jì)量；（3）對(duì)模型參數(shù)估計(jì)值的顯著性檢驗(yàn)失效；（4）模型估計(jì)式的代表性降低，預(yù)測(cè)精度精度降低。（3分）21.檢驗(yàn)方法：（1）圖示檢驗(yàn)法；（1分）（2）戈德菲爾德匡特檢驗(yàn)；（1分）（3）懷特檢驗(yàn)；（1分）（4）戈里瑟檢驗(yàn)和帕克檢驗(yàn)（殘差回歸檢驗(yàn)法）；（1分）（5）ARCH檢驗(yàn)（自回歸條件異方差檢驗(yàn)）（1分）22.解決方法：（1）模型變換法；（2分）（2）加權(quán)最小二乘法；（2分）（3）模型的對(duì)數(shù)變換等（1分）23

55、.加權(quán)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(duì)于不同的的波動(dòng)幅度相差很大。隨機(jī)誤差項(xiàng)方差越小，樣本點(diǎn)對(duì)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(diǎn)的代表性越強(qiáng)）；而較大的樣本點(diǎn)可能會(huì)偏離總體回歸直線很遠(yuǎn)，的可信度較低（或者說樣本點(diǎn)的代表性較弱）。（2分）因此，在考慮異方差模型的擬合總誤差時(shí)，對(duì)于不同的應(yīng)該區(qū)別對(duì)待。具體做法：對(duì)較小的給于充分的重視，即給于較大的權(quán)數(shù)；對(duì)較大的給于充分的重視，即給于較小的權(quán)數(shù)。更好的使反映對(duì)殘差平方和的影響程度，從而改善參數(shù)估計(jì)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。（3分）24. 樣本分段法（即戈德菲爾特匡特檢驗(yàn)）的基本原

56、理：將樣本分為容量相等的兩部分，然后分別對(duì)樣本1和樣本2進(jìn)行回歸，并計(jì)算兩個(gè)子樣本的殘差平方和，如果隨機(jī)誤差項(xiàng)是同方差的，則這兩個(gè)子樣本的殘差平方和應(yīng)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。（3分）使用條件：（1）樣本容量要盡可能大，一般而言應(yīng)該在參數(shù)個(gè)數(shù)兩倍以上；（2）服從正態(tài)分布，且除了異方差條件外，其它假定均滿足。（2分）25簡(jiǎn)述DW檢驗(yàn)的局限性。答：從判斷準(zhǔn)則中看到，DW檢驗(yàn)存在兩個(gè)主要的局限性：首先，存在一個(gè)不能確定的值區(qū)域，這是這種檢驗(yàn)方法的一大缺陷。（2分）其次：檢驗(yàn)只能檢驗(yàn)一階自相關(guān)。（2分）但在實(shí)際計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題中，一階自相關(guān)是出現(xiàn)最多的一類序列相關(guān)，而且經(jīng)驗(yàn)