計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題庫(kù)[超[完整版]]和答案

.wd.2一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%。答復(fù)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。13假設(shè)某國(guó)的貨幣供應(yīng)量Y與國(guó)民收入X的歷史如系下表。 某國(guó)的貨幣供應(yīng)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)貨幣供應(yīng)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: 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 regression0.510684 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(guó)民收入到達(dá)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(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)用普通最小二乘法估計(jì)得出了以下回歸方程：(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)展評(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)。12319.設(shè)有模型，試在以下條件下:。分別求出，的最小二乘估計(jì)量。20假設(shè)要求你建設(shè)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)答復(fù)以下問題：1這兩個(gè)方程你認(rèn)為哪個(gè)更合理些，為什么2為什么用一樣的數(shù)據(jù)去估計(jì)一樣變量的系數(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)生數(shù)量單位：千人作為解釋變量，進(jìn)展回歸分析；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)喪失，無法恢復(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)。試答復(fù)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。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)的最正確線性無偏估計(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)得出了以下回歸方程： (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，可建設(shè)如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型： 2.5199 22.72290.9609，731.2086，516.3338，0.3474請(qǐng)答復(fù)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)給建設(shè)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)有影響的因素作為根基來選擇最低限度工資，那么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以下假想的計(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)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指出以下假想模型中的錯(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，并獲得以下結(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，可建設(shè)如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型： 2.5199 22.72290.9609，731.2086，516.3338，0.3474請(qǐng)答復(fù)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)給建設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)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)_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(guó)19852001年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和人均消費(fèi)性支出資料，按照凱恩斯絕對(duì)收入假說建設(shè)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：12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)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(jì)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(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)建設(shè)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)展估計(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。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)、消費(fèi)品工業(yè)和公用業(yè)。假設(shè)比照產(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)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(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)來自欠興旺農(nóng)村地區(qū)的女生,未得獎(jiǎng)學(xué)金;(2)來自欠興旺城市地區(qū)的男生,得到獎(jiǎng)學(xué)金;(3)來自興旺地區(qū)的農(nóng)村女生,得到獎(jiǎng)學(xué)金;(4)來自興旺地區(qū)的城市男生,未得獎(jiǎng)學(xué)金.43. 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：假設(shè)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某商場(chǎng)1997-2006年庫(kù)存商品額與銷售額的資料，假定最大滯后長(zhǎng)度，多項(xiàng)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(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)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(shí)別該聯(lián)立方程模型3分別提出可識(shí)別的構(gòu)造式方程的恰當(dāng)?shù)墓烙?jì)方法49識(shí)別下面模型式1：需求方程 式2：供應(yīng)方程其中，為需求或供應(yīng)的數(shù)量，為價(jià)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(gè)構(gòu)造方程的識(shí)別狀況； 2如果0，各方程的識(shí)別狀況會(huì)有什么變化2、答：1系數(shù)的符號(hào)是正確的，政府債券的價(jià)格與利率是負(fù)相關(guān)關(guān)系，利率的上升會(huì)引起政府債券價(jià)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(dāng)是的期望值，因此是而不是。3沒有遺漏，因?yàn)檫@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(xiàng)101.4表示在X取0時(shí)Y的水平，本例中它沒有實(shí)際意義；斜率項(xiàng)-4.78說明利率X每上升一個(gè)百分點(diǎn)，引起政府債券價(jià)格Y降低478美元。13、1回歸方程為：，由于斜率項(xiàng)p值0.0000<，說明斜率項(xiàng)顯著不為0，即國(guó)民收入對(duì)貨幣供應(yīng)量有顯著影響。截距項(xiàng)p值0.5444>，說明截距項(xiàng)與0值沒有顯著差異，即截距項(xiàng)沒有通過顯著性檢驗(yàn)。2截距項(xiàng)0.353表示當(dāng)國(guó)民收入為0時(shí)的貨幣供應(yīng)量水平，此處沒有實(shí)際意義。斜率項(xiàng)1.968說明國(guó)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(dāng)X15時(shí)，即應(yīng)將貨幣供應(yīng)量定在29.873的水平。14、答：1這是一個(gè)時(shí)間序列回歸。圖略2截距2.6911表示咖啡零售價(jià)在每磅0美元時(shí)，美國(guó)平均咖啡消費(fèi)量為每天每人2.6911杯，這個(gè)沒有明顯的經(jīng)濟(jì)意義；斜率0.4795表示咖啡零售價(jià)格與消費(fèi)量負(fù)相關(guān)，說明咖啡價(jià)格每上升1美元，平均每天每人消費(fèi)量減少0.4795杯。3不能。原因在于要了解全美國(guó)所有人的咖啡消費(fèi)情況幾乎是不可能的。4不能。在同一條需求曲線上不同點(diǎn)的價(jià)格彈性不同，假設(shè)要求價(jià)格彈性，須給出具體的X值及與之對(duì)應(yīng)的Y值。16. 解答：1這是一個(gè)對(duì)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(shí)勞動(dòng)產(chǎn)出彈性為1.451 ；lnK的系數(shù)為0.384意味著勞動(dòng)投入L保持不變時(shí)資本產(chǎn)出彈性為0.384.2系數(shù)符號(hào)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(yàn)t檢驗(yàn)5分，要求能夠把t值計(jì)算出來。17. 解答：該消費(fèi)模型的判定系數(shù)，統(tǒng)計(jì)量的值，均很高，說明模型的整體擬合程度很高。計(jì)算各回歸系數(shù)估計(jì)量的t統(tǒng)計(jì)量值得：，。除外，其余T值均很小。工資收入的系數(shù)t檢驗(yàn)值雖然顯著，但該系數(shù)的估計(jì)值卻過大，該值為工資收入對(duì)消費(fèi)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(fèi)支出增長(zhǎng)將超過一美元，這與經(jīng)濟(jì)理論和生活常識(shí)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(fèi)行為的重要解釋變量，但二者各自的t檢驗(yàn)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(yán)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(gè)局部對(duì)解釋消費(fèi)行為的單獨(dú)影響。20 解答:1第2個(gè)方程更合理一些，因?yàn)槟程炻苷叩娜藬?shù)同該天日照的小時(shí)數(shù)應(yīng)該是正相關(guān)的。4分2出現(xiàn)不同符號(hào)的原因很可能是由于與高度相關(guān)而導(dǎo)致出現(xiàn)多重共線性的緣故。從生活經(jīng)歷來看也是如此，日照時(shí)間長(zhǎng)，必然當(dāng)天的最高氣溫也就高。而日照時(shí)間長(zhǎng)度和第二天需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)是沒有相關(guān)性的。6分21 解答：1是盒飯價(jià)格，是氣溫，是學(xué)校當(dāng)日的學(xué)生數(shù)量，是附近餐廳的盒飯價(jià)格。4分2在四個(gè)解釋變量中，附近餐廳的盒飯價(jià)格同校園內(nèi)食堂每天賣出的盒飯數(shù)量應(yīng)該是負(fù)相關(guān)關(guān)系，其符號(hào)應(yīng)該為負(fù)，應(yīng)為；學(xué)校當(dāng)日的學(xué)生數(shù)量每變化一個(gè)單位，盒飯相應(yīng)的變化數(shù)量不會(huì)是28.4或者12.7，應(yīng)該是小于1的，應(yīng)為；至于其余兩個(gè)變量，從一般經(jīng)歷來看，被解釋變量對(duì)價(jià)格的反響會(huì)比對(duì)氣溫的反響更靈敏一些，所以是盒飯價(jià)格，是氣溫。6分26.答案：(1) 題中所估計(jì)的回歸方程的經(jīng)濟(jì)含義：該回歸方程是一個(gè)對(duì)數(shù)線性模型，可復(fù)原為指數(shù)的形式為：，是一個(gè)C-D函數(shù)，1.451為勞動(dòng)產(chǎn)出彈性，0.3841為資本產(chǎn)出彈性。因?yàn)?.451+0.38411，所以該生產(chǎn)函數(shù)存在規(guī)模經(jīng)濟(jì)。6分(2) 該回歸方程的估計(jì)中存在什么問題?應(yīng)如何改進(jìn)? 因?yàn)镈W=0.858, dL=1.38,即0.858<1.38,故存在一階正自相關(guān)?？衫肎LS方法消除自相關(guān)的影響。4分271何謂計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的自相關(guān)性答：如果對(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，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(yàn)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(huì)給建設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型產(chǎn)生哪些影響答：1參數(shù)估計(jì)兩非有效;2 變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義。3模型的預(yù)測(cè)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(jì)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(dāng)前的經(jīng)濟(jì)狀況以及期望的經(jīng)濟(jì)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(jī)擾動(dòng)項(xiàng)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(jì)量的偏誤，甚至當(dāng)樣本容量增大時(shí)也不具有一致性。5分2全國(guó)最低限度的制定主要根據(jù)全國(guó)國(guó)整體的情況而定，因此gMIN 基本與上述模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)無關(guān)。3由于地方政府在制定本地區(qū)最低工資水平時(shí)往往考慮全國(guó)的最低工資水平的要求，因此gMIN1與gMIN具有較強(qiáng)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(gè)確定的關(guān)系，各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值之和等于國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。作為計(jì)量模型不合理。2345都是合理的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。4分6不合理。發(fā)電量和鋼鐵產(chǎn)量影響對(duì)煤炭的需求，但不會(huì)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(hào)為負(fù)，不符合常理。居民收入越多意味著消費(fèi)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(fèi)支出平均增加1.2元，處于一種入不敷出的狀態(tài)，這是不可能的，至少對(duì)一個(gè)表示一般關(guān)系的宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來說是不可能的。4分(3) 的系數(shù)符號(hào)為負(fù)，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(rèn)為回歸系數(shù)顯著地不為0.4分2參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差：0.81/18.7=0.04333不包括。因?yàn)檫@是一個(gè)消費(fèi)函數(shù)，自發(fā)消費(fèi)為15單位，預(yù)測(cè)區(qū)間包括0是不合理的。32解答：1對(duì)于如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的各期值之間存在著相關(guān)關(guān)系，即稱隨機(jī)誤差項(xiàng)之間存在自相關(guān)性。2該模型存在一階正的自相關(guān)，因?yàn)?<0.3474<3自相關(guān)性的后果有以下幾個(gè)方面：模型參數(shù)估計(jì)值不具有最優(yōu)性；隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差一般會(huì)低估；模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)失效；區(qū)間估計(jì)和預(yù)測(cè)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(dāng)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每變動(dòng)一個(gè)單位，人均消費(fèi)性支出資料平均變動(dòng)0.722個(gè)單位，也即指邊際消費(fèi)傾向；137.422指即使沒有收入也會(huì)發(fā)生的消費(fèi)支出，也就是自發(fā)性消費(fèi)支出。(2) 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，那么稱隨機(jī)項(xiàng)具有異方差性。(3) 存在異方差性，因?yàn)檩o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(yàn)就是這樣的檢驗(yàn)過程。4分36答：不能。因?yàn)閄1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(yàn)：10.1952.1009，因此lnk的系數(shù)顯著。Lnl的 T檢驗(yàn)：6.5182.1009，因此lnl的系數(shù)顯著。 4分2t的T檢驗(yàn)：1.3332.1098，因此lnk的系數(shù)不顯著。Lnk的 T檢驗(yàn)：1.182.1098，因此lnl的系數(shù)不顯著。 4分3可能是由于時(shí)間變量的引入導(dǎo)致了多重共線性。 38. 解答：這時(shí)會(huì)發(fā)生完全的多重共線性問題；因?yàn)橛兴膫€(gè)季度，該模型那么引入了四個(gè)虛擬變量。顯然，對(duì)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(dāng)有四個(gè)類別需要區(qū)分時(shí)，我們只需要引入三個(gè)虛擬變量就可以了；5分參數(shù)將不能用最小二乘法進(jìn)展估計(jì)。39. 解答：1假設(shè)第一季度為根基類型，引入三個(gè)虛擬變量；，利潤(rùn)模型為。5分2利潤(rùn)模型為利潤(rùn)模型為40. 解答：通貨膨脹與工業(yè)生產(chǎn)增長(zhǎng)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(jì)含義為：當(dāng)銷售收入和公司股票收益保持不變時(shí)，金融業(yè)的CEO要比交通運(yùn)輸業(yè)的CEO多獲15.8個(gè)百分點(diǎn)的薪水。其他兩個(gè)可類似解釋。2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就是以百分?jǐn)?shù)解釋的參數(shù)，即為28.3%.由于參數(shù)的t統(tǒng)計(jì)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(jì)上是顯著的。4分(3) 由于消費(fèi)品工業(yè)和金融業(yè)相對(duì)于交通運(yùn)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(xiàng)式：，=0,1,2,3；可計(jì)算得到的估計(jì)值： 000.3；10120.91；2021421.72；3031922.73。45由估計(jì)式可知：00.71，10.25，2-0.3，根據(jù)階數(shù)為2的Almon多項(xiàng)式：，i=0,1,2；可計(jì)算得到i的估計(jì)值： 000.71；10120.66；2021420.01。461分布滯后模型為2由估計(jì)式可知：00.53，10.80，2-0.33，根據(jù)階數(shù)為2的Almon多項(xiàng)式：，i=0,1,2；可計(jì)算得到i的估計(jì)值： 000.53；10121.00；2021420471內(nèi)生變量為，前定變量為， 62消費(fèi)方程為過度識(shí)別，投資方程是恰好識(shí)別；6分3消費(fèi)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(shí)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(gè)數(shù)減1相等，故可知方程2可識(shí)別；再利用階條件，方程2排除的變量個(gè)數(shù)正好與剩下的方程個(gè)數(shù)相等，可知方程2恰好識(shí)別。由于方程1不可識(shí)別，所以整個(gè)模型不可識(shí)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(gè)數(shù)減1相等，故可知方程1可識(shí)別；再利用階條件，方程2排除的變量個(gè)數(shù)正好與剩下的方程個(gè)數(shù)相等，可知方程1恰好識(shí)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(gè)數(shù)減1相等，故可知方程2可識(shí)別；再利用階條件，方程2排除的變量個(gè)數(shù)正好與剩下的方程個(gè)數(shù)相等，可知方程1恰好識(shí)別。2方程1仍是恰好識(shí)別的，但方程2包括了模型中所有變量，故是不可識(shí)別的。