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文檔簡介
1、選擇題(單選題 110 每題 1 分,多選題 1115 每題 2 分,共 20 分) 1、 在多元線性回歸中,判定系數R2隨著解釋變量數目的增加而 B A.減少 B增加 C不變 D變化不定 2、 在多元線性回歸模型中,若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數接近1,則表明模型中存在 C A異方差性 B序列相關 C多重共線性 D擬合優度低 3、 經濟計量模型是指 D A.投入產出模型 B.數學規劃模 C.模糊數學模型 D.包含隨機方程的經濟數學模型 4、 當質的因素引進經濟計量模型時,需要使用 D A.外生變量 B.前定變量 C.內生變量 D.虛擬變量 5、 將內生變量的前期值作解釋變量,這樣的變
2、量稱為 D A.虛擬變量 B.控制變量 C.政策變量 D.滯后變量 6、 根據樣本資料已估計得出人均消費支出Y對人均收入X的回歸模型Ln Y=5+0.75LnX,這表明人均收入每增加1%,人均消費支出將預期增加 B A0.2% B0.75% C5% D7.5% 7、 對樣本相關系數r,以下結論中錯誤的是 D A 越接近于1,Y與X之間線性相關程度越高 B 越接近于0,Y與X之間線性相關程度越弱 C-1r1 D若r=0,則X與Y獨立 8、 當DW>4-dL,則認為隨機誤差項i A不存在一階負自相關 B無一階序列相關 C存在一階正自相關 D存在一階負自相關 9、 如果回歸模型包含二個質的因素
3、,且每個因素有兩種特征,則回歸模型中需要引入 A一個虛擬變量 B兩個虛擬變量 C三個虛擬變量 D四個虛擬變量 10、 線性回歸模型 中,檢驗H0: bi =0(i=1,2,,k)時,所用的統計量t = bi 服從 var(bi )A.t(n-k+1) B.t(n-k-2) C.t(n-k-1) D.t(n-k+2) 11、 對于經典的線性回歸模型,各回歸系數的普通最小二乘法估計量具有的優良特性有ABC A無偏性 B有效性 C一致性 D確定性 E線性特性 12、 經濟計量模型主要應用于ABCD A經濟預測 B經濟結構分析 C評價經濟政策 D政策模擬 13、 常用的檢驗異方差性的方法有 ABC、
4、A戈里瑟檢驗 B戈德菲爾德-匡特檢驗 C懷特檢驗 DDW檢驗 E方差膨脹因子檢測 14、 對分布滯后模型直接采用普通最小二乘法估計參數時,會遇到的困難有BCE A不能有效提高模型的擬合優度 B難以客觀確定滯后期的長度 C滯后期長而樣本小時缺乏足夠自由度 D滯后的解釋變量存在序列相關問題 E解釋變量間存在多重共線性問題 15、 常用的檢驗自相關性的方法有BCD A特征值檢驗 B偏相關系數檢驗 C布羅斯戈弗雷檢驗 DDW檢驗 E懷特檢驗 二、判斷正誤(正確打,錯誤打×,每題 1 分,共 10 分,答案填入下表) 1、 在存異方差情況下采用的普通最小二乘回歸估計是有偏估計 2、 DW統計量
5、的值接近于2,則樣本回歸模型殘差的一階自相關系數r 近似等于0 3、 方差膨脹因子檢測法可以檢測模型的多重共線性 4、 設有樣本回歸直線Y =b0 +b1X, X、Y 為均值。則點( , )一定在回歸直線上 5、回歸模型Y i=b0 +b1X1i +b2X2i +ei 中,檢驗H0:b1 = 0時,所用的統計量b1 -b1 服從于 s(b1)c(2 n-2) 6、 用一階差分變換消除自相關性是假定自相關系數為 1。 7、 解釋變量 x 為非隨機變量,則解釋變量與隨機誤差項相關。 8、 在Eviews中,常利用SCAT命令繪制趨勢圖。 9、 懷特檢驗是檢驗模型是否存在自相關性的方法之一。 10、
6、 多重共線性的存在會降低OLS估計的方差。 三、填空題(每空 2 分,共 20 分) 1、 古典回歸模型假定中的隨機擾動項的方差等于常數的假定被破壞,則稱模型出現了 異方差性 。 2、 方差膨脹因子(VIF)的倒數稱為 容許度 3、 采用DW檢驗自相關時,DW值的范圍是 0dL 時,認為存在正自相關。 4、 判定系數R2可以判定回歸直線擬合的優劣,又稱為 模型的可解釋程度 。 5、 在Eviews軟件中,建立工作文件的命令是_create_。 6、 在古典回歸模型假定中,要求隨機誤差項之間 互不相關 。 7、 若一元線性回歸模型 Y i=b0 +b1Xi +ei 存在一階、二階自相關性,使用廣
7、義差分變換,變換后的被解釋變量 Y*=Y1Yt-12Yt-2 。 8、 對于有限分布滯后模型,解釋變量的滯后長度每增加一期,可利用的樣本數據的容量就會 減少一個 。 9、 設某城市的微波爐需求函數為 lnY =120+0.5ln X -0.2ln P,其中:Y 為需求,X 為消費者收入,P 為價格。在 P 上漲 10%的情況下,收入必須 4% ,才能保持原有的需求水平。 10、 若有若干年的某經濟變量月度數據,假定一年有 1 月、5 月、10 月、12 月表現出季節變動,則應引入的虛擬變量個數為 4 。 四、分析題(40 分) 1、根據8個企業的廣告支出X和銷售收入Y的資源,求得:, , ,
8、, 試用普通最小二乘法確定銷售收入Y對廣告支出X的回歸直線,并說明其經濟含義。(6分) 2、 根據某地共39年的總產出Y、勞動投入L和資本投入K的年度數據,運用普通最小二乘法估計得出了下列回歸方程:(6分) (-16.616) (17.470) (8.000) R2=0.9946 , DW=0.858。 式下括號中的數字為相應估計量的t檢驗值。在5%的顯著性水平之下,查t分布表 t0.025(36)=2.030,由DW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濟含義; (2)該回歸方程的估計中存在什么問題? (3)應如何改進? 3、 yi =a+bxi
9、 +ei 。樣本點共28個,本題假設去掉樣本點c8個,xi數值小的一組回歸殘差平方和為RSS12579.59,xi數值大的一組回歸殘差平方和為RSS263769.67。查表F0.05(10,10)=3.44。問:(6分) (1)這是何種方法,作用是什么? (2)簡述該方法的基本思想; (3)寫出計算過程,并給出結論。 4、 為研究體重與身高的關系,我們隨機抽樣調查了51名學生。(其中36名男生,l5名女生) 并得到如下兩種回歸模型:其中,w為體重(單位:磅) ;h為身高(單位:英寸)(6分) W-232.0655l十5.5662 h (模型 1) t(-5.2066) (8.6246) W-1
10、22.9621十23.8238 D十3.7402 h (模型2) t(-2.5884) (4.0149) (5.1613) ì1:男生 D=í î0:女生 請回答以下問題: (1)你將選擇哪一個模型?為什么? (2)如果選擇了另外一個模型,將會犯什么錯誤? (3)D的系數說明了什么? 5、利用某地區的有關統計資料,建立糧食生產函數如下:(10分) Dependent Variable: Y = Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. = C 8128.791 24.95130 1.230456 0.102
11、9 L 0.543272 0.078653 1.265589 0.0875 S 3.492355 0.034267 25.79812 0.0000 = R-squared 0.991256 F-statistic 787.8341 Adjusted R-squared 0.990938 Prob(F-statistic) 0.000000 Durbin-Watson stat 1.200916 = 其中,Y糧食產量(億斤),L農業勞動力(萬人),S播種面積(萬畝)。 (1) 寫出生成該回歸方程窗口的Eviews命令; (2) 寫出所建立的糧食生產函數模型; (3) 對模型進行統計檢驗,并說明檢
12、驗的意義; (4) 對模型進行自相關性檢驗(dL=1.224,dU=1.553); (5) 若存在自相關性,簡述消除方法,寫出 Eviews 命令。 6利用我國城鄉居民儲蓄存款年底余額Y與GDP指數X的歷年統計資料建立計量經濟模型之后,再利用EViews軟件有關命令輸出殘差檢驗的以下結果:(6分) (1)寫出產生該窗口的Eviews命令,該結果說明了什么問題? (2)采用什么方法修正模型? (3)寫出使用EViews軟件估計模型時的有關命令。 五、論述題(10 分) 根據計量經濟研究的步驟,論述如何建立和應用糧食需求回歸模型。 第一學期試卷答案(A) 四、分析計算題 10816208)(222
13、-=ååXniiiX Y -åX i åYi6870 -108´480 1b = 2.41 (1分) åX i -n8a = y-bx=åYi -2.41åXi = 27.465 (1分) nn估計回歸方程為:y = 27.465+ 2.41x(2分) 解釋經濟意義(2分) 2、 (1)L增長(變化)1,Y增長(變化)1.451; K增長(變化)1,Y增長(變化)0.384。(2分) (2) DW<dl,模型存在一階正自相關;(2分) (3) 應采用廣義差分法修正。(2分) 3、 (1)這是GQ檢驗,檢驗模型
14、是否存在異方差性。(2分) (2) 略(2分) (3) 構造統計量F=RSS2/RSS1=24.72;比較統計量F與臨界值F0.05(10,10), FF0.05(10,10) 說明模型存在異方差性。(2分) 4、 (1)因為模型2中D的系數估計值在統計上顯著,所以選擇模型(2);(2分) (2)遺漏了對被解釋變量有顯著影響的變量,不能反映性別因素對身高的影響,(2分) (3)總體上講,男生的體重大于女生的體重。(2分) 5、 (1)LS Y C L S(1 分) Ù(2)Y = 8128.791+0.5433L +3.4924S (2 分) (3) R2=0.9913,表明模型有較
15、高的擬合優度,(1 分) F 的概率近似為 0,表明模型對總體擬合顯著(1 分) T 檢驗:L 影響不顯著;S 影響較顯著。(1 分) (4) 由于 0<DW< dL=1.224,故模型存在一階自相關性。(2 分) (5)采用廣義差分法修正模型 LS C X AR(1) (2 分) 6、(1)IDENT(5) RESID,該結果說明模型存在二階自相關性。(2 分) (2) 采用廣義差分法來修正投資函數模型。(2 分) (3) LS Y C X AR(2) (2 分) 第一學期試卷答案(B) 選擇題(單選題 110 每題 1 分,多選題 1115 每題 2 分,共 20 分) 1在C
16、-D生產函數Y =ALaKb A、a和b是彈性 B、A和a是彈性 C、A和b是彈性 D、A是彈性 2同一統計指標按時間順序記錄的數據列稱為 A、橫截面數據 B、時間序列數據 C、修勻數據 D、原始數據 3回歸分析中,用來說明擬合優度的統計量為 A、相關系數 B、回歸系數 C、判定系數 D、標準差 b4回歸模型yi =b0 +b1xi +ei 中,檢驗H0 :b1 = 0時,所用統計量 S1 (-b1b)1 A、服從c2 (n- 2) B、服從t(n-1) C、服從c2 (n-1) D、服從t(n- 2) 5如果回歸模型中的隨機誤差項存在異方差,則模型參數的普通最小二乘估計量 A、無偏且有效 B
17、、無偏但非有效 C、有偏但有效 D、有偏且非有效 6若回歸模型中的隨機誤差項存在異方差性,則估計模型參數應采用 A、普通最小二乘法 B、廣義差分法 C、加權最小二乘法 D、工具變量法 7已知DW統計量的值接近于2,則樣本回歸模型殘差的一階自相關系數r 近似等于 A、1 B、-1 C、0 D、0.5 8在線性回歸模型中,若解釋變量 X1 和 X 2 的觀測值成比例,即有X1i =kX2i ,其中k為非零常數,則表明模型中存在 A、多重共線性 B、方差非齊性 C、序列相關 D、設定誤差 9. 設個人消費函數yi =b0 +b1xi +ei 中,消費支出Y不僅同收入X有關,而且與消費者年齡構成有關,
18、年齡構成可分為青年、中年和老年三個層次,假設邊際消費傾向不變,則考慮年齡因素的影響,該消費函數引入虛擬變量的個數應為 A、1個 B、2個 C、3個 D、4個 10在分布滯后模型yt =a+b0xt +b1xt-1 +b2xt-2 +L+et 中,短期影響乘數為 b1 B、b1 C、 b0 D、b0 A、1-a1-a11計量經濟模型主要應用于 ABCD A、經濟預測 B、經濟結構分析 C、評價經濟政策 D、實證分析 12若e表示隨即誤差項,e表示殘差,則下列計量經濟學模型的表述形式正確的有: BDE A、yi =b0 +b1xi B、yi =b0 +b1xi +ei C、 yi = b0 +b1
19、xi D、 yi = b0 +b1xi E、 yi = b0 +b1xi +ei 13常用的檢驗異方差性的方法有:ABC A、戈里瑟檢驗 B、戈德菲爾德-匡特檢驗 C、懷特檢驗 D、DW檢驗 E、方差膨脹因子檢測 14對自回歸模型進行自相關檢驗時,直接用DW檢驗,則一般:CE A、DW值趨近于0 B、DW值趨近于4 C、DW值趨近于2 D、DW檢驗有效 E、DW檢驗無效 15對分布滯后模型直接采用普通最小二乘法估計參數時,會遇到的困難有:ABCDE A、 無法估計無限分布滯后模型參數 B、 難以客觀確定滯后期長度 C、 滯后期長而樣本小時缺乏足夠自由度 D、 滯后的解釋變量存在序列相關問題 E
20、、 解釋變量間存在多重共線性問題 二、填空(20分) 1.使用 OLS 法估計古典回歸模型yi =b0 +b1xi +ei ,若ei N(0,s2),則b1 Næççb1,sS ö÷÷ø或èNæçb1, s22 ö÷÷ 。 çè å(xi - x) ø2.估計線性回歸模型時,可以將總平方和分解為回歸平方和與殘差平方和,其中回歸平方和表示被解釋變量的變化中可以用回歸模型來解釋的部分 。 3.設某商品需求函數為lnY =120+0
21、.5ln X -0.2ln P,其中Y為需求量,X 為消費者收入,P為該商品價格。若價格上漲10,則需求將 下降 2 ,此時收入應增加 4 才能保持原有的需求水平。 4.若所建模型的殘差分布呈現出周期性波動、或誤差有逐漸擴大的趨勢,則表明模型可能存在 自相關性 或 異方差性 。 5.戈德菲爾德匡特檢驗適用于檢驗樣本容量較大、異方差性呈 遞增或遞減 趨勢變化的情況。 6.若使用偏相關系數檢驗方法檢驗模型的自相關性,則在EVIEWS軟件中,其命令為 IDENT RESID 。 7.在模型中引入多個虛擬變量時,虛擬變量的個數應按下列原則確定:如果有M個互斥的屬性類型,則在模型中引入 M1 個虛擬變量
22、。 8.估計模型 yt =a+b0xt +b1xt-1 +b2xt-2 +b3xt-3 +et ,假設bi 可用一個二次多項式逼近,則利用阿爾蒙法估計模型的EVIEWS軟件命令為 Y C PDL(X,3,2) 。 三、判斷正誤(正確打,錯誤打×,每題 1 分,共 10 分,答案填入下表) 1計量經濟學通過建立模型定量分析經濟變量之間的確定性關系。 2.總體回歸直線是解釋變量取各給定值時被解釋變量條件均值的軌跡。 3.使用普通最小二乘法估計模型時,所選擇的回歸模型使得所有觀察值的殘差和達到最小。 4若建立計量經濟模型的目的是用于預測,則要求模型的遠期擬合誤差較小。 5.當å(
23、yi - y)2 確定時,å(yi - y)2 越小,表明模型的擬合優度越好。 6.在模型中增加解釋變量會使得判定系數增大,但調整的判定系數不一定增大。 7.使用高斯牛頓迭代法估計非線性回歸模型時,只有誤差精度的設定不同會影響迭代估計的結果。 8.當模型存在異方差性、自相關性或多重共線性時,OLS估計都不再是有效估計。 9.隨著多重共線性程度的增強,方差膨脹因子以及系數估計誤差都在增大。 10.EVIEWS中,利用葛蘭杰方法檢驗變量X是否為Y變化的原因時,若F統計量大于給定顯著水平a下的臨界值Fa,則X不是Y變化的原因。 五、計算分析(40分) 1.假設已經得到關系式Y =b0 +b
24、1X的最小二乘估計,試問:(6分) (1) 假設決定把X變量的單位擴大10倍,這樣對原回歸的斜率和截距項會有什么樣的影響?如果把Y變量的單位擴大10倍,又會怎樣? (2) 假定給X的每個觀測值都增加2,對原回歸的斜率和截距會有什么樣的影響?如果給Y的每個觀測值都增加2,又會怎樣? 2.現有根據中國1980-2000年投資總額X與工業總產值Y的統計資料,用EVIEWS軟件估計的結果如圖1,請根據要求依次答題。(18分) 圖1 (1) 寫出能得到圖1估計結果的EVIEWS命令; (2) 根據圖1估計結果寫出相應的計量經濟學模型; (3) 對模型進行經濟檢驗、統計檢驗,并解釋各種統計檢驗的意義; (
25、4) 模型中,解釋變量前的系數有什么含義?在經濟學中它表示什么?(5)若給定顯著性水平a= 0.05,dL =1.22,dU =1.42,檢驗模型的自相關性; (6) 若本模型存在自相關性,應該用什么方法解決?寫出本題中解決模型自相關性的 EVIEWS 命令; (7) 用DW法檢驗模型的自相關性有什么局限性?若存在高階自相關,可以用什么方法檢驗? 3.已知根據我國城鎮居民家庭 19551985 年人均收入和人均儲蓄的數據資料,可以建立并估計出如下 A、B 兩種儲蓄模型:(6 分) A:St =-33.4+ 0.17X t t = (-2.9) (4.1) R2 0.833, DW0.398 B
26、:St =-61.7 +0.256Xt +55.7D-0.252DXt t = (-2.8) (8.1) (3.9) (-9.2) R2 = 0.967, DW1.67 式中,St 為人均儲蓄,X t 為人均收入,且以1955年的物價水平為100,從St 和 X t 中扣除了物價上漲因素,t 代表年份,D =ìí1 î0t <1979。 t ³1979試回答以下問題: (1) 你將選擇哪一個模型?為什么? (2) 若D與DXt的影響是顯著的,則代表了什么含義; (2)寫出該儲蓄模型的等價形式,分析其經濟含義; 4.現有某地區制造行業歷年庫存Y與銷售
27、額X的統計資料,使用分布滯后模型建立庫存函數,若在EVIEWS軟件中使用阿爾蒙法估計模型,設有圖2和圖3輸出,請依次回答問題。(10分) 圖2 圖3 (1) 寫出能得到圖2的EVIEWS命令,并說明此命令的作用; (2) 根據圖2寫出庫存函數的設定形式; (3) 若假定該模型為解釋變量滯后3期的分布滯后模型,系數bi 可以用二次多項式逼近,寫出能得到圖3的EVIEWS命令; (4) 根據圖3分別寫出阿爾蒙變化之后的模型以及原分布滯后模型; (5) 根據估計出的分布滯后模型分別求短期乘數、延期乘數、長期乘數,并解釋各種乘數的含義。 第一學期試卷答案(B) 四、計算分析(40分) *為原變量X單位
28、擴大10倍的變量,則X=X * ,于是 1(1)記 X10 Y =b0 +b1X =b0 +b1 X* =b0 + b1 X* 1010可見,解釋變量的單位擴大 10 倍時,回歸的截距項不變,而斜率項將會成為原回歸系數的1/10。(1 分) 同樣地,記Y * 為原變量Y單位擴大10倍的變量,則Y=Y* ,于是 10Y* = b0 +b1X 10即 Y * =10b0 +10b1X 可見,被解釋變量的單位擴大 10 倍時,截距項與斜率項都會比原回歸系數擴大 10 倍。(1 分) (2)記 X *X+2,則原回歸模型為 Y =b0 +b1X = b0 +b1(X* - 2)=(b0 - 2b1)+
29、b1X* 記Y * Y+2,則原回歸模型為 Y* - 2 = b0 +b1X 即 Y* =(b0 + 2)+b1X 可見,無論解釋變量還是被解釋變量以加法的形式變化,都會造成原回歸模型的截距項變化,而斜率不變。(4分) 2(1)LS LNY C LNX (2分) (2)LNY=1.4521+0.8704LNX(2分) (3)經濟檢驗:解釋變量前的系數值在0到1之間,是合理的;(1分) 統計檢驗:模型的擬合優度檢驗:判定系數R2 值為0.9883,接近1,表明模型對樣本數據的近似程度較好;方程的顯著性檢驗:F統計量值為1604.95,大于給定顯著性水平下的臨界值,顯著性概率為0,小于給定顯著性水
30、平0.05,表明解釋變量與被解釋變量的線性關系在總體上是顯著的;變量的顯著性檢驗:模型中,常數項和解釋變量的 T 檢驗值分別為 7.6、 40.06,都大于給定顯著性水平下的臨界值,顯著性概率小于 0.05,說明其對被解釋變量的單獨影響是顯著的。(3分) (4) 表示當投資增加1時,工業總產值將增加0.8704,在經濟學中,這個系數表示投入產出彈性。(2分) (5) DW0.4517,0<DW<dL =1.22,所以模型存在一階正自相關性。(2分) (6)采用廣義差分法解決,LS LOG(Y) C LOG(X) AR(1) (2分) (7) 局限性:只能檢驗模型是否存在一階自相關;
31、有兩個無法判定的區域;若解釋變量中有被解釋變量的滯后項,則不能用DW法檢驗。(3分)高階自相關可以用偏相關系數法或 BG 法檢驗。(1分) 3(1)將選擇 B 模型,因為 B 的解釋變量都通過了顯著性檢驗,且擬合優度較模型 A 高,DW 值接近2,模型不存在一階自相關,而模型 A 擬合優度較 B 低,且 DW 值很小,存在一階自相關。(2分) (2) 表明制度因素對儲蓄模型的截距和斜率的影響都是顯著的,即儲蓄模型的截距和斜率在1979年前后有顯著差異。(2分) (3) 等價形式: St =-6.0+ 0.004X t 1979年以前(D1) St =-61.7 +0.256X t 1979年以
32、后(D0) 可以看出,儲蓄模型的截距和斜率在1979年前后有顯著差異:1979年之前,我國城鎮居民的邊際儲蓄傾向僅為0.004,即收入增加一元儲蓄平均增加4厘;而在1979一1985年期間,城鎮居民的邊際儲蓄傾向高達0.256。(2分) 4(1)CROSS Y X 作用:輸入此命令后,系統將輸出 y 與 x 以及 x 滯后 1、2、3p 期的各期相關系數,可以初步判斷滯后期長度 k。(2分) (2) yt =a+b0xt +b1xt-1et (1分) (3) LS Y C PDL(X,3,2) (1分) (4)阿爾蒙變換的模型:yt =-7140.75+1.1311Z0t +0.0377Z1t
33、 -0.4322Z2t (1分) 原模型:yt =-7140.75+0.6612xt +1.1311xt-1 +0.7367xt-2 -0.5220xt-3(2分) (5)短期乘數為0.6612,表示銷售額變化一個單位對同期庫存的影響;(1分) 延期乘數為1.1311、0.7367、-0.5220,表示銷售額在各滯后期的單位變化對庫存的影響,即銷售額的滯后影響;(1分) 長期乘數為2.007,表示銷售變動一個單位對庫存產生的累計總影響。(1分)第一學期試卷(C) 選擇題(單選題110每題1分,多選題1115每題2分,共20分,答案填入下表) 1、 回歸分析中定義 A.解釋變量和被解釋變量都是隨
34、機變量 B.解釋變量為非隨機變量,被解釋變量為隨機變量 C.解釋變量和被解釋變量都為非隨機變量 D.解釋變量為隨機變量,被解釋變量為非隨機變量 2、 下面哪一項不能用于回歸模型高階自相關的檢驗: A.D-W檢驗 B.偏自相關檢驗 C. B-G檢驗 D. 拉格朗日乘數檢驗 3、設M為貨幣需求量,Y為收入水平,r為利率,流動性偏好函數 M=0+1Y+2r+, 又設a.b分別是12的估計值,則根據經濟理論,一般來說 A. a應為正值,b應為負值 B. a應為正值,b應為正值 C. a應為負值,b應為負值 D. a應為負值,b應為正值 4利用容量大于30的年度數據樣本對某市2005年GNP進行預測得點
35、預測值為18400萬,回歸標準差為183。該市2005年GNP的95%置信區間。 A. 18217, 18583 B. 18034, 18766 C. 18126, 18583 D. 18126, 18675 5下列哪種檢驗,不僅能夠檢驗異方差的存在性,而且通過“試驗”可以探測異方差的具體形式。 A. Park檢驗 B. Gleiser檢驗 C. Park檢驗和Gleiser檢驗 D. White檢驗 6、模型變換法可用于解決模型中存在 A、異方差 B、自相關 C、多重共線性 D、滯后效應 7、變量的顯著性檢驗主要使用 2A F檢驗 B t檢驗 C DW檢驗 D c 檢驗 8、下列屬于統計檢驗
36、的是 A、多重共線性檢驗 B、自相關性檢驗 C、F檢驗 D、異方差性檢驗 9、當回歸模型存在自相關性時,t檢驗的可靠性會 A. 降低 B.增大 C.不變 D.無法確定 10、分布滯后模型中,反映中期乘數的是 s¥A b0 B bi C åbi D åbi i=0i=011、自相關系數的估計方法有 ABCD A、近似估計法; B、迭代估計法 C、Durbin估計法; D、搜索估計法 12、構造模型時,若遺漏了重要的解釋變量,則模型可能出現 BC A、多重共線性 B、異方差性 C、自相關性 D、滯后效應 13、關于多重共線性的影響,下面哪些不正確:ABCD A. 增大
37、回歸標準差 B.難以區分單個自變量的影響 C. t統計量增大 D.回歸模型不穩定 14、虛擬變量的作用有 ABC A、描述定性因素 B、提高模型精度 C、便于處理異常數據 D、便于測定誤差 15、產生滯后效應的原因有 ABD A、心理因素 B、技術因素 C、隨機因素 D、制度因素二、判斷正誤(正確打,錯誤打×,每題1分,共10分,答案填入下表) 1、回歸模型Y i=b0 +b1X1i +b2X2i +ei 0 1 = 0時,所用的統計量b1 -b1 服從于中,檢驗H :bs(b1)c(2 n-2) 2用一階差分變換消除自相關性是假定自相關系數為 1。 3、 解釋變量 x 為非隨機變量
38、,則解釋變量與隨機誤差項相關。 4、 在Eviews中,常利用SCAT命令繪制趨勢圖。 5、 懷特檢驗是檢驗模型是否存在自相關性的方法之一。 6、 橫截面數據容易產生自相關性。 7、 當模型存在異方差時,普通最小二乘法不是最佳線性估計。 8、 可以證明,判定系數 R2 是關于解釋變量個數的單調遞增函數。 9、 多重共線性的存在會降低OLS估計的方差。 10、 阿爾蒙法是用來對自回歸模型進行估計的。 三、填空題(每空 2 分,共 20 分) 1. 在Eviews軟件中,建立工作文件的命令是_ CREATE _。 2. 可以利用雙對數模型的系數直接進行 彈性 分析。 3. 在古典回歸模型假定中,要
39、求隨機誤差項之間 互不相關 。 4. 模型中若存在多重共線性,則難以區分每個 解釋變量 的單獨影響。 5、 若一元線性回歸模型 Y i=b0 +b1Xi +ei 存在一階、二階自相關性,使用廣義差分變換,變換后的被解釋變量 Y* Y1Yt-12Yt-2 。 6、 對于有限分布滯后模型,解釋變量的滯后長度每增加一期,可利用的樣本數據的容量就會 減少一個 。 7、 設某城市的微波爐需求函數為 lnY =120+0.5ln X-0.2ln P,其中:Y 為需求,X 為消費者收入,P 為價格。在 P 上漲 10%的情況下,收入必須 4 ,才能保持原有的需求水平。 8、 戈德菲爾德匡特(G-Q)檢驗適用
40、于異方差呈 遞減或遞增 變化的情況。 9. 若有若干年的某經濟變量月度數據,假定一年有 1 月、5 月、10 月、12 月表現出季節變動,則應引入的虛擬變量個數為 4 個 。 10、如果模型中的滯后變量只是解釋變量 x 的過去各期值,則稱該模型為_分布滯后模型 模型。 四、分析題(40 分) 1利用某地區的有關統計資料,建立糧食生產函數如下:(12分) Dependent Variable: Y = Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. = C 8128.791 24.95130 1.230456 0.1029 L 0.543272
41、 0.078653 1.265589 0.0875 S 3.492355 0.034267 25.79812 0.0000 = R-squared 0.991256 F-statistic 787.8341 Adjusted R-squared 0.990938 Prob(F-statistic) 0.000000 Durbin-Watson stat 1.200916 = 其中,Y糧食產量(億斤),L農業勞動力(萬人),S播種面積(萬畝)。 (1) 寫出生成該回歸方程窗口的Eviews命令; (2) 寫出所建立的糧食生產函數模型; (3) 對模型進行統計檢驗,并說明檢驗的意義; (4) 對模
42、型進行自相關性檢驗(dL=1.224,dU=1.553); (5) 若存在自相關性,簡述消除方法。 2現有如下畢業生就業率的估計模型:(4分) Ùy= 269875 .6599 +1.8601x+368974 .8142D+1.4531 XD t= (24.69) (8.24) (4.32) R2 = 0.9951 t0.025(17)= 2.583 其中,Y、X 分別為就業率和畢業人數,Di 為虛擬變量,學歷本科以上 D=1,大專以下 D=0;XDi=Xi*Di;要求: (1)分析學歷因素對就業產生的影響情況;(2)寫出模型的等價形式。 3根據下列檢驗結果(0.05),說明:(6分) (1)這是何種檢驗?(2)檢驗結果說明了什么? (3)采用何種方法消除存在的問題。 4利用我國城鄉居民儲蓄存款年底余額Y與
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