一、選擇題。

1、計量經濟學無法()

a.)用經濟數據估計相關關系。

b.)檢驗經濟假設。

c.)預測經濟產出。

d.)形成新的經濟關系，

2、以下哪一選項不是簡單線性回歸模型的假設條件？()

a.)對于每個x,v的值為

y=pl+p2x+e

b.)隨機擾動誤差e的方差為

,

var(6)=G2

C.)任意一對隨機擾動誤差“i和竹的協方差等于On

d.)對01的參數估計是無偏的

3、假如bl是01的估計量，且有E(M)=P，那么下述正確的推斷是()

a.)bl是一個有效估計量。

b.)bl是一個無偏估計量。

c.)bl是一個線性估計量。

d.)bl是一個最優估計量。

4、檢驗如下形式的假設：()

HO:(cip1+c2p2)-cO=0和Hl:(cip1+c2P2)-cO*0

應使用哪一統計量進行檢驗？

5、以下哪一選項不能作為備擇假設？()

a.)pk=0

b.)pk*0

c.)pk>0

d.)pk<0

6、以下哪一選項不是假設檢驗的部分？()

a.)虛擬假設(原假設)

b.)擬合優度

C.)檢驗統計量

d.)拒絕域

7、利用62個觀測值的樣本估計簡單線性回歸模型，得到以下結果。(系數下面

括號里面是估計標準誤差)()

y=97.25+33.74*x

(3.86)(9.42)

以下哪一選項是02在95%水平的置信區間

a.)(14.90,52.58)

b.)(24.32,43.16)

c.)(-3.58,3.58)

d.)(30.16,37.32)

X、如何解釋以下模型中R2的估計值()

ln(y)=p1+p2*ln(x)

a.)代表y和x之間關系直線的斜率。

b.)y對x的彈性。

c.)無法判斷。

d.)當ln(x)=0時ln(y)的均值。

9、判定系數R2用于衡量.()

a.)真實值落在預期區間內的概率。

b.)系數假設檢驗的p值。

c.)誤差項的置信區間。

d.)回歸模型中y變量中可以被x解釋的部分。

10、下列說法中正確的是：()

a.)如果模型的R?很高，我們可以認為此模型的質量較好。

b.)如果模型的R2很低，我們可以認為此模型的質量較差。

C.)如果某一參數不能通過顯著性檢驗，我們應該剔除該解釋變量。

d.)如果某一參數不能通過顯著性檢驗，我們不應該隨便剔除該解釋變量。

11、以下哪一選項不是多元回歸模型的假設條件()

a.)每個W的值不能是完全相同的，并且與其他解釋變量的不完全共線。

b.)var(yi.)=var(ei)=G2

C.)最小二乘估計量是最優線性無偏估計的。

d.)cov(yi,yj)=covfei,ej)=0;(Mj)

12、如何使用最小二乘法估計非線性函數形式()

a.)在小區間內用線性估計近似。

b.)轉化，例如把平方項或者立方項形式轉換為其他的解釋變量。

c.)使用大樣本容量的數據，就不必再假設誤差項是正態分布的。

d.)此方法無效，需要使用其他估計方法。

13、以下等式用于估計工資收入

In(Y)=In(Yo)+p2EDU+03EXPER+p4EXPER2+e

其中，Y是工資收入，YO代表無工作或教育經歷時的工資收入，EDU代表

受教育年限，

F.XPF.R代表該職業領域的T作年限，如果男性比女性賺的更高的丁資，并且丁

資差異隨著

工作年限的增加而越大，該如何調整計量模型的形式？()

a.)增加一個性別虛擬變量MALEo

b.)增力口一個交互項MALE*EXPERo

c.)增加一個對MALE的虛擬變量和一個對FEMALE的虛擬變量。

d.)增加一個對MALE的虛擬變量和一個交互項MALE*EXPERc

14、將一年四個季度對因變量的影響引入到含截距的回歸模型中，則需要引入

虛擬變量的個數為()

A.4B.3C.2D.1

15、如果誤差擾動項存在異方差性，使用最小二乘法會導致什么結果？()

a.)系數估計是有偏的。

b.)置信區間和假設檢瞼會由丁偏高的標準誤差而不準確。

c.)因為解釋變量和誤差項相關，所有系數估計值會有偏。

d.)需要非常大的樣本容量才能獲得有效估計值。

16、如果模型中誤差擾動項有異方差性，且不知誤差擾動項方差的具體函數形式,

如何處理()

a.)利用White穩健檢驗。

b.)利用加權最小二乘法。

c.)嘗試不同形式的方差函數直到拉格朗日乘數降到10%o

d.)增加數據集中樣本觀察值，再次估計。

17、在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量進行簡單線性回

歸分析時的判定系數接近于1,則表明模型中存在()

a.)異方差

b.)序列相關

c.)多重共線性

d.)高擬合優度

二、分析題

1、某一計量模型的樣本容量n=36z其OLS估計結果如下：

y。=273.3+0.68x1+2.1x-0.23x3

2

(4.5)(0.08)(1.9)(-0.18)

R2=0.96F=256

其中Y是消費(百元)，XI是收入(百元)，X2是GDP(%),X3是銀行存款利率

(%)o

(1)請對其中的參數估計值進行解釋，并計算出三個解釋變量前參數的t統計量

的值。

(2)請對檢驗結果進行分析和說明，模型如何改進？

(注:被估計參數下括號內的數為其對應的標準誤差；已經查出的臨界值分別為:

(to.025=2.08F0.05=3.07)

2、考慮如下的工資方程：

其中，wage表示工資(美元/小時)，educ表示受教育年數，exper表示工

齡(年)，是表示婚姻狀況的指示變量(1代表已婚，0代表未婚)Jandle

是表示性別的指示變量(1代表女士,0代表男士)。利用調查數據回歸上述模型,

估計結果如下(括號內的數字表示參數估計量的t統計量，n為樣本容量)：

Iog(wage)=0.28+0.08educ+0.034exper-0.0006exper2+0.25married-0.12female

(2.77)(11.98)(6.78)(-5.59)(4.34)(-2.1)

R2=0.43,t統計量的臨界值=1.96,n=526

請回答如下問題（計算過程與結果保留小數點后2位數）：

（1）寫出男士和女士各自的工資的均值方程。

（2）說明婚姻狀況而收入是否存在顯著的影響？

（3）為了討論男士的收入，是否有必要在模型中加入一個變量male（1代表男

士,0代表女士），說明你的理由。

（4）如果僅考慮非指示變量導致的異方差問題，寫出White檢驗的檢驗方程。

3、對模型回歸后得：

yOi=4.37+3.4xn+0.9xi2+（）.8xi3

（1）若已知殘差平方和SSE=184.3,回歸平方和SSR=773.6,并且樣本數目為37,

求修正后的判定系數RO2

⑵若已知某組樣本觀測值：y=41.18,xi=8.9,X2=2.5,X3=1.5,求

此時的殘差值c

三、證明題

1、假定模型如下

yi=PI+02Xi2+03Xi3+