1、计量经济学习题(一)一、判断正误1在研究经济变量之间的非确定性关系时，回归分析是唯一可用的分析方法。 （ ）2最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小。 （ ）3无论回归模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为（n-1） 。 （ ）4当我们说估计的回归系数在统计上是显著的，意思是说它显著地异于 0。 （ ）5总离差平方和（TSS）可分解为残差平方和（ESS）与回归平方和（RSS）之和，其中残差平方和（ESS）表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分。 （ ）6多元线性回归模型的 F 检验和 t 检验是一致的。 （ ）7当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘估计往往会低估
2、参数估计量的方差。 （ ）8如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机误差项的自相关。 （ ）9在存在异方差的情况下，会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果。 （ ）10 检验只能检验一阶自相关。 （ ）.DW二、单选题1样本回归函数（方程）的表达式为（ ） 。A = B =iY01iXu(/)iEYX01iC = D =iieii2下图中“”所指的距离是（ ） 。O Xi XYi 01iiYXYA随机干扰项 B残差 C 的离差 D 的离差iYiY3在总体回归方程 = 中， 表示（ ） 。(/)EYX011A当 增加一个单位时， 增加 个单位 B当 增加一个单位时，
3、 平均增加 个单位1C当 增加一个单位时， 增加 个单位YXD当 增加一个单位时， 平均增加 个单位14可决系数 是指（ ） 。2RA剩余平方和占总离差平方和的比重 B总离差平方和占回归平方和的比重 C回归平方和占总离差平方和的比重 D回归平方和占剩余平方和的比重5已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为 =800，估计用的样本容量为 24，则随2ie机误差项 的方差估计量为（ ） 。iuA33.33 B40 C38.09 D36.366设 为回归模型中的参数个数（不包括截距项） ， 为样本容量， 为残差平方和， 为回归平k nESRS方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的 统
4、计量为（ ） 。FA = B =FRSTF/(1)RSkEC = D =/1(1)knST7对于模型 = ，以 表示 与 之间的线性相关系数（ ） ，则下面明显错iY0iXeie1i 2,3tn误的是（ ） 。A =0.8， =0.4 B = 0.8， = 0.4.DW.WC =0， =2 D =1， =08在线性回归模型 ；如果 ，则表明模型中存在（ 01.3iikiYXu231X） 。A异方差 B多重共线性 C自相关 D模型误设定9根据样本资料建立某消费函数 = ，其中 为需求量， 为价格。为了考虑“地区”i01iY（农村、城市）和“季节” （春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量
5、，则应引入虚拟变量的个数为（ ） 。A2 B4 C5 D610某商品需求函数为 = ，其中 为消费， 为收入，虚拟变量i10.350.4iiXCX，所有参数均检验显著，则城镇家庭的消费函数为（ ） 。10D城 镇 家 庭农 村 家 庭A = B =iC5.804iXi10.54iC = D =i1.3i iC9.3iX三、多选题1一元线性回归模型 = 的基本假定包括（ ） 。iY01iuA =0 B = （常数）()iEu()iVar2C =0 D,ijov()ij0,1iN:E 为非随机变量，且 =0X(,)iCovXu2由回归直线 = 估计出来的 （ ） 。iY01iiYA是一组平均数 B
6、是实际观测值 的估计值iYC是实际观测值 均值的估计值 D可能等于实际观测值i iE与实际观测值 之差的代数和等于零iY3异方差的检验方法有（ ）A图示检验法 B 检验GlejsrC 检验 D 检验White.WE 检验GoldfQuant4下列哪些非线性模型可以通过变量替换转化为线性模型（ ） 。A = B =iY201iiX1/iY01(/)iiXuC = D =lniliuiiuiAKLeE =i120i iXXe5在线性模型中引入虚拟变量，可以反映（ ） 。A截距项变动 B斜率变动 C斜率与截距项同时变动D分段回归 E以上都可以四、简答题1随机干扰项主要包括哪些因素？它和残差之间的区别
7、是什么？2简述为什么要对参数进行显著性检验？试说明参数显著性检验的过程。3简述序列相关性检验方法的共同思路。五、计算分析题1下表是某次线性回归的 EViews 输出结果，根据所学知识求出被略去部分的值（用大写字母标示） ，并写出过程（保留 3 位小数） 。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresIncluded observations: 13Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 7.105975 A 4.390321 0.0014X1 -1.393115 0.310050 -4.493
8、196 0.0012X2 1.480674 0.180185 8.217506 0.0000R-squared 0.872759 Mean dependent var 7.756923Adjusted R-squared B S.D. dependent var 3.041892S.E. of regression 1.188632 Akaike info criterion 3.382658Sum squared resid C Schwarz criterion 3.5130312用 方法检验下列模型是否存在异方差。模型形式如下：GoldfeQuant=iY0123 iiiXu其中样本容量
9、 =40，按 从小到大排序后，去掉中间 10 个样本，并对余下的样本按 的大小等分i iX为两组，分别作回归，得到两个残差平方和 =0.360、 =0.466，写出检验步骤（ =0.05） 。1ES2S3有人用广东省 19782005 年的财政收入（ ）作为因变量，AV用三次产业增加值作为自变量，进行了三元线性回归。第一产业增加值 ，第二产业增加值1VAD，第三产业增加值 ，结果为：2VAD3VAD= =0.993， =1189.71812335.160.28.04.82RF（0.540） （ 1.613） （7.475） =2.063.W试简要分析回归结果。五、证明题求证：一元线性回归模型因
10、变量模拟值 的平均值等于实际观测值 的平均值，即 = 。iYiYiY计量经济学习题(二)一、判断正误（正确划“” ，错误划“” ）1残差（剩余）项 的均值 = =0。 （ ）ieien2所谓 OLS 估计量的无偏性，是指参数估计量的数学期望等于各自的真值。 （ ）3样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力。 （ ）4多元线性回归模型中解释变量个数为 ，则对回归参数进行显著性检验的 统计量的自由度一定是kt。 （ ）1nk5对应于自变量的每一个观察值，利用样本回归函数可以求出因变量的真实值。 （ ）6若回归模型存在异方差问题，可以使用加权最小二
11、乘法进行修正。 （ ）7根据最小二乘估计，我们可以得到总体回归方程。 （ ）8当用于检验回归方程显著性的 统计量与检验单个系数显著性的 统计量结果矛盾Ft时，可以认为出现了严重的多重共线性（ ）9线性回归模型中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的，而变量则不一定是线性的。 （ ）10一般情况下，用线性回归模型进行预测时，单个值预测与均值预测相等，且置信区间也相同。 （ F 分布百分位表（ =0.05）分子自由度 2f110 11 12 139 3.14 3.10 3.07 3.0110 2.98 2.94 2.91 2.8511 2.85 2.82 2.79 2.7212 2.75 2.
12、72 2.69 2.62分母自由度 13 2.67 2.63 2.60 2.53）二、单选题1针对同一经济指标在不同时间发生的结果进行记录的数据称为（ ）A面板数据 B截面数据 C时间序列数据 D以上都不是2下图中“”所指的距离是（ ）O Xi XYiPRF(/)iEXA随机干扰项 B残差 C 的离差 D 的离差iYiY3在模型 = 中，参数 的含义是（ ）iY01lniXu1A 的绝对量变化，引起 的绝对量变化 B 关于 的边际变化C 的相对变化，引起 的平均值绝对量变化 YD 关于 的弹性4已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为 =90，估计用的样本容量为 19，则随2ie机误
13、差项 方差的估计量为（ ）iuA4.74 B6 C 5.63 D55已知某一线性回归方程的样本可决系数为 0.64，则解释变量与被解释变量间的相关系数为（ ）A0.64 B0.8 C0.4 D0.326用一组有 20 个观测值的样本估计模型 = ，在 0.05 的显著性水平下对 的显著性作iY01iXu1检验，则 显著异于零的条件是对应 统计量的取值大于（ ）t1tA B C D0.5(2)0.25()t0.5(8)0.25(8)t7对于模型 = ，统计量 服从（ ）iY012iikiXXe 2)/(1iYknA B C D()tnk()tnk(1,)Fn,)F8如果样本回归模型残差的一阶自相
14、关系数 为零，那么 统计量的值近似等于（ ） 。.WA1 B2 C4 D0.59根据样本资料建立某消费函数如下 = ，其中 为需求量， 为价格。为了考虑“地iY01iXuYX区” （农村、城市）和“季节” （春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为（ ）A2 B4 C5 D610设消费函数为 = ，其中 为消费， 为收入，虚拟变量i012iiiXuCX，当统计检验表明下列哪项成立时，表示城镇家庭与农村家庭具有同样的消费行10D城 镇 家 庭农 村 家 庭为（ ）A =0， =0 B =0， 01212C 0， =0 D 0， 0三、多选题 1以 表示实际观测值，
15、 表示用 法回归后的模拟值， 表示残差，则回归直线满足（ ）iYiYOLSieA通过样本均值点 B =0(,)X2()iYC =0 D = E =0 (,)ioveiiieX2对满足所有假定条件的模型 = 进行总体显著性检验，如果检验结果显示总体iY012iiu线性关系显著，则可能出现的情况包括（ ）A = =0 B ， =012 12C ， D =0， E = 000123下列选项中，哪些方法可以用来检验多重共线性（ ） 。A 检验 B两个解释变量间的相关性检验GlejsrC参数估计值的经济检验 D参数估计值的统计检验 E 检验.DW4线性回归模型存在异方差时，对于回归参数的估计与检验正确的
16、表述包括（ ）A 参数估计量仍具有线性性 B 参数估计量仍具有无偏性OLSOLSC 参数估计量不再具有效性（即不再具有最小方差）D一定会低估参数估计值的方差5关于虚拟变量设置原则，下列表述正确的有（ ）A当定性因素有 个类型时，引入 个虚拟变量m1B当定性因素有 个类型时，引入 个虚拟变量会产生多重共线性问题C虚拟变量的值只能取 0 和 1D在虚拟变量的设置中，基础类别一般取值为 0E以上说法都正确四、简答题1简述计量经济学研究问题的方法。2简述异方差性检验方法的共同思路。3简述多重共线性的危害。五、计算分析题1下表是某次线性回归的 EViews 输出结果，被略去部分数值（用大写字母标示） ，
17、根据所学知识解答下列各题（计算过程保留 3 位小数） 。 （本题 12 分）Dependent Variable: YMethod: Least SquaresIncluded observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -50.01638 49.46026 -1.011244 0.3279X1 0.086450 0.029363 A 0.0101X2 52.37031 5.202167 10.06702 0.0000R-squared 0.951235 Mean dependent var 755.12
18、22Adjusted R-squared B S.D. dependent var 258.7206S.E. of regression 60.82273 Akaike info criterion 11.20482Sum squared resid 55491.07 Schwarz criterion 11.35321F-statistic 146.2974 Durbin-Watson stat 2.605783(1)求出 A、B 的值。（ 2）求 TSS2有人用美国 1960-1995 年 36 年间个人实际可支配收入（ ）和个人实际消费支出（ ）的数据（单XY位：百亿美元）建立收入消费模
19、型 = ，估计结果如下：iY01iu=iY9.420.36iX： (-3.77) (125.34)t= 0.998， = 15710.39， =0.522RF.DW（1）检验收入消费模型的自相关状况（5%显著水平） ；（2）用适当的方法消除模型中存在的问题。五、证明题证明：用于多元线性回归方程显著性检验的 统计量与可决系数F满足如下关系：2R计量经济学习题(三)一、判断对错（ ）1、在研究经济变量之间的非确定性关系时，回归分析是惟一可用的分析方法。（ ）2、对应于自变量的每一个观察值，利用样本回归函数可以求出因变量的真实值。（ ）3、OLS 回归方法的基本准则是使残差平方和最小。（ ）4、在存
20、在异方差的情况下，OLS 法总是高估了估计量的标准差。（ ）5、无论回归模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为（n-1） 。（ ）6、线性回归分析中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的，而变量则不一定是线性的。（ ）7、当我们说估计的回归系数在统计上是显著的，意思是说它显著异于 0。（ ）8、总离差平方和（TSS）可分解为残差平方（ESS）和与回归平方和（RSS ） ，其中残差平方（ESS）表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分。（ ）9、所谓 OLS 估计量的无偏性，是指回归参数的估计值与真实值相等。（ ）10、当模型中解释变量均为确定性变量时，则可以用 DW 统计量来
21、检验模型的随机误差项所有形式的自相关性。二、单项选择检验临界值表（ =0.05）DWk=1 k=2n dL dU dL dU35 1.40 1.52 1.34 1.58 36 1.41 1.52 1.35 1.59 37 1.42 1.53 1.36 1.59 38 1.43 1.54 1.37 1.59 1、回归直线 = + Xt 必然会通过点（ ）tY01A、 （0，0） ； B、 （ ， ） ；C、 （ ，0） ；D、 （0， ） 。_Y2、针对经济指标在同一时间所发生结果进行记录的数据列，称为（ ）A、面板数据；B、截面数据；C、时间序列数据；D、时间数据。3、如果样本回归模型残差的一
22、阶自相关系数 接近于 0，那么 DW 统计量的值近似等于（ ） A、0 B、1 C、2 D、44、若回归模型的随机误差项存在自相关，则参数的 OLS 估计量（ ）A、无偏且有效 B、有偏且非有效 C、有偏但有效 D、无偏但非有效5、下列哪一种检验方法不能用于异方差检验（ ）A、戈德菲尔德夸特检验； B、DW 检验；C、White 检验；D、戈里瑟检验。6、当多元回归模型中的解释变量存在完全多重共线性时，下列哪一种情况会发生（ ）A、OLS 估计量仍然满足无偏性和有效性； B 、OLS 估计量是无偏的，但非有效；C、OLS 估计量有偏且非有效； D、无法求出 OLS 估计量。7、DW 检验法适用
23、于（ ）的检验A、一阶自相关 B、高阶自相关 C、多重共线性 D 都不是 8、在随机误差项的一阶自相关检验中，若 DW1.92，给定显著性水平下的临界值dL=1.36，d U=1.59，则由此可以判断随机误差项（ ）A、存在正自相关 B、存在负自相关 C、不存在自相关 D、无法判断9、在多元线性线性回归模型中，解释变量的个数越多，则可决系数 R2（ ）A、越大； B、越小； C、不会变化； D、无法确定10、在某线性回归方程的估计结果中，若残差平方和为 10，回归平方和为 40，则回归方程的拟合优度为（ ）A、0.2 B、0.6 C、0.8 D、无法计算。三、简答与计算1、多元线性回归模型的基
24、本假设有哪些？ 2、计量经济模型中的随机误差项主要包含哪些因素？3、简答经典单方程计量模型的异方差性概念、后果以及修正方法。4、简述方程显著性检验（F 检验）与变量显著性检验（t 检验）的区别？。5、对于一个三元线性回归模型，已知可决系数 R2=0.9，方差分析表的部份结果如下：（ 1）样本容量是多少？（ 2）总离差平方和 TSS 为多少？（ 3）残差平方和 ESS 为多少？（ 4）回归平方和 RSS 和残差平方和 ESS 的自由度 各为多少？（5）求方程总体显著性检验的 F 统计量；四、案例分析下表是中国某地人均可支配收入（INCOME）与储蓄（SAVE）之间的回归分析结果（单位：元）：De
25、pendent Variable: SAVEMethod: Least SquaresSample: 1 31方差来源 平方和(SS) 自由度(d.f.) 来自残差(ESS) 来自回归(RSS) 1800 总离差(TSS) 28Included observations: 31VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -695.1433 118.0444 -5.888827 0.0000INCOME 0.087774 0.004893 R-squared 0.917336 Mean dependent var 1266.452Adju
26、sted R-squared 0.914485 S.D. dependent var 846.7570S.E. of regression 247.6160 Akaike info criterion 13.92398Sum squared resid 1778097. Schwarz criterion 14.01649Log likelihood -213.8216 F-statistic 321.8177Durbin-Watson stat 1.892420 Prob(F-statistic) 0.0000001、请写出样本回归方程表达式，然后分析自变量回归系数的经济含义2、解释样本可决
27、系数的含义3、写出 t 检验的含义和步骤，并在 5%的显著性水平下对自变量的回归系数进行 t 检验（临界值: t0.025(29)=2.05） 。4、下表给出了 White 异方差检验结果，试在 5%的显著性水平下判断随机误差项是否存在异方差。White Heteroskedasticity Test:F-statistic 6.048005 Probability 0.006558Obs*R-squared 9.351960 Probability 0.0093165、下表给出 LM 序列相关检验结果（滞后 1 期） ，试在 5%的显著性水平下判断随机误差项是否存在一阶自相关。Breusch
28、-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic 0.030516 Probability 0.862582Obs*R-squared 0.033749 Probability 0.854242计量经济学习题(四)一、判断对错（ ）1、一般情况下，在用线性回归模型进行预测时，个值预测与均值预测结果相等，且它们的置信区间也相同。（ ）2 、对于模型 Yi=0+1X1i+2X2i+ kXki+ i，i=1,2, ,n；如果 X2=X5 +X6， 则模型必然存在解释变量的多重共线性问题。（ ）3、OLS 回归方法的基本准则是使残差项之和最小。（ ）4、在
29、随机误差项存在正自相关的情况下，OLS 法总是低估了估计量的标准差。（ ）5、无论回归模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为（n-1） 。（ ）6、一元线性回归模型的 F 检验和 t 检验是一致的。（ ）7、如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机误差项的序列相关。（ ）8、在近似多重共线性下，只要模型满足 OLS 的基本假定，则回归系数的最小二乘估计量仍然是一 BLUE 估计量。（ ）9、所谓参数估计量的线性性，是指参数估计量是解释变量的线性组合。（ ） 10、拟合优度的测量指标是可决系数 R2 或调整过的可决系数，R 2 越大，说明回归方程对样本的拟合程
30、度越高。二、单项选择1在多元线性回归模型中，若两个自变量之间的相关系数接近于 1，则在回归分析中需要注意模型的（ ）问题。A、自相关；B、异方差；C、模型设定偏误； D、多重共线性。2、在异方差的众多检验方法中，既能判断随机误差项是否存在异方差，又能给出异方差具体存在形式的检验方法是（ ）A、图式检验法；B、DW 检验；C、戈里瑟检验；D、White 检验。3、如果样本回归模型残差的一阶自相关系数 接近于 1，那么 DW 统计量的值近似等于（ ）A、0 B、1 C、2 D、44、若回归模型的随机误差项存在异方差，则参数的 OLS 估计量（ ）A、无偏且有效 B、无偏但非有效 C、有偏但有效 D
31、、有偏且非有效 5、下列哪一个方法是用于补救随机误差项自相关问题的（ ）A、OLS； B、ILS； C、WLS； D、GLS。6、计量经济学的应用不包括：（ ）A、预测未来； B、政策评价；C、创建经济理论；D、结构分析。7、LM 检验法适用于（ ）的检验A、异方差； B、自相关； C、多重共线性； D 都不是 8、在随机误差项的一阶自相关检验中，若 DW0.92，给定显著性水平下的临界值dL=1.36，d U=1.59，则由此可以判断随机误差项（ ）A、存在正自相关 B、存在负自相关 C、不存在自相关 D、无法判断9、在多元线性线性回归模型中，解释变量的个数越多，则调整可决系数 （ ）2RA
32、、越大； B、越小； C、不会变化； D、无法确定10、在某线性回归方程的估计结果中，若残差平方和为 10，总离差平方和为 100，则回归方程的拟合优度为（ ）A、0.1；B、0.90；C、 0.91；D、无法计算。三、简答与计算1、多元线性回归模型的基本假设有哪些？ 2、简述计量经济研究的基本步骤3、简答经典单方程计量模型自相关概念、后果以及修正方法。4、简述对多元回归模型 进行显著性检验（F 检验）的基本步骤012.iiikiYXXu5、对于一个五元线性回归模型，已知可决系数 R2=0.6，方差分析表的部份结果如下：（ 1）样本容量是多少？（ 2）回归平方和 RSS 为多少？（ 3）残差平方和 ESS 为多少？（ 4）回归平方和 RSS 和总离差平方和 TSS 的自由 度各为多少？（5）求方程总体显著性检验的 F 统计量；四、实验下表是某国 19671985 年间 GDP 与出口额（EXPORT）之间的回归分析结果（单位：亿美元）：Dependent Variable: EXPORT方差来源 平方和(SS) 自由度(d.f.) 来自残差(ESS) 25 来自回归(RSS) 总离差(TSS) 3000
