1、1目 录第一章 绪论第二章 一元线性回归模型第三章 多元线性回归模型第四章 违背经典假定的回归模型第五章 分布滞后模型第六章 虚拟解释变量模型第七章 联立方程模型经济计量分析模拟试题一经济计量分析模拟试题二第一章 绪论2练习题一、单项选择题 1经济计量学一词的提出者为（ ）A弗里德曼 B丁伯根C费瑞希 D萨缪尔森2下列说法中正确的是（ ）A经济计量学是经济学、统计学和数学合流而构成的一门交叉学科。B经济计量学是经济学、数理统计学和政治经济学合流而构成的一门交叉学科。C经济计量学是数理经济学和政治经济学合流而构成的一门交叉学科。D经济计量学就是数理经济学。3理论经济计量学的主要目的为（ ）A研究
2、经济变量之间的依存关系B研究经济规律C测度由经济计量学模型设定的经济关系式D进行经济预测4下列说法中不是应用经济计量学的研究目的为（ ）A测度经济系统的发展水平B经济系统结构分析C经济指标预测D经济政策评价5经济计量学的建模依据为（ ）A统计理论 B预测理论C经济理论 D数学理论6随机方程式构造依据为（ ）A经济恒等式 B政策法规C变量间的技术关系 D经济行为7经济计量学模型的被解释变量一定是（ ）A控制变量 B政策变量C内生变量 D 外生变量8在同一时点或时期上，不同统计单位的相同统计指标组成的数据是（ ）A时期数据 B时点数据C时序数据 D 截面数据二、多项选择题1在一个经济计量模型中，可
3、作为解释变量的有（ ）A内生变量 B外生变量C控制变量 D 政策变量E滞后变量2对经济计量模型验证的准则有（ ）A最小二乘准则 B经济理论准则C统计准则 D 数学准则E经济计量准则3经济计量模型的应用在于（ ）3A设定模型 B检验模型C结构分析 D经济预测E规划政策三、名词解释1经济计量学2理论经济计量学3应用经济计量学4内生变量5外生变量6随机方程7非随机方程8时序数据9截面数据四、简答题1简述经济计量分析的研究步骤。2简述经济计量模型检验的三大原则。3简述经济计量模型的用途。参考答案一、单项选择题1C 2A 3C 4A 5C 6D 7C 8D 二、多项选择题1ABCDE 2BCE 3CDE
4、三名词解释1经济计量学：是经济学、统计学和数学合流而构成的一门交叉学科。2理论经济计量学：是寻找适当的方法，去测度由经济计量模型设定的经济关系式。3应用经济计量学：以经济理论和事实为出发点，应用计量方法，解决经济系统运行过程中的理论问题或实践问题。4内生变量：具有一定概率分布的随机变量，由模型自身决定，其数值是求解模型的结果。5外生变量：是非随机变量，在模型体系之外决定，即在模型求解之前已经得到了数值。6随机方程：根据经济行为构造的函数关系式。7非随机方程：根据经济学理论或政策、法规而构造的经济变量恒等式。8时序数据：指某一经济变量在各个时期的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。9截面数据：指
5、在同一时点或时期上，不同统计单位的相同统计指标组成的数据。四、简答题1简述经济计量分析的研究步骤。用经济计量方法研究社会经济问题是以经济计量模型的建立和应用为基础的，其过程可分为四个连续的步骤：建立模型、估计参数、验证模型和使用模型。建立模型是根据经济理论和某些假设条件，区分各种不同的经济变量，建立单一方程式或方程体系，来表明经济变量之间的相互依存关系。4模型建立后，必须对模型的参数进行估计；就是获得模型参数的具体数值。模型估计之后，必须验证模型参数估计值在经济上是否有意义，在统计上是否令人满意。对经济现象的计量研究是为了使用经济计量模型。经济计量模型的使用主要是用于进行经济结构分析、预测未来
6、和制定或评价经济政策。2简述经济计量模型检验的三大原则。第一，经济理论准则；第二，统计准则；第三，经济计量准则。（）经济理论准则经济理论准则即根据经济理论所阐明的基本原理，以此对模型参数的符号和取值范围进行检验；就是据经济理论对经济计量模型中参数的符号和取值范围施加约束。（）统计准则统计准则是由统计理论决定的，统计准则的目的在于考察所求参数估计值的统计可靠性。由于所求参数的估计值是根据经济计量模型中所含经济变量的样本观测值求得的，便可以根据数理统计学的抽样理论中的几种检验，来确定参数估计值的精确度。（）经济计量准则 经济计量准则是由理论经济计量学决定的，其目的在于研究任何特定情况下，所采用的经
7、济计量方法是否违背了经济计量模型的假定。经济计量准则作为二级检验，可视为统计准则的再检验。3简述经济计量模型的用途。对经济现象的计量研究是为了使用经济计量模型。经济计量模型的使用主要是用于进行经济结构分析、预测未来和制定或评价经济政策。(1) 结构分析。就是利用已估计出参数值的模型，对所研究的经济系统变量之间的相互关系进行分析，目的在于了解和解释有关经济变量的结构构成和结构变动的原因。 (2) 预测未来。就是根据已估计出参数值的经济计量模型来推测内生变量在未来时期的数值，这是经济计量分析的主要目的之一。(3) 规划政策。这是经济计量模型的最重要用途，也是它的最终目的。规划政策是由决策者从一系列
8、可供选择的政策方案中，挑选出一个最优政策方案予以执行。一般的操作步骤是先据模型运算一个基本方案，然后改变外生变量（政策变量）的取值，得到其它方案，对不同的政策方案的可能后果进行评价对比，从而做出选择，因此又称政策评价或政策模拟。5第二章 一元线性回归模型一、单项选择题1回归分析的目的为（ ）A研究解释变量对被解释变量的依赖关系B研究解释变量和被解释变量的相关关系C研究被解释变量对解释变量的依赖关系D以上说法都不对2在回归分析中，有关被解释变量 Y 和解释变量 X 的说法正确的为（ ）AY 为随机变量， X 为非随机变量BY 为非随机变量，X 为随机变量CX、Y 均为随机变量DX、Y 均为非随机
9、变量3在 X 与 Y 的相关分析中（ ）AX 是随机变量，Y 是非随机变量BY 是随机变量，X 是非随机变量CX 和 Y 都是随机变量DX 和 Y 均为非随机变量4总体回归线是指（ ）A解释变量 X 取给定值时，被解释变量 Y 的样本均值的轨迹。B样本观测值拟合的最好的曲线。C使残差平方和最小的曲线。D解释变量 X 取给定值时，被解释变量 Y 的条件均值或期望值的轨迹。5随机误差项是指（ ）A个别的 围绕它的期望值的离差iYB 的测量误差iC预测值 与实际值 的偏差iiD个别的 围绕它的期望值的离差iX6最小二乘准则是指（ ）A随机误差项 的平方和最小iuB 与它的期望值 的离差平方和最小iY
10、YC 与它的均值 的离差平方和最小iXD残差 的平方和最小ie7按照经典假设，线性回归模型中的解释变量应为非随机变量，且（ ）6A与被解释变量 不相关iYB与随机误差项 不相关iuC与回归值 不相关iD以上说法均不对8有效估计量是指（ ）A在所有线性无偏估计量中方差最大B在所有线性无偏估计量中变异系数最小C在所有线性无偏估计量中方差最小D在所有线性无偏估计量变异系数最大9在一元线性回归模型中， 2 的无偏估计量 为（ ）2A Bnei2 1neiC D2i 32i10判定系数 R2 的取值范围为（ ）AR 22 BR 21CR 24 D1R 2411回归系数 通过了 t 检验，表示（ ）A 0
11、 B 02 2C 0， =0 D =0， 012个值区间预测就是给出（ ）A预测值 的一个置值区间0YB实际值 的一个置值区间C实际值 的期望值的一个置值区间0D实际值 的一个置值区间X13一元线性回归模型中， 的估计是（ ）1A BY21XY21C D X7二、多项选择题1对于经典线性回归模型，回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良特性有（ ）A无偏性 B线性性C有效性 D确定性E误差最小性2判定系数 R2 可表示为（ ）A BTSTSER2C D12 1E R3在经典线性回归模型中，影响 2 的估计精度的因素有（ ）A 的期望值 B 的估计值iY)(i iYiC 的总变异 D随机误差项的方
12、差i 2Yi2E 的总变异iX)X(i4对于截距项 ，即使是不显著的，也可不理会，除非（ ）1A模型用于结构分析 B模型用于经济预测C模型用于政策评价 D 有理论上的特别意义1E以上说法都对5评价回归模型的特性，主要从如下几个方面入手（ ）A经济理论评价 B统计上的显著性C回归模型的拟合优度 D回归模型是否满足经典假定E模型的预测精度三、名词解释1回归分析2相关分析3总体回归函数4随机误差项5有效估计量6判定系数四、简答题1简述回归分析与相关分析的关系。2简述随机误差项 u 的意义。3试述最小二乘估计原理。4试述经典线性回归模型的经典假定。85叙述高斯一马尔可夫定理，并简要说明之。6试述一元线
13、性回归模型 中影响 的估计精度 的方差 Var( )的XY21222因素。7简述 t 检验的决策规则。8如何评价回归分析模型。五、计算题1以 19781997 年中国某地区进口总额 （亿元）为被解释变量，以地区生产总值X（亿元）为解释变量进行回归，得到回归结果如下： tt X.Y2453096Se=(31.327) （ ）t=( ) (16.616)R2=0.9388 n=20要求：（1）将括号内缺失的数据填入；（2）如何解释系数 0.2453 和系数261.09；(3) 检验斜率系数的显著性。 （计算结果保留三位小数）据 10 年的样本数据得到消费模型为 X.Y7194083Se=(0.94
14、53) （0.0217）R2=0.9909 取显著性水平 ，查 t 分布表可知t0.025()=2.306 t0.05（8） =1.860t0.025(10)=2.228 t0.05（10） =1.812要求：（1）检验回系数的显著性。（2）给出斜率系数的 95%置信区间。 （计算结果保留三位小数）3用 10 年的 GDP 与货币存量的数据进行回归，使用不同度量的货币存量得到如下两个模型：模型 1：GDP t = 787.4723+8.0863M 1tSe =（77.9664） ( 0.2197)模型 2：GDP t = 44.0626+1.5875M 2tSe = (61.0134) (0.
15、0448)已知 GDP 的样本方差为 100，模型 1 的残差平方和 =100，模型 2 的残差平方和102ie=70，请比较两回归模型，并选择一个合适的模型。 （计算结果保留二位小数）102iie4用 12 对观测值估计出的消费函数为 =10.0+0.9 ，且已知 =100， =200，2X=4000。试预测当 0=250 时， 的均值 0 的值，并求 0 的 95%置信区间2)X(9(10)=2.228, 计算结果保留二位小数 。025.t参考答案一、单项选择题1C 2A 3C 4D 5A 6D 7B8C 9C 10B 11A 12B 13二、多项选择题1ABC 2BCE 3DE4BD 5
16、ABCD三、名词解释1回归分析：就是研究被解释变量对解释变量的依赖关系，其目的就是通过解释变量的已知或设定值，去估计或预测被解释变量的总体均值。2相关分析：测度两个变量之间的线性关联度的分析方法。3总体回归函数：E(Y /Xi)是 Xi 的一个线性函数，就是总体回归函数，简称总体回归。它表明在给定 Xi 下 Y 的分布的总体均值与 Xi 有函数关系，就是说它给出了 Y 的均值是怎样随 X 值的变化而变化的。4随机误差项：为随机或非系统性成份，代表所有可能影响 Y，但又未能包括到回归模型中来的被忽略变量的代理变量。5有效估计量：在所有线性无偏估计量中具有最小方差的无偏估计量叫做有效估计量。6判定
17、系数： ，是对回归线拟合优度的度量。R 2 测度了TSEYRi22)(在 Y 的总变异中由回归模型解释的那个部分所占的比例或百分比。四、简答题1简述回归分析与相关分析的关系。答：相关分析主要测度两个变量之间的线性关联度，相关系数就是用来测度两个变量之间的线性关联程度的。而在回归分析中，我们的主要目的在于根据其它变量的给定值来估计或预测某一变量的平均值。例如，我们想知道能否从一个学生的数学成绩去预测他的统计学平均成绩。在回归分析中，被解释变量 Y 被当作是随机变量，而解释变量 X 则被看作非随机变量。而在相关分析中，我们把两个变量都看作是随机变量。2简述随机误差项 u 的意义。答：随机误差项 u
18、 是代表所有对 Y 有影响但未能包括在回归模型中的那些变量的替代变量。因为受理论和实践条件的限制而必须省略一些变量，其理由如下：（1）理论的欠缺。虽然有决定 Y 的行为的理论，但常常是不能完全确定的，理论常常有一定的含糊性。10（2）数据的欠缺。即使能确定某些变量对 Y 有显著影响，但由于不能得到这些变量的数据信息而不能引入该变量。（3）核心变量与非核心变量。例如，在居民消费模型中，除了收入 X1 外，家庭的人口数 X2、户主宗教信仰 X3、户主受教育水平 X4 也影响家庭消费支出。但很可能X2、X 3、X 4 合起来的影响也是很微弱的，是一种非系统的或随机的影响。从效果与成本角度来看，引入它
19、们是不合算的。所以，人们把它们的联合效用当作一个随机变量来看待。（4）人类行为的内在随机性。即使我们成功地把所有有关的变量都引进到模型中来，在个别的 Y 中仍不免有一些“内在”的随机性，无论我们花了多少力气都解释不了的。随机误差项 ui 能很好地反映这种随机性。（5）节省原则，我们想保持一个尽可能简单的回归模型。如果我们能用两个或三个变量就基本上解释了 Y 的行为，就没有必要引进更多的变量。让 ui 代表所有其它变量是一种很好的选择。3试述最小二乘估计原理。答：样本回归模型为： , ，ii eXY21iYiYiiX21残差 ei 是实际值 Yi 与其估计值 之差。对于给定的 Y 和 X 的 n
20、 对观测值，我们希望样本回i归模型的估计值 尽可能地靠近观测值 Yi。为了达到此目的，我们就必须使用最小二乘准i则，使： 22)(iie21)(iiX尽可能地小。 , 残差平方和是估计量 的函数，对任意给定的一组数21fi j据（样本） ，最小二乘估计就是选择 和 值，使 最小。如此求得的 和 就是122ie12回归模型中回归系数的最小二乘估计，这种方法就称为最小二乘法。4试述经典线性回归模型的经典假定。答：对于总体线性回归模型，其经典假定如下。假定 1：误差项 ui 的均值为零。假定 2：同方差性或 ui 的方差相等。对所有给定的 Xi，u i 的方差都是相同的。假定 3：各个误差项之间无自相关，u i 和 uj（ij ）之间的相关为零。假定 4：u i 和 Xi 的协方差为零或 E（u iXi）=0该假定表示误差项 u 和解释变量 X 是不相关的。假定 5：正确地设定了回归模型，即在经验分析中所用的模型没有设定偏误。假定 6：对于多元线性回归模型，没有完全的多重共线性。就是说解释变量之间没有
