计量经济学复习

选择题

1．计量经济学是一门（）学科。

A.数学 B.经济 C.统计 D.测量 2．狭义计量经济模型是指（）。

A.投入产出模型 B.数学规划模型

C.包含随机方程的经济数学模型 D.模糊数学模型 3．计量经济模型分为单方程模型和（）。

A.随机方程模型 B.行为方程模型 C.联立方程模型 D.非随机方程模型 4．经济计量分析的工作程序（）

A.设定模型，检验模型，估计模型，改进模型 B.设定模型，估计参数，检验模型，应用模型 C.估计模型，应用模型，检验模型，改进模型 D.搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型 5．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（）

A.横截面数据 B.时间序列数据 C.修匀数据 D.平行数据 6．判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（）准则。

A.经济计量准则 B.经济理论准则 C.统计准则 D.统计准则和经济理论准则 7．对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值的（）。

A.

Ci（消费）5000.8Ii（收入）

B.

Qdi（商品需求）100.8Ii（收入）0.9Pi（价格）

Qsi（商品供给）200.75Pi（价格）

.4（劳动）

Yi（产出量）0.65Ki0.6（资本）L0

i

C.

D.

8.回归分析中定义的（）

A.解释变量和被解释变量都是随机变量

B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C.解释变量和被解释变量都为非随机变量 D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量

9.最小二乘准则是指使（）达到最小值的原则确定样本回归方程。

A.

ˆYYttt12nB.

Yt1ntˆYtC

ˆmaxYtYt

D.

Ynt1tˆYt

10. 参数估计量

ˆ是Yi的线性函数称为参数估计量具有( )的性质。 A.线性 B.无偏性 C.有效性 D.一致性 11.参数

的估计量ˆ具备有效性是指（）

ˆ)为最小 C.0 B.Var(ˆ)A.Var(D.

ˆ0

ˆ)为最小 (12.最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（）。

A.方程的显著性检验 B.多重共线性检验 C.异方差性检验 D.预测检验 13.反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是( )。

A.总体平方和 B.回归平方和 C.残差平方和 14.总体平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是（）。 A.RSS=TSS+ESS B.TSS=RSS+ESS C.ESS=RSS-TSS D.ESS=TSS+RSS 15.下面哪一个必定是错误的（）。

A.

ˆ300.2X rXY0.8 Yiiˆ751.5X rXY0.91 YiiB.

C.

ˆ52.1X rYiiXY0.78

D.

ˆ123.5X rXY0.96 Yii16.产量（X，台）与单位产品成本（Y，元/台）之间的回归方程为

ˆ3561.5XY，这说明（）。

A.产量每增加一台，单位产品成本增加356元 B.产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元 C.产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元 D.产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元 17.回归模型

Yi01Xii，H：10i = 1，…，25中，总体方差未知，检验0时，所用的检验统计量

ˆ11Sˆ1服从（）。

2A.（ B.t（n1 n2））2C.（ D.t（n2） n1）18. 根据可决系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时有（）。

A.F=1 B.F=－1 C.F→+∞ D.F=0

19.要使模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为（）

A.n≥k+1 B.n≤k+1 C.n≥30 D.n≥3(k+1)

20.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容量为n24，则随机误差项ut的方差估计量为( )。

2et800，估计用样本

A.33.33 B.40 C.38.09 D.36.36

21.设k为回归模型中的参数个数（包括截距项），n为样本容量，ESS为残差平方和，RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为（）。

A.

RSS/(k1)FESS/(nk) B.

ESS/(k1)FRSS/(nk)

ESS/kESS

C.F D.FRSS/(nk1)RSS22.线性回归模型的参数估计量

ˆ是随机变量Yi的函数，即ˆX'X1X'Y。

所以

ˆ是（）。 A.随机变量 B.非随机变量 C.确定性变量 D.常量

ˆ23.由 Y0ˆ可以得到被解释变量的估计值，由于模型中参数估计量的不确定性及随X00ˆ是（）机误差项的影响，可知Y。

A.确定性变量 B.非随机变量 C.随机变量 D.常量

24.下面哪一表述是正确的（）。

1nA.线性回归模型Yi01Xii的零均值假设是指i0

ni1B.对模型Yi01X1i2X2ii进行方程显著性检验（即F检验），检验的零

120

假设是H0：0C.相关系数较大意味着两个变量存在较强的因果关系

D.当随机误差项的方差估计量等于零时，说明被解释变量与解释变量之间为函数关系 25．在由n=30 的一组样本估计的、包含3 个解释变量的线性回归模型中，计算的样本决定系数为0.8500，则调整后的决定系数为（）。

A 0.8603 B 0.8389 C 0.8655 D 0.8327 26．关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是（）。

A.只有随机因素 B.只有系统因素 C.既有随机因素，又有系统因素 D.A、B、C 都不对

27．在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k为解释变量个数)：（）

A n≥k+1 B n28.下列说法中正确的是：（）

A 如果模型的R很高，我们可以认为此模型的质量较好 B 如果模型的R较低，我们可以认为此模型的质量较差 C 如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量 D 如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量

29．在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据列是 。

A、原始数据 B、合并数据 C、时间序列数据 D、截面数据 29．回归分析中定义的 。

A、解释变量和被解释变量都是随机变量

B、解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C、解释变量和被解释变量都为非随机变量

D、解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量

30．关于总离差平方和TSS、可解释平方和ESS以及残差平方和RSS，下列哪个关系正确 。

A、ESS=TSS+RSS B、RSS=TSS+ESS C、TSS=ESS+RSS D、TSS=ESS－TSS

31．在模型yi01x1i2x2iui的回归分析结果报告中，F统计量的Significance F=0.0000，则表明 。

A、解释变量x1i对yi的影响是显著的 B、解释变量x2i对yi的影响是显著的

C、解释变量x1i和x2i对yi的联合影响是显著的 D、解释变量x1i 和x2i对yi 的联合影响不显著

32．利用OLS求得多元回归模型Y=Xβ+U的参数最小二乘估计量为 。 A、B=(Y-U)X -1 B、B=(XTX)-1XTY C、B= β D、B=X -1Y

33．在一元线性回归中，若参数的估计值为6.5，参数标准差为0.65，则t检验值为 。

A、9 B、10 C、8 D、7

22计算题

1．假定以校园内食堂每天卖出的盒饭数量作为被解释变量，盒饭价格、气温、附近餐厅的盒饭价格、学校当日的学生数量（单位：百人）作为解释变量，进行回归分析；假设不管是

否有假期，食堂都营业。不幸的是，食堂内的计算机被一次病毒侵犯，所有的存储丢失，无法恢复，你不能说出独立变量分别代表着哪一项！下面是回归结果（括号内为标准差）：

ˆ10.628.4X12.7X0.61X5.9X Yi1i2i3i4i（2.6） (6.3) (0.61) (5.9)

R0.63 n35

要求：（1）试判定每项结果对应着哪一个变量？ （2）对你的判定结论做出说明 2．下表给出三变量模型的回归结果： 方差来源 来自回归(ESS) 来自残差(RSS) 总离差(TSS)

平方和（SS） 65965 _— 66042

自由度（d.f.） — — 14

平方和的均值(MSS) — —

2要求：（1）样本容量是多少？

（2）求RSS？

（3）ESS和RSS的自由度各是多少？ （4）求R和R？

（5）检验假设：X2和X3对Y无影响。你用什么假设检验？为什么？ （6）根据以上信息，你能否确定X2和X3各自对Y的贡献吗？ 3．考虑以下预测的回归方程：

2ˆYt1200.10Ft5.33RSt R0.50

22其中：Yt——第t年的玉米产量（蒲式耳/亩）

Ft——第t年的施肥强度（磅/亩）

RSt——第t年的降雨量（英寸）

要求回答下列问题：

（1）从F和RS对Y的影响方面，说出本方程中系数0.10和5.33的含义； （2）常数项-120是否意味着玉米的负产量可能存在？ （3）假定F的真实值为0.40，则估计值是否有偏？为什么？

（4）假定该方程并不满足所有的古典模型假设，即并不是最佳线性无偏估计值，则是否意味着RS的真实值绝对不等于5.33？为什么？ 4．已知线性回归模型YXBU式中U~（0，2I），n=13且k=3（n为样本容量，

k为参数的个数），由二次型(YXB)'(YXB)的最小化得到如下线性方程组：

ˆ2ˆˆ3 123ˆ5ˆˆ9 2123ˆˆ6ˆ8 123要求：（1）把问题写成矩阵向量的形式；用求逆矩阵的方法求解之；

（2）如果YYˆ53，求2

；

（3）求出的方差—协方差矩阵。 5．已知数据如下表：

Y ˆX1 X2 1 3 8 15 28 1 2 3 4 5 10 9 5 1 -6 要求：（1）先根据表中数据估计以下回归模型的方程（只估计参数不用估计标准差）：

yi01x1iu1i yi02x2iu2i

yi01x1i2x2iui

（2）回答下列问题：16．对于模型：yi1吗？为什么？22吗？为什么？

12xiui,i1,,10，从x和y的10个观测值中计算出：

xi110i80,yi110i16,xi1102i800,yi1102i104,xyii110i80

并假定满足所有的古典线性回归模型的假设。

ˆ和ˆ（ˆ和ˆ分别表示β1和β2的最小二乘估计值）（1）求出，并写出回归方程； 1212（2）当x=20时，计算y的预测值。

7.一家家用电器产品销售公司在30个地区设有销售分公司。为研究产品彩电销售量y（台）与该公司的销售价格x1（百元）、各地区的年人均收入x2（百元）、广告费用x3（百元）之间的关系，搜集到30各地区的有关数据。利用Excel得到下面的回归结果： 方差分析

回归分析 残差 总计 参数估计表

Intercept x1 x2 x3 Coefficients 7589.1025 -117.8861 80.6107 标准误差 2445.0213 31.8974 0.1259 t Stat 3.1039 5.4586 3.9814 P-value 0.00457 0.00103 0.00001 0.00049 Df SS 13458586.7 MS 4008924.7 8.88341E-13 F Significance F （1）将方差分析表中的所缺数值（共10个）补齐；

（2）写出销售量与销售价格、年人均收入和广告费用的多元线性回归方程，并解释各回归系数的意义；

（3）若显著性水平α=0.05，回归方程线性关系是否显著； （4）若显著性水平α=0.05，各回归系数是否显著。

问答题：

1．简单叙述经典计量经济学研究的四个步骤。 2．叙述多元线性回归模型中对随机项的古典假设。

3．如果将羽绒服销售额记为y，单价记为x，D11代表春季，D21代表夏季，D31代表秋季，D41代表冬季。我们试图建立以下模型：

ˆˆxˆDˆDˆDˆD ˆty0121t32t43t54t这时会产生什么问题？如何解决？

4．利用经济合作与发展组织7个成员国相关历史数据，建立最终能源需求指数(y)、实际GDP(x1)、实际能源价格(x2)的双对数模型，得回归方程如下：

ˆ1.5490.9963lnx10.3309lnx2 lny试对回归系数的经济含义进行分析。

5．叙述一元线性回归模型中对随机项的古典假设。。

6．解释说明什么叫随机误差项具有自相关性，并列举消除自相关性的常用方法。 7．将指数函数模型y0x11x22eu线性化。

8．用X1（万元）代表啤酒厂商的广告费，用X2（千元/吨）代表啤酒单价，用X3（千元/吨）代表白酒单价，用Y代表啤酒销售量（吨）。建立模型如下：

Y＝120 + 30 X1 －20ln X2 + 5X3

t＝（3.21） （2.98） （-3.01） （1.87） F＝141.223

请解释各个回归系数的意义，并检验各个回归系数的统计显著性。（设t检验的临界值为2.10）

