一、單項選擇題1、雙對數(shù)模型lnY=lnp0+p11nx+^中，參數(shù)也的含義是（）A.Y關于X的增長率 B.Y關于X的發(fā)展速度C.Y關于X的彈性D.Y關于X的邊際變化2、設女為回歸模型中的參數(shù)個數(shù)，n為樣本容量。則對多元線性回歸方程進行顯著性檢驗時，所用的F統(tǒng)計量可表示為（）aES§aES§(n-k)RSS-(k—1).R2(n-k)C. /(1—R2)(k—1)B.R2/(k-1)(1-Rq/j(n-k)/DESS.(k—1j

TSS(n—kj3、回歸模型中具有異方差性時，仍用OLS估計模型，則以下說法正確的是（）A.參數(shù)估計值是無偏非有效的B.參數(shù)估計量仍具有最小方差性C.常用F檢驗失效 D.參數(shù)估計量是有偏的4、利用德賓h檢驗自回歸模型擾動項的自相關性時，下列命題正確的是（）A.德賓h檢驗只適用一階自回歸模型B.德賓h檢驗適用任意階的自回歸模型C.德賓h統(tǒng)計量漸進服從t分布D.德賓h檢驗可以用于小樣本問題5、一元線性回歸分析中的回歸平方和￡55的自由度是（）A.nB.n-1C.n-kD.16、已知樣本回歸模型殘差的一階自相關系數(shù)接近于1，則DW統(tǒng)計量近似等于（）A.0B.1C.2D.47、更容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)為（）A.時序數(shù)據(jù)B.修勻數(shù)據(jù)C,橫截面數(shù)據(jù)D.年度數(shù)據(jù)8、設M為貨幣需求量，Y為收入水平,Pr為利率，流動性偏好函數(shù)為是P論，0是P論，0+P1Y+p2r+目，又設pj2分別、P2的估計值，則根據(jù)經(jīng)濟理1一般來說（A）A.p1應為正值，吊2應為負值B.p1應為正值，電應為正值C.p1應為負值，凡應為負值D.p1應為負值，也應為正值9、以下選項中，正確地表達了序列相關的是（）A.A.Co%,目.)中0,i中jB.Cov(片,目J=0,i中jC.C.Cov(XjX.)=0,i中jD.Cov(Xi,pJ中0,i中j10、在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為（）A.Y”Bo+B1+&B.Y”E(Yt/X)+g1C.Y等睪BXD.E（Y/X）=p+pXt0十it tt r0rit11、對于有限分布滯后模型Y=a+B0Xt+B1Xt_1+B2\+L+BkXtj匕在一定條件下，參數(shù)B, 可近似用一個關于i的阿爾蒙多項式表示（i=0,1,2,L,m），其中多項式的階數(shù)m必須滿足（）A.m<kB.m=kC.m>kD.m>k12、設口為隨機誤差項，則一階線性自相關是指（）A.Cov（p,，|L1）中0（t中s） B.|H=pp,+8C.P「p>二+p2P.+8t Dp>PP27+8J13、把反映某一總體特征的同一指標的數(shù)據(jù)，按一定的時間順序和時間間隔排列起來，這樣的數(shù)據(jù)稱為（）A.橫截面數(shù)據(jù) B.時間序列數(shù)據(jù)C.修勻數(shù)據(jù) D.原始數(shù)據(jù)14、多元線性回歸分析中，調(diào)整后的可決系數(shù)R與可決系數(shù)R2之間的關系（）n—1a.r2=1-（1-r2）n一k b.r2>rn-kC.R2>0 d.R22=1-（1-R）n3115、Goldfeld-Quandt檢驗法可用于檢驗（）A.異方差性B.多重共線性C.序列相關D.設定誤差16、用于檢驗序列相關的DW統(tǒng)計量的取值范圍是（）A.0<DW<1 b.-1<DW<1C.-2<DW<2D.0<DW<417、如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性，則最小二乘估計量的值為（）A.不確定，方差無限大B.確定，方差無限大C.不確定，方差最小 D.確定，方差最小18、應用DW檢驗方法時應滿足該方法的假定條件，下列不是其假定條件的為（）A.解釋變量為非隨機的 B.被解釋變量為非隨機的C.線性回歸模型中不能含有滯后內(nèi)生變量D.隨機誤差項服從一階自回歸二、多項選擇題1、古典線性回歸模型的普通最小二乘估計量的特性有（）A.無偏性B.線性性C.最小方差性D.不一致性 E.有偏性2、如果模型中存在自相關現(xiàn)象，則會引起如下后果（）A.參數(shù)估計值有偏B.參數(shù)估計值的方差不能正確確定C.變量的顯著性檢驗失效D.預測精度降低E.參數(shù)估計值仍是無偏的3、利用普通最小二乘法求得的樣本回歸直線Y=、匚pX的特點（）t1 2tA.必然通過點（X,Y） B.可能通過點（X了）C.殘差e的均值為常數(shù)D.Y的平均值與Y的平均值相等t t tE.殘差*與解釋變量Xt之間有一定的相關性4、廣義最小二乘法的特殊情況是（）A.對模型進行對數(shù)變換B.加權最小二乘法C.數(shù)據(jù)的結合D.廣義差分法E.增加樣本容量5、計量經(jīng)濟模型的檢驗一般包括內(nèi)容有（）A、經(jīng)濟意義的檢驗B、統(tǒng)計推斷的檢驗C、計量經(jīng)濟學的檢驗D、預測檢驗E、對比檢驗三、判斷題（判斷下列命題正誤，并說明理由）1、在實際中，一元回歸幾乎沒什么用，因為因變量的行為不可能僅由一個解釋變量來解釋。錯。在實際中，在一定條件下一元回歸是很多經(jīng)濟現(xiàn)象的近似，能夠較好地反映回歸分析的基本思想，在某些情況下還是有用的。2、簡單線性回歸模型與多元線性回歸模型的基本假定是相同的。錯。在多元線性回歸模型里除了對隨機誤差項提出假定外，還對解釋變量之間提出無多重共線性的假定。3、多重共線性問題是隨機擾動項違背古典假定引起的；錯。應該是解釋變量之間高度相關引起的。4、DW檢驗中的d值在0到4之間，數(shù)值越小說明模型隨機誤差項的自相關度越小,數(shù)值越大說明模型隨機誤差項的自相關度越大。錯。DW值在0到4之間，當DW落在最左邊0<d<dL、最右邊（4-dL<d<4）時，分別為正自相關，負自相關；中間du<d<4-du為不存在自相關區(qū)域；其次為兩個不能判定區(qū)域。5、在計量經(jīng)濟模型中，隨機擾動項與殘差項無區(qū)別。錯。它們均為隨機項，但隨機誤差項表示總體模型的誤差，殘差表示樣本模型的誤差；另外，殘差=隨機誤差項+參數(shù)估計誤差。6、在經(jīng)濟計量分析中，模型參數(shù)一旦被估計出來，就可將估計模型直接運用于實際的計量經(jīng)濟分析。錯。參數(shù)一經(jīng)估計，建立了樣本回歸模型，還需要對模型進行檢驗，包括經(jīng)濟意義檢驗、統(tǒng)計檢驗、計量經(jīng)濟專門檢驗等。7、線性回歸模型意味著因變量是自變量的線性函數(shù)。錯。線性回歸模型本質(zhì)上指的是參數(shù)線性，而不是變量線性。同時，模型與函數(shù)不是同一回事。8、雙變量模型中，對樣本回歸函數(shù)整體的顯著性檢驗與斜率系數(shù)的顯著性僉是一致的。正確。要求最好能夠?qū)懗鲆辉€性回歸中，F(xiàn)統(tǒng)計量與t統(tǒng)計量的關系，即F=t2的來歷；或者說明一元線性回歸僅有一個解釋變量，因此對斜率系數(shù)的t檢驗等價于對方程的整體性檢驗。四、計算題1、(練習題6.2)在研究生產(chǎn)中勞動所占份額的問題時，古扎拉蒂采用如下模型模型1Yt=a0+aj+ut模型2丫=a+at+at2+u木工 t01 2 t其中，丫為勞動投入，t為時間。據(jù)1949-1964年數(shù)據(jù)，對初級金屬工業(yè)得到如下結果：模型1Yt=0.4529—0.0041tt= (-3.9608)R2=0.5284DW=0.8252模型2Yt=0.4786—0.0127t+0.0005t2t= (-3.2724)(2.7777)R2=0.6629 DW=1.82其中，括號內(nèi)的數(shù)字為t統(tǒng)計量。問：(1)模型1和模型2中是否有自相關；(2)如何判定自相關的存在？(3)怎樣區(qū)分虛假自相關和真正的自相關。練習題6.2參考解答(1)模型1中有自相關，模型2中無自相關。(2)通過DW檢驗進行判斷。模型1：dL=1.077,dU=1.361,DW<dL,因此有自相關。模型2：dL=0.946,dU=1.543,DW>dU,因此無自相關。(3)如果通過改變模型的設定可以消除自相關現(xiàn)象，則為虛假自相關，否則為真正自相關。2、根據(jù)某地區(qū)居民對農(nóng)產(chǎn)品的消費y和居民收入乂的樣本資料，應用最小二乘法估計模型，估計結果如下。y=27.9123+0.3524Se=(1.8690)(0.0055)區(qū)2=0.996民6e2=22.0506,DW=0.6800,F=4122.531ii=1由所給資料完成以下問題：(1)在n=16,a=0.05的條件下，查D-W表得臨界值分別為d=1.106,d=1.371,試判斷模型中是否存在自相關； L U(2)如果模型存在自相關，求出相關系數(shù)P，并利用廣義差分變換寫出無自相關的廣義差分模型。因為DW=0.68<1.106,所以模型中的隨機誤差存在正的自相關。由DW=0.68,計算得p=0.66,所以廣義差分表達式為yt—0.66yt1=0.34Pl+p2(xt—0.66xtJ+5-0.66四3、2.7)設銷售收入X為解釋變量，銷售成本丫為被解釋變量?，F(xiàn)已根據(jù)某百貨公司某年12個月的有關資料計算出以下數(shù)據(jù)：(單位：萬元)3、E(-X)2=425053.73X=647.88XAE(Yt-丫2=262855.25 Y=549.8)E(-X)(Y-Y)=334229.09ttX(1)擬合簡單線性回歸方程，并對方程中回歸系數(shù)的經(jīng)濟意義作出解釋。(2)計算可決系數(shù)和回歸估計的標準誤差。(3)對P2進行顯著水平為5%的顯著性檢驗。t0025(12-2)=2.228。練習題2.7參考解答：⑴建立回歸模型:Yi=pjp2Xi+Ui用OLS用OLS法估計參數(shù):下2425053.730,7863P1=Y-0?X=549.8-0.7863x647.88=66.2872估計結果為:Y估計結果為:Yi=66.2872+0.7863Xi說明該百貨公司銷售收入每增加1元，平均說來銷售成本將增加0.7863元。⑵計算可決系數(shù)和回歸估計的標準誤差可決系數(shù)為:i==0ii=0.78632x425053.73262796.99Ze-1-Ze-1-KiZi2e262855.25 262855.25可得Ze2=(1-R2)Zy2i回歸估計的標準誤差：O=2-(1-RZZy2-(1-0.999778)x262855.25回歸估計的標準誤差：O=2(n—2)=58.3539(12—2)=2.4157i(3)對P2進行顯著水平為5%的顯著性檢驗SE(p2)SE(pSE(p2)SE(p2)八八P2?t(n-2)SE(P2)-rr-浦乙x:0.0037 --SE(02)t*-P22.4157425053.73

二212.51352.4157651.96140.78630.0037查表得。=0.05時，t002J12—2)=2.228<t*=212.5135表明P2顯著不為0,銷售收入對銷售成本有顯著影響4、為研究中國各地區(qū)入境旅游狀況，建立了各省市旅游外匯收入Y,百萬美元)、旅行社職工人數(shù)(XI,人卜國際旅游人數(shù)X2,萬人次)的模型，用某年31個省市的截面數(shù)據(jù)估計結果如下：Y=-151,0263+0.1179X+1.5452Xi 1i 2it=(-3.066806)(6.652983)(3.378064)R2=0.934331R2=0.92964 F=191,1894n=311)從經(jīng)濟意義上考察估計模型的合理性。2)在5%顯著性水平上，分別檢驗參數(shù)P1,P2的顯著性。［口(31-3)=2.0483)在5%顯著性水平上，檢驗模型的整體顯著性。,05(2,28)=3.34參考解答(1)由模型估計結果可看出：從經(jīng)濟意義上說明，旅行社職工人數(shù)和國際旅游人數(shù)均與旅游外匯收入正相關。平均說來，旅行社職工人數(shù)增加1人，旅游外匯收入將增加0.1179百萬美元；國際旅游人數(shù)增加1萬人次，旅游外匯收入增加1.5452百萬美元。這與經(jīng)濟理論及經(jīng)驗符合，是合理的。(2)取。=0.05,查表得t0025(31-3)=2.048因為3個參數(shù)t統(tǒng)計量的絕對值均大于t0025(31-3)=2.048，說明經(jīng)t檢驗3個參數(shù)均顯著不為0,即旅行社職工人數(shù)和國際旅游人數(shù)分別對旅游外匯收入都有顯著影響。(3)取。=0.05,查表得F005(2,28)=3.34,由于F=199.1894>F005(2,28)=3.34,說明旅行社職工人數(shù)和國際旅游人數(shù)聯(lián)合起來對旅游外匯收入有顯著影響，線性回歸方程顯著成立。5、3.2)表3.6給出了有兩個解釋變量X2和.X3的回歸模型方差分析的部分結果:5、表3.6 方差分析表變差來源平方和(SS)自由度(df)、4 、_八力差來自回歸(ESS)65965

來自殘差(RSS) — — —總變差(TSS) 66042 141)回歸模型估計結果的樣本容量n、殘差平方和RSS、回歸平方和ESS與殘差平方和RSS的自由度各為多少？2)此模型的可決系數(shù)和調(diào)整的可決系數(shù)為多少？3)利用此結果能對模型的檢驗得出什么結謗能否確定兩個解釋變量X2和.X3各自對Y都有顯著影響？練習題3.2參考解答(1)因為總變差的自由度為14=n-1，所以樣本容量：n=14+1=15因為TSS=RSS+ESS殘差平方和RSS=TSS-ESS=66042-65965=77回歸平方和的自由度為：k-1=3-1=2殘差平方和口$5的自由度為：n-k=15-3=12(2)可決系數(shù)為:ESS65965(2)可決系數(shù)為:R2=TSS=66042T°-998834一2 n-1Ee2 15-1 77修正的可決系數(shù)：R2=I-nr^=1-田令.彳夕9986(3)這說明兩個解釋變量X2和.X3聯(lián)合起來對被解釋變量有很顯著的影響，但是還不能確定兩個解釋變量X2和.X§各自對y都有顯著影響。6、練習題3.4)考慮以下“期望擴充菲利普斯曲線?xpectations-augmente(Phillipscurve)”模型：工叫+p2X2t+p3X3t+ut其中：Y=實際通貨膨脹率(％)；X=失業(yè)率(％)；X+=預期的通貨膨脹率(％)t 2t 3t表3.8為某國的有關數(shù)據(jù)，表3.81970-1982年某國實際通貨膨脹敕(％)，失業(yè)率X2(%)和預期通貨膨脹率/(%)年份實際通貨膨脹率Y(%)失業(yè)率X2(%)預期的通貨膨脹率X3(%)19705.924.904.7819714.305.903.848

19723.305.603.3119736.234.903.44197410.975.606.8419759.148.509.4719765.777.70 I6.5119776.457.105.9219787.606.106.08197911.475.808.09198013.467.1010.01198110.247.6010.8119825.999.708.001）對此模型作估計，并作出經(jīng)濟學和計量經(jīng)濟學的說明。2）根據(jù)此模型所估計結果作統(tǒng)計檢驗。3）計算修正的可決系數(shù)（寫出詳細計算過程）練習題3.4參考解答(1)對此模型作估計，并作出經(jīng)濟學和計量經(jīng)濟學的說明。CependentVnraLisYMsthocLeaatSquarasCate例TimeT口50Sample"9司1982hichidedabser.fiiians:13VariableCneffiEisnl3ldEnrnrt-Stati5tizFroaQ7.1069751.618555 .13903210.00Id-1.3931150310050 4-I931$60.00121.4BOGQ130155 0,2-75(6QR說4-3qufirsd0072759MeandepeidentvarAdjustedR-squsred00473VSDdependenixarww?GEcf恒口re”!on110BS92Akaikeinfocritsntin3392G502liti5qnaredresid1294ESchwarzeriterion3513031Leg"ikslihcDd-139B72SF-siaiistic34西弼Durbin-WatGonstat2.2M851fjijbrr-siaiisiic)O.C0OO33（2）根據(jù)此模型所估計結果，作計量經(jīng)濟學的檢驗。t檢驗表明：各參數(shù)的t值的絕對值均大于臨界值%02513-3）=2.228，從P值也可看出均明顯小于a=0.05,表明失業(yè)率和預期通貨膨脹率分別對實際通貨膨脹率都有顯著影響。

F檢驗表明：F=34.29559,大于臨界值，其P值0.000033也明顯小于a=0.05，說明失業(yè)率和預期通貨膨脹率聯(lián)合起來對實際通貨膨脹率有顯著影響。從經(jīng)濟意義上看：失業(yè)率與實際通貨膨脹率負相關，預期通貨膨脹率與實際通貨膨脹率正相關，與經(jīng)濟理論一致。（3）計算修正可決系數(shù)（寫出詳細計算過g）￡丫的統(tǒng)計量表得Std.Dev=3.041892 %=14.128462=3,0418922x（13-1）=111.0373i一111.0373R2=1-（1-R2）n-113-1R一111.0373R2=1-（1-R2）n-113-1?=1-（1-0.8728）x =0.847313-37、練習題4.5 )克萊因與戈德伯格曾用1921-1950年(1942-1944年戰(zhàn)爭期間略去)美 八國國內(nèi)消費丫和工資收入X1、非工資一非農(nóng)業(yè)收入X2、農(nóng)業(yè)收入X3的時間序列資料，利用OLSE估計得出了下列回歸方程：Y=8.133+1.059X1+0.452X2+0.121X3(8.92)(0.17) (0.66) (1.09)R2=0.95F=107.37括號中的數(shù)據(jù)為相應參數(shù)估計量的標準誤差。試對上述模型進行評析，指出其中存在的問題。從模型擬合結果可知，樣本觀測個數(shù)為27,消費模型的判定系數(shù)R=0.95,F統(tǒng)計量練習題4.5參考解答：2為107.37,在0.05置信水平下查分子自由度為3,分母自由度為23的F臨界值為3.028,TOC\o"1-5"\h\z計算的F值遠大于臨界值,表明回歸方程是顯著的:模型整輛合程度較超。 =0110'— .' 1'- .' 2 - .' 3 .依據(jù)參數(shù)估計量及其標準誤，可計算出各回歸系數(shù)估計量的t統(tǒng)計量值：\o"CurrentDocument"8.133 1.059 0.452 0.121\o"CurrentDocument"8.92 0.17 0.66 1.09除\夕卜，其余的*值都很小。工資收入乂1的系數(shù)的t檢驗值雖然顯著，但該系數(shù)的估計值過大，該值為工資收入對消費邊際效應，因為它為1.059,意味著工資收入每增加一美元，消費支出的增長平均將超過一美元，這與經(jīng)濟理論和常識不符。10另外，理論上非工資一非農(nóng)業(yè)收入與農(nóng)業(yè)收入也是消費行為的重要解釋變量，但兩者的t檢驗都沒有通過。這些跡象表明，模型中存在嚴重的多重共線性，不同收入部分之間的相互關系，掩蓋了各個部分對解釋消費行為的單獨影響。8、5.2）下表是消費Y與收入X的數(shù)據(jù)，試根據(jù)所給數(shù)據(jù)資料完成以下問8、題:（1）估計回歸模型Y=p1+P2X+u中的未知參數(shù)p1和p2，并寫出樣本回歸模型的書寫格式；（2）試用Goldfeld-Quandt法和White法檢驗模型的異方差性；（3）選用合適的方法修正異方差。表5.8 某地區(qū)消費Y與收入X的數(shù)據(jù)（單位：億元）YXYXYX55801522209514065100144210108145708517524511315080110180260110160791201351901251658411514020511518098130178265130185951401912701351909012513723012020075901892501402057410555801402101101607085152220113150759014022512516565100137230108145741051452401151808011017524514022584115189250120200791201802601452409012517826513018598130191270練習題5.2參考解答：（1）該模型樣本回歸估計式的書寫形式為11Y=9.347522+0.637069Xi it=(2.569104)(32.00881)R2=0.946423R2=0.945500F=1024.564DW=1.790431(2)首先，用Goldfeld-Quandt法進行檢驗。將樣本X按遞增順序排序，去掉中間1/4的樣本，再分為兩個部分的樣本，即n=n=221 2分別對兩個部分的樣本求最小二乘估計，得到兩個部分的殘差平方和，即Ze2=603.0148Ee2=2495.8402求F統(tǒng)計量為Ee22495.84

FW=附研84.13901給定a=0.05,查F分布表，得臨界值為F005(20,20)=2.12。c.比較臨界值與F統(tǒng)計量值，有F=4.1390>,05(20,20)=2.12，說明該模型的隨機誤差項存在異方差。其次，用White法進行檢驗。具體結果見下表WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic 6.301373-Probability 0.003370Obs*R-squared 10.86401Probability 0.004374TestEquation:DependentVariable:RESIDA2Method:LeastSquaresDate:08/05/05Time:12:37Sample:160Includedobservations:60Variable^^^^^oefficient^^Std"^rror^T-Statistic Prob.C-10.03614131.1424-0.0765290.9393X0.1659771.6198560.1024640.9187XA20.0018000^045870.3924690.6962R-squared0.181067Meandependentvar78.86225AdjustedR-squared0.152332S.D.dependentvar111.1375S.E.ofregression102.3231Akaikeinfocriterion12.14285Sumsquaredresid596790.5Schwarzcriterion12.24757Loglikelihood-361.2856F-statistic6.301373Durbin-Watsonstat0.937366Prob(F-statistic)0.003370給定a=0.05，在自由度為2下查卡方分布表，得為2=5.9915。比較臨界值與卡方統(tǒng)計量值，即nR2=10.8640>/2=5.9915,同樣說明模型中的隨機誤差項存在異方差。12