考試紀(jì)律承諾本人自愿遵守學(xué)?？荚嚰o(jì)律，保證以誠信認(rèn)真的態(tài)度作答試卷，如有違紀(jì)，承受學(xué)校相關(guān)紀(jì)律處分。

北京工商大學(xué) 的質(zhì)的因素引入進(jìn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，則虛擬變量數(shù)目為( )本人簽名：姓名〕離距封密同相下留方上姓名紙

《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》試卷(No.10)題號 一 二 三 四 總分得分一、單項(xiàng)選擇題1、經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型是指( )A.投入產(chǎn)出模型 B.數(shù)學(xué)規(guī)劃模型C.包含隨機(jī)方程的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型 D.模糊數(shù)學(xué)模型

A.m B.m-1C.m-2 D.m+17、當(dāng)聯(lián)立方程模型中第i個(gè)構(gòu)造方程是不行識別的，則該模型是( A.可識別的 B.不行識別的C.過度識別的 D.恰好識別的8、在有MH題 2、對于回歸模型Y

X

Y

u，檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在自相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量答請?jiān)?為( )請、號 2學(xué)

t 0 1 (e e

t)2 d n

HNi表示( )

Ni表示第i個(gè)方程中內(nèi)生變量與前定變量之和的個(gè)數(shù)時(shí)，則公式tA.DW dt；題答

t

B.h(1 2

1nVar( )2

不包含在第i個(gè)方程中內(nèi)生變量的個(gè)數(shù)1上之 C.F21上線 2封 2

D.t

r n21r2

不包含在第i個(gè)方程中外生變量的個(gè)數(shù)不包含在第i個(gè)方程中內(nèi)生變量與外生變量之和的個(gè)數(shù)密 3、以下說法正確的有〔 在勿 A．時(shí)序數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)沒有差異請級 、 B.對總體回歸模型的顯著性檢驗(yàn)沒有必要

包含在第i個(gè)方程中內(nèi)生變量與外生變量之和的個(gè)數(shù)班 〔業(yè)

C.總體回歸方程與樣本回歸方程是有區(qū)分的

9、對于有限分布滯后模型專D.R2不行以用于衡量擬合優(yōu)度

YXt 0

X1

X2

k

X utk t4、在給定的顯著性水平之下，假設(shè)DWdLdu,則當(dāng)dL<DW<du線 時(shí)，可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)( )

在肯定條件下，參數(shù)

可近似用一個(gè)關(guān)于i的阿爾蒙多項(xiàng)式表示〔i,,,m，其中多項(xiàng)i封密 A.存在一階正自相關(guān) B.存在一階負(fù)相關(guān)C.不存在序列相關(guān) D.存在序列相關(guān)與否不能斷定

式的階數(shù)m必需滿足〔 〕A．mk B．mk C．mk D．mk10、以下選項(xiàng)中，正確地表達(dá)了序列相關(guān)的是〔 〕x院 5、在線性回歸模型中,假設(shè)解釋變量1和iji學(xué)iji

x x2的觀測值成比例,即有1i

kx

2ik

A.COV(,

)0,ij B.COV

j)0,i jj零常數(shù),則說明模型中存在( )A. 異方差 B.多重共線性 C.序列自相關(guān) D.設(shè)定誤差

C.COV(X,X )0,ij D.COV(X, )0,iji j i j11、在DW檢驗(yàn)中，存在負(fù)自相關(guān)的區(qū)域是〔 〕d d A.4-l﹤﹤4 B.0﹤﹤ld d d d C. u﹤﹤4-u D. l﹤﹤u,4-u﹤﹤4-l12、以下說法正確的選項(xiàng)是〔 〕A.異方差是樣本現(xiàn)象 B.異方差的變化與解釋變量的變化有關(guān)C.異方差是總表達(dá)象 D.時(shí)間序列更易產(chǎn)生異方差13、設(shè)x1,x2為解釋變量，則完全多重共線性是〔 〕1

18、調(diào)整后的判定系數(shù)R2與判定系數(shù)R2之間的關(guān)系表達(dá)不正確的有〔 〕A.R2R2均非負(fù)推斷多元回歸模型擬合優(yōu)度時(shí)，使用R2R2R2就相差越大只要模型中包括截距項(xiàng)在內(nèi)的參數(shù)的個(gè)數(shù)大于1R2R219、加權(quán)最小二乘法是〔 〕的一個(gè)特例A.x x1 2 1

0 B.x1

ex20

A.廣義差分法 B.一般最小二乘法2C.x x21 2 2

v0(v為隨機(jī)誤差項(xiàng)〕 D.x1

ex 0

C.廣義最小二乘法 D.兩階段最小二乘法20、對多元線性回歸方程的顯著性檢驗(yàn)，所用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為〔 〕14、以下說法不正確的選項(xiàng)是〔 A.自相關(guān)是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象B.自相關(guān)產(chǎn)生的緣由有經(jīng)濟(jì)變量的慣性作用C.檢驗(yàn)自相關(guān)的方法有FD.修正自相關(guān)的方法有廣義差分法15、利用德賓h檢驗(yàn)自回歸模型擾動(dòng)項(xiàng)的自相關(guān)性時(shí)，以下命題正確的選項(xiàng)是〔

ESS (nk)R2(nk)R2(nk)C.

ESS (k1)ESSRSS (nk)RSS(ESSRSS (nk)D.德賓h德賓h德賓h統(tǒng)計(jì)量漸進(jìn)聽從t德賓h16、對聯(lián)立方程組模型估量的方法主要有兩類，即〔 〕單一方程估量法和系統(tǒng)估量法

二、多項(xiàng)選擇題1、調(diào)整后的判定系數(shù)R2的正確表達(dá)式有〔 iny2/nk1i1i

ne2i1i1in

/(nk)間接最小二乘法和系統(tǒng)估量法單一方程估量法和二階段最小二乘法

ne2/n)iA、 i1in1

y2iB、 i1

1).n1工具變量法和間接最小二乘法

1(1R2)

17、模型的形式為

y1

xu2

C、 nk . D、 nknk為0.6453,則廣義差分變量是( )

E、 niyA.t

0.6453y

t1,

t

t1

0.6774y

,xt1

0.6774x

2、對于二元樣本回歸模型Yi

1

X21 2i

?X3

ei，以下各式成立的有yC.t

y ,xt1

xt1 D. 〔 〕y0.05y ,x0.05xt t1 t t1

e 0 e X 0 e X 0i B. i 2i C. i 3ieY 0i i

X X 03i 2i

4、在有M個(gè)方程的完備聯(lián)立方程組中，當(dāng)識別的階條件為HNiNi

M1〔H3、模型的對數(shù)變換有以下特點(diǎn)〔 〕

中內(nèi)生變量和前定變量的總數(shù)，i個(gè)方程不行識別。

i為第i個(gè)方程中內(nèi)生變量和前定變量的總數(shù)〕時(shí)，則表示能使測定變量值的尺度縮小 C.模型的殘差為相對誤差更加符合經(jīng)濟(jì)意義 D.經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中大多數(shù)可用對數(shù)模型表示E.相對誤差往往有較小的差異

5、隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差是有區(qū)分的。四、計(jì)算題4yi( )

x1 2

u,Var(ui

i

2f(xi

)，則對原模型變換的錯(cuò)誤形式為

〔X1，人、國際旅游人數(shù)〔X2，萬人次〕31結(jié)果如下：yi

xu1 2i i

Y151.02630.1179X

1.5452Xy

x u

i 1i 2iif(xif(x)i1f(x)iif(x)iif(x)iuy xu1ii i1i

t=(-3.066806) (6.652983) (3.378064)R2=0.934331 R20.92964 F=191.1894n=31if2(x) f2(x) 2f2(x) f2(x)iD.yi

if(x)i

f(x)xi 2i

if(x)ui

if(x)i

從經(jīng)濟(jì)意義上考察估量模型的合理性。E.2f(x)

xu

5%顯著性水平上，分別檢驗(yàn)參數(shù),

5%顯著性水平i 1 2i i 1 25、關(guān)于聯(lián)立方程組模型，以下說法中正確的選項(xiàng)是〔 〕構(gòu)造式模型中解釋變量可以是內(nèi)生變量，也可以是前定變量簡化式模型中解釋變量可以是內(nèi)生變量簡化式模型中解釋變量是前定變量構(gòu)造式模型中各方程會(huì)產(chǎn)生聯(lián)方程組偏倚簡化式模型中的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)一般是構(gòu)造模型中隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的線性函數(shù)。

上，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼w顯著性。按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算的歷史資料。估量結(jié)果如下：三、推斷題〔推斷以下命題正誤，并說明理由〕0 1、半對數(shù)模型Y lnX中，參數(shù)0

DependentVariable:DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:07/27/05Time:22:31Sample(adjusted):19631995Includedobservations:33afteradjustments1VariableCoefficientStd.VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C1.8966451.1671271.6250550.1146X0.1021990.0247824.1239610.0003Y(-1)0.0147000.1828650.0803890.93652、對已經(jīng)估量出參數(shù)的模型不需要進(jìn)展檢驗(yàn)。中的干擾項(xiàng)不聽從正態(tài)分布的，OLSMeanMeandependentR-squared0.584750var7.804242S.D.dependentAdjustedR-squared0.557066var5.889686S.E.ofregressionAkaikeinfo3.919779criterionSchwarz460.9399criterion5.656455SumsquaredresidLoglikelihood-90.33151F-statisticProb(F-statisti5.79250221.12278Durbin-Watsonstat1.901308c)0.000002一、CBCDB ABCAA ABACB ABACB二、BC ABC ABE ACDE 三、1、錯(cuò)誤假設(shè)設(shè)定模型Y*X

半對數(shù)模型的參數(shù)

的含義是當(dāng)X1t假設(shè)設(shè)定模型Y

t tX*

引起因變量Y2、t t t 錯(cuò)誤比較上述兩種模型的設(shè)定，哪一個(gè)模型擬合較好？3、考慮如下的貨幣供求模型：

有必要進(jìn)展檢驗(yàn)。首先，由于我們在設(shè)定模型時(shí)，對所爭論的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的規(guī)律性可能生疏并不充分，所依據(jù)的得經(jīng)濟(jì)理論對爭論對象或許還不能做出正確的解釋和說明。或者雖然經(jīng)濟(jì)理論是正確的，但可能我們對問題的生疏只是從某些局部動(dòng)身，或者只是考察了某些特別的樣本，以局部去說明全局的變化規(guī)律，必定會(huì)導(dǎo)致偏差。其次，我們用以及參數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或其貨幣需求：MdYt 0 1t

RPut 3t 1t

他信息可能并不格外牢靠，或者較多承受了經(jīng)濟(jì)突變時(shí)期的數(shù)據(jù)，不能真實(shí)代表所爭論的經(jīng)濟(jì)關(guān)系，也可能由于樣本太小，所估量的參數(shù)只是抽樣的某些偶然結(jié)果。另外，我們所建立的模Ms

Yu

型，所用的方法，所用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，還可能違反計(jì)量經(jīng)濟(jì)的根本假定，這是也會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)t 0 1t 2t論。uu1t 2t需求函數(shù)可識別嗎？

為誤差項(xiàng)；RP

3、錯(cuò)誤22即使經(jīng)典線性回歸模型〔CLRM〕中的干擾項(xiàng)不聽從正態(tài)分布的，OLS估22供給函數(shù)可識別嗎？你會(huì)用什么方法去估量可識別的方程中的參數(shù)？為什么？

E(

)E(

Ki

)

2，該表達(dá)式成立與否與正態(tài)性無關(guān)。2假設(shè)我們把供給函數(shù)加以修改多加進(jìn)兩個(gè)解釋變量Y 和M t1 t1題？你還會(huì)用你在〔3〕中用的方法嗎？為什么？

4、錯(cuò)誤 表示第i個(gè)方程過度識別5、正確隨機(jī)誤差項(xiàng)uYi i

-E(Y/Xi

。當(dāng)把總體回歸函數(shù)表示成Yi

ei

時(shí)，其中的e就是i殘差。它是用i

估量Yi

時(shí)帶來的誤差ei

Yi

，是對隨機(jī)誤差項(xiàng)ui

而自適應(yīng)模型是由解釋變量的自適應(yīng)過程而得到的。由回歸結(jié)果可見，Y四、1、〔1〕由模型估量結(jié)果可看出：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(guān)。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11.5452

并不顯著，說明兩個(gè)模型的設(shè)定都不合理。3、答：該方程組有M=3，K=2。 〔前定變量有：Md Ms Y〕〔2〕取0.05，查表得t

0.025

3)2.048

t t t3tt

0.025

(313)2.048t3

〔1〕Kk1不行識別。

220m1

1211，所以該方程為著不為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。

〔2〕供給函數(shù)，用階條件推斷，再結(jié)合零系數(shù)原則，該方程為過度識別。取0.05，查表得F0.05

(2,28)3.34，由于F199.1894F0.05

(2,28)3.34，說明

〔3〕用兩段最小二乘法估量供給函數(shù)。2、答：在局部調(diào)整假定和自適應(yīng)假定下，上述二模型最終都轉(zhuǎn)化為一階自回歸模型。為此，

t1

Mt1

，這時(shí)，M=3，K=4。由于供給函數(shù)已經(jīng)是先估量如下形式的一階自回歸模型：

過度識別，再在該方程加進(jìn)前定變量，而這些變量在需求函數(shù)中并沒有消滅，所以供給函數(shù)還是過度識別。因此，將仍舊用兩段最小二乘法估量參數(shù)。Y**X *Y u*t 0 t 1 t1 tEviewstFR2不是很高?！?〕依據(jù)局部調(diào)整模型的參數(shù)關(guān)系，有***1*，將上述估0