經(jīng)典word整理文檔，僅參考，雙擊此處可刪除頁(yè)眉頁(yè)腳。本資料屬于網(wǎng)絡(luò)整理，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系刪除，謝謝！華南農(nóng)業(yè)大學(xué)期末考試試卷(A卷)2012-2013學(xué)年第1學(xué)期考試類型：閉卷考試考試科目：考試時(shí)間：120分鐘經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)學(xué)號(hào)題號(hào)姓名年級(jí)專業(yè)三簡(jiǎn)答題計(jì)算題分析題評(píng)閱人一、單選題本大題共20小題，每小題120分)【答題要求：請(qǐng)將該大題的答案依次抄寫在下列指定空格處】得分D12BD17B11C13C14C15D16A18A19B20D2X4X6X×√√√√××得分三、簡(jiǎn)答題。每題10分，共20分)1.請(qǐng)概述古典線性回歸模型的基本假定（分）(1)回歸模型是參數(shù)線性的，并且正確設(shè)定(2)解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)不相關(guān)(3)隨機(jī)誤差項(xiàng)具有零均值、同方差及不序列相關(guān)性。(4)隨機(jī)項(xiàng)滿足正態(tài)分布(5)解釋變量之間不存在完全共線性。即解釋變量之間沒有嚴(yán)格的線性關(guān)系2.簡(jiǎn)述虛擬變量陷阱（分）如果一個(gè)定性的變量有m類，則要引入個(gè)虛擬變量。否則就會(huì)陷入虛擬變量陷阱(dummyvariabletrap)，就會(huì)出現(xiàn)完全多重共線性。3.簡(jiǎn)述好模型的性質(zhì)簡(jiǎn)述何種方法診斷設(shè)定誤差（分）經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)家哈維（）列出了模型判斷的一些標(biāo)準(zhǔn)(1)簡(jiǎn)約性（parsimony2identifiability(3)goodnessoffit）。理論一致性（theoreticalconsistency）。預(yù)測(cè)能力（predictivepower）設(shè)定誤差(1)診斷非相關(guān)變量無關(guān)變量的存在;(2)對(duì)遺漏變量和不正確函數(shù)形式的檢驗(yàn);(3)在線性和對(duì)數(shù)線性模型之間選擇;(4)回歸誤差設(shè)定檢驗(yàn):MWD檢驗(yàn)RESET檢驗(yàn)4、建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的主要步驟有哪些（10分）四、計(jì)算題。每題5分，共10分7個(gè)空,一個(gè)一分第(2)一分兩分)12Excel對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析的部分結(jié)果如下：一方差分析表MSSignificanceF回歸殘差總計(jì)1602709___1____40158_____1642867_10__11二參數(shù)估計(jì)表標(biāo)準(zhǔn)誤差XVariable1要求計(jì)算結(jié)果精確至：(1)在方差分析表中的下劃線上填上適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)；(2)計(jì)算銷售量與廣告費(fèi)用之間的相關(guān)系數(shù)，并據(jù)此分析兩者的關(guān)系形態(tài)與強(qiáng)度；R=(3)寫出銷售量對(duì)廣告費(fèi)用的一元線性回歸方程，并檢驗(yàn)在5%的顯著性水平下，回歸系數(shù)和回歸方程的線性關(guān)系是否顯著。Y=+因?yàn)镕及其Intercept,t對(duì)應(yīng)的P值非常的小,所以回歸系數(shù)和回歸方程的非常顯著.五．綜合分析題共40分)得分要求：(1)補(bǔ)充表中缺失的數(shù)據(jù)；(5分)(2)寫出回歸分析結(jié)果報(bào)告；(5分)Log(xf)=+(GDP)(3)分別進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義、統(tǒng)計(jì)學(xué)意義和經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)意義檢驗(yàn)；(6分)經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)斜率系數(shù)表示邊際消費(fèi)傾向0<B2<1本回歸適合統(tǒng)計(jì)意義上的檢驗(yàn),T值,F值,R2等.經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)檢驗(yàn)如AIC,SC,這兩個(gè)值相對(duì)小,DW檢驗(yàn)等整體上看模型的擬合結(jié)果較好,基本通過各種檢驗(yàn).(4)解釋系數(shù)經(jīng)濟(jì)含義。(4分)截距沒有實(shí)際意義斜率系數(shù)表示邊際消費(fèi)傾向,表示國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP每多1%,就有大約%用于消費(fèi).2(1)這是reset檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的目的是通過構(gòu)建新的回歸方程判斷模型在設(shè)定過程中是否存在設(shè)定誤差（2）F檢驗(yàn)的原假設(shè)：不存在設(shè)定誤差（新舊模型無差異）（3）構(gòu)造受限制的F檢驗(yàn)=可被解釋的變異/未被解釋的變異（4）通過統(tǒng)計(jì)量F的計(jì)算，發(fā)現(xiàn)大于臨界值，拒絕原假設(shè)，存在遺漏變量。31954-1981年美國(guó)普通股實(shí)際收益率(Y),產(chǎn)出增長(zhǎng)率(X和通貨膨2脹率(X的數(shù)據(jù).3(1):實(shí)際股票收益和通貨膨脹之間的簡(jiǎn)單的負(fù)相關(guān)關(guān)系是虛假的或者說是錯(cuò)誤的。它是兩個(gè)結(jié)構(gòu)關(guān)系的結(jié)果：一個(gè)是當(dāng)前實(shí)際股票收益和預(yù)期相關(guān)關(guān)系。”根據(jù)這個(gè)觀點(diǎn)評(píng)論以上(1)和(2)的回歸結(jié)果。從結(jié)果上看實(shí)際收益和通貨膨脹負(fù)相關(guān)符合尤金教授的預(yù)期.(2)表三是利用1956-1976年的數(shù)據(jù)進(jìn)行的回歸，略去1954年和1955年的數(shù)據(jù)這兩年的股票收益行為異常。將回歸結(jié)果與表二進(jìn)行比較，如果兩者存在差異的話，簡(jiǎn)單分析產(chǎn)生差異的原因。(3)假定根據(jù)1956-1981年數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸