2012-2013(1)期末计量试题A

一、单项选择题(本题共15分，每小题1.5分)

1、对模型yt??0??1x1t??2x2t?ut的参数进行t检验，假设x2t对yt没有影响，则检验的假设是（ ）。

A、?1??2?0 B、 ?1?0

C、?2?0

D、?1?0或?2?0

2、多元线性回归分析中，修正的可决系数R2与可决系数R2之间的关系为（ ）。

A、R2?0 B、R2≥R2 C、R2?1?(1?R2)n?1 D、R2?1?(1?R2)n?k?1

n?k?1n?13、假设某人通过一容量为19的样本估计了消费模型Ct????Yt??t，得到如下结果：

??15?0.81YCttt(3.1)(18.7)2

t?(17)?2.11，如果给定显著性水平??0.05，构造?的置信区间为（ ）。

A、?0.81,t?(17)?S??? B、?0,0.81?t?(17)?S???

????22???? C、?0.81?t?(17)?S??,0? D、?0.81?t?(17)?S??,0.81?t?(17)?S???

????222????4、已知五元线性回归模型估计的残差平方和为?et2?800，样本容量为

?2为( )。 46，则随机误差项ut的方差估计量?A、33.33 B、40 C、38.09 D、20 5、在异方差性情况下，常用的参数估计方法是（ ）。

A、一阶差分法 B、广义差分法

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C、工具变量法 D、加权最小二乘法 6、通常对模型参数的线性约束条件进行检验的方法有( )。

A、?2检验 B、t检验 C、F检验 D、Granger检验 7、用于检验序列相关的DW统计量的取值范围是( )。

A、0≤DW≤1 B、-1≤DW≤1 C、-2≤DW≤2 D、0≤DW≤4 8、设x1,x2为解释变量，则完全多重共线性是（ ）。

1A、x1?x2?0 B、x1ex2?0

21C、x1?x2???0（v是随机误差项） D、x1?ex2?0

29、如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（ ）。

A、不确定，方差无限大 B、确定，方差无限大 C、不确定，方差最小 D、确定，方差最小 10、设某地区消费函数中，消费支出不仅与收入有关，而且与消费者的年龄构成有关，若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。假设边际消费倾向不变，考虑上述年龄构成因素的影响时，该消费函数引入虚拟变量的个数为 （ ）。

A、1个 B、2个 C、3个 D、4个

二、多项选择题(本题共10分，每小题2分;多选错选不分,少选得1分) 1、一般来说，计量经济模型检验的内容主要有( )。

A、经济意义检验 B、统计推断检验 C、计量经济学检验 D、B-G检验 E、对比检验 2、序列相关的DW检验法( )。

A、只适合于1阶自相关的检验 B、回归模型中必须含有常数项

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C、解释变量是非随机变量 D、解释变量可以为随机变量 E、数据无缺失项

3、下列方程中（ ），其变量呈线性，或系数呈线性。

A、Yi??0??iXi3??i B、Yi??0??1X1i??2X2i??i C、logYi??0??ilogXi??i D、Yi??0??1(?2Xi)??i E、Yi??0/(?iXi)??i

4、能够修正多重共线性的方法有（ ）。

A、增加样本容量 B、变量变换 C、广义差分法 D、逐步回归法 E、变换模型的形式 5、异方差产生的原因有（ ）。

A、模型中省略的解释变量 B、设定误差 C、测量误差 D、截面数据中总体各单位的差异 E、残差的均值为零 三、简答题(本题15分；共3小题)

1、多元线性回归模型经典假设的基本内容。(6分) 2、什么是自相关，自相关产生的后果。(5分) 3、工具变量选择应满足的条件。(4分)

四、计算分析题(本大题40分，共3小题；计算结果保留3位小数)

1、(14分) 为了确定对空调价格的影响因素，B.T.Katchford根据19个样本数据得到回归结果如下：

???68.26?0.023X?19.729X?7.653X Yt1t2t3tSe = (0.005) (8.992) (3.082)

R2?0.84

其中：Y表示空调的价格（美元）；X1t表示空调的BTU比率；X2t表

示能量效率；X3t表示功率设定数。请回答以下问题：

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(1)解释X1t、X2t和X3t系数的经济意义。 (2)该回归结果有意义吗？

(3)在显著性水平??0.05下，检验BTU比率对空调的价格有无影响。(t(15)?2.131；t(16)?2.12)

(4)你会接受零假设：三个解释变量在很大程度上解释了空调价格的变动吗？详细写出计算过程。(F(3,15)?3.29；F(3,16)?3.24)

2、 (14分)考虑下面的模型：

Yi??0??1Xi??2D2i??3D3i??i (A) Yi??0??1Xi??2D2i??3D3i??4(D2iXi)??5(D3iXi)??i (B) ?1,哈佛MBA 其中：Yi为MBA毕业生年收入；Xi为工龄；D2?? ；

0,其他??1,沃顿MBA D3??。

0,其他?问：(1)预期的模型A各个系数的符号如何？ (2)模型A与模型B有何区别? (3)如何解释?2、?3?

(4)如果?2??3，则得出什么结论？

(5）如果?4、?5均是统计显著的，则选择模型A还是选择模型B？如果不是，则会犯哪类偏差或错误？

3、(12分)研究我国改革开放以来（1978—1997年）钢材供应量，根据理论与实际情况分析，影响我国钢材供应量Y（万吨）的主要因素有：原油产量X2（万吨），原煤产量X3（万吨），电力产量X4（亿千瓦小时），固定资产投资X5（亿元），国内生产总值X6（亿元）。现估计出如下模型，试根据该模型和有关资料求解以下问题：

??874.582?0.0087X?112.9319X?0.9716X?0.4292X?0.0954X Y23456t=（1.0876）（-0.1092）（0.8297）（5.5758）（6.1307）（-4.8807）

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R2?0.9987,S.E.?89.2557,DW?2.1373,F?2148.399

Xj (j=2,3,…,6)之间的相关系数表：

X3 X5 X6 X2 X4 X2 1.0000 0.9752 0.9321 0.8280 0.8472 X3 0.9752 1.0000 0.9750 0.8914 0.9103 X4 0.9321 0.9750 1.0000 0.9596 0.9691 X5 0.8280 0.8914 0.9596 1.0000 0.9962 X6 0.8472 0.9103 0.9691 0.9962 1.0000

要求：(1)对所给模型进行评价；

(2)根据相关系数表，并结合模型的各项检验指标判断模型中可能存在的问题；

(3)针对模型出现的问题提出相应的修正措施。 五、综合分析题(20分)

运用2003年我国各地区的FDI(y；万美元)和GDP(x；亿元)的数据资料建立线性回归模型的Eviews输出结果如下：

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1 30 Included observations: 30

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic （ ） X 63.92439 9.174937 C -111947.8 39799.32 （ ） R-squared 0.750400 Mean dependent var

Adjusted R-squared ( ) S.D. dependent var S.E. of regression ( ) Akaike info criterion Sum squared resid 5.00E+11 Schwarz criterion Log likelihood -395.6329 Hannan-Quinn criter. F-statistic ( ) Durbin-Watson stat

Prob. 0.0000 0.0089 176467.6 262951.1 26.50886 26.60227 26.53874 1.586021 第 5 页 共 6 页

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 5.706390 Prob. F(1,28)

Obs*R-squared 5.078909 Prob. Chi-Square(1)

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Included observations: 30

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic C 8.19E+09 6.36E+09 1.287227 X^2 260.3030 108.9679 2.388805 R-squared 0.169297 Mean dependent var

Adjusted R-squared 0.139629 S.D. dependent var S.E. of regression 2.89E+10 Akaike info criterion Sum squared resid 2.34E+22 Schwarz criterion Log likelihood -764.1407 Hannan-Quinn criter. F-statistic 5.706390 Durbin-Watson stat

0.0239 0.0242 Prob. 0.2086 0.0239 1.67E+10 3.12E+10 51.07604 51.16946 51.10593 2.016547 试回答：

(1)将括号中的缺失数字补齐，要求写出计算过程。 (2)用标准记法表示回归方程。

(3)运用什么方法判断方程是否存在异方差？写出过程和结论。(?2(1)?3.841；?2(2)?5.99；?2(3)?7.815)

(4)如果存在异方差，给出消除异方差的方法和简单思路。

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