华南农业大学期末考试试卷(A卷)答题纸
2012-2013学年第 1学期 考试科目: 经济计量学 考试类型:(闭卷)考试 考试时间: 120 分钟
学号 姓名 年级专业 题号 一 二 三 四 五 得分 李尚蒲 评阅人 得分
总分 李尚蒲 一、单选题(本大题共20小题,每小题1分,共20分)
【答题要求:请将该大题的答案依次抄写在下列指定空格处】 1.变量显著性检验t统计量的表达式是( )。
A.
??bbt?sb?jjjC.
?et??y2i2in?1?n?k?1?y?B.t??e??bbD.t?var(?)b2i2ijjj2.在双对数线性模型lnYi=lnβ0+β1lnXi+ui中,β1的含义是( ) A.Y关于X的增长量 C.Y关于X的边际倾向
3.在二元线性回归模型:Yi??0??1X1i??2X2i?ui中,?1表示( ) A.当X2不变、X1变动一个单位时,Y的平均变动 B.当X1不变、X2变动一个单位时,Y的平均变动 C.当X1和X2都保持不变时, Y的平均变动 D.当X1和X2都变动一个单位时, Y的平均变动
4.关于多元线性回归模型的F检验与t检验的关系,描述正确的是( )。
A.关于变量的显著性t检验全部通过时,模型总体显著的F检验一定通过。 B.关于模型总体显著的F检验通过时,变量的显著性t检验一定全部通过。
1
B.Y关于X的发展速度 D.Y关于X的弹性
C. F检验与t检验是等价的。 D.F检验与t检验没有任何关系。
5.DW检验法适用于检验( ) A.异方差 C.多重共线性
6.如果X为随机解释变量,Xi与随机误差项ui相关,即有Cov(Xi,ui)≠0,则
?是( ) 普通最小二乘估计?B.序列相关 D.设定误差
A.有偏的、一致的 C.无偏的、一致的
B.有偏的、非一致的 D.无偏的、非一致的
7.设某商品需求模型为Yt=β0+β1Xt+ ut,其中Y是商品的需求量,X是商品价格,为了考虑全年4个季节变动的影响,假设模型中引入了4个虚拟变量,则会产生的问题为( ) A.异方差性
C.不完全的多重共线性
8.当截距和斜率同时变动模型Yi=α0+α1D+β1Xi+β2 (DXi)+ui退化为截距变动模型时,能通过统计检验的是( ) A.α1≠0,β2≠0 C.α1≠0,β2=0
9.若随着解释变量的变动,被解释变量的变动存在两个转折点,即有三种变动模式,则在分段线性回归模型中应引入虚拟变量的个数为( ) A.1个 C.3个
10.对于无限分布滞后模型Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+β2Xt-2+?+ut,无法用最小二乘法估计其参数是因为( ) A.参数有无限多个 C.存在严重的多重共线性
11.对自回归模型进行自相关检验时,若直接使用DW检验,则DW值趋于( )
2
B.序列相关
D.完全的多重共线性
B.α1=0,β2=0 D.α1=0,β2≠0
B.2个 D.4个
B.没有足够的自由度 D.存在序列相关
A.0 C.2
B.1 D.4
12.当某商品的价格下降时,如果其需求量的增加幅度稍大于价格的下降幅度,则该商品的需求( ) A.缺乏弹性 C.完全无弹性
13.根据实际样本资料建立的回归模型是( ) A.理论模型 C.样本回归模型
14.双对数模型Y=A ert Ka L? u中,Y、K和L分别表示产出、资本和劳动投入,则参数a的经济含义是( )
A.Y关于K的增长率 B. Y关于K的发展速度 C. 资本产出弹性 D. 资本产出乘数
15回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则是指( )。
B.回归模型 D.实际模型 B.富有弹性 D.完全有弹性
?达到最小值 B、使?Y?Y?达到最小值 A、使?Yt?Ytttt?1t?1n??nC、
?达到最小值 D、使使maxYt?Yt?Yt?Y?t达到最小值
t?1n??216.在多元线性回归分析中,修正的决定系数R2与一般决定系数R2之间( )。 A、R2≤R2 B、R2≥R2 B、R2只能大于零 D、R2可能为负值 17.已知三元线性回归模型估计的残差平方和为?et2?800,估计用样本容量为
n?24,则随机误差项ut的方差估计量S2为( )。
A、33.33 B、 40 C、 38.09 D 、36.36
18.在一元线性回归问题中,因变量为Y,自变量为X的总体回归方程可表示为:( )
A、Yt??0??1Xt?ut B、Yt??0??1Xt?et
3
????X D、E?Y?????X (其中t?1,2,?,n) ??? C、Yt01tt01t
19.分布滞后模型Yt?4.1?1.20Xt?0.70Yt?1?ut的长期效果为:( )。
A、5.30 B、1.20 C、6.00 D、4.00
20.在经济发展发生转折时期,可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。例如,研究中国城镇居民消费函数时。1991年前后,城镇居民商品性实际支出Y对实际可支配收入X的回归关系明显不同。现以1991年为转折时期,设虚拟变
?1;正常年份量Dt??,数据散点图显示消费函数发生了结构性变化:基本消费
0;反常年份?部分下降了,边际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写
作:( )。 A、Yt??0??1Xt?ut B、Yt??0??1Xt??2DtXt?ut
C、Yt??0??1Xt??2Dt?ut D、Yt??0??1Xt??2Dt??3DtXt?ut 得分 1 2 二、判断题(本大题共10小题,每小题1分,共10分) 3 4 5 6 nt7 t?18 9 10 1、D-W检验,即杜宾-瓦尔森检验,D.W=
~?e~?(et?2)2~?et?1n,其最大优点为简单易行。
t如果D.W值接近于零,则说明越倾向于无自相关。( ) 2、违背基本架设的计量经济学模型是不可估计的。( )
3、只有满足基本假设的计量经济学模型的普通最小二乘参数估计量才具有无偏性和有效性。( )
4、要使得计量经济学模型拟合得好,就必须增加解释变量。( )
5、当计量经济学模型出现异方差性,其普通最小二乘法参数估计量仍具有无偏性,但不具有有效性。( )
6、样本容量N越小,残差平方和RSS就越小,模型拟合优度越好。( ) 7、异方差问题中,随机误差项的方差与解释变量观测值之间都是有规律可循的。( )
8、对于最小二乘法最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取n组样本观测值的概率最大。()
4
9.当R2=1,F=0;当R2=0,则F=∞。( )
10.判定所有解释变量是否对应变量有显著影响的方法是,看看是否每个解释变量都有显著t统计量;如果不是,则解释变量整体是统计不显著的。( )
三、简答题(共30分)
得分
1. 请概述古典线性回归模型的基本假定? (5分) 2. 简述虚拟变量陷阱?(5分)
3.简述好模型的性质?简述何种方法诊断设定误差?(10分) 4.、建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些?(10分)
四、计算题。(每题5分,共15分)
得分 某汽车制造厂销售部经理认为,汽车的销售量与广告费用之
间存在着密切的关系。为此,该经理收集了12个汽车销售分公司的有关数据。用Excel对数据进行回归分析的部分结果如下: (一)方差分析表 回归 残差 总计 df ___ ___ 11 SS ______ ______ 1642867 MS 1602709 ______ F ______ SignificanceF 2.17E-09 (二)参数估计表
Coefficients Intercept 363.6891 X Variable 1 2.028873 要求(计算结果精确至0.1):
(1)在方差分析表中的下划线上填上适当的数据;
(2)计算销售量与广告费用之间的相关系数,并据此分析两者的关系形态与强度;
(3)写出销售量对广告费用的一元线性回归方程,并检验在5%的显著性水平下,回归系数和回归方程的线性关系是否显著。
5
标准误差 62.45529 0.101558 t Stat P-value 5.823191 0.000168 19.97749 2.17E-09
五.综合分析题(共30分,每题10分)
1.收集1978-2001年的消费额XF(亿元),国内生产总值GDP(亿元)资料,建
立消费函数,Eviews结果如下:
Dependent Variable: LOG(XF)
Method: Least Squares
Date: 10/21/09 Time: 20:16 Sample: 1978 2001
Included observations: 24
C
LOG(GDP) R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic
Prob(F-statistic)
Coefficien
t
-0.042662 0.936417
Std. Error t-Statistic 0.033247 t1= 0.084454 t2=
Prob. 0.2128 0.0000 6.829620 1.308850 -4.105890 -4.007719 -4.079845 1.682476
0.999503 Mean dependent var 0.998480 S.D. dependent var 0.029846 Akaike info criterion 0.019597 Schwarz criterion 51.27068 Hannan-Quinn criter. 44210.44 Durbin-Watson stat 0.000000
要求:(1)把表中缺失的数据补上;(3分)
(2)把回归分析结果报告出来;(3分)
(3)进行经济意义、统计学意义和经济计量学意义检验;(6分) (4)解释系数经济含义。(3分)
2某同学采用1980-1999的数据对某国商品进口M进行研究,他首先估计了Mt与国内生产总值GDP的回归模型(模型1:Mt=?0+?1GDPt??),然后在原模型
?2、M?3后进行重新估计(模型2:M=?+?GDP??M?2+?M?3??)中加入了M,ttt01t2t3t同时他计算出模型2中F检验统计量=22.5,并与临界值F0.05?2,20?=3.49进行了比较。两个模型估计的结果如下:
?=152.?2+859?3 R2=0.M91+0.020GDPt R2=0.9484;Mt=152.91+0.020GDPt-0.0028M.E-07M9842ttt请回答以下问题:(10分)
(1)这是什么检验?(或者说该检验的目的是什么?)(3分) (2)本题中该F检验的原假设是什么?(3分) (3)请写出该F检验统计量的计算式?(6分)
(4)解读该该F检验的结果,该结果说明了什么问题?(3分)
6
3根据以下回归结果,回答问题.(共20分) 结果一:
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic C 23.98694 5.235037 4.582000 X3 -4.375620 1.022227 -4.280479 R-squared 0.413390 Mean dependent var
Adjusted R-squared 0.390829 S.D. dependent var S.E. of regression 16.31106 Akaike info criterion Sum squared resid 6917.319 Schwarz criterion Log likelihood -116.8644 F-statistic Durbin-Watson stat 2.076724 Prob(F-statistic)
结果二:
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic C 3.531812 8.111369 0.435415 X2 3.943315 1.293445 3.048693 X3 -2.499426 1.082101 -2.309789 R-squared 0.572374 Mean dependent var
Adjusted R-squared 0.538164 S.D. dependent var S.E. of regression 14.20223 Akaike info criterion Sum squared resid 5042.582 Schwarz criterion Log likelihood -112.4388 F-statistic Durbin-Watson stat 1.896592 Prob(F-statistic)
结果三:
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic C -11.36270 7.715996 -1.472616 X2 6.012020 1.169251 5.141771 X3 -1.074358 1.189377 -0.903294 R-squared 0.728846 Mean dependent var
Adjusted R-squared 0.698718 S.D. dependent var
7
Prob. 0.0001 0.0002 5.875000 20.89837 8.490313 8.585471 18.32250 0.000224
Prob. 0.6670 0.0054 0.0294 5.875000 20.89837 8.245632 8.388368 16.73114 0.000024
Prob. 0.1581 0.0001 0.3783 5.738095 19.22973
S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 10.55504 Akaike info criterion 2005.360 Schwarz criterion -77.66780 F-statistic
1.680651 Prob(F-statistic) 7.682648 7.831865 24.19148 0.000008
结果四:
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
CoefficienVariable t Std. Error t-Statistic
C 5.549675 8.609521 0.644597 X2 3.710855 1.340752 2.767743 X3 -3.138405 1.382283 -2.270450 DUMMY 6.417032 8.516481 0.753484
R-squared 0.582256 Mean dependent var
Adjusted R-squared 0.530038 S.D. dependent var S.E. of regression 14.32662 Akaike info criterion Sum squared resid 4926.052 Schwarz criterion Log likelihood -112.1115 F-statistic Durbin-Watson stat 1.949088 Prob(F-statistic)
Prob. 0.5253 0.0107 0.0324 0.4585 5.875000 20.89837 8.293680 8.483995 11.15048 0.000089
上表(1)和(2)是1954-1981年美国普通股实际收益率(Y),产出增长率(X2)和通货膨胀率(X3)的数据.
(1) 尤金教授指出:“实际股票收益和通货膨胀之间的简单的负相关关系是虚
假的(或者说是错误)的。它是两个结构关系的结果:一个是当前实际股票收益和预期产出增长率之间的正相关系,另一个是预期产出增长率和当前通货膨胀之间的负相关关系。”根据这个观点评论以上(1)和(2)的回归结果。
(2) 表3是利用1956-1976年的数据进行的回归,略去1954年和1955年的数
据(这两年的股票收益行为异常)。将回归结果与表2进行比较,如果两者存在差异的话,简单分析产生差异的原因。
(3)假定根据1956-1981年数据进行回归,但区分1956-1976和1977-1988年
两个阶段,如何进行这样的回归?表四引入一个虚拟变量,以1976年为界,写出方程,并对方程的虚拟变量的系数进行分析。
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华南农业大学期末考试试卷(A卷)答题纸
2012-2013学年第 1学期 考试科目: 经济计量学 考试类型:(闭卷)考试 考试时间: 120 分钟
学号 姓名 年级专业 题号 一 二 三 四 五 得分 李尚蒲 评阅人
一、选择题(本大题共20小题,每小题 1分,共20分)
1 11 二、判断题(每题0.5分,共5分)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 12 3 13 4 14 5 15 6 16 7 17 8 18 9 19 10 20 总分 李尚蒲 三、简答题(共30分) 四、计算题(共15分)
五、综合分析题(共30分)
9
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经济计量学上机报告1
分数:
学号 姓名 年级专业
作业1:表10-1给出了1959~2006年间美国商业部门真实工资(真实小时工资)与劳动生产率的数据,估计的工资-生产率回归模型如下
Dependent Variable: RWAGES Variable C PRODUCT R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Coefficient 33.63603 0.661444 0.974926 0.974381 2.571761 304.242 -112.428 0.146315
Std. Error 1.400085 0.01564
t-Statistic 24.02428 42.29178
Prob. 0 0 90.7291 16.06763 4.767833 4.8458 1788.595 0
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
下面的et-t 图表明:残差随时间表现出一定的规律,可据此判断模型中可能存在自相关
6420-2-4-660657075808590950005RWAGES Residuals
修正方法1:采用假设:ρ=1;也就是说,误差项之间是完全正自相关的。此时广义差分方程(10-14)就变为一阶差分方程:
Yt-Yt-1=B2(Xt-Xt-1)+vt 或,ΔYt=B2ΔXt+vt
其中,Δ是一阶差分算子。在估计方程时,首先需要对被解释变量和解释变量同时求差分,然后再对变换后的模型进行回归。
修正方法2:前面已建立了d与ρ之间的近似关系:可以很容易地得到的ρ估计值。 对工资-生产率一例,d=0.1463。因此, 这一值显然不等于一阶差分方程的假定ρ= 1。虽说这种方法很容易使用,但只有当样本容量很大时才能得到较理想的值。
13
经济计量学上机报告2
分数:
学号 姓名 年级专业
作业2:给出了美国1970~1995年个人可支配收入(税后收入)和个人储蓄的数据,单位是10亿美元。我们想考察美国这个时间段储蓄(Y)与个人可支配收入(X)的关系 原始数据略(网络数据表6-7)
28024020016012080400100020003000X400050006000 通过图形分析和该问题的背景分析(1982年美国经历了和平时期最严重的经济衰退),我们认为1982年以前和1982年以后美国的储蓄与收入之间的关系可能是有差异的。我们可以利用虚拟变量技术来解决这个问题。考察下面的回归: Yt =C1 +C2Dt +C3Xt +C4(DtXt)+ut
其中 Y—个人储蓄;X—个人可支配收入,EVIEWS回归结果如下:
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1970 1995 Included observations: 26 Variable C D1 X D1X R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Coefficient 1.016117 152.4786 0.080332 -0.065469 0.881944 0.865846 23.14996 11790.25 -116.4125 1.648454
Std. Error 20.16483 33.08237 0.014497 0.015982
t-Statistic 0.050391 4.609058 5.541347 -4.09634
Prob. 0.9603 0.0001 0 0.0005 162.0885 63.20446 9.262501 9.456055 54.78413 0
Y Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
结论:即两个时期美国人的边际储蓄倾向是有显著差异的。在1970 ~1981年期间,平均而言,每增加1美元收入储蓄将增加8美分,但在1982~1995年期间,平均而言,每增加1美元收入储蓄将增加不到2美分。
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