《计量经济学》第二版 庞皓 试卷1

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1、2009《计量经济学》试卷题号一二三四五六总分得分签名一、填空题（20%，每空1分）1、运用计量经济学研究经济问题，一般可分为四个步骤，即：　　　　　　　　、　　　　　　　、、。2、在计量经济学研究中，可用于估计参数的数据主要有四种类型：　　　　　　　　、　　　　　　　　、　　　　　　　　和　　　　　　　　。3、在计量经济学中线性模型的“线性”有两种解释：一是模型就　　　　　而言是线性的，二是模型就　　　　　　而言是线性的。在计量经济学中，从回归理论的发展和参数的估计方法考虑，通常是就　　　　　　而言来判断是否线性

2、回归模型。4、在计量经济学研究中，自相关产生的主要原因有：（1）　　　　　　　；（2）　　　　　　　　；（3）　　　　　　　　　　；（4）　　　　　　　　　　；（5）　　　　　　　　　　。5、根据定理，在满足古典假定条件下，参数最小二乘估计具有三个优良性质：（1）、（2）、（3）。二、判断题（10%，每题1分，请将×或√写在表格中，否则该题不得分。）1、（）简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。2、（）参数的区间估计主要回答什么样的区间包含总体参数真实值的可靠程度问题；而假设检验是要根据已知的样本观

3、测值，判断它是否与对总体参数做的某一个假设相一致。3、（）如果可决系数R2等于0.9，说明在总变差中有90％是可以由估计的样本回归模型做出解释的。4、（）在满足古典假定的条件下，多元线性回归模型中随机扰动项方差的无偏估计是：。5、（）在简单线性回归模型中，对参数的显著性检验(检验)与对回归总体的显著性检验(检验)是等价的。6、（）多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。7、（）在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。8、（）在异方差性存在的情况下，忽略异方差的OLS法必定会高估参数OLS估计量的方

4、差。9、（）当回归模型中的随机扰动项存在自相关时，参数的OLS估计量是有偏的。10、（）在经济计量研究中，通过检验如果证实在模型中存在异方差，可通过变换模型形式或截面数据与时间序列数据并用的方法予以补救。三、单项选择题（20%，每题2分。）1、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（）A.使达到最小值B.使达到最小值C.使达到最小值D.使达到最小值2、线设OLS法得到的样本回归直线为，以下说法不正确的是()A．B．一定在回归直线上C．D．3、多元线性回归分析中，调整后的可决系数与可决系数之间

5、的关系（）A.B.≥第6页共6页2021-9-8C.D.4、根据样本资料估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为=2.00+0.75lnXi，这表明人均收入每增加1％，人均消费支出将增加（　　）    A.0.2%        B.0.75%     C.2%  D.7.5%5、已知五元线性回归模型估计的残差平方和为，样本容量为46，则随机误差项的方差估计量为()A.33.33B.40C.38.09D.206、设，则对原模型变换的正确形式为()7、下列哪种方法是检验多重共线性的方法()A.戈德菲尔特—匡特检

6、验B.怀特检验C.戈里瑟检验D.方差膨胀因子检验8、在模型的回归分析结果报告中，有，，则表明（     ）A.解释变量对的影响是显著的B.解释变量对的影响是显著的C.解释变量和对的联合影响是显著的D.解释变量和对的影响是均不显著9、在异方差的情况下，参数估计值的方差不能正确估计的原因是（）10、用一组有30个观测值的样本估计模型后，在0.05的显著性水平下对β2的显著性作t－检验，则β2显著地不等于零的条件是统计量t大于等于（）A．t0.05(30)；B．t0.025(28)；C．t0.025(27)；D．F0.0

7、25(1，28)。四、简答题（10%，共2题每题5分）1、对参数进行假设检验的基本思想是什么？第6页共6页2021-9-82、产生异方差的原因是什么？试举例说明经济现象中的异方差性。五、计算题（20%，第1题10分，第2题10分）1、为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y，百万美元）、旅行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下：t=(-3.066806)(6.652983)(3.378064)R2=0.934331F=191.1894n

8、=31(1)从经济意义上考察估计模型的合理性。(4分)(2)在5%显著性水平上，分别检验参数的显著性。(3分)(3)在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。(3分)(已知：，)2、克莱因与戈德伯格曾用1921-1950年(1942-1944年战争期间略去)美国国内消费Y和工资收入X1、非工资—非农业收入X2、农业收入X3的时间序列资料，利用OLS估计得出了