2011年计量经济学新习题集

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1、一、填空题：1、经济计量学的主要开拓者和奠基人是费里希(Frisch)。2、排除引起共线性的变量的方法中逐步回归法得到最广泛的应用。3、在矩阵表示的线性回归模型Y=Xb+m中（不包含截距项在内的解释变量个数为K），完全共线性是指秩(X)小于K+1。4、近似共线性下线性回归模型Y=Xb+m由于

2、X’X

3、»0，引起(X’X)-1主对角线元素较大，使参数估计值的方差增大，OLS参数估计量非有效。5、按照经典假设，线性回归模型中的解释变量应是与随机误差ui不相关。6、经典线性回归分析中要求因变量是随机的

4、，自变量是非随机的。7、对于某样本回归模型，已求得DW值为l，则其残差的自相关系数近似等于0.5。8、戈德菲尔德—匡特（G-Q）检验法适用于检验异方差。9、在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而增加。10、对于随机误差项ui，Var(ui)=E(u)=2内涵指所有随机误差项同方差。11、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为，这表明人均收入每增加1%，人均消费支出将预期增加0.75%。12、当DW>4-dL，则认为随机误差项ui存在一阶负自相关。13、对于大

5、样本，杜宾-瓦森（DW）统计量的近似计算公式为DW≈2（1-）。14、同一统计指标按时间顺序记录的数据列是时序数据。15、回归分析中，用来说明拟合优度的统计量为判定系数R2。16、杜宾-瓦森统计量的取值范围为0≤DW≤4。17、在线性回归模型中，若解释变量X1和X2的观测值成比例，即X1i=KX2i，其中K为常数，则表明模型中存在多重共线性。18、设个人消费函数Yi=C0+C1Xi+ui中，消费支出Y不仅同收入X有关，而且与消费者年龄构成有关，年龄构成可分为青年、中年和老年三个层次，假设边际消费

6、倾向不变，则考虑年龄因素的影响，该消费函数引入虚拟变量的个数应为2个。19、对于模型，如果在异方差检验中发现，则用加权最小二乘法估计模型参数时，权数应为。20、参数估计量是的线性函数称为参数估计量具有线性的性质。21、已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为24，则随机误差项的方差估计量为40。22、某企业的生产决策是由模型描述（其中为产量，为价格），又知：如果该企业在期生产过剩，决策者会削减期的产量。由此判断上述模型存在序列相关问题。23、在双对数线性模型中，参数的

7、含义是Y关于X的弹性。24、回归模型，i=1，…，25中，总体方差未知，检验时，所用的检验统计量服从。25、线性回归模型的经典假设或高斯（Gauss）假设认为随机误差项m具有零均值、同方差和非序列相关性。26、杜宾－瓦森dw统计量是检验误差项ut是否自相关的。27、给定显著水平及自由度df，若计算得到的值超过临界的t值，则拒绝零假设。28、OLS的理论依据是高斯—马尔可夫定理。29、当自由度大于120时，在5％显著水平下，（双边检验）的t临界值与在5％显著水平的（标准正态变量）Z临界值相同，均为

8、1.96。30、多重共线性使参数估计值的方差增大，当两个自变量之间的相关系数平方为0.9时，方差膨胀因子为10。31、在模型中排除某一个解释变量Xj，重新估计模型，如果拟合优度与包含Xj时十分接近，则说明Xj与其它解释变量之间存在共线性。32、一个以性别D1（D1i=1，若是男性，D1i=0，若是女性）和学历D2（D2i=1，若是本科及以上学历，D2i=0，若是本科以下学历）为虚拟变量考察企业职工薪金的模型：，其中Yi为企业职工的薪金，Xi为工龄，则在E(mi)=0的初始假定下，女职工本科以上学

9、历的平均薪金为：。33、如果仅存在E(mimi+2)¹0，i=1,2,…,n，则称为二阶序列相关。34、当，是白噪声误差项，则一阶自相关系数在大样本情况下，约等于μt与μt-1之间的相关系数r。35、对进行差分模型转换，尽管符合经典回归假设，但差分模型的随机误差项存在自相关。36、D-W检验假定随机误差项服从正态分布，且只能是一阶自回归形式。37、随机误差项的正态性检验，主要是用JB统计量检验。38、当回归模型中含有滞后因变量作为解释变量的时候，D-W检验无效。39、当样本容量为20，包括截距项

10、的自变量个数是4，dw值为1的时候，在小样本情况下泰尔-纳加ρ等于0.5625，而在大样本情况下的ρ则等于0.5。40、虽然时间序列经济模型下D-W检验不可靠，但当样本容量很大，我们仍可以使用DW值，而且近似服从标准正态分布N（0，1）。41、对于含有滞后因变量的计量经济模型，在大样本情况下检验一阶自相关，可以使用杜宾h统计量。42、拉格朗日乘数（Lagrangemultiplier）检验可以检验任意p阶序列相关，可以参照赤池、施瓦茨信息准则确定滞后长度p。43、序列相关的补救最常用的方法是广义