计量经济学试卷b

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1、湖南商学院课程考核试卷(B)卷课程名称:计量经济学A学分:3考核学期:2008—2009学年度第一学期考核形式:闭卷班级学号姓名临班年级、专业、层次:临班0236、0239(经济学、国际贸易)时量:120分钟题号一二三四五六七八总分合分人-------------------------------------------------装订线(考生答题不要超过此装订线)--------------------------------------------------应得分201216161620100实得分复查人评卷人得分评卷人一、单选题(每小题1分

2、,共20分)1、如果在含截距的线性回归模型中,随机干扰项不服从正态分布,则OLS估计量是()A.线性有偏的;B.线性无偏的;C.非线性有偏的;D.非线性无偏的;2、在经典线性回归分析中,定义的是()A.解释变量和被解释变量都是随机的;B.解释变量和被解释变量都是非随机的;C.解释变量为非随机的,被解释变量为随机;D.解释变量是随机而被解释变量非随机;3、较容易产生异方差的数据是()A.时间序列数据;B.年度数据;C.横截面数据;D.季度数据;4、在多元线性回归中,检验某一解释变量对被解释变量影响是否显著时,所用的统计量是(),其中n表示样本容量,k表

3、示解释变量个数。A.t(n-k)B.t(n-k-1)C.t(n-k-2)D.t(n-k+1)5、在自回归模型中,滞后长度每增加一期,则t检验的自由度就会()A.增加一个;B.减少一个;C.增加两个;D.减少两个;6、若线性回归模型中随机干扰项存在一阶自回归形式的自相关,则估计该模型时应采用()法来估计A.OLS估计;B.WLS估计;C.广义差分法;D.以上都不对;7、当模型存在多重共线性时,可用()来估计该模型参数A.WLS估计;B.主成分法估计;C.GLS估计;D.OLS估计;第6页共6页8、以下()情况不满足经典假设A.X为确定性变量;B.干扰项

4、无自相关存在;C.干扰项为正态分布;D.干扰项具有异方差;9、在一个多元线性回归模型中,样本容量为n,回归参数个数为k,则矩阵X的阶数是()A、n×(k-1)B、n×(k+1)C、n×kD、(n+1)×k10、11、计量经济模型是指()A.投入产出模型B.数学规划模型C.包含随机误差项的经济数学模型D.模糊数学模型12、13、设为回归模型中的回归参数个数,为样本容量,则对总体回归模型进行显著性检验(检验)时构造的统计量为()。A.B.C.D.14、同一经济指标按时间顺序记录的数据列称为()A、横截面数据B、时间序列数据C、转换数据D、面板数据15、设

5、有一元样本回归线,、为样本均值,则点()()A、一定在样本回归线上;B、一定不在样本回归线上;C、不一定在样本回归线上;D、一定在样本回归线下方;16、已知D.W统计量的值接近于2,则样本残差的一阶自相关系数近似等于()A、0B、1C、-1D、0.517、假设回归模型为:,其中,则使用加权最小二乘法估计模型时,应将模型变换为()A.B.C.D.18、下列哪种情况不适宜采用D.W检验来检验模型是否存在自相关。()A.含截距的线性回归模型;B.方程右边包含有解释变量的滞后值;C.模型的X变量是非随机的;D.方程右边含有被解释变量的滞后值;第6页共6页19

6、、如果多元线性回归模型存在不完全的多重共线性,则模型()A.已经违背了经典假设;B.仍然没有违背经典假设;C.高斯-马尔可夫定理不成立;D.OLS估计量是有偏的;20、在回归模型中,检验H0:=1时,所用的统计量服从(),其中n为样本容量。A、;B、t(n-1);C、;D、t(n-2);得分评卷人二、名词解释(每小题4分,共12分)1、自相关2、判定系数3、广义最小二乘估计(GLS)4..计量经济学模型得分评卷人三、简答题(每小题8分,共16分)1、存在异方差的线性回归模型,OLS估计量的后果是什么?第6页共6页2、简述LM检验的步骤3.什么是普通最

7、小二乘法?为什么估计参数时不用Σ

8、ei

9、(min)作为估计准则?得分评卷人四、计算题(本题满分16分)1、假设A先生估计的消费函数(用模型,其中,C表示消费支出,Y表示可支配收入)获得下列结果:t=(3.1)(28.8)=0.98n=19请回答下列问题,其中显著性水平=0.05,:(1)利用t值检验假设H0:(斜率系数);(4分)(2)请解释回归参数的经济意义,并解释拟合优度系数的经济含义。(4分)(3)参数估计的符号与你的预期一致吗?为什么?(4分)(4)如果要你计算该模型的F统计量,你认为能够通过计算得到吗?如果能,请计算之。(4分)得分评卷人五

10、、计算应用题(本题满分16分)假设投资函数模型估计的回归方程如下,括号中的数字表示t统计量值:第6页共6页D

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