计量经济学习题及全部答案

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时间:2019-01-26

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1、.《计量经济学》习题(一)一、判断正误1.在研究经济变量之间的非确定性关系时,回归分析是唯一可用的分析方法。()2.最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小。()3.无论回归模型中包括多少个解释变量,总离差平方和的自由度总为(n-1)。()4.当我们说估计的回归系数在统计上是显著的,意思是说它显著地异于0。()5.总离差平方和(TSS)可分解为残差平方和(ESS)与回归平方和(RSS)之和,其中残差平方和(ESS)表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分。()6.多元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。()7.当存在严重的多重共线性时,普通最小二乘估计往往会

2、低估参数估计量的方差。()8.如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的自相关。()9.在存在异方差的情况下,会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果。()10.检验只能检验一阶自相关。()二、单选题1.样本回归函数(方程)的表达式为()。A.=B.=C.=D.=2.下图中“{”所指的距离是()。OXiXA.随机干扰项B.残差C.的离差D.的离差3.在总体回归方程=中,表示()。A.当增加一个单位时,增加个单位B.当增加一个单位时,平均增加个单位C.当增加一个单位时,增加个单位D.当增加一个单位时,平均增加个单位4.可决系数是指()。...

3、A.剩余平方和占总离差平方和的比重B.总离差平方和占回归平方和的比重C.回归平方和占总离差平方和的比重D.回归平方和占剩余平方和的比重5.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=800,估计用的样本容量为24,则随机误差项的方差估计量为()。A.33.33B.40C.38.09D.36.366.设为回归模型中的参数个数(不包括截距项),为样本容量,为残差平方和,为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的统计量为()。A.=B.=C.=D.=7.对于模型=,以表示与之间的线性相关系数(),则下面明显错误的是()。A.=0.8,=0.4B.=0.8,=0.

4、4C.=0,=2D.=1,=08.在线性回归模型;如果,则表明模型中存在()。A.异方差B.多重共线性C.自相关D.模型误设定9.根据样本资料建立某消费函数=,其中为需求量,为价格。为了考虑“地区”(农村、城市)和“季节”(春、夏、秋、冬)两个因素的影响,拟引入虚拟变量,则应引入虚拟变量的个数为()。A.2B.4C.5D.610.某商品需求函数为=,其中为消费,为收入,虚拟变量,所有参数均检验显著,则城镇家庭的消费函数为()。A.=B.=C.=D.=三、多选题1.一元线性回归模型=的基本假定包括()。A.=0B.=(常数)...C.=0D.E.为非随机变量,且=02.由回归

5、直线=估计出来的()。A.是一组平均数B.是实际观测值的估计值C.是实际观测值均值的估计值D.可能等于实际观测值E.与实际观测值之差的代数和等于零3.异方差的检验方法有()A.图示检验法B.检验C.检验D.检验E.检验4.下列哪些非线性模型可以通过变量替换转化为线性模型()。A.=B.=C.=D.=E.=5.在线性模型中引入虚拟变量,可以反映()。A.截距项变动B.斜率变动C.斜率与截距项同时变动D.分段回归E.以上都可以四、简答题1.随机干扰项主要包括哪些因素?它和残差之间的区别是什么?2.简述为什么要对参数进行显著性检验?试说明参数显著性检验的过程。3.简述序列相关性检

6、验方法的共同思路。五、计算分析题1.下表是某次线性回归的EViews输出结果,根据所学知识求出被略去部分的值(用大写字母标示),并写出过程(保留3位小数)。DependentVariable:YMethod:LeastSquaresIncludedobservations:13VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C7.105975A4.3903210.0014X1-1.3931150.310050-4.4931960.0012X21.4806740.1801858.2175060.0000R-squared0.872759

7、    Meandependentvar7.756923AdjustedR-squaredB    S.D.dependentvar3.041892S.E.ofregression1.188632    Akaikeinfocriterion3.382658...SumsquaredresidC    Schwarzcriterion3.5130312.用方法检验下列模型是否存在异方差。模型形式如下:=其中样本容量=40,按从小到大排序后,去掉中间10个样本,并对余下的样本按的大小等分为两组,分别作回归,得到两个残

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