2011冬季本科生选修计量经济学复习题

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1、一、解释下列概念0)总体回归函数1)回归分析2)虚拟变量3)随机误差项(ui)和残差项(ei)4)拟合优度检验5)R2检验6)单位根检验二、简答题1.简述线性回归模型最小二乘法的基本假定;为了假设检验,还应该增加什么假定?如果是多元回归模型,还应增加什么假定?2.多重共线性可能产生的后果主要有哪些?3.什么单整?什么是协整?,什么是误差修正机制?它和协整有什么关系?4.简述结构方程识别的阶条件和秩条件的步骤。5.计量经济模型中为何要包括随机误差项?简述随机误差项形成的原因。6.什么是异方差性?举例说明经济现象中的异方差性。检验异方差性

2、的方法思路是什么?7.什么是序列相关性?举例说明经济现象中序列相关性的存在。检验序列相关性的方法思路是什么?四、计量软件输出结果分析题1.(1)试由下表判断序列lnY和lnX是否具有平稳性(2)由下表试判断lnY和lnX的单整性五、填写下列EVIEWS输出结果中的空白(附答案):(1)DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:08/20/97Time:01:24Sample(adjusted):1959:011989:12Includedobservations:340Excludedobs

3、ervations:32afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C0.1542060.8746830.3824X-0.0006450.0024030.7885R-squared    Meandependentvar0.108655AdjustedR-squared-0.002745    S.D.dependentvar0.883724S.E.ofregression0.884936    Akaikeinfocriterion2.59

4、9262Sumsquaredresid    Schwarzcriterion2.621786Loglikelihood-439.8746    F-statisticDurbin-Watsonstat1.965179    Prob(F-statistic)0.788467DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:08/20/97Time:01:24Sample(adjusted):1959:011989:12Includedobservations:340Excludedobservat

5、ions:32afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C0.1542060.1762990.8746830.3824X-0.0006450.002403-0.2685150.7885R-squared0.000213    Meandependentvar0.108655AdjustedR-squared-0.002745    S.D.dependentvar0.883724S.E.ofregression    Akaikeinfoc

6、riterion2.599262Sumsquaredresid264.6919    Schwarzcriterion2.621786Loglikelihood-439.8746    F-statisticDurbin-Watsonstat1.965179    Prob(F-statistic)0.788467(2)DependentVariable:LOG(M1)Method:LeastSquaresDate:08/19/97Time:05:02Sample:1959:011989:12Includedobservations:

7、372VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C0.164954-10.305390.0000LOG(IP)1.76586640.551990.0000TB3-0.0118950.0046280.0106R-squared0.886416    Meandependentvar5.663717AdjustedR-squared0.885800    S.D.dependentvar0.553903S.E.ofregression    Akaikeinfocriterion-0.50

8、5429Sumsquaredresid12.92882    Schwarzcriterion-0.473825Loglikelihood97.00980    F-statistic1439.848Durbin-Wat

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