计量经济学试题(卷）库

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1、第二章复习重点1、最小二乘法对随机误差项做了哪些假定？说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性中，哪些假定条件发挥作用了(1)E(ut)=0，t=1,2,…,(2)D(ut)=E[ut-E(ut)]2=E(ut)2=s2,t=1,2,…,称ut具有同方差性。(3)Cov(ui,uj)=E[(ui-E(ui))(uj-E(uj))]=E(ui,uj)=0,(i¹j)。含义是不同观测值所对应的随机项相互独立。称为ui的非自相关性。(4)xi是非随机的，Cov(ui,xi)=E[(ui-E(ui))(xi-E(xi

2、))]=E[ui(xi-E(xi)]=E[uixi-uiE(xi)]=E(uixi)=0，ui与xi相互独立。否则，分不清是谁对yt的贡献。(5)ut为正态分布，ut~N(0,s2)。在证明最小二乘估计量的无偏性中，利用了解释变量与随机误差项不相关的假定和随机误差项期望为0的假定，在证明有效性时用了随机项独立同方差的假定。2、在一元线性回归模型中，证明参数的估计量具备无偏性===令kt=,代入上式，得=åktyt=åktyt=åkt(b0+b1xt+ut)=b0åkt+b1åktxt+åktut而åkt=0，

3、åktxt===1+0=1=b1+åktutE()=b1+E(åktut)=b1+åktE(ut)=b13、在一元线性回归模型中，求参数的方差===令kt=,代入上式，得=åktyt=åktyt=åkt(b0+b1xt+ut)=b0åkt+b1åktxt+åktut而åkt=0，åktxt===1+0=1=b1+åktutVar()=Var(b1+åktut)=Var(åktut)=åkt2Var(ut)=Var(ut)åkt2又因为，所以åkt2=Var()=Var(ut)åkt2，其中是ui的方差。4、根

4、据下面的回归结果，回答下列问题（1）、写出回归方程（2）、写出R2的表达式，并之验算R2还可以由哪些值间接计算出来（3）、写出t-stastic的表达式，并将结果中空白地方的数据补上（4）写出参数b0和b1的置信95%区间，临界值t0.025(9)=2.26b1的置信区间：b0的置信区间：（5）统计量S.E.ofregression的含义是什么？S.E.ofregression=代表回归模型的残差标准差名词解释：样本可决系数选择题1．表示x和y之间真实线性关系的是（C）。A．B．C．D．2．参数的估计量具备有

5、效性是指（B）。A．B．C．D．3．设样本回归模型为，则普通最小二乘法确定的的公式中，错误的是（D）。A．B．C．D．4．对回归模型进行检验时，通常假定服从（C）。A．B．C．D．5．以Y表示实际观测值，表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（D）。A．B．C．D．6．设Y表示实际观测值，表示OLS估计回归值，则下列哪项成立（D）。A．B．C．D．7．用OLS估计经典线性模型，则样本回归直线通过点____D_。A．B．C．D．8．以Y表示实际观测值，表示OLS估计回归值，则用OLS得到的样本回归直

6、线满足（A）。A．B．C．D．33．判定系数R2的取值范围是（C）。A．R2≤-1　　　B．R2≥1　　　C．0≤R2≤1　D．－1≤R2≤134．某一特定的X水平上，总体Y分布的离散度越大，即σ2越大，则（A）。A．预测区间越宽，精度越低　　B．预测区间越宽，预测误差越小C　预测区间越窄，精度越高　　D．预测区间越窄，预测误差越大第三章复习重点1、在多元线性回归模型中，最小二乘法对随机误差项做了哪些假定？说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性中，哪些假定条件发挥作用了在证明最小二乘估计量的无偏性中，利用了

7、解释变量与随机误差项不相关的假定和随机误差项期望为0的假定，在证明有效性时用了随机项独立同方差的假定。2、在多元线性回归模型中，系数的最小二乘求解结果是？或，参数的求解式是：3、名词解释：调整的判定系数与多重判定系数是如何定义的，他们之间有和关系？（1）回归系数t检验t=4，远大于2，所以回归系数显著的不等于0.（2）回归平方和=25*0.8=20，残差平方和=5，随机误差项的方差的估计=5/21（3）F检验=(25/2)/(5/21)4.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的

8、拟合优度？解答：因为人们发现随着模型中解释变量的增多，多重决定系数的值往往会变大，从而增加了模型的解释功能。这样就使得人们认为要使模型拟合得好，就必须增加解释变量（2分）。但是，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度，而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问题，比如，降低预测精确度、引起多重共线性等等。为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的