计量经济学(模拟试题三).doc

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1、东北财经大学数量经济系计量经济学一、判断正误(20分)1.回归分析用来处理一个因变量与另一个或多个自变量之间的因果关系。()2.拟合优度R2的值越大,说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。()3.线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。()4.引入虚拟变量后,用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。()5.多重共线性是总体的特征。()6.任何两个计量经济模型的都是可以比较的。()7.异方差会使OLS估计量的标准误差高估,而自相关会使其低估。()8.杜宾—瓦尔森检验能够检验出任何形式的自相关。()9.异方差值存在于横截面数据中,而自相关

2、值存在于时间序列数据中。()10.内生变量的滞后值仍然是内生变量。()二、选择题(20分)1.在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合,是( )A.原始数据     B.Pool数据     C.时间序列数据   D.截面数据2.下列模型中属于非线性回归模型的是(  )A.            B.C.              D.3.半对数模型中,参数的含义是(     )A.X的绝对量变化,引起Y的绝对量变化B.Y关于X的边际变化C.X的相对变化,引起Y的期望值绝对量变化   D.Y关于X的弹性4.模型中其数值由模型本身决定的变量是

3、( )A、外生变量    B、内生变量   C、前定变量    D、滞后变量5.在模型的回归分析结果报告中,统计量的,则表明(       )A.解释变量对的影响是显著的B.解释变量对的影响是显著的C.解释变量和对的联合影响是显著的D.解释变量和对的联合影响不显著6.根据样本资料估计人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为,这表明人均收入每增加1%,人均消费支出将增加(  )A.0.2%     B.0.75%    C.2%          D.7.5%7.如果回归模型违背了同方差假定,最小二乘估计量是(  )A.无偏的,非有效的        B

4、.有偏的,非有效的C.无偏的,有效的          D.有偏的,有效的8.在回归模型满足DW检验的前提条件下,当统计量等于2时,表明(     )A.存在完全的正自相关              B.存在完全的负自相关C.不存在自相关                    D.不能判定9.将一年四个季度对被解释变量的影响引入到包含截距项的回归模型当中,则需要引入虚拟变量的个数为 (     )A.                B.            C.            D.10.在联立方程结构模型中,对模型中的每一个随机方程单独使用

5、普通最小二乘法得到的估计参数是(      )A.有偏但一致的 B.有偏且不一致的 C.无偏且一致的 D.无偏但不一致的三、下表给出了三变量模型的回归的结果:(10分)方差来源平方和自由度(d.f)平方和的均值(MSS)来自回归(ESS)106.58来自残差(RSS)总离差(TSS)108.3819————————注:保留3位小数,可以使用计算器。在5%的显著性水平下,本题的。1.完成上表中空白处内容。2.求与。3.利用F统计量检验和对的联合影响,写出简要步骤。四、考虑下面的模型:其中,Y表示大学教师的年薪收入,X表示工龄。为了研究大学教师的年薪是否

6、受到性别、学历的影响。按照下面的方式引入虚拟变量:(10分)1.基准类是什么?2.解释各系数所代表的含义,并预期各系数的符号。3.若,你得出什么结论?五、若在模型:中存在下列形式的异方差:,你如何估计参数(10分)六、简述自相关后果。对于线性回归模型,如果存在形式的自相关,应该采取哪些补救措施?(15分)七、考虑下面的联立方程模型:其中,,是内生变量,,是外生变量,是随机误差项(15分)1、求出简化形式的回归方程?2、利用模型识别的阶条件,判定哪个方程是可识别的(恰好或过度)?3、对可识别方程,你将用哪种方法进行估计,为什么?答案:一、判断正误(20

7、分)1.回归分析用来处理一个因变量与另一个或多个自变量之间的因果关系。(F)2.拟合优度R2的值越大,说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。(T)3.线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。(F)4.引入虚拟变量后,用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。(T)5.多重共线性是总体的特征。(F)6.任何两个计量经济模型的都是可以比较的。(F)7.异方差会使OLS估计量的标准误差高估,而自相关会使其低估。(F)8.杜宾—瓦尔森检验能够检验出任何形式的自相关。(F)9.异方差问题总是存在于横截面数据中,而自相关则总是存在于时间序列数据中。

8、(F)10.内生变量的滞后值仍然是内生变量。(F)二、选择题(20分)1.在同一时间不同统计单位的相同统计指

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