计量经济学习题及答案1.pdf

计量经济学习题及答案1.pdf

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1、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最新资料推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯习题讲解(一)一、选择题1、样本回归函数(方程)的表达式为(D)A.Yi01XiiB.E(YXi)01XiC.Yi?0?1XieiD.Y?i?0?1Xi2、反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是(B)A.总离差平方和B.回归平方和C.残差平方和D.都不是3、设k为回归模型中的参数个数(不包括常数项),n为样本容量,RSS为残差平方和,ESS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F统计量为(B)ESSESSkA

2、.FB.FTSSRSS(nk1)ESSkRSSC.F1D.FTSS(nk1)TSS4、对于某样本回归模型,已求得DW的值为l,则模型残差的自相关系数近似等于(C)A.-0.5B.0C.0.5D.15、下列哪种方法不能用来检验异方差(D)A.戈德菲尔特——匡特检验B.怀特检验C.戈里瑟检验D.D-W检验6、根据一个n=30的样本估计Y??Xe后计算得D.W.=1.2,已知在5%的显著水t01tt平下,dL1.35,dU1.49,则认为原模型(C)。A.不存在一阶序列相关B.不能判断是否存在一阶序列相关C.存在正的一阶序列相关D

3、.存在负的一阶序列相关7、某商品需求函数模型为Yi01Xii,其中Y为需求量,X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(B)A.2B.4C.5D.68、可以用于联立方程计量模型方程间误差传递性检验的统计量是(C)A.均方百分比误差B.F检验统计量C.均方根误差D.滚动预测检验9、下列属于有限分布滞后模型的是(D)A.Yt01Xt2Xt1tB.Yt01Xt2Yt13Yt2tC.Yt01Yt2Yt1tD.Yt01Xt2Xt1kXtk1t10、估计

4、模型Yt=β0+β1Xt+β2Yt-1+μt(其中μt满足线性模型的全部假设)参数的适当方法是(D)A.二阶段最小二乘法B.间接最小二乘法1⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最新资料推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯C.广义差分法D.工具变量法11、考察某地区农作物种植面积与农作物产值的关系,建立一元线性回归模型Yi01Xii(X表示农作物种植面积、Y表示农作物产值),采用30个样本,根据OLS方法得?10.54,对应标准差S?0.045,那么,1对应的统计量t为()1A.12B.0.0243C.2.04

5、8D.1.70112、一无线性回归模型的最小二乘回归结果显示,残差平方和RSS=40.32,样本容量为25,则回归模型的标准差为(B)A.1.270B.1.324C.1.613D.1.75313、k表示模型系统中先决变量的个数(含常数项),ki表示第i个方程中先决变量的个数(含常数项),gi表示第i个方程中内生变量的个数,识别的阶条件为kkigi1,表示(B)A.第i个方程恰好识别B.第i个方程不可识别C.第i个方程过度识别D.第i个方程具有唯一的统计形式14、当随机误差项存在序列相关时,单位根检验采用的是(B)。A.DF检

6、验B.ADF检验C.EG检验D.DW检验15、考虑AR(1)过程Xt0.8Xt1t的平稳性,则该过程(A)A.一定是平稳的B.一定是非平稳的C.不一定是平稳的D.无法判断16、时间序列平稳性检验的方法有(ABCDE)A.变量的时间路径图B.自相关系数时间路径图C.单位根检验D.ADF检验E.DF检验17、序列相关性的检验方法有(CDE)A.戈里瑟检验B.White检验C.图示法D.回归检验E.D.W.检验18、异方差性的检验方法有(ABCE)A.图示法B.GlejserC.White检验D.D.W.检验E.Goldeld-Q

7、uandt检验二、简述题1、应用计量经济学方法研究经济现象的一般步骤是什么?①建立理论模型,包括确定模型中的变量,确定模型的函数形式。②样本数据的收集。③模型参数的估计。④模型的检验,包括参数的显著性检验、模型整体显著性的检验、异方差性的检验、序列相关性的检验及多重共线性的检验。⑤经济计量模型的应用。2、计量经济学模型主要有哪些应用领域?各自的原理是什么?答:计量经济学模型主要有以下几个方面的用途:(1)结构分析,即研究一个或几个经济变量发生变化及结构参数的变动对其他变量以至整个经济系统产生何种影响。其原理是弹性分析、乘数分

8、析与比较静力分析。(2)经济预测,即进行中短期经济的因果预测。其原理是模拟历史,从已经发生的经济活动中找出变化规律。(3)政策评价,即利用计量经济学模型定量分析政策变量变化对经济系统运行的影响,是2⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最新资料推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

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