计量经济学习题及答案汇总.doc

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1、期中练习题1、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则是指()A.使达到最小值B.使达到最小值C.使达到最小值D.使达到最小值2、根据样本资料估计得出人均消费支出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.0.75B.0.75%C.2D.7.5%3、设k为回归模型中的参数个数,n为样本容量。则对总体回归模型进行显著性检验的F统计量与可决系数之间的关系为()A.B.C.D.6、二元线性回归分析中TSS=RSS+ESS。则RSS的自由度为()A.1B.n-2C.2D.n-39、已知五个解

2、释变量线形回归模型估计的残差平方和为,样本容量为46,则随机误差项的方差估计量为()A.33.33B.40C.38.09D.201、经典线性回归模型运用普通最小二乘法估计参数时,下列哪些假定是正确的()A.B.C.D.随机解释变量X与随机误差不相关E.~2、对于二元样本回归模型,下列各式成立的有()A.B.C.D.E.4、能够检验多重共线性的方法有()A.简单相关系数矩阵法B.t检验与F检验综合判断法C.DW检验法D.ARCH检验法E.辅助回归法计算题1、为了研究我国经济发展状况,建立投资(,亿元)与净出口(,亿元)与国民生产总值(,亿

3、元)的线性回归方程并用13年的数据进行估计,结果如下:S.E=(2235.26)(0.12)(1.28)=0.99F=582n=13问题如下:①从经济意义上考察模型估计的合理性;(3分)②估计修正可决系数,并对作解释;(3分)③在5%的显著性水平上,分别检验参数的显著性;在5%显著性水平上,检验模型的整体显著性。(,)(4分)2、已知某市33个工业行业2000年生产函数为:(共20分)Q=ALaKbeu1.说明a、b的经济意义。(5分)2.写出将生产函数变换为线性函数的变换方法。(5分)3.假如变换后的线性回归模型的常数项估计量为,试写

4、出A的估计式。(5分)4.此模型可能不满足哪些假定条件,可以用哪些检验(5分)3、对于人均存款与人均收入之间的关系式,使用美国36年的年度数据,得到如下估计模型(括号内为标准差):(151.105)(0.011)(1)的经济解释是什么?(5分)(2)(2)和的符号是什么?为什么?实际的符号与你的直觉一致吗?如果有冲突的话,你可以给出可能的原因吗?(7分)(3)你对于拟合优度有什么看法吗?(5分)(4) 检验是否每一个回归系数都与零显著不同(在1%水平下)。同时对零假设和备择假设,检验统计值及其分布和自由度,以及拒绝零假设的标准进行陈述。

5、你的结论是什么?(8分)简答题:多重共线性的后果有哪些?普通最小二乘法拟合的样本回归线的性质?随机误差项产生的原因是什么?一、判断题(20分)1.随机误差项和残差项是一回事。()2.给定显著性水平及自由度,若计算得到的值超过临界的t值,我们将接受零假设()3.。()4.多元回归模型中,任何一个单独的变量均是统计不显著的,则整个模型在统计上是不显著的。()5.双对数模型的值可与线性模型的相比较,但不能与对数-线性模型的相比较()67计算题3答案:对于人均存款与人均收入之间的关系式,使用美国36年的年度数据,得到如下估计模型(括号内为标准差

6、):(151.105)(0.011)(1)的经济解释是什么?(5分)答:为收入的边际储蓄倾向,表示人均收入每增加1美元时人均储蓄的预期平均变化量。(2)和的符号是什么?为什么?实际的符号与你的直觉一致吗?如果有冲突的话,你可以给出可能的原因吗?(7分)答:由于收入为零时,家庭仍会有支出,可预期零收入时的平均储蓄为负,因此符号应为负。储蓄是收入的一部分,且会随着收入的增加而增加,因此预期的符号为正。实际回归式中,的符号为正,与预期的一致;但截距项为正,与预期不符。这可能是由于模的错误设定造成的。例如,家庭的人口数可能影响家庭的储蓄行为,省

7、略该变量将对截距项的估计产生影响;另一种可能就是线性设定可能不正确。(3)你对于拟合优度有什么看法吗?(5分)答:拟合优度刻画解释变量对被解释变量变化的解释能力。模型中53.8%的拟合优度表明收入的变化可以解释储蓄中53.8%的变动。(4) 检验是否每一个回归系数都与零显著不同(在1%水平下)。同时对零假设和备择假设,检验统计值及其分布和自由度,以及拒绝零假设的标准进行陈述。你的结论是什么?(8分)答:检验单个参数采用t检验,零假设为参数为零,备择假设为参数不为零。双变量情形下,在零假设下t分布的自由度为。由t分布表可知,双侧1%下的临

8、界值位于2.750与2.704之间。斜率项计算的f值为0.067/0.011=6.09~截距项计算的,值为384.105/151.105=2.54。可见斜率项计算的t值大于临界值,截距项小于临界值,因此拒绝

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