计量经济学练习册答案.docx

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1、计量经济学练习册答案【篇一:计量经济学试题及答案】采用回归分析方法的经济数学模型。2.参数估计的无偏性:它的均值或期望值是否等于总体的真实值。3.参数估计量的有效性:它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。估计量的期望方差越大说明用其估计值代表相应真值的有效性越差;否则越好,越有效。不同的估计量具有不同的方差,方差最小说明最有效。4.序列相关:即模型的随即干扰项违背了相互独立的基本假设。5.工具变量:在模型估计过程中被作为工具使用,以替代与随即干扰项相关的随机解释变量。6.结构式模型:根据经济理论和行为规律建立的描述经

2、济变量之间直接关系结构的计量经济学方程系统。7.内生变量:具有某种概率分布的随机变量,它的参数是联立方程系统估计的元素,内生变量是由模型系统决定的,同时也对模型系统产生影响。内生变量一般都是经济变量。8.异方差:对于不同的样本点,随机干扰项的方差不再是常数,而是互不相同,则认为出现了异方差性。9.回归分析:研究一个变量关于另一个(些)变量的依赖关系的计算方法和理论。其目的在于通过后者的已知或设定值,去估计和预测前者的(总体)均值。前一变量称为被解释变量或应变量,后一变量称为解释变量或自变量。1.下列不属于线性回归模型经典

3、假设的条件是(a)...a.被解释变量确定性变量,不是随b.随机扰动项服从均值为0,方差恒定,机变量。且协方差为0。c.随机扰动项服从正态分布。d.解释变量之间不存在多重共线性。?2.参数?的估计量?具备有效性是指(b)??a.var(?)?0b.var(?)为最小??c.e(???)?0d.e(???)为最小3.设q为居民的猪肉需求量,i为居民收入,pp为猪肉价格,pb为牛肉价格,且牛pbq????i??p??p??it01i2i3i肉和猪肉是替代商品,则建立如下的计量经济学模型:?3?2和??1、?根据理论预期,上述

4、计量经济学模型中的估计参数?应该是(c)?3?0?3?0?20,??20,??10,??10,?a.?b.??3?0?3?0?20,??20,??10,??10,?c.?d.?4.利用ols估计模型yi??0??1xi??i求得的样本回归线,下列哪些结论是不正确的(d)a.样本回归线通过(,)点c.?y??b.?i=0??d.yi??0??1xi5.用一组有20个观测值的样本估计模型yi??0??1xi??i后,在0.1的显著?的显著性作t检验,则?显著地不等于零的条件是t统计量性水平下对?11绝对值大于(d)a.t0.

5、1(20)b.t0.05(20)c.t0.1(18)d.t0.05(18)6.对模型yi??0??1x1i??2x2i??i进行总体线性显著性检验的原假设是(c)a.?0??1??2?0c.?1??2?0b.?j?0,其中j?0,1,2d.?j?0,其中j?1,27.对于如下的回归模型lnyi??0??1lnxi??i中,参数?1的含义是(d)a.x的相对变化,引起y的期望b.y关于x的边际变化率值的绝对变化量c.x的绝对量发生一定变动时,d.y关于x的弹性引起y的相对变化率8.如果回归模型为背了无序列相关的假定,则ol

6、s估计量(a)a.无偏的,非有效的c.无偏的,有效的a.格里瑟检验c.怀特检验b.有偏的,非有效的d.有偏的,有效的b.戈德菲尔德-匡特检验d.杜宾-沃森检验9.下列检验方法中,不能用来检验异方差的是(d)10.在对多元线性回归模型进行检验时,发现各参数估计量的t检验值都很低,但模型的拟合优度很高且f检验显著,这说明模型很可能存在(c)a.方差非齐性c.多重共线性b.序列相关性d.模型设定误差11.包含截距项的回归模型中包含一个定性变量,且这个定性变量有3种特征,则,如果我们在回归模型中纳入3个虚拟变量将会导致模型出现(

7、a)a.序列相关c.完全共线性a.与随机解释变量高度相关重共线性13.当模型中存在随机解释变量时,ols估计参数仍然是无偏的要求(a)a.随机解释变量与随机误差项独b.随机解释变量与随机误差项同立期相关期不相关,而异期相关是有偏的c.随机解释变量与随机误差项同d.不论哪种情况,ols估计量都b.异方差d.随机解释变量b.与被解释变量高度相关12.下列条件中,哪条不是有效的工具变量需要满足的条件(b)c.与其它解释变量之间不存在多d.与随机误差项不同期相关14.在分布滞后模型yt??0??1xt??2xt?1??t中,解释

8、变量对被解释变量的长期影响乘数为(c)a.?1b.?2c.?1??2d.?0??1??215.在联立方程模型中,外生变量共有多少个(b)c.3d.4????x?e??y??i01ii的参数?0和?1的准则是使1.普通最小二乘法确定一元线性回归模型(b)a.∑ei最小(b)1??i?0na.22e(?)??ib.2?~

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