(完整)计量经济学模拟考试题第1套(含答案),推荐文档
ESS (n - k )
RSS (k -1) R 2 (n - k ) (1- R 2 ) (k - 1)
t
一、单项选择题
计量经济学 模拟题
1、双对数模型 ln Y = ln 0 + 1 ln X + 中，参数1 的含义是 （
C ）
A. Y 关于 X 的增长率 B .Y 关于 X 的发展速度 C. Y 关于 X 的弹性
D. Y 关于 X 的边际变化
2、设 k 为回归模型中的参数个数，n 为样本容量。则对多元线性回归方
程进行显著性检验时，所用的 F 统计量可表示为（ B ）
A.
B ．
C ．
D ．
3、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（ D ）
∑
n (Y - Y ?)
min Y - Y ? A. 使 t t =1
t 达到最小值 B. 使 ? ∑
n
i i 达到最小值
( ? )
2
C. 使max Y t - Y t 达到最小值
D. 使
Y t - Y t
t =1
达到最小值
4、 对于一个含有截距项的计量经济模型，若某定性因素有 m 个互斥的类型，为将其引入模型中，则需要引入虚拟变量个数为（ B ）
A. m
B. m-1
C. m+1
D. m-k
5、 回归模型中具有异方差性时，仍用 OLS 估计模型，则以下说法正确的是 （ A ）
A. 参数估计值是无偏非有效的
B. 参数估计量仍具有最小方差性
C. 常用 F 检验失效
D. 参数估计量是有偏的
6、 在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（ C
）
A. Y t = 0 + 1 X t + u t
B.
Y t = E (Y t / X ) + i
C. Y ? = ?0 +? X
1 t D. E (Y t / X t )= 0 + 1 X t
7、 在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。例如，研究中国城镇居民消费函数时。1991 年前后，城镇居民商品性实际支出 Y 对实际可支配收入 X 的回归关系明显不同。现以 1991 年为转折时期，设
虚拟变量 D = ?1，
1991年以后 ，数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：
t ?
?0， 1991年以前
R 2 (k -1)
(1- R 2 ) (n - k ) ESS /(k -1) TSS (n - k )
t 基本消费部分下降了，边际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作（ D ）
A. Y t
C. Y t = 0 + 1 X t + u t
= 0 + 1
X t + 2 D t + u t B. Y t
D. Y t =
0 + 1 X t + 2 D t X t + u t =
0 +
1 X t +
2 D t +
3 D t X t + u t
8、对于有限分布滞后模型
Y t = + 0 X t + 1 X t -1 + 2 X t -2 + + k X t -k + u t
在一定条件下，参数
i 可近似用一个关于i 的阿尔蒙多项式表示
（ i = 0,1,2, , m ），其中多项式的阶数 m 必须满足（ A ）
A. m < k
B. m = k
C. m > k
D. m ≥ k
9、在自适应预期模型和库伊克模型中，假定原始模型的随机扰动项u t 满足 古典线性回归模型的所有假设，则对于这两个模型中的滞后解释变量Y t -1 和误差项u * ，下列说法正确的有（ D
）
A . Cov (Y , u * ) = 0, Cov (u * , u * ) = 0
B ． t -1
t
t
t -1
Cov (Y , u * ) = 0, Cov (u * , u * ) ≠ 0
t -1
t
t
t -1
C ． Cov (Y , u * ) ≠ 0, Cov (u * , u * ) = 0
D ．
t -1
t
t
t -1
Cov (Y , u * ) ≠ 0, Cov (u * , u * ) ≠ 0
t -1
t
t
t -1
10、设u t 为随机误差项，则一阶线性自相关是指（ B ）
A.
cov(u t , u s ) ≠ 0(t ≠ s ) B. u t = u t -1 +t
C .
u = u + u +
D . u = 2u +
t
1 t -1
2 t -2
t
t
t -1
t
11、利用德宾 h 检验自回归模型扰动项的自相关性时，下列命题正确的是（
B ）
A. 德宾 h 检验只适用一阶自回归模型
B. 德宾 h 检验适用任意阶的自回归模型
C. 德宾 h 统计量渐进服从 t 分布
D. 德宾 h 检验可以用于小样本问题
12、关于联立方程组模型，下列说法中错误的是（ B ）
A. 结构式模型中解释变量可以是内生变量，也可以是前定变量
B. 简化式模型中解释变量可以是内生变量，
1
1 1 1
1
C. 简化式模型中解释变量是前定变量
D. 结构式模型中解释变量可以是内生变量 13、以下选项中，正确地表达了序列相关的是（ A ）
A. COV (i ,j ) ≠ 0, i ≠ j
B. COV (i ,
j
) = 0, i ≠ j
C. COV ( X i , X j ) = 0, i ≠ j
D. COV ( X i ,j ) ≠ 0, i ≠ j
14、一元线性回归分析中的回归平方和 ESS 的自由度是（ D ）
A. n
B. n-1
C. n-k
D. 1
15、边际成本函数为MC = + 1Q + 2Q 2 + （MC 表示边际成本；Q 表示产量），则下列说法正确的有（ A ）
A. 模型中可能存在多重共线性
B. 模型中不应包括Q 2 作为解释变量
C. 模型为非线性模型
D. 模型为线性模型
16、如果某个结构方程是恰好识别的，估计其参数可用（ D ） A. 最小二乘法 B. 极大似然法 C. 广义差分法 D. 间接最小二乘法
17、已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于 1，则 DW 统计量近似等于( A )
A. 0
B. 1
C. 2
D. 4
18、更容易产生异方差的数据为 ( C ) A. 时序数据 B. 修匀数据 C. 横截面数据 D. 年度数据 19、设 M 为货币需求量，Y 为收入水平，r 为利率，流动性偏好函数为 M = 0 + 1Y + 2 r + 理论，一般来说( A )
，又设? 、?2
分别是1 、 2 的估计值，则根据经济 A. ? 应为正值，?2 应为负值 B. ? 应为正值，?2 应为正值
C.? 应为负值， ?2 应为负值
D.
? 应为负值，?2 应为正值
20、对于有限分布滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的
样本数据就会( B )
A. 增加 1 个
B. 减少 1 个
C. 增加 2 个
D. 减少 2 个
二、多项选择题
1、对联立方程模型参数的单一方程估计法包括( A B D F ) A. 工具变量法 B. 间接最小二乘法 C. 完全信息极大似然估计法 D. 二阶段最小二乘法 E. 三阶段最小二乘法 F. 有限信息极大似然估计法
2、下列哪些变量一定属于前定变量( C D
)
Y + X A. 内生变量 B. 随机变量 C. 滞后变量
D. 外生内生变量
E. 工具变量
3、古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有（ A B C ）
A. 无偏性
B. 线性性
C. 最小方差性
D. 不一致性
E. 有偏性 ? 4、利用普通最小二乘法求得的样本回归直线 i D ）
? ? 1 2 i
的特点（ A C
A. 必然通过点( X ,Y )
B. 可能通过点( X ,Y )
C. 残差e i 的均值为常数
D. Y ?
i 的平均值与Y i 的平均值相等
E. 残差e i 与解释变量 X i 之间有一定的相关性
5、关于联立方程模型识别问题，以下说法不正确的有 （ A B ）
A. 满足阶条件的方程则可识别
B. 如果一个方程包含了模型中的全部变量，则这个方程恰好识别
C. 如果一个方程包含了模型中的全部变量，则这个方程不可识别
D. 如果两个方程包含相同的变量，则这两个方程均不可识别
E. 联立方程组中的每一个方程都是可识别的，则联立方程组才可识别
F. 联立方程组中有一个方程不可识别，则联立方程组不可识别
三、判断题（判断下列命题正误，并说明理由）
1、简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。 错
在多元线性回归模型里除了对随机误差项提出假定外，还对解释变量之间提出无多重共线性的假定。
2、在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。
对
在分布滞后模型里多引进解释变量的滞后项，由于变量的经济意义一样，只是时间不一致，所以很容易引起多重共线性。
3、D-W 检验中的 D-W 值在 0 到 4 之间，数值越小说明模型随机误差项的自相关度越小，数值越大说明模型随机误差项的自相关度越大。
=
错
DW值在0到4之间，当DW落在最左边（0 中间(du 其次为两个不能判定区域。 4、在计量经济模型中，随机扰动项与残差项无区别。 错 它们均为随机项，但随机误差项表示总体模型的误差，残差表示样本模型的误差。 5、在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。 错 参数一经估计，建立了样本回归模型，还需要对模型进行检验，包括经济意义检验、统计检验、计量经济专门检验等。 四、计算题 1、根据某城市 1978——1998 年人均储蓄(y)与人均收入(x)的数据资料建 立了如下回归模型 y? =-2187.521 + 1.6843x se=（340.0103）（0.0622） R 2 = 0.9748, S.E. = 1065.425, DW = 0.2934, F = 733.6066 试求解以下问题 （1）取时间段 1978——1985 和 1991——1998，分别建立两个模型。 模型1：y?=-145.4415 + 0.3971x 模型2：y?=-4602.365 +1.9525x t=（-8.7302）（25.4269）t=（-5.0660）（18.4094） ∑ 1 ∑ 2 e 2 e 2 = 5811189 1372.202 = 4334.9370 ，对给定 R 2 = 0.9908, e 2 = 1372.202 R 2 = 0.9826, e 2 = 5811189 ∑ 2 ∑ 1 的 = 0.05 ，查 F 分布表，得临界值 F 0.05 (6,6) = 4.28 。请你继续完成上述工作， 并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？ 解：该检验为 Goldfeld-Quandt 检验 因为 F=4334.937>4.28，所以模型存在异方差 （2） 根据表 1 所给资料，对给定的显著性水平 = 0.05 ，查2分布表，得临 界值 0.05 (3) = 7.81，其中 p=3 为自由度。请你继续完成上述工作，并回答所做 的是一项什么工作，其结论是什么？ 表 1 ARCH Test: F-statistic 6.033649 Probability 0.007410 Obs*R-squared 10.14976 Probability 0.017335 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/04/06 Time: 17:02 Sample(adjusted): 1981 1998 Included observations: 18 after adjusting endpoints Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob. C 244797.2 373821.3 0.654851 0.5232 RESID^2(-1) 1.226048 0.330479 3.709908 0.0023 RESID^2(-2) -1.405351 0.379187 -3.706222 0.0023 RESID^2(-3) 1.015853 0.328076 3.096397 0.0079 R-squared 0.563876 Mean dependent var 971801.3 Adjusted R-squared 0.470421 S.D. dependent var 1129283. S.E. of regression 821804.5 Akaike info criterion 30.26952 Sum squared resid 9.46E+12 Schwarz criterion 30.46738 Log likelihood -268.4257 F-statistic 6.033649 Durbin-Watson stat 2.124575 Prob(F-statistic) 0.007410 计算 F 统计量，即 F = 解：该检验为 ARCH 检验 由 Obs*R-squared=10.1498>7.81，表明模型存在异方差。 2、根据某行业 1955——1974 年的库存量（y）和销售量（x）的资料（见表2），运用 EViews 软件得如下报告资料，试根据所给资料和图形完成下列问题： （1）完成表 2 的空白处，由报告资料写出估计模型的表达式（用书写格式）； （2）根据写出的模型表达式求销售量对库存量影响的短期乘数、动态乘数和长期乘数，同时给出经济解释； （3）根据所给资料对估计模型进行评价（包括经济意义、拟合效果、显著性检验等）。 表 2 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/04/02 Time: 17:42 Sample(adjusted): 1958 1974 Included observations: 17 after adjusting endpoints Std. Error t-Statistic Prob. Variable Coefficien t C-6.419601 2.130157 PDL01 1.156862 0.195928 PDL02 0.065752 0.176055 PDL03 -0.460829 0.181199 R-squared 0.996230 Mean dependent var 81.97653 Adjusted R-squared S.D. dependent var 27.85539 S.E. of regression 1.897384 Akaike info criterion 4.321154 Sum squared resid 46.80087 Schwarz criterion 4.517204 Log likelihood -32.72981 F-statistic Durbin-Watson stat 1.513212 Prob(F-statistic)0.000000 Lag Distribution of X i Coefficient Std. Error T-Statistic .* |00.63028 0.17916 .*|1 1.15686 0.19593 .* |20.76178 0.17820 * .|3-0.55495 0.25562 Sum of Lags 1.99398 0.06785 t(17) (0.025) = 2.110, t(13) (o.o25) = 2.160, t(12) (0.025) = 2.176, t(17) (0.05) = 1.740, t(13) (0.05) = 1.771, t(12) (0.05) = 1.782 F(4,12) (0.05) = 3.26, F(5,13) (0.05) = 3.03, F(5,17) (0.05) = 2.81 解：（1）第一拦的 t 统计量值： T- Statisti c -3.013675 5.904516 0.373472 -2.513216 第二拦的 t 统计量值： T- 5.90452 4.27495 -2.17104 Adjusted R-squared 0.99536 F-statistic 1145.20 y?t=-6.4196 + 0.6303x t+1.1569x t-10.7618x t-2- 0.5550x t-3 (-3.0137)(3.5180)(5.9045)(4.2750)(-2.1710) R 2 = 0.9954, DW = 1.5132, F = 1145.16 （2）短期乘数为 0.6303，动态乘数分别为 1.1569，0.7618，-0.5550。长 期乘数为 1.994。 （3）模型整体的拟合效果较好，可决系数达到 0.9963，F 统计量为1145.16，除x t -3 的系数的 t 统计量外，其余均大于在显著性水平为 0.05，自由度为 12 下的临界值 2.176，说明模型中销售额在滞后第三期对库存量影响较小外，其它各均影响显著。 3、根据某地区居民对农产品的消费 y 和居民收入 x 的样本资料，应用最小二乘法估计模型，估计结果如下，拟合效果见图。由所给资料完成以下问题： （1）在n=16，= 0.05 的条件下，查 D-W 表得临界值分别为 d L= 1.106, d U= 1.371，试判断模型中是否存在自相关； （2）如果模型存在自相关，求出相关系数?，并利用广义差分变换写出无自相关的广义差分模型。 y? = 27.9123 + 0.3524x se=（1.8690）（0.0055） i ∑ y t - .66 y t -1 = 0.341 + 2 (x t - 0.66x t -1 ) + u t - 0.66x t -1 16 R 2 = 0.9966, e 2 = 22.0506, DW = 0.6800, F = 4122.531 i =1 200 180 3 2 1 -1 -2 86 88 90 92 94 96 98 00 160 140 120 100 解：（1）因为 DW=0.68<1.106，所以模型中的随机误差存在正的自相关。 （2）由 DW=0.68，计算得? =0.66，所以广义差分表达式为 Residual Actual Fitted “” “” At the end, Xiao Bian gives you a passage. Minand once said, "people who learn to learn are very happy people.". In every wonderful life, learning is an eternal theme. As a professional clerical and teaching position, I understand the importance of continuous learning, "life is diligent, nothing can be gained", only continuous learning can achieve better self. Only by constantly learning and mastering the latest relevant knowledge, can employees from all walks of life keep up with the pace of enterprise development and innovate to meet the needs of the market. This document is also edited by my studio professionals, there may be errors in the document, if there are errors, please correct, thank you!