经贸版本2,计量09—10期末考B卷&答案

　广东外语外贸大学国际经济贸易学院

　《计量经济学》2009—2010 学年第 二 学期期末考试试卷（B ）

　考核对象：

　时间：120 分钟

　班级：

　 学号：

　 姓名：

　 成绩：

　一、 单项选择题（每题 2 分，共 40 分）

　1.双对数模型       X Y ln ln1 0中，参数1 的含义是（

　）

　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.在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为：（

　）

　A. t t tX Y      1 0

　 B.  t t tX Y E Y   

　 C. t tX Y1 0ˆ ˆ ˆ   

　 D.  t tX X Y E1 0   

　（其中 n t , , 2 , 1   ）

　3.一元线性回归分析中的回归平方和 ESS 的自由度是 （

　）

　A. n

　B. n-1

　C. n-k

　D. k

　4.在多元回归中，调整后的判定系数2R 与判定系数2R 的关系为（

　）

　A. 2 2R R 

　 B. 2 2R R 

　C. 2 2R R 

　 D. 2R 与2R 的关系不能确定 5.在异方差性情况下，常用的估计方法是（

　）

　A. 一阶差分法

　B. 广义差分法

　C. 工具变量法

　D. 加权最小二乘法 6.在以下选项中，正确表达了序列自相关的是（

　 ）

　A. j i Covj i  0 ) , (  

　 B. j i Covj i  0 ) , (  

　C. j i X X Covj i  0 ) , (

　 D. j i X Covj i  0 ) , ( 

　7.White 检验方法主要用于检验（

　）

　A. 异方差性

　 B. 自相关性 C. 随机解释变量

　 D. 多重共线性 8.在 D.W.检验中，当 d 统计量为 4 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.在序列自相关的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（

　 ）

　A. 零均值假定成立

　B. 同方差假定成立 C. 无多重共线性假定成立

　D. 解释变量与随机误差项不相关假定成立 10. 如果回归模型违背了同方差性,参数的最小二乘估计量是(

　 ) A. 无偏的,非有效的

　 B. 有偏的，非有效的 C. 无偏的,有效的

　D. 有偏的,有效的 11.所谓异方差是指（

　）

　A. 2) (   iVar

　 B. 2) (  iX Var

　C. 2) (   iVar

　D. 2) (  iX Var

　12．在修正序列自相关的方法中，不正确的是（

　 ）

　A．广义差分法

　 B．普通最小二乘法 C．一阶差分法

　 D．Durbin 两步法 13．广义差分法是（

　 ）的一个特例 A．加权最小二乘法

　B．广义最小二乘法 C．普通最小二乘法

　D．两阶段最小二乘法 14. 在线性回归模型中,若解释变量1X 和2X 的观测值成比例,即有2 1kX X  ,其中 k 为非零常数,则表明模型中存在(

　 ) A． 异方差

　 B． 多重共线性

　C．序列自相关

　D．设定误差 15．在分布滞后模型t t t t iX X X Y            2 2 1 1 0中,短期影响乘数为(

　 ) A． 11

　B．1

　 C． 10

　D．0

　16．经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（

　 ）

　A．异方差问题

　B. 多重共线性问题 C．序列相关性问题

　D. 设定误差问题 17．对于含有截距项的计量经济模型，若想将含有 m 个互斥类型的定性因素引入到模型中，则应该引入虚拟变量个数为 （

　 ）

　A．m

　 B．m-1

　C．m+1

　 D．m-k

　18．设某计量经济模型为：i i iD Y       ，其中iY 大学教授年薪，女教授男教授01iD ，则对于参数 β 的含义，下列解释正确的是 （

　 ）

　A．β 表示大学女教授的平均年薪

　B．β 表示大学男教授的平均年薪

　 C．β 表示大学男教授与女教授平均年薪的差异

　D．β 表示大学男教授和女教授平均年薪 19．前定变量是(

　 )的合称 A．外生变量和滞后变量

　B．内生变量和外生变量 C．外生变量和虚拟变量

　D．解释变量和被解释变量 20．简化式模型就是把结构式模型中的内生变量表示为(

　)

　A．外生变量和内生变量的函数关系

　 B．前定变量和随机误差项的函数模型

　C．滞后变量和随机误差项的函数模型

　 D．外生变量和随机误差项的函数模型

　二、多项选择题 （每题 2 分，共 10 分）

　1．下面属于截面数据的是（

　）

　A．1980-2005 年各年全国 31 个省市自治区的服务业产值 B．1980-2005 年各年某地区的财政收入 C．2004 年全国 31 个省市自治区的工业产值 D．2004 年 30 个重点调查城市的工业产值 E．2004 年全国国内生产总值的季度数据 2．对模型满足所有假定条件的模型i i i iX X Y        2 2 1 1 0进行总体显著性检验，如果检验结果总体线性关系显著，则很可能出现（

　）

　A． 02 1   

　B． 0 , 02 1   

　C． 0 , 02 1   

　 D． 0 , 02 1   

　E． 02 1   

　3．下列哪些非线性模型可以通过变量置换转化为线性模型（

　）

　A．i i iX Y      21 0

　B．ii iX Y    1 11 0 C．i i iX Y       ln ln1 0

　 D．i i iX Y      21 0 E．i i i iX Y      0 4．在线性模型中引入虚拟变量，可以反映（

　）

　A．截距项变动

　 B．斜率变动 C．斜率与截距项同时变动

　 D．分段回归 E．以上都可以 5．当结构方程为恰好识别时，可选择的估计方法是（

　 ）

　A．最小二乘法

　B．广义差分法

　 C．间接最小二乘法

　D．二阶段最小二乘法

　 E．有限信息最大似然估计法 三、判断改错题，先判断题中说法是否正确，若错误，请指出错误之处。（每题 3 分，共 15分）

　1、在经典多元线性回归中，对于2 （随机干扰项的方差）的最小二乘估计量和极大似然估计量是一样的。

　2、经典计量经济学方法中所涉及的线性函数是指解释变量是线性的。

　 3、 在存在异方差情况下，常用的 OLS 法总是高估了估计量的标准差

　4、一旦模型中的解释变量是随机变量，则违背了基本假设，使得模型的 OLS 估计量有偏且不一致。

　 5、对于联立方程模型，可以用 OLS 方法分别对每个方程进行参数估计。

　 四、计算分析题（共 35 分）

　1、考虑以下方程 t t t tU P P W 560 . 2 004 . 0 364 . 0 562 . 8ˆ1    s.e

　 (0.08)

　 (0.072)

　(0.658)

　 n=19

　873 . 02 R

　 131 . 2 ) 15 (025. 0 t

　其中：

　tW ：t 年的雇员工资水平

　tP ：t 年的物价水平

　tU ：t 年的失业率 1）

　给定 5%的显著性水平，对雇员工资水平估计的斜率系数进行假设检验？（6 分）

　2）对本模型的正确性进行讨论，即在理论上1  tP 是否该引入到模型中？从回归结果中看，1  tP 是否应从方程中剔出？（4 分）

　 2、下面是我国出口(export)对 GDP 的回归结果（共 17 分）

　Dependent Variable: EXPORT

　 Method: Least Squares

　 Date: 11/25/09

　 Time: 22:21

　 Sample: 1978 2001

　 Included observations: 24

　 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

　 C 152.9057 ① 3.318376 0.0031 GDP 0.020394 0.001014 ② 0.0000 R-squared 0.948440

　 Mean dependent var 826.9542 Adjusted R-squared 0.946096

　 S.D. dependent var 667.4365 S.E. of regression 154.9600

　 Akaike info criterion 13.00387 Sum squared resid 528277.4

　 Schwarz criterion 13.10204 Log likelihood -154.0464

　 F-statistic ③ Durbin-Watson stat 0.627922

　 Prob(F-statistic) 0.000000

　1）请补充表中的空格（每空 2 分）

　①

　 ②

　③

　2 ）

　判 断 回 归 模 型 中 是 否 存 在 自 相 关 ？ 说 明 理 由 （ 4 分 ）。（ n=24,k=2 时 ，45 . 1 27 . 1  u ld d ）

　 3）要判断回归模型中是否存在异方差性，可以用哪些方法进行检验？（3 分）

　 4）下表是序列相关的LM检验结果：

　Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

　F-statistic 12.37576

　 Probability 0.000102 Obs*R-squared 15.87561

　 Probability 0.001203

　Test Equation:

　 Dependent Variable: RESID

　 Method: Least Squares

　Date: 12/12/09

　 Time: 20:21

　 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

　 C 6.691638 29.31949 0.228232 0.8219 GDP -0.000349 0.000703 -0.496717 0.6251 RESID(-1) 1.107838 0.243955 4.541151 0.0002 RESID(-2) -0.819295 0.444735 -1.842210 0.0811 RESID(-3) 0.032297 0.373351 0.086507 0.9320 R-squared 0.661484

　 Mean dependent var -1.28E-13 Adjusted R-squared 0.590217

　 S.D. dependent var 151.5539 S.E. of regression 97.01614

　 Akaike info criterion 12.17068 Sum squared resid 178830.5

　 Schwarz criterion 12.41611 Log likelihood -141.0482

　 F-statistic 9.281822 Durbin-Watson stat 1.888605

　 Prob(F-statistic) 0.000247 判断模型中存在几阶序列相关？（4 分）

　 3、阿尔蒙多项式法是针对有限滞后期模型，通过阿尔蒙变换，定义新变量，以减少解释变量个数，然后用 OLS 法估计参数。即对于模型

　 tsii t i tX Y      0

　假定其回归系数i 可以用一个关于滞后期 i 的适当阶数的多项式来表示，即

　   mkkk is i i0, 2 , 1 , 0   

　请分析，1）当滞后期数取到 s=3 期，多项式阶数为 k=2 时，回归系数 ) 3 , 2 , 1 , 0 (  ii

　用多项式表述为？（4 分）

　 2）假设通过回归得到 32 . 00  ， 73 . 11  ， 27 . 02   ，计算 ) 3 , 2 , 1 , 0 (ˆ ii （4 分）。

　 答案

　一、单项选择题

　1、C 2、C 3、D 4、A 5、D 6、A 7、A 8、B 9、D 10、A 11、A 12、B 13、B 14、B 15、D 16、B 17、B 18、C 19、A 20、B 二、多项选择题

　1、CD 2、BCD 3、ABC 4、ABCDE 5、CDE 三、判断改错题 1、答：错误。2 的 OLS 估计量为12 k ne i，而 ML 估计量为ne i2 2、答：错误。因为经典计量经济学方法中所涉及的线性函数，指回归系数是线性的，即回归系数只以它的一次方出现，对解释变量则可以不是线性的。

　3、答：错误。有可能高估也有可能低估 4、答：错误。模型中的基本假设是，当解释变量是随机变量时，进一步假设它们与随机干扰项不相关。事实上，当解释变量是随机变量且与随机干扰项同期相关时，才会使得 OLS估计量有偏且不一致。

　5、答：错误。联立方程模型存在随机解释变量问题、损失变量信息问题和损失方程之间的相关性信息问题，如果忽略这些问题并采用 OLS 进行估计，则估计量有偏且不一致。因此，要采用别的估计方法，如狭义的工具变量法、间接最小二乘法和二阶段最小二乘法。

　四、计算分析题 1、 1）计算各回归系数的 t 统计量如下：

　 tP 对应的 t 值为：0.364/0.080=4.55

　1  tP 对应的 t 值为：0.004/0.072=0.056

　 tU 对应的 t 值为：–2.56/0.658=–3.89 查t分布的临界值表得 131 . 2 ) 15 (025. 0 t ，与上面计算的t统计量的值比较可得：tP 和tU对应的 t 值绝对值大于临界值，可以认为系数显著地不为 0；而1  tP 对应的 t 值绝对值小于临界值，可以接受回归系数为 0。

　2）1  tP 表示前一期的物价水平，理论上说，它对个人工资水平是有影响的，所以可以把它作为解释变量引入到模型中来，模型本省是正确的；但系数的显著性检验结果表明，其回归系数不显著，或者说统计上标明，前一期的物价水平对个人当期的工资水平影响不显著，因此，可以考虑从方程中删去1  tP 。

　2、 1）①

　46.08

　② 20.12

　③ 404.69 2) 答，因为 D.W.统计量为 0.627922  27 . 1 ld ，因此存在正自相关。

　3) 答：检验异方差性的方法主要有：图示法、帕克-戈里瑟检验、G-Q 检验和 White 检验 4)

　答：在回归中，残差的一阶滞后项和二阶滞后项的系数显著，而三阶滞后项不显著，所以可以判断存在二阶序列相关。

　3、 1）答：0 0  

　2 1 0 1      

　2 1 0 24 2       

　2 1 0 39 3       

　 2）

　 答：

　32 . 0ˆ 0 

　98 . 1 27 . 0 73 . 1 32 . 0ˆ1    

　7 . 2 27 . 0 4 73 . 1 2 32 . 0ˆ 2      

　 08 . 3 27 . 0 9 73 . 1 3 32 . 0ˆ 3      