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.计量经济学模型揭示经济现象中客观存在的因果关系,主要采用回归分析方法的经济数学模型.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.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.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.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.结构式模型根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系结构的计量经济学方程系统.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.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.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.下列不用于线性回归模型经典假设的条件是(A).设Q为居民的猪肉需求量,I为居民收入,PP为猪肉价格,PB为牛吃价格,且牛肉和猪肉是替代商品,则建立如下的计量经济学模型0=%/+2*+记+从根据理论预期,上述计量经济学模型中的估计参数由、必和原应该是(C)A.由02oB.d0匹2o%°C.«08203D.0必0%°.利用OLS估计模型匕=%+四M求得的样本回归线,下列哪些结论是不正确的(D)A.样本如归线通过(X,,)点c.y=y.用一组有20个观测值的样本估计模型匕=为+从后,在
0.1的显著性水平下对6的显著性作t检验,则回显著地不等于零的条件是t统计量绝对值大于(D)A.to.1
(20)B.to.o5(2O)C.to.i
(18)D.to.o5
(18).对模型匕=4+用以”+外*
2.+〃进行总体线性显著性检验的原假设是(C)A.…四=A=GB./.=0其中/=012C.4=〃2=0D.pf=0其中/=
12.对于如下的回归模型*=%+冈山匕+从中,参数名的含义是(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.如果回归模型为背了无序列相关的假定,则OLS估计量(A)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.下列检验方法中,不能用来检验异方差的是(D)A.格里瑟检验B.戈德菲尔德・匡特检验C.怀特检验D.杜宾・沃森检验.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B.序列相关性C.多重共线性D.模型设定误差.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(A)A.序列相关B.异方差C.完全共线性D.随机解释变量.下列条件中,哪条不是有效的工具变量需要满足的条件(B)A.与随机解释变量高度相关B.与被解释变量高度相关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重共线性.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不相关,而异期相关C.随机解释变量与随机误差项同D.不论哪种情况,OLS估计量都期相关是有偏的.在分布滞后模型工=6+月X+四Xr+从中,解释变量对被解释变量的长期影响乘数为(C)A.B62C.
0、+凡D.夕+*+
22.在联立方程模型中,外生变量共有多少个(B)A.1B.2C.3D.4AA.普通最小二乘法确定一元线性回归模型工=4+屁Xj+c的参数8和厌的准则是使(B)A.2ei最小B.£ei2最小C.gei最大D.£ei2最大
2、普通最小二乘法(OLS)要求模型误差项从满足某些基本假定下列不正确的是(B)A^£“一°B£()=/cE(4M)=0,W口M〜N(0面)
3.调整后的判定型记与判定系数R2艇系是也是待估参数的个数)(B)A.R2=l-(l-Rn)_«j-kB.32=1-(1-R2)gkC.R2=(l-R2)n-kD.R2=(l-R2)n-k.鳖更截距项的型6性回归模罢曳随机误差项塑扁估计量是(D)A.nB.n-lC.n-2D.33八八.设OLS法得到的样本回归直线为匕二4+必Xj以下说法不正确的是(口)A.B.(又?)落在回归直线上qY=YD.根据样本资料估计得到如下的人均产出Y对人均资本存量K的样本回归模型lnK=5+°.71nKj这表明人均资本存量每增加1%人均产出预期将增加(B).设M为货币需求量,Y为收入水平,r为利率根据凯恩斯流动性偏好理论,建立如下的货币需求计量经济学模型”=%+%+%乙+“根据理论预期,上述计量经济学模型中的估计参数用和必应该是(C)A.由02voB.d0匿0C.«0必oD.0d
2.逐步回归法既可检验又可修正(D)A.异方差性B.自相关性C.随机解释变量D.多重共线性.怀特检验方法可以检验(CA.多重共线性C.异方差性.DW检验中,存在负自相关的区域是(A)A.4-dLDW值4B.0vDW值vdLC.duvDW值<4-duD.1匕<口亚值<<1114-du<DW值<4-dL
11.没有截距项的回归模型中包含一个定性变量,并且这个变量有三种特征,则回归模.如果回归模型为背了同方差的假定,则OLS估计量(A)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.在有限分布滞后模型Yt=
0.9+
0.6Xt-
0.5Xt-l+ut中,长期影响乘数是(D)A.
0.6B.
0.5C.O.lD.
1.
1.在联立方程模型中,不属于外生变量的前定变量共有多少个(A)A.1B.2C.3D.
4.现有2008年中国31个省(自治区、直辖市)的居民收入(Y)和居民消费支出(X)数据如果我们以上述样本数据来估计中国居民的消费函数,问怎样设定回归方程来能够完全捕捉到中国东部、中部和西部地区居民消费函数的差异?.有如下的计量经济学模型Yj=0o+B\X/%,且从请问上述计量经济学模型违背了哪条经典假设?我们应该如何修正上述模型?
6.对于如下的有限分布滞后模型+我们在估计这样的模型时,面临着哪些主要的困难?请你说明有哪些方建可以克服上述困难?
4、有如下的联立方程模型•L=Bo+BX+B式户Yt=Ct+Il+Gt其中,C—消费;I—投资;Y—总收入;r一利率;G一政府支出请写出上述联立方程模型的结构式参数矩阵.考虑如下过原点的线性回归K=8+g”+生对上述模型,是否仍然能够得到如下的结论°=o£卒%=
0.在如下的计量经济学模型中K=0o+/
3、X卢/存在从=0Mt+0请问如何修正上述计量模型才能使得其系数的OLS估计量具有BLUE的性质.有如下的消费计量模型:S=自+/工+勺其中为居民储蓄,匕为居民收入)如果农村居民和城镇居民的边际储蓄倾向是不同的,则我们应该如何修正上述模型.请将如下的随机生产函数Z=产转化为线性的计量经济学模型,并说明参数a和4的经济意义.下面的数据是对X和Y的观察值得到的ZX=
285.503WX=
118.790ZXX=
1089.314=
2663.893=
492.750;工工戊=4708=
37.556gy;=34477其中W),分别为天匕的离差;观测值个数为31问
(1)用普通最小二乘法计算完成如下二元线性回归模型的参数估计工二4o+A|Xj+42)求拟合优度R2
(3)在
0.5的显著性水平下检验估计参数是否显著
(4)求出片和力在
0.95置信度下的置信区间(附0必
(30)=
2.042zOO5(3O)=
1.697;/OO25
(29)=
2.045r005
(29)=
1.
6992.现有2006年中国31个省(自治区、直辖市)的火灾经济损失Y(单位亿元)和保费收入X(单位亿元)的数据我们的目的是估计中国的保费收入对火灾经济损失的影响,因此,我们建立了如下的回归方程lnZ=4+/lnXj+M.进一步的,我们借助Eviews软件完成了上述回归方程的估计,Eviews软件的输出结果如下DependentVariable:LN(Y)Method:LeastSquaresSample:131Includedobservations:31Coefficie问
(1)将上述结果中的空缺处补充完整(保留3位小数)
(2)写出样本回归函数(保留3位小数)
(3)解释估计系数成的经济含义
(4)分析上述估计结果是否符合理论预期?为什么?
2、考察如下的联立方程模型G=10+四1+%7+必k=c+l+gC—消费;I—投资;Y—总收入;r—利率;G—政府支出1)写出上述联立方程模型的简化式模型并表述为矩阵形式(4分)2)用矩阵的形式表达出上述联立方程模型的结构式参数矩阵与简化式参数矩阵间的关系?(6分)3)消费方程是否可以识别?如果其是可识别的,请问可用哪些方法估计?(5分VariablentStd.Errort-StatisticProb.C-
4.
0547381.414064—
0.0076LNX
0.
1852866.
2383440.0000R-squaredAdjustedR-squared
0.
5730080.558284MeandependentvarS.D.dependentvar
4.
7185451.235830S.E.ofregression
0.821354Akaikeinfocriterion
2.506616Sumsquaredresid
19.56404Schwarzcriterion
2.599131-
36.8525Loglikelihood4F-statistic
38.91693Durbin-Watsonstat
0.951182ProbF-statistic
0.000001。