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计量经济学题答案

《计量经济学》要点

一、单项选择题

知识点：

第一章

若干定义、概念

时间序列数据定义

横截面数据定义

1.同一统计指标按时间顺序记录的数据称为（B）。

A、横截面数据    B、时间序列数据   

C、修匀数据   D、原始数据

2.同一时间，不同单位相同指标组成的观测数据称为（B）

A．原始数据B．横截面数据

C．时间序列数据D．修匀数据

变量定义（被解释变量、解释变量、内生变量、外生变量）

单方程中可以作为被解释变量的是（控制变量、内生变量、外生变量）；

3.在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有（C）

A、被解释变量和解释变量均为随机变量

B、被解释变量和解释变量均为非随机变量

C、被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量

D、被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量

什么是解释变量、被解释变量？

从变量的因果关系上，模型中变量可分为解释变量（Explanatoryvariable）和被解释变量（Explainedvariable）。

在模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量是变动的结果。

被解释变量是模型要分析研究的对象，也常称为“应变量”（Dependentvariable）、“回归子”（Regressand）等。

解释变量也常称为“自变量”（Independentvariable）、“回归元”（Regressor）等，是说明应变量变动主要原因的变量。

因此，被解释变量只能由内生变量担任，不能由非内生变量担任。

4.单方程计量经济模型中可以作为被解释变量的是（C）

A、控制变量B、前定变量

C、内生变量D、外生变量

5.单方程计量经济模型的被解释变量是（A）

A、内生变量B、政策变量

C、控制变量D、外生变量

6.在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有（C）

A、被解释变量和解释变量均为随机变量

B、被解释变量和解释变量均为非随机变量

C、被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量

D、被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量

双对数模型中参数的含义；

7.双对数模型中，参数的含义是（D）

A.X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化

B.Y关于X的边际变化

C.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率

D.Y关于X的弹性

8.双对数模型中，参数的含义是（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

计量经济学研究方法一般步骤

四步12点

9.计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤（B）

A．确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用

B．模型设定、估计参数、模型检验、模型应用

C．搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验

D．模型设定、检验、结构分析、模型应用

对计量经济模型应当进行哪些方面的检验？

经济意义检验：

检验模型估计结果，尤其是参数估计，是否符合经济理论。

统计推断检验：

检验参数估计值是否抽样的偶然结果，运用数理统计中的统计推断方法，对模型及参数的统计可靠性做出说明。

主要有t，F，R2等检验；

计量经济学检验：

检验模型是否符合计量经济方法的基本假定，例如检验模型是否存在多重共线性，检验模型中的随机扰动项是否存在自相关和异方差性等等。

预测检验：

模型预测的结果与经济运行的实际结果相对比，以此检验模型的有效性。

在使用计量经济模型分析问题时，通常会使用哪些类型数据？

使用这些类型数据各自应该注意哪些问题？

（1）时间序列数据（TimeSeriesData）把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔（如月度、季度、年度）排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据；

（2）截面数据（Cross-SectionData）同一时间（时期或时点）某个指标在不同空间的观测数据，称为截面数据；

（3）面板数据（PanelData）面板数据指时间序列数据和截面数据相结合的数据，对若干个体进行多期观测。

例如在居民收支调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据，又如全国各省市不同年份的经济发展状况的统计数据，就都是面板数据；

（4）虚拟变量数据（DummyVariablesData）。

时间序列数据若是非平稳的，可能造成“伪回归”；

截面数据往往存在异方差；

利用面板数据的计量经济模型已成为计量经济学研究的专门问题，容易产生异方差、自相关性。

计量经济模型检验通常包含哪些检验？

每种检验基本思想是什么？

经济意义检验：

检验模型估计结果，尤其是参数估计，是否符合经济理论。

统计推断检验：

检验参数估计值是否抽样的偶然结果，运用数理统计中的统计推断方法，对模型及参数的统计可靠性作出说明。

计量经济学检验：

检验模型是否符合计量经济方法的基本假定，例如检验模型是否存在多重共线性，检验模型中的随机扰动项是否存在自相关和异方差性等等。

预测检验：

模型预测的结果与经济运行的实际结果相对比，以此检验模型的有效性。

第二章

若干基本概念

总体、样本回归方程、模型

古典线性回归模型的普通最小二乘估计量满足的统计性质（最佳线性无偏估计）；

1.古典线性回归模型的普通最小二乘估计量满足的统计性质（A）

A.最佳线性无偏估计B.仅满足线性性C.非有效性D.有偏性

样本回归直线

2.设OLS法得到的样本回归直线为，则点（B）

A、一定不在回归直线上

B、一定在回归直线上

C、不一定在回归直线上

D、在回归直线上方

经典线性计量模型的假定有哪些？

假定1：

零均值假定;假定2：

同方差假定;假定3：

无自相关假定;假定4：

随机扰动项与解释变量不相关;假定5：

正态性假定；（假定6：

无多重共线性）

3.下图中符号“”所代表的是（B）

A.随机误差项B.残差

C.的离差D.的离差

t检验通常可以用于检验（D）

A模型拟合优度B模型整体显著性

C正态性D个体参数显著性

4.以下模型中不属于变量线性回归模型是（A）。

A、

B、

C、

D、

5.用最小二乘法作回归分析时提出了古典假定，这是为了（B）

A.使回归方程更简化

B.得到总体回归系数的最佳线性无偏估计

C.使解释变量更容易控制

D.使被解释变量更容易控制

6.在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为：

（c）

A、

B、

C、

D、

第三章

多元线性回归模型整体的读解（对回归结果全过程的读解分析）

根据F值判断整体显著性的规则（p值接近于零表示整体显著）；

多元线性回归模型RSS反映了应变量观测值与估计值之间的总变差

●多元线性回归分析中的RSS（剩余平方和）反映了（C）

A．应变量观测值总变差的大小

B．应变量回归估计值总变差的大小

C．应变量观测值与估计值之间的总变差D．Y关于X的边际变化

多元线性回归模型ESS自由度为k-1

●多元线性回归分析中的ESS的自由度是（D）

A．KB．n

C．n-KD．k-1

调整后的判定系数与判定系数之间的关系

●有关调整后的判定系数与判定系数之间的关系叙述正确的是（C）

A等于

B与没有数量关系

C一般情况下

D大于

●在模型的回归分析结果报告中，有，，则表明（D）

A、解释变量对的影响是显著的

B、解释变量对的影响是显著的

C、解释变量和对的影响是均不显著

D、解释变量和对的联合影响是显著的

第四章

多重共线性

（1）定义、产生原因；

（2）后果；（3）检测；（4）弥补。

参数的最小二乘估计量的性质

●简单相关系数矩阵方法主要用于检验（D）

A．异方差性

●能够检验多重共线性的方法有＿A＿＿＿

A.简单相关系数矩阵法B.DW检验法

C.White检验

●如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（C）

A．无偏的B.有偏的

C.无法估计D.无正确答案

●如果模型中的解释变量存在不完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（A）

A．无偏的B.有偏的

C.无法估计D.无正确答案

●如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（C）

A．无偏的B.有偏的

C.无法估计D.确定的

第五章

异方差性

（1）定义、产生原因；

（2）后果；（3）检测；（4）弥补。

检验异方差的方法；

修正异方差的方法；

●ARCH检验方法主要用于检验（A）

A．异方差性

●下列方法可以用于检验模型中异方差性的方法有（D）

ADW检验B相关系数矩阵

C判定系数法DWhite检验

●Goldfeld-Quandt方法用于检验（A）

A．异方差性B.自相关性

C．随机解释变量

●在模型有异方差的情况下,常用的估计方法是（D）

A.广义差分法B.工具变量法

C.逐步回归法D.加权最小二乘法

●White检验可用于检验（B）

A．自相关性B.异方差性

●加权最小二乘可以解决下列哪个问题（D）

A．多重共线性B.误差项非正态性

C．自相关性D.异方差性

●关于Goldfeld-Quandt检验，下列说法正确的是（C）

A．它是检验模型是否存在自相关

B.该检验所需要的样本容量较小

C．该检验需要去掉部分样本

D.它是检验模型是否存在多重共线性

●下列方法可以用于检验模型中异方差性的方法有（D）

ADW检验B相关系数矩阵

C判定系数法DWhite检验

●如果模型中存在异方差现象，则普通最小二乘估计量仍然满足的性质（A）

A.无偏性B.最小方差性

C.有效性D非线性性

什么是异方差性？

有哪些方法可以检验模型中是否存在异方差性?

违背同方差假定，扰动项的方差会随着某个（些）因素而发生变化。

观察残差图、White检验、ARCH检验、Golden-Quant检验等。

●回归模型具有异方差性时，仍用最小二乘法估计参数，则以下（B）是错误的。

A、参数估计值是无偏非有效的

B、仍具有最小方差

C、常用的t和F检验失效

D、预测区间增大，精度下降

第六章

自相关性

（1）定义、产生原因；

（2）后果；（3）检测；（4）弥补。

违背自相关造成后果（无偏非有效）；

在DW检验中，当d统计量为2时，表明无自相关性存在；

DW判断区域规则；

●在DW检验中，当d统计量为2时，表明（C）

A.存在完全的正自相关

●如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（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

●如果在模型中，随机扰动项违背了无自相关假定，则下列说法正确的是（A）

A．最小二乘估计量是无偏的且非有效

B.最小二乘估计量是有偏的且有效

C．最小二乘估计量是无偏的且有效

D.最小二乘估计量是有偏的但非有效

●在DW检验中，不能判定的区域是（C）

A.

B.

C.

D.上述都不对

●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.0B.1C.2D.4

第七章

分布滞后模型的意义

分布滞后模型的分类及各个类型的特点