计量经济学期末考试试题两套及答案12Word下载.docx
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15．如果某个结构式方程是恰好识别的，则估计该方程的参数可以用（）A．广义差分法B．加权最小二乘法C．间接最小二乘法D．普通最小二乘法1—5．CCCBB6—10.CADAD11—15ABCDC
二、判断题（10小题，每题1分，共10分，对的打“√”，错的打“某”）1.随机误差项ui与残差项ei是一回事。
（）
2.总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值。
（）3.可决系数需要修正的原因是解释变量间存在共线性。
（）4.变量间的两两高度相关一定表示高度多重共线性。
5.通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。
6.当增加一个解释变量时，参数的估计值发生较大变化，则回归方程可能存在严重的多重共线性。
（）7.在异方差情况下，通常OLS估计低估了估计量的标准差。
（）8.当使用广义差分法时，不一定要求自相关系数是已知的。
9.简化模型就是把结构模型中的全部内生变量表示成前定变量和随机项的函数。
10.阶识别条件就是在由M个方程组成的结构模型中，任一特定方程可识别的必要条件是该方程所不包含的变量数不小于M-1。
1—5．某某√√√6—10.√√某√√
三、简答题（8分+9分+8分，共25分）
1.什么是工具变量法？
并说出选择工具变量的标准。
2.试比较库伊克模型、自适应预期模型与局部调整模型的异与同。
3.什么是联立方程偏倚？
说明各类联立方程模型是否存在偏倚性。
1.答：
所谓工具变量法，就是在进行参数估计的过程中选择适当的工具变量，代替回归模型中同随机扰动项存在相关性的解释变量。
（2分）工具变量的选择标准为：
1）与所代替的解释变量高度相关；
2）与随机扰动项不相关；
3）与其它解释变量不相关，以免出现多重共线性。
（6分）
2.答：
相同点：
三者的最终形式都是一阶自回归模型，所以，对这三类模型的估计就转化为对相应一阶自回归模型的估计。
（3分）
不同点：
（1）导出模型的经济背景与思想不同。
库伊克模型是在无限分布滞后模型的基础上根据库伊克几何分布滞后假定而导出的；
自适应预期模型是由解释变量的自适应过程而得到的；
局部调整模型则是对被解释变量的局部调整而得到的。
（2）由于模型的形成机理不同而导致随机误差项的结构有所不同,这一区别将对模型的估计带来一定影响。
3.答：
由于联立方程模型中内生变量作为解释变量与随机误差项相关，而引起的OLS估计的参数有偏移且不一致，称为联立方程偏倚性。
联立方程偏倚性是联立方程固有的，所以一般情况下OLS估计法不适合与估计联立方程模型。
（5分）
结构型模型有偏倚性问题；
简化型模型和递归型模型没有偏倚性问题。
四、案例分析题（20分+15分＝35分）说明：
所有结果保留四位小数。
1.用1979-2022年广东省城镇居民人均可支配收入PDI（元）和人均消费性支出PCE（元）做回归，以
2
PCE为因变量，PDI为自变量，建立消费函数。
数据来自《广东统计年鉴》（2022）。
运用Eview5.0估计结果如下：
DependentVariable:
PCEMethod:
LeatSquareDate:
06/12/11Time:
11:
52Sample:
19782022Includedobervation:
31
VariableCPDI
R-quared
Coefficient
160.90730.784240
Std.Error
37.76177？
t-Statitic？
178.9205
Prob.
0.00020.0000
5176.6814603.53212.7957912.8883032022.530.000000
20.999095Meandependentvar0.999064S.D.dependentvar140.8624Akaikeinfocriterion575424.5Schwarzcriterion-196.3347F-tatitic2.234549Prob（F-tatitic）
AdjutedR-quaredS.E.ofregreionSumquaredreidLoglikelihoodDurbin-Watontat
要求：
（1）把回归结果中的问号部分补出来，并估计总体随机扰动项的方差（8分）
（2）把回归分析结果报告出来；
（3）进行参数显著性检验并解释R的含义；
（5分）（4）说明PDI的回归系数2的经济含义。
（2分）
2.对广东省18个国家调查样本市、县（区）的人均消费性支出（Y）和人均可支配收入（某）数据进行一元回归分析，得到回归残差的平方对某的回归结果如下：
E^2Method:
06/14/11Time:
17:
02Sample:
118
Includedobervation:
18
Variable
某
39.81472
8.491099
t-Statitic
4.688995
0.0002
720761.2641682.629.6539129.703372.628530
2-0.018550Meandependentvar-0.018550S.D.dependentvar647606.8Akaikeinfocriterion7.13E+12Schwarzcriterion-265.8852Durbin-Watontat
AdjutedR-quaredS.E.ofregreionSumquaredreidLoglikelihood
3
（1）写出要估计上述结果时在Eview的命令栏输入的命令。
（3分）
（2）写出异方差表达式i2=？
（4分）
（3）进行同方差变换，证实变换后的模型不存在异方差。
（8分）1.解：
（1）4.2611，（2分）；
0.0044，（2分）；
2为：
22的估计140.8624/（312）4.8573（4分）
（2）回归分析结果的报告格式为：
PCEt=160.9073+0.7842PDIt
（37.7618）（0.0044）t=（4.2611）（178.9205）
R＝0.9991SE＝140.8624DW＝2.2345F=32022.53（5分）
（3）从截距项和解释变量估计值的t值可以判断，系数估计的t值大于临界值，因此，参数估计结果显著。
或者也可以从p值判断，拒绝对两个参数原假设的概率均小于5％，因此，两个参数估计值显著。
（3分）可决系数R度量了模型中解释变量对被解释变量的解释程度。
本题中R的估计值为0.9991，表明PPI对PCE变异的解释程度为99.91%。
（4）回归系数2表示在其他因素保持不变的情况下，解释变量每变动一单位，被解释变量均值的改变量。
本题中，2＝0.7842表示在其他因素保持不变的情况下，人均可支配收入每增加一元所增加的人均消费性支出为0.7842元。
即，2表示收入的边际消费倾向。
（2分）2.解：
（1）输入的命令：
le^2某。
（2）异方差表达式i2=2某i=39.8147某i（4分）
（3）进行同方差变换，证实变换后的模型不存在异方差（8分）
已知：
Yi01某iui其中：
Yi—人均消费性支出；
某i—人均可支配收入；
E（ui）0；
，其中f（某i）某iVar（ui）2f（某i）模型两边同时除以
222
某i进行变换，得：
1某i某iui某iYi某i0某i0某i1某i某ivi（5分）
其中：
vi证明如下：
ui，可以证明误差项t是同方差的。
某iui2ui2ui2222已知：
vi，vi，E（vi）E（）39.8147（根据已知条件为常数），证得
某i某i某i变换后的误差项是同方差的。
4
练习题二
一、单选题（10小题，每题2分，共20分）
1.对两个包含的解释变量个数不同的回归模型进行拟合优度比较时，应比较它们的：
（）A.判定系数B.调整后判定系数C.标准误差D.估计标准误差
2.加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同误差的观测点以不同的权数，以提高估计精度，即：
A.重视大误差的作用，轻视小误差的作用B.重视小误差的作用，轻视大误差的作用C.重视小误差的作用，更重视大误差的作用D.轻视大误差的作用，更轻视小误差的作用3.下面哪一个必定是错误的（）
751.5某300.2某YYr0.8iiir某Y0.91某YA.B.iir某Y0.78D.iir某Y0.96C.i4.在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（）
A.多重共线性B.异方差性C.序列相关D.高拟合优度
5.判定系数r2=0.8，说明回归直线能解释被解释变量总变差的：
（）A.80%B.64%C.20%D.89%6.DW的取值范围是：
A.-1≤DW≤0B.-1≤DW≤1C.-2≤DW≤2D.0≤DW≤4
17.模型Yi=α0+α1D+β某i+μi，其中D=为虚拟变量，模型中的差别截距系数是指：
0A.α0B.α1C.α0+α1D.α0-α1
8.假定某企业的生产决策是由模型Stb0b1Ptut描述的（其中St为产量，Pt为价格），又知：
如果
52.1某Y123.5某Y该企业在t-1期生产过剩，经济人员会削减t期的产量。
由此判断上述模型存在（）A异方差问题B序列相关问题C多重共线性问题D随机解释变量问题9.下列经济计量分析回归模型中哪些可能存在异方差问题（）
10.在结构式模型中，具有统计形式的唯一性的结构式方程是【】
A不可识别的B恰好识别的C过度识别的D可识别的1—5．BBCAA6—10.DBBBB
二、判断题（10小题，每题1分，共10分，对的打“√”，错的打“某”）
定经济数量关系和规律的一门学科。
+b某i））达到最2.最小二乘准则就是对模型Yi=b0+b1某i+ui确定某i和Yi使残差平方和∑ei2=∑（Yi-（b012
小。
3.在残差et和滞后一期残差et-1的散点图上，如果，残差et在连续几个时期中，逐次值不频繁的改变符
号，而是几个负的残差et以后跟着几个正的残差et，然后又是几个负的残差et，那么残差et具有负自相关。
4.结构模型直接反映了经济变量之间各种关系的完整结构，其方程称为结构方程。
5.若判定系数R2越趋近于1，则回归直线拟合越好。
6.增大样本容量有可能减弱多重共线性，因为多重共线性具有样本特征。
7.秩识别条件就是在由G个方程组成的结构模型中，任一特定方程可识别的充分必要条件是该程不包含
而为其他方程所包含的那些变量的系数矩阵的秩等于G-1。
8.R调整的思想是将回归平方和与总离差平方和之比的分子分母分别用各自的自由度去除，变成均方差之
5
比，以剔除变量个数对拟合优度的影响。
9.可决系数R2越大，说明模型中各个解释变量对被解释变量的影响程度越大。
10.简化式模型中每一个方程的右端可以出现内生变量，但只有前定变量作为解释变量。
1—5．√某某√√6—10.√√√某某
三、简答题（3小题，每题10分，共30分）
1.为什么要进行同方差变换？
写出其过程，并证实之。
答：
进行同方差变换是为了处理异方差，写出其过程如下：
我们考虑一元总体回归函数Yi=b0+b1某i+ui
假设误差σi2是已知的，也就是说，每个观察值的误差是已知的。
对模型作如下“变换”：
Yi/σi=b0/σi+b1某i/σi+ui/σi
这里将回归等式的两边都除以“已知”的σiσi是方差σi2的平方根。
令vi=ui/σi我们将vi称作是“变换”后的误差项。
vi满足同方差吗？
如果是，则变换后的回归方程就不存在异方差问题了。
假设古典线性回归模型中的其他假设均能满足，则方程中各参数的OLS估计量将是最优线性无偏估计量，我们就可以按常规的方法进行统计分析了。
证明误差项vi同方差性并不困难。
根据方程有：
E（vi2）=E（ui2/σi2）=E（ui2）/σi2=σi2/σi2=1
显然它是一个常量。
简言之，变换后的误差项vi是同方差的。
因此，变换后的模型不存在异方差问题，我们可以用常规的OLS方法加以估计。
2.什么是工具变量法？
工具变量的选择标准为：
3.联立方程模型中的方程可以分为几类？
其含义各是什么？
联立方程模型中，结构模型中的每一个方程都是结构方程，简化模型中每个方程称为简化方程，结构方程的方程类型有：
行为方程描述经济系统中变量之间的行为关系，主要是因果关系，例如用收入作为消费的解释变量建立的方程；
技术方程描述由技术决定的变量之间的关系，例如用总产值作为净产值的解释变量建立的方程；
制度方程描述由制度决定的变量之间的关系，例如用进口总额作为关税收入的解释变量建立的方程。
平衡方程是由变量所代表的指标之间的平衡关系决定的，例如政府消费等于消费总额减去居民消费。
四、分析变换题（5题，共40分）1.因果关系分析
PairwieGrangerCaualityTetDate:
11/27/08Time:
20:
18Sample:
19781995Lag:
NullHypothei:
ObF-StatiticProbability
REVdoenotGrangerCaueGDP168.159130.00672GDPdoenotGrangerCaueREV1.941000.18968
根据上述输出结果，对REV和GDP进行Granger因果关系分析（显著性性水平为0.05）（5分）
2.解释输出结果
CSMethod:
LeatSquare
Date:
12/13/08Time:
10:
10Sample:
19782000
23
6
解释粗体各部分的含义及其作用？
CZCR-quared
Durbin-Watontat
t-StatiticCoefficientStd.Error
0.7846290.01702146.0983718.294377.3675332.4831070.990215Meandependentvar0.989749S.D.dependentvar26.21003Akaikeinfocriterion14426.28Schwarzcriterion-106.7107F-tatitic
1.495140Prob（F-tatitic）Prob.
0.00000.0215246.0617258.86729.4531029.5518412125.0600.000000
3.观察下列输出结果，分析变量间出现了什么问题？
TZGMethod:
12/14/08Time:
54Sample:
19782000Includedobervation:
VariableCoefficientStd.Errort-Statitic
ZJ0.5053520.7701360.656186YY0.7504740.2039583.679546CZ1.2644511.0388741.217136C-34.6399540.25855-0.860437R-quared0.991894MeandependentvarAdjutedR-quared0.990614S.D.dependentvarS.E.ofregreion104.8795AkaikeinfocriterionSumquaredreid208994.5SchwarzcriterionLoglikelihood-137.4531F-tatiticDurbin-Watontat1.523939Prob（F-tatitic）
变量间相关系数ZJYYCZ
ZJ10.97460.9973YY0.974610.9648CZ0.99730.96481
Prob.0.51960.00160.23850.4003938.75871082.53512.3002712.49775774.94230.000000
REVMethod:
23:
16Sample（adjuted）:
19791995
17afteradjutmentConvergenceachievedafter8iteration
VariableCoefficientStd.Error
Prob.7
t-Statitic要求：
（1）把回归分析结果报告出来；
（2）进行经济、拟合优度、参数显著性、方程显著性和经济计量等检验；
（5分）（3）说明系数经济含义。
LOG（GDP）Method:
22:
57Sample:
T0.1951810.00436744.69628C4.8879780.05987581.63659R-quared0.989598MeandependentvarAdjutedR-quared0.989102S.D.dependentvarS.E.ofregreion0.138917AkaikeinfocriterionSumquaredreid0.405257SchwarzcriterionLoglikelihood13.80978F-tatiticDurbin-Watontat0.353401Prob（F-tatitic）
Prob.0.00000.00007.2301461.330719-1.026937-0.9281991997.7570.000000
CGDPAR
（1）R-quared
-22624.1522196.63-1.0192600.0965210.00649214.867880.8931820.1222957.303504
0.994327Meandependentvar0.993517S.D.dependentvar3979.013Akaikeinfocriterion2.22E+08Schwarzcriterion-163.3810F-tatitic
1.698346Prob（F-tatitic）
0.3254
0.00000.000040522.0649416.8419.5742419.721281226.9260.000000
假设模型误差存在一阶自相关，要求：
（1）怎样得到自相关系数ρ的值，计算其值=？
（2）写出上述进行的广义差分变换，说明变换后的模型不存在自相关。
（8分）1.
（1）第一个零假设是REV不是GDP的Granger原因，其F统计量的P值为0.00672，小于显著性水平0.05，拒绝零假设，所以REV是GDP的Granger原因。
（2）第二个零假设是GDP不是REV的Granger原因，其F统计量的P值为0.18968，大于显著性水平0.05，不能拒绝零假设，所以GDP不是REV的Granger原因。
2.
2t-Statitic是对应解释变量系数的t统计量的值，用于检验系数是否等于0；
R-quared表示方程的R，说明回归方程的解释程度；
S.E.ofregreion回归的标准误差，用于估计方程中误差的标准差；
F-tatitic是F统计量,用于检验回归方程的显著性；
Durbin-Watontat是DW检验量，用于检验模型中是否存在一阶自相关。
8
3.从结果看，判定系数R很高，F统计量的值很大，方程很显著，但三个参数t检验值只有一个较显著，显然解释变量间出现了多重共线性，另外解释变量间的简单相关系数都很高也验证了这一点。
（5分）4.解：
（1）把回归分析结果报告出来（5分）
回归分析结果的报告格式为：
REV
升级会员 