计量经济学A卷.docx
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计量经济学A卷
湖南商学院课程考核试卷（A）卷
课程名称：
计量经济学A学分：
3
考核学期：
2008—2009学年度第一学期考核形式：
闭卷
年级、专业、层次：
临班_0236、0239（经济学、国际贸易_）_时量：
_120_分钟
班临名姓号学级班
装订线{考生答题不要超过此装订线
一、单选题（每小题1分，共20分）
1、如果在含截距的线性回归模型中，随机干扰项不服从正态分布,则OLS估计量是（）
A.线性有偏的；B.线性无偏的；C•非线性有偏的；D.非线性无偏的；
2、在经典线性回归分析中，定义的是（）
A.解释变量和被解释变量都是随机的；B.解释变量和被解释变量都是非随机的；
C.解释变量为非随机的，被解释变量为随机；D.解释变量是随机而被解释变量非随机；
3、较容易产生异方差的数据是（）
A.时间序列数据；B.年度数据；C.横截面数据；D.季度数据；
4、在多元线性回归中，检验某一解释变量对被解释变量影响是否显著时，所用的统计
量是（），其中n表示样本容量，k表示解释变量个数。
A.t（n-k）
B.t（n-k-1）
C.t（n-k-2）
D.t（n-k+1）
5、在一元线性回归分析中,
X和Y之间的样本相关系数
r与回归模型拟合优度R2的
关系是（
A.r=R2
B.
C.r二、R2D.r=R2
6、若线性回归模型中随机干扰项存在一阶自回归形式的自相关,
用（）法来估计
A.OLS估计；B.WLS估计;
7、当模型存在多重共线性时，可用（
C.广义差分法;
）来估计该模型参数
则估计该模型时应采
D.辅助回归法;
题号
-一-
-二二
三
四
五
六
七
八
总分
合分人
应得分
20
12
16
16
16
20
100
实得分
复查人
评卷人
A.WLS估计；B.逐步回归法；C.广义差分法；D.OLS估计；
8、以下（）情况不满足回归模型的基本假定
A.X为确定性变量，即非随机变量；B.干扰项无自相关存在;
C.干扰项为正态分布;
D.干扰项具有异方差;
9、在一个多元线性回归模型中，样本容量为n回归参数个数为k，则在回归模型的矩
阵表示式中，矩阵X的阶数是（）
A、nx（k-1）B、nx（k+1）
C、nxk
D、（n+1）xk
i-n
10、不管X的取值如何，二（Xj-X）的值是（
i丄
），其中n表示样本容量，X为X
的样本均值。
C、-1
11、计量经济模型是指（）
A.投入产出模型
D、不能确定
B.数学规划模型
D.模糊数学模型
R2说法不正确的是（
C.包含随机误差项的经济数学模型
12、在多元线性回归模型中，关于拟合优度系数
A.衡量了变量Y与某一X变量之间的样本相关系数
B.拟合优度是回归平方和除以总体平方和的值
C.拟合优度的值一定在0-1之间
D.衡量了解释变量对被解释变量的解释程度
13、设k为回归模型中的回归参数个数，
n为样本容量，
则对总体回归模型进行显著性
检验（F检验）时构造的F统计量为（
）,RSS表示残差的平方和，
ESS表示回归
平方和。
A.^ESS/（k-1）B.F“
ESS/（k-1）
C.F二RSS
lESSD.F-
RSS/（n-k）
RSS/（n-k）
ESS
TSS
14、同一经济指标按时间顺序记录的数据列称为（
）
A、横截面数据B、时间序列数据C、转换数据D、面板数据
15、设有一元样本回归线Y^=?
1X,x、y为样本均值，则点（x,Y）（）
A、
一定在样本回归线上；
B、
定不在样本回归线上；
C、
不一定在样本回归线上；
D、
定在样本回归线下方；
16、已知
D.W统计量的值接近于
2,则样本残差的一阶自相关系数?
近似等于（
）
A、
0B、1
C、-1
D、0.5
17、假设回归模型为：
Y八「X，其中Var（7）=；「2Xi2，则使用加权最小二
乘法估计模型时，应将模型变换为
Yi
A.Xi
Xi
Xi
B.
Yi1
XiXiXi
18、在线性回归模型中，如果由于模型忽略了一些解释变量，则此时的随机误差项存在
自相关，这种自相关被称为（）
A、纯自相关B、非纯自相关C、高阶自相关D、一阶自相关
19、如果多元线性回归模型存在不完全的多重共线性，则模型（）
A.已经违背了基本假定；
C.高斯-马尔可夫定理不成立;
B.仍然没有违背基本假定;
D.OLS估计量是有偏的；
20、任意两个线性回归模型的拟合优度系数R2（）
A.可以比较，R2高的说明解释能力强
B.可以比较，R2低的说明解释能力强
C.不可以比较，除非解释变量都一样
D.不可以比较，除非被解释变量都一样
二、名词解释（每小题4分，共12分）
1、高斯-马尔可夫定理满足经典假设的线性回归模型，它的OLS估计量一定是在所
有线性估计量当中，具有最小的方差，即OLS估计量是最佳线性无偏估计量
2、多重共线性Y=一：
0「「Xt「2Xt2川「kXkt*如果解释变量之间不再是
相互独立的，而是存在某种相关性，则认为该模型具有多重共线性
3、广义最小二乘估计当不符合经典假设的线性回归模型，通过一定的变换得到一个
新的符合经典假设的模型，然后再对新的符合经典假设的模型进行OLS估计
三、简答题（每小题8分，共16分）
1、回归参数的显著性检验和回归模型的显著性检验有何区别和联系？
回归系数的显著性检验是对回归系数进行是否等于0或等于某个常数的假设检验；而
回归方程的显著性检验是指方程是否显著存在的假设检验；在一元线性回归中，回归
系数的显著性检验和回归方程的显著性检验是等价的；而在多元线性回归中两者不
同。
2、应用D.W统计量进行自相关检验时，D.W检验的适用条件是什么？
模型应包含截距项；模型中的解释变量是非随机的；随机误差项必须是一阶自回归的
生成机制；模型的解释变量中不应包含有被解释变量的滞后值。
模型具有足够的样本容量
1、假设某国外贸进口函数模型估计的回归方程如下，括号中的数字为t统计量：
2
r?
=100.8R0.6YR=0.8D.W=1.9n=23
其中叫为第t期该国实际外贸进口额，R为第t期该国价格与国外价格之比，Y为第
t期该国实际GDP。
⑴写出进口的价格弹性，它的符号是正还是负？
⑵对两个回归参数进行显著性检验，已知显著性水平是5%,t0.025（20）=2.09；（4分）
⑶计算F统计量，并对模型的显著性进行检验，已知显著性水平为5%,F°.05（2,20）=3.49。
（6分）
（1）e=m/m=d——=0.8—通过理论分析得符号为正。
AP/PdPmm
⑵3.7>2.09所以第一个参数显著；2.8>2.09所以第二个系数显著；
R220
⑶F24040>3.49所以模型总体显著成立。
（2分）
1-R22
1、某公司想决定在何处建造一个新的百货店，对已有的36个百货店的销售额作为其所
处地理位置特征的函数进行回归分析，并且用该回归方程预测新百货店的不同位置的可能销售额。
已知tg.025（31）=2.0395,Se表示标准
Y?
=300.1X1i0.01X2i10.0X3i-3.0X4iSe（0.02）（0.01）（1.0）（1.0）其中Y=第i个百货店的日均销售额（百美元）；
X1i=第i个百货店前每小时通过的汽车数量；
X2i=第i个百货店所处区域内的平均收入；
X3i=第i个百货店内所有的桌子数量
X4i=第i个百货店所处地区竞争店面的数量
（1）各个变量前参数估计的符号是否与期望的符号一致？
简述你的理由。
（4分）
（2）计算每个变量参数估计值的t统计量值（原假设为各偏斜率系数分别等于0）；（4分）
（3）在〉=0.05的显著性水平下，检验各偏斜率系数是否等于0的原假设。
（4分）
（4）你将如何运用已估计的计量模型帮助公司进行决策？
（4分）
（1）所有参数的估计符号符合理论预期。
因为汽车数量、平均收入和桌子数量都与百
货店销售额具有正相关，前面系数符号也都大于0;而店面数量与销售额存在负相关作
用，前面系数符号为负号。
（2）四个t统计量分别为：
0.1/0.02=5；0.01/0.01=1；
10.0/1.0=10；-3.0/1.0=-3（3）四个参数当中，只有第二个参数不显著，其他都显著；（4）
把36个待选位置的解释变量值代入模型，店面销售额最大者将作为公司建造新百货店
的地点
六、实验分析题（共计20分）
1、利用回归参数的显著性检验（t检验）简述P-值的含义。
在回归系数的t检验中，如果第i个偏斜率系数的t统计量是t?
，则P-值可以表示为：
P-value=Pr（t・t?
）即p-值是在t分布中，绝对值大于统计量的概率。
2、下面是有关某地区1978-1998年国内生产总值与出口总额的Eviews分析结果，X表示国内生产总值，Y表示出口总额。
（1）先根据原始数据进行OLS估计，得到如下的回归模型：
Y?
=-1147.760.17XD.W=0.6887n=21R^0.921
已知在5%的显著性水平下，dL=1.22和du=1.42，你认为模型存在一阶自相关吗？
如果有，是正自相关还是负自相关？
说明你的检验过程。
（5分）
DW:
:
:
dL说明模型的随机干扰项存在一阶正自相关。
需要适当的论述。
（2）利用科克伦-奥克特迭代法估计得到如下的回归模型：
Y?
=-1876.860.1986X[AR
（1）=0.7408]D.W=1.452n=20R2=0.952
已知在5%的显著性水平下，dL=1.2和du=1.41，你认为模型此时存在一阶自相关吗？
如果有，是正自相关还是负自相关？
说明你的检验过程。
du：
：
：
DW：
：
：
4-du说明模型已经不存在一阶自相关；需要适当的论述。
（3）对数据进行双对数模型拟合，得到的双对数回归模型：
LnY?
=-7.0841.466LnXD.W=1.14n=21R2二0.989
并对模型进行如下的检验（滞后阶为1）,检验结果如下：
Obs*R-squared3.471433Prob.Chi-Square
（1）0.062437
请回答：
从上述结果你能得到什么结论？
已知显著性水平为5%。
（5分）
对BG检验结果我们看到：
在5%的显著性水平下，双对数模型不存在一阶自相关。
湖南商学院课程考核试卷参考答案与评分标准卷
课程名称：
计量经济学A学分：
3
考核班级：
临班0236、0239班考核学期：
2008-2009第一学
一、单选题（每小题1分）
1、B2、C3、C4、B5、C6、C7、B8、D9、C10、A11、C12、A13、A14、B15、
A16、A17、C18、B19、B20、D
二、名称解释（每小题4分，共计12分）
1、满足经典假设的线性回归模型，它的OLS估计量一定是在所有线性估计量当中，具
有最小的方差，即OLS估计量是最佳线性无偏估计量（BLUE估计量）；（4分）
2、在如下的多元线性回归模型中：
Y八o「人宀2「川「MktJ
如果解释变量之间不再是相互独立的，而是存在某种相关性，则认为该模型具有多
重共线性；（2分）
如果存在
C1X1i+C2X2i+…+CkXki=0i=1,2,…口
其中：
Ci不全为0,则称为解释变量间存在完全共线性（pefectmulticollinearity）。
（1分）
如果存在
C1X1i+C2X2i+…+CkXki+Vi=0i=1,2,…口
其中ci不全为0,vi为随机误差项，则称为近似共线性（approximatemulticollinearity）
或交互相关（intercorrelated）。
（1分）
3、GLS估计是：
当不符合经典假设的线性回归模型，通过一定的变换得到一个新的符
合经典假设的模型，然后再对新的符合经典假设的模型进行OLS估计，这就叫GLS
估计法；（4分）
三、简答题（每小题8分，共计16分）
1、回归系数的显著性检验是对回归系数进行是否等于0或等于某个常数的假设检验;
（3分）而回归方程的显著性检验是指方程是否显著存在的假设检验；（3分）
在一元线性回归中，回归系数的显著性检验和回归方程的显著性检验是等价的；而
在多元线性回归中两者不同。
（2分）
2、
（1）模型应包含截距项；（1分）
（2）模型中的解释变量是非随机的；（2分）
（3）随机误差项必须是一阶自回归的生成机制；（2分）
（4）模型的解释变量中不应包含有被解释变量的滞后值。
（2分）
（5）模型具有足够的样本容量；（1分）
四、计算题（本题满分16分）
△m/mdmP「P八、―人八“八
（1）e0.8（4分）；通过理论分析得符号为正。
（2分）
lP/PdPmm
⑵3.7>2.09所以第一个参数显著；（2分）2.8>2.09所以第二个系数显著（2分）；
R220
⑶F二一R2—40（4分）；
40>3.49所以模型总体显著成立。
（2分）
五、计算与应用题（本题满分16分）
（1）所有参数的估计符号符合理论预期。
（2分）
因为汽车数量、平均收入和桌子数量都与百货店销售额具有正相关，前面系数
符号也都大于0;而店面数量与销售额存在负相关作用，前面系数符号为负号。
（2
分）
（2）四个t统计量分别为：
0.1/0.02=5；0.01/0.01=1；10.0/1.0=10；-3.0/1.0=-3
（3）四个参数当中，只有第二个参数不显著，其他都显著；（4分）
（3）把36个待选位置的解释变量值代入模型，店面销售额最大者将作为公司建造新
百货店的地点。
（4分）
六、实验分析题（本题满分20分）
1、在回归系数的t检验中，如果第i个偏斜率系数的t统计量是t?
则P-值可以表
示为:
P-value=Pr（tnt?
）
即P-值是在t分布中，绝对值大于统计量的概率。
如果用显著性水平来说明P-值也给
满分。
2、
（1）DW:
dL说明模型的随机干扰项存在一阶正自相关。
需要适当的论述。
（5分）
（2）du:
:
DW：
：
：
4-du说明模型已经不存在一阶自相关；需要适当的论述。
（5分）
（3）对BG检验结果我们看到：
在5%的显著性水平下，双对数模型不存在一阶自相关。
需要适当的论述。
（5分）
升级会员 