计量经济学题答案.docx
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计量经济学题答案
《计量经济学》要点量的说法正确的有（C）
一、单项选择题
知识点：
第一章
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，解释变量为非随机若干定义、概念
时间序列数据定义
变量
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）。
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；
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
7.双对数模型lnYln01lnX中，参数
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、
的含义是（）
D
1
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
外生变量）
的相对变化率
单方程中可以作为被解释变量的是（控制变量、
D.Y关于X的弹性
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
8.双对数模型lnYln01lnX中，参数
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
1的含义是（C）
B、被解释变量和解释变量均为非随机变量
A.Y关于X的增长率C、被解释变量为随机变量，解释变量为非随机
变量
B.Y关于X的发展速度
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？
计量经济学研究方法一般步骤
从变量的因果关系上，模型中变量可分为解释变
四步12点
量（Explanatoryvariable）和被解释变量（Explained
variable）。
在模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量
C.Y关于X的弹性
D.Y关于X的边际变化
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、
是变动的结果。
模型应用
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。
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
解释变量也常称为“自变量”（Independent
对计量经济模型应当进行哪些方面的检验？
variable）、“回归元”（Regressor）等，是说明应
经济意义检验：
检验模型估计结果，尤其是参数
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
估计，是否符合经济理论。
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）
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，
A、控制变量B、前定变量
C、内生变量D、外生变量
2等检验；
R
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
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6.在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变
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
第二章
哪些问题？
若干基本概念
（）时间序列数据（）把反映某1TimeSeriesData
总体、样本回归方程、模型
一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间
古典线性回归模型的普通最小二乘估计量满足
顺序和时间间隔（如月度、季度、年度）排列起
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来，这样的统计数据称为时间序列数据；
的统计性质（A）
（）截面数据同一时间（时2（Cross-SectionData）
A.B.最佳线性无偏估计仅满足线性性
期或时点）某个指标在不同空间的观测数据，称
C.D.非有效性有偏性
为截面数据；
（3）面板数据（PanelData）面板数据指时间序
样本回归直线（X,Y）
2.设OLS法得到的样本回归直线为
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
YXe，则点（X,Y）
i12ii
个固定调查户在不同时期的调查数据，又如全国
（B）
A、一定不在回归直线上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）。
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
时间序列数据若是非平稳的，可能造成“伪
经典线性计量模型的假定有哪些？
回归”；
假定1：
零均值假定;假定2：
同方差假定;假定
截面数据往往存在异方差；
3：
无自相关假定;假定4：
随机扰动项ui与解释
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
变量
X不相关;假定5：
正态性假定；（假定6：
i
关性。
无多重共线性）
3.下图中符号“”所代表的是（B）
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
Y
i
Y?
?
0?
1
X
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
Y
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。
X
计量经济学检验：
检验模型是否符合计量经济方
A.随机误差项B.残差法的基本假定，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
C.Yi的离差D.Yi的离差
t检验通常可以用于检验（D）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
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
果相对比，以此检验模型的有效性。
4.以下模型中不属于变量线性回归模型是
（A）。
A、
2
E（YiXi）Xi
12
有关调整后的判定系数
2
R与判定系数
2
R之
B、
X
i
Yu
i1i
2
间的关系叙述正确的是（C）
A
2
R等于
2
R
C、
2
E（YiXi）Xi
12
B
2
R与
2
R没有数量关系
D、
E（YiXi）Xi
12
C一般情况下
R
2R2
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）
D
2
R大于
2
R
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
在模型Yt12X2t3X3tut的回归
分析结果报告中，有F2634.23，
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
F的p值，则表明（D）
0.0000
为：
（c）
A、解释变量X2t对Yt的影响是显著的
A、Yt01Xtut
B、解释变量X3t对Yt的影响是显著的
B、YtE（Yt/X）i
C、解释变量X2t和X3t对Yt的影响是均不显著
C、
Y?
?
0?
1
tX
t
D、解释变量X2t和X3t对Yt的联合影响是显著的
D、EYt/Xt01Xt
第四章
多重共线性
（1）定义、产生原因；
（2）后果；（3）
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）
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B.自相关性
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
C．随机解释变量D.多重共线性
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D.ARCH检验法
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.无正确答案多元线性回归分析中的ESS的自由度是
（D）
如果模型中的解释变量存在完全的多重共线
A．KB．n
C．n-KD．k-1
性，参数的最小二乘估计量是（C）
调整后的判定系数
2
R与判定系数
2
R之间的关系
A．无偏的B.有偏的
C.无法估计D.确定的
A、参数估计值是无偏非有效的
第五章
异方差性
（1）定义、产生原因；
（2）后果；（3）
B、Var?
i仍具有最小方差
检测；（4）弥补。
检验异方差的方法；
修正异方差的方法；
C、常用的t和F检验失效
D、预测区间增大，精度下降
ARCH检验方法主要用于检验（A）
A．异方差性B.自相关性
C．随机解释变量D.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）
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）；
ADW检验B相关系数矩阵
在DW检验中，当d统计量为2时，表明无自相
C判定系数法DWhite检验
关性存在；
Goldfeld-Quandt方法用于检验（A）
DW判断区域规则；
A．异方差性B.自相关性
在DW检验中，当d统计量为2时，表明（C）
C．随机解释变量D.多重共线性
A.存在完全的正自相关在模型有异方差的情况下,常用的估计方法
是（D）
B.存在完全的负自相关
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
C．解释变量随机性D.多重共线性
C.不存在自相关D.不能判定
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，非有效的加权最小二乘可以解决下列哪个问题
（D）
C．无偏的，有效的
A．多重共线性B.误差项非正态性
C．自相关性D.异方差性
D.有偏的，有效的
关于Goldfeld-Quandt检验，下列说法正确的
如果在模型yt12xtut中，随机扰动
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
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?
2是无偏的且非有效
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
B.最小二乘估计量?
2是有偏的且有效
法有（D）
ADW检验B相关系数矩阵
C．最小二乘估计量?
2是无偏的且有效
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
D.最小二乘估计量?
2是有偏的但非有效
乘估计量仍然满足的性质（A）在DW检验中，不能判定的区域是（C）
A.无偏性B.最小方差性
C.有效性D非线性性
A.0ddL,4dLd4
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?
B.dUd4dU
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
C.dLddU,4dUd4dL
验、ARCH检验、Golden-Quant检验等。
D.上述都不对
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。
已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接D.只能代表季节影响因素
近于1，则DW统计量近似等于（A）
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，A.0B.1C.2D.4
则应该引入虚拟变量个数为（）
AmBm-1Cm+1Dm-k
简述虚拟变量设置规则
什么是虚拟变量？
在设定虚拟变量时，应该注意
什么问题？
设置规则是什么？
虚拟变量是将定性因素数量化取值为0或1的一
类特殊人工变量。
主要作用：
在模型中引入定性
因素；分段回归等。
注意避免虚拟变量陷阱。
虚拟变量个数的设置规则是：
若定性因素有m个
相互排斥的类型（或属性、水平），在有截距项
第七章
的模型中只能引入m－1个虚拟变量，否则会陷
分布滞后模型的意义
入所谓“虚拟变量陷阱”，产生完全的多重共线
分布滞后模型的分类及各个类型的特点
性。
在无截距项的模型中，定性因素有m个相互
分布滞后模型短期影响乘数
排斥的类型时，引入m个虚拟变量不会导致完全
设无限分布滞后模型为
YXXXu
t0t1t12t2t
多重共线性，不过这时虚拟变量参数的估计结
果，实际上是D=1时的样本均值。
，则短期影响乘数为（）
设某计量经济模型为：
YiDiui，
k
A．0B、0
C、
k
1
1
0
D、0
1
其中Yi大学教授年薪，1
男教授
，
D
i
0
女教授
则对于参数α、β的含义，下列解释不正确的
是（）
对于有限分布滞后模型
Yt0X1X12X2Xu
tttstKt
A.α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.α+β表示大学男教授的平均年薪；
D.β表示大学男教授和女教授平均年薪的差额在一定条件下，参数i可近似用一个关于i
对于一个含有截距项的计量经济模型，若某
定性因素有m个互斥的属性，
的多项式表示（i=0，1，2，⋯，K），下列说
法中不正确的是（）
对于一个含有截距项的计量经济模型，若某
A、多项式的阶数m小于K
B、可采用Almon法对此模型进行估计
定性因素有m个互斥的类型，为将其引入模
型中，则需要引入虚拟变量个数为（）
C、该模型比较容易产生多重共线性
AmBm-1Cm+1Dm-kD、以上说法都不对
第十章
时间序列数据特有属性
第八章平稳的概念、产生的后果、检验的方法
虚拟变量的定义、作用以及规则非平稳时间序列数据的建模技术要点
虚拟变量（）
某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序
A.主要来代表质的因素，但在有些情况下可
列，此时间序列称为（）
以用来代表数量因素A．1阶单整B．2阶单整
B.只能代表质的因素C.只能代表数量因素C．K阶单整D．以上答案均不正确
数据。
（3）、面板数据（PanelData）面板数据指
简述时间序列平稳性的含义
时间序列平稳性分严格平稳和广义平稳性。
严格平稳是指随机过程的联合分布函数与时间
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
的位移无关；
广义平稳性是指随机过程的均值、方差不随时间
如全国各省市不同年份的经济发展状况的统计
变化，自协方差函数仅是时间间隔的函数，又称
为弱平稳性
什么是伪回归？
其产生的原因是？
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“伪所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在有意义
的关系，但回归结果却得出存在有意义关系的错
回归”；截面数据往往存在异方差；利用面板数
误结论。
造成“伪回归”的根本原因在于时间序
列变量的非平稳性。
下列方法可以用于检验时间序列平稳性的是
（）
A.ARCHB.White检验检验
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。
C.ADF检验D.DW检验3、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
二、简答题
变动的原因，被解释变量是变动的结果。
被解释1、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？
变量是模型要分析研究的对象，也常称为“应变
经济意义检验：
检验模型估计结果，尤其是参
量”（Dependentvariable）、“回归子”
数估计，是否符合经济理论。
（Regressand）等。
解释变量也常称为“自变量”
统计推断检验：
检验参数估计值是否抽样的偶然
（Independentvariable）、“回归元”（Regressor）
结果，运用数理统计中的统计推断方法，对模型
等，是说明应变量变动主要原因的变量。
及参数的统计可靠性作出说明。
4、经典线性计量模型的假定有哪些？
计量经济学检验：
检验模型是否符合计量经济方
假定1：
零均值假定;假定2：
同方差假定;假定
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3：
无自相关假定;假定4：
随机扰动项ui与解释
异方差性等等。
变量
X不相关;假定5：
正态性假定；假定6：
i
预测检验：
模型预测的结果与经济运行的实际结
无多重共线性果相对比，以此检验模型的有效性。
2、在使用计量经济模型分析问题时，通常会使5、什么是异方差性？
有哪些方法可以检验模型
用哪些类型数据？
使用这些类型数据各自应该
中是否存在异方差性?
注意哪些问题？
违背同方差假定，扰动项的方差随某个解释变量
在变化。
观察残差图、White检验、ARCH检验、
（1）、时间序列数据（TimeSeriesData）把反映
Goldenfeld-Quandt检验等。
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
6、简述虚拟变量设置规则
虚拟变量个数的设置规则是：
若定性因素有m个相互排斥的类型（或属性、水平），在有截距项
的模型中只能引入m－1个虚拟变量，否则会陷入所谓“虚拟变量陷阱”，产生完全的多重共线性。
在无截距项的模型中，定性因素有m个相互排斥的类型时，引入m个虚拟变量不会导致完全多重共
线性，不过这时虚拟变量参数的估计结果，实际上是D=1时的样本均值。
7、什么是虚拟变量、设置虚拟变量应该注意什么？
虚拟变量是将定性因素数量化取值为0或1的一类特殊人工变量。
主要作用：
在模型中引入定性因
素；分段回归等。
注意避免虚拟变量陷阱。
8、将虚拟变量引入到模型中，通常有哪些方式？
各自具有什么作用？
加入虚拟解释变量的途径有两种基本类型：
一是加法类型；二是乘法类型。
不同的途径引入虚拟变
量有不同的作用，加法方式引入虚拟变量改变的是截距；乘法方式引入虚拟变量改变的是斜率。
9、什么是伪回归？
其产生的原因是？
所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在有意义的关系，但回归结果却得出存在有意义关系的错误结
论。
造成“伪回归”的根本原因在于时间序列变量的非平稳性。
10、简述时间序列平稳性的含义
时间序列平稳性分严格平稳和广义平稳性。
严格平稳是指随机过程的联合分布函数与时间的位
移无关；广义平稳性是指随机过程的均值、方差不随时间变化，自协方差函数仅是时间间隔的函数，
又称为弱平稳性。
三、计算题
题干已给出一个估计结果，问：
系数的经济意义；估计出来的系数是否符合经济意义；
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