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1、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

2、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 = R2B.C. r 二、R2 D. r = R26、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

3、,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201216161620100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)

4、 B、n x (k+1)C、n x kD、 (n+1)x ki -n10、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、-111、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

5、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 RSSl ESS D. F -RSS/(n -k)RSS/( n -k)ESSTSS14、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

6、（)A、0 B、1C、-1D、0.517、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YiA. XiXiXiB.Yi 1Xi Xi Xi18、 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

7、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 = 一：0Xt2X t2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

8、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

9、计的回归方程如下，括号中的数字为 t统计量：2r? =10 0.8R 0.6Y R = 0.8 D.W = 1.9 n=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。写出进口的价格弹性，它的符号是正还是负？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)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/P dP m m3.72.09 所以第一个参数显著；

10、 2.82.09所以第二个系数显著；R2 20F 2 40 403.49所以模型总体显著成立。(2分)1 -R2 21、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? =30 0.1 X1i 0.01 X2i 10.0 X3i -3.0 X4i Se (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

11、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)

12、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 Evi

13、ews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? =-1147.76 0.17X D.W = 0.6887 n=21 R 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? =-1876.86 0.1986X AR(1) = 0.7408 D.W = 1.452 n=20 R2 =0.9

14、52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? = -7.084 1.466LnX D.W = 1.14 n=21 R2 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-squared 3.471433 Prob. 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)

15、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、B 2、C 3、C 4、B 5、C 6、C 7、B 8、D 9、C 10、A 11、C 12、A 13、A 14、B 15、A 16、A 17、C 18、B 19、B 20、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

16、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Mkt J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=0 i=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 （pefect multicolli nearity ）。（ 1分）如果存在C1X1i+C2X2i + CkXki+Vi=0 i=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（approximate multicollinearity ）或交互相关（intercorrelate

17、d）。（ 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

18、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/m dm P P 八、人八“八（1） e 0.8 （4分）；通过理论分析得符号为正。 （2分）lP/ P dP m m3.72.09 所以第一个参数显著；（2分） 2.82.09 所以第二个系数显著（2分）；R2 20 F 二一R2 40 （4 分）；403.49 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

19、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（t nt?）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）