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1、2010-2011学年第2学期期末试卷(八)课程名称:计量经济学课程类别:必修、限选口、任选口专业名称:统计学,金融学班级名称:统计,金融2009各班学时:48出卷日期:2010.7.1人数:133卬刷份数:145教考别离:是否口一.单题共1.题号二三四五六七A九总分分数评卷人(每25经项选择题1分,分)济计址根本步研究的骤是(.确定科学的理论依据、B.模型设定、估计参数、C.搜集数据、模型设定、D.模型设定、模型修定、模型设定、模型检验、估计参数、结构分析、模型修定、模型应用模型应用预测检险模型应用2.以y表示实际观测值,表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使(a.1,)最小B.
2、Oj-,V1)2=0D.Z(M一女尸最小3.对于简单线性相关系数r,以下结论错误的选项是(.IrI越接近0,X与Y之间线性相关程度低B.IrI越接近1,X与丫之间线性相关程度而Cr-O,则说明X与y互相独立D.-1.r1.4.样本回归直线v=6+6x,定通过点(A.(x,nB.cX,Y)D.(X,Y)5 .在给定的显著性水平之下,若DW统计地的下和上临界值分别为d1.和1.u,则当d1.DWdu时,可认为随机误差项()A存在阶正自相关C.不存在序列相关B.存在阶负相关II存在序列相关与否不能断定6 .在模型Z=4+&X+八+%的回归分析结果报告中,F=263489.23.产的P值=0.0000
3、00,则说明(八.解择变量和X对的联合影响是显著的B.解释变量X”对Z的影响是显著的c.解择变量X。对匕的影响是显著的D.解择变量X*和XM对Z的影响是均不显著7 .三元标准线性回归模型估计的残差平方和为Ze=800,样本容量为46,则随机误差项U的方差估计量3?为(A.33.33B.40C.38.09I).208 .多元线性回归模型的参数最小二乘法估计式是()A.?=(XX,XYB.XtXyxYc.。=(XXTXYO.=(xx,),x,y9 .某商品的需求模型为y=B+B舟+u,其中y是商品的需求量,x是商品的价格,为了考虑其他因素对y的影响,假设模型中引入另外个解释变量X.J1x:=2z+
4、4,则会产生的问题是()A.异方差B.序列相关C.多重共线性D.随机解择变量问甥10 .设截距和斜率同时变动模型为Y尸0+:DBIX,+BKDX,)+u“若此式为截距变动的模型,则以F哪个选项符合要求()A.,0,50B.,0,:=0C.1=0,BFOD.a1=0,B3011 .设某商品需求模型为丫产6o+BiMW,其中Y是商品的需求量,X是商品价格,为了号虑全年4个季节变动的影响,假设模型中引入了4个虚拟变量,则会产生的问题为(.).异方差性B.序列相关C.不完全的多重共线性D.完全的多重共线性12 .对多元线性回归方程的显著性检验,所用的F统计量可表示为()ESS(n-k)ESS(k-)v
5、RSS(k-)BRSS(n-k)Iek1.k1.ESSc-(-R2)(k-1.)DRSSAn-k)13 .荷化式参数反映前定变量的变化对内生变量产生的().直接影响B.间接影响C.个别影响D.总影响14 .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(.).G1.SB.W1.SC.I1.SD.O1.S15 .对丁库伊克模型,自适应预期模型,局部调整模型以下说法正确的选项是(.)A.三个模型对应的最终形式的随机扰动项存在异方差B.三个模型对应的最终形式的随机扰动项存在自相关C.三个模型在结构上最终都可以表示成阶分布滞后模型1).三个模型在结构上最终都可以表示成一阶自回归模型16 .W
6、hite检验法可用于检验().异方差性C.序列相关17 .以下选项中,正确表达序列相关的是(.Cov(ui,u1)0ijC.Cov(X,X,)0ij18.以下方程正确的选项是()立=+履+,c=dx,B.多重共线性【).设定误差)B.Cov(ui,u,)=OijD.Cov(X,u1)=OijBy=+,+w,D.ya+u19 .关于联立方程组模型,以下说法中错误的选项是().结构式模型中解择变量可以是内生变量,也可以是前定变量B.简化式模型中解林变量可以是内生变时C.简化式模型中解样变量是前定变量D.结构式模型中解择变量可以是内生变量20 .对于模型A.恰好识别C.不可识别Q=a0aPaYu.C
7、=Bo+BR+*其中第二个方程(B.过度识别D,不确定21 .对于回归模型=%+X,+H+”,检验随机误差项是否存在自相关的统计量为(A.AW=1-条RB,=笃%E22 .在检验多萤共线性问题的同时又可以对其进行处理的方法是()A.直观判断法B.方差膨胀因子法C.逐步回归法D.主成分回归法23 .设)=4+A,+%Vhrm,)=f(x,),则对原模型变换的形式为(.)a_X_A_,ftx1.i标T标7e标7折bA=-+444/-(X1)*(x)f-(1.)尸(修)CYifg=PJ(X)+ixtfx,)+UJ(X)3I%/U)/U)24.RCII检验所使用的统计量为(B.(n-p)RzA. nR
8、C.PRD.n-pR25.有关方差犷大因子以下说法不准确的是().方差扩大因子的计算公式为0写=1三。B. W,最大值为1.越小说明变拯之间的多重共线性越严亚。C. WF;10.表明多元线性回归模型中存在严重的多重共线性。【).W1最小值为1.越大说明变盘之间的多重共线性越严重.二.多项选择题(每题2分,多项选舞错选不得分,选得1分,共20分)1 .在一个计量模量用于预测前必须经过的检验有()A经济准则检验B.统计准则检验C.计量经济学准则检验D.模型预测检验E.实践性准则检验2 .在古典假定都得到满足的条件下,普通最小二乘得到的线性回归模型参数估”出具有(.无偏性B,线性性C.最小方差性D.
9、确定性E.有偏性3 .能够检验多重共线性的方法有().简单相关系数法B.DW检验法C.直观判断法D.岭回归法E.方差扩大因子法4 .对分布滞后模型直接采用O1.S法估计参数时,会遇到的困难有()A.无法估计无限分布滞后模型B.无法预先确定最大滞后长度C.滞后期长而样本小时缺乏足够的自由度D.解择变量与随机扰动项都相关E.解释变量间存在多重共线性问题5 .如果模型中存在自相关现象,则会引起如下后果().参数估计值有偏B.参数估计值的方差不能正确确定C,变量的显著性检验失效D,预测精度降低E.参数估计值仍是无偏的6 .应用图示法检验模型中的异方差,可以看图()A.Y-X散点图B.e,趋势图C.-%
10、散点图D.X趋势图E.一/T敢点图7关于联立方程模型识别问题,以下说法不正确的有()A.满足阶条件的方程则可识别B.如果一个方程包含了模型中的全部变愤,则这个方程恰好识别C.如果一个方程包含了模型中的全部变量,则这个方程不可识别I).如果两个方程包含相同的变量,则这两个方程均不可识别E.联立方程组中的每一个方程都是可识别的,则联立方程组才可识别8.判定系数的公式为()RSSESSRSSa.115n.ssc.1.ssESSE.RSSESSD.ESS+RSS9.用回归模型进行预测,以下说法正确的选项是()A.匕可以作为平均值EaIX,肥点估计,并且是无偏估计。B.E可以作为个别值Z的点估计,并且是
11、无偏估计。C.个别值工与平均械(HX,而J置信区间相同。D.个别值匕与平均值E(HX,即J置信区间大小只跟抽样误差有关。E.自变量X的预测值X,离其越近,预测区间越精确。10.能够修正序列自相关的方法有()A.加权最小二乘法B.CoChrane-OrCUtt法C.广义最小二乘法D.一阶差分法E.广义差分法三,倚答题(共20分)1 .简述逐步回归法的根本原理。(3分)2 .简述DW的检验前提条件及其局限性。(5分)3 .如果有一组观察值,在散点图上,呈现出分段回归的情况,并且是两个折点,清写出分段I可归的模型,并说明为什么这样写。(5分)4 .简述选择工具变量应该满足的条件。(3分)5 .简述2
12、S1.S估计的具体步骤。分)四.计算题(共35分)(1)1978-1997年我国财政收入(Y,亿元)与国内生产总值(X,元)的样本数据、一元线性回归结果如卜所示:(15分)Variab1.eCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C857.837567.12578()0.0000X()0.00217246.049100.0000MeandependentRsquared0.991583vrS.D.dependent3081.158AdjustedR-squared()varAkaikeinfo2212.591S.E.ofregression208.5553cri
13、terionSChUarZ13.61293Sumsquaredresid782915.7criterion13.712501.ogIike1.ihuod-134.1293F-StatiSticProb(F-StatiSti2120.520DurbinUatsonstat0.864032c)0.000000ObsXY19783624.1001132260197940382001146380198045178001159.93019814860.3001175790196253018001212.330198359574001366950198472,7001642.85019589891002004820196610201402122010198711954.502199350198814992302357240198916917802664900199018598.402937.10019912166250314948019922651903483370199334560.504348950199446670005218.100199557494906242200199666850.507407990199