内容发布更新时间 : 2024/5/24 4:31:10星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/01/13 Time: 14:34 Sample: 1 18

Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error

t-Statistic Prob. C -50.01638

-1.011244

0.3279 X 0.086450

0.029363

0.0101 T 5.202167 10.06702 0.0000 R-squared

0.951235 Mean dependent var 755.1222 Adjusted R-squared 0.944732 S.D. dependent var 258.7206 S.E. of regression 60.82273 Akaike info criterion

11.20482 Sum squared resid Schwarz criterion

11.35321 Log likelihood -97.84334 F-statistic 146.2974 Durbin-Watson stat 2.605783 Prob(F-statistic) 0.000000

要求：

1） 请把空格处的数据补齐

2） 请把残差平方和RSS，并估计总体的方差 ________________________________ 3） 如果α=0.05，你认为系数的显著性检验和F检验的结果如何？ 4） 写出估计具体的模型。_________________________________ 5） 拟合优度可以用判定系数表示，在这里判决系数是什么？你认为拟合得如何？多元回归分

析中为什么需要调整的判决系数

2、为了规划中国未来国内旅游产业的发展，需要定量地分析影响中国国内旅游市场发展的主要因素，初步分析与确定——影响因素主要有国内旅游人数X1，城镇居民人均旅游支出X2，农村居民人均旅游支出X3，并以公路里程次X4和铁路里程X5作为相关基础设施的代

表。选用1994-2003年相关数据，通过OLS回归结果如下：

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/29/13 Time: 09:27 Sample: 1994 2003 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -274.3773 1316.690 -0.208384 0.8451 X1 0.013088 0.012692 1.031172 0.3607 X2 5.438193 1.380395 3.939591 0.0170 X3 3.271773 0.944215 3.465073 0.0257 X4 12.98624 4.177929 3.108296 0.0359 X5

-563.1077

321.2830

-1.752685

0.1545 R-squared

0.995406 Mean dependent var 2539.200 Adjusted R-squared 0.989664 S.D. dependent var 985.0327 S.E. of regression 100.1433 Akaike info criterion 12.33479 Sum squared resid 40114.74 Schwarz criterion 12.51634 Log likelihood -55.67396 F-statistic 173.3525 Durbin-Watson stat

2.311565 Prob(F-statistic)

0.000092

这个模型有什么问题吗？为什么？如何来甄别它，解决的主要办法是什么？

2013—2014学年第 二学期期末考试试卷（A闭卷）

年级 2011级 专业 国际经济与贸易 （本）课程名称 计量经济学

题号 一 二 三 四 五 总分 得分 阅卷人 注意事项：1、教师出题时请勿超出边界虚线； 2、学生答题前将密封线外的内容填写清楚，答题不得超出密封线； 3、答题请用蓝、黑钢笔或圆珠笔。

一、单项选择题（每题1.5分，共30分） 1、计量经济学是_____ _____的一个分支学科。

A统计学 B数学 C经济学 D数理统计学 2、相关关系是指__________。

A 变量间的非独立关系 B 变量间的因果关系

C 变量间的函数关系 D 变量间不确定性的依存关系

3、参数?的估计量??具备有效性是指__________。 A var(??)=0 B var(??)为最小 C (??－?)＝0 D (??－?)为最小 4、产量（X，台）与单位产品成本（Y，元/台）之间的回归方程为Y?＝356?1.5X，这说明__________。

A 产量每增加一台，单位产品成本增加356元 B 产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元 C 产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元 D 产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元

5、在二元线性回归模型Yi??0??1X1i??2X2i?ui中，?2表示__________。 A 当X2不变时，X1每变动一个单位引起Y的平均变动。 B 当X1不变时，X2每变动一个单位引起Y的平均变动。 C 当X1和X2都保持不变时，Y的平均变动。 D 当X1和X2都变动一个单位时，Y的平均变动。 6、模型lnyt?lnb0?b1lnxt?ut中，b1的实际含义是（ ）

A.

y关于x的弹性 B. x关于y的弹性C. x关于y的边际倾向 D. y关于x的边际倾向

7、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.异方差性 B.序列相关 C.多重共线性 D.高拟合优度 8、在模型自相关情况下，常用的估计方法是（ ）

A.一阶差分法 B.广义差分法 C.工具变量法 D.加权最小二乘法

9、DW检验方法主要用于检验（ ）

A.异方差性 B. 随机解释变量 C. 自相关性 D.多重共线性

10、加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，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. 轻视小误差和大误差的作用 D.重视小误差和大误差的作用

11、根据一个n=30的样本估计yt=??0+??1xt+et后计算得DW＝1.2，已知在5%的置信度下，dl=1.35,du=1.49,则认为原模型（ ）

A、存在正的一阶自相关 B、存在负的一阶自相关

C、不存在一阶自相关 D、无法判断是否存在一阶自相关。 12、当定性的因素引进经济计量模型时，需要使用（ ） A. 外生变量 B. 虚拟变量 C. 内生变量 D.前定变量

13、设某商品需求模型为Yt=β0+β1Xt+Ut，其中Y是商品的需求量，X是价格，为了考虑全年四个季节变动的影响，若模型中引入了4个虚拟变量，则会产生的问题为（ ） A．完全的多重共线性 B．序列相关 C．不完全的多重共线性 D．异方差性 14、DW统计量的取值范围是（ ）

A、-1≤DW≤0 B、-1≤DW≤1 C、-2≤DW≤2 D、0≤DW≤4 15、回归模型Yi??0??1Xi?ui中，关于检验H0：???1??11?0所用的统计量，

Var(??1)下列说法正确的是__________。

A服从t（n?1） B服从?（2n?2） C服从t（n?2） D服从?（2n?1） 16.下列说法中正确的是：（ ）

A 如果模型的R2 很高，我们可以认为此模型的质量较好 B 如果模型的R2 较低，我们可以认为此模型的质量较差

C 如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量

D 如果某一参数不能通过显著性检验，我们也不应该随便剔除该解释变量 17.当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是 （ ）

A.加权最小二乘法 B.工具变量法 C.广义差分法 D.使用非样本先验信息 18.模型中引入一个无关的解释变量( )

A.对模型参数估计量的性质不产生任何影响 B.导致普通最小二乘估计量有偏 C.导致普通最小二乘估计量精度下降 D.导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降

19、下面属于横截面数据的是（ ）。

A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值

20.设消费函数为yi??D???1 城镇家庭o??1D?b0xi?b1Dxi?ui，其中虚拟变量?0 农村家庭，当统计检验表明下列哪项成立时，表示城镇家庭与农村家庭有一样的消费行为（ ）。 A. a1?o，b1?o B. a1?o，b1?o C. a1?o，b1?o D. a1?o，b1?o

二、多项选择题（3分×5＝15分）

1.计量经济模型的应用在于（ ）。

A．结构分析 B．经济预测 C．政策评价 D．检验和发展经济理论 E．设定和检验模型

2..对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有( )。

A．无偏性 B．有效性 C．一致性 D．确定性 E．线性特性 3. 将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（ ）

A.直接置换法 B.对数变换法 C.级数展开法 D.倒数变换法 E.加权最小二乘法

4.多重共线性产生的原因主要有（ ）。 A．经济变量之间往往存在同方向的变化趋势 B．经济变量之间往往存在着密切的关联 C．在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性

D．在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性 E．以上都不正确 5.对于分段线性回归模型yt??0??1xt??2(xt?x*)D??t，其中（ ）

A．虚拟变量D代表品质因素 B．虚拟变量D代表数量因素 C．以xt?x*为界，前后两段回归直线的斜率不同

D．以xt?x*为界，前后两段回归直线的截距不同 E．该模型是系统变参数模型的

一种特殊形式

三、简答题（10分×3=30分）

1、古典多元线性回归模型的基本假定是什么？

2、简述产生自相关性的原因及其对模型的OLS估计有何影响？

3、简述计量经济学中模型设定误差及类型

四、计算与分析题（15分+10分=25分）

1、为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，以各项税收收入Y 作为被解释变量，以GDP（即X1）表示经济整体增长水平，以财政支出（X2）表示公共财政的需求，以商品零售价格指数（X3）表示物

价水平。利用1978-2002年数据回归如下：

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date:13/24/09 Time: 15:39 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2582.791 940.6128

-2.745860 0.0121 X1 0.022067

3.956605

0.0007 X2 23.98541

8.738302

0.0121 X3 0.033236 21.12466 0.0000 R-squared

0.997430 Mean dependent var 4848.366 Adjusted R-squared 0.997063 S.D. dependent var 4870.971 S.E. of regression 263.9599 Akaike info criterion 14.13512 Sum squared resid 1463172. Schwarz criterion 14.33014 Log likelihood -172.6890 F-statistic 2717.238 Durbin-Watson stat

0.948542 Prob(F-statistic)

0.000000

要求：

1） 请把空格处的数据补齐

2） 请把残差平方和RSS写出________________________________ 3） 如果α=0.05，你认为t检验和F检验的结果如何？

4） 写出具体的估计方程。_____________________________ _ 5） 拟合优度可以用判定系数表示，在这里判定系数是多少？它的内涵是什么？你认为拟合得

如何？

2、在中国粮食生产函数中，根据理论和经验分析，影响粮食生产（Y）的主要因素有：农业化肥施用量（X1），粮食播种面积(X2)，成灾面积(X3)，农业机械总动力(X4)，农业劳动力(X5) 已知中国粮食生产的相关数据，建立中国粮食生产函数： Y=?0+?1 X1 +?2 X2 +?3 X3 +?4 X4 +?5 X5 +? 回归结果为下表

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date:13/29/06 Time: 01:34 Sample: 1983 2000 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -12815.75 14078.90 -0.910280 0.3806 X1 6.212562 0.740881 8.385373 0.0000 X2 0.421380 0.126925 3.319919 0.0061 X3 -0.166260 0.059229 -2.807065 0.0158 X4 -0.097770 0.067647 -1.445299 0.1740 X5 -0.028425 0.202357 -0.140471 0.8906 R-squared

0.982798 Mean dependent var 44127.11 Adjusted R-squared 0.975630 S.D. dependent var 4409.100 S.E. of regression 688.2984 Akaike info criterion 16.16752 Sum squared resid 5685056. Schwarz criterion 16.46431 Log likelihood -139.5077 F-statistic 137.1164 Durbin-Watson stat 1.810512 Prob(F-statistic) 0.000000 这个模型有什么问题吗？为什么？如何修正？