内容发布更新时间 : 2024/12/25 17:05:05星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。
23、单方程计量经济学模型是以多个经济现象为研究对象，是应用最为普遍的计量经济学模型。（×）
24、对于最小二乘法最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取n组样本观测值的概率最大。（×）
25、总体平方和由残差平方和和回归平方和组成。（√）
26、校正的判定系数和非校正的判定系数仅当非校正判定系数为1时才相等。（√） 27、判定所有解释变量是否对应变量有显著影响的方法是看是否每个解释变量都是显著的t统计量；如果不是，则解释变量整体是统计不显著的。（×） 28、当R2=1, F= 0 ;当R2= 0 ,F=∞。（×）
29、在模型Yi=B1+B2X2i+B3X3i+ui中，如果X2和X3负相关且B3>0,则从模型中略去解释变量X3将使b12的值减小[也即,E(b12)<(B2)]。其中b12是Y仅对X2的回归方程中的斜率系数。（√）
30、当我们说估计的回归系数在统计上是显著的，意思是说它显著不为1。（×） 31、要计算t临界值，仅仅需知道自由度。（×）
32、整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。（×）
33、就估计和假设检验而言，单方程回归与多元回归没有什么区别。（√） 34、无论模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为(n－1)。（√） 35、双对数模型的斜率和弹性系数相同。（√）
36、对于变量之间是线性的模型而言，斜率系数是一个常数，弹性系数是一个变量。但双对数模型的弹性系数是一个常数，而斜率是一个变量。（√）
37、双对数模型的R2值可以与对数-线性模型的相比较，但不能与线性-对数模型的相比较。（√）
38、线性-对数模型的R2值可以与线性模型相比较，但不能与双对数模型或对数线性模型的相比较。（√）
39、模型A：lnY=-0.6+0.4X；r2= 0.85；模型B：Y=1.3+2.2X；r2=0.73模型A更好一些，因为它的r2大。（×）
40、在存在异方差情况下，普通最小二乘估计是有偏的和无效的。（×） 41、如果存在异方差，通常使用的t检验和F检验是无效的。（√）
42、在存在异方差情况下，常用的OLS估计总是高估了估计量的标准差。（×） 43、当存在序列相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的。（×） 44、消除序列相关的广义差分变换假定自相关系数必须等于1。（√）
45、两个模型，一个是一阶差分形式，一个是水平形式，这两个模型的R2是不可以直接比较的。（√）
46、存在多重共线性时，模型参数无法估计。（×）
47、尽管存在着完全多重共线性，普通最小二乘估计量仍然是最优线性无偏估计量。（×）
48、在存在高度多重共线性的情况下，无法估计一个或多个偏回归系数的显著性。（√） 49、一旦模型中的解释变量是随机变量，则违背了基本假设，使得模型的OLS估计量有偏且不一致。（×） 六、简答
1、随机扰动项产生的原因
答：（1）客观现象的随机性。引入e的根本原因，乃是经济活动是人类参与的，因此不可能像科学实验那样精确。
（2）此外还有社会环境和自然环境的随机性。
（3）模型省略了变量。被省略的变量包含在随机扰动项e中。
（4）测量与归并误差。测量误差致使观察值不等于实际值，汇总也存在误差。 （5）数学模型形式设定造成的误差。由于认识不足或者简化，将非线性设定成线性模型。
经济计量模型的随机性，正是为什么要采用数理统计方法的原因。
2、采用普通最小二乘法，已经保证了模型最好地拟合样本观测值，为何还要进行拟合优度检验？
答：普通最小二乘法所保证的最好拟合，是同一个问题内部的比较，拟合优度检验结果所表示的优劣是不同问题之间的比较。两个同样满足最小二乘原则的模型，对样本观测值的拟合程度不一定相同。
3、针对普通最小二乘法，线性回归摸型的基本假设
答：（1）解释变量是确定性变量，而且解释变量之间不相关。 （2）随机误差项具有0均值且同方差。
（3）随机误差项在不同样本点之间独立，不存在序列相关。 （4）随机误差项与解释变量之间不相关。
（5）随机误差项服从0均值且同方差的正态分布。
七、综合题
1、某人试图建立我国煤炭行业生产方程，以煤炭产量为被解释变量，经过理论和经验分析，确定以固定资产原值、职工人数和电力消耗量变量作为解释变量，变量的选择是正确的。于是建立了如下形式的理论模型：
煤炭产量=?0??1固定资产原值+?2职工人数+?3电力消耗量+μ
选择2000年全国60个大型国有煤炭企业的数据为样本观测值；固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，其它采用实物量单位；采用OLS方法估计参数。指出该
计量经济学问题中可能存在的主要错误，并简单说明理由。
答：⑴ 模型关系错误。直接线性模型表示投入要素之间完全可以替代，与实际生产活动不符。
⑵ 估计方法错误。该问题存在明显的序列相关性，不能采用OLS方法估计。 ⑶ 样本选择违反一致性。行业生产方程不能选择企业作为样本。
⑷ 样本数据违反可比性。固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，不具备可比性。
2、材料：为证明刻卜勒行星运行第三定律，把地球与太阳的距离定为1个单位。地球绕太阳公转一周的时间为1个单位（年）。那么太阳系9个行星与太阳的距离（D）和绕太阳各公转一周所需时间（T）的数据如下：
obs Time D3 T2
水星 0.24
金星 0.615
地球 火星 木星 土星 天王星 海王星 冥王星 1 1 1 1
1.52 1.88
5.2 11.9
9.54 29.5
19.2 84 7078 7056
30.1 165 27271 27225
39.5 248 61630 61504
DISTANCE 0.387 0.723
0.057 0.377 0.057 0.378
3.512 140.6 868.3 3.534 141.6 870.2
用上述数据建立计量模型并使用EVIEWS计算输出结果如下
问题：根据EVIEWS计算输出结果回答下列问题
（1）EVIEWS计算选用的解释变量是____________________ （2）EVIEWS计算选用的被解释变量是____________________ （3）建立的回归模型方程是____________________ （4）回归模型的拟合优度为____________________ （5）回归函数的标准差为____________________
（6）回归参数估计值的样本标准差为____________________ （7）回归参数估计值的t统计量值为____________________ （8）残差平方和为____________________
（9）被解释变量的平均数为____________________ （10）被解释变量的标准差为____________________ 答案如下：
（1）Log(distance) （2）Log(time) （3）Log(distance)=1.500033 Log(time)+u （4）0.999999 （5）0.002185 （6）0.000334 （7）4492.202 （8）3.82e-05 （9）2.181016 （10）2.587182 3、
（中国）国内生产总值与投资及货物和服务净出口
单位：亿元
年份 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 国内生产总值（Y） 21280.40 25863.70 34500.70 46690.70 58510.50 68330.40 74894.20 79003.30 82673.10 89340.90 98592.90 107897.6 121511.4 资本形成额（X1） 7517.000 9636.000 14998.00 19260.60 23877.00 26867.20 28457.60 29545.90 30701.60 32499.80 37460.80 42304.90 51382.70 货物和服务净出口（X2） 617.5000 275.6000 -679.4000 634.1000 998.5000 1459.300 2857.200 3051.500 2248.800 2240.200 2204.700 2794.200 2686.200 用上述数据建立计量模型并使用EVIEWS计算输出结果如下 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/19/09 Time: 21:40 Sample: 1991 2003 Included observations: 13
Variable C X1 X2
R-squared
Coefficient 3871.805 2.177916 4.051980
Std. Error 2235.263 0.120692 1.282402
t-Statistic 1.732147 18.04527 3.159680
Prob. 0.1139 0.0000 0.0102 69929.98
0.991494 Mean dependent var
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 系数的经济意义。
0.989793 S.D. dependent var 3168.980 Akaike info criterion 1.00E+08 Schwarz criterion -121.5360 F-statistic 0.926720 Prob(F-statistic)
31367.13 19.15938 19.28975 582.8439 0.000000
（1）建立投资与净出口与国民生产总值的二元线性回归方程并进行估计，并解释斜率
解：建立Y与X?、X?之间的线性回归模型：
?X2+ ei ? X1 + ?? + ? Y = ?120根据普通最小二乘法参数估计有
105??0??387.8???????(X?X)?1X?Y??????2.17791 B6? 1????4.05198?0?2???故所求回归方程为
Y = 3871.805 + 2.177916 X1 + 4.051980X2
X1的系数β1=2.177916表明，如果其他变量保持不变，为使国民生产总值增加一亿元投资需增加2.18亿元，净出口增加4.05亿元也能使国民生产总值增加一亿元。 （2）对偏回归系数及所建立的回归模型进行检验，显著性水平α=0.05。t0.025(10)?2.2281 解：假设H0 : ?i?0，H1 : ?i?0。在H0 成立的条件下 ????????????111221检验统计量t1?~t (n-k) t2?~t (n-k) ???)S(??)?)?)S(?S(?S(?1121?)???C11?S(?1?e2in?k?)???C22?C11?0.120692 S(?2?e2in?kC22?1.282402
?)2，为残差平方和。 其中Cii是(XTX)?1对角线的值。?e2i??(Yi?Yi????2.1779164.05198012??所以：t1?=18.04527 t2?=3.159680 ??S(?1)0.120692S(?2)1.282402??给定α=0.05. w??t?t?(n?k)???t?t0.025(10)???t?2.2281?。从上面结果看出t2???、t?的绝对值均大于2.2281,故拒绝H0，认为?1、?2 均显著不等于0，X1、X2对Y的