《计量经济学》 谢识予 分章练习题

内容发布更新时间 : 2024/12/25 1:43:55星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

A.cov(ut,us)?0(t?s)C.ut??1ut?1??2ut?2??tB.ut??ut?1??tD.ut??2ut?1??t

29. 在序列自相关的情况下,参数估计值仍是无偏的,其原因是( )

A. 无多重共线性假定成立

B. 同方差假定成立 C. 零均值假定成立

D. 解释变量与随机误差项不相关假定成立

30. 应用DW检验方法时应满足该方法的假定条件,下列不是其假定条件的为( )

A. 解释变量为非随机的

B. 被解释变量为非随机的

C. 线性回归模型中不能含有滞后内生变量 D. 随机误差项服从一阶自回归

31. 在下列引起序列自相关的原因中,不正确的是( )

A. 经济变量具有惯性作用 B. 经济行为的滞后性

C. 设定偏误 D. 解释变量之间的共线性 32. 在DW检验中,当d统计量为2时,表明( )

A. 存在完全的正自相关 B. 存在完全的负自相关

C. 不存在自相关 D. 不能判定

33. 在序列自相关的情况下,参数估计值的方差不能正确估计的原因是( )

A.E(ui2)??2C.E(xiui)?0B.E(uiuj)?0(i?j)D.E(ui)?0

34. 如果回归模型违背了无自相关假定,最小二乘估计量是( )

A.无偏的,有效的 B. 有偏的,非有效的

C.无偏的,非有效的 D. 有偏的,有效的 (2)多选

35. 如果模型中存在序列自相关现象,则有如下后果( )

A. 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

36. 在DW检验中,存在不能判定的区域是( )

A. 0﹤d﹤dl B. du﹤d﹤4-du C. dl﹤d﹤du D. 4-du﹤d﹤4-dl E.4-dl﹤d﹤4 37. 检验序列自相关的方法是( )

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A. F检验法 B. White检验法 C. 图形法

D. ARCH检验法 E.DW检验法 F. Goldfeld-Quandt检验法

四、计算分析题

1.用家庭消费支出(Y)、可支配收入(X1)、个人财富(X2)设定模型如下:

Yi??0??1X1i??2X2i??i,回归分析结果为:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 10

Variable C X1 X2

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 24.4070 -0.3401 0.0823

Std. Error 6.9973 0.4785 0.0458

t-Statistic 3.4881 -0.7108 1.7969

Prob. 0.0101 0.5002 0.1152

0.9615 Mean dependent var 111.1256 0.9505 S.D. dependent var 6.5436 Akaike info criterion 342.5486 Schwarz criterion -31.8585 F-statistic 2.4382 Prob(F-statistic)

31.4289 4.1338 4.2246 87.3336 0.000000

其中已知

d0.05(2.10)?L=0.697, d0.05(2.10)?U=1.641

(1)在0.05的显著性水平下,判断模型中随机误差项是否存在自相关性,要求

把DW检验的临界值和区域图画出来。

(2)计算随机误差项的一阶自相关系数的估计值。

2.某线性回归的结果如下:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/17/11 Time: 20:45 Sample: 1981 1999 Included observations: 19 Variable C G

Coefficient 1.430711 0.271960

Std. Error 0.860619 0.170940

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t-Statistic 1.662421 1.590969

Prob. 0.1159 0.1312

S R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.416152 0.023857 17.44372 0.0000 0.496602 -2.636977 -2.487855 603.6032 0.000000

0.986920 Mean dependent var 5.407480 0.985285 S.D. dependent var 0.060241 Akaike info criterion 0.058064 Schwarz criterion 28.05128 F-statistic 0.553242 Prob(F-statistic)

(dλL=1.704 dλU=1.536)

判断模型中随机误差项是否存在自相关性,简述如何消除序列相关的方法。

五、问答题

1.什么是序列相关? 2. 试述序列相关的影响。 3. 试述克服序列相关的方法。 4. 试述检验序列相关的方法

第八章 习 题

一、判断题

32. 存在多重共线性时,模型参数无法估计。( )

33. 多重共线性问题是随机扰动项违背古典假设引起的。( ) 34. 方差膨胀因子可以检验多重共线性。( ) 35. 工具变量法可以解决多重共线性问题。( ) 36. 逐步回归法可以解决多重共线性问题。( )

二、名词解释 1.严格多重共线性 2.近似多重共线性 3.方差膨胀因子检验 4.删减解释变量法 5.分布估计参数法

三、选择题 (1)单选

1.多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t值都不显著,但模型的

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R2(或R2)很大,F值确很显著,这说明模型存在( )

A.多重共线性 B.异方差 C.自相关 D.设定偏误 2.逐步回归法既检验又修正了( )

A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性

3.如果模型中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( )

A.无偏的 B. 有偏的 C. 不确定的 D. 确定的 4.简单相关系数矩阵方法主要用于检验( )

A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性 5.设x1,x2为解释变量,则完全多重共线性是( )

A.C.1x1?x2?0B.x1ex2?021x1?x2?v?0(v为随机误差项)D.x1?ex2?02

6.设x1,x2为解释变量,则近似多重共线性是( )

A.C.1x1?x2?0B.x1ex2?021x1?x2?v?0(v为随机误差项)D.x1?ex2?02

7.检验近似多重共线性的方法是( )

A.VIF检验 B.邹检验 C.戈里瑟检验 D.DW检验 8.处理近似多重共线性的方法是( )

C.加入虚拟变量 D.删减解释变量

(2)多选

9.能够检验多重共线性的方法有( )

A.加权最小二乘法 B.异方差自相关稳健标准误

A. 简单相关系数矩阵法 B. t检验与F检验综合判断法 C. DW检验法 D. ARCH检验法 E. White 检验

10.如果模型中解释变量之间存在完全共线性,则会引起如下后果( ) A.参数估计值确定 B.参数估计值不确定C. 参数估计值的方差趋于无限大 D. 参数的经济意义不正确 E.DW统计量落在了不能判定的区域

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四、计算分析题

1.下面结果是利用某地财政收入对该地第一、二、三产业增加值的回归结果。根据这一结果试判断该模型是否存在多重共线性,说明你的理由。 Dependent Variable: REV Method: Least Squares Sample: 1 10

Included observations: 10

Variable

C GDP1 GDP2 GDP3

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

2. 用家庭消费支出(Y)、可支配收入(X1)、个人财富(X2)设定模型如下:

Coefficient Std. Error t-Statistic 17414.63 14135.10 0.084857 0.093532 0.190517 0.151680

1.232013 0.907252 1.256048

-0.277510 0.146541 -1.893743

Prob. 0.2640 0.1071 0.3992 0.2558 63244.00 54281.99 20.25350 20.37454 320.4848 0.000001

0.993798 Mean dependent var 0.990697 S.D. dependent var 5235.544 Akaike info criterion 1.64E+08 Schwarz criterion -97.26752 F-statistic 1.208127 Prob(F-statistic)

Yi??0??1X1i??2X2i??i,回归分析结果为:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 10

Variable C X1 X2

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid

Coefficient 24.4070 -0.3401 0.0823

Std. Error 6.9973 0.4785 0.0458

t-Statistic 3.4881 -0.7108 1.7969

Prob. 0.0101 0.5002 0.1152

0.9615 Mean dependent var 111.1256 0.9505 S.D. dependent var 6.5436 Akaike info criterion 342.5486 Schwarz criterion

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31.4289 4.1338 4.2246

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