计量经济学课后习题答案解析汇总.docx
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计量经济学课后习题答案解析汇总
计量经济学练习题
第一章导论
一、单项选择题
1•计量经济研究中常用的数据主要有两类:
一类是时间序列数据,另一类是【B】
A总量数据B横截面数据
C平均数据D相对数据
2•横截面数据是指【A】
A同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据
B同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据
C同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据
D同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据
3•下面属于截面数据的是【D】
A1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值
B1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值
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个乡镇各镇工业产值
4•同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为【B】
A横截面数据B时间序列数据C修匀数据D原始数据
5•回归分析中定义【B】
A解释变量和被解释变量都是随机变量
B解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量
C解释变量和被解释变量都是非随机变量
D解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量
二、填空题
••计量经济学是经济学的一个分支学科,是对经济问题进行定量实证研究的技术、方
法和相关理论,可以理解为数学、统计学和经济学三者的结合。
2现代计量经济学已经形成了包括单方程回归分析,联立方程组模型,时间序列分
析三大支柱。
3.经典计量经济学的最基本方法是回归分析。
计量经济分析的基本步骤是:
理论(或假说)陈述、建立计量经济模型、收集数据、
计量经济模型参数的估计、检验和模型修正、预测和政策分析。
4.常用的三类样本数据是截面数据、时间序列数据和面板数据。
5.经济变量间的关系有不相关关系、相关关系、因果关系、相互影响关系和恒
三、简答题
1.什么是计量经济学?
它与统计学的关系是怎样的?
计量经济学就是对经济规律进行数量实证研究,包括预测、检验等多方面的工作。
计量
经济学是一种定量分析,是以解释经济活动中客观存在的数量关系为内容的一门经济学学科。
计量经济学与统计学密切联系,如数据收集和处理、参数估计、计量分析方法设计,以
及参数估计值、模型和预测结果可靠性和可信程度分析判断等。
可以说,统计学的知识和方
法不仅贯穿计量经济分析过程,而且现代统计学本身也与计量经济学有不少相似之处。
例如,
统计学也通过对经济数据的处理分析,得出经济问题的数字化特征和结论,也有对经济参数
的估计和分析,也进行经济趋势的预测,并利用各种统计量对分析预测的结论进行判断和检验等,统计学的这些内容与计量经济学的内容都很相似。
反过来,计量经济学也经常使用各
种统计分析方法,筛选数据、选择变量和检验相关结论,统计分析是计量经济分析的重要内容和主要基础之一。
计量经济学与统计学的根本区别在于,计量经济学是问题导向和以经济模型为核心的,而统计学则是以经济数据为核心,且常常是数据导向的。
典型的计量经济学分析从具体经济
问题出发,先建立经济模型,参数估计、判断、调整和预测分析等都是以模型为基础和出发点;典型的统计学研究则并不一定需要从具体明确的问题出发,虽然也有一些目标,但可以
是模糊不明确的。
虽然统计学并不排斥经济理论和模型,有时也会利用它们,但统计学通常
不一定需要特定的经济理论或模型作为基础和出发点,常常是通过对经济数据的统计处理直
接得出结论,统计学侧重的工作是经济数据的采集、筛选和处理。
此外,计量经济学不仅是通过数据处理和分析获得经济问题的一些数字特征,而且是借
助于经济思想和数学工具对经济问题作深刻剖析。
经过计量经济分析实证检验的经济理论和
模型,能够对分析、研究和预测更广泛的经济问题起重要作用。
计量经济学从经济理论和经
济模型出发进行计量经济分析的过程,也是对经济理论证实或证伪的过程。
这些是以处理数
也是计量经济学与统计学的
据为主,与经济理论关系比较松散统计学研究不能比拟的功能,区别。
2•经济数据在计量经济分析中的作用是什么?
经济数据是计量经济分析的材料。
经济数据是通过对经济变量进行观测和统计,从现实
经济和经济历史中得到的,反映经济活动水平的数字特征。
从本质上说,经济数据都是由相
关的经济规律生成的,因此是反映经济规律的信息载体,确定经济规律的基本材料。
经济数
据的数量和质量,对计量经济分析的有效性和价值有举足轻重轻重的影响。
3•试分别举出时间序列数据、横截面数据、面板数据的实例。
时间序列数据指对同一个观测单位,在不同时点的多个观测值构成的观测值序列,或者
以时间为序收集统计和排列的数据,如浙江某省从1980年到2007年各年的GDP横截面数
据是指在现一时点上,对不同观测单位观测得到的多个数据构成的数据集,如2007年全国
31个省自治区直辖市的GDP面板数据就是由对许多个体组成的同一个横截面,在不同时点
、单项选择题
?
一)为最小
【B】
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
4•对回归模型y01xtt进行统计检验时,通常假定t服从【C】
的散点图近似形成为一条直线,则适宜配合下面哪一模型形式?
(D)
的显著性作t检验,则1显著地不等于零的条件是其统计量t大于【D】
At0.05(30)Bt0.025(30)Ct0.05(28)Dt0.025(28)
11•某一特定的x水平上,总体y分布的离散度越大,即2越大,则【A】
A预测区间越宽,精度越低B预测区间越宽,预测误差越小
C预测区间越窄,精度越高D预测区间越窄,预测误差越大
12•对于总体平方和TSS回归平方和RSS和残差平方和ESS的相互关系,正确的是【B】
i,
13•对于随机误差项£
Var(£J=E(£2)=2内涵指(
A.随机误差项的均值为零B.所有随机误差都有相同的方差
C.两个随机误差互不相关D.误差项服从正态分布
二、判断题
1•随机误差项£i与残差项ei是一回事。
(X)
2•对两变量回归模型,假定误差项£i服从正态分布。
(V)
3•线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数。
(V)
4•在线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果。
(V)
(X)
5•在实际中,两变量回归没什么用,因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释。
三、填空题
••在计量经济模型中引入误差项t,是因为经济变量关系一般是随机函数关系。
2•样本观测值与回归理论值之间的偏差,称为残差,我们用残差估计线性回归模型中的
误差项。
3SST反映样本观测值总体离差的大小;SSR反映由模型中解释变量所解释的那部
分离差的大小;___SSE__反映样本观测值与估计值偏离的大小,也是模型中解释变量未解释的那部分离差的大小。
4•拟合优度(判定系数)R2空1。
它是由—回归___引起的离差占总体离差
TSSTSS
的比重。
若拟合优度R越趋近于_1__,则回归直线拟合越好;反之,若拟合优
度R2越趋近于__0___,则回归直线拟合越差。
2
5•在两变量回归中,S2—eL是2的无偏估计。
一n2
四、简答题
•什么是随机误差项?
影响随机误差项的主要因素有哪些?
它和残差之间的区别是什么?
影响Y的较小因素的集合;被忽略的因素、测量误差、随机误差等;通过残差对误差项的方差进行估计。
2•决定系数R2说明了什么?
它与相关系数的区别和联系是什么?
P53和P56
3•最小二乘估计具有什么性质?
P37线性、无偏性和有效性(或最小方差性)
4•在回归模型的基本假定中,Et0的意义是什么?
该假设的含义是:
如果两变量之间确实是线性趋势占主导地位,随机误差只是次要因素
时,那么虽然随机扰动会使个别观测值偏离线性函数,但给定解释变量时多次重复观测被解
释变量,概率均值会消除随机扰动的影响,符合线性函数趋势。
第三章多元线性回归模型
一、单项选择题
1•决定系数R2是指【C】
A剩余平方和占总离差平方和的比重
B总离差平方和占回归平方和的比重
C回归平方和占总离差平方和的比重
D回归平方和占剩余平方和的比重
3个解释变量的线性回归模型中,计算的决定系数为
2•在由n=30的一组样本估计的、包含
0.8500,则调整后的决定系数为【D】
D0.8327
A0.8603B0.8389C0.8655
之间有如下关系【D】
水平下对i的显著性作t检验,则i显著地不等于零的条件是其统计量大于等于【C】
Ato.05(30)Bto.025(28)Cto.025(27)DF0.025(1,28)
6.对模型Y=30+31Xii+32X21+[ii进行总体显著性F检验,检验的零假设是(A)
A.31=32=0B.31=0
C.32=0D.30=0或31=0
7•在多元线性回归中,判定系数F2随着解释变量数目的增加而(B)
A.减少B.增加
C.不变D.变化不定
二、判断题
1•在多元回归模型的检验中,判定系数R2一定大于调整的R2o(V)
2•在EVIEWS中,genr命令是生成新的变量。
(V)
3•在EVIEWS中,建立非线性模型的方法只有将非线性模型线性化的方法。
(X)
三、填空题
R2
1R2
2
3•有k个解释变量的多元回归模型的误差项方差c2的无偏估计是s2—o
nk1
4•在总体参数的各种线性无偏估计中,最小二乘估计量具有___最小方差的特性。
四、简答题
••在多元线性回归分析中,为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度?
P121由于没调整的决定系数只与被解释变量的观测值,以及回归残差有关,而与解释
变量无直接关系。
但多元线性回归模型解释变量的数目有多有少,数学上可以证明,决定系
数是解释变量数目的增函数,意味着不管增加的解释变量是否真是影响被解释变量的重要因素,都会提高决定系数的数值,解释变量个数越多,决定系数一定会越大。
因此,用该决定
系数衡量多元线性回归模型的拟合程度是有问题的,会导致片面追求解释变量数量的错误倾
向。
正是由于存在这种缺陷,决定系数在多元线性回归分析拟合度评价方面的作用受到很大限制,需要修正。
2•回归模型的总体显著性检验与参数显著性检验相同吗?
是否可以互相替代?
多元线性回归模型每个参数的显著性与模型总体的显著性并不一定一致,因此除了各个
参数的显著性检验以处,,还需要进行模型总体显著性,也就是全体解释变量总体对被解释变量是否存在明显影响的检验,称为“回归显著性检验”。
总体显著性检验是多元回归分析
特有的,两变量线性回归解释变量系数的显著性检验与模型的总体显著性检验一致,不需要
进行总体显著性检验。
第四章异方差性
一、单项选择题
1.
下列哪种方法不是检验异方差的方法【D】
4•如果戈里瑟检验表明,普通最小二乘估计结果的残差ei与Xj有显著的形式为
|ej|0.28715人j的相关关系(
i满足线性模型的全部经典假设)
,则用加权最小二乘
法估计模型参数时,权数应为【C
】
1
1
1
AXiB2C
Xi
Xi
D
Xi
5•如果戈德菲尔特一一夸特检验显著,则认为什么问题是严重的【A】
7•若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用【B】
型时,应将模型变换为【C】
二、判断题
1•当异方差出现时,最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性。
(X)
2•在异方差情况下,通常预测失效。
(V)
3•在异方差情况下,通常OLS估计一定高估了估计量的标准差。
(X)
4•如果OLS回归的残差表现出系统性,则说明数据中有异方差性。
(X)
5•如果回归模型遗漏一个重要的变量,则OLS残差必定表现出明显的趋势。
(V)
6.当异方差出现时,常用的t检验和F检验失效。
(V)
7•用截面数据建立模型时,通常比时间序列资料更容易产生异方差性。
(V)
四、简答题
••什么是异方差性?
试举例说明经济现象中的异方差性。
两变量和多元回归线性回归模型的第三条假设都要求误差项是同方差的,就是误差项的
方差是常数,即varut
误差项的方差varut
2不随t变化。
这条假设也不一定满足,也就是线性回归模型
t2有可能随t变化,这时候称线性回归模型存在“异方差”或“异方差性”。
举例P162经济中不同收入家庭消费的分散度。
2•如何发现和判断线性回归模型是否存在异方差问题?
P166—P174
3•克服和处理异方差问题有哪些方法?
P174—P180
第五章自相关性
一、单项选择题
Acov(xt,t)=0
Bcov
(t,
s)=0(ts)
Ccov(Xt,t)0
Dcov
(t,
s)0(ts)
2.D-W检验的零假设是(
为随机项的一阶自相关系数)
【B】
ADW=0B
=0
CDW=1
D
=1
3DW的取值范围是【D
】
A—1DW0
B
—1DW1
C—2DW2
D0
DW4
4.当DW=4是时,说明【
D】
A不存在序列相关
B
不能判断是否存在一阶目相关
C存在完全的正的一阶自相关
D
存在完全的负的一阶自相关
5•根据20个观测值估计的结果,一元线性回归模型的DV^2.3。
在样本容量n=20,解释变
量k=1,显著性水平=0.05时,查得dL=1,du=1.41,则可以判断【A】
A不存在一阶自相关B存在正的一阶自相关
C存在负的一阶自相关D无法确定
6•当模型存在序列相关现象时,适宜的参数估计方法是【C】
A加权最小二乘法B间接最小二乘法
工具变量法
C广义差分法
7•采用一阶差分模型克服一阶线性自相关问题使用于下列哪种情况【
则下面明显错误的是【
13.戈德菲尔德一夸特检验法可用于检验【
时,可认为随机误差项【
二、判断题
1•当模型存在高阶自相关时,可用D-W法进行自相关检验。
(X)
2.DW值在0和4之间,数值越小说明正相关程度越大,数值越大说明负相关程度越大。
(V)
3•假设模型存在一阶自相关,其他条件均满足,则仍用OLS法估计未知参数,得到的估计量
是无偏的,不再是有效的,显著性检验失效,预测失效。
(V)
4•当存在自相关时,OLS古计量是有偏的,而且也是无效的。
(X)
5•消除自相关的一阶差分变换假定自相关系数必须等于—1。
(X)
6•发现模型中存在误差自相关时,都可以利用差分法来消除自相关。
(X)
四、简答题
••自相性对线性回归分析有什么影响?
P196—P198
2.发现和检验自相关性有哪些方法?
P198—P2088
3.克服自相关性有哪些方法?
P208—P215
第六章多重共线性
一、单项选择题
••当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备【C】
A线性B无偏性C有效性D一致性
2•经验认为,某个解释变量与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF
【C】
型中存在【A】
A多重共线性
异方差性
C序列相关
高拟合优度
5•在线性回归模型中,若解释变量X1和X2的观测值成比例,即有XfkX2i,其中k为非
零常数,则表明模型中存在【B】
A方差非齐性B多重共线性C序列相关D设定误差
二、判断题
1•尽管有完全的多重共线性,OLS古计量仍然是最优线性无偏估计量。
(X)
2.变量的两两高度相关并不表示高度多重共线性。
(X)
3•在多元回归中,根据通常的t检验,每个参数都是统计上不显著的,你就不会得到一个高
的R2值。
(X)
4.变量不存在两两高度相关表示不存在高度多重共线性。
(X)
三、填空题
1强的近似多重共线性会对多元线性回归的有效性产生严重的不利影响。
2•第k个解释变量与其他解释变量之间相关系数平方越大,方差膨胀因子(VIF)越大。
3•存在完全多重共线性时,多元回归分析是无法进行。
4•检验样本是否存在多重共线性的常见方法有:
—方差扩大因子法_和逐步回归检验法。
5•处理多重共线性的方法有:
保留重要解释变量、去掉不重要解释变量、—增加样本容量_、差分模型。
四、简答题
1什么是多重共线性?
多重共线性是由什么原因造成的?
多重共线性是指多元线性回归模型中,模型的解释变量之间存在某种程度的线性关系
(或P226-P227),原因见P227—228)。
2•如何发现和判断多重共线性?
P230—P235
3.克服多重共线性有哪些方法?
P235—P244
第七章计量经济分析建模与应用
一、单项选择题
1•某商品需求函数为yb0b1xiui,其中y为需求量,x为价格。
为了考虑“地区”(农
村、城市)和“季节”(春、夏、秋、冬)两个因素的影响,拟引入虚拟变量,则应引入虚
拟变量的个数为【B】
A2B4C5D6
2•根据样本资料建立某消费函数如下:
(?
t=100.50+55.35Dt+0.45xt,其中C为消费,x为
二、填空题
••在计量经济建摸时,对非线性模型的处理方法之一是「线性化
2•虚拟变量不同的引入方式有两种。
若要描述各种类型的模型在截距水平的差异,则以
加法方式引入虚拟解释变量;若要反映各种类型的模型的不同相对变化率时,则
以乘法引入虚拟解释变量。
3.对于有m个不同属性的定性因素,应该设置m-1个虚拟变量来反映该因素的影响。
三、简答题
••什么是虚拟变量?
它在模型中有什么作用?
P255
2•引入虚拟解释变量的两种基本方式是什么?
它们各适用于什么情况?
P258—P260
四、综合分析计算题
软件对观察的10个月份的数据用最小二乘法估计,结果如下:
(被解释变量为Y)
VARIABLECOEFFICIENTSTD.ERRORT-STAT2-TAILSIG
C99.46929513.4725717.38309650.000
6.
在95%勺置信度下检验偏回归系数(斜率)的显著性。
解:
1.?
99.46932.5019X,6.5807x2
3•该模型经济意义检验通过;
机误差项的
㈡设某地区机电行业销售额Y(万元)和汽车产量X1(万辆)以及建筑业产值X2(千万
元)。
经Eviews软件对1981年一一1997年的数据分别建立线性模型和双对数模型进行最小
二乘估计,结果如下:
表1
Prob.
DependentVariable:
YVariable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
C
-57.45496
81.02202
-0.709128
0.4899
X1
45.70558
15.66885
2.916971
0.0113
X2
11.93339
1.516553
7.868761
0.0000
R-squared
0.903899
Meandependentvar
545.5059
AdjustedR-squared
0.890170
S.D.dependentvar
193.3659
S.E.ofregression
64.08261
Akaikeinfocriterion
11.31701
Sumsquaredresid
57492.12
Schwarzcriterion
11.46405
Loglikelihood
-93.19457
F-statistic
65.83991
Durbin-Watsonstat
2.103984
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:
Ln(Y)
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
3.734902
0.212765
17.55410
0.0000
Ln(X1)
0.387929
0.137842
2.814299
0.0138
Ln(X2)
0.568470
0.055677
10.21006
0.0000
R-squared
0.934467
Meandependentvar
6.243029
AdjustedR-squared
0.925105
S.D.dependentvar
0.356017
S.E.ofregression
0.097431
Akaikeinfocriterion
-1.660563
Sumsquaredresid
0.132899
Schwarzcriterion
-1.513526
Loglikelihood
17.11479
F-statistic
99.81632
Durbin-Watsonstat
1.839701
Prob(F-statistic)
0.000000
1•写出机电行业销售额对汽车产量和建筑业产值的双对数线性回归估计方程。
Ln(y)=3.7349+0.3879ln(x1)+0.5685ln(x2)
2.对双对数模型进行经济意义检验和统计意义检验。
机电行业销售额和汽车产量为正相关,和建筑业产值成正相关,经济意义检验通过;於=0.9344,方程的拟合程度较高;F=99.8163,自变量整体对因变量的影响显著;
t仁2.8143,t2=10.21,t检验通过,每个自变量对y影响显著。
统计检验通过。
3.比较表1和表2,你将选择哪个模型?
为什么?
选择模型2,方程拟合程度比模型1高,其他统计检验都通过。
㈢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
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
需时间(T的数据如下:
(D)和绕太阳各公转
一周所
obs
水星
金星
地球
火星
木星
十星
天王星
海王星
冥王星
DISTANCE0.387
0.7
- 配套讲稿:
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