计量经济学复习Word下载.docx
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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.无法判断
7．普通最小二乘法确定一元线性回归模型Yi=
的参数
和
的准则是使（b）
A．∑ei最小B．∑ei2最小C．∑ei最大D．∑ei2最大
8．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）
A.多重共线性B.异方差性C.序列相关D.高拟合优度
9．拟合优度检验是检验（b）
A．模型对总体回归线的拟合程度B.模型对样本观测值的拟合程度
C.模型对回归参数的拟合程度D.模型对解释变量的观测值的拟合程度
10．根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型是
，这表明人均收入每增加1％，人均消费支出将（d）
A.增加24％B.增加76％C.增加％D.增加％
二、填空题：
1.杜宾—沃森检验法可用于诊断序列相关性。
2．在给定的显着性水平之下，若DW统计量临界值的上、下限分别为dU和dL,则当dU<
DW<
4-dU时，可认为随机误差项不存在一阶序列相关性。
3.容易产生序列相关的数据为时间序列数据。
4.在对多元线性回归模型进行检验时，发现各参数估计量的t检验值都很低，但模型的判定系数R2却很高，这说明模型可能存在多重共线。
5.同一时间点不同个体的数据集合是截面数据。
三、判断题：
1.相关系数r的取值范围为-1≤r≤1。
（y）
2.多元回归模型中F检验的原假设为:
偏回归系数不全为0。
（y）
3.根据判定系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时，有F=0。
（y）
4.在给定的显着性水平之下，若DW统计量的下和上临界值分别为dL和dU,则当dL<
dU时，可认为随机误差项不存在一阶正自相关。
（）
5.如果一个非平稳时间序列经过K-1次差分后为平稳时间序列，则该序列为K阶单整序列。
（）
四、简答题：
简述模型出现异方差性的后果。
答：
（1）参数估计量非有效；
（2）t检验和F检验失效；
（3）模型预测失效。
五、应用分析题：
1.某地区1993-2010年居民消费水平Y、人均GDPX1、城乡居民平均可支配收入X2、居民消费者价格指数X3和城乡居民家庭平均恩格尔系数X4的相关数据进行分析，试根据EVIEWS结果回答问题：
（14分）
表8OLS参数估计结果
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
X1
X2
X3
X4
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob（F-statistic）
（1）检验变量间是否存在多重共线（4分）
根据表8，R2为，拟合优度很高，但X3对应的Prob.值为，大于，t统计值很小，即X3对Y的影响不显着，可以认为模型存在多重共线。
（2）利用逐步回归法消除多重共线时，一般选择最优初始回归模型的依据是什么（4分）
拟合优度R2最大，该解释变量对被解释变量影响显着，且根据经济理论分析影响也是很大的。
（3）确定最优初始回归模型之后对于新加入的解释变量如何决定其去留（6分）
一、若新引进的解释变量使R2得到提高，而其他参数回归系数在统计上和经济理论上仍然合理，则可以作为解释变量予以保留；
（2分）
二、若新引进的解释变量对R2改进不明显，对其他回归系数也没多大影响，则不必保留在回归模型中；
三、若新引进的解释变量不仅改变了R2，而且对其他回归系数的数值或符号有明显影响，则新引进的变量不能简单舍弃，而是应研究改善模型的形式。
2.表1给出了利用2010年我国31个地区就业人数（X）与地区生产总值（Y）数据进行回归分析的结果，根据结果回答以下问题：
表1OLS估计结果
Coefficint
X
+08
表2White检验结果
WhiteHeteroskedasticityTest:
Probability
Obs*R-squared
Coefficiet
8574576.
X^2
表3White检验结果
LOG（X）
（LOG（X））^2
（1）写出创建工作文件、建立数据文档、作X与Y关系的散点图及用最小二乘法估计模型参数的命令。
（4分）
创建工作文件：
CREATEU131（1分）建立数据文档：
DATAYX（1分）
关系的散点图：
SCATXY（1分）最小二乘法估计模型参数：
LSYCX（1分）
（2）根据表1结果写出地区生产总值与就业人数的一元回归模型。
（3）解释斜率参数的经济意义。
就业人数增加一个单位时地区生产总值增加个单位。
（4）判定系数R2及RSS各为多少（2分）
判定系数R2=（1分）残差平方和RSS=+08（1分）
（5）表2为用White检验进行异方差检验的结果，根据结果分析模型是否存在异方差。
由于统计量nR2=大于临界值，且对应的Prob.小于，X和X2的参数估计值显着不为零，所以在1%的显着水平下拒绝原假设，认为存在异方差。
（6）表3为用对数变换法消除异方差后再进行White检验的结果，根据结果分析模型是否存在异方差。
由于统计量nR2=小于临界值，且对应的Prob.为大于，所以在10%的显着水平下接受原假设，认为不存在异方差。
3.利用1994-2012年中国社会消费品零售总额Y、国内生产总值GDP、消费者价格指数CPI的相关数据进行分析，试根据EVIEWS结果回答问题：
表4OLS参数估计结果
GDP
CPI
表5滞后期为2阶时LM检验结果
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
RESID（-1）
RESID（-2）
表6滞后期为3阶时LM检验结果
RESID（-3）
表7广义差分法估计结果
AR
（1）
AR
（2）
4723360.
（1）根据表4写出中国社会消费品零售总额的计量经济模型。
（2）根据表4检验各个参数的显着性和模型整体的显着性。
t检验：
GDP和CPI的系数为零的概率均小于显着水平，可以认为在显着水平下，国内生产总值GDP和消费者价格指数CPI分别对中国社会消费品零售总额影响是相当显着的。
F检验：
由于F-statistic为大于临界值，且概率值几乎为零，因此模型整体的显着性的显着性是很高的。
（3）根据表4-表6采用杜宾-沃森和LM检验诊断模型是否存在序列相关。
（5分）
根据表4中
可以认为模型存在一阶正的序列相关；
根据表5：
由于Obs*R-squared的概率值小于，且RESID（-1）和RESID（-2）是显着的，可以认为模型存在二阶序列相关。
根据表6：
Obs*R-squared的概率值小于，但RESID（-3）影响是不显着的。
综合上述，可以认为模型存在二阶序列相关。
（3分）
（4）若模型存在序列相关，根据表7判断：
采用广义差分法消除后模型是否已经消除了序列相关（3分）
根据表7：
在显着水平为下，AR
（1）和AR
（2）都通过了显着性检验，
说明模型已不存在序列相关性。
4.利用1980-2010年税收LNTAX、国内生产总值LNGDP、和财政支出LNEP的数据进行变量间的协整检验与建立误差修正模型进行分析。
表13残差序列的ADF检验
AugmentedDickey-Fullerteststatistic
Testcriticalvalues:
1%level
5%level
10%level
表14JJ检验的结果
Hypothesized
Trace
5Percent
1Percent
No.ofCE（s）
Eigenvalue
Statistic
CriticalValue
None**
Atmost1*
（1）表13为以LNTAX为被解释变量、LNGDP和LNEP为解释变量回归估计的残差序列ADF检验结果，根据结果进行E-G两步法协整检验。
残差序列ADF检验结果来看，其ADF值为小于显着水平下的临界值，是平稳序列，根据E-G两步法可知，变量LNTAX、LNGDP和LNEP三者之间存在长期稳定的均衡关系，即协整关系。
（2）根据表14的JJ检验结果进行协整检验。
迹统计值为大于显着水平下的临界值，拒绝原假设，认为至少存在一个协整方程；
迹统计值为小于显着水平下的临界值，接受原假设，接受至多存在一个协整方程的假设。
综合上述，认为三序列之间存在一个协整方程。
（3）若误差修正模型为：
，请解释误差修正项的系数的含义。
表示当短期波动偏离长期均衡时，误差修正项将以的力度做反向调整，将非均衡状态回复到均衡状态。
5.利用1980-2014年我国GDP的时间序列数据进行ADF平稳性检验，结果如下：
表9原序列的ADF检验（基于模型3）
表10原序列的ADF检验（基于模型2）
表11原序列的ADF检验（基于模型1）
表12一阶差分序列的ADF检验（基于模型1）
（1）根据表9—12的检验结果对时间序列进行平稳性检验；
（9分）
表9—11可看出原序列中，三个扩展模型的ADF值均大于三个显着水平下的临界值故都不平稳，所以原序列是不平稳时间序列；
表12中，一阶差分序列的ADF值小于显着水平下的临界值，可以认为一阶差分序列不存在单位根，是平稳序列。
（2）对时间序列进行单整性分析。
由于原序列是不平稳时间序列，而一阶差分序列不存在单位根，是平稳序列，所以时间序列为一阶单整序列。
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