李子奈-计量经济学分章习题与答案Word文档下载推荐.doc

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1、计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系是什么？

2、模型的检验包括哪几个方面？

具体含义是什么？

五、计算分析题

1、下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型？

为什么？

（1）=112.0+0.12,其中为第t年农村居民储蓄增加额（单位：

亿元），为第t年城镇居民可支配收入总额（单位：

亿元）。

（2）=4432.0+0.30，其中为第t-1年底农村居民储蓄余额（单位：

亿元），为第t年农村居民纯收入总额（单位：

2、指出下列假想模型中的错误，并说明理由：

其中，为第t年社会消费品零售总额（单位：

亿元），为第t年居民收入总额（单位：

亿元）（指城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），为第t年全社会固定资产投资总额（单位：

3、下列设定的计量经济模型是否合理？

（1）

其中，（i=1,2,3）是第一产业、第二产业、第三产业增加值，为随机干扰项。

（2）财政收入=f（财政支出）+，为随机干扰项。

第二章一元线性回归模型

1、总体回归函数

2、最大似然估计法（ML）

3、普通最小二乘估计法（OLS）

4、残差平方和

5、拟合优度检验

1、设OLS法得到的样本回归直线为，以下说法正确的是（）

A、 

B、 

C、 

D、

2、回归分析中定义的（）

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为非随机变量

D、解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量

3、一元线性回归分析中的回归平方和ESS的自由度是（）

A、n 

B、n-1 

C、n-k 

D、1

4、对于模型，其OLS的估计量的特性在以下哪种情况下不会受到影

响（）

A、观测值数目n增加B、各观测值差额增加

C、各观测值基本相等D、

5、某人通过一容量为19的样本估计消费函数（用模型表示），

并获得下列结果：

，=0.98，，则下面

（3.1）（1.87）

哪个结论是对的？

（）

A、在5%显著性水平下不显著B、的估计量的标准差为0.072

C、的95%置信区间不包括0D、以上都不对

6、在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为：

（ 

）

A、 

B、

D、

7、最小二乘准则是指按使（）达到最小值的原则确定样本回归方程（）

A、B、

C、D、

8、设Y表示实际观测值，表示OLS回归估计值，则下列哪项成立（）

B、

D、

9、最大或然准则是按从模型中得到既得的n组样本观测值的（）最大的准则确定样本

回归方程。

（）

A、离差平方和B、均值

C、概率D、方差

10、一元线性回归模型的最小二乘回归结果显示，残差平方和RSS=40.32,

样本容量n=25，则回归模型的标准差为（）

A、1.270B、1.324C、1.613D、1.753

11、参数的估计量具备有效性是指（）

A、B、在的所有线性无偏估计中最小

C、D、在的所有线性无偏估计中最小

12、反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是（）

A、总离差平方和B、回归平方和C、残差平方和D、可决系数

13、总离差平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是（）

A、TSS>

RSS+ESSB、TSS=RSS+ESS

C、TSS<

RSS+ESSD、TSS2=RSS2+ESS2

14、对于回归模型，=1，2，…，n

检验时，所用的统计量服从（）

A、B、

C、D、

15、某一特定的X水平上，总体Y分布的离散程度越大，即越大，则（）

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

三、多项选择题

1、一元线性回归模型的基本假定包括（）

A、B、

C、D、

E、X为非随机变量，且

2、以Y表示实际观测值，表示回归估计值，e表示残差，则回归直线满足（）

A、通过样本均值点B、

C、 D、

E、

3、以带“^”表示估计值，表示随机干扰项，如果Y与X为线性关系，则下列哪些是正

确的（）

A、B、

C、 D、

4、假设线性回归模型满足全部基本假设，则其最小二乘回归得到的参数估计量具备（）

A、可靠性B、一致性

C、线性D、无偏性

E、有效性

5、下列相关系数算式中，正确的是（）

A、B、

C、D、

二、判断题

1、满足基本假设条件下，随机误差项服从正态分布，但被解释变量Y不一定服从正态分

布。

（）

2、总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值。

（）

3、线性回归模型意味着变量是线性的。

（）

4、解释变量是作为原因的变量，被解释变量是作为结果的变量。

（）

5、随机变量的条件均值与非条件均值是一回事。

（）

6、线性回归模型的0均值假设可以表示为。

（）

7、如果观测值近似相等，也不会影响回归系数的估计量。

8、样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解

释变量的解释能力。

（）

9、模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的

普通最小二乘估计量也是无偏的。

（）

10、回归系数的显著性检验是用来检验解释变量对被解释变量有无显著解释能力的检验。

（）

1、为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？

2、总体回归函数和样本回归函数之间有哪些区别与联系？

3、为什么用可决系数评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？

4、根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？

1、令表示一名妇女生育孩子的数目，表示该妇女接受过教育的年数。

生育率对受教育年数的简单回归模型为

（1）随机扰动项包含什么样的因素？

它们可能与受教育水平相关吗？

（2）上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？

请解释。

2、已知回归模型，式中E为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。

随机扰动项的分布未知，其他所有假设都满足。

（1）从直观及经济角度解释和。

（2）OLS估计量和满足线性性、无偏性及有效性吗？

简单陈述理由。

（3）对参数的假设检验还能进行吗？

（4）如果被解释变量新员工起始薪金的计量单位由元改为100元，估计的截距项、斜率项有无变化？

（5）若解释变量所受教育水平的度量单位由年改为月，估计的截距项与斜率项有无变化？

3、假设模型为。

给定个观察值，，…，，按如下步骤建立的一个估计量：

在散点图上把第1个点和第2个点连接起来并计算该直线的斜率；

同理继续，最终将第1个点和最后一个点连接起来并计算该条线的斜率；

最后对这些斜率取平均值，称之为，即的估计值。

（1）画出散点图，推出的代数表达式。

（2）计算的期望值并对所做假设进行陈述。

这个估计值是有偏还是无偏的？

解释理由。

（3）判定该估计值与我们以前用OLS方法所获得的估计值相比的优劣，并做具体解释。

4、对于人均存款与人均收入之间的关系式使用美国36年的年度数据得如下估计模型，括号内为标准差：

＝0.538　　

（1）的经济解释是什么？

（2）和的符号是什么？

实际的符号与你的直觉一致吗？

如果有冲突的话，你可以给出可能的原因吗？

（3）对于拟合优度你有什么看法吗？

（4）检验是否每一个回归系数都与零显著不同（在1%水平下）。

同时对零假设和备择假设、检验统计值、其分布和自由度以及拒绝零假设的标准进行陈述。

你的结论是什么？

5、现代投资分析的特征线涉及如下回归方程：

；

其中：

表示股票或债券的收益率；

表示有价证券的收益率（用市场指数表示，如标准普尔500指数）；

表示时间。

在投资分析中，被称为债券的安全系数，是用来度量市场的风险程度的，即市场的发展对公司的财产有何影响。

依据1956~1976年间240个月的数据，Fogler和Ganpathy得到IBM股票的回归方程（括号内为标准差），市场指数是在芝加哥大学建立的市场有价证券指数。

（0.3001）（0.0728）

要求：

（1）解释回归参数的意义；

（2）如何解释？

（3）安全系数的证券称为不稳定证券，建立适当的零假设及备选假设，并用检验进行检验（）。

6、假定有如下的回归结果：

，其中，Y表示美国的咖啡的消费量（杯数/人天），X表示咖啡的零售价格（美元/杯）。

（1）这是一个时间序列回归还是横截面回归？

（2）如何解释截距的意义，它有经济含义吗？

如何解释斜率？

（3）能否求出真实的总体回归函数？

（4）根据需求的价格弹性定义：

弹性=斜率×

（X/Y），依据上述回归结果，你能求出对咖啡需求的价格弹性吗？

如果不能，计算此弹性还需要其他什么信息？

7、若经济变量y和x之间的关系为，其中A、a为参数，为随机误差，

问能否用一元线性回归模型进行分析？

8、上海市居民1981~1998年期间的收入和消费数据如表所示，回归模型为，其中，被解释变量为人均消费，解释变量为人均可支配收入。

试用普通最小二乘法估计模型中的参数，并求随机误差项方差的估计值。

上海市居民1981~1998年间的收入和消费数据

年份

可支配收入

消费

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

630

650

680

830

1070

1290

1430

1720

1970

580

570

610

720

990

1170

1280

1640

1810

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

2180

2480

3000

4270

5860

7170

8150

8430

8770

1930

2160

2500

3530

4660

6760

6820

6860

第三章多元线性回归模型

1、多元线性回归模型

2、调整的决定系数

3、偏回归系数

4、正规方程组

5、方程显著性检验

1、在模型的回归分析结果中，有，

，则表明（）

A、解释变量对的影响不显著

B、解释变量对的影响显著

C、模型所描述的变量之间的线性关系总体上显著

D、解释变量和对的影响显著

2、设为回归模型中的实解释变量的个数，为样本容量。

则对回归模型进行总体显著性

检验（检验）时构造的统计量为（）

B、 

D、

3、已知二元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为，

则随机误差项的方差的OLS估计值为（）

A、33.33 

B、40 

C、38.09 

D、36.36

4、在多元回归中，调整后的决定系数与决定系数的关系为（）

B、 

D、与的关系不能确定

5、下面说法正确的有（）

A、时间序列数据和横截面数据没有差异 

B、对回归模型的总体显著性检验没有必要

C、总体回归方程与样本回归方程是有区别的 

D、决定系数不可以用于衡量拟合优度

6、根据调整的可决系数与F统计量的关系可知，当时，有（）

A、F=0B、F=－1C、F→+∞D、F=-∞

7、线性回归模型的参数估计量是随机向量的函数，即。

是（）

A、随机向量B、非随机向量

C、确定性向量D、常量

8、下面哪一表述是正确的（）

A、线性回归模型的零均值假设是指

B、对模型进行方程显著性检验（即检验），检验的零假

设是

C、相关系数较大意味着两个变量存在较强的因果关系

D、当随机误差项的方差估计量等于零时，说明被解释变量与解释变量之间为函数关系

9、对于，如果原模型满足线性模型的基本假设则

在零假设下，统计量（其中是的标准误差）服从（）

A、B、C、D、

10、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很低，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，我们不应该随便剔除该解释变量

1、残差平方和是指（）

A、随机因素影响所引起的被解释变量的变差

B、解释变量变动所引起的被解释变量的变差

C、被解释变量的变差中，回归方程不能作出解释的部分

D、被解释变量的总离差平方和回归平方之差

E、被解释变量的实际值与拟合值的离差平方和

2、回归平方和是指（）

A、被解释变量的观测值与其均值的离差平方和

B、被解释变量的回归值与其均值的离差平方和

C、被解释变量的总体平方和与残差平方和之差

D、解释变量变动所引起的被解释变量的离差的大小

E、随机因素影响所引起的被解释变量的离差大小

3、对模型满足所有假定条件的模型进行总体显著性检验，如果

检验结果总体线性关系显著，则很可能出现（）

A、B、

4、设k为回归模型中的参数个数（包含截距项）则总体线性回归模型进行显著性检验时所

用的F统计量可以表示为（）

A、B、

C、D、

5、在多元回归分析中，调整的可决系数与可决系数之间（）

A、B、

C、只可能大于零D、可能为负值

E、不可能为负值

四、判断题

1、满足基本假设条件下，样本容量略大于解释变量个数时，可以得到各参数的唯一确定的

估计值，但参数估计结果的可靠性得不到保证（）

2、在多元线性回归中，t检验和F检验缺一不可。

3、回归方程总体线性显著性检验的原假设是模型中所有的回归参数同时为零（）

4、多元线性回归中，可决系数是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。

（）

5、多元线性回归模型中的偏回归系数，表示在其他解释变量保持不变的情况下，对应解释

变量每变化一个单