《计量经济学》2009—2010学年第二学期期末考试A卷

1广东外语外贸大学国际经济贸易学院《计量经济学》2009—2010学年第一学期期末考试试卷（A）考核对象：时间：120分钟班级：学号：姓名：成绩：设经典多元线性回归模型为：niXXXYikikiiiiii,,2,1,22110一、单项选择题（每题2分，共40分）1.在下列各种数据中，（C）不应作为经济计量分析所用的数据。A．时间序列数据B.横截面数据C．计算机随机生成的数据D.虚拟变量数据2.对于经典多元线性回归模型，总离差平方和TSS、回归平方和ESS与残差平方和RSS的相互关系，正确的是（B）。A．TSSRSS+ESSB．TSS=RSS+ESSC．TSSRSS+ESSD．TSS2=RSS2+ESS23.根据样本资料估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为iiXYln75.000.2ˆln，这表明人均收入每增加1％，人均消费支出平均来说将增加（B）。A.0.2%B.0.75%C.2%D.7.5%4.如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的OLS估计是（B）。A.无偏、有效估计量B.无偏、非有效估计量C.有偏、有效估计量D.有偏、非有效估计量5.要使经典多元回归模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为（A），其中k为解释变量的个数。A.n≥k+1B.n≤k+1C.n≥30D.n≥3(k+1)6.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相关系数接近于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7.关于可决系数R2，以下说法中错误的是（D）。A.可决系数R2被定义为回归方程已经解释的变差与总变差之比B.]1,0[2RC.可决系数R2反映了样本回归函数对样本观测值拟合优劣程度的一种描述D.可决系数R2的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响8.若想考察某地区的边际消费倾向在某个时间前后是否发生显著变化，则下列那个模型比较适合（Y代表消费支出；X代表可支配收入；D表示虚拟变量）。（B）A.iiiiXDY110B.iiiiiXDXY1210C.iiiiiXDDY22110D.iiiDY29.设x1,x2为解释变量，则完全多重共线性是(A)。A．02121xxB.021xexC．为随机变量,02121xxD.021xex10.在DW检验法中，不能判定的区域是（C）。A.0DWdl，4-dl﹤DW4B.du﹤DW﹤4-duC.dlDWdu，4-duDW4-dlD.上述都不对11.需求函数与供给函数构成的联立方程模型ttttttttttSDPbPbbSWaPaaD212101210中内生变量和先决变量(含常数项)的个数分别为（B）。A.3和2B.2和4C.4和1D.1和412.先决变量是(A)的合称。A.外生变量和滞后内生变量B.内生变量和外生变量C.外生变量和虚拟变量D.解释变量和被解释变量13.下列说法正确的是（B）A.异方差是样本现象B.异方差是一种随机误差现象C.异方差是总体现象D.时间序列更易产生异方差14.设k为经典多元回归模型中解释变量的个数，n为样本容量,则对总体回归模型进行显著性检验(F检验)时构造的F统计量为(B)。A.)1/()/(kRSSknESSFB.)1/()1(/22knRkRC.)1/()1()/(22kRknRD.)/()1/(knRSSkESS15.对于一个经典多元线性回归模型，若将一个具有m个特征的质的因素引进计量经济模型，则虚拟变量数目为(B)。A.mB.m-1C.m-2D.m+116.在修正序列自相关的方法中，不正确的是（B）。A.广义差分法B.普通最小二乘法C.一阶差分法D.Durbin两步法17.个人保健支出的计量经济模型为：iiiiXDY10，其中Yi为保健年度支出；Xi为个人年度收入；虚拟变量；，大学以下大学及以上0,1iDμi满足经典模型假定。则大学以上群体的平均年度保健支出为（B）。A.iiiiXDXYE0)0,|(B.iiiiXDXYE10)1,|(3C.10D.018.设M为货币需求量，Y为收入水平，r为利率，流动性偏好函数为M=β0+β1Y+β2r+μ，又设1ˆ、2ˆ分别为1、2的估计值，则根据经济理论，一般来说(A)。A.1ˆ应为正值，2ˆ应为负值B.1ˆ应为正值，2ˆ应为正值C.1ˆ应为负值，2ˆ应为负值D.1ˆ应为负值，2ˆ应为正值19.经典多元线性回归分析中的RSS反映了（C）。A．应变量观测值总变差的大小B．应变量回归估计值总变差的大小C．应变量观测值与估计值之间的总变差D．Y关于X的边际变化20.加权最小二乘法是（C）的一个特例。A.广义差分法B.普通最小二乘法C.广义最小二乘法D.两阶段最小二乘法二、多项选择题（每题3分，共15分）1.一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的基本假定包括（ABCE）。A.0)(iEB.（常数）2)(iVarC.)(0),(jiCovjiD.)1,0(~NiE.0),(iiXCov2.下列说法不正确的是（ABDE）。A.多重共线性是总体现象B.多重共线性是完全可以避免的C.多重共线性是一种样本现象D.在共线性程度不严重的时候可进行结构分析E.只有完全多重共线性一种类型3.用于进行广义差分变换的自相关系数ρ的估计方法有（AB）。A．科克伦-奥科特迭代法B．杜宾两步法C．加权最小二乘法D．回归法E．DW法4.可决系数的公式为（BCD）。A．TSSRSSB.TSSESSC.TSSRSS1D.RSSESSESS5.Goldfeld-Quandt检验法的应用条件是（ABCE）。A.单调型异方差B.样本容量尽可能大C.随机误差项服从正态分布D.将排列在中间的约1/4的观测值删除掉4E．除了异方差外，其它假定条件均满足三、判断题（判断下列命题正误，并简要说明理由）（每题3分，共15分）1.在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。错。参数一经估计，建立了样本回归模型，还需要对模型进行检验，包括经济意义检验、统计检验、计量经济专门检验等。2.假定个人服装支出同收入水平和性别有关，由于性别是具有两种属性（男、女）的定性因素，因此，用虚拟变量回归方法分析性别对服装支出的影响时，需要引入两个虚拟变量。错。是否引入两个虚拟变量，应取决于模型中是否有截距项。如果有截距项则引入一个虚拟变量；如果模型中无截距项，则可引入两个虚拟变量。3.一元线性回归模型中，对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的。正确。要求最好能够写出一元线性回归中，F统计量与T统计量的关系，即F=t2的来历；或者说明一元线性回归仅有一个解释变量，因此对斜率系数的T检验等价于对方程的整体性检验。4.在经典多元线性回归分析中，随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别。错。随机扰动项的方差反映总体的波动情况，对一个特定的总体而言，是一个确定的值。在最小二乘估计中，由于总体方差在大多数情况下并不知道，所以用样本数据去估计σ21ˆ22knei其中n为样本数，k为解释变量的个数。2ˆ是σ2的线性无偏估计，是一个随机变量。5.如果经典多元线性回归模型（CLRM）中的随机干扰项不服从正态分布，那么，参数的OLS估计量将是有偏的。错。即使经典线性回归模型（CLRM）中的干扰项不服从正态分布，OLS估计量仍然是无偏的。因为)()())()(())(()ˆ(111XEXXXXXXEYXXXEE该表达式成立与否与μ的正态性无关。5四、计算题（每题10分，共30分）1．美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》（TheWallStreetJournalAlmanac1999）上。航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉的次数的数据如下:航空公司名称航班正点率（%）（X）投诉率（次/10万名乘客）（Y）西南(Southwest)航空公司81.80.21大陆(Continental)航空公司76.60.58西北(Northwest)航空公司76.60.85美国(USAirways)航空公司75.70.68联合(United)航空公司73.80.74美洲(American)航空公司72.20.93德尔塔（Delta）航空公司71.20.72美国西部(Americawest)航空公司70.81.22环球(TWA)航空公司68.51.25利用EViews估计其参数结果为：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/11/09Time:19:12Sample:19Includedobservations:9VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C6.0178321.0522605.7189610.0007X-0.0704140.014176-4.9672540.0016R-squared0.778996Meandependentvar0.797778AdjustedR-squared0.747424S.D.dependentvar0.319991S.E.ofregression0.160818Akaikeinfocriterion-0.623958Sumsquaredresid0.181037Schwarzcriterion-0.580130Loglikelihood4.807811F-Statistic24.67361Durbin-Watsonstat2.526971Prob(F-Statistic)0.001624(1)求出描述投诉率是如何依赖航班按时到达正点率的估计的回归方程；(2)对估计的回归方程的斜率作出解释；(3)如果航班按时到达的正点率为80%，估计每10万名乘客投诉的次数是多少？解：描述投诉率（Y）依赖航班按时到达正点率（X）的回归方程：iiiXY10即iiXY070414.0017832.6ˆt=(5.718961)(-4.967254)R2=0.778996F=24.67361DW=2.526971这说明当航班正点到达比率每提高1个百分点,平均说来每10万名乘客投诉次数将下降0.07次。如果航班按时到达的正点率为80%，估计每10万名乘客投诉的次数为6384712.080070414.0017832.6ˆ0Y（次）2.经济理论指出，家庭消费支出(Y)不仅取决于可支配收入(X1)，还决定于个人财富(X2)，即可设定如下回归模型：iiiiXXY22110据统计资料，使用Eviews，可得如下估计结果：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/11/09Time:19:12Sample:120Includedobservations:20VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C245.515869.523483.5314080.0096X10.5684250.7160980.7937810.4534X2-0.0058330.070294-0.0829750.9362R-squared0.962099Meandependentvar1110.000AdjustedR-squared0.951270S.D.dependentvar314.2893S.E.ofregression69.37901Akaikeinfocriterion11.56037Sumsquaredresid33694.13Schwarzcriterion11.65115Loglikeli