2013-2014计量经济学期末卷A

-1-云南财经大学2013至2014学年第一学期计量经济学课程期末考试试卷（A）得分一二三四五六七八总分复核人阅卷人注意：答案一律填写到答题纸上！一、单项选择题（每小题1分，共15分）1、下面属于截面数据的是【】A.1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值B.1991-2003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2、计量经济模型的基本应用领域有【】A.结构分析、经济预测、政策评价B.弹性分析、乘数分析、政策模拟C.消费需求分析、生产技术分析、市场均衡分析D.季度分析、年度分析、中长期分析3、构造经济计量模型应遵循的原则是【】。A.模型变量越多越好的原则B.模型变量越少越好的原则C.定量分析为主的原则D.以理论分析作先导的原则4、参数的估计量ˆ具备有效性是指【】A.Var(ˆ)=0B.Var(ˆ)为最小C.(ˆ－)＝0D.(ˆ－)为最小5、以Y表示实际观测值，Yˆ表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使【】A.)ˆ(iiYY＝0B.2)ˆ(iiYY＝0学号：姓名：班级：专业：院（系）：答案不得超过装订线姓名装班级订学号线-2-C.)ˆ(iiYY为最小D.2)ˆ(iiYY为最小6、X与Y的样本回归直线为【】A．Yi=β0十β1Xi+uiB．Yi=ii10uXC．E(Yi|Xi)=β0十β1XiD．iY=i10X7、下列模型中E(Yi|Xi)是参数1的线性函数，并且是解释变量Xi的非线性函数的是【】A．E(Yi|Xi)=2i210XB．E(Yi|Xi)=i10XC．E(Yi|Xi)=i10X1D．E(Yi|Xi)=i10X18、在多元回归中，调整后的判定系数2R与判定系数2R的关系有【】A．2R2RB．2R2RC．2R=2RD．2R与2R的关系不能确定9、如果戈德菲尔特——匡特检验显著，则认为什么问题是严重的【】A．异方差问题B．序列相关问题C．多重共线性问题D．设定误差问题10、假定某企业的生产决策是由模型Yt=β0+β1Xt+μt描述的(其中Yt为产量，Xt为价格)，又知：如果该企业在t-1期生产过剩，经济人员会削减t期的产量。由此判断上述模型存在【】A.异方差问题B.随机解释变量问题C.多重共线性问题D.序列相关问题11、方差膨胀因子检测法用于检验【】A.是否存在异方差B.是否存在序列相关C.是否存在多重共线性D.回归方程是否成立12、假设回归模型为Yi=+iiuX，其中Xi为随机变量，且Xi与ui相关，则的普通最小二乘估计量【】A．无偏且不一致B．无偏但不一致C．有偏但一致D.有偏且不一致-3-13、设某地区消费函数Yi=C0+C1Xi+ui中，消费支出不仅与收入X有关，而且与消费者年龄构成有关，年龄构成可分为小孩、成年人和老年人三个层次，假设边际消费倾向不变，则考虑上述因素的影响，该消费函数应引入虚拟变量个数为【】A.1个B.2个C.3个D.4个14、根据样本资料建立某消费函数如下：tCˆ=100.50+55.35tD+0.45tX，其中C为消费，X为收入，虚拟变量D＝农村家庭城镇家庭01，所有参数均检验显著，则城镇家庭的消费函数为【】A.tCˆ=155.85+0.45tXB.tCˆ=100.50+0.45tXC.tCˆ=100.50+55.35tXD.tCˆ=100.95+55.35tX15、在Zt=aXt+bYt中，a,b为常数，如果Xt～I(2)，X与Y之间是协整的，且Zt是一个平稳时间序列，则【】A.Yt～I(0)B.Yt～I(1)C.Yt～I(2)D.Yt～I(3)二、多项选择题（每题选出2～5个正确答案，每题1分，本题满分共5分）1、根据弗里希的观点，经济计量学是哪三者的统一?【】A.经济理论B.宏观管理C.统计学D.数学E.微观管理2、当被解释变量的观测值Yi与回归值iYˆ完全一致时：【】A.判定系数r2等于1B.判定系数r2等于0C.估计标准误差s等于1D.估计标准误差s等于0E.相关系数等于03对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘估计具有的优良特性有【】A．无偏性B．线性性C．有效性D．一致性E．确定性4、常用的检验异方差性的方法有【】-4-A．戈里瑟检验B．戈德菲尔德-匡特检验C．怀特检验D．DW检验E．方差膨胀因子检测5、在回归模型中引入虚拟变量的作用有【】A.反映质的因素的影响B.分离异常因素的影响C.提高模型的精度D.检验属性类型对被解释变量的作用E.反映不同数量水平的解释变量对被解释变量的影响三、判断题（正确的写“”，错误的写“”。每小题1分，共10分）。()1、理论模型的设计必须遵循“从一般到简单”的原则。()2、满足高斯假设的前提下，最大似然和最小二乘估计对随机干扰项方差的估计结果一样。()3、有一个解释变量显著不等于多元线性回归模型的方程显著。()4、在实际应用中，一元回归没有什么用，因为影响被解释变量的因素不止一个。()5、含有随机解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘估计量都是有偏的。()6、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。()7、变量不存在两两高度相关表示不存在高度多重共线性。()8、工具变量替代随机解释变量后，实际上是工具变量变成了解释变量。()9、“随机游走”序列是非平稳序列，反之不然。()10、变量间的协整不要求是同阶单整的。四、名词解释（每小题3分，共12分）1、回归分析2、一阶序列相关3、工具变量4、K阶单整五、简答题（每小题5分，共10分）1、计量经济学模型中引入随机误差项的原因是什么？2、DW检验的局限性有哪些？-5-六、计算与分析题（本题满分共48分。计算结果一律保留三位小数）1、（本题满分20分）根据某国1955-1974年产出Y（国内生产总值GDP），劳动投入L（总就业人数）以及资本投入K（固定资本存量）的数据，建立柯布—道格拉斯生产函数模型eKALY利用EViews软件估计模型得：DependentVariable:LOG(Y)Method:LeastSquaresDate:12/20/13Time:17:56Sample:19551974Includedobservations:20CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1.6523330.606185-2.7257890.0144LOG(L)0.3397170.1856871.8295160.0849LOG(K)0.8460020.0933499.0628160.0000R-squared0.995081Meandependentvar12.22605AdjustedR-squared0.994502S.D.dependentvar0.381497S.E.ofregression0.028288Akaikeinfocriterion-4.155281Sumsquaredresid0.013604Schwarzcriterion-4.005921Loglikelihood44.55281Hannan-Quinncriter.-4.126124F-statistic1719.335Durbin-Watsonstat0.425618Prob(F-statistic)0.000000要求：（1），的经济含义是什么（2分）（2），的取值应该在什么范围内？（2分）（3）写出对数线性回归方程。（3分）（4）解释，的经济意义；（2分）（5）回归模型显著吗（05.0）？（2分）（6）检验模型的解释变量的显著性。（05.0）。（2分）（7）这组数据是什么类型的数据，该模型可能违背哪些经典假定？（2）有人怀疑因存在劳动力过剩，劳动投入L对产出Y影响不显著，舍弃了变量L，估计模型为：DependentVariable:LOG(Y)Method:LeastSquares-6-Date:12/20/13Time:17:57Sample:19551974Includedobservations:20CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-0.6183800.233092-2.6529430.0162LOG(K)1.0138270.01839155.127520.0000R-squared0.994112Meandependentvar12.22605AdjustedR-squared0.993785S.D.dependentvar0.381497S.E.ofregression0.030076Akaikeinfocriterion-4.075554Sumsquaredresid0.016282Schwarzcriterion-3.975981Loglikelihood42.75554Hannan-Quinncriter.-4.056117F-statistic3039.043Durbin-Watsonstat0.302066Prob(F-statistic)0.000000续问（8）舍弃变量L是否合理？说出你的理由？（F0.10(1,17)=3.026）（3分）（9）变量L不显著的原因可能是？（2分）2、（本题满分6分）为了评估收入和获得保健对生命预期的影响，我们收集了85个国家的数据，以生命预期Y为被解释变量，收入X1和获得保健指标X2为解释变量，建立线性回归模型，估计结果如下：DependentVariable:YCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C39.438021.94859520.239210.0000X10.0005420.0001224.4417310.0000X20.2833030.0284449.9599610.0000R-squared0.774146Meandependentvar63.13412AdjustedR-squared0.768637S.D.dependentvar10.54996S.E.ofregression5.074547Akaikeinfocriterion6.121008Sumsquaredresid2111.584Schwarzcriterion6.207219Loglikelihood-257.1428Hannan-Quinncriter.6.155684F-statistic140.5332Durbin-Watsonstat1.983983Prob(F-statistic)0.000000因怀疑模型存在异方差，又做了如下检验：DependentVariable:ABS(E)Method:LeastSquaresDate:12/20/13Time:18:17Sample:185-7-Includedobservations:85CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C4.6744580.40634211.503740.0000X1-0.0001935.68E-05-3.4074810.0010R-squared0.122723Meandependentvar3.847013AdjustedR-squared0.112153S.D.dependentvar3.187822S.E.ofregression3.003745Akaikeinfocriterion5.060845Sumsquaredresid748.8663Schwarzcriterion5.118319Loglikelihood-213.0859Hannan-Quinncriter.5.083963F-statistic11.61093Durbin-Watsonstat2.277118Prob(F-statistic)0.001013最后根据检验结果估计了如下模型：DependentVariable:Y/X1