第1-4章--计量经济学---复习题(2015.5)

1第1-4章计量经济学复习题(2015.5)第一部分简单线性回归的基本思想2.1解释概念1、总体回归函数(PRF)答：总体回归函数反映了被解释变量的均值同一个或多个解释变量之间的关系。即kkxxxyE110)|(2、样本回归函数(SRF)样本回归函数是总体回归函数的近似。即ikkiixxyˆˆˆˆ1103、随机总体回归函数从总体上表明了单个y同解释变量和随机干扰项之间的关系。即uxyEuxxykk)|(1104、随机样本回归函数从所抽取样本的角度说明了被解释变量iy与被解释变量ix以及残差iuˆ之间的关系。即iiiikkiiuyuxxyˆˆˆˆˆˆ1105、线性回归模型回归参数为线性的回归模型。6、随机误差项(iu)它代表了与被解释变量y有关但未被纳入模型变量的影响。每一个随机误差项对于y的影响都是非常小的，且是随机的。随机误差项的均值为零。即ikkiiixxyu1107、残差项(iuˆ)2它是随机误差项的近似。即iiiyyuˆˆ8、回归系数或回归参数若uxxykk110，则k,,10，称为回归系数或回归参数。9、回归系数的估计量回归系数的估计量(jˆ)说明了如何通过样本数据来计算回归系数(j)的估计值。也称为样本回归估计值。2.2随机总体回归函数与随机样本回归函数有什么区别？随机总体回归函数是从总体上表明了单个y同解释变量和随机干扰项之间的关系。即uxyEuxxykk)|(110随机样本回归函数是从所抽取样本的角度说明了被解释变量iy与被解释变量ix以及残差iuˆ之间的关系。即iiiikkiiuyuxxyˆˆˆˆˆˆ1102.3讨论:“既然不能观察到总体回归函数，为什么还要研究它呢？”答：就像经济理论中的完全竞争模型一样，总体回归函数也是一个理论化的、理想化的模型，在现实中很难得到。但是这样一个理想化的模型有助于我们把握所研究问题的本质。2.4判断正误并说明理由。1、随机误差项iu与残差项iuˆ是一回事。答：错误。残差项iuˆ是随机误差项iu的一个近似(估计值)。2、总体回归函数给出了与自变量每个取值相对应的因变量的值。答：错误。总体回归函数给出了在解释变量给定条件下被解释变量的条件均值。33、线性回归模型意味着模型变量是线性的。答：错误。线性回归模型是指所建立的模型中回归系数为线性。而其中的解释变量和被解释变量不一定是线性的。4、在线性回归模型中，解释变量是因，因变量是果。答：错误。通常情况下，解释变量与被解释变量之间的因果关系是由经济理论决定的，而不是由回归模型决定的。5、随机变量的条件均值与非条件均值是一回事。答：错误。只有x和y独立时)()|(yExyE和才相等。2.5下面两者之间有什么关系？(1)11ˆ和；(2)22ˆ和；(3)iiuu和ˆ。上述哪些量可以观察得到？如何观察得到？答：(1)11ˆ是的回归估计量；(2)22ˆ是的回归估计量；(3)iiuu是ˆ的估计量。在现实中，我们无法观测到iu和，21，但是只要得到一组观测数据，就可以通过iuˆˆˆ21和，得到它们的估计量。2.6下表列出了若干对自变量与因变量。对每一对变量，它们之间的关系如何？是正的？负的？还是无法确定？也就是说，其斜率是正还是负，或都不是？说明理由。序号因变量自变量序号因变量自变量1GDP利率5总统声誉任职时间2个人储蓄利率6学生第一年GPA分数SAT分数3小麦产出降雨量7学生经济计量学成绩统计学成绩4美国国防开支俄罗斯国防开支8日本汽车的进口量美国人均国民收入4答：(1)这取决于高利率水平对构成GDP的各部分(居民消费、投资、政府消费和进出口)的影响。无法确定。(2)斜率为正。在其他条件不变的情况下，利率水平越高，人们储蓄的欲望越大。(3)一般情况下，斜率为正。(4)国际形势不发生重大改变的情况下，斜率为正。(5)斜率可能为正。(6)斜率可能为负。民众对总统越熟悉，对总统产生厌恶的可能性越大。(7)斜率可能为正。(8)斜率为正。统计学是计量经济学的基础。(9)斜率为正。当收入增加时，可自由支配的收入也增加，从而导致对较为昂贵汽车的需求上升，而大部分日本汽车都较为昂贵，因此人们对日本汽车的需求会上升。2.7判别下列模型是否为线性回归模型：(1))1(10iixy；(2)iiiuxyln10；(3)iiiuxy10ln；(4)iiiuxylnln10；(5)iiiuxy210；(6)iiiuxy310。答：(1)-(4)题是，(5)-(6)题不是。