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1、計量經濟學題庫什么是OLS估計？原理ols估計是指樣本回歸函數盡可能好的擬合這組織，即樣本回歸線上的點與真實觀測點的總體誤差盡可能小的估計方法。一、什么是計量經濟學？ 答：計量經濟學以經濟理論為指導，以事實為依據，以數學和統(tǒng)計學為方法，以電腦技術為工具，從事經濟關系與及經濟活動數量規(guī)律的研究，并以建立和應用隨機性的經濟計量模型為核心的一門經濟學科。計量經濟學模型揭示經濟活動中各種因素之間的定量關系，用隨機性的數量方程加以描述。二、建立計量經濟學模型的步驟和要點1.理論模型的設計（確定模型所包含的變量，確定模型的數量形式，擬定理論模型中的待估參數的理論期望值）2.樣本數據的收集（常用的樣本數據：

2、時間序列數據，截面數據，虛變量數據）3.模型參數的估計（選擇模型參數估計方法，應用軟件的使用）4.模型的檢驗 模型的檢驗包括幾個方面？其具體含義是什么？答：模型的檢驗主要包括：經濟意義檢驗、統(tǒng)計檢驗、計量經濟學檢驗、模型的預測檢驗。經濟意義檢驗需要檢驗模型是否符合經濟意義，檢驗求得的參數估計值的符號與大小是否與根據人們的經驗和經濟理論所擬訂的期望值相符合；統(tǒng)計檢驗需要檢驗模型參數估計值的可靠性，即檢驗模型的統(tǒng)計學性質；計量經濟學檢驗需要檢驗模型的計量經濟學性質，包括隨機擾動項的序列相關檢驗、異方差性檢驗、解釋變量的多重共線性檢驗等；模型的預測檢驗主要檢驗模型參數估計量的穩(wěn)定性以及對樣本容量變化

3、時的靈敏度，以確定所建立的模型是否可以用于樣本觀測值以外的范圍。5.模型成功的三要素：理論、方法、數據三、計量經濟學模型的應用方面（功能）答：結構分析，經濟預測，政策評價，檢驗與發(fā)展經濟理論四、引入隨機干擾項的原因，內容？原因：1.代表未知的影響因素2.代表數據觀測誤差3.代表殘缺數據4.代表模型設定誤差5.代表眾多細小影響因素6.變量的內在隨機性內容：1.被遺漏的影響因素（由于研究者對客觀經濟現象了解不充分，或是由于經濟理論上的不完善，以至于使研究者在建立模型時遺漏了一些對被解釋變量有重要影響的變量）；2.變量的測量誤差（在觀察和測量變量時，種種原因使觀測值并不等于他的真實值而造成的誤差）；

4、3.隨機誤差（在影響被解釋變量的諸因素中，還有一些不能控制的因素）；4.模型的設定誤差（在建立模型時，由于把非線性關系線性化，或者略去模型）五、什么是隨機誤差項和殘差，他們之間的區(qū)別是什么隨機誤差項u=Y-E(Y/X)，而總體回歸函數Y=Y+e，其中e就是殘差,利用Y估計Y時帶來的誤差e=Y-Y是對隨機變量u的估計六、一元線性回歸模型的基本假設主要有哪些？違背基本假設是否就不能進行估計1.回歸模型是正確設定的；2.解釋變量X是確定性變量不是隨機變量；在重復抽樣中取固定值。3.解釋變量在x所抽取的樣本中具有變異性，而且隨著樣本容量的無限增加，解釋變量X的樣本方差趨于一個非零的有限常數。4.隨機誤

5、差項u具有給定X條件下的零均值，同方差以及不序列相關性，即E(ui/Xi)=0；Var (ui/Xi)=sm2；Cov(ui，uj/ Xi，Xj)=0 5. 隨機誤差項與解釋變量之間不相關：Cov(Xi, Ui)=0 6. 隨機誤差項服從零均值、同方差的正態(tài)分布違背.還可進行估計，只是不能使用普通最小二乘法進行估計。七、高斯-馬爾可夫定理如果滿足古典線性回歸模型的基本假定，則在所有線性無偏估計量中，OLS估計量具有最小方差，即OLS估計量是最優(yōu)線性無偏估計量。假設條件：1.回歸模型是正確設定的；2.解釋變量X是確定性變量不是隨機變量；在重復抽樣中取固定值。3. 解釋變量在x所抽取的樣本中具有變

6、異性，而且隨著樣本容量的無限增加，解釋變量X的樣本方差趨于一個非零的有限常數。4.隨機誤差項u具有給定X條件下的零均值，同方差以及不序列相關性八、異方差性對于不同的樣本點，隨機干擾項的方差不再是常數，而是互不相同，則認為出現了異方差性。類型：單調遞增型，單調遞減型，復雜型。原因：模型中遺漏了隨時間變化影響逐漸增大的因素。（即測量誤差變化）模型函數形式設定誤差。隨機因素的影響。（即截面數據中總體各單位的差異）后果：1參數估計量非有效2.變量的顯著性檢驗失去意義3.模型的預測失效檢驗：圖示檢驗法 ， 戈德菲爾德匡特檢驗，懷特檢驗，帕克檢驗和戈里瑟檢驗處理：基本思想:變異方差為同方差，或盡量緩解方差

7、變異的程度。（加權最小二乘法（WLS），異方差穩(wěn)健標準誤法）九、序列相關性如果模型的隨機干擾項違背了相互獨立的基本假設，則稱為存在.原因：1經濟數據序列慣性；2模型設定的偏誤；3滯后效應；4蛛網現象；5數據的編造后果：1參數估計量非有效；2.變量的顯著性檢驗失去意義；3.模型的預測失效檢驗方法：一、圖示法；二、回歸檢驗法；三、D.W.檢驗法；四、拉格朗日乘數檢驗補救方法：廣義最小二乘法（GLS），廣義差分法，隨機干擾項相關系數的估計，廣義差分法在計量經濟學軟件中的實現，序列相關穩(wěn)健標準誤法。十、多重共線性如果模型的解釋變量之間存在著較強的相關關系，則稱模型存在多重共線性。原因：（1）經濟變量相

8、關的共同趨勢2.滯后變量的引入3.樣本資料的限制后果：1.完全共線性下參數估計量不存在2.近似共線性下普通最小二乘法參數估計量的方差變大3.參數估計量經濟含義不合理4.變量的顯著性檢驗和模型的預測功能失去意義檢驗：1.檢驗多重共線性是否存在2.判明存在多重共線性的范圍克服方法：1.排除引起共線性的變量2.差分法3.見笑參數估計量的方差十一、回歸模型中引入虛擬變量的作用是什么？有哪幾種基本的引入方式？它們各適合用于什么情況答：在模型中引入虛擬變量，主要是為了尋找某(些)定性因素對解釋變量的影響。加法方式與乘法方式是最主要的引入方式。前者主要適用于定性因素對截距項產生影響的情況，后者主要適用于定性

9、因素對斜率項產生影響的情況。除此外，還可以加法與乘法組合的方式引入虛擬變量，這時可測度定性因素對截距項與斜率項同時產生影響的情況。十二、滯后變量模型有哪幾種類型？分布滯后模型使用OLS方法存在哪些問題？答：滯后變量模型有分布滯后模型和自回歸模型兩大類，前者只有解釋變量及其滯后變量作為模型的解釋變量，不包含被解釋變量的滯后變量作為模型的解釋變量；而后者則以當期解釋變量與被解釋變量的若干期滯后變量作為模型的解釋變量。分布滯后模型有無限期的分布滯后模型和有限期的分布滯后模型；自回歸模型又以Coyck模型、自適應預期模型和局部調整模型最為多見。分布滯后模型使用OLS法存在以下問題：(1)對于無限期的分

10、布滯后模型，由于樣本觀測值的有限性，使得無法直接對其進行估計。(2)對于有限期的分布滯后模型，使用OLS方法會遇到：沒有先驗準則確定滯后期長度，對最大滯后期的確定往往帶有主觀隨意性；如果滯后期較長，由于樣本容量有限，當滯后變量數目增加時，必然使得自由度減少，將缺乏足夠的自由度進行估計和檢驗；同名變量滯后值之間可能存在高度線性相關，即模型可能存在高度的多重共線性。傳統(tǒng)或經典方法論（建立模型）（一）理論模型的設計1、理論或假說的陳述；2、理論的數學模型的設定；3、理論的計量經濟模型的設定；（二）獲取數據（三）模型的參數估計（四）模型的檢驗1、經濟意義的檢驗2、統(tǒng)計檢驗3、計量經濟學檢驗4、預測檢驗

11、（五）模型應用1、經濟分析/構分析2、經濟預測3、政策評價4、檢驗與發(fā)展經濟理論計量經濟學模型成功的三要素理論、方法、數據回歸分析是研究一個變量關于另一個（些）變量的依賴關系的計算方法和理論。用意在于通過后者的已知或設定值，去估計和（或）預測前者的（總體均值。前一個變量被稱為被解釋變量或應變量后一個變量被稱為解釋變量或自變量總體回歸函數（方程）：PRF由于統(tǒng)計相關的隨機性，回歸方程關心的是根據解釋變量的已知或給定值，考察被解釋變量的總體均值，即當解釋變量取某個確定值時，與之統(tǒng)計相關的被解釋變量所可能出現的對應值的平均值。在給定解釋變量條件下被解釋變量的期望軌跡稱為總體回歸線，或更一般地稱為總體

12、回歸曲線相應的函數（方程）：總體回歸函數（方程）（PRF）含義：回歸函數（PRF）說明被解釋變量的平均狀態(tài)（總體條件期望）隨解釋變量X變化的規(guī)律隨機干擾項是在模型設定中省略下來而由集體地影響著被解釋變量的全部變量的替代物樣本回歸函數（SRF） 樣本回歸函數的隨機形式線性回歸模型在上述意義上的基本假設：(1) 解釋變量,是確定性變量，不是隨機變量，而且解釋變量之間互不相關。(2) 隨機誤差項具有均值和同方差。即()i=1,2,n Var()= i=1,2,n其中E表示均值或期望，也可用表示；ar表示方差，也可以用表示。(3) 隨機誤差項在不同樣本點之間是獨立的，不存在序列相關。即Cov(,)=0

13、 ij i,j=1,2,n其中ov表示協(xié)方差。(4) 隨機誤差項與解釋變量之間不相關。即Cov(,)=0 j=1,2,k i=1,2,n(5) 隨機誤差項服從均值、同方差的正態(tài)分布。即 i=1,2,n一元線性回歸模型的參數估計：普通最小二乘法估計已知一組樣本觀測值（,），（i=1,2,n），要求樣本回歸函數盡可能好地擬合這組值，即樣本回歸線上的點與真實觀測點的“總體誤差”盡可能地小，或者說被解釋變量的估計值與觀測值應該在總體上最為接近，最小二乘法給出的判斷的標準是：二者之差的平方和最小。即在給定樣本觀測值之下，選擇出、能使與之差的平方和最小。為什么用平方和？因為二者之差可正可負，簡單求和可能將

14、很大的誤差抵消掉，只有平方和才能反映二者在總體上的接近程度。這就是最小二乘原則。根據微積分學的運算，可推得用于估計、的下列方程組 方程組(2.2.6)稱為正則方程組線性性：即是否是另一隨機變量的線性函數；無偏性：即它的均值或期望值是否等于總體的真實值；有效性：即它是否在所有線性無偏估計量中具有最小方差。高斯馬爾可夫定理：在給定經典線形回歸的假定下，最小二乘估計量是具有最小方差的線性無偏估計量普通最小二乘估計量OLS(ordinary least Squares)具有線性、無偏性、最小方差性等優(yōu)良性質。具有這些優(yōu)良性質的估計量又稱為最佳線性無偏估計量，即BLUE估計量 總體方差在總體方差的無偏估

15、計量求出后,估計的參數和的方差和標準差的估計量分別是的樣本方差： 的樣本標準差： 樣本方差： 的樣本標準差：的無偏估計量為 一元線性回歸模型的統(tǒng)計檢驗1. 擬合優(yōu)度檢驗：對樣本回歸直線與樣本觀測值之間擬合優(yōu)度的檢驗。度量擬合優(yōu)度的指標：判定系數TSS=ESS+RSS 稱為總離差分解式，說明的觀測值圍繞其均值的總離差可分解為兩部分，一部分來自回歸線，另一部分則來自隨機勢力。稱為（樣本）判定系數，表明，在總離差平方和中，回歸平方和所占的比重越大，殘差平方和所占的比重越小，則回歸直線與樣本點擬合得越好。在回歸分析中，是一個比r更有意義的度量，因為前者顯示因變量的變異中由解釋變量解釋的部分占怎樣一個比

16、例，即對一個變量的變異在多大程度上決定另一個變量的變異，提供一個總的度量，而后者則沒有這種價值存在 2.參數顯著性檢驗（t檢驗）在一元線性回歸模型中，在隨機誤差項為正態(tài)分布的假設下，由于則可構造統(tǒng)計量 t = t(n-2)即該t統(tǒng)計量服從自由度為n-2的t分布。用t統(tǒng)計量進行參數顯著性檢驗的步驟：對總體參數提出假設（原假設） ： ， （對立假設/備則假設） ： 以原假設構造t統(tǒng)計量，并由觀測數據計算其值 t = 式中，為參數估計量的標準差：=給定顯著水平，查自由度為n-2的t分布表，得臨界值;若| t | ，則拒絕，接受：，即認為所對應的變量對被解釋變量的影響不容忽視；若| t | =，則接受

17、：，即認為所對應的變量對被解釋變量沒有明顯的影響同樣地，由于，可構造統(tǒng)計量 多元線性回歸模型在實際經濟問題中，一個變量往往要受到多個原因變量的影響，表現在線性回歸模型中的解釋變量有多個，這樣的模型被稱為多元線性回歸模型。 i=1、2、n（3.1.1）由（3.1.1）表示的n個隨機方程的矩陣表達式為：Y=XB+N其中， 普通最小二乘估計隨機抽取被解釋變量和解釋變量的n組樣本觀測值：如果模型的參數估計值已經得到，則有： i=1，2，n 那么，根據最小二乘原理，參數估計值應該是下列方程組的解。即 其中Q = =得到待估參數估計值正規(guī)方程組： 解該(k+1)個方程組成的線性代數方程組，即可得到(k+1

18、)個待估參數的估計值，j = 0,1,2,k.。的矩陣形式如下： = 即： 由于滿秩，故有多元回歸方程及偏回歸系數的含義在經典回歸模型的假定下，式（3.1.1）兩邊對Y求條件期望得：稱為多元回歸方程（函數）。多元回歸分析是以多個解釋變量的固定值為條件的回歸分析，并且所獲得的，是諸變量X值固定時Y的平均值或Y的平均響應。諸稱為偏回歸系數。偏回歸系數的含義如下： 度量著在保持，不變的情況下，每變化1個單位時，Y的均值E(Y)的變化，或者說給出的單位變化對Y均值的“直接”或“凈”（不含其它變量）影響。其它參數的含義與之相同。OLS估計量的統(tǒng)計性質1.線性性 2、無偏性 3、最小方差性 隨機誤差項方差

19、的估計隨機誤差項方差的無偏估計為：多元線性回歸模型的統(tǒng)計檢驗一、擬合優(yōu)度檢驗如果在模型中增加一個解釋變量，回歸平方就會增大，導致增大。這就給人一個錯覺：要使得模型擬合得好，只要增加解釋變量就可。但是，現實情況往往是，由增加解釋變量個數引起的的增大與擬合好壞無關，因此在含解釋變量個數k不同的模型之間比較擬合優(yōu)度，就不是一個適合的指標，必須加以調整。在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得自由度減少，所以調整的思路是將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度，以剔除變量個數對擬合優(yōu)度的影響。其中為殘差平方和的自由度，為總體平方和的自由度。二、方程的顯著性檢驗（F檢驗） 服從自由度為（k，n

20、-k-1）的F分布。給定一個顯著水平，可得到一個臨界值，根據樣本再求出F統(tǒng)計量的數值后，可通過或 來拒絕或接受原假設。三、變量顯著性檢驗（t檢驗）在變量顯著性檢驗中設計的原假設為：給定一個顯著水平，得到一個臨界值，于是可根據或來拒絕或接受原假設。異方差的概念對于模型 同方差性假設為 如果出現即對不同的樣本點，隨機誤差項的方差不再是常數，則認為出現了異方差性。異方差的類型（1）單調遞增型：隨X的增大而增大；（2）單調遞減型：隨X的增大而減??；（3）復雜型 與X的變化呈復雜形式（1）單調遞增型：隨X的增大而增大；（2）單調遞減型：隨X的增大而減小；（3）復雜型： 與X的變化呈復雜形式異方差性的后果

21、1.參數估計量非有效（1）仍存在無偏性（2）不具有最小方差性2.變量的顯著性檢驗失去意義3.模型的預測失效檢驗思路：正如上面所指出的，異方差性，即相對于不同的解釋變量觀測值，隨機誤差項具有不同的方差，那么檢驗異方差性，也就是檢驗隨機誤差項的方差與解釋變量觀測值之間的相關性及其相關的“形式”。1、圖示法 2.戈德菲爾德-匡特（Goldfeld-Quandt）檢驗G-Q檢驗的思想：先將樣本一分為二，對子樣和子樣分別作回歸，然后利用兩個子樣的殘差之比構造統(tǒng)計量進行異方差檢驗。由于該統(tǒng)計量服從于F分布，因此假如存在遞增的異方差，則F遠大于1；反之就會等于1（同方差）、或小于1（遞減方差）。G-Q檢驗的

22、步驟：將n對樣本觀察值（）按解釋變量觀察值的大小排隊；將序列中間的個觀察值除去，并將剩下的觀察值劃分為較小與較大的相同的兩個子樣本，每個子樣樣本容量均為。對每個子樣分別求回歸方程，并計算各自的殘差平方和。分別用與表示對應較小與較大的子樣本的殘差平方和（自由度均為）提出假設：分別為兩個子樣對應的隨機項誤差。構造統(tǒng)計量 檢驗。給定顯著性水平，確定F分布表中相應的臨界值。若，存在遞增異方差；反之，不存在遞增異方差。3.戈里瑟（Gleiser）檢驗與帕克（Park）檢驗加權最小二乘法（WLS）（Weighted Least Squares ）。加權最小二乘法是對原來模型加權，使之變成一個新的不存在異方

23、差性的模型，然后采用普通最小二乘法估計其參數。例如，在遞增異方差下，由于對來自的較小的子樣本，其真實的總體方差較小，與回歸直線擬合值之間的殘差的信度較大，應予以重視；而對較大的子樣本，由于真實總體的方差較大，殘差反映的信息應打折扣。這就意味著，在采用OLS方法時，對較小的殘差平方需要賦予較大的權數，對較大的賦予較小的權數，以對殘差提供的信息的重要程度作一番校正，提高參數估計的精度。加權最小二乘法具體步驟是：選擇普通最小二乘法估計原模型，得到隨機誤差項的近似估計量；建立的數據序列；選擇加權最小二乘法，以序列作為權，進行估計得到參數估計量。實際上是以乘原模型的兩邊，得到一個新模型，采用普通最小二乘

24、法估計新模型。注：在實際操作中人們通常采用如下的經驗方法，即并不對原模型進行異方差性檢驗，而是直接選擇加權最小二乘法，尤其是采用截面數據作樣本時。如果確實存在異方差性，則被有效的消除了；如果不存在異方差性，則加權最小二乘法等價于普通最小二乘法。序列相關性對于模型隨機誤差項互相獨立的基本假設表現為： 如果出現 即對于不同的樣本點，隨機誤差項之間不再是完全互相獨立，而是存在某種相關性，則認為出現了序列相關性。在其他假設仍成立的條件下，序列相關即意味著， 如果僅存在（5.1.2）稱為一階序列相關，或自相關這是最見的一種序列相關問題。自相關往往可寫成如下形式： 其中：被稱為自協(xié)方差系數或一階自相關系數

25、是滿足以下標準的OLS假定的隨機干擾項：序列相關產生的原因 慣性 設定偏誤：模型中未含應包括的變量 蛛網現象 數據的“編造 序列相關性的后果參數計量非有效 變量的顯著性失去意義 序列相關性的檢驗關于序列相關性的檢驗方法有多種，例如馮諾曼比檢驗法、回歸檢驗法、D.W.檢驗等。這些檢驗方法的共同思路是，首先采用普通最小二乘法估計模型，以求得隨機誤差項的“近似估計量”，用表示：然后通過分析這些“近似估計量”之間的相關性以達到判斷隨機誤差項是否具有序列相關性的目的。圖示法 回歸檢驗法以為被解釋變量，以各種可能的相關量，諸如以、等為解釋變量，建立各種方程 對方程進行估計并進行顯著性檢驗，如果存在某一種函

26、數形式，使得方程顯著成立，則說明原模型存在序列相關性。具體應用時需要反復試算。回歸檢驗法的優(yōu)點是一旦確定了模型存在序列相關性，也就同時知道了相關的形式，而且它適用于任何類型的序列相關性問題的檢驗。杜賓瓦森檢驗法最具有應用價值的是D.W.檢驗，它僅適用于一階自相關的檢驗。構造計量： 計算該統(tǒng)計量的值，根據樣本容量n和解釋變量數目k查D.W.分布表，得到臨界值dl 和du，然后按照下列準則考察計算得到的D.W.值，以判斷模型的自相關狀態(tài)。若0D.W.dl 則存在正自相關dlD.W.du 不能確定duD.W.4-dl無自相關4-duD.W.4-dl不能確定4-dl D.W.4 存在負自相關也就是說，

27、當D.W.值為2左右時，模型不存在一階自相關。序列相關性的修正如果模型被檢驗證明存在序列相關性，則需要發(fā)展新的方法估計模型，最常用的方法是廣義最小二乘法和差分法。一、廣義最小二乘法（GLS）二、差分法差分法是一類克服序列相關性的有效的方法，被廣泛地采用。差分法是將原模型變換為差分模型，分為一階差分法和廣義差分法。多重共線性的概念對于模型: 其基本假設之一是解釋變量X1，X2，Xk 是互相獨立的。如果某兩個或多個解釋變量之間出現了相關性，則稱為多重共線性（Multicollinearity）。如果存在其中c不全為0，即某一個解釋變量可以用其它解釋變量的線性組合表示，則稱為解釋變量間存在完全共線性

28、。如果存在其中c不全為0，vi為隨機誤差項，則稱為一般共線性（近似共線性）或交互相關（intercorrelated）。實際經濟問題中的多重共線性一般地，產生多重共線性的主要原因有以下三個方面：1、經濟變量相關的共同趨勢2、滯后變量的引入3、樣本資料的限制多重共線性的后果1.完全共線性下參數估計量不存在2.近似共線性下普通最小二乘法參數估計量增大（但仍有效）3.參數估計量經濟含義不合理4.變量的顯著性檢驗失去意義5模型的預測功能失效多重共線性的檢驗多重共線性檢驗的任務是：（1）檢驗多重共線性是否存在；（2）估計多重共線性的范圍。一、檢驗多重共線性是否存在1、對兩個解釋變量的模型，采用簡單相關系

29、數法2、對多個解釋變量的模型，采用綜合統(tǒng)計檢驗法二、判斷存在多重共線性的范圍1.判定系數檢驗法2.逐步回歸法克服多重共線性的方法1.第一類方法：排除引起共線性的變量2.第二類方法：差分法隨機解釋變量問題對于模型 其基本假設之一是解釋變量X1，X2，Xk是確定性變量。如果某個或多個隨機變量作解釋變量，則稱為隨機解釋變量問題。為討論方便，我們假設（7.1.1）中X2為隨機解釋變量。對于隨機解釋變量問題1、隨機解釋變量與隨機誤差項不相2、隨機解釋變量與隨機誤差項在小樣本下相關，在大樣本下漸近無關隨機解釋變量的后果 隨機解釋變量與隨機誤差項不相關 隨機解釋變量與隨機誤差項在小樣本下相關，在大樣本下漸近

30、無關 隨機解釋變量與隨機誤差項高度相關 滯后被解釋變量作解釋變量，并且與隨機誤差項相關工具變量法工具變量，顧名思義是在模型估計過程中被作為工具使用，以替代模型中與隨機誤差項相關的隨機解釋變量。那么，選擇為工具變量的變量必須滿足以下條件：與所替代的隨機解釋變量高度相關；與隨機誤差項不相關；與模型中其它解釋變量不相關，以避免出現多重共線性為了在模型中能夠反映這些因素的影響，并提高模型的精度，需要將它們“量化”，這種“量化”通常是通過引入“虛擬變量”來完成的。根據這些因素的屬性類型，構造只取“0”或“1”的人工變量，通常稱為虛擬變量（dummy variables）記為D。同時含有一般解釋變量與虛擬

31、變量的模型稱為虛擬變量模型或者方差分析(analysis-of variance: ANOVA)模型。虛擬變量的引入 虛擬變量做為解釋變量引入模型有兩種基本方式：加法方式和乘法方式（1），且，即兩個回歸相同，稱為重合回歸；（2），但，即兩個回歸的差異僅在其截距，稱為平行回歸；（3），但，即兩個回歸的差異僅在其斜率，稱為匯合回歸；（4），且，即兩個回歸完全不同，稱為相異回歸。模型中引入虛擬變量的作用1.分離異常因素的影響；2.考察不可試題的“定性”因素的不同屬性類型對因變量的作用；3.提高模型精度。虛擬變量的設置原則 虛擬變量的個數須按以下原則確定：每一定性變量所需的虛擬變量個數要比該定性變量的

32、類別數少1，即如果有m個定性變量，只在模型中引入m-1個虛擬變量。聯立方程模型(Simultaneous equation models)就是由多個相互聯系的單一方程組成的方程組，每一方程中的因變量在方程組中被聯合決定，從而能夠全面反映經濟系統(tǒng)的運行規(guī)律。變量在聯立方程計量經濟學模型中，對于其中每個隨機方程，其變量仍然有被解釋變量與解釋變量之分。但是對于模型系統(tǒng)而言，變量往往分為內生變量和外生變量兩人類，外生變量與滯后內生變量又被統(tǒng)稱為先決變量。內生變量是由模型系統(tǒng)決定的變量，其大小由方程組的聯立解得到。外生變量一般是由系統(tǒng)外部確定的變量外生變量與滯后內生變量(lagged endogenou

33、s variables)統(tǒng)稱為先決變量或前定變量。一、單項選擇題（每小題1分）1計量經濟學是下列哪門學科的分支學科（C）。 A統(tǒng)計學 B數學 C經濟學 D數理統(tǒng)計學2計量經濟學成為一門獨立學科的標志是（B）。A1930年世界計量經濟學會成立B1933年計量經濟學會刊出版C1969年諾貝爾經濟學獎設立 D1926年計量經濟學（Economics）一詞構造出來3外生變量和滯后變量統(tǒng)稱為（D）。A控制變量 B解釋變量 C被解釋變量 D前定變量4橫截面數據是指（A）。A同一時點上不同統(tǒng)計單位相同統(tǒng)計指標組成的數據B同一時點上相同統(tǒng)計單位相同統(tǒng)計指標組成的數據C同一時點上相同統(tǒng)計單位不同統(tǒng)計指標組成的數

34、據D同一時點上不同統(tǒng)計單位不同統(tǒng)計指標組成的數據5同一統(tǒng)計指標，同一統(tǒng)計單位按時間順序記錄形成的數據列是（C）。A時期數據 B混合數據 C時間序列數據 D橫截面數據6在計量經濟模型中，由模型系統(tǒng)內部因素決定，表現為具有一定的概率分布的隨機變量，其數值受模型中其他變量影響的變量是（ ）。A內生變量 B外生變量 C滯后變量 D前定變量7描述微觀主體經濟活動中的變量關系的計量經濟模型是（ ）。A微觀計量經濟模型 B宏觀計量經濟模型 C理論計量經濟模型 D應用計量經濟模型8經濟計量模型的被解釋變量一定是（ ）。A控制變量 B政策變量 C內生變量 D外生變量9下面屬于橫截面數據的是（ ）。A199120

35、03年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的平均工業(yè)產值B19912003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)各鎮(zhèn)的工業(yè)產值C某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產值的合計數 D某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)的工業(yè)產值10經濟計量分析工作的基本步驟是（ ）。A設定理論模型收集樣本資料估計模型參數檢驗模型B設定模型估計參數檢驗模型應用模型C個體設計總體估計估計模型應用模型D確定模型導向確定變量及方程式估計模型應用模型11將內生變量的前期值作解釋變量，這樣的變量稱為（ ）。A虛擬變量 B控制變量 C政策變量 D滯后變量12（ ）是具有一定概率分布的隨機變量，它的數值由模型本身決定。A外生變量 B內生變量 C前定變量 D滯后變量13同一統(tǒng)

36、計指標按時間順序記錄的數據列稱為（ ）。A橫截面數據 B時間序列數據 C修勻數據 D原始數據14計量經濟模型的基本應用領域有（ ）。A結構分析、經濟預測、政策評價 B彈性分析、乘數分析、政策模擬C消費需求分析、生產技術分析、 D季度分析、年度分析、中長期分析15變量之間的關系可以分為兩大類，它們是（ ）。A函數關系與相關關系 B線性相關關系和非線性相關關系C正相關關系和負相關關系 D簡單相關關系和復雜相關關系16相關關系是指（ ）。A變量間的非獨立關系B變量間的因果關系C變量間的函數關系 D變量間不確定性的依存關系17進行相關分析時的兩個變量（ ）。A都是隨機變量 B都不是隨機變量C一個是隨機

37、變量，一個不是隨機變量 D隨機的或非隨機都可以18表示x和y之間真實線性關系的是（ ）。A B C D19參數的估計量具備有效性是指（ ）。A B C D20對于，以表示估計標準誤差，表示回歸值，則（ ）。A BC D21設樣本回歸模型為，則普通最小二乘法確定的的公式中，錯誤的是（ ）。 A BC D22對于，以表示估計標準誤差，r表示相關系數，則有（ ）。A B C D 23產量（X，臺）與單位產品成本（Y，元/臺）之間的回歸方程為，這說明（ ）。 A產量每增加一臺，單位產品成本增加356元 B產量每增加一臺，單位產品成本減少1.5元C產量每增加一臺，單位產品成本平均增加356元 D產量每增

38、加一臺，單位產品成本平均減少1.5元24在總體回歸直線中，表示（ ）。A當X增加一個單位時，Y增加個單位B當X增加一個單位時，Y平均增加個單位C當Y增加一個單位時，X增加個單位D當Y增加一個單位時，X平均增加個單位25對回歸模型進行檢驗時，通常假定 服從（ ）。A B C D26以Y表示實際觀測值，表示回歸估計值，則普通最小二乘法估計參數的準則是使（ ）。A B C D27設Y表示實際觀測值，表示OLS估計回歸值，則下列哪項成立（ ）。A B C D28用OLS估計經典線性模型，則樣本回歸直線通過點_。A B C D29以Y表示實際觀測值，表示OLS估計回歸值，則用OLS得到的樣本回歸直線滿足

39、（ ）。A B C D30用一組有30個觀測值的樣本估計模型，在0.05的顯著性水平下對的顯著性作t檢驗，則顯著地不等于零的條件是其統(tǒng)計量t大于（ ）。At0.05(30) Bt0.025(30) Ct0.05(28) Dt0.025(28)31已知某一直線回歸方程的判定系數為0.64，則解釋變量與被解釋變量間的線性相關系數為（ ）。A0.64 B0.8 C0.4 D0.3232相關系數r的取值范圍是（ ）。Ar-1 Br1C0r1 D1r133判定系數R2的取值范圍是（ ）。AR2-1 BR21C0R21 D1R2134某一特定的X水平上，總體Y分布的離散度越大，即2越大，則（ ）。A預測區(qū)

40、間越寬，精度越低 B預測區(qū)間越寬，預測誤差越小C預測區(qū)間越窄，精度越高 D預測區(qū)間越窄，預測誤差越大35如果X和Y在統(tǒng)計上獨立，則相關系數等于（ ）。A1 B1 C0 D36根據決定系數R2與F統(tǒng)計量的關系可知，當R21時，有（ ）。AF1 BF-1 CF0 DF37在CD生產函數中，（ ）。A.和是彈性 B.A和是彈性 C.A和是彈性 D.A是彈性38回歸模型中，關于檢驗所用的統(tǒng)計量，下列說法正確的是（ ）。A服從 B服從 C服從 D服從39在二元線性回歸模型中，表示（ ）。A當X2不變時，X1每變動一個單位Y的平均變動。 B當X1不變時，X2每變動一個單位Y的平均變動。C當X1和X2都保持

41、不變時，Y的平均變動。 D當X1和X2都變動一個單位時，Y的平均變動。40在雙對數模型中，的含義是（ ）。AY關于X的增長量 BY關于X的增長速度 CY關于X的邊際傾向 DY關于X的彈性41根據樣本資料已估計得出人均消費支出Y對人均收入X的回歸模型為，這表明人均收入每增加1，人均消費支出將增加（ ）。A2 B0.2 C0.75 D7.542按經典假設，線性回歸模型中的解釋變量應是非隨機變量，且（ ）。A與隨機誤差項不相關 B與殘差項不相關 C與被解釋變量不相關 D與回歸值不相關43根據判定系數R2與F統(tǒng)計量的關系可知，當R2=1時有（ ）。 A.F=1 B.F=1 C.F= D.F=0 44下

42、面說法正確的是（ ）。 A.內生變量是非隨機變量 B.前定變量是隨機變量 C.外生變量是隨機變量 D.外生變量是非隨機變量 45在具體的模型中，被認為是具有一定概率分布的隨機變量是（ ）。A.內生變量 B.外生變量 C.虛擬變量 D.前定變量 46回歸分析中定義的（ ）。A.解釋變量和被解釋變量都是隨機變量 B.解釋變量為非隨機變量，被解釋變量為隨機變量 C.解釋變量和被解釋變量都為非隨機變量 D.解釋變量為隨機變量，被解釋變量為非隨機變量 47計量經濟模型中的被解釋變量一定是（ ）。A控制變量 B政策變量C內生變量 D外生變量48.在由的一組樣本估計的、包含3個解釋變量的線性回歸模型中，計算

43、得多重決定系數為0.8500，則調整后的多重決定系數為（ ）A. 0.8603 B. 0.8389 C. 0.8655 D.0.832749.下列樣本模型中，哪一個模型通常是無效的（ ）A. （消費）=500+0.8（收入） B. （商品需求）=10+0.8（收入）+0.9（價格）C. （商品供給）=20+0.75（價格） D. （產出量）=0.65（勞動）（資本）50.用一組有30個觀測值的樣本估計模型后，在0.05的顯著性水平上對的顯著性作檢驗，則顯著地不等于零的條件是其統(tǒng)計量大于等于（ ）A. B. C. D. 51.模型中，的實際含義是（ ）A.關于的彈性 B. 關于的彈性 C. 關于

44、的邊際傾向 D. 關于的邊際傾向52在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數接近于，則表明模型中存在（ ）A.異方差性B.序列相關C.多重共線性D.高擬合優(yōu)度53.線性回歸模型 中，檢驗時，所用的統(tǒng)計量 服從( )A.t(n-k+1) B.t(n-k-2) C.t(n-k-1) D.t(n-k+2)54. 調整的判定系數 與多重判定系數 之間有如下關系( ) A. B. C. D. 55關于經濟計量模型進行預測出現誤差的原因，正確的說法是（ ）。A.只有隨機因素 B.只有系統(tǒng)因素 C.既有隨機因素，又有系統(tǒng)因素 D.A、B、C 都不對56在多元線性回歸模型中對樣本容量的基本

45、要求是(k 為解釋變量個數)：（ ）A nk+1 B nk+1 C n30 或n3（k+1） D n3057.下列說法中正確的是：（ ）A 如果模型的 很高，我們可以認為此模型的質量較好B 如果模型的 較低，我們可以認為此模型的質量較差C 如果某一參數不能通過顯著性檢驗，我們應該剔除該解釋變量D 如果某一參數不能通過顯著性檢驗，我們不應該隨便剔除該解釋變量58.半對數模型中，參數的含義是（ ）。 AX的絕對量變化，引起Y的絕對量變化 BY關于X的邊際變化 CX的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化 DY關于X的彈性59.半對數模型中，參數的含義是（ ）。A.X的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量Y

46、的相對變化率 B.Y關于X的彈性C.X的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化 D.Y關于X的邊際變化60.雙對數模型中，參數的含義是（ ）。A.X的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化 B.Y關于X的邊際變化C.X的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量Y的相對變化率 D.Y關于X的彈性61.Goldfeld-Quandt方法用于檢驗（ ）A.異方差性 B.自相關性 C.隨機解釋變量 D.多重共線性62.在異方差性情況下，常用的估計方法是（ ）A.一階差分法 B.廣義差分法 C.工具變量法 D.加權最小二乘法63.White檢驗方法主要用于檢驗（ ）A.異方差性 B.自相關性 C.隨機解釋變量 D.多重

47、共線性64.Glejser檢驗方法主要用于檢驗（ ）A.異方差性 B.自相關性 C.隨機解釋變量 D.多重共線性65.下列哪種方法不是檢驗異方差的方法（ ）A.戈德菲爾特匡特檢驗 B.懷特檢驗 C.戈里瑟檢驗 D.方差膨脹因子檢驗66.當存在異方差現象時，估計模型參數的適當方法是 （ ）A.加權最小二乘法 B.工具變量法 C.廣義差分法 D.使用非樣本先驗信息67.加權最小二乘法克服異方差的主要原理是通過賦予不同觀測點以不同的權數，從而提高估計精度，即（ ）A.重視大誤差的作用，輕視小誤差的作用 B.重視小誤差的作用，輕視大誤差的作用C.重視小誤差和大誤差的作用 D.輕視小誤差和大誤差的作用6

48、8.如果戈里瑟檢驗表明，普通最小二乘估計結果的殘差與有顯著的形式的相關關系（滿足線性模型的全部經典假設），則用加權最小二乘法估計模型參數時，權數應為（ ）A. B. C. D. 69果戈德菲爾特匡特檢驗顯著，則認為什么問題是嚴重的（ ）A.異方差問題 B.序列相關問題 C.多重共線性問題 D.設定誤差問題70.設回歸模型為，其中，則的最有效估計量為（ ）A. B. C. D. 71如果模型yt=b0+b1xt+ut存在序列相關，則（ ）。A. cov(xt, ut)=0 B. cov(ut, us)=0(ts) C. cov(xt, ut)0 D. cov(ut, us) 0(ts)72DW檢

49、驗的零假設是（為隨機誤差項的一階相關系數）（ ）。ADW0 B0 CDW1 D173下列哪個序列相關可用DW檢驗（vt為具有零均值，常數方差且不存在序列相關的隨機變量）（ ）。Autut1+vt Butut1+2ut2+vt Cutvt Dutvt+2 vt-1 +74DW的取值范圍是（ ）。A-1DW0 B-1DW1 C-2DW2 D0DW475當DW4時，說明（ ）。A不存在序列相關 B不能判斷是否存在一階自相關C存在完全的正的一階自相關 D存在完全的負的一階自相關76根據20個觀測值估計的結果，一元線性回歸模型的DW2.3。在樣本容量n=20,解釋變量k=1，顯著性水平為0.05時，查得

50、dl=1,du=1.41,則可以決斷（ ）。A不存在一階自相關 B存在正的一階自相關 C存在負的一階自 D無法確定77當模型存在序列相關現象時，適宜的參數估計方法是（ ）。A加權最小二乘法B間接最小二乘法 C廣義差分法 D工具變量法78對于原模型yt=b0+b1xt+ut，廣義差分模型是指（ ）。79采用一階差分模型一階線性自相關問題適用于下列哪種情況（ ）。A0 B1 C-10 D0180定某企業(yè)的生產決策是由模型St=b0+b1Pt+ut描述的（其中St為產量，Pt為價格），又知：如果該企業(yè)在t-1期生產過剩，經營人員會削減t期的產量。由此決斷上述模型存在（ ）。A異方差問題B序列相關問題

51、C多重共線性問題D隨機解釋變量問題81根據一個n=30的樣本估計后計算得DW1.4，已知在5%的置信度下，dl=1.35,du=1.49,則認為原模型（ ）。A存在正的一階自相關 B存在負的一階自相關C不存在一階自相關 D無法判斷是否存在一階自相關。82. 于模型，以表示et與et-1之間的線性相關關系（t=1,2,T）,則下列明顯錯誤的是（ ）。A0.8，DW0.4 B-0.8，DW-0.4 C0，DW2 D1，DW083同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數據列稱為（ ）。 A.橫截面數據 B.時間序列數據 C.修勻數據 D.原始數據84當模型存在嚴重的多重共線性時，OLS估計量將不具備（ ）A線

52、性 B無偏性 C有效性 D一致性85經驗認為某個解釋與其他解釋變量間多重共線性嚴重的情況是這個解釋變量的VIF（ ）。A大于 B小于 C大于5 D小于586模型中引入實際上與解釋變量有關的變量，會導致參數的OLS估計量方差（ ）。A增大 B減小 C有偏 D非有效87對于模型yt=b0+b1x1t+b2x2t +ut，與r12=0相比，r120.5時，估計量的方差將是原來的（ ）。A1倍 B1.33倍 C1.8倍 D2倍88如果方差膨脹因子VIF10，則什么問題是嚴重的（ ）。A異方差問題 B序列相關問題C多重共線性問題 D解釋變量與隨機項的相關性89在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數接近于1，則表明模型中存在( )。A 異方差 B 序列相關 C 多重共線性 D 高擬合優(yōu)度90存在嚴重的多重共線性時，參數估計的標準差（ ）。A變大 B變小 C無法估計 D無窮大91完全多重共線性時，下列判斷不正確的是（ ）。A參數無法估計 B只能估計參數的線性組合C模型的擬合程度不能判斷D可以計算模型的擬合程度92設某地區(qū)消費函數中，消費支出不僅與收入x有關，而且與消費者的年齡構成有關，若將年齡構成分為小孩、青年人、成年人和老年人4個層次。假設邊際消費傾向不變，則考慮上