李子奈-计量经济学分章习题与解答

8.满足基本假设情况下,应用OLS法估计模型,回归平方和与

随机误差项的方差之比ESS/?2服从 ( ) A.t分布 B.F分布 C.?2分布 D.正态分布

9.下列检验方法中,可用于检验序列相关性的是 ( )

A.Gleiser检验 B.回归检验 C.G-Q检验 D.White检验

10.下列选项中,对线性回归模型基本假设表述不正确的是 ( A.Cov(?)??2I B.?~N(0,?2I) C.E(X??)?0 D.Cov(?i,?j)?0 i,j?1,2,,n

11.如果模型中出现了与随机误差项相关的随机解释变量,

最常用的参数估计方法是 ( A.加权最小二乘法 B.广义最小二乘法 C.差分法 D.工具变量法

12.假定月收入水平在1000元以内时,居民边际消费倾向维持在

某一水平,当月收入水平达到或超过1000元时,边际消费 倾向将明显下降,则描述消费(C)依收入(I)变动的

线性关系宜采用 ( A.C??ID???0 I<1000元t0??1t??2DIt??t, ?1 I?1000元

B.C??0 I<1000元t??0?1D??2It??t, D???1 I?1000元

C.C??*?*?0 I<1000元t??01(It?I)D?t, I?1000元, D???1 I?1000元

D.C?I*)D???0 I<1000元t??0?1It??2(It?t, I*?1000元, D???1 I?1000元

13.下列模型中,属于有限分布滞后模型的是 ( A.Yt????0Xt??1Yt?1??2Yt?2???t

B.Yt????0Xt??1Yt?1??2Yt?2??kYt?k??t

C.Yt????0Xt??1Xt?1??2Xt?2???t

D.Yt????0Xt??1Xt?1??2Xt?2??kXt?k??t

14.联立方程模型可识别的条件是其中的( )随机方程都可识别。 ( A.所有 B.三个或以上

) ) ) ) )

C.二个 D.一个

15.先决变量是( )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

本题 得分 二、判断题(共10小题,每题1分,共计10分)

答题要求:正确的在题后括号中打 ? ,错误的打 ×

1.满足基本假设条件下,一元线性回归模型的被解释变量及

参数?0、?1的普通最小二乘估计量都服从正态分布。 ( )

2.经典计量经济方法中的线性函数,意味着参数是线性的,

变量可以是非线性的。 ( ) 3.样本回归函数给出了对应于每一组解释变量的取值的

被解释变量的总体均值。 ( ) 4.通常情况下,对模型施加约束条件可提高模型的解释能力。 ( ) 5.拟合优度检验不能得出模型总体线性关系

在某一显著性水平下是否显著成立的结论。 ( ) 6.存在多重共线情况下,多元线性回归模型的结构参数的

普通最小二乘估计量不再是最佳线性无偏估计。 ( ) 7.广义最小二乘法可同时克服异方差性、序列相关性对

参数估计的影响。 ( ) 8.模型Yi??0??1Xi??2Di??i中,如果虚拟变量Di的取值为

0或2,而非通常情况下的0或1,那么,参数?2的估计值将减半。 ( ) 9.对于联立方程模型,可利用阶条件判断方程是否可识别,

进而利用秩条件判断方程是恰好可识别还是过度可识别。 ( ) 10.结构式方程中没有内生变量作为被解释变量。 ( ) 本题 得分 三、名词解释题(共5小题,每题3分,共计15分)

1.总体回归曲线

2.D-W检验

3.虚拟变量陷阱

4.自回归模型

5.参数关系体系 本题 得分 四、简答题(共3小题,每题5分,共计15分)

1.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机误差项?

2.假设某投资函数

It????0Xt??1Xt?1??2Xt?2?倒V型,如何设计权数估计此模型。

??5Xt?5??t

其中,It为t期的投资,Xt表示t期的销售量。假定滞后变量的权数类型为

3.联立方程计量经济学模型中的结构式方程为什么不能直接用OLS法估计? 1.在对某国 “实际通货膨胀率(Y)”与 “失业率(X1)” 、“预期通货膨胀率(X2)”的关系的研究中,建立模型Yi??0??1X1i??2X2i??i,利用EViews软件进行参数估计,得到了如下估计结果:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/25/06 Time: 18:38 Sample: 1990 2005 Included observations: 16 本题 得分 五、计算分析题(共2小题,每题15分,共计30分)

Variable X1 X2 C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient -1.300848 1.378710 7.113945 Std. Error 0.264774 0.160571 1.398664 t-Statistic -4.913042

① 5.086244 Prob. 0.0003 0.0000 0.0002 8.074375 2.786592 3.293023 3.437884 37.17412 0.000004 0.851170 Mean dependent var

② S.D. dependent var 1.154760 Akaike info criterion 17.33513 Schwarz criterion -23.34419 F-statistic 1.353544 Prob(F-statistic) 要求回答下列问题:

(1) ① 、 ② 处所缺数据各是多少?

(2) “失业率” 、“预期通货膨胀率”各自对“实际通货膨胀率”的影响

是否显著?为什么?(显著性水平取1%)

(3)“实际通货膨胀率”与“失业率” 、“预期通货膨胀率”之间的线性关

系是否显著成立?为什么?(显著性水平取1%) (4)随机误差项的方差的普通最小二乘估计值是多少?

(5)可否判断模型是否存在一阶自相关?为什么?(显著性水平?取5%,

已知?=5%、n=16、k=2时,dL=0.98,dU=1.54)

2.根据美国1961年第一季度至1977年第二季度的季度数据,得咖啡需求函数回归方程:

??1.2789?0.1647lnP?0.5115lnI?0.1483lnP??0.0089T?0.0961D lnQtttt1t(?2.14) (1.23) (0.55) (?3.36) (?3.74)

?0.1570D2t?0.0097D3t R2?0.80

(?6.03) (?0.37)

其中:Q——人均咖啡消费量(单位:磅)

P——咖啡的价格

I——人均收入 P?——茶的价格

T——时间趋势变量(1961年一季度为1,……1977年二季度为66)

D1=??1?0第一季度其它1; D2=??第二季度其它?01; D3=??第三季度其它?0

要求回答下列问题:

(1)模型中P、I和P?的系数的经济含义是什么?

(2)咖啡的价格需求是否很有弹性?(3)咖啡和茶是互补品还是替代品? (4)如何解释时间变量T的系数?(5)如何解释模型中虚拟变量的作用? (6)哪些虚拟变量在统计上是显著的?(7)咖啡的需求是否存在季节效应?

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