计量经济学期末试卷南阳理工学院，计量经济学期末试卷南开大学

一、单项选择问题(本题共10个，各题2分，共20分) a 1、将内生变量前期值作为解释变量，将这样的变量作为) a .虚拟变量b .控制变量a C .政策变量d .滞后变量a 2、设置样本回归值的线点a ( ) )。

a .一定在回归直线上b .一定不在回归直线上的c .一定在回归直线上的d .在回归直线上的a 3、回归模型Yi=0 1Xi Ui中，检验H0:1=0时使用的统计量a (

a.2(n-2 ) b.t ) n-1 ) ac.2 ) n-1 ) d.t ) n-2 ) a 4，已知D.W .统计量的值接近2，样本回归模型残差的一阶自相关系数a为( a.0b ) 将平滑数据d、原始数据a 6、结构化模型各方程式称为结构化方程式，在结构式中解释变量也可以是外部变量( a )外生变量b )、滞后变量c )、内生变量d )、内生变量a 7、戈德菲尔德检验法， ) a .异方差性b .多重共线性a C .序列相关d .设定误差a 8，单方程经济计量模型必须) a .行为方程b .政策方程c .制度方程d .关于可用于验证生产函数极限替代率的含义，准确地说是a .某个单位的要维持生产不变就增加对其他要素的投入数b，减少对一个单位某个要素的投入，要维持生产不变就增加对其他要素的投入数a

c .边际替代率即各生产要素产出弹性d .边际替代率即替代弹性

10、设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。 对总体回归模型进行显著性检验( f检验)时结构的f统计量为) )。 其中，RSS为回归平方和，ESS为残差平方和。 A.

B.

C.

D.

二、多选题(真题共6题，各题2分，共12分) 1、评估计量经济模型参数估计结果时，采用的标准为( a )经济理论标准b )统计标准c )经济计量标准d )模型识别标准e )模型简捷标准2、建立计量经济模型( a .经济理论b .统计数据

c .统计方法和计算方法d .结构理论

3、分布滞后模型参数修正估计方法为： ) a .经验加权法b .阿蒙多项式法c .工具变量法d.coike法4，以下为建立计量经济学模型的步骤) a .理论模型的设计b .模型参数的估计c .模型的验证只要方程符合秩条件，就一定符合阶条件c。 方程只要符合秩条件就一定能识别d。 方程式识别阶段的条件和等级的条件相互独立的e )阶段的条件成立时，根据等级的条件判断方程式是被恰当地识别还是被过度识别6、针对联立方程式的模型参数的单方程式推定法中包含( a )工具变量法b )

三、基本证明和问答型题型(本大题共3题，共26分) ) )。

1、在满足基本假设的前提下，用OLS估计线性回归模型Yi=0 1Xi Ui，

请证明：

都是这样

的线性函数

2、消费分析人员论证了消费函数

散布图上的点不在一条直线上，所以是徒劳的

上去。 他还注意到，Yi会上升，但Ci有时会下降。 因此，他得出结论，Ci不是Yi的函数。 请评价他的论据。

3、什么是合作？ 用时间序列数据建立计量经济学模型时，为什么要进行协整分析？ 请给出协调分析的方法和步骤。

三、计算与分析题目(本大题共2小题，共42分) ) ) ) )。

1、接下来是我国人均消费计量经济学模型。

其中，

各抒己见

年人均居民消费(元)和人均国内生产总值(元)。 用通常的最小二乘法( OLS )估计该模型，估计结果如下。

请回答以下问题：

)1)用一般最小二乘法估计该模型参数时，模型的基本假设是什么？

)2)该模型符号)1)的基本假设，通过统计验证，该方程的拟合效果如何？ 整体显著性和变量显著性如何？ ( k=2，n=16，给定的显著性水平=0.01时，

请参阅。

)3)目前，在模型中可能违背哪些基本假设？

)4)目前能否用D.W .统计量验证该模型是否存在序列相关性？ 如果可能，该模型的自相关状态(

； 如果不能，你的方法是什么？

2、投资函数模型

度量完备联立方程的经济模型

的方程式。 模型系统中的内生变量为c、I和y，前提变量为

在、

和

请参阅。 样品容量为

能用狭义的工具变量法推算方程式吗？ 为什么？ ( 8分) )。

用2SLS估计该方程式时，分别写出2SLS估计量和以其为工具变量的方法的估计量的行列式

请参见—————————————– –

一、基本知识类型问题(本大题共40分，每小题8分) )。

1、为什么计量经济学是经济理论、数学和统计学的结合？ 考验三者的关系。

答：计量经济学是经济理论、数学和统计学相结合的经济学科，以一定的经济理论和统计资料为基础，采用数学、统计学的方法，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。

2、指出随机干扰项ui与残差项ei的区别。

答：随机误差项是模型中不可观测到的随机因素，残差为真值与拟合值之差，残差是对随机误差项的估计。 随机误差项也称为误差项，对整体回归函数来说。 残差项是一个随机变量，对样本回归函数来说

3、什么是虚拟变量？ 为什么要在模型中引入虚拟变量？如何引入虚拟变量？

4、多元线性回归模型的基本假设是什么？ 试说明在证明最小二乘估计量的偏和有效性的过程中，有哪些基本假设在起作用。

答：多元线性回归模型的基本假设为零均值假设、随机项独立同态假设、解释变量的非随机性假设、解释变量之间不存在线性相关关系的假设，随机误差项服从均值0的方差

的正态分布假设。 为了证明最小二乘估计量的无偏性，利用了解释变量与随机误差项无关的假设； 在有效性的证明中，利用了随机项独立同向差假设。

5、请说明概念。 序列相关性与D.W .检验

顺序相关性意味着，对于不同的样本值，随机扰动项之间不是完全独立的，而是存在某种相关性。 D.W .检验：计算该统计量值，根据样品容量

和说明变量的数量

查D.W .分布表，得到阈值

和

但是

D.W .检验：全名杜宾-沃森检验适用于一阶自相关检验。 该方法构建统计量：

，计算该统计量的值，根据样本容量

和说明变量的数量

查D.W .分布表，得到阈值

和

，根据判断标准考察计算出的D.W .值，判断模型的自相关状态。

二、基本证明和问答型题型(本题共30题，每题10分) ) )。

1、用OLS估计线性回归模型。 请证明。

因此：

证明：根据定义

通过这样做：

证明书完成。

)

2、假设被要求建立一个计量经济模型，说明在学校跑道上慢跑的人数在一英里以上。 从而决定是否修建第二条跑道来满足所有锻炼者。 通过在整个年级收集数据，可以得到两种可能的解释公式。

方程a :

方程b :

其中：

——某天慢跑的人数

——这一天下雨的英寸数

——当天的日照时数

——天的最高温度

——第二天提交学期论文的班级数

请回答以下问题。 你觉得这两个方程式哪个合理？ 为什么？

为什么要用同一个数据估计同一个变量的系数得到不同的代码？

3、对于线性回归模型：

我知道

一阶自回归形式：

、要求：证明

的估计值如下

三、计算与分析题目(本小题共30小题，每小题15分) )。

1、给出三解释变量的线性模型

的回归结果：

根据15个观察值计算出的数据：

，然后单击，

，然后单击，

，然后单击，

，然后单击，

，然后单击，

，然后单击，

小写字母表示各值及其样本的平均值的偏差

要求：

2、两个方程联立模型结构形式如下

显示此联立模型中的内部和外部变量。

要分析各个方程式是否不可识别、是否被过度识别、或者是否正好被识别？

有关于的解释变量吗？ 有关于的解释变量吗？

如果用OLS方法估计，会怎么样？

可以用ILS法估算吗？ 如果可能，导出估计值。 对回答同样的问题。

逐步说明如何在第二个方程中使用2SLS方法。 求出第二个方程的2SLS估计。

a (内生变量) p，n； 外部变量： a、s、m

易写联立模型的结构参数矩阵

p常数S A M

相对于第一个方程式，

所以，

也就是说，等于内生变量的个数减去1，模型可以识别。 此外，如果从联立模型中外生变量的个数中减去该方程的外生变量的个数，则正好是从该方程内生变量的个数中减去1的数，即4-3=1=2-1，因此第一个方程正好被识别。

关于第二个方程式，

所以，

也就是说，等于内生变量的个数减去1，模型可以识别。 此外，当从联立模型外生变量的个数中减去方程的外生变量的个数时，方程内生变量的个数减去1，即大于4-2=2=2-1，因此第二个方程被暂时识别。

该模型对应13.3次模型4。 我注意到这个模型是过渡性的。 综合两个方程的识别情况，该联立模型可以被过渡性地识别。

s、a、m是外生变量，所以与、都没有关系。 另一方面，由于p、n是内生的，所以与、也有关联。 具体而言，虽然n与p同步，但因为p与同步，所以n与同步。 另一方面，因为n与v同步相关，所以p与v同步相关。

由于随机解释变量的存在，发现和的OLS估计量存在偏差，不一致。

关于最初的方程式，因为正好认识，所以之间可以用最小二乘法来估计。 关于第二个方程式，由于是过渡性地认识，所以ILS法在这里不适用。