第七套
一、单项选择题
1、用模型描述现实经济系统的原则是( B )
A. 以理论分析作先导,解释变量应包括所有解释变量
B. 以理论分析作先导,模型规模大小要适度
C. 模型规模越大越好;这样更切合实际情况
D. 模型规模大小要适度,结构尽可能复杂
2、ARCH检验方法主要用于检验( A )
A.异方差性 B. 自相关性
C.随机解释变量 D. 多重共线性
3、在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数,则参数估计量具有( C )的统计性质。
A.有偏特性 B. 非线性特性
C.最小方差特性 D. 非一致性特性
4、将一年四个季度对因变量的影响引入到模型中,则需要引入虚拟变量的个数为( B )
A. 4 B. 3 C. 2 D. 1
5、广义差分法是对( D )用最小二乘法估计其参数。
6、在序列自相关的情况下,参数估计值的方差不能正确估计的原因是( B )
7、设回归模型为,下列表明变量之间具有不完全多重共线性的是( B )
8、在有M个方程的完备联立方程组中,当识别的阶条件为(H为联立方程组中内生变量和前定变量的总数,为第i个方程中内生变量和前定变量的总数)时,则表示( C ) 超纲!
A.第i个方程恰好识别 B.第i个方程不可识别
C.第i个方程过度识别 D.第i个方程识别状态不能确定在有
9、简化式模型就是把结构式模型中的内生变量表示为( D ) 超纲!
A. 外生变量和内生变量的函数关系
B. 外生变量和随机误差项的函数模型
C. 滞后变量和随机误差项的函数模型
D. 前定变量和随机误差项的函数模型
10、在DW检验中,当d统计量为4时,表明( B )
A.存在完全的正自相关 B.存在完全的负自相关
C.不存在自相关 D.不能判定
11、辅助回归法(又待定系数法)主要用于检验( D )
A.异方差性 B.自相关性
C.随机解释变量 D.多重共线性
12、对自回归模型进行自相关检验时,下列说法正确的有( C )
A.使用DW检验有效
B.使用DW检验时,DW值往往趋近于0
C.使用DW检验时,DW值往往趋近于2
D.使用DW检验时,DW值往往趋近于4
13、双对数模型中,参数的含义是 ( C )
A. Y关于X的增长率 B .Y关于X的发展速度
C. Y关于X的弹性 D. Y关于X 的边际变化
14、线设OLS法得到的样本回归直线为,以下说法不正确的是( D )
A. B.一定在回归直线上
C. D.
15、在有M个方程的完备联立方程组中,当识别的阶条件为(H为联立方程组中内生变量和前定变量的总数,为第i个方程中内生变量和前定变量的总数)时,则表示( B ) 超纲!
A.第i个方程不可识别 B.第i个方程恰好识别
C.第i个方程过度识别 D.第i个方程的识别状态不能确定
16、在修正异方差的方法中,不正确的是( D )
A.加权最小二乘法 B.对原模型变换的方法
C.对模型的对数变换法 D.两阶段最小二乘法
17、下列说法正确的是( BC )
A.序列自相关是样本现象 B.序列自相关是一种随机误差现象
C.序列自相关是总体现象 D.截面数据更易产生序列自相关
18、回归分析中定义的( B )
A、解释变量和被解释变量都是随机变量
B、解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量
C、解释变量和被解释变量都为非随机变量
D、解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量
19、对样本的相关系数,以下结论错误的是( AD )
A. 越接近0,与之间线性相关程度高
B. 越接近1,与之间线性相关程度高
C. D、,则与相互独立
20、在经济发展发生转折时期,可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。例如,研究中国城镇居民消费函数时。1991年前后,城镇居民商品性实际支出Y对实际可支配收入X的回归关系明显不同。现以1991年为转折时期,设虚拟变量 ,数据散点图显示消费函数发生了结构性变化:基本消费部分下降了,边际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作( D )
A. B.
C. D.
二、多项选择题
1、如果模型中存在异方差现象,则会引起如下后果( B C D E )
A. 参数估计值有偏 B. 参数估计值的方差不能正确确定
C. 变量的显著性检验失效 D. 预测精度降低
E. 参数估计值仍是无偏的
2、广义最小二乘法的特殊情况是( B D )
A. 对模型进行对数变换 B. 加权最小二乘法
C. 数据的结合 D. 广义差分法
E. 增加样本容量
3、调整后的判定系数与判定系数之间的关系叙述正确的有( CDE )
A.与均非负
B.有可能大于
C.判断多元回归模型拟合优度时,使用
D.模型中包含的解释变量个数越多,与就相差越大
E.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1,则
4、关于联立方程模型识别问题,以下说法不正确的有 ( A B )超纲!
A. 满足阶条件的方程则可识别
B. 如果一个方程包含了模型中的全部变量,则这个方程恰好识别
C. 如果一个方程包含了模型中的全部变量,则这个方程不可识别
D. 如果两个方程包含相同的变量,则这两个方程均不可识别
E. 联立方程组中的每一个方程都是可识别的,则联立方程组才可识别
F. 联立方程组中有一个方程不可识别,则联立方程组不可识别
5、下列说法不正确的是( A B E )
A. 多重共线性是总体现象
B. 多重共线性是完全可以避免的
C. 多重共线性是一种样本现象
D. 在共线性程度不严重的时候可进行结构分析
E. 只有完全多重共线性一种类型
三、判断题(判断下列命题正误,并说明理由)
1、 在异方差性的情况下,常用的OLS法必定高估了估计量的标准误。
错误
有可能高估也有可能低估;如:考虑一个非常简单的具有异方差性的线性回归模型:
; =
则:
2、 即使经典线性回归模型(CLRM)中的干扰项不服从正态分布的,OLS估计量仍然是无偏的。
正确
,该表达式成立与否与正态性无关。
3、 变量模型中,对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的。
正确
要求最好能够写出一元线性回归中,F统计量与T统计量的关系,即的来历;或者说明一元线性回归仅有一个解释变量,因此对斜率系数的T检验等价于对方程的整体性检验。
4、 多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的;
错误
应该是解释变量之间高度相关引起的。
5、秩条件是充要条件,因此利用秩条件就可以完成联立方程识别状态的确
定。超纲!
错误
虽然秩条件是充要条件,但在对联立方程进行识别时,还应该结合阶条件
判断是过度识别,还是恰好识别。
四、计算题
1、组合证券理论的资本市场线(CML)表明期望收益与风险之间存在线性关系如下:
根据1990—2000年间美国34只共同基金的期望回报及其标准差数据,得出如下回归结果,请根据有关运算关系填写表中空白处的数值,并判断此结果是否支持了上述理论。
Dependent Variable: Y | ||||
Method: Least Squares | ||||
Sample: 134 | ||||
Included observations: 34 | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 5.540940 | 0.968608 | 0.0000 | |
X | 0.474514 | 0.055077 | 0.0000 | |
R-squared | Mean dependent var | 13.64118 | ||
Adjusted R-squared | S.D. dependent var | 2.436480 | ||
S.E. of regression | Akaike info criterion | 3.506937 | ||
Sum squared resid | 59.01394 | Schwarz criterion | 3.596723 | |
Log likelihood | -57.61793 | F-statistic | ||
Durbin-Watson stat | 1.796718 | Prob(F-statistic) | 0.000000 | |
解:
Dependent Variable: Y | ||||
Method: Least Squares | ||||
Sample: 134 | ||||
Included observations: 34 | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 5.540940 | 0.968608 | 5.7205 | 0.0000 |
X | 0.474514 | 0.055077 | 8.6155 | 0.0000 |
R-squared | 0.6987 | Mean dependent var | 13.64118 | |
Adjusted R-squared | 0.6893 | S.D. dependent var | 2.436480 | |
S.E. of regression | 1.358008 | Akaike info criterion | 3.506937 | |
Sum squared resid | 59.01394 | Schwarz criterion | 3.596723 | |
Log likelihood | -57.61793 | F-statistic | 74.227 | |
Durbin-Watson stat | 1.796718 | Prob(F-statistic) | 0.000000 | |
模型结果支持了理论,因为期望回报及其标准差之间存在显著的线性关系。
2、下面结果是利用某地财政收入对该地第一、二、三产业增加值的回归结果。根据这一结果试判断该模型是否存在多重共线性,说明你的理由。
Dependent Variable: REV | ||||
Method: Least Squares | ||||
Sample: 1 10 | ||||
Included observations: 10 | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 17414.63 | 14135.10 | 1.232013 | 0.2640 |
GDP1 | -0.277510 | 0.146541 | -1.893743 | 0.1071 |
GDP2 | 0.084857 | 0.093532 | 0.907252 | 0.3992 |
GDP3 | 0.190517 | 0.151680 | 1.256048 | 0.2558 |
R-squared | 0.993798 | Mean dependent var | 63244.00 | |
Adjusted R-squared | 0.990697 | S.D. dependent var | 54281.99 | |
S.E. of regression | 5235.544 | Akaike info criterion | 20.25350 | |
Sum squared resid | 1.64E+08 | Schwarz criterion | 20.37454 | |
Log likelihood | -97.26752 | F-statistic | 320.4848 | |
Durbin-Watson stat | 1.208127 | Prob(F-statistic) | 0.000001 | |
解:存在严重多重共线性。因为方程整体非常显著,表明三次产业GDP对财政收入的解释能力非常强,但是每个个别解释变量均不显著,且存在负系数,与理论矛盾,原因是存在严重共线性。
3、 以广东省东莞市的财政支出作为被解释变量、财政收入作为解释变量做
计量经济模型,即,方程估计、残差散点图及ARCH检验输出结果分别如下:
方程估计结果:
Dependent Variable: Y | ||||
Method: Least Squares | ||||
Date: 05/31/03 Time: 12:42 | ||||
Sample: 1980 1997 | ||||
Included observations: 18 | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | -2457.310 | 680.5738 | -3.610644 | 0.0023 |
X | 0.719308 | 0.011153 | 64.49707 | 0.0000 |
R-squared | 0.996168 | Mean dependent var | 25335.11 | |
Adjusted R-squared | 0.995929 | S.D. dependent var | 35027.97 | |
S.E. of regression | 2234.939 | Akaike info criterion | 18.36626 | |
Sum squared resid | 79919268 | Schwarz criterion | 18.46519 | |
Log likelihood | -163.2963 | F-statistic | 4159.872 | |
Durbin-Watson stat | 2.181183 | Prob(F-statistic) | 0.000000 | |
残差与残差滞后1期的散点图:
ARCH检验输出结果:
ARCH Test: | ||||
F-statistic | 2.886465 | Probability | 0.085992 | |
Obs*R-squared | 7.867378 | Probability | 0.096559 | |
Test Equation: | ||||
Dependent Variable: RESID^2 | ||||
Method: Least Squares | ||||
Date: 06/10/03 Time: 00:33 | ||||
Sample(adjusted): 1984 1997 | ||||
Included observations: 14 after adjusting endpoints | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | -9299857. | 7646794. | -1.216177 | 0.2549 |
RESID^2(-1) | 0.033582 | 0.308377 | 0.108900 | 0.9157 |
RESID^2(-2) | -0.743273 | 0.320424 | -2.319650 | 0.0455 |
RESID^2(-3) | -0.854852 | 11.02966 | -0.077505 | 0.9399 |
RESID^2(-4) | 37.04345 | 10.91380 | 3.394182 | 0.0079 |
R-squared | 0.561956 | Mean dependent var | 5662887. | |
Adjusted R-squared | 0.367269 | S.D. dependent var | 16323082 | |
S.E. of regression | 12984094 | Akaike info criterion | 35.86880 | |
Sum squared resid | 1.52E+15 | Schwarz criterion | 36.09704 | |
Log likelihood | -246.0816 | F-statistic | 2.886465 | |
Durbin-Watson stat | 1.605808 | Prob(F-statistic) | 0.085992 | |
根据以上输出结果回答下列问题:
(1)该模型中是否违背无自相关假定?为什么?(,)
(2)该模型中是否存在异方差?说明理由(显著性水平为0.1,)。
(3)如果原模型存在异方差,你认为应如何修正?(只说明修正思路,无需计算)
解:(1)没有违背无自相关假定;第一、残差与残差滞后一期没有明显的相关性;第二、根据D-W值应该接受原假设;(写出详细步骤)
(2)存在异方差(注意显著性水平是0.1);(写出详细步骤)
(3)说出一种修正思路即可。
本文来源:https://www.2haoxitong.net/k/doc/3a659cb47d1cfad6195f312b3169a4517723e59e.html
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