完整word版计量经济学模拟考试题第4套Word文件下载.docx
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部的前定变量之和的总数,用
Ni表示第i
个方程中内生变量与前定变量之和的总数时,第
i个方程不可识别时,则有公式
(D
)成立。
AH-Nj>
M
-1
BH—M=M-1
CH—Ni=0
DH—Ni<
M—1
9、如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性,参数的最小二乘估计量是(C)
A.无偏的B.有偏的C.不确定D.确定的
10、关于联立方程组模型,下列说法中错误的是(B)
A.结构式模型中解释变量可以是内生变量,也可以是前定变量
B.简化式模型中解释变量可以是内生变量
C.简化式模型中解释变量是前定变量
D.结构式模型中解释变量可以是内生变量
11、在序列自相关的情况下,参数估计值仍是无偏的,其原因是(A)
A.零均值假定成立B.同方差假定成立
C.无多重共线性假定成立D.解释变量与随机误差项不相关假定成立
12、在DW检验中,当d统计量为2时,表明(C)
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
13、在下列多重共线性产生的原因中,不正确的是(D)
A.经济本变量大多存在共同变化趋势
B.模型中大量采用滞后变量
C.由于认识上的局限使得选择变量不当
D.解释变量与随机误差项相关
14、下列说法不正确的是(C)
A.异方差是一种随机误差现象
B.异方差产生的原因有设定误差
C.检验异方差的方法有F检验法
D.修正异方差的方法有加权最小二乘法
15、设k为回归模型中的参数个数,n为样本容量。
则对多元线性回归方
程进行显著性检验时,所用的F统计量可表示为(A)
AR2/(k—1)
2—c
(1_R2)(n_k)
CR2(n-k)
•(1_R2)(k-1)
16、对联立方程组模型中过度识别方程的估计方法有(D)
A间接最小二乘法B.普通最小二乘法
C.间接最小二乘法和二阶段最小二乘法D•二阶段最小二乘法
17、对模型进行对数变换,其原因是(B)
A.能使误差转变为绝对误差B.能使误差转变为相对误差
C.更加符合经济意义D.大多数经济现象可用对数模型表示
18、局部调整模型不具有如下特点(D)
A.对应的原始模型中被解释变量为期望变量,它不可观测
B.模型是一阶自回归模型
C.模型中含有一个滞后被解释变量丫,但它与随机扰动项不相关
D.模型的随机扰动项存在自相关
19、假设根据某地区1970――1999年的消费总额Y(亿元)和货币收入总额X(亿元)
的年度资料,估计出库伊克模型如下:
Y?
=-6.90570.2518Xt0.8136YtJ
t十1.6521)(5.7717)(12.9166)
R2=0.997F=4323DW=1.216
则(C)
A.分布滞后系数的衰减率为0.1864
B.在显著性水平〉=0.05下,DW佥验临界值为dl=1.3,由于d=1.2162"
3
据此可以推断模型扰动项存在自相关
C.即期消费倾向为0.2518,表明收入每增加1元,当期的消费将增加0.2518元
D.收入对消费的长期影响乘数为丫2的估计系数0.8136
20、在模型有异方差的情况下,常用的补救措施是(D)
A.广义差分法B.工具变量法C.逐步回归法D.加权最小二乘法
二、多项选择题
22
1、调整后的判定系数R与判定系数R之间的关系叙述正确的有(CDE)
—22
A.R2与R2均非负
B.R2有可能大于R2
C.判断多元回归模型拟合优度时,使用R2
D.模型中包含的解释变量个数越多,R2与R2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R2:
:
:
R2
2、如果模型中存在序列自相关现象,则有如下后果(BCDE)
A.参数估计值有偏B.参数估计值的方差不能正确确
疋
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
3、下列说法不正确的有(BCF)
A.加权最小二乘法是广义最小二乘法的特殊情况
B.广义最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况
C.广义最小二乘法是广义差分法的特殊情况
D.广义差分法是广义最小二乘法的特殊情况
E.普通最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况
F.加权最小二乘法是普通最小二乘法的特殊情况
4、关于联立方程模型识别问题,以下说法正确的有(CDE)
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.满足阶条件和秩条件的方程一定是过度识别
5、在DW佥验中,存在不能判定的区域是(CD)
A.0<
d<
diB.du<
4-du
C.di<
dud.4-du<
4-d|
E.4-d|<
4
三、判断题(判断下列命题正误,并说明理由)
1、随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别。
错
随机扰动项的方差反映总体的波动情况,对一个特定的总体而言,是一个确
定的值。
在最小二乘估计中,由于总体方差在大多数情况下并不知道,所以用样本数据去估计
2
=Zei1(n-k)。
其中n为样本数,k为待估参数的个数。
“是2线性无偏估
计,为一个随机变量。
2、经典线性回归模型(CLRMI中的干扰项不服从正态分布的,OLS估计量将有偏的。
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。
因为E(?
2)K2i)二12,该表达式成立与否与正态性无
关。
3、虚拟变量的取值只能取0或1。
虚拟变量的取值是人为设定的,也可以取其它值。
4、拟合优度检验和F检验是没有区别的。
(1)F-检验中使用的统计量有精确的分布,而拟合优度检验没有;
(2)对是否通过检验,可决系数(修正可决系数)只能给出一个模糊的推测;
而F
检验可以在给定显著水平下,给出统计上的严格结论。
5、联立方程组模型不能直接用OLS方法估计参数。
递归方程可以用OLS方法估计参数,而其它的联立方程组模型不能直接用OLS方法估
计参数。
四、计算题
1、通过建模发现,某企业的某种产品价格P和可变成本V之间满足如下关系:
lnP=34.5-0.561nV。
目前可变成本占产品价格的20%。
现在,企业可以改进该产品,但是改进要增加10%可变成本(其他费用保持不变)。
问,企业是否该选择改进?
解:
(1)由模型可知,价格和可变成本之间的弹性为0.56。
假设改进产品,则可变成
本增加10%,价格的变化率为0.56*10%=5.6%,可见价格增加的幅度不如可变成本增加的幅度。
(2)利润增量为5.6%*P—10%*V,只要利润增量大于0,就应该选择改进。
(3)易得,只要当P/V>
(10/5.6),就有利润大于0。
而目前成本只占价格的20%,远小于10/5.6,所以应该选择改进。
2、某公司想决定在何处建造一个新的百货店,对已有的30个百货店的销售额作为其所
处地理位置特征的函数进行回归分析,并且用该回归方程作为新百货店的不同位置的可能销
售额,估计得出(括号内为估计的标准差)
£
=300.1X1t0.01X2t10.0X3t3.0X4t
(0.02)(0.01)(1.0)(1.0)
其中:
Yt=第i个百货店的日均销售额(百美元);
X1t=第i个百货店前每小时通过的汽车数量(10辆);
X2t=第i个百货店所处区域内的人均收入(美元);
X3t=第i个百货店内所有的桌子数量;
X4t=第i个百货店所处地区竞争店面的数量;
请回答以下问题:
(1)说出本方程中系数0.1和0.01的经济含义。
(2)各个变量前参数估计的符号是否与期望的符号一致?
(3)在〉=0.05的显著性水平下检验变量X1t的显著性。
(临界值t°
.025(25)=2.06,t°
.025(26)=2.056,t°
.°
5(25)=1.708,t°
5(26)=1.706)
答:
(1)每小时通过该百货店的汽车增加10辆,该店的每日收入就会平均增加10美
元。
该区域居民人均收入每增加1美元,该店每日收入就会平均增加1美元。
(2)最后一个系数与期望的符号不一致,应该为负数,即该区竞争的店面越多,该店收入越低。
其余符号符合期望。
(3)用t检验。
t=0.1/0.02=5,有t>
t0.025(25)=2.06知道,该变量显著。
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,即丫八「X…I,方程估计、残差散点图及ARCH佥验输出结果分别如下:
方程估计结果:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
05/31/03Time:
12:
42
Sample:
19801997
Ineludedobservations:
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
Meandependent
25335.11
var
AdjustedR-squared
0.995929
S.D.dependentvar
35027.97
S.E.ofregression
2234.939
Akaikeinfocriterion
18.36626
Sumsquaredresid
79919268
Schwarzcriterion
18.46519
Loglikelihood
-163.2963
F-statistic
4159.872
Durbin-Watsonstat
2.181183
Prob(F-statistic)
0.000000
残差与残差滞后1期的散点图:
ARCH佥验输出结果:
ARCHTest:
2.886465
Probability
0.085992
Obs*R-squared
7.867378
0.096559
TestEquation:
DependentVariable:
RESIDA2
06/10/03Time:
00:
33
Sample(adjusted):
19841997
14afteradjustingendpoints
-9299857.
7646794.
-1.216177
0.2549
RESIDA2(-1)
0.033582
0.308377
0.108900
0.9157
RESIDA2(-2)
-0.743273
0.320424
-2.319650
0.0455
RESIDA2(-3)
-0.854852
11.02966
-0.077505
0.9399
RESIDA2(-4)
37.04345
10.91380
3.394182
0.0079
0.561956
5662887.
0.367269
1632308
12984094
35.86880
1.52E+15
36.09704
-246.0816
1.605808
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?
(:
,=0.05,di=1.158,du=1.391)
(2)该模型中是否存在异方差?
说明理由(显著性水平为0.1,7.訂(4)=7.7794)。
(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)
(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);
(3)说出一种修正思路即可。
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