【正文】 經(jīng)濟(jì)關(guān)系。 ( )A、外生變量 B、先決變量 C、虛擬變量 D、滯后內(nèi)生變量簡化式參數(shù)反映其對應(yīng)的解釋變量對被解釋變量的 （ ）A、直接影響 B、直接影響與間接影響之和C、間接影響 D、直接影響與間接影響之差當(dāng)模型中第i個(gè)方程不可識別，則該模型是 （ ）A、可識別的 B、不可識別的 C、過度識別 D、恰好識別如果一個(gè)模型中的（ ）隨機(jī)方程都是可以識別的，則認(rèn)為該聯(lián)立方程模型系統(tǒng)是可以識別的。 （ ）簡化式參數(shù)與結(jié)構(gòu)式參數(shù)之間的關(guān)系被稱為參數(shù)關(guān)系體系。如果添加和。 （ ）五、計(jì)算分析題假設(shè)貨幣需求關(guān)系式為，式中，為時(shí)間t的實(shí)際現(xiàn)金余額；為時(shí)間t的“期望”實(shí)際收入；為時(shí)間t的利率。這個(gè)差異在1%的顯著性水平上是統(tǒng)計(jì)顯著的嗎？（3）消費(fèi)品行業(yè)和金融業(yè)之間的估計(jì)薪水的近似百分比差異是多少？寫出一個(gè)使你能直接檢驗(yàn)這個(gè)差異是否統(tǒng)計(jì)顯著的方程。為了消除該相關(guān)性，采用工具變量法：先求關(guān)于與回歸，得到，再做如下回歸：試問：這一方法能否消除原模型中與的相關(guān)性？為什么？以某地區(qū)22年的年度數(shù)據(jù)估計(jì)了如下工業(yè)就業(yè)回歸方程（）() () () 式中，Y為總就業(yè)量；X1為總收入；X2為平均月工資率；X3為地方政府的總支出。由此判斷上述模型存在 （ ） A、 異方差問題 B、 序列相關(guān)問題 C、 多重共線性問題 D、 隨機(jī)解釋變量問題用矩陣形式表示的廣義最小二乘參數(shù)估計(jì)量為，此估計(jì)量為 （ ）A、有偏、有效的估計(jì)量 B、有偏、無效的估計(jì)量C、無偏、無效的估計(jì)量 D、無偏、有效的估計(jì)量對于模型，若存在序列相關(guān)，同時(shí)存在異方差，即有， 是一個(gè) （ ）A、退化矩陣 B、單位矩陣C、對角矩陣 D、正定矩陣三、多項(xiàng)選擇題下列可能導(dǎo)致模型產(chǎn)生序列相關(guān)的因素有 （ ）A、模型形式被誤設(shè)B、經(jīng)濟(jì)序列本身的慣性C、模型中漏掉了重要的帶有自相關(guān)的解釋變量D、數(shù)據(jù)的編造E、數(shù)據(jù)的規(guī)模差異 （ ）A、只適用于一階線性自回歸形式的序列相關(guān)檢驗(yàn)，且樣本容量要充分大B、[0，4]C、.=2時(shí)，對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)為0，表明不存在序列相關(guān)D、[dL,dU]或者[4dU ,4dL]上時(shí)，無法確定隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在自相關(guān)。逐步描述如何求得BLUE并給出理論依據(jù)。 （ ）五、簡答題簡述異方差對OLS估計(jì)量的性質(zhì)、置信區(qū)間、顯著性t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)有何影響。第四章 隨機(jī)解釋變量問題一、名詞解釋隨機(jī)解釋變量工具變量二、單項(xiàng)選擇題如果模型包含隨機(jī)解釋變量，且與隨機(jī)干擾項(xiàng)異期相關(guān)，則普通最小二乘估計(jì)量是 （ ）A、無偏估計(jì)量 B、有效估計(jì)量C、一致估計(jì)量 D、最佳線性無偏估計(jì)量假設(shè)回歸模型，其中為隨機(jī)變量，與相關(guān)，則的普通最小二乘估計(jì)量 （ ）A、無偏且一致 B、無偏但不一致C、有偏但一致 D、有偏且不一致隨機(jī)解釋變量問題分為三種情況，下列哪一種不是 （ ）A、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)B、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期不相關(guān)，不同期相關(guān)C、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)D、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)高度相關(guān)當(dāng)解釋變量中包含隨機(jī)被解釋變量時(shí)，下面哪一種情況不可能出現(xiàn) （ ）A、參數(shù)估計(jì)量無偏 B、參數(shù)估計(jì)量漸進(jìn)無偏C、參數(shù)估計(jì)量有偏 D、隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)問題仍可用DW檢驗(yàn)在工具變量的選取中，下面哪一個(gè)條件不是必須的 （ ）A、與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)B、與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)C、與模型中的其他解釋變量不相關(guān)D、與被解釋變量存在因果關(guān)系三、判斷題含有隨機(jī)解釋變量的線性回歸模型，其普通最小二乘法估計(jì)量都是有偏的 （ ）工具變量替代隨機(jī)變量后，實(shí)際上是工具變量變?yōu)榱私忉屪兞? （ ）當(dāng)隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)時(shí)，如果仍用最小二乘法估計(jì)，則估計(jì)量有偏且非一致。數(shù)據(jù)為美國40個(gè)城市的數(shù)據(jù)。（1）用的方差及其協(xié)方差求出。分別在5%和10%的顯著性水平上進(jìn)行這個(gè)檢驗(yàn)。 （ ）多元線性回歸模型中的偏回歸系數(shù)，表示在其他解釋變量保持不變的情況下，對應(yīng)解釋變量每變化一個(gè)單位時(shí)，被解釋變量的變動(dòng)。 B、 40 試用普通最小二乘法估計(jì)模型中的參數(shù)，并求隨機(jī)誤差項(xiàng)方差的估計(jì)值。對于人均存款與人均收入之間的關(guān)系式使用美國36年的年度數(shù)據(jù)得如下估計(jì)模型，括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差：＝　　（1）的經(jīng)濟(jì)解釋是什么？（2）和的符號是什么？為什么？實(shí)際的符號與你的直覺一致嗎？如果有沖突的話，你可以給出可能的原因嗎？（3）對于擬合優(yōu)度你有什么看法嗎？（4）檢驗(yàn)是否每一個(gè)回歸系數(shù)都與零顯著不同（在1%水平下）。（2）OLS估計(jì)量和滿足線性性、無偏性及有效性嗎？簡單陳述理由。 （ ）樣本可決系數(shù)高的回歸方程一定比樣本可決系數(shù)低的回歸方程更能說明解釋變量對被解釋變量的解釋能力。 D、最大或然準(zhǔn)則是按從模型中得到既得的n組樣本觀測值的（ ）最大的準(zhǔn)則確定樣本回歸方程。（2）財(cái)政收入=f（財(cái)政支出）+ ，為隨機(jī)干擾項(xiàng)。第一章 導(dǎo) 論一、名詞解釋截面數(shù)據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)虛變量數(shù)據(jù)內(nèi)生變量與外生變量二、單項(xiàng)選擇題同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)序列稱為 （ ）A、橫截面數(shù)據(jù) B、虛變量數(shù)據(jù)C、時(shí)間序列數(shù)據(jù) D、平行數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，可以概括為完整性、準(zhǔn)確性、可比性和 （ ）A、時(shí)效性 B、一致性 C、廣泛性 D、系統(tǒng)性有人采用全國大中型煤炭企業(yè)的截面數(shù)據(jù)，估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)模型，然后用該模型預(yù)測未來煤炭行業(yè)的產(chǎn)出量，這是違反了數(shù)據(jù)的哪一條原則。 下列設(shè)定的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是否合理？為什么？（1）其中，（i=1,2,3）是第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)增加值，為隨機(jī)干擾項(xiàng)。 C、nk （ ）如果觀測值近似相等，也不會影響回歸系數(shù)的估計(jì)量。（1）從直觀及經(jīng)濟(jì)角度解釋和。（3）判定該估計(jì)值與我們以前用OLS方法所獲得的估計(jì)值相比的優(yōu)劣，并做具體解釋。要求：（1）這是一個(gè)時(shí)間序列回歸還是橫截面回歸？（2）如何解釋截距的意義，它有經(jīng)濟(jì)含義嗎？如何解釋斜率？（3）能否求出真實(shí)的總體回歸函數(shù)？（4）根據(jù)需求的價(jià)格彈性定義：彈性=斜率（X/Y），依據(jù)上述回歸結(jié)果，你能求出對咖啡需求的價(jià)格彈性嗎？如果不能，計(jì)算此彈性還需要其他什么信息？若經(jīng)濟(jì)變量y和x之間的關(guān)系為，其中A、a為參數(shù)，為隨機(jī)誤差，問能否用一元線性回歸模型進(jìn)行分析？為什么？上海市居民1981~1998年期間的收入和消費(fèi)數(shù)據(jù)如表所示，回歸模型為，其中，被解釋變量為人均消費(fèi)，解釋變量為人均可支配收入。 C、 （ ）回歸方程總體線性顯著性檢驗(yàn)的原假設(shè)是模型中所有的回歸參數(shù)同時(shí)為零 （ ）多元線性回歸中，可決系數(shù)是評價(jià)模型擬合優(yōu)度好壞的最佳標(biāo)準(zhǔn)。D強(qiáng)度不隨銷售額的變化而變化的假設(shè)。你用什么假設(shè)檢驗(yàn)？為什么？（4）根據(jù)以上信息，你能確定解釋變量各自對的貢獻(xiàn)嗎？在經(jīng)典線性回歸模型的基本假定下，對含有三個(gè)自變量的多元線性回歸模型：你想檢驗(yàn)的虛擬假設(shè)是：。下表為有關(guān)經(jīng)批準(zhǔn)的私人住房單位及其決定因素的4個(gè)模型的估計(jì)和相關(guān)統(tǒng)計(jì)值（括號內(nèi)為p值）（如果某項(xiàng)為空，則意味著模型中沒有此變量）。（4）說明你對最優(yōu)模型中參數(shù)符號的預(yù)期并解釋原因，確認(rèn)其是否為正確符號。 （ ）存在異方差時(shí)，普通最小二乘法通常會高估參數(shù)估計(jì)量的方差 （ ）GoldfeldQuandt檢驗(yàn)異方差時(shí)，排序后去掉中間c個(gè)變量，c值越大，檢驗(yàn)就越高，但過高的c，會降低檢驗(yàn)的自由度，因而c應(yīng)該適量，近似為樣本容量的1/4。（2）假設(shè)。 D、3個(gè)若回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在一階自回歸形式的序列相關(guān)，則估計(jì)參數(shù)應(yīng)采用 （ ）A、普通最小二乘法 B、加權(quán)最小二乘法 C、廣義差分法 D、工具變量法 用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW統(tǒng)計(jì)量的取值范圍是 （ ）A、0≤DW≤1 B、－1≤DW≤1 C、－2≤DW≤2 D、0≤DW≤4已知DW統(tǒng)計(jì)量的值接近于0，則樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)近似等于（ ）A、1 B、0 C、1 D、已知樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)接近于1，則DW統(tǒng)計(jì)量近似等于 （ ）A、0 B、1 C、2 D、4在給定的顯著性水平之下，若DW統(tǒng)計(jì)量的下、上臨界值分別為和,則當(dāng)時(shí)，可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng) （ ）A、存在一階正自相關(guān) B、存在一階負(fù)相關(guān) C、不存在序列相關(guān) D、存在序列相關(guān)與否不能斷定8．某企業(yè)的生產(chǎn)決策是由模型描述（其中為產(chǎn)量，為價(jià)格），又知：如果該企業(yè)在期生產(chǎn)過剩，決策者會削減期的產(chǎn)量；如果該企業(yè)在t1期產(chǎn)出供不應(yīng)求，決策者會增加期的產(chǎn)量。六、計(jì)算分析題對于模型：，問：（1）如果用變量的一階差分估計(jì)該模型，則意味著采用了何種自相關(guān)形式？（2）在用一階差分估計(jì)時(shí)，如果包含一個(gè)截距項(xiàng)，其含義是什么？對模型，假設(shè)與相關(guān)。（1）解釋三個(gè)虛擬變量參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義（2）保持和不變，計(jì)算公用事業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)之間估計(jì)薪水的近似百分比差異。 （ ）格蘭杰因果檢驗(yàn)的原假設(shè)是被檢驗(yàn)的變量之間存在因果關(guān)系。用一容量為177的樣本數(shù)據(jù)估計(jì)得到 。 （ ）簡化式方程中沒有內(nèi)生變量作為解釋變量。 （