【正文】 （ ）簡(jiǎn)化式方程中沒(méi)有內(nèi)生變量作為解釋變量。 （ ）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。六、計(jì)算分析題對(duì)于模型：，問(wèn)：（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(duì)模型，假設(shè)與相關(guān)。 （ ）存在異方差時(shí)，普通最小二乘法通常會(huì)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(guò)高的c，會(huì)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。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(hào)內(nèi)為p值）（如果某項(xiàng)為空，則意味著模型中沒(méi)有此變量）。D強(qiáng)度不隨銷(xiāo)售額的變化而變化的假設(shè)。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(duì)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(wèn)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。（1）從直觀及經(jīng)濟(jì)角度解釋和。 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)。（2）財(cái)政收入=f（財(cái)政支出）+ ，為隨機(jī)干擾項(xiàng)。 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(cè)值的（ ）最大的準(zhǔn)則確定樣本回歸方程。（2）OLS估計(jì)量和滿足線性性、無(wú)偏性及有效性嗎？簡(jiǎn)單陳述理由。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。分別在5%和10%的顯著性水平上進(jìn)行這個(gè)檢驗(yàn)。數(shù)據(jù)為美國(guó)40個(gè)城市的數(shù)據(jù)。 （ ）五、簡(jiǎn)答題簡(jiǎn)述異方差對(duì)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。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(wèn)：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。 （ ）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。 （ ）簡(jiǎn)化式參數(shù)與結(jié)構(gòu)式參數(shù)之間的關(guān)系被稱(chēng)為參數(shù)關(guān)系體系。 （ ）結(jié)構(gòu)式方程相對(duì)于簡(jiǎn)化式方程來(lái)說(shuō)更能反映出變量之間的經(jīng)濟(jì)關(guān)系。 （ ）實(shí)際中，許多滯后模型都可以轉(zhuǎn)化為自回歸模型，自回歸模型是經(jīng)濟(jì)生活中更常見(jiàn)的模型。簡(jiǎn)述序列相關(guān)帶來(lái)的后果。第七章 序列相關(guān)性一、名詞解釋序列相關(guān)性差分法DW檢驗(yàn)二、單項(xiàng)選擇題DW檢驗(yàn)主要用于檢驗(yàn) （ ）A、異方差性 （ ）廣義最小二乘法可消除異方差。第六章 異方差性一、名詞解釋異方差性廣義最小二乘法二、單項(xiàng)選擇題Gleiser檢驗(yàn)法主要用于檢驗(yàn) （ ）A、異方差性（1）求模型中三個(gè)參數(shù)的最小二乘估計(jì)值（2）進(jìn)行模型的置信度為95%的方程顯著性檢驗(yàn)（3）求模型參數(shù)b2的置信度為99%的置信區(qū)間。如果X1增長(zhǎng)10%，估計(jì)Y會(huì)變化多少個(gè)百分點(diǎn)？這在經(jīng)濟(jì)上是一個(gè)很大的影響嗎？（2）檢驗(yàn)Ramp。D、與的關(guān)系不能確定下面說(shuō)法正確的有 （ ）A、時(shí)間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)沒(méi)有差異 D 、在多元回歸中，調(diào)整后的決定系數(shù)與決定系數(shù)的關(guān)系為 （ ）A、假定有如下的回歸結(jié)果：，其中，Y表示美國(guó)的咖啡的消費(fèi)量（杯數(shù)/人天），X表示咖啡的零售價(jià)格（美元/杯）。隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的分布未知，其他所有假設(shè)都滿足。 指出下列假想模型中的錯(cuò)誤，并說(shuō)明理由：其中，為第t年社會(huì)消費(fèi)品零售總額（單位：億元），為第t年居民收入總額（單位：億元）（指城鎮(zhèn)居民可支配收入總額與農(nóng)村居民純收入總額之和），為第t年全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額（單位：億元）。第二章 一元線性回歸模型一、名詞解釋總體回歸函數(shù)最大似然估計(jì)法（ML）普通最小二乘估計(jì)法（OLS）殘差平方和擬合優(yōu)度檢驗(yàn)二、單項(xiàng)選擇題設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為，以下說(shuō)法正確的是 （ ）A、 ）A、 （ ）A、離差平方和 B、均值 C、概率 D、方差一元線性回歸模型的最小二乘回歸結(jié)果顯示，殘差平方和RSS=,樣本容量n=25，則回歸模型的標(biāo)準(zhǔn)差為 （ ）A、 B、 C、 D、1參數(shù)的估計(jì)量具備有效性是指 （ ）A、 B、在的所有線性無(wú)偏估計(jì)中最小C、 D、在的所有線性無(wú)偏估計(jì)中最小1反映由模型中解釋變量所解釋的那部分離差大小的是 （ ）A、總離差平方和 B、回歸平方和 C、殘差平方和 D、可決系數(shù)1總離差平方和TSS、殘差平方和RSS與回歸平方和ESS三者的關(guān)系是 （ ）A、TSSRSS+ESS B、TSS=RSS+ESSC、TSSRSS+ESS D、TSS2=RSS2+ESS21對(duì)于回歸模型，= 1，2，…，n 檢驗(yàn)時(shí)，所用的統(tǒng)計(jì)量服從 （ ）A、 B、 C、 D、1某一特定的X水平上，總體Y分布的離散程度越大，即越大，則 （ ）A、預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，精度越低 B、預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，預(yù)測(cè)誤差越小C、預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，精度越高 D、預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，預(yù)測(cè)誤差越大 三、多項(xiàng)選擇題一元線性回歸模型的基本假定包括 （ ）A、 B、C、 D、E、X為非隨機(jī)變量，且以Y表示實(shí)際觀測(cè)值，表示回歸估計(jì)值，e表示殘差，則回歸直線滿足 （ ）A、通過(guò)樣本均值點(diǎn) B、C、 D、E、以帶“^”表示估計(jì)值，表示隨機(jī)干擾項(xiàng)，如果Y與X為線性關(guān)系，則下列哪些是正確的 （ ）A、 B、C、 D、E、假設(shè)線性回歸模型滿足全部基本假設(shè)，則其最小二乘回歸得到的參數(shù)估計(jì)量具備 （ ）A、可靠性 B、一致性C、線性 D、無(wú)偏性E、有效性下列相關(guān)系數(shù)算式中，正確的是 （ ）A、 B、C、 D、E、二、判斷題滿足基本假設(shè)條件下，隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布，但被解釋變量Y不一定服從正態(tài)分布。（3）對(duì)參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)還能進(jìn)行嗎？簡(jiǎn)單陳述理由。上海市居民1981~1998年間的收入和消費(fèi)數(shù)據(jù)年份可支配收入消費(fèi)年份可支配收入消費(fèi)198119821983198419851986198719881989630650680830107012901430172019705805706107209901170128016401810199019911992199319941995199619971998218024803000427058607170815084308770193021602500353046605860676068206860第三章 多元線性回歸模型一、名詞解釋多元線性回歸模型調(diào)整的決定系數(shù)偏回歸系數(shù)正規(guī)方程組方程顯著性檢驗(yàn)二、單項(xiàng)選擇題在模型的回歸分析結(jié)果中，有，則表明 （ ）A、解釋變量對(duì)的影響不顯著 B、解釋變量對(duì)的影響顯著C、模型所描述的變量之間的線性關(guān)系總體上顯著D、解釋變量和對(duì)的影響顯著設(shè)為回歸模型中的實(shí)解釋變量的個(gè)數(shù)，為樣本容量。（3）利潤(rùn)占銷(xiāo)售額的比重X2對(duì)Ramp。模型如下：式中：housing——實(shí)際頒發(fā)的建筑許可證數(shù)量；density——每平方英里的人口密度，value——自由房屋的均值（單位：百美元）；ine——平均家庭的收入（單位：千美元）；popchang——1980~1992年的人口增長(zhǎng)百分比；unemp——失業(yè)率；localtax——人均交納的地方稅；statetax——人均繳納的州稅。下列哪種情況是異方差性造成的結(jié)果？ （1）OLS估計(jì)量是有偏的 （2）通常的變量顯著性檢驗(yàn)的t統(tǒng)計(jì)量不再服從t分布。（1）試證明：一階自相關(guān)的DW檢驗(yàn)是無(wú)定論的（取顯著性水平）。根據(jù)適應(yīng)規(guī)則，修改期望值。 （ ）結(jié)構(gòu)式方程的標(biāo)準(zhǔn)形式就是將所有的內(nèi)生變量表示成外生變量和隨機(jī)干擾項(xiàng)的函數(shù)形式。 （ ）先決變量就是外生變量。 （ ）Koyck變換可以將有限期分布滯后模型轉(zhuǎn)換為一階自回歸模型，從而緩解多重共線性問(wèn)題。 （ ）五、簡(jiǎn)答題在存在一階自相關(guān)的情形下，估計(jì)自相關(guān)參數(shù)有哪些不同的方法？說(shuō)明基本思路。 （3）把帶入（1）中的正規(guī)方程，并證明它們和在（2）中推導(dǎo)的結(jié)果一樣。 （ ）如果OLS法估計(jì)的殘差呈現(xiàn)系統(tǒng)模式，則意味著存在著異方差。T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)結(jié)果有相矛盾的現(xiàn)象嗎？（3）你認(rèn)為估計(jì)值是有偏的、無(wú)效的、或不一致的嗎？詳細(xì)闡述理由。要求回答下列問(wèn)題：（1）從和對(duì)的影響方面，說(shuō)出本方程中系數(shù)和的含義；（2）常數(shù)項(xiàng)是否意味著玉米的負(fù)產(chǎn)量可能存在？（3）假定的真實(shí)值為，則的估計(jì)量是否有偏？為什么？（4）假定該方程并不滿足所