計量經(jīng)濟學習題集及詳解答案-資料下載頁
2025-06-18 19:03本頁面
【正文】 定變量之間的數(shù)學關系，擬定模型中待估計參數(shù)的數(shù)值范圍7．解釋變量8．外生經(jīng)濟，外生條件，外生政策，滯后被解釋9．經(jīng)濟理論10．時間序列，截面，面板11．完整性，準確性，可比性，一致性12．對模型進行識別，估計方法的選擇13．經(jīng)濟意義，統(tǒng)計，計量經(jīng)濟學，預測14．序列相關，異方差性，多重共線性15．結構分析，經(jīng)濟預測，政策評價，檢驗和發(fā)展經(jīng)濟理論16．彈性分析、乘數(shù)分析與比較靜力分析第24頁共25頁計量經(jīng)濟學習題集二、單選題：1．B2．C3．C4．B5．B6．B7．A8．B9．B第二章單方程計量經(jīng)濟學模型理論與方法（上）一、填空題：，變量觀測值的觀測誤差的影響，模型關系的設定誤差的影響，其他隨機因素的影響，同方差，無自相關，解釋變量與隨機誤差項相互獨立（或者解釋變量為非隨機變量），殘差? ? ?4.min229。e2=min229。(YY)2=min229。(Yb0b1X)2，無偏性，有效性，增大樣本容量，提高模型的擬合優(yōu)度個、方程的顯著性檢驗、變量的顯著性檢驗，被解釋變量估計值與其均值，被解釋變量觀測值與其估計值、對數(shù)變換法和級數(shù)展開法。*=1/Y X*=1/X，Y*=α+βX**=ln(Y/(1Y))，Y*=α+βX二、單選題：第25頁共25頁計量經(jīng)濟學習題集1.B2.D3.B4.C5.A6.B7.A8.B9.A10.B11.B12．C13．D14．D15．A16.C17．A18．C19．D20．D21．C22.C23.A24．D第二章單方程計量經(jīng)濟學模型理論與方法（下）一、填空題：1.多重共線性2.判定系數(shù)檢驗法第1頁共25頁計量經(jīng)濟學習題集3.排除引起共線性的變量，差分法4.廣義最小二乘法5.E(Xim)185。06.隨機解釋變量7.b229。YiZi=229。(?0? ? ? Z+b1X1i+b2X2i+L+bkXki)i9.B?=(Z162。X)Z162。Y，工具變量矩陣8.有偏，漸近無偏110.異方差11.序列相關二、單選題：1.B2.A3.A4.B5.B6.C7.D8.C9.D10.A11.D12.D13.B14.D15.D16.C17.D18.e第1頁共25頁計量經(jīng)濟學習題集三、多選題：1.AD2.AB3.BCD4.ABC5.CD6.DF7.ACD8.BD五、簡答題：1.答：對于模型Yi=b0+b1X1i+b2X2i+L+bkXki+mii=1,2,…,n其基本假設之一是解釋變量X1,X2,L,Xk是互相獨立的。如果某兩個或多個解釋變量之間出現(xiàn)了相關性，則稱為多重共線性。如果存在c1X1i+c2X2i+L+ckXki=0i=1,2,…,n其中c不全為0，即某一個解釋變量可以用其它解釋變量的線性組合表示，則稱為完全共線性。第1頁共25頁計量經(jīng)濟學習題集2.答：（1）完全共線性下參數(shù)估計量不存在（2）一般共線性下普通最小二乘法參數(shù)估計量無偏，但方差較大。（3）參數(shù)估計量經(jīng)濟含義不合理。參數(shù)并不反映各自與被解釋變量之間的結構關系，而是反映它們對被解釋變量的共同影響。3.答：主要有判定系數(shù)檢驗法和逐步回歸檢驗法。4.答：主要有兩類排除引起共線性的變量，差分法。5.答：對于模型Yi=b0+b1X1i+b2X2i+L+bkXki+mi同方差性假設為：2Var(mi)=sm=常數(shù) i=1,2,…,n如果出現(xiàn)i=1,2,…,nVar(mi)=si2=s2f(Xi)i=1,2,…,n即對于不同的樣本點，隨機誤差項的方差不再是常數(shù)，而互不相同，則認為出現(xiàn)了異方差性。6．答：（1）參數(shù)估計量仍然具有無偏性，但非有效，在大樣本情況下仍不具有一致性。（2）變量的顯著性檢驗失去意義。（3）模型的預測失效。7．答：主要有圖示檢驗法、等級相關系數(shù)法、戈里瑟檢驗、WHITE檢驗、戈德菲爾特—夸特檢驗等。8．答：由于異方差性，相對于不同的樣本點，也就是相對于不同的解釋變量觀測值，隨機誤差項具有不同的方差，那么檢驗異方差性，也就是檢驗隨機誤差項的方差與解釋變量觀測值之間的相關性。各種檢驗方法就是在這個思路下發(fā)展起來的。9．答：加權最小二乘法。10．答：對于模型Yi=b0+b1X1i+b2X2i+L+bkXki+mi第1頁共25頁i=1,2,…,n計量經(jīng)濟學習題集隨機誤差項互相獨立的基本假設表現(xiàn)為：Cov(mi,mj)=0i≠j，i,j=1,2,…,n如果對于不同的樣本點，隨機誤差項之間不再是完全互相獨立，而是存在相關關系，即Cov(mi,mj)=E(mimj)185。0i≠j，i,j=1,2,…,n則認為出現(xiàn)了自相關性。11．答：（1）參數(shù)估計量仍然具有無偏性，但非有效，在大樣本情況下仍不具有一致性。（2）變量的顯著性檢驗失去意義。（3）模型的預測失效。12．答：圖示檢驗法、馮諾曼比檢驗法、回歸檢驗法、。13.答：（1）回歸模型必須含有截距項；（2）解釋變量必須是非隨機的；（3）解釋變量中不能包含被解釋變量的滯后期；（4）不能用于聯(lián)立方程模型中各方程組的自相關檢驗；（5）只適用于隨機誤差項存在一階自回歸形式的自相關檢驗；（6）DW檢驗存在兩個不能確定是否存在自相關的范圍，目前還沒有比較好的解決辦法。14.答：由于自相關性，相對于不同的樣本點，隨機誤差項之間不再是完全互相獨立，而是存在相關關系，那么檢驗自相關性，也就是檢驗隨機誤差項之間的相關性。各種檢驗方法就是在這個思路下發(fā)展起來的。15.答：廣義最小二乘法、差分法。16.答：（1）與所替代的隨機解釋變量高度相關；（2）與隨機誤差項不相關；（3）與模型中其他解釋變量不相關，以避免出現(xiàn)多重共線性。17.答：所謂虛假序列相關問題，是指模型的序列相關性是由于省略了顯著的解釋變量而引致的。避免產(chǎn)生虛假序列相關性的措施是在開始時建立一個“一般”的模型，然后逐漸剔除確實不顯著的變量。第1頁共25頁
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