【正文】 A、截距項變動 B、斜率變動C、截距項和斜率同時變動 D、分段回歸E、以上都可以關于虛擬變量設置原則，下列表述正確的有 （ ）A、當定性因素有m個類別時，引入m1個虛擬變量B、當定性因素有m個類別時，引入m個虛擬變量，會產(chǎn)生多重共線性問題C、虛擬變量的值只能去0和1D、在虛擬變量的設置中，基礎類別一般取值為0E、以上說法都正確四、判斷題，并說明理由在回歸模型中，如果虛擬變量的取值為0或2，而非通常情況下的0或1，那么，參數(shù)、的估計值將減半。 （ ）理由：在引入虛擬變量后，OLS估計量的性質(zhì)受到了影響。 （ ）理由：五、計算分析題一個由容量為209的樣本估計的解釋CEO薪水的方程為（）（） （） （） （） （）其中，Y表示年薪水平（單位：萬元），表示年銷售收入（單位：萬元），表示公司股票收益（單位：萬元），，均為虛擬變量，分別表示金融業(yè)、消費品行業(yè)、公用事業(yè)。假定對比行業(yè)為交通運輸業(yè)。（1）解釋三個虛擬變量參數(shù)的經(jīng)濟含義（2）保持和不變，計算公用事業(yè)和交通運輸業(yè)之間估計薪水的近似百分比差異。這個差異在1%的顯著性水平上是統(tǒng)計顯著的嗎？（3）消費品行業(yè)和金融業(yè)之間的估計薪水的近似百分比差異是多少？寫出一個使你能直接檢驗這個差異是否統(tǒng)計顯著的方程。為了研究體重與身高的關系，某學校隨機抽樣調(diào)查了51名學生（男生36名，女生15名），并得到如下兩種回歸模型：（a） （） （）（b） （） （） （）其中，W表示體重（單位：磅），h表示身高（單位：英寸），虛擬變量D=1， 表示男， D=0，表示女?；卮鹣旅娴膯栴}：（1）你將選擇哪個模型？為什么？（2）如果模型b確實更好而你選擇了a，你犯了什么錯誤？（3）D的系數(shù)說明了什么？假設利率時，投資取決于利潤；而利率時，投資同時取決于利潤和一個固定的級差利潤。試用一個可以檢驗的模型來表達上述關系，并簡述如何對利率的影響進行檢驗。根據(jù)美國1961年第一季度至1977年第二季度的季度數(shù)據(jù)，我們得到了如下的咖啡需求函數(shù)的回歸方程： 其中：——人均咖啡消費量（單位：磅）——咖啡的價格——人均收入——茶的價格——時間趨勢變量（1961年第一季度為1，……1977年第二季度為66）=； =； =要求回答下列問題：（1）模型中、和的系數(shù)的經(jīng)濟含義是什么？（2）咖啡的價格需求是否很有彈性？（3）咖啡和茶是互補品還是替代品？（4）如何解釋時間變量的系數(shù)？（5）如何解釋模型中虛擬變量的作用？（6）哪些虛擬變量在統(tǒng)計上是顯著的？（7）咖啡的需求是否存在季節(jié)效應？第九章 滯后變量模型一、名詞解釋分布滯后模型自回歸模型二、單項選擇題下列屬于有限分布滯后模型的是 ( )A、B、C、D、消費函數(shù)模型，其中為收入，則當期收入對未來消費的影響是：增加一單位，增加 ( )A、 B、 C、 D、在分布滯后模型中，動態(tài)乘數(shù)為（ ）A、 B、 (i=1,2,…,k) C、 D、在分布滯后模型的估計中，使用時間序列資料可能存在的序列相關問題就表現(xiàn)為 ( )A、異方差問題 B、自相關問題C、多重共線性問題 D、隨機解釋變量問題自適應預期模型基于如下的理論假設：影響被解釋變量的因素不是，而是關于的預期，且預期形成的過程是，其中，被稱為 （ ）A、衰減率 B、預期系數(shù) C、調(diào)整因子 D、預期誤差在模型中中，系數(shù)為 （ ）A、長期乘數(shù) B、動態(tài)乘數(shù)C、均衡乘數(shù) D、短期乘數(shù)有限自回歸模型一般不存在下列哪個問題 （ ）A、隨機解釋變量問題 B、近似多重共線性問題C、序列相關問題 D、完全多重共線性問題Koyck變換是將無限分布滯后模型轉(zhuǎn)換為自回歸模型，然后進行估計，這里假設偏回歸系數(shù)按幾何衰減即，稱為 （ ）A、衰減率 B、調(diào)整速率C、預期系數(shù) D、待估參數(shù)對于Koyck變換后自回歸模型與自適應預期模型，估計方法可采用 （ ）A、加權(quán)最小二乘法 B、廣義差分法C、普通最小二乘法 D、工具變量法用于格蘭杰因果檢驗的統(tǒng)計量形式為 （ ）A、 B、C、 D、同時應用A和C三、多項選擇題需要用工具變量法進行估計的自回歸分布滯后模型有 （ ）A、不經(jīng)變換的無限期分布滯后模型B、有限期分布滯后模型C、Koyck變換模型D、自適應預期模型E、局部調(diào)整模型不能直接應用OLS估計分布滯后模型的原因有 （ ）A、對于無限期滯后模型，沒有足夠的樣本B、對于有限期滯后模型，沒有先驗準則確定滯后期的長度C、可能存在多重共線性問題D、滯后期較長的分布滯后模型，缺乏足夠的自由度進行統(tǒng)計檢驗E、解釋變量與隨機干擾項相關有限分布滯后模型的修正估計方法有 （ ）A、經(jīng)驗加權(quán)法 B、Almon多項式法C、Koyck多項式法 D、工具變量法E、普通最小二乘法關于自回歸模型，下列表述正確的有 （ ）A、估計自回歸模型時的主要問題在于，滯后被解釋變量的存在可能導致它與隨機干擾項相關，以及隨機干擾項出現(xiàn)序列相關B、Koyck模型和自適應預期模型都存在解釋變量與隨機干擾項同期相關問題C、局部調(diào)整模型中解釋變量與隨機干擾項沒有同期相關，因此可以應用OLS估計D、無限期分布滯后模型通過一定的方法可以轉(zhuǎn)換為一階自回歸模型E、以上都正確四、判斷題有限分布滯后模型可以采用經(jīng)驗加權(quán)法對滯后變量的系數(shù)賦值，這種方法簡單易行（ ）Almon多項式法主要針對無限期分布滯后模型，主要通過Almon變換，定義新變量，減少解釋變量個數(shù)，從而估計出參數(shù)。 （ ）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題。 （ ）實際中，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)濟生活中更常見的模型。 （ ）格蘭杰因果檢驗的原假設是被檢驗的變量之間存在因果關系。 （ ）五、計算分析題假設貨幣需求關系式為，式中，為時間t的實際現(xiàn)金余額；為時間t的“期望”實際收入；為時間t的利率。根據(jù)適應規(guī)則，修改期望值。已知，的數(shù)據(jù)，但的數(shù)據(jù)未知。（1）建立一個可以用于推導估計值的經(jīng)濟計量模型。（2）假設和與都不相關。OLS估計值是1）無偏的；2）一致的嗎？為什么？（3）假設=的性質(zhì)類似（2）部分。那么，本例中OLS估計值是1）無偏的；2）一致的嗎？為什么？一個估計某行業(yè)CEO薪水的回歸模型如下：其中，Y為年薪，為公司的銷售收入，為公司市值，為利潤占銷售的百分比，為其就任當前公司CEO的年數(shù)，為其在該公司的年數(shù)。用一容量為177的樣本數(shù)據(jù)估計得到 。如果添加和。問：此模型中是否有設定誤差？試以10%和5%的顯著性水平進行檢驗。假設某投資函數(shù) 其中，為t期的投資，表示t期的銷售量。假定滯后變量的權(quán)數(shù)類型為倒V型，如何設計權(quán)數(shù)估計此模型。第十章 聯(lián)立方程模型一、名詞解釋結(jié)構(gòu)式模型：先決變量：不可識別：間接最小二乘法：二、判斷題聯(lián)立方程模型的方程分為隨機方程和恒等方程兩種。 （ ）先決變量就是外生變量。 （ ）結(jié)構(gòu)式方程相對于簡化式方程來說更能反映出變量之間的經(jīng)濟關系。 （ ）簡化式方程中沒有內(nèi)生變量作為解釋變量。 （ ）簡化式參數(shù)與結(jié)構(gòu)式參數(shù)之間的關系被稱為參數(shù)關系體系。 （ ）結(jié)構(gòu)式方程的標準形式就是將所有的內(nèi)生變量表示成外生變量和隨機干擾項的函數(shù)形式。 （ ）聯(lián)立方程的階條件用于判斷方程是否能夠被識別。 （ ）普通OLS方法也可以用來對聯(lián)立方程組的結(jié)構(gòu)式方程進行估計。 （ ）三、單項選擇題有以下聯(lián)立方程組： 其中，、分別表示當年的消費、投資、產(chǎn)出及政府支出，表示上一年的產(chǎn)出，在這個聯(lián)立方程組計量經(jīng)濟學模型中，先決變量有幾個？ （ ）A、0個 B、1個 C、2個 D、3個在上題的聯(lián)立方程組中，內(nèi)生變量是： （ ）A、 B、， C、 D、先決變量是（ ）的合稱。 （ ）A、外生變量和滯后內(nèi)生變量 B、內(nèi)生變量和外生變量 C、外生變量和虛擬變量 D、解釋變量和被解釋變量生產(chǎn)函數(shù)是 （ ）A、恒等方程 B、制度方程 C、技術方程 D、定義方程結(jié)構(gòu)式模型中的每一個方程都稱為結(jié)構(gòu)式方程，在結(jié)構(gòu)方程中，解釋變量可以是先決變量，也可以是 （ ）A、外生變量 B、滯后變量 C、內(nèi)生變量 D、外生變量和內(nèi)生變量簡化式模型就是把結(jié)構(gòu)式模型中的內(nèi)生變量表示為 （ ） A、外生變量和內(nèi)生變量的函數(shù)關系 B、先決變量和隨機誤差項的函數(shù)模型 C、滯后變量和隨機誤差項的函數(shù)模型 D、外生變量和隨機誤差項的函數(shù)模型簡化式模型是用所有（ ）作為每個內(nèi)生變量的解釋變量。 ( )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模型中第i個方程不可識別，則該模型是 （ ）A、可識別的 B、不可識別的 C、過度識別 D、恰好識別如果一個模型中的（ ）隨機方程都是可以識別的，則認為該聯(lián)立方程模型系統(tǒng)是可以識別的。 （ ）