1、 1 / 8第 1 学期期末考试试卷 计量经济学试卷一、 单项选择题（20 题*1 分=20 分）1.对模型中变量是否存在多重共线性、随机误差项是否存在自相关、异方差等问题的检验，属于以下哪类检验（ ）A.经济意义检验 B.统计推断检验 C.计量经济学检验 D.预测检验2.计量经济学是（ ）的一个分支学科。A.统计学 B.数学 C.经济学 D.数理统计学3.对于随机误差项 ui,Var(ui)=E(u )= 2是指（ ）iA.随机误差项的均值为零 B.所有随机误差都有相同的方差C.两个随机误差互不相关 D.误差项服从正态分布4.以下哪种方法不是检验异方差的（ ）A 残差图分析 B.G-Q 检验
2、法 C.White 检验法 D.DW 检验法5.在对 X 与 Y 的相关分析中（ ）A.X 是随机变量，Y 是非随机变量 B.Y 是随机变量，X 是非随机变量C.X 和 Y 都是随机变量 D.X 和 Y 都是非随机变量6.在二元回归模型中，n 为参数个数， 的无偏估计量 为（ ）2 2A. B. C. D.2 21 22 237.在对回归系数 的显著性进行检验时，若拒绝原假设，则表明（ ）2A. B. C. D. 20 2=0 20， 2=0 2=0， 208.多元线性回归分析中，调整后的可决系数 与可决系数 之间的关系( )R2A. B. C. D.kn1)R(12221nk)R(1229.
3、用一组 20 个观测值的样本估计模型 后，在 0.1 的显著性水平上对 1的i2i10i XtY显著性作 t 检验，则 1显著地不等于 0 的条件是统计量 t 大于等于( )A. t0.1(20) B. t0.05(18) C. t0.05(17) D. F0.1(2,17) 10.如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量的值为( )A.不确定，方差无限大 B.确定，方差无限大 C.不确定，方差最小 D.确定，方差最小11.在下列多重共线性产生的原因中，不正确的是（ ）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
4、.解释变量与随机误差项相关12.多元线性回归模型中，发现各参数估计量的 t 值都不显著，但模型的 R2却很大，F 值也很显著，这说明模型存在（ ）A. 多重共线性 B. 异方差 C. 序列相关 D. 设定误差13.简单相关系数矩阵方法主要用于检验（ ）A.多重共线性 B.异方差 C.序列相关 D.随机解释变量2 / 814.在高度多重共线的情形中，要评价一个或多个偏回归系数的个别显著性（ ）A. 是不可能的 B. 是可能的 C. 有些情况下可能 D. 不确定15.下列哪种情况说明存在异方差（ ）A. B. C. D. ( ) ,(2)=0 (2)=2 (2)=2 =016.已知 D-W 统计量
5、的值接近于 0，则样本回归模型残差的一阶自相关系数 近似等于（ ） 。A.0 B.-1 C.1 D.0.517.在模型 的回归分析结果报告中，有 F = 263489.23， F 的 p 值t2t1t0t XY=0.000000 ，则表明（ ）A.解释变量 X1 对 Y 的影响是显著的 B.解释变量 X2 对 Y 的影响是显著的C.解释变量 X1 和 X2 对 Y 的联合影响是显著的 D.解释变量 X1 和 X2 对 Y 的影响均不显著18.若查表得到 和 ,存在正的序列相关的区间为（ ）A. B. C. D. 0 4 44 4419.设某地区消费函数 中，消费支出不仅与收入 x 有关，而且与
6、消费者的年龄构成有关，iiixy10若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人 4 个层次。假设边际消费倾向不变，则考虑上述构成因素的影响时，该消费函数引入虚拟变量的个数为（ ）A.1 个 B.2 个 C.3 个 D.4 个20.虚拟变量陷进是指（ ）A.引进虚拟变量后造成多重共线性问题 B.引进虚拟变量后造成异方差问题C.引进虚拟变量后造成序列相关性问题 D.引进虚拟变量后造成设定误差问题二、多项选择题（7 题*2 分=14 分）1.利用普通最小二乘法求得的样本回归直线 具有以下特点（ ）i10iXYA.必然通过点（ ） B.残差 ei的均值为 0Y,XC. 的平均值与 Yi的平均值相等
7、D.残差 ei与 Xi之间存在一定程度的相关性iE.可能通过点（ ）,2.回归模型 中，关于检验 所用的统计量 ，下列说法错误的是iii uX10010：H)(1Var（ ） 。A 服从 B 服从 C 服从 D 服从）（ 2n）（ nt ）（ 2n）（ 2nt3.对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有（ ）A.无偏性 B.有效性 C.一致性 D.确定性 E.线性特性4.对于一元线性回归模型，总体回归线是（ ）A唯一的 B有多条 C能够估计的 D未知的 5.对模型 进行方程总体显著性检验，如果检验结果总体线性关系显著，则有iii uXY2103 / 8可能（ ）
8、A. 1= 2=0 B. 10, 2=0 C. 1=0, 20 D. 10, 20 E. 1= 26.在模型 中（ ）=0+1+A.Y 与 X 是非线性的 B.Y 与 是非线性的1C. 与 是线性的 D. 与 是线性的 E.Y 与 是线性的1 7.对样本相关系数 r，以下结论中正确的是（ ）A. 越接近于 1，Y 与 X 之间线性相关程度越高rB. 越接近于 0，Y 与 X 之间线性相关程度越弱C.-1r1 D.若 r=0,则 X 与 Y 独立三、判断并说明理由（3 题*5 分=15 分）1.如果从回归模型中删掉一个解释变量，那么 会变小。2R2.总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的
9、值。4 / 83.建立多个解释变量与被解释变量的多元线性回归模型与分别建立各个解释变量与被解释变量的一元线性回归模型所得结果是完全相同的。四、问答题（15 分）1.什么是计量经济学？（5 分）2.什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。 （10 分）5 / 8五、计算分析题（2 题*10 分=20 分）1.以 19782014 年中国某地区进口总额 Y（亿元）为被解释变量，以地区生产总值 X（亿元）为解释变量进行回归，得到回归结果如下： tt XY2453.0961Se=（31.327） （ ）T=( ) (16.616) 2=0.9388 要求（1）将括号内缺失的数据填入；（2）如何
10、解释两参数估计量；（3）检验斜率系数的显著性（ ） 。=0.052.现有 X 和 Y 的样本观测值如下：X 1 2 4 5 10Y 2 4 2 10 5假设 Y 对 X 的回归模型为 ， 且 ，iiiX10 2)(iiXVar试用适当的方法估计此回归模型。（计算结果保留两位小数）6 / 8六、案例分析题（16 分）研究内蒙古 19852012 年每年能源消费总量与工农业总产值之间的关系，选择以下变量：Y：能源消费总量（万吨标准煤） ，X1：农业总产值（亿元） ，X2：轻工业总产值（亿元） ，X3：重工业总产值（亿元）利用 Eviews7 进行参数估计，输出如下结果：表 1：Dependent
11、Variable: YSample: 1985 2012Included observations: 28Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 878.5056 544.7267 1.612746 0.1211X1 15.00054 3.277382 4.576989 0.0001X2 -7.224754 4.221212 -1.711535 0.1010X3 3.542817 1.556394 2.276298 0.0329R-squared 0.955266 Mean dependent var 6155.217Adjusted R-squa
12、red 0.949166 S.D. dependent var 5427.705S.E. of regression 1223.754 Akaike info criterion 17.19787Sum squared resid 32946629 Schwarz criterion 17.39143Log likelihood -219.5723 Hannan-Quinn criter. 17.25361F-statistic 156.5983 Durbin-Watson stat 0.409293Prob(F-statistic) 0.0000007 / 8表 2：Dependent Va
13、riable: YSample: 1985 2012Included observations: 26Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 841.3058 566.6623 1.484669 0.1512X1 11.57294 2.700971 4.284734 0.0003X3 0.901655 0.210910 4.275072 0.0003R-squared 0.949309 Mean dependent var 6155.217Adjusted R-squared 0.944902 S.D. dependent var 5427.705
14、S.E. of regression 1274.048 Akaike info criterion 17.24595Sum squared resid 37333553 Schwarz criterion 17.39112Log likelihood -221.1974 Hannan-Quinn criter. 17.28776F-statistic 215.3668 Durbin-Watson stat 0.369940Prob(F-statistic) 0.000000表3：-1,60-,2-80-404801,2,602,8690294698020460812图 1 模型残差图问题：（1）表 2 在表 1 的基础上做了怎样的改动？解释变量 X3 的系数在表 2 中为什么比在表 1 中更为显著？（6 分）8 / 8（2）表 3 是针对什么问题进行的检验？用的是什么方法？结果如何？（5 分）（3）图 1 是表 2 中模型的残差图，从中能够得出什么结论？在表 2 中是否能够看到类似的问题？理由是什么？（5 分）
