1、计量经济学题号 一 二 三 四 五 六 七 八 九 总分题分 10 20 24 25 21 100得分评阅人一、判断题（每小题 2分，共 10分）1. 间接最小二乘法适用于过度识别方程。 （ ）2. 假设模型存在一阶自相关，其他条件都满足，则仍用 OLS法估计参数，得到的估计量仍是无偏的，不再是有效的，显著性检验失效，预测失效。 （）3. 用一阶差分法消除自相关时，我们假定自相关系数等于-1。 （ ）4. 当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性。 （）5. 在模型 012tttYBXDu中，令虚拟变量 D取值为（0，2）而不是（0，1） ，那么参数 2的估计值也将减半， t值
2、也将减半。 （ ）二、选择题（每小题 2分，共 20分）1、单一方程计量经济模型必然包括（ ） 。A行为方程 B技术方程 C制度方程 D定义方程2、在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合，是（ ） 。A原始数据 B时点数据 C时间序列数据 D截面数据3、计量经济模型的被解释变量一定是（ ） 。A控制变量 B政策变量 C内生变量 D外生变量4、同一统计指标按时间顺序记录的数据称为( ) 。A横截面数据 B时间序列数据 C修匀数据 D原始数据5、模型中其数值由模型本身决定的变量变是( )。A外生变量 B内生变量 C前定变量 D滞后变量 6、半对数模型 XYln10中，参数 1的含义是（
3、 ） 。 AX 的绝对量变化，引起 Y 的绝对量变化BY 关于 X 的边际变化 CX 的相对变化，引起 Y 的期望值绝对量变化DY 关于 X 的弹性7、在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为：（ ）A ttt u10 B ittXE)/(C ttD ttY10 （其中 nt,21）8、设 OLS 法得到的样本回归直线为 ii e21，以下说法不正确的是 ( )。 A 0ie B ),(YX在回归直线上C YD 0,ieCOV9、在模型 tttt u321的回归分析结果报告中，有 23.6489F，0.值pF，则表明（ ） 。A解释变量 tX2对 t的影响是显著的B解释变量 3对 Y的影响是
4、显著的C解释变量 t2和 t对 t的联合影响是显著的D解释变量 和 3对 的影响是均不显著10、一元线性回归分析中的回归平方和 TSS 的自由度是（ ） 。An Bn-1 Cn-k D 1 三、简答题（每小题 6分，共 24分）1 怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论和实践研究中发挥重要作用。2 你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、混合数据、虚拟变量数据的实际例子吗？3.为什么在对参数进行最小二乘估计之前，要对模型提出古典假定？4.何谓虚拟变量？四、论述题（25 分）1.（10 分）建立城镇居民食品类需求函数模型如下： LnVLnYLnPLnP()().().()1350
5、92015035712其中 V为人均购买食品支出额、 Y为人均收入、 为食品类价格、 为其它商品类价格。 指出参数估计量的经济意义是否合理，为什么？（5 分） 为什么经常采用交叉估计方法估计需求函数模型？（5 分） 2.（15 分）建立中国居民消费函数模型tttt CIC1210 ),0(2Ntt=1978,1979,2001其中 表示居民消费总额， 表示居民收入总额。 能否用历年的人均消费额和人均收入数据为样本观测值估计模型？为什么？（5 分） 人们一般选择用当年价格统计的居民消费总额和居民收入总额作为样本观测值，为什么？这样是否违反样本数据可比性原则？为什么？（5 分） 如果用矩阵方程 X
6、Y表示该模型，写出每个矩阵的具体内容，并标明阶数。（5 分）五、应用题（21 分）根据中国 19501972年进出口贸易总额 tY（单位亿元）与国内生产总值 tX（单位亿元）的数据，估计了进出口贸易总额和国内生产总值之间的关系，结果如下： Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/05/03 Time: 11:02Sample: 1950 1972Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-StatisticC 0.682674 0.235425 2.
7、8997515LOG(X) 0.514047 0.070189 7.323777R-squared 0.718641 Mean dependent var 4.596044Adjusted R-squared 0.705243 S.D. dependent var 0.301263S.E. of regression 0.163560 Akaike info criterion -0.700328Sum squared resid 0.561792 Schwarz criterion -0.601589Log likelihood 10.05377 F-statistic 53.63771Du
8、rbin-Watson stat 0.518528 Prob(F-statistic)根据上述回归结果回答下面各题：（1）根据以上回归结果，写出回归分析结果报告。 （7 分）（2）分析该结果的系数显著性。 （6 分）（3）解释模型拟合优度的含义。 （4 分）（4）试对模型结果的经济意义进行解释。 （4 分）计量经济学题号 一 二 三 四 五 六 七 八 九 总分题分 10 20 24 25 21 100得分评阅人一、判断题（每小题 2分，共 10分）1. 2. 3. 4. 5.二、选择题（每小题 2分，共 20分）1. A 2. D 3. C 4. B 5.B 6. C 7. C 8.D 9.
9、C 10. B 三、简答题（每小题 6分，共 24分）3答： 计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，是社会经济发展到一定阶段的客观需要。经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学向更加精密更加科学发展的表现，反映了社会化大生产对各种经济问题和经济活动进行精确数量分析的客观要求。毫无疑问，我国经济的发展需要科学化和现代化，要真正成为一门科学，成为一门能够指导中国社会主义市场经济体制的建立和经济发展的科学，那么重要的内容之一就是要学习代西方经济学先进的研究方法。这就需要我们多学习多研究计量经济学，把计量经济学的方法原理运用到实际的经济活动中去，从实践中不断探索和发展计量经济学。4答： （1）时
10、间序列数据如：每年的国民生产总值、各年商品的零售总额、各年的年均人口增长数、年出口额、年进口额等等；（2）截面数据如：西南财大 2002 年各位教师年收入、2002 年各省总产值、2002 年 5月成都市各区罪案发生率等等；（3）混合数据如：1990 年2000 年各省的人均收入、消费支出、教育投入等等；（4）虚拟变量数据如：婚否，身高是否大于 170 厘米，受教育年数是否达到 10 年等等。5答：在古典假定条件下，OLS 估计得到的参数估计量是该参数的最佳线性无偏估计，具有无偏性、有效性、线性。总之，作古典假定是为了使所作出的估计具有较好的统计性质和方便地进行统计推断。6答：(1)在建立模型
11、时，有一些影响经济变量的因素无法定量描述，如职业、性别对收入的影响，教育程度，季节因素等往往需要用定性变量度量。为了在模型中反映这类因素的影响，并提高模型的精度，需要将这类变量“量化” 。根据这类变量的属性类型，构造仅取“0”或“1”的人工变量，通常称这类变量为“虚拟变量” 。四、论述题（25 分）1.(10分)答： 对于以购买食品支出额位被解释变量的需求函数模型，即 )ln()l()ln(ln( 231210 PYV参数 1、 2、 3估计量的经济意义分别为人均收入、食品类价格、其它商品类价格的需求弹性；由于食品为必须品， V为人均购买食品支出额，所以 1应该在 0 与 1 之间， 2应该在
12、 0 与 1 之间， 3在 0 左右，三者之和为 1 左右。所以，该模型估计结果中 的估计量缺少合理的经济解释。 （5 分） 由于该模型中包含长期弹性 1和短期弹性 2与 3，需要分别采用截面数据和时序数据进行估计，所以经常采用交叉估计方法估计需求函数模型。 （5 分）2.(15分)答： 不可以。因为历年的人均消费额和人均收入并不是从居民消费总额和居民收入总额的总体中随机抽取的样本，违背了样本与母体的一致性。 （5 分） 因为历年的居民消费总额和居民收入总额具有大致相同的“价格”指数，是否将它们转换为不变价数据并不重要，不影响数据在样本点之间的可比性。 （5 分） XY 其中12401978C
13、3240219781CII132012401978（5 分）五、应用题（21 分）（1） （7 分） )log(51.068.)log(XY(0.24) (0.07)7.2R，F 53.63，d.f. 21（2） （6 分）首先，常数项的显著性分析。因为：由表中结果知，系数显著性检验的 t统计量的值为 2.90，查表知， 21,05.962.1值tP；而 2.91.962，故常数项是显著不为零的。其次，斜率的系数显著性分析：因为：由表中结果知，系数显著性检验的 t统计量的值为 7.32，查表知， ,值t ；而 7.321.962，故斜率项是显著不为零的。（3） （4 分）由表中结果可知，模型的调整的拟合优度为 0.71，意味着模型解释了被解释变量样本变化的 71%。（4） （4 分）根据模型结果可知：我国在 19501972年间，国内生产总值对于进出口总额之间具有显著的相关性，具体地，进出口总额关于国内生产总值的弹性系数约为 0.51，即国内生产总值每增加一个百分点，进出口总额平均增加 0.51个百分点。
