计量经济学课后习题答案汇总.doc
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1、计量经济学练习题第一章 导论一、单项选择题计量经济研究中常用的数据主要有两类:一类是时间序列数据,另一类是【 B 】A 总量数据 B 横截面数据 C平均数据 D 相对数据横截面数据是指【 A 】A 同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B 同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C 同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D 同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据下面属于截面数据的是【 D 】A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值C 某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D 某年某地区20个乡镇各镇
2、工业产值同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为【 B 】A 横截面数据 B 时间序列数据 C 修匀数据 D原始数据矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。回归分析中定义【 B 】A 解释变量和被解释变量都是随机变量B 解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量C 解释变量和被解释变量都是非随机变量D 解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量二、填空题计量经济学是 经济学 的一个分支学科,是对经济问题进行 定量实证研究 的技术、方法和相关理论,可以理解为 数学 、 统计学 和_经济学_三者的结合。聞創沟燴鐺險爱氇谴净。 现代计量经济学已经形成了包括 单方程回归分析 , 联立方程组模型 , 时间序列分析 三大支柱
3、。 经典计量经济学的最基本方法是 回归分析 。计量经济分析的基本步骤是: 理论(或假说)陈述 、 建立计量经济模型 、 收集数据 、 计量经济模型参数的估计 、 检验和模型修正 、 预测和政策分析 。残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。 常用的三类样本数据是 截面数据 、 时间序列数据 和 面板数据 。 经济变量间的关系有 不相关关系 、 相关关系 、 因果关系 、 相互影响关系 和 恒等关系 。三、简答题什么是计量经济学?它与统计学的关系是怎样的?计量经济学就是对经济规律进行数量实证研究,包括预测、检验等多方面的工作。计量经济学是一种定量分析,是以解释经济活动中客观存在的数量关系为内容的一门经济学学科。酽
4、锕极額閉镇桧猪訣锥。计量经济学与统计学密切联系,如数据收集和处理、参数估计、计量分析方法设计,以及参数估计值、模型和预测结果可靠性和可信程度分析判断等。可以说,统计学的知识和方法不仅贯穿计量经济分析过程,而且现代统计学本身也与计量经济学有不少相似之处。例如,统计学也通过对经济数据的处理分析,得出经济问题的数字化特征和结论,也有对经济参数的估计和分析,也进行经济趋势的预测,并利用各种统计量对分析预测的结论进行判断和检验等,统计学的这些内容与计量经济学的内容都很相似。反过来,计量经济学也经常使用各种统计分析方法,筛选数据、选择变量和检验相关结论,统计分析是计量经济分析的重要内容和主要基础之一。彈贸
5、摄尔霁毙攬砖卤庑。计量经济学与统计学的根本区别在于,计量经济学是问题导向和以经济模型为核心的,而统计学则是以经济数据为核心,且常常是数据导向的。典型的计量经济学分析从具体经济问题出发,先建立经济模型,参数估计、判断、调整和预测分析等都是以模型为基础和出发点;典型的统计学研究则并不一定需要从具体明确的问题出发,虽然也有一些目标,但可以是模糊不明确的。虽然统计学并不排斥经济理论和模型,有时也会利用它们,但统计学通常不一定需要特定的经济理论或模型作为基础和出发点,常常是通过对经济数据的统计处理直接得出结论,统计学侧重的工作是经济数据的采集、筛选和处理。謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。此外,计量经济学不仅是通过
6、数据处理和分析获得经济问题的一些数字特征,而且是借助于经济思想和数学工具对经济问题作深刻剖析。经过计量经济分析实证检验的经济理论和模型,能够对分析、研究和预测更广泛的经济问题起重要作用。计量经济学从经济理论和经济模型出发进行计量经济分析的过程,也是对经济理论证实或证伪的过程。这些是以处理数据为主,与经济理论关系比较松散统计学研究不能比拟的功能,也是计量经济学与统计学的区别。厦礴恳蹒骈時盡继價骚。经济数据在计量经济分析中的作用是什么?经济数据是计量经济分析的材料。经济数据是通过对经济变量进行观测和统计,从现实经济和经济历史中得到的,反映经济活动水平的数字特征。从本质上说,经济数据都是由相关的经济
7、规律生成的,因此是反映经济规律的信息载体,确定经济规律的基本材料。经济数据的数量和质量,对计量经济分析的有效性和价值有举足轻重轻重的影响。茕桢广鳓鯡选块网羈泪。试分别举出时间序列数据、横截面数据、面板数据的实例。时间序列数据指对同一个观测单位,在不同时点的多个观测值构成的观测值序列,或者以时间为序收集统计和排列的数据,如浙江某省从1980年到2007年各年的GDP;横截面数据是指在现一时点上,对不同观测单位观测得到的多个数据构成的数据集,如2007年全国31个省自治区直辖市的GDP;面板数据就是由对许多个体组成的同一个横截面,在不同时点的观测值构成的数据,如从1980年到2007年各年的全国3
8、1个省自治区直辖市GDP。鹅娅尽損鹌惨歷茏鴛賴。第二章 两变量线性回归一、单项选择题表示x与y之间真实线性关系的是【 C 】A B EC D 参数b的估计量具备有效性是指【B 】A Var()=0 B Var()为最小C (b)0 D (b)为最小产量(x,台)与单位产品成本(y, 元/台)之间的回归方程为3561.5x,这说明【 B 】籟丛妈羥为贍偾蛏练淨。A 产量每增加一台,单位产品成本增加356元B 产量每增加一台,单位产品成本减少1.5元C产量每增加一台,单位产品成本平均增加356元D产量每增加一台,单位产品成本平均减少1.5元对回归模型进行统计检验时,通常假定服从【 C 】A N(0
9、,) B t(n-2)C N(0,) D t(n)以y表示实际观测值,表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使【 D 】A 0 B 0C 为最小 D 为最小以X为解释变量,Y为被解释变量,将X、Y的观测值分别取对数,如果这些对数值描成的散点图近似形成为一条直线,则适宜配合下面哪一模型形式?( D )預頌圣鉉儐歲龈讶骅籴。A. Yi=0+1Xi+iB. lnYi=0+1Xi+iC. Yi=0+1lnXi+iD. lnYi=0+1lnXi+i下列各回归方程中,哪一个必定是错误的?( C )A. Yi=50+0.6Xi rXY=0.8B.Yi=-14+0.8Xi rXY=0.87C. Yi
10、=15-1.2Xi rXY=0.89D. Yi=-18-5.3Xi rXY=-0.96渗釤呛俨匀谔鱉调硯錦。已知某一直线回归方程的判定系数为0.81,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为( B )铙誅卧泻噦圣骋贶頂廡。A. 0.81B. 0.90C. 0.66D. 0.32对于线性回归模型Yi=0+1Xi+i,要使普通最小二乘估计量具备无偏性,则模型必须满足( A )擁締凤袜备訊顎轮烂蔷。A. E(i)=0B. Var(i)=2C. Cov(i,j)=0D. i服从正态分布用一组有30个观测值的样本估计模型,在0.05的显著性水平下对的显著性作t检验,则显著地不等于零的条件是其统计量t大于
11、【 D 】贓熱俣阃歲匱阊邺镓騷。A (30) B (30) C (28) D (28)某一特定的x水平上,总体y分布的离散度越大,即越大,则【 A 】A 预测区间越宽,精度越低 B 预测区间越宽,预测误差越小C 预测区间越窄,精度越高 D 预测区间越窄,预测误差越大对于总体平方和TSS、回归平方和RSS和残差平方和ESS的相互关系,正确的是【B 】A TSSRSS+ESS B TSS=RSS+ESSC TSSRSS+ESS D TSS=RSS+ESS对于随机误差项i,Var(i)=E()=2内涵指(B)A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
12、二、判断题随机误差项i与残差项ei是一回事。( )对两变量回归模型,假定误差项i服从正态分布。( )线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数。( )在线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果。( )在实际中,两变量回归没什么用,因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释。()三、填空题在计量经济模型中引入 误差 项,是因为经济变量关系一般是随机函数关系。样本观测值与回归理论值之间的偏差,称为 残差 ,我们用残差估计线性回归模型中的误差项 。_SST_反映样本观测值总体离差的大小;_SSR_反映由模型中解释变量所解释的那部分离差的大小;_SSE_反映样本观测值与估计值偏离的大小,也是
13、模型中解释变量未解释的那部分离差的大小。坛摶乡囂忏蒌鍥铃氈淚。拟合优度(判定系数)。它是由_回归_引起的离差占总体离差的_比重_。若拟合优度越趋近于_1_,则回归直线拟合越好;反之,若拟合优度越趋近于_0_,则回归直线拟合越差。蜡變黲癟報伥铉锚鈰赘。在两变量回归中, 是的无偏估计。四、简答题什么是随机误差项?影响随机误差项的主要因素有哪些?它和残差之间的区别是什么?影响Y的较小因素的集合;被忽略的因素、测量误差、随机误差等;通过残差对误差项的方差进行估计。决定系数说明了什么?它与相关系数的区别和联系是什么?P53和P56最小二乘估计具有什么性质? P37线性、无偏性和有效性(或最小方差性)在回
14、归模型的基本假定中,的意义是什么? 该假设的含义是:如果两变量之间确实是线性趋势占主导地位,随机误差只是次要因素时,那么虽然随机扰动会使个别观测值偏离线性函数,但给定解释变量时多次重复观测被解释变量,概率均值会消除随机扰动的影响,符合线性函数趋势。買鲷鴯譖昙膚遙闫撷凄。第三章 多元线性回归模型一、单项选择题决定系数是指【 C 】A 剩余平方和占总离差平方和的比重B 总离差平方和占回归平方和的比重C 回归平方和占总离差平方和的比重D 回归平方和占剩余平方和的比重在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中,计算的决定系数为0.8500,则调整后的决定系数为【 D 】綾镝鯛駕櫬鹕
15、踪韦辚糴。A 0.8603 B 0.8389 C 0.8655 D 0.8327驅踬髏彦浃绥譎饴憂锦。对于,检验H0:时,所用的统计量服从【 A 】A t(n-k-1) B t(n-k-2) C t(n-k+1) D t(n-k+2)猫虿驢绘燈鮒诛髅貺庑。调整的判定系数 与多重判定系数 之间有如下关系【 D 】 A B C D 用一组有30 个观测值的样本估计模型后,在0.05的显著性水平下对的显著性作t检验,则显著地不等于零的条件是其统计量大于等于【C 】锹籁饗迳琐筆襖鸥娅薔。A (30) B (28) C (27) D (1,28)对模型Yi=0+1X1i+2X2i+i进行总体显著性F检验
16、,检验的零假设是( A )構氽頑黉碩饨荠龈话骛。A. 1=2=0B. 1=0C. 2=0D. 0=0或1=0在多元线性回归中,判定系数R2随着解释变量数目的增加而(B)A减少B增加C不变D变化不定二、判断题在多元回归模型的检验中,判定系数R2一定大于调整的R2。()在EVIEWS中,genr命令是生成新的变量。( )在EVIEWS中,建立非线性模型的方法只有将非线性模型线性化的方法。( )三、填空题调整的可决系数的作用是 消除由解释变量数目差异造成的影响 。在多元线性回归模型中,F统计量与可决系数之间有如下关系:。有k个解释变量的多元回归模型的误差项方差2的无偏估计是。在总体参数的各种线性无偏
17、估计中,最小二乘估计量具有_最小方差_的特性。四、简答题在多元线性回归分析中,为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度?P121由于没调整的决定系数只与被解释变量的观测值,以及回归残差有关,而与解释变量无直接关系。但多元线性回归模型解释变量的数目有多有少,数学上可以证明,决定系数是解释变量数目的增函数,意味着不管增加的解释变量是否真是影响被解释变量的重要因素,都会提高决定系数的数值,解释变量个数越多,决定系数一定会越大。因此,用该决定系数衡量多元线性回归模型的拟合程度是有问题的,会导致片面追求解释变量数量的错误倾向。正是由于存在这种缺陷,决定系数在多元线性回归分析拟合度评价方面
18、的作用受到很大限制,需要修正。輒峄陽檉簖疖網儂號泶。回归模型的总体显著性检验与参数显著性检验相同吗?是否可以互相替代?多元线性回归模型每个参数的显著性与模型总体的显著性并不一定一致,因此除了各个参数的显著性检验以处,还需要进行模型总体显著性,也就是全体解释变量总体对被解释变量是否存在明显影响的检验,称为“回归显著性检验”。总体显著性检验是多元回归分析特有的,两变量线性回归解释变量系数的显著性检验与模型的总体显著性检验一致,不需要进行总体显著性检验。尧侧閆繭絳闕绚勵蜆贅。第四章 异方差性一、单项选择题下列哪种方法不是检验异方差的方法【 D 】A戈德菲尔特夸特检验 B残差序列图检验C 戈里瑟检验
19、D方差膨胀因子检验当存在异方差现象时,估计模型参数的适当方法是【 A 】A 加权最小二乘法 B 工具变量法C 广义差分法 D 使用非样本先验信息加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数,从而提高估计精度,即【 A 】识饒鎂錕缢灩筧嚌俨淒。A 重视方差较小样本的信息,轻视方差较大样本的信息B重视方差较大样本的信息,轻视方差较小样本的信息C重视方差较大和方差较小样本的信息D轻视方差较大和方差较小样本的信息如果戈里瑟检验表明,普通最小二乘估计结果的残差与有显著的形式为的相关关系(满足线性模型的全部经典假设),则用加权最小二乘法估计模型参数时,权数应为【C 】凍鈹鋨劳臘锴痫婦
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