计量经济学复习题2012.doc

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1、计量经济学考试题型及要求:1、填空题(1*15)(基本概念,计量经济学,估计过程等)2、简答题(3个)20分3、分析题(5个)30分(模型参数经济含义,发生自相关原因,虚假自相关模型统计检验,预测检验,预测公式,置信区间,虚拟变量,参数变动对被解释变量的影响)4、计算题(2个)35分附:一元多元线性回归多看看无证明题做课后习题模拟试题一一、单项选择题1.一元线性样本回归直线可以表示为()A.B.C.D.2.如果回归模型中的随机误差存在异方差性,则参数的普通最小二乘估计量是(  )A.无偏的,但方差不

2、是最小的B.有偏的,且方差不少最小C.无偏的,且方差最小D.有偏的,但方差仍最小3.如果一个回归模型中包含截距项,对一个具有k个特征的质的因素需要引入()个虚拟变量A.(k-2)B.(k-1)C.kD.K+14.如果联立方程模型中某结构方程包含了模型系统中所有的变量,则这个方程是()A.恰好识别的B.不可识别的C.过渡识别的D.不确定5.平稳时间序列的均值和方差是固定不变的,自协方差只与()有关A.所考察的两期间隔长度B.与时间序列的上升趋势C.与时间序列的下降趋势D.与时间的变化6.对于某样本回归

3、模型,已求得DW统计量的值为1,则模型残差的自相关系数近似等于()A.0B.0.5C.-0.5D.17.对于自适应预期模型,估计参数应采取的方法为()A.普通最小二乘法B.甲醛最小二乘法C.工具变量法D.广义差分法8.如果同阶单整变量的线性组合是平稳时间序列,则这些变量之间的关系就是()A.协整关系B.完全线性关系C.伪回归关系D.短期均衡关系9.在经济数学模型中,依据经济法规认为确定的参数,如税率、利息率等,称为()A.定义参数B.制度参数C.内生参数D.短期均衡关系10.当某商品的价格下降时,如

4、果其某需求量的增加幅度稍大雨价格的下降幅度,则该商品的需求()A.缺乏弹性B.富有弹性C.完全无弹性D.完全有弹性二、多项选择题1.在经济计量学中,根据建立模型的目的不同,将宏观经济计量模型分为()A.经济预测模型B.经够分析模型C.政策分析模型D.专门模型E.发达市场经济国家模型2.设k为回归模型中参数的个数,F统计量表示为()A.B.C.D.E.3.狭义的设定误差主要包括()A.模型中遗漏了有关解释变量B.模型中包括含了无关解释变量C.模型形式设定有误D.模型中有关随机误差项的假设有误E.模型中

5、最小二乘估计量是有偏的、非一致的4.用于作经济预测的经济计量模型须有一定的“优度”保证,通常需要具备的性质有()A.解释能力和合理性B.预测功效好C.参数估计量的优良性D.简单性E.误差项满足古典线性回归模型的所有假定5.对联立方程模型参数的单方程估计法有()A.工具变量B.间接最小二乘法C.二阶段最小二乘法D.完全信息极大似然法E.有限信息极大似然法一、名词解释1.拟合度优2.行为方程3.替代弹性4.K阶单整5.虚拟变量二、简答题1.简述回归分析和相关分析的关系。2.简要说明DW检验应用的限制条件

6、和局限性。3.回归模型中随机误差项产生的原因是什么?4.简述C-D生产函数的份额估计法及其缺点。5.假设分布滞后模型为:将该模型变换成自回归模型形式。为计算模型参数的工具变量估计值,应该用哪些工具变量?三、计算题1.考查下面的需求与供给模型式中,和分别表示货币需求和货币供应量,Y是收入,r是利率,P是价格,假定r和P是外生变量(1)需求方程是否可识别?为什么?(2)供给方程是否可识别?为什么?X(万元)402520304040252050205050Y(万元)49039542047538552548

7、04005603655105402.已知某公司的广告费用X与销售额(Y)的统计数据如下表所示:(1)估计销售额关于广告费用的一元线性回归模型(2)说明参数的经济意义(3)在的显著水平下对参数的显著性进行t检验一、分析题根据某地70个季度的时序资料,使用普通最小二乘法,估计得出了该地的消费模型为:(4.69)(0.028)(0.084)式中C为消费,Y为居民可支配收入,括号中的数字为相应参数估计量的标准误。要求:(1)根据模型,给出该地居民可支配收入变动对消费的短期影响乘数和长期影响乘数。(2)假设模

8、型残差的DW统计量值为DW=1.569,在5%的显著性水平之下,模型的随机误差项是否存在序列相关?模拟试题一答案一、单项选择题D、A、B、B、A、B、C、A、B、B二、多项选择题ABCD,BD,ABCD,ABCD,AB三、名词解释1.拟合优度答案:样本回归直线与样本观测值之间的拟合程度,用判定系数表示,目的是了解解释变量对被解释变量的解释程度。2.行为方程答案:解释和反映居民、企业、政府、经济行为的方程式3.替代弹性答案:要素相对价格引起的,表示工资率对利润率之比变动

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