计量经济学的题库(超完整版)及问题详解

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1、实用标准文案四、简答题(每小题5分)1.简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。2.计量经济模型有哪些应用?3.简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。4.对计量经济模型的检验应从几个方面入手?5.计量经济学应用的数据是怎样进行分类的?6.在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项?7.古典线性回归模型的基本假定是什么?8.总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。9.试述回归分析与相关分析的联系和区别。10.在满足古典假定条件下,一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质?11.简述BLUE的含义。12.对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显著性F检验之后,还要对每

2、个回归系数进行是否为0的t检验?13.给定二元回归模型:,请叙述模型的古典假定。14.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?15.修正的决定系数及其作用。16.常见的非线性回归模型有几种情况?17.观察下列方程并判断其变量是否呈线性,系数是否呈线性,或都是或都不是。①②③④18.观察下列方程并判断其变量是否呈线性,系数是否呈线性,或都是或都不是。①②③④19.什么是异方差性?试举例说明经济现象中的异方差性。20.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。21.检验异方差性的方法有哪些?22.异方差性的解决方法有哪些?23.什么是加权最

3、小二乘法?它的基本思想是什么?24.样本分段法(即戈德菲尔特——匡特检验)检验异方差性的基本原理及其使用条件。25.简述DW检验的局限性。26.序列相关性的后果。27.简述序列相关性的几种检验方法。28.广义最小二乘法(GLS)的基本思想是什么?29.解决序列相关性的问题主要有哪几种方法?30.差分法的基本思想是什么?31.差分法和广义差分法主要区别是什么?32.请简述什么是虚假序列相关。33.序列相关和自相关的概念和范畴是否是一个意思?34.DW值与一阶自相关系数的关系是什么?35.什么是多重共线性?产生多重共线性的原因是什么?36.什么是完全多重共线性?什么是不完全多重共线性?37.完

4、全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些?38.不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些?39.从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性?精彩文档实用标准文案40.什么是方差膨胀因子检验法?41.模型中引入虚拟变量的作用是什么?42.虚拟变量引入的原则是什么?43.虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么?44.判断计量经济模型优劣的基本原则是什么?45.模型设定误差的类型有那些?46.工具变量选择必须满足的条件是什么?47.设定误差产生的主要原因是什么?48.在建立计量经济学模型时,什么时候,为什么要引入虚拟变量?49.估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难50.什么是滞后现像?产生滞后现像的

5、原因主要有哪些?51.简述koyck模型的特点。52.简述联立方程的类型有哪几种53.简述联立方程的变量有哪几种类型54.模型的识别有几种类型?55.简述识别的条件。五、计算与分析题(每小题10分)1.下表为日本的汇率与汽车出口数量数据,年度1986198719881989199019911992199319941995XY16866114563112861013858814558313557512756711150210244694379X:年均汇率(日元/美元)Y:汽车出口数量(万辆)问题:(1)画出X与Y关系的散点图。(2)计算X与Y的相关系数。其中,,,,(3)采用直线回归方程拟和

6、出的模型为t值1.24277.2797R2=0.8688F=52.99解释参数的经济意义。2.已知一模型的最小二乘的回归结果如下:   标准差 (45.2)(1.53)  n=30R2=0.31其中,Y:政府债券价格(百美元),X:利率(%)。回答以下问题:(1)系数的符号是否正确,并说明理由;(2)为什么左边是而不是;(3)在此模型中是否漏了误差项;(4)该模型参数的经济意义是什么。3.估计消费函数模型得  t值(13.1)(18.7)  n=19R2=0.81其中,C:消费(元)  Y:收入(元)已知,,,。问:(1)利用t值检验参数的显著性(α=0.05);(2)确定参数精彩文档实用

7、标准文案的标准差;(3)判断一下该模型的拟合情况。4.已知估计回归模型得且,,求判定系数和相关系数。5.有如下表数据日本物价上涨率与失业率的关系年份物价上涨率(%)P失业率(%)U19860.62.819870.12.819880.72.519892.32.319903.12.119913.32.119921.62.219931.32.519940.72.91995-0.13.2(1)设横轴是U,纵轴是P,画出散点图。根

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