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1、 第九套 第九套 一、单项选择题 一、单项选择题 1、在满足经典假定条件的回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有（ C ） A被解释变量和解释变量均为非随机变量 B. 被解释变量和解释变量均为随机变量 C被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量 D. 被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量 2、根据样本资料估计得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回归模型为=2.00+0.75lnXi，这表明人均收入每增加 1，人均消费支出将增加（ B B ） iY lnA. 0.2% B. 0.75% C. 2% D. 7.5% 3、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小
2、二乘准则 是指（ D D ） A. 使() =ntttYY1达到最小值 B. 使miniiYY达到最小值 C. 使ttYYmax达到最小值 D. 使达到最小值 (21 =ntttYY)11221ttttttt4、设为随机误差项，则一阶线性自相关是指（ B B ） tu12.cov(,)0().tstttAu utsBuuCuuuDuu=+=+=+5、设 M 为货币需求量，Y 为收入水平，r 为利率，流动性偏好函数为+=rYM210 ，又设、 分别是121、2的估计值，则根据经济理论，一般来说( A A ) A. 应为正值， 应为负值 B. 应为正值， 应为正值 1212C.应为负值，应为负值
3、D. 应为负值， 应为正值 12126、一元线性回归分析中 TSS=RSS+ESS。则 RSS 的自由度为（ D ） A、n B、n-1 C、1 D、n-2 7、在自相关情况下，常用的估计方法（ B ） 1A普通最小二乘法 B. 广义差分法 C工具变量法 D. 加权最小二乘法 8、大学教授薪金回归方程：iiiiiXDDY+=33221，其中大学教授年薪，教龄，则非白种人男性教授平均薪金为 ( A ) iYiX=其他男性012iD =其他白种人013iDA. iiiiiXXDDYE+=)(), 0, 1(2132B. iiiiiXXDDYE+=132), 0, 0(C. iiiiiXXDDYE+
4、=)(), 1, 1(32132D. iiiiiXXDDYE+=)(), 1, 0(31329、结构式模型中的每一个方程都称为结构式方程。在结构方程中，解释变量可以是前定变量，也可以是( C ) A. 外生变量 B. 滞后变量 C. 内生变量 D. 外生变量和内生变量 10、在有 M 个方程的完备联立方程组中，若用 H 表示联立方程组中全部的内生变量与全部的前定变量之和的总数，用表示第i个方程中内生变量与前定变量之和的总数时，第i个方程恰好识别时，则有公式( B )成立。 iNA. B. 1MNHi1=MNHiC. D. 0=iNH1R D. 1)1 (122 =nknRR 16、已知模型的形
5、式为uxy21+=,在用实际数据对模型的参数进行估计的时候,测得 DW 统计量为 0.6453,则广义差分变量是( B B ) A. B.1tt, 1ttx6453. 0xy6453. 0y1tt1ttx6774. 0x,y6774. 0yC. D.1tt1ttxx,yy1tt1ttx05. 0x,y05. 0y17、关于联立方程模型识别问题，以下说法不正确的有 （ A A ） A. 满足阶条件的方程则可识别 B. 如果一个方程包含了模型中的全部变量，则这个方程不可识别 C. 如果两个方程包含相同的变量，则这两个方程均不可识别 D. 联立方程组中的每一个方程都是可识别的，则联立方程组才可识别
6、18、假设根据某地区 19701999 年的消费总额 Y（亿元）和货币收入总额 X（亿元）的年度资料，估计出库伊克模型如下： 3216. 14323997. 0)9166.12()7717. 5()6521. 1(8136. 02518. 09057. 621=+=DWFRtYXYttt则（ C C ） A分布滞后系数的衰减率为 0.1864 B 在 显 著 性 水 平05. 0=下 ， DW 检 验 临 界 值 为， 由 于，据此可以推断模型扰动项存在自相关 3 . 1=ld3 . 1216. 1=? ?，拒绝20.991593,ESSrTSS=模型的拟合程度较高。8说明，国内生产总值对财政
7、收入有显著影响。 说明，国内生产总值对财政收入有显著影响。 （3）若是 1998 年的国内生产总值为 78017.8 亿元，确定 1998 年财政收入的点预测值为 （3）若是 1998 年的国内生产总值为 78017.8 亿元，确定 1998 年财政收入的点预测值为 857.83750.100036 78017.88662.426141tY =+=0.05(亿元) (亿元) 1998 年财政收入平均值预测区间(1998 年财政收入平均值预测区间(=)为: )为: 222(1)22024.60(20 1)9216577098ixxn=22()(78017.822225.13)3112822026
8、fXX= 222()1f f iXXYtnx+ 192165770988662.4262.101 208.5553203112822026+8662.426760.3111=(亿元)(亿元) 2、克莱因与戈德伯格曾用 1921-1950 年(1942-1944 年战争期间略去)美国国内消费 Y 和工资收入 X1、非工资非农业收入 X2、农业收入 X3 的时间序列资料，利用 OLSE 估计得出了下列回归方程： 37.107 95. 0(1.09) (0.66) (0.17) (8.92) 3121. 02452. 01059. 1133. 82=+=FRXXXY(括号中的数据为相应参数估计量的标
9、准误)。 试对上述模型进行评析，指出其中存在的问题。 解：解：从模型拟合结果可知，样本观测个数为 27，消费模型的判定系数，F 统计量为 107.37，在 0.05 置信水平下查分子自由度为 3，分母自由度为 23 的 F 临界值为 3.028，计算的 F 值远大于临界值，表明回归方程是显著的。模型整体拟合程度较高。 模型拟合结果可知，样本观测个数为 27，消费模型的判定系数，F 统计量为 107.37，在 0.05 置信水平下查分子自由度为 3，分母自由度为 23 的 F 临界值为 3.028，计算的 F 值远大于临界值，表明回归方程是显著的。模型整体拟合程度较高。 95. 02=R依据参数
10、估计量及其标准误，可计算出各回归系数估计量的 t 统计量值： 依据参数估计量及其标准误，可计算出各回归系数估计量的 t 统计量值： 01238.1331.0590.4520.1210.91,6.10,0.69,0.118.920.170.661.09tttt=1tjt除 外，其余的除 外，其余的值都很小。工资收入 X1 的系数的 t 检验值虽然显著，但该系数的估计值过大，该值为工资收入对消费边际效应，因为它为 1.059，意味着值都很小。工资收入 X1 的系数的 t 检验值虽然显著，但该系数的估计值过大，该值为工资收入对消费边际效应，因为它为 1.059，意味着9工资收入每增加一美元，消费支出
11、的增长平均将超过一美元，这与经济理论和常识不符。 工资收入每增加一美元，消费支出的增长平均将超过一美元，这与经济理论和常识不符。 另外，理论上非工资非农业收入与农业收入也是消费行为的重要解释变量，但两者的 t 检验都没有通过。这些迹象表明，模型中存在严重的多重共线性，不同收入部分之间的相互关系，掩盖了各个部分对解释消费行为的单独影响。 另外，理论上非工资非农业收入与农业收入也是消费行为的重要解释变量，但两者的 t 检验都没有通过。这些迹象表明，模型中存在严重的多重共线性，不同收入部分之间的相互关系，掩盖了各个部分对解释消费行为的单独影响。 3、 表中给出了 19701987 年期间美国的个人消
12、息支出(PCE)和个人可支配收入(PDI)数据，所有数字的单位都是 10 亿美元(1982 年的美元价)。估计下列模型： ttttttt PCEBPDIBBPCEPDIAAPCE+=+=132121得到： Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 07/27/05 Time: 21:41 Sample: 1970 1987 Included observations: 18 Variable CoefficientStd. Error t-Statistic Prob. C -216.426932.69425-6.619723 0.
13、0000 PDI 1.0081060.01503367.05920 0.0000 R-squared 0.996455 Mean dependent var 1955.606 Adjusted R-squared 0.996233 S.D. dependent var 307.7170 S.E. of regression 18.88628 Akaike info criterion8.819188 Sum squared resid 5707.065 Schwarz criterion 8.918118 Log likelihood -77.37269 F-statistic 4496.93
14、6 Durbin-Watson stat 1.366654 Prob(F-statistic) 0.000000 Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 07/27/05 Time: 21:51 Sample (adjusted): 1971 1987 Included observations: 17 after adjustments Variable CoefficientStd. Errort-Statistic Prob. 10C -233.273645.55736-5.120436 0.0002 PDI 0.9823820.1409286.970817 0.0000 PCE(-1) 0.0371580.1440260.257997 0.8002 R-squared 0.996542 Mean dependent var 1982.876 Adjusted R-squared 0.996048 S.D. dependent var 293.9125 S.E. of regression 18.47783 Akaike info criteri
