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1、一、 单项选择（每题2分、共30分）1、下列说法那一个是正确的（D）A、如果模型中变量在10%的显著性水平下是显著的，该变量在5%的显著性水平下是也显著的B、如果模型中变量在10%的显著性水平下是显著的，该变量在1%和5%的显著性水平下都是显著的C、如果模型中变量的参数的P值为10%，则该变量在5%的显著性水平下是显著的D、如果模型中变量的参数的P值为10%，则该变量在15%的显著性水平下是显著的2、 以下关于工具变量的说法不正确的是（B）。A. 与随机干扰项不相关B.与所替代的随机解释变量不相关C. 与所替代的随机解释变量高度相关D. 与模型中其他解释变量不相关3、在含有截距项的多元回归中，
2、校正的判定系数与判定系数R2的关系有：（B）A. R2B. R2C. R2D. R2与的关系不能确定4、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lnYi=2.00+0.75lnXi+ei，这表明人均收入每增加1%，人均消费支出将大约增加（B）A. 0.2% B.0.75% C.2% D.7.5%5、在存在异方差的情况下，普通最小二乘法（OLS）估计量是（B）A.有偏的，非有效的B.无偏的，非有效的C.有偏的，有效的D.无偏的，有效的6、设无限分布滞后模型满足库伊克变换的假定，是衰减速率，则长期影响乘数为（ A ）A B. C. D.不能确定7、在多元回归模型中，若某个解释变量
3、对其余解释变量回归后的判定系数接近1，则表明原模型中存在（C）A.异方差性B.自相关C.多重共线性D.拟合优度低8、设某商品需求模型为：Yi01XiUi，其中Y是商品的需求量，X是商品的价格，为了考虑全年12个月份季节变动的影响，假设模型中引入了12个虚拟变量，则会产生的问题是（D）A.异方差性B.自相关C.不完全的多重共线性D.完全的多重共线9、下列表述不正确的是（D）A. 尽管存在不完全的多重共线性，普通最小二乘估计量仍然是最优线性无偏估计量B. 双对数模型的R2可以与对数线性模型的R2相比较，但不能与线性对数模型的R2相比较。C. 无论模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为(
4、n-1)。D. 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。10、 对于线性回归模型Yi =+Xi +Ui，有关的方差的估计量的说法错误的是：( D)A.残差平方和越大，的方差的估计量越大。B.样本容量越大，的方差的估计量越小。C. Xi的方差越大，的方差的估计量越小。D. Xi的方差越大，的方差的估计量越大。11、考虑下面回归模型，Di是虚拟变量，对上述方程中的参数来讲，哪个等式是正确的？ ( D )A. B. C. D. 12、模型中，C代表个人消费支出，x表示收入，则的含义是什么？（A）A意味着消费变量的95.4%可以用收入变量解释B回归系数的95.4%
5、可以解释消费C意味着收入变量的95.4%可以用消费变量解释D以上都不对13、要使高斯马尔可夫定理成立，即普通最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量，下列基本假设中，哪个假设是不需要的。（D）A随机干扰项同方差B随机干扰项零均值C随机干扰项与解释变量之间不相关D随机干扰项服从正态分布14、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15、假设你想估计学生到学校所花费的平均时间，你确定了5种相互独立的交通方式：公交车、小汽车、地铁、火车、步行，你为每种交通方式分别定义了一个虚拟变量
6、，例如，当某同学基本上使用公交车上学dbus=1，否则为0。你将选择以下哪个模型来完成你的目标（B）A. timei=0+1dbusi+2dcari+3dsubwayi+4dtraini+5dfooti+uiB. timei=0+1dbusi+2dcari+3dsubwayi+4dtraini+uiC. timei=0+1dbusi+2dcari+3dsubwayi+uiD. timei=1dbusi+2dcari+3dsubwayi+4dtraini+ui二 、判断题 (每题1分、共10分，对的写“T”，错的写“F”)1，如果存在异方差，通常使用的t检验和F检验是无效的；( T )2，如果从
7、OLS回归中估计的残差随着解释变量的变化而变化，则意味着数据中存在着异方差；( T ) 3，在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差；( F )4，当存在序列相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的；( F )5，消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数必须等于1；( T )6，两个模型，一个是原来的水平形式，一个是一阶差分形式，这两个模型的R2值是不可以直接比较的。( T )7，在对误差项是否存在一阶序列相关进行DW检验时，存在无法判断的情形。( T )8，对于任何线性回归模型存在下列说法：F检验统计量和模型系数的t检验统计量都存在如下关系：F=。（ F ）9，在对横截面
8、数据的计量分析中，若我们确保样本是随机抽样的，则可保证随机干扰项的同方差性假定得以满足。( F )10，最小二乘估计量的线性性是指估计量是解释变量Xi的线性组合。( F )三、简答题（每题5分，共15分）1，何为“虚拟变量陷阱”，陷入“虚拟变量陷阱”的后果是什么？2，“从模型中遗漏一个或多个相关变量比在模型中包括一个或多个非相关变量的后果更为严重。”对此，你是否同意？为什么？3，考虑下面的回归方程 = 0.321 + 0.213marrmale 0.198marrfem 0.110singfem + 0.079educ + 0.027exper方程中，wage指个人的每小时工资，educ指个人
9、的受教育程度（按年计），exper指个人的工龄，marrmale指代表已婚男性的虚拟变量（已婚=1，单身=0），marrfem代表已婚女性的虚拟变量（已婚=1，单身=0），singfem代表单身女性的虚拟变量（单身=1，已婚=0）。请问：1）（2分）结婚男性比未结婚男性平均薪水高出多少（近似）？2）（2分）单身和已婚的女性有什么不同，哪个有更高的薪水，高出多少？3）（1分） 为了检验单身女性和已婚女性的薪水没有统计意义上的不同，写出你的零假设？四、 分析计算题(45分)1、（15分）中国居民人均消费模型GDPP：人均国内生产总值，CONSP：人均居民消费，模型为 (*)中国居民人均消费模型的回
10、归结果为：（显著性水平为0.05）Dependent Variable: CONSPMethod: Least SquaresIncluded observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. GDPP0.00722253.474710.0000C201.118914.88400.0000R-squared0.992710 Mean dependent var905.3304Adjusted R-squared0.992363 S.D. dependent var380.6334S.E. of regression33.
11、26450 Akaike info criterion9.929800Sum squared resid23237.06 Schwarz criterion10.02854Log likelihood-112.1927 F-statisticDurbin-Watson stat1.550636 Prob(F-statistic)0.000000要求：1（3分）请补齐空格处的数据（三个空格，保留两位小数，每空1分）2（2分）如果DW检验的临界值dL=1.18,dU=1.40，DW检验的结果是_3（2分）RSS（残差平方和）是_4（2分）随机干扰项的标准差是_5（2分）把得到的参数估计值代进去，写
12、出回归方程_6（2分）你认为该模型拟合得如何？为什么？7（2分）F和t检验通过吗？在这里两种检验方法等价吗？2、（10分）对一个含有30个厂商的随机样本做的平均薪金W对职工人数N的回归中，得到如下回归结果： =7.5 + 0.009 （1） t= （无） （16.10） =0.90 =0.008 + 7.8（1/） （2） t= （14.43） （76.58） =0.99回答：1（2分）你怎样解释这两个回归？2（4分）从（1）到（2）作者做了什么假定？他曾否担心过异方差性？3（2分）怎样能把这两个模型的截距和斜率联系起来？4（2分）你能比较两个模型的值吗？为什么？3、(每小题4分，共20分)
13、“基尼系数”是反映收入差别总水平的一个指标，也是反映社会公平程度的主要指标。基尼系数越大，收入分配差别越大，反之基尼系数越小，收入分配差别越小，而影响我国居民正常收入差别基尼系数的因素，我们主要考察经济发展水平（人均GDP）及财政收入水平（财政收入占GDP的比重）这两个因素。用G表示全国居民正常收入的基尼系数，PD表示人均GDP(万元)，PD2表示PD的平方，CG表示预算内财政收入占GDP的比重，利用19882007年的有关数据，估计的结果为：Dependent Variable: GMethod: Least SquaresIncluded observations: 20VariableC
14、oefficientStd. Errort-StatisticProb. C0.2638810.01899613.891670.0000PD0.7217450.1279555.6406360.0008PD2-0.8184240.174517-4.6896480.0022R-squared0.902818 Mean dependent var0.387751Adjusted R-squared0.875052 S.D. dependent var0.029672S.E. of regression0.010488 Akaike info criterion-6.033757Sum squared resid0.000770
