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1、一、单项选择题1. 某商品需求函数为，其中y为需求量，x为价格。为了考虑“地区”（农村、城市）和“季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为（ ）。 A.2 B.4 C.5 D.62. 根据样本资料建立某消费函数如下：，其中C为消费，x为收入，虚拟变量，所有参数均检验显著，则城镇家庭的消费函数为( )。A. B. C. D. 3 设消费函数为，其中虚拟变量D=，当统计检验表明下列哪项成立时，表示城镇家庭与农村家庭有一样的消费行为（ ）。A. B.C. D.4. 设消费函数，其中虚拟变量，如果统计检验表明成立，则北方的消费函数与南方的消费函数是（ ）。A.相
2、互平行的 B.相互垂直的 C.相互交叉的 D.相互重叠的5. 假定月收入水平在1000元以内时，居民边际消费倾向维持在某一水平，当月收入水平达到或超过1000元时，边际消费倾向将明显下降，则描述消费（C）依收入（I）变动的线性关系宜采用（ ）。A.B.C.D.，D、同上6. 下列属于有限分布滞后模型的是( )。A.B.C.D.7. 消费函数模型=400+0.5It+0.3It-1+0.1It-2，其中I为收入，则当期收入It对未来消费Ct+2的影响是：I增加一单位，Ct+2增加( )。A.0.5单位 B.0.3单位 C.0.1单位 D.0.9单位8. 在分布滞后模型中，延期影响乘数( )。A.
3、b0 B.(i=1,2,k) C. D.9. 自适应预期模型基于如下的理论假设：影响被解释变量yt的因素不是Xt,而是关于X的预期，且预期形成的过程是-=（），其中01，被称为（ ）。A.衰减率 B.预期系数 C.调整因子 D.预期误差10.当下列模型随机误差项满足线性模型假定时，哪一个模型可以用最小二乘法来估计（ ）。A.B.C.D.11. 有限多项式分布滞后模型中，通过将原分布滞后模型中的参数表示为滞后期i的有限多项式，从而克服了原分布滞后模型估计中的（ ）。A.异方差问题 B.序列相关问题C.多重共线性问题 D由于包含无穷多个参数从而不可能被估计的问题二、分析题 1. 为研究体重与身高的
4、关系，我们随机抽样调查了51名学生（其中36名男生，15名女生），并得到如下两种回归模型： (1)t=(-5.2066) (8.6246) (2)t=(-2.5884) (4.0149) (5.1613)其中，W=体重 （单位：磅）；h=身高 （单位：英寸）回答以下问题：(1)你将选择哪一个模型？为什么？(2)如果模型2确实更好，而你选择了1，你犯了什么错误？(3)D的系数说明了什么？2. 考虑如下回归模型： 其中，Y=大学教师的年收入；x=教学年份； ； 请回答以下问题：b4 的含义是什么？ 求E（）。3、考察我国企业固定资产投资x与产品产值y之间的关系： 假如用2阶阿尔蒙多项式变换估计这个
5、模型后得 式中， 求原模型中各参数b的估计值； 试估计固定资产投资x对产品产值y的短期影响乘数、长期影响乘数和各期延期过渡性乘数。 4、下面图1给出了我国国内生产总值GDP和进口总额IM之间因果关系检验软件输出结果，根据结果分析二者之间关系。 图1 GDP与IM之间因果关系检验 4、答案：由图1知，在情况下，“GDP does not Granger Cause IM” F检验的P值小于0.05,所以，拒绝 “GDP does not Granger Cause IM” 的原假设，而不能够拒绝“IM does not Granger Cause GDP”的假设，所以，从3阶滞后结果来看，GDP
6、的增长是进口总额增长的原因，而进口总额对经济增长的影响不显著。一、单选题 B A A A D D C B B D C1 解：（1）选择第二个模型。因为不同的性别，身高与体重的关系是不同的，并且从模型的估计结果看出，性别虚拟变量统计上是显著的。（2）如果选择了第一个模型，会发生异方差问题。（3）D的系数23.8238说明当学生身高每增加1英寸时，男生比女生的体重平均多23.8238磅。2 解：考虑如下回归模型： （1）b4 的含义是男性白人这两种属性对大学教师年收入影响。 （2） 3、解： 由题意知： 根据 得：1 = += 0.5 + 0.45 0.10 = 0.852 = +2+4= 0.5 + 20.45 40.10 = 13 = +3+9= 0.5 + 30.45 90.10 = 0.954 = +4+16= 0.5 + 40.45 160.10 = 0.75 = +5+25= 0.5 + 50.45 250.10 = 0.25X 对Y的短期影响乘数为= 0.5 X 对Y的长期影响乘数为= 0.5 + 0.85 + 1 + 0.95 + 0.7 + 0.25 = 4.25X 对Y的各期延期过渡性乘数分别为：1 = 0.85，2 = 1，3 = 0.95，4 = 0.7，5 = 0.25。
