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2013大学计量经济学期末考试复习题(3)

来源:网络收集 时间:2026-08-23
导读: 1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量回归系数的经济含义 2、解释样本可决系数的含义 3、写出t检验的含义和步骤,并在5%的显著性水平下对自变量的回归系数进行t检验(临界值: t0.025(17)=2.11)。 4、下表

1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量回归系数的经济含义 2、解释样本可决系数的含义

3、写出t检验的含义和步骤,并在5%的显著性水平下对自变量的回归系数进行t检验(临界值: t0.025(17)=2.11)。

4、下表给出了White异方差检验结果,试在5%的显著性水平下判断随机误差项是否存在异方差。

White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared 5.376588 Probability 7.636863 Probability 0.016367 0.021962 Sample: 1967 1985 Included observations: 19

Coefficien

Variable t Std. Error t-Statistic

C -2531.831 270.8792 -9.346714 GDP 0.281762 0.009355 ――

R-squared 0.981606 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.980524 S.D. dependent var S.E. of regression 180.7644 Akaike info criterion Sum squared resid 555487.9 Schwarz criterion Log likelihood -124.6499 F-statistic Durbin-Watson stat 0.950536 Prob(F-statistic)

Prob.

0.0000 ――

5530.842 1295.273 13.33157 13.43098 907.2079 0.000000

5、下表给出LM序列相关检验结果(滞后1期),试在5%的显著性水平下判断随机误差项是否存在一阶自相关。

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 3.236705 Probability 3.196877 Probability 0.090893 0.073779 《计量经济学》习题(五) 一、判断正误(正确划“√”,错误划“x”)

( )1、最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小。

( )2、一般情况下,用线性回归模型进行预测时,个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同。 ( )3、如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的序列相关。 ( )4、若回归模型存在异方差问题,应使用加权最小二乘法进行修正。 ( )5、多元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。

( )6、DW检验只能检验随机误差项是否存在一阶自相关。

( )7、总离差平方和(TSS)可分解为残差平方(RSS)和与回归平方和(ESS),其中残差平方(RSS)

表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分。

( )8、拟合优度用于检验回归方程对样本数据的拟合程度,其测量指标是可决系数或调整后的可决

系数。 ( )9、对于模型Yi??0??1X1i?...??nXni?ui i?1,2,...,n;如果X2?X3?X1,则模型必然存

在解释变量的多重共线性问题。

( )10、所谓OLS估计量的无偏性,是指参数估计量的数学期望等于各自真值。 二、单项选择

????X必然会通过点( ) ???1、回归直线Yi01iA、(0,0) B、(X,Y) C、(X,0) D、(0,Y)

2、某线性回归方程的估计的结果,残差平方和为20,回归平方和为80,则回归方程的拟合优度为( )

A、0.2 B、0.6 C、0.8 D、无法计算

3、针对经济指标在同一时间所发生结果进行记录的数据列,称为( ) A、面板数据 B、截面数据 C、时间序列数据 D、时间数据 4、对回归方程总体线性关系进行显著性检验的方法是( )

A、Z检验 B、t检验 C、F检验 D、预测检验

5、如果DW统计量等于2,那么样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ近似等于( ) A、0 B、-1 C、1 D、0.5

6、若随机误差项存在异方差,则参数的普通最小二乘估计量( ) A、无偏且有效 B、有偏且非有效 C、有偏但有效 D、无偏但非有效 7、下列哪一种方法是用于补救随机误差项的异方差问题的( )

A、OLS; B、ILS; C、WLS D、GLS

8、如果某一线性回归方程需要考虑四个季度的变化情况,那么为此设置虚拟变量的个数为( ) A、1 B、2 C、3 D、4

9、样本可决系数R2越大,表示它对样本数据拟合得( ) A、越好 B、越差 C、不能确定 D、均有可能

10、多元线性回归模型中,解释变量的个数越多,可决系数R2( )

A、越大; B、越小; C、不会变化; D、无法确定 三、简答题

1、简述计量经济学的定义。

2、多元线性回归模型的基本假设有哪些? 3、简答异方差概念、后果以及修正方法。 4、简述t检验的目的及基本步骤。 四、计算

对于一个三元线性回归模型,已知可决系数R?0.8,方差分析表的部份结果如下:

变差来源 源于回归(ESS) 源于残差(RSS) 总变差(TSS)

(1)样本容量是多少? (2)总变差TSS为多少?

(3)残差平方和RSS为多少?

(4)ESS和RSS的自由度各为多少?

(5)求方程总体显著性检验的F统计量值。 《计量经济学》习题(六)-案例题

平方和

200

自由度

22

2____一、根据美国各航空公司航班正点到达的比率X(%)和每10万名乘客投诉的次数Y进行回归,EViews输出结果如下:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1 9

Included observations: 9 Variable C X R-squared Prob(F-statistic) 6.017832 t-Statistic 5.718961 Prob. 0.0007 0.0016 2.5270

Coefficient Std. Error 1.052260 -0.070414 0.014176 -4.967254 0.778996 0.001624 Durbin-Watson stat (1)对以上结果进行简要分析(包括方程显著性检验、参数显著性检验、DW值的评价、对斜率的解释等,显著性水平均取0.05)。

(2)按标准书写格式写出回归结果。

二、以下是某次线性回归的EViews输出结果,部分数值已略去(用大写字母标示),但它们和表中其它特定数值有必然联系,分别据此求出这些数值,并写出过程。(保留3位小数)

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1 13

Included observations: 13 Variable C t-Statistic Prob. 0.0000 0.0000 1.962965 1.372019 2.117340 2.204256

A X -0.313960 0.048191 -6.514964 R-squared 0.794180 Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var B S.E. of regression 0.650127 Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion C Coefficient Std. Error 5.730488 0.605747 (1)求A的值。 (2)求B的值。 (3)求C的值。

3

三、用1970-1994年间日本工薪家庭实际消费支出Y与实际可支配收入X(单位:10日元)数据估计线性模型Y=?0??1X?u,然后用得到的残差序列et绘制以下图形。

(1)试根据图形分析随机误差项之间是否存在自相关?若存在,是正自相关还是负自相关?

答:图形显示,随机误差项之间存在着相关性,且为正的自相关。 (2)此模型的估计结果为

附表:DW检验临界值表(?=0.05) 试用DW检验法检验随机误差

k=1 k=2 项之间是否存在自相关。

n dL dU dL dU 四、用一组截面数据估计消费(Y)—收入(X)方程Y=?0??1X?u24 1.27 1.45 1.19 1.55 的结果为

(1)根据回归的残差序列e(t)图分析本模型是 …… 此处隐藏:3644字,全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……

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