第七套 一 、单项选择题 1、用模型描述现实经济系统的原则是( B ) A. 以理论分析作先导，包括的解释变量越多越好 B. 以理论分析作先导，模型规模大小要适度 C. 模型规模越大越好；这样更切合实际情况 D. 模型规模大小要适度，结构尽可能复杂 2、ARCH检验方法主要用于检验（ A ） A．异方差性 B. 自相关性 C．随机解释变量 D. 多重共线性 3、在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数 估计量具有（ C ）的统计性质。 A．有偏特性 B. 非线性特性 C．最小方差特性 D. 非一致性特性 4、将一年四个季度对因变量的影响引入到含截距的回归模型中，则需要引 入虚拟变量的个数为（ B ） A. 4 B. 3 C. 2 D. 1 5、广义差分法是对( D )用最小二乘法估计其参数。 12 1121 1 12 11 2 1 .. () ttt t tt ttt tt ttt Ay xu By xu Cy xuDyy xxuu 1 ) t β βββ ρρβρβρ ρ βρβ ρ ρ ??? ? ?? =+ + =+ + =+ + ? =?+ ? +? 6、在序列自相关的情况下，参数估计值的方差不能正确估计的原因是 （ B ） 22 .( ) .( ) 0( ) .( ) 0 .() 0 ii ii i j A Eu BEuu i j CExu DEu σ≠ ≠≠ ≠≠ 7、设回归模型为 iiii uxxy +++= 33221 βββ ，下列表明变量之间具有不完 全多重共线性的是( B ) 12 3 12 3 123 123 . 0 2 0 0 . 0 2 0.2 0 .0 0 0 0 .0 0 0 Axxx Bxx xv C xxx D xxxv ?+ +?= ?+ + ?+= ?+?+?= ?+?+?+=0 8、在有M个方程的完备联立方程组中，当识别的阶条件为 （H为联立方程组中内生变量和前定变量的总数， 为第 i个方程中内生变量 和前定变量的总数）时，在可识别的条件下，则表示( C ) 1 i HN M?>? i N 1 A.第 i个方程恰好识别 B.第 i个方程不可识别 C.第 i个方程过度识别 D.第 i个方程识别状态不能确定 9、简化式模型就是把结构式模型中的内生变量表示为( D ) A. 外生变量和内生变量的函数关系 B. 外生变量和随机误差项的函数模型 C. 滞后变量和随机误差项的函数模型 D. 前定变量和随机误差项的函数模型 10、在DW检验中，当d统计量为4时，表明（ B ） A.存在完全的正自相关 B.存在完全的负自相关 C.不存在自相关 D.不能判定 11、辅助回归法（又称待定系数法）主要用于检验（ D ） A．异方差性 B.自相关性 C．随机解释变量 D.多重共线性 12、对自回归模型进行自相关检验时，下列说法正确的有（ C ） A．使用DW检验有效 B．使用DW检验时，DW值往往趋近于0 C．使用DW检验时，DW值往往趋近于2 D．使用DW检验时，DW值往往趋近于4 13、双对数模型 μββ ++= XY lnlnln 10 中，参数 1β 的含义是 （ C ） A. Y关于X的增长率 B .Y关于X的发展速度 C. Y关于X的弹性 D. Y关于X 的边际变化 14、假设用 OLS 法得到的样本回归直线为 ，以下说法不 正确的是( D ) iii eXY ++= 21 ?? ββ A． B．0= ∑ ie ),( YX 一定在回归直线上 C． YY = ? D． 0),( ≠ii eXCOV 15、在有M个方程的完备联立方程组中，当识别的阶条件为 （H为联立方程组中内生变量和前定变量的总数， 为第 i个方程中内生变量和 前定变量的总数）时，在可识别的条件下，则表示( B ) 1 i HN M?=? i N A.第 i个方程不可识别 B.第 i个方程恰好识别 C.第 i个方程过度识别 D.第 i个方程的识别状态不能确定 2 16、在修正异方差的方法中，不正确的是（ D ） A.加权最小二乘法 B.对原模型变换的方法 C.对模型的对数变换法 D.两阶段最小二乘法 17、下列说法正确的是（ B ） A.序列自相关是样本现象 B.序列自相关是一种随机误差现象 C.序列自相关是总体现象 D.截面数据更易产生序列自相关 18、满足经典假定的回归分析中， ( B ) A、解释变量和被解释变量都是随机变量 B、解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C、解释变量和被解释变量都为非随机变量 D、解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 19、对样本的相关系数 γ ，以下结论错误的是（ A ） A. || γ 越接近0， X 与 Y 之间线性相关程度高 B. ||γ 越接近1， X 与 Y 之间线性相关程度高 C. 11 ≤≤? γ D、 0=γ ，在正态条件下，则 X 与 Y 相互独立 20、在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变 化。例如，研究中国城镇居民消费函数时。1991年前后，城镇居民商品性实际 支出Y对实际可支配收入X的回归关系明显不同。现以1991年为转折时期，设 虚拟变量 ，数据散点图显示消费函数发生了结构性变 化：基本消费部分下降了，边际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理 论方程可以写作（ D ） ? ? ? = 年以后； 年以前； 19910 19911 t D A. ttt uXY ++= 10 ββ B. ttttt uXDXY +++= 210 βββ C. tttt uDXY +++= 210 βββ D. tttttt uXDDXY ++++= 3210 ββββ 二、多项选择题 1、如果模型中存在异方差现象，则下列说法正确的是（ B C D E ） A. 参数估计值有偏 B. 参数估计值的方差不能正确确定 C. 变量的显著性检验失效 D. 预测精度降低 E. 参数估计值仍是无偏的 2、广义最小二乘法的特殊情况是（ B D ） 3 A. 对模型进行对数变换 B. 加权最小二乘法 C. 数据的结合 D. 广义差分法 E. 增加样本容量 3、 调整后的判定系数 2 R 与判定系数 2 R 之间的关系叙述正确的有（ C D E ） A. 2 R 与 2 R 均非负 B. 2 R 有可能大于 2 R C.判断多元回归模型拟合优度时，使用 2 R D.模型中包含的解释变量个数越多， 2 R 与 2 R 就相差越大 E.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1，则 22 RR < 4、关于联立方程模型识别问题，以下说法不正确的有 （ A B ） 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，则这个方程恰好识别 C. 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 D. 如果两个方程包含相同的变量，则这两个方程均不可识别 E. 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 F. 联立方程组中有一个方程不可识别，则联立方程组不可识别 5、下列说法不正确的是（ A B D E ） A. 多重共线性是总体现象 B. 多重共线性是完全可以避免的 C. 多重共线性是一种样本现象 D. 在共线性程度不严重的时候可进行结构分析 E. 只有完全多重共线性一种类型 三、判断题 （判断下列命题正误，并说明理由） 1、在异方差性的情况下，常用的OLS法必定高估了估计量的标准误。 错误。有可能高估也有可能低估；如： 考虑一个非常简单的具有异方差 性的线性回归模型： iii YXuβ=+ 2 () ii Var u； σ= 22 i Z= σ ，则： 2 222 () ? () ( ) () ii i i Xu XVaru Var Var XX β ΣΣ == 2、 即使经典线性回归模型（CLRM）中的干扰项不服从正态分布的，OLS 估 计量仍然是无偏的。 正确。 22 2 ? () ( ) ii EE Kβ βμβ=+ = ∑ ，该表达式成立与否与正态性无关。 4 3、双变量模型中，对样本回归函数整 体的显著性检验与斜率系数的显著性 检验是一致的。 正确。要求最好能够写出一元线性回归中，F统计量与 T统计量的关系， 即 的来历；或者说明一元线性回归仅有一个解释变量，因此对斜率系 数的 T 检验等价于对方程的整体性检验。 2 Ft= 4、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的； 错误。应该是解释变量之间高度相关引起的。 5、秩条件是充要条件，因此，单独利用秩条 件就可以完成联立方程识别状 态的确定。 错误。虽然秩条件是充要条件，但其前提是，只有在通过了阶条件的条件 下。在对联立方程进行识别时，还 应该结合阶条件判断是过度识别，还是恰 好识别。 四、计算题 1、组合证券理论的资本市场线（CML）表明期望收益 与风险 iE iσ 之间存在线 性关系如下： iiE σββ 21 += 根据1990—2000年间美国34只共同基金的期望回报及其标准差数据，得出如下 回归结果，请根据有关运算关系填写表中空白处的数值，并判断此结果是否支持 了上述理论。 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 134 Included observations: 34 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.540940 0.968608 0.0000 X 0.474514 0.055077 0.0000 R-squared Mean dependent var 13.64118 Adjusted R-squared S.D. dependent var 2.436480 S.E. of regression Akaike info criterion 3.506937 Sum squared resid 59.01394 Schwarz criterion 3.596723 Log likelihood -57.61793 F-statistic Durbin-Watson stat 1.796718 Prob(F-statistic) 0.000000 5 解： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 134 Included observations: 34 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.540940 0.968608 5.7205 0.0000 X 0.474514 0.055077 8.6155 0.0000 R-squared 0.6987 Mean dependent var 13.64118 Adjusted R-squared 0.6893 S.D. dependent var 2.436480 S.E. of regression 1.358008 Akaike info criterion 3.506937 Sum squared resid 59.01394 Schwarz criterion 3.596723 Log likelihood -57.61793 F-statistic 74.227 Durbin-Watson stat 1.796718 Prob(F-statistic) 0.000000 模型结果支持了理论，因为期望回报及其标准 差之间存在显著的线性 关系。 2、下面结果是利用某地财政收入对该地 第一、二、三产业增加值的回 归结果，根据这一结果试判断该模型是否存在多重共线性，说明你的理由。 Dependent Variable: REV Method: Least Squares Sample: 1 10 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 17414.63 14135.10 1.232013 0.2640 GDP1 -0.277510 0.146541 -1.893743 0.1071 GDP2 0.084857 0.093532 0.907252 0.3992 GDP3 0.190517 0.151680 1.256048 0.2558 R-squared 0.993798 Mean dependent var 63244.00 Adjusted R-squared 0.990697 S.D. dependent var 54281.99 S.E. of regression 5235.544 Akaike info criterion 20.25350 Sum squared resid 1.64E+08 Schwarz criterion 20.37454 Log likelihood -97.26752 F-statistic 320.4848 Durbin-Watson stat 1.208127 Prob(F-statistic) 0.000001 解：存在严重多重共线性。因为方程整体非常显著，表明三次产业 GDP 对财政收入的解释能力非常强，但是每个个别 解释变量均不显著，且存在负 系数，与理论矛盾，原因是存在严重共线性。 3、以广东省东莞市的财政支出作为被解释变量、财政收入作为解释变量做 6 计量经济模型，即 μβα ++= XY ，方程估计、残差散点图及ARCH检验输出结果 分别如下： 方程估计结果： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/31/04 Time: 12:42 Sample: 1980 1997 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2457.310 680.5738 -3.610644 0.0023 X 0.719308 0.011153 64.49707 0.0000 R-squared 0.996168 Mean dependent var 25335.11 Adjusted R-squared 0.995929 S.D. dependent var 35027.97 S.E. of regression 2234.939 Akaike info criterion 18.36626 Sum squared resid 79919268 Schwarz criterion 18.46519 Log likelihood -163.2963 F-statistic 4159.872 Durbin-Watson stat 2.181183 Prob(F-statistic) 0.000000 残差与残差滞后1期的散点图： ARCH检验输出结果： ARCH Test: F-statistic 2.886465 Probability 0.085992 Obs*R-squared 7.867378 Probability 0.096559 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 7 Method: Least Squares Date: 06/10/04 Time: 00:33 Sample(adjusted): 1984 1997 Included observations: 14 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -9299857. 7646794. -1.216177 0.2549 RESID^2(-1) 0.033582 0.308377 0.108900 0.9157 RESID^2(-2) -0.743273 0.320424 -2.319650 0.0455 RESID^2(-3) -0.854852 11.02966 -0.077505 0.9399 RESID^2(-4) 37.04345 10.91380 3.394182 0.0079 R-squared 0.561956 Mean dependent var 5662887. Adjusted R-squared 0.367269 S.D. dependent var 16323082 S.E. of regression 12984094 Akaike info criterion 35.86880 Sum squared resid 1.52E+15 Schwarz criterion 36.09704 Log likelihood -246.0816 F-statistic 2.886465 Durbin-Watson stat 1.605808 Prob(F-statistic) 0.085992 根据以上输出结果回答下列问题： （1）该模型中是否违背无自相关假定？为什么？（ 05.0=α ， ） 391.1,158.1 == ul dd （2）该模型中是否存在异方差？说明理由（ 显著性水平为 0.1， ）。 7794.7)4( 2 1.0 =χ （3）如果原模型存在异方差，你认为应如何修正？（只说明修正思路，无需 计算） 解： （1）没有违背无自相关假定；第一、 残差与残差滞后一期没有明显的相 关性；第二、根据D-W值应该接受原假设； （写出详细步骤） （2）存在异方差（注意显著性水平是 0.1） ； （写出详细步骤） （3）说出一种修正思路即可。 8