计量经济学题库超完整版及答案之欧阳德创编

来源：独旅网

欧阳德创编 2021.03.07

四、简答题（每小题5分）

时间：2021.03.07 创作：欧阳德 1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。2．计量经济模型有哪些应用？

3．简述建立与应用计量经济模型的主要步调。4．对计量经济模型的检验应从几个方面入手？

5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？

7．古典线性回归模型的基本假定是什么？8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。

9．试述回归阐发与相关阐发的联系和区别。

10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？11．简述BLUE的含义。

12．对多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？

13.给定二元回归模型：ytb0b1x1tb2x2tut，请叙述模型的古典假定。

14.在多元线性回归阐发中，为什么用修正的决定系数

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衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？

15.修正的决定系数R2及其作用。16.罕见的非线性回归模型有几种情况？

17.观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 ①ytb0b1xt3ut②ytb0b1logxtut

③logytb0b1logxtut④ytb0/(b1xt)ut

18. 观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 ①yt③ytb0b1logxtut②ytb0b1(b2xt)ut b0/(b1xt)ut④yt1b0(1xtb1)ut

19.什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。

20.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。21.检验异方差性的办法有哪些？

22.异方差性的解决办法有哪些？23.什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？

24.样天职段法（即戈德菲尔特——匡特检验）检验异方差性的基来源根基理及其使用条件。

25．简述DW检验的局限性。26．序列相关性的后果。27．简述序列相关性的几种检验办法。

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28．广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？29．解决序列相关性的问题主要有哪几种办法？

30．差分法的基本思想是什么？31．差分法和广义差分法主要区别是什么？

32．请简述什么是虚假序列相关。33．序列相关和自相关的概念和规模是否是一个意思？

34．DW值与一阶自相关系数的关系是什么？35．什么是多重共线性？产生多重共线性的原因是什么？ 36．什么是完全多重共线性？什么是不完全多重共线性？37．完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？ 38．不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？39．从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性？ 40．什么是方差膨胀因子检验法？41．模型中引入虚拟变量的作用是什么？

42．虚拟变量引入的原则是什么？43．虚拟变量引入的方法及每种方法的作用是什么？

44．判断计量经济模型优劣的基来源根基则是什么？45．模型设定误差的类型有那些？

46．工具变量选择必须满足的条件是什么？47．设定误差产生的主要原因是什么？

48．在建立计量经济学模型时，什么时候，为什么要引入虚拟变量？49．估计有限散布滞后模型会遇到哪些困难

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50．什么是滞后现像？产生滞后现像的原因主要有哪些？51．简述koyck模型的特点。

52．简述联立方程的类型有哪几种53．简述联立方程的变量有哪几种类型

54．模型的识别有几种类型？55．简述识另外条件。五、计算与阐发题（每小题10分）

1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据，

年度 X Y 1986 168 661 1987 145 631 1988 128 610 1989 138 588 1990 145 583 1991 135 575 1992 127 567 1993 111 502 1994 102 446 1995 94 379 X:年均汇率（日元/美元）Y:汽车出口数量（万辆）问题：（1）画出X与Y关系的散点图。

129.3，（2）计算X与Y的相关系数。其中X＝22Y＝554.2，（X－X）＝4432.1，（Y－Y）＝68113.6，

X－XY－Y＝16195.4（3）采取直线回归方程拟和出的模

型为

t值 1.2427 7.2797 R2=0.8688 F=52.99 解释参数的经济意义。

2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下：

ˆ=101.4-4.78X标准差 Yii（45.2）（1.53） n=30

R2=0.31

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其中，Y：政府债券价格（百美元），X：利率（%）。回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；

ˆ而不是Yi；（2）为什么左边是Yi（3）在此模型中是否漏了误差项ui；（4）

该模型参数的经济意义是什么。 3．估计消费函数模型Ci=Yiui得

ˆ=150.81YCii

t值（13.1）（18.7） n=19

R2=0.81

其中，C：消费（元） Y：收入（元）已知t0.025(19)2.0930，t0.05(19)1.729，t0.025(17)2.1098，

t0.05(17)1.7396。

问：（1）利用t值检验参数的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。 4．已知估计回归模型得

2ˆ=81.72303.6541X且（X－X）Y＝4432.1，ii（Y－Y）＝68113.6， 2求判定系数和相关系数。 5．有如下表数据

日本物价上涨率与失业率的关系

年份 1986 1987 1988 物价上涨率（%）P 0.6 0.1 0.7 失业率（%）U 2.8 2.8 2.5 欧阳德创编 2021.03.07

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1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 2.3 3.1 3.3 1.6 1.3 0.7 0.1 2.3 2.1 2.1 2.2 2.5 2.9 3.2 （1）设横轴是U，纵轴是P，画出散点图。根据图形判断，物价上涨率与失业率之间是什么样的关系？拟合什么样的模型比较合适？（2）根据以上数据，辨别拟合了以下两个模型：

模型一：P6.3219.14模型二：P8.642.87U 辨别求两个模型的样本决定系数。

7．根据容量n=30的样本观测值数据计算获得下列数据：XY＝146.5，X＝12.6，Y＝11.3，X2＝164.2，Y2＝134.6，试估计Y对X的回归直线。

8．下表中的数据是从某个行业5个不合的工厂收集的，请回答以下问题：

总本钱Y与产量X的数

据

Y X

80 12

44 4

51 6

70 11

61 8

1Uˆ+bˆX（2）ˆ=b（1）估计这个行业的线性总本钱函数：Yi01iˆ和bˆ的经济含义是什么？ b019．有10户家庭的收入（X，元）和消费（Y，百元）

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数据如下表：

10户家庭的收入（X）与消费（Y）的资料

X Y

20 7

30 9

33 8

40 11

15 5

13 4

26 8

38 10

35 9

43 10

若建立的消费Y对收入X的回归直线的Eviews输出结果如下：

Dependent Variable: Y Variable Coefficient X C Rsquared Adjusted Rsquared DurbinWatson stat 0.202298 2.172664 0.904259 0.892292 2.077648 Std. Error 0.023273 0.77 S.D. dependent var Fstatistic

Prob(Fstatistic) 2.233582 75.55898 0.000024 （1）说明回归直线的代表性及解释能力。（2）在95%的置信度下检验参数的显著性。（t0.025(10)2.2281，t0.05(10)1.8125，t0.025(8)2.3060，

t0.05(8)1.8595）

（3）在95%的置信度下，预测当X＝45（百元）时，消费（Y）的置信区间。（其中x29.3，(xx)2992.1）

ˆ＝10．已知相关系数r＝0.6，估计标准误差8，样本容

量n=62。

求：（1）剩余变差；（2）决定系数；（3）总变差。 11．在相关和回归阐发中，已知下列资料：

22X＝16，Y＝10，n=20，r=0.9，(Yi-Y)2=2000。

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（1）计算Y对X的回归直线的斜率系数。（2）计算回归变差和剩余变差。（3）计算估计标准误差。

12．根据对某企业销售额Y以及相应价格X的11组观测资料计算：

XY＝117849，X＝519，Y＝217，X2＝284958，Y2＝49046

（1）估计销售额对价格的回归直线；

（2）当价格为X1＝10时，求相应的销售额的平均水平，并求此时销售额的价格弹性。

13．假设某国的货币供给量Y与国民收入X的历史如系下表。

某国的货币供给量X与国民收入Y的历史数据

年份 1985 1986 1987 1988 X 2.0 2.5 3.2 3.6 Y 5.0 5.5 6 7 年份 1989 1990 1991 1992 X 3.3 4.0 4.2 4.6 Y 7.2 7.7 8.4 9 年份 1993 1994 1995 1996 X 4.8 5.0 5.2 5.8 Y 9.7 10.0 11.2 12.4 根据以上数据估计货币供给量Y对国民收入X的回归方程，利用Eivews软件输出结果为：

Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error X C Rsquared Adjusted Rsquared S.E. of regression Sum squared resid 1.968085 0.353191 0.954902 0.950392 0.510684 2.607979 0.135252 0.562909 tStatistic 14.55127 0.627440 Prob. 0.0000 0.5444 8.258333 2.292858 211.7394 0.000000 Mean dependent var S.D. dependent var Fstatistic

Prob(Fstatistic) 问：（1）写出回归模型的方程形式，并说明回归系数的

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显著性（0.05）。（2）解释回归系数的含义。（2）如果希望1997年国民收入达到15，那么应该把货币供给量定在什么水平？ 14．假定有如下的回归结果

其中，Y暗示美国的咖啡消费量（每天每人消费的杯数），X暗示咖啡的零售价格（单位：美元/杯），t暗示时间。问：

（1）这是一个时间序列回归还是横截面回归？做出回归线。

（2）如何解释截距的意义？它有经济含义吗？如何解释斜率？（3）能否救出真实的总体回归函数？（4）根据需求的价格弹性界说：弹性＝斜率，依据上述回归结果，你能救出对咖啡需求的价格弹性吗？如果不克不及，计算此弹性还需要其他什么信息？

15．下面数据是依据10组X和Y的观察值获得的：

Yi1110XY，Xi1680，XiYi204200，Xi2315400，

Yi2133300

假定满足所有经典线性回归模型的假设，求0，1的估计值；

16.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y、劳动投入L和资本投入K的年度数据，运用普通最小二乘法

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估计得出了下列回归方程： (0.237) (0.083) (0.048)

，DW=0.858

式下括号中的数字为相应估计量的标准误。

(1)解释回归系数的经济含义；(2)系数的符号合适你的预期吗？为什么？

17.某计量经济学家曾用1921~1941年与1945~1950年（1942~1944年战争期间略去）美国国内消费Ｃ和工资收入Ｗ、非工资－非农业收入Ｐ、农业收入Ａ的时间序列资料，利用普通最小二乘法估计得出了以下回归方程：

式下括号中的数字为相应参数估计量的标准误。试对该模型进行评析，指出其中存在的问题。

18.计算下面三个自由度调整后的决定系数。这里，R2为决定系数，n为样本数目，k为解释变量个数。（1）R20.75nk2（2）R20.35nk3（3）R20.95nk5

19.设有模型ytb0b1x1tb2x2tut，试在下列条件下: ①b1b21②b1b2。辨别求出b1，b2的最小二乘估计量。 20．假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数，以便决定是否修

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建第二条跑道以满足所有的熬炼者。你通过整个收集数据，获得两个可能的解释性方程：

ˆ125.015.0X1.0X1.5XR2方程A：Y123ˆ123.014.0X5.5X3.7X方程B：Y124Y——某天慢跑者的人数其中：

0.75

R20.73

X1——该天降雨的英

寸数X2——该天日照的小时数

（按华氏温度）X4——第二天需X3——该天的最高温度交学期论文的班级数

请回答下列问题：（1）这两个方程你认为哪个更合理些，为什么？

（2）为什么用相同的数据去估计相同变量的系数获得不合的符号？

21．假定以校园内食堂每天卖出的盒饭数量作为被解释变量，盒饭价格、气温、邻近餐厅的盒饭价格、学校当日的学生数量（单位：千人）作为解释变量，进行回归阐发；假设不管是否有假期，食堂都营业。不幸的是，食堂内的计算机被一次病毒侵犯，所有的存储丧失，无法恢复，你不克不及说出自力变量辨别代表着哪一项！下面是回归结果（括号内为标准差）：（2.6） (6.3) (0.61) (5.9)

R0.63n35

2要求：（1）试判定每项结果对应着哪一个变量？（2）

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对你的判定结论做出说明。

22.设消费函数为yib0b1xiui，其中yi为消费支出，

xi为个人可支配收入，ui为随机误差项，并且E(ui)0,Var(ui)2xi2（其中2为常数）。试回答以下问

题：

（1）选用适当的变换修正异方差，要求写出变换过程；（2）写出修正异方差后的参数估计量的表达式。 23.检验下列模型是否存在异方差性，列出检验步调，给出结论。

样本共40个，本题假设去失落c=12个样本，假设异方差由x1i引起，数值小的一组残差平方和为

RSS10.466E17，数值年夜的一组平方和为RSS20.36E17。F0.05(10,10)2.98

24.假设回归模型为：yiaui，其中：

uiN(0,2xi);E(uiuj)0,ij；并且xi是非随机变量，求

模型参数b的最佳线性无偏估计量及其方差。 25.现有x和Y的样本观测值如下表:

x y 2 4 5 7 10 4 4 5 10 9 假设y对x的回归模型为yib0b1xiui，且

Var(ui)2xi2，试用适当的办法估计此回归模型。

26.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y、劳动

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投入L和资本投入K的年度数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程：

(0.237) (0.083) (0.048)

,DW=0.858

上式下面括号中的数字为相应估计量的标准误差。在5%的显著性水平之下，由DW检验临界值表，得dL=1.38,du=1.60。问； (1)题中所估计的回归方程的经济含义； (2)该回归方程的估计中存在什么问题?应如何改进?

27．根据我国1978——2000年的财务收入Y和国内生产总值X的统计资料，可建立如下的计量经济模型：（2.5199）（22.7229）

R2＝0.9609，S.E＝731.2086，F＝516.3338，D.W＝0.3474

请回答以下问题：

（1）何谓计量经济模型的自相关性？（2）试检验该模型是否存在一阶自相关，为什么？（3）自相关会给建立的计量经济模型产生哪些影响？

（4）如果该模型存在自相关，试写出消除一阶自相关的办法和步调。

（临界值dL1.24，dU1.43） 28.对某地区年夜学生就业增长影响的简单模型可描述如下:

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式中，为新就业的年夜学生人数，MIN1为该地区最低限度工资，POP为新结业的年夜学生人数，GDP1为该地区国内生产总值，GDP为该国国内生产总值；g暗示年增长率。

（1）如果该地区政府以多几几何不容易观测的却对新结业年夜学生就业有影响的因素作为基础来选择最低限度工资，则OLS估计将会存在什么问题？

（2）令MIN为该国的最低限度工资，它与随机扰动项相关吗？

（3）依照法令，各地区最低限度工资不得低于国家最低工资，哪么gMIN能成为gMIN1的工具变量吗？ 29．下列假想的计量经济模型是否合理，为什么？（1）

GDPiGDPi其中，GDPi(i1,2,3)是第i财产的国内生产总值。（2）S1S2其中，S1 、S2辨别为农村

居民和城镇居民年末储蓄存款余额。（3）Yt1It2Lt其中，Y、I、L辨别为

建筑业产值、建筑业固定资产投资和职工人数。（4）YtPt其中，Y、P辨别为居民

耐用消费品支出和耐用消费品物价指数。（

）

财政收入f(财政支出)（6）

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煤炭产量f(L,K,X1,X2)

其中，L、K辨别为煤炭工业职工人数和固定资产原值，

X1、X2辨别为发电量和钢铁产量。

30．指出下列假想模型中的毛病，并说明理由：

.IVt （1）RSt8300.00.24RIt112其中，RSt为第t年社会消费品零售总额（亿元），RIt为第t年居民收入总额（亿元）（城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），IVt为第t年全社会固定资产投资总额（亿元）。（2）Ct1801.2Yt其中，C 、Y辨别是城镇居民

消费支出和可支配收入。（3）lnYt1.151.62lnKt0.28lnLt其中，Y、K、L辨别是工业总产值、工业生产资金和职工人数。 31．假设王先生估计消费函数（用模型Ci示），并获得下列结果：

Ci150.81Yi，n=19

abYiui暗

（R2=0.98

3.1） (18.7)

这里括号里的数字暗示相应参数的T比率值。

要求：（1）利用T比率值检验假设：b=0（取显著水平为5%，）；（2）确定参数估计量的标准误差；

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（3）构造b的95%的置信区间，这个区间包含0吗？ 32.根据我国1978——2000年的财务收入Y和国内生产总值X的统计资料，可建立如下的计量经济模型：（2.5199）（22.7229）

R2＝0.9609，S.E＝731.2086，F＝516.3338，D.W＝0.3474

请回答以下问题：

（1）何谓计量经济模型的自相关性？（2）试检验该模型是否存在一阶自相关及相关标的目的，为什么？（3）自相关会给建立的计量经济模型产生哪些影响？（临界值dL1.24，dU1.43）

33．以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业回归方程

（0.56）(2.3) (1.7) (5.8)

式中，Y为总就业量；X1为总收入；X2为平均月工资率；X3为处所政府的总支出。

（1）试证明：一阶自相关的DW检验是无定论的。（2）逐步描述如何使用LM检验

34．下表给出三变量模型的回归结果：

方差来源来自回归(ESS) 来自残差(RSS) (TSS) 总离差平方和（SS） 65965 _— 66042 自由度（d.f.）平方和的均值(MSS) — — 14 — —

要求：（1）样本容量是几多？（2）求RSS？（3）ESS

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和RSS的自由度各是几多？（4）求R2和R？

235.根据我国1985——城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出资料，依照凯恩斯绝对收入假说建立的消费函数计量经济模型为：

R20.999；S.E.51.9；DW1.205；F16151 R20.634508；S.E3540；DW1.91；F26.04061

其中：y是居民人均可支配收入，c是居民人均消费性支出要求：

（1）解释模型中137.422和0.772的意义；（2）简述什么是模型的异方差性；（3）检验该模型是否存在异方差性；

36．考虑下表中的数据

Y X1 X2 10 1 1 8 2 3 6 3 5 4 4 7 2 5 9 0 6 11 2 7 13 4 8 15 6 9 17 8 10 19 10 11 21 假设你做Y对X1和X2的多元回归，你能估计模型的参数吗？为什么？

37．在研究生产函数时，有以下两种结果：

ˆ5.040.087lnk0.893lnllnQss(1.04)(0.087)(0.137)R0.878n2122 （1）

ˆ8.570.0272t0.46lnk1.258lnllnQ(2.99)(0.0204)(0.333)(0.324)R0.889n21（2）

其中，Q＝产量，K＝资本，L＝劳动时数，t＝时间，n＝样本容量

请回答以下问题：

（1）证明在模型（1）中所有的系数在统计上都是显著

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的（α＝0.05）。

（2）证明在模型（2）中t和lnk的系数在统计上不显著（α＝0.05）。

（3）可能是什么原因造成模型（2）中lnk不显著的？ 38.根据某种商品销售量和个人收入的季度数据建立如下模型：

其中，界说虚拟变量Dit为第i季度时其数值取1，其余为0。这时会产生

什么问题，参数是否能够用最小二乘法进行估计？ 39.某行业利润Y不但与销售额X有关，并且与季度因素有关。

（1）

如果认为季度因素使利润平均值产生变

异，应如何引入虚拟变量？

（2）

如果认为季度因素使利润对销售额的变更

额产生变异，应如何引入虚拟变量？

（3）

如果认为上述两种情况都存在，又应如何

引入虚拟变量？对上述三种情况辨别设定利润模型。

40.设我国通货膨胀I主要取决于工业生产增长速度G，1988年通货膨胀率产生明显变更。

（1）

假设这种变更表示在通货膨胀率预期的基

点不合

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（2）

假设这种变更表示在通货膨胀率预期的基

点和预期都不合

对上述两种情况，试辨别确定通货膨胀率的回归模型。 41.一个由容量为209的样本估计的解释CEO薪水的方程为：

(15.3) (8.03) (2.75) (1.775) (2.13) (2.895)

其中,Y暗示年薪水平(单位:万元),X1暗示年收入(单位:万元),X2暗示公司股票收益(单位:万元);D1，D2，D3均为虚拟变量,辨别暗示金融业、消费品工业和公用业。假设比较财产为交通运输业。

（1）解释三个虚拟变量参数的经济含义。

（2）坚持X1和X2不变，计算公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差别。这个差别在1%的显著性水平上是统计显著吗？

（3）消费品工业和金融业之间估计薪水的近似百分比差别是几多？

42.在一项对北京某年夜学学生月消费支出的研究中，认为学生的消费支出除受其家庭的月收入水平外,还受在学校是否得奖学金,来自农村还是城市，是经济发财地区还是欠发财地区,以及性别等因素的影响。试设定适当

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的模型,并导出如下情形下学生消费支出的平均水平: (1)来自欠发财农村地区的女生,未得奖学金;(2)来自欠发财城市地区的男生,获得奖学金;

(3)来自发财地区的农村女生,获得奖学金;(4)来自发财地区的城市男生,未得奖学金.

43. 试在家庭对某商品的消费需求函数YX中（以加法形式）引入虚拟变量，用以反应季节因素（淡、旺季）和收入条理差距（高、低）抵消费需求的影响，并写出各类消费函数的具体形式。 44．考察以下散布滞后模型：

假定我们要用多项式阶数为2的有限多项式估计这个模型，并根据一个有60个观测值的样本求出了二阶多项

ˆ0＝0.3，ˆ1 ＝0.51，ˆ2 =0.1，式系数的估计值为：ˆ (i=0,1,2,3) 试计算i45．考察以下散布滞后模型：

假如用2阶有限多项式变换模型估计这个模型后得

ˆ0.50.71Z0.25Z0.30Z式中，Z0txtiYt0t1t2t03，Z1tixti，

03Z2ti2xti

03（1）求原模型中各参数值（2）估计X对Y的短时间影响乘数、长期影响乘数和过渡性影响乘数

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46．已知某商场1997库存商品额Y与销售额X的资料，假定最年夜滞后长度k2，多项式的阶数m2。（1）建立散布滞后模型

（2）假定用最小二乘法获得有限多项式变换模型的估计式为

请写出散布滞后模型的估计式

47．考察下面的模型Ita0a1Yta2Yt1a3rtt

YtCtItCtb0b1Ytb2Ct1t式中I为投资，Y为收入，C为消费，r为利率。（1）指出模型的内生变量和前定变量；（2）阐发各行为方程的识别状况；

（3）选择最适合于估计可识别方程的估计办法。 48．设有联立方程模型：

消费函数：Cta0a1Yt1t投资函数：Itb0bY1tb2Yt1u2t恒等式：YtCtItGt

其中，C为消费，I为投资，Y为收入，G为政府支出，

u1和u2为随机误差项，请回答：

（1）指出模型中的内生变量、外生变量和前定变量（2）用阶条件和秩条件识别该联立方程模型

（3）辨别提出可识另外结构式方程的恰当的估计办法 49．识别下面模型

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Qt01Pt2Ytu1Qt01Ptu2t式1：（需求方程）式2：t（供给方程）

其中，Q为需求或供给的数量，P为价格，Y为收入，Q和P为内生变量，Y为外生变量。 50．已知结构式模型为

式1：Y101Y22X1u1式2：Y201Y12X2u2 其中，Y1和Y2是内生变量，X1和X2是外生变量。

（1）阐发每一个结构方程的识别状况；（2）如果2＝0，各方程的识别状况会有什么变更？计量经济学题库谜底一、单项选择题（每小题1分）

1．C 2．B 3．D 4．A 5．C 6．B 7．A 8．C 9．D 10．A11．D 12．B 13．B 14．A 15．A 16．D 17．A 18．C 19．B 20．B21．D 22．D 23．D 24．B 25．C 26．D 27．D 28．D 29．A 30．D 31．B 32．D 33．C 34．A 35．C 36．D 37．A 38．D 39．A 40．D41．C 42．A 43．C 44．D 45．A 46．B 47．C 48．D 49．B 50．C51．B 52．C 53．C 54．D 55．C 56．C 57．D 58．C 59．A 60．D61．A 62．D 63．A

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64．A 65．D 66．A 67．B 68．C 69．A 70．C71．D 72．B 73.A 74.D 75.D 76.A 77.C 78.D 79.B 80.B81.D 82.B 83.B 84．D 85．C 86．A 87．B 88．C 89．C 90．A 91．D 92．C 93．D 94．A 95．D 96．D 97．C 98．D 99．A 100．D

101．B 102．D 103．C 104．A 105．C 106．B 107．D 108．D 109．D 110．D 111．C 112．D 113．D 114．D 115．C 116．C 117．B 118．C 119．A 120．B 121．C 122．D 123．D 124．D 125．C 126．C 127．D

二、多项选择题（每小题2分）

1． ADE 2． AC 3． BD 4． AB 5．CD 6．ABCDE 7． ABCD 8．BCD 9． ABCDE 10．ABCD 11． CD 12． ABCD 13． BCDE 14． ABE 15．ACD 16．ABCDE 17．ABE 18．AC 19．BE 20．CDE 21．ABCDE 22．CDE 23．ABDE 24．ADE 25．ACE 26．ABCDE 27．ABCDE 28．ABCDE 29．BCE 30．ACDE 31．BCD 32．BC 33． AB 34． ABCD 35． BCD 36． ACDE

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37．BCD 38．BC 39． AD 40.ABCDE 41.AB 42.BCDE 43.DE 44.ABCDE 45.BE 46.ABC 47.BC 48.BCD 49.BDE 50.AB 51.ABCDE 52．AC 53．ACD 54．ACD 55．ABCD 56．ABCDE 57．ABC 58．AB 59．ABC 60．AE 61．ABCD 62．BC 63．AC 64．ABC 65．BE 66．ABC 67．CD 68．BCD 69．ABCD 70．CD 71．ABD 72． ABCD 73． ABCDE 74．ADF 75．ABD 76．BD 77．ABC 78．ABCD 79．ABCD 80．BCDE 三、名词解释（每小题3分）

1．经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。（3分）

2．解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。（2分）它对因变量的变动做出解释，表示为方程所描述的因果关系中的“因”。（1分）

3．被解释变量：是作为研究对象的变量。（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表示为方程所描述的因果关系的果。（2分）

4．内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2

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分）表示为具有一定几率散布的随机变量，是模型求解的结果。（1分）

5．外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表示为非随机变量。（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。（1分）

6．滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。（1分）

7．前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。（2分）

8．控制变量：在计量经济模型中人为设置的反应政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。（1分）

9．计量经济模型：为了研究阐发某个系统中经济变量之间的数量关系而采取的随机代数模型，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和归纳综合。（1分） 10．函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。（3分）

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11．相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但其实不由它们惟一确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。（3分） 12．最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的办法，称为最小二乘法。（3分） 13．高斯－马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯－马尔可夫定理。（3分）

14．总变差（总离差平方和）：在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。（3分）

15．回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，（2分）也就是由解释变量解释的变差。（1分）

16．剩余变差（残差平方和）：在回归模型中，因变量的观测值与估计值之差的平方和，（2分）是不克不及由解释变量所解释的部分变差。（1分）

17．估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。（3分）

18．样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。（3分）

19．点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归

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方程求出相应的样本拟合值，以此作为因变量实际值和其均值的估计值。（3分）

20．拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合水平。（3分）

21．残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。（3分）

22．显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验法度。（3分）

23．回归变差：简称ESS,暗示由回归直线（即解释变量）所解释的部分（2分），暗示x对y的线性影响（1分）。 24．剩余变差：简称RSS，是未被回归直线解释的部分（2分），是由解释变量以外的因素造成的影响（1分）。 25．多重决定系数：在多元线性回归模型中，回归平方和与总离差平方和的比值（1分），也就是在被解释变量的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重，我们称之为多重决定系数，仍用R2暗示（2分）。 26．调整后的决定系数：又称修正后的决定系数，记为是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增加而R2，

增年夜的缺陷提出来的，（2分）

e/(nk1)其公式为：R1（1分）。

(yy)/(n1)22tt欧阳德创编 2021.03.07

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27．偏相关系数:在Y、X1、X2三个变量中，当X1 既按时（即不受X1的影响），暗示Y与X2之间相关关系的指标，称为偏相关系数，记做RY2.1。（3分）

28.异方差性：在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不合的解释变量观测值彼此不合，则称随机项

ui具有异方差性。（3分）

29.戈德菲尔特匡特检验:该办法由戈德菲尔特

（S.M.Goldfeld）和匡特（R.E.Quandt）于1965年提出，用对样本进行分段比较的办法来判断异方差性。（3分）

30.怀特检验:该检验由怀特（White）在1980年提出，通过建立帮助回归模型的方法来判断异方差性。（3分） 31.戈里瑟检验和帕克检验:该检验法由戈里瑟和帕克于1969年提出，其基来源根基理都是通过建立残差序列对解释变量的（帮助）回归模型，判断随机误差项的方差与解释变量之间是否存在着较强的相关关系，进而判断是否存在异方差性。（3分） 32．序列相关性：对模型

随机误差项互相自力的基本假设表示为

Cov(i,j)0ij,i,j1,2,…,n（1

分）

如果呈现Cov(i,j)0ij,i,j1,2,…,n

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即对不合的样本点，随机误差项之间不再是完全互相自力，而是存在某种相关性，则认为呈现了序列相关性(Serial Correlation)。（2分）

33．虚假序列相关：是指模型的序列相关性是由于省略了显著的解释变量而招致的。

34.差分法：差分法是一类克服序列相关性的有效办法，被广泛的采取。差分法是将原模型变换为差分模型，分为一阶差分法和广义差分法。

35.广义差分法：广义差分法可以克服所有类型的序列相关带来的问题，一阶差分法是它的一个特例。 36.自回归模型：ytyt1t

37.广义最小二乘法：是最有普遍意义的最小二乘法，普通最小二乘法和加权最小二乘法是它的特例。 38. DW检验：德宾和瓦特森与1951年提出的一种适于小样本的检验办法。DW检验法有五个前提条件。 39.科克伦奥克特迭代法：是通过逐次跌代去寻求更为满意的的估计值，然后再采取广义差分法。具体来说，该办法是利用残差t去估计未知的。（

40. Durbin两步法：当自相关系数未知，可采取Durbin提出的两步法去消除自相关。第一步对一多元回归模型，使用OLS法估计其参数，第二步再利用广

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义差分。

41．相关系数：怀抱变量之间相关水平的一个系数，一般用ρ暗示。Cov(ij)Var(i)Var(j)，01，越接近于1，

相关水平越强，越接近于0，相关水平越弱。

42.多重共线性：是指解释变量之间存在完全或不完全的线性关系。

43.方差膨胀因子：是指解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比。

44．把质的因素量化而构造的取值为0和1的人工变量。 45．在设定模时如果模型中解释变量的构成．模型函数的形式以及有关随机误差项的若干假定等外容的设定与客观实际不一致，利用计量经济学模型来描述经济现象而产生的误差。

46．是指与模型中的随机解释变量高度相关，与随机误差项不相关的变量。

47．用工具变量替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的办法。

48．由于引进虚拟变量，回归模型的截距或斜率随样本观测值的修改而系统地修改。

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49. 这是虚拟变量的一个应用，当解释变量x低于某个

*1xx已知的临界水平x时，我们取虚拟变量D设置*0xx*而成的模型称之为分段线性回归模型。

50．散布滞后模型：如果滞后变量模型中没有滞后因变量，因变量受解释变量的影响散布在解释变量不合时期的滞后值上，则称这种模型为散布滞后模型。 51．有限散布滞后模型：滞后期长度有限的散布滞后模型称为有限散布滞后模型。

52．无限散布滞后模型：滞后期长度无限的散布滞后模型称为无限散布滞后模型。

53．几何散布滞后模型：对无限散布滞后模型，如果其滞后变量的系数bi是按几何级数列衰减的，则称这种模型为几何散布滞后模型。

54．联立方程模型：是指由两个或更多相互联系的方程构建的模型。

55．结构式模型：是根据经济理论建立的反应经济变量间直接关系结构的计量方程系统。

56．简化式模型：是指联立方程中每个内生变量只是前定变量与随机误差项的函数。

57．结构式参数：结构模型中的参数叫结构式参数

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58．简化式参数：简化式模型中的参数叫简化式参数。 59．识别：就是指是否能从简化式模型参数估计值中推导出结构式模型的参数估计值。

60．不成识别：是指无法从简化式模型参数估计值中推导出结构式模型的参数估计值。

61．识另外阶条件：如果一个方程能被识别，那么这个方程不包含的变量的总数应年夜于或即是模型系统中方程个数减1。

62．识另外秩条件：一个方程可识另外充分需要条件是：所有不包含在这个方程中的参数矩阵的秩为m1。 63．间接最小二乘法：先利用最小二乘法估计简化式方程，再通过参数关系体系，由简化式参数的估计值求解得结构式参数的估计值。四、简答题（每小题5分）

1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。

答：计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。（1分）经济学着重经济现象的定性研究，计量经济学着重于定量方面的研究。（1分）统计学是关于如何收集、整理和阐发数据的科学，而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验

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证。（1分）数理统计学作为一门数学学科，可以应用于经济领域，也可以应用于其他领域；计量经济学则仅限于经济领域。（1分）计量经济模型建立的过程，是综合应用理论、统计和数学办法的过程，计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一。 2、计量经济模型有哪些应用？

答：①结构阐发。（1分）②经济预测。（1分）③政策评价。（1分）④检验和成长经济理论。（2分） 3、简述建立与应用计量经济模型的主要步调。

答：①根据经济理论建立计量经济模型；（1分）②样本数据的收集；（1分）③估计参数；（1分）④模型的检验；（1分）⑤计量经济模型的应用。（1分） 4、对计量经济模型的检验应从几个方面入手？

答：①经济意义检验；（2分）②统计准则检验；（1分）③计量经济学准则检验；（1分）④模型预测检验。（1分）

5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？

答：四种分类：①时间序列数据；（1分）②横截面数据；（1分）③混合数据；（1分）④虚拟变量数据。（2分） 6.在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？答：随机误差项是计量经济模型中不成缺少的一部分。

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（1分）产生随机误差项的原因有以下几个方面：①模型中被忽略失落的影响因素造成的误差；（1分）②模型关系认定禁绝确造成的误差；（1分）③变量的丈量误差；（1分）④随机因素。（1分）

7.古典线性回归模型的基本假定是什么？

答：①零均值假定。（1分）即在给定xt的条件下，随机误差项的数学期望（均值）为0，即E(ut)=0。②同方差假定。（1分）误差项ut的方差与t无关，为一个常数。③无自相关假定。（1分）即不合的误差项相互自力。④解释变量与随机误差项不相关假定。（1分）⑤正态性假定，（1分）即假定误差项ut从命均值为0，方差为的

正态散布。

8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。答：主要区别：①描述的对象不合。（1分）总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系，而样本回归模型描述所观测的样本中变量y与x的相互关系。②建立模型的不合。（1分）总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不合。（1分）总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的修改而修改。主要联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计

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式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。（2分）

9．试述回归阐发与相关阐发的联系和区别。

答：两者的联系：①相关阐发是回归阐发的前提和基础；回归阐发是相关阐发的深入和继续。（1分）②相关阐发与回归阐发的有关指标之间存在计算上的内在联系。（1分）

两者的区别：①回归阐发强调因果关系，相关阐发不关心因果关系，所研究的两个变量是对等的。（1分）②对两个变量x与y而言，相关阐发中：rxyryx；在回归阐

ˆtaˆ0aˆ1ytˆtb0b1xt发中，y和x却是两个完全不合的回

ˆˆ归方程。（1分）③回归阐发对资料的要求是被解释变量y是随机变量，解释变量x是非随机变量；相关阐发对资料的要求是两个变量都随机变量。（1分）

10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？

答：①线性，是指参数估计量b0和b1辨别为观测值yt和随机误差项ut的线性函数或线性组合。（1分）②无偏性，

ˆˆbb0指参数估计量和1的均值（期望值）辨别即是总体参

ˆˆ数b0和b1。（2分）③有效性（最小方差性或最优性），指在所有的线性无偏估计量中，最小二乘估计量b0和b1ˆˆ欧阳德创编 2021.03.07

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的方差最小。（2分） 11．简述BLUE的含义。

答：BLUE即最佳线性无偏估计量，是best linear unbiased estimators的缩写。（2分）在古典假定条件下，最小二乘估计量具备线性、无偏性和有效性，是最佳线性无偏估计量，即BLUE，这一结论就是著名的高斯－马尔可夫定理。（3分）

12．对多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？

答：多元线性回归模型的总体显著性F检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显著。（1分）通过了此F检验，就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显著的，但却不克不及就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。（3分）因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验，即进行t检验。（1分） 13.给定二元回归模型：ytb0b1x1tb2x2tut，请叙述模型的古典假定。

解答：（1）随机误差项的期望为零，即E(ut)0。（2）不合的随机误差项之间相互自力，即

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cov(ut,us)E[(utE(ut))(usE(us)]E(utus)0（1

分）。（3）随

机误差项的方差与t无关，为一个常数，即var(ut)2。即同方差假设（1分）。（4）随机误差项与解释变量不相关，即cov(xjt,ut)0(j1,2,...,k)。通常假定xjt为非随机变量，这个假设自动成立（1分）。（5）随机误差项ut为从命正态散布的随机变量，即utN(0,2)（1

分）。（6）

解释变量之间不存在多重共线性，即假定各解释变量之间不存在线性关系，即不存在多重共线性（1分）。 14.在多元线性回归阐发中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？

解答：因为人们发明随着模型中解释变量的增多，多重决定系数R2的值往往会变年夜，从而增加了模型的解释功能。这样就使得人们认为要使模型拟合得好，就必须增加解释变量（2分）。可是，在样本容量一定的情况下，增加解释变量肯定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度，而实际中如果引入的解释变量并不是需要的话可能会产生很多问题，比方，降低预测精确度、引起多重共线性等等。为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度（3分）。 15.修正的决定系数R2及其作用。

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e/nk1解答：R1，（2分）其作用有：（1）用

(yy)/n122t2t自由度调整后，可以消除拟合优度评价中解释变量几多对决定系数计算的影响；（2分）（2）对包含解释变量个数不合的模型，可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低，但不克不及用原来未调整的决定系数来比较（1分）。

16.罕见的非线性回归模型有几种情况？解答：罕见的非线性回归模型主要有:

(1) (2)

对数模型lnytb0b1lnxtut（1分）

半对数模型ytb0b1lnxtut或lnytb0b1xtut（1

分）

(3)

倒数模型yb0b1111u或b0b1u（1xyx分）

(4) (5)

多项式模型yb0b1xb2x2...bkxku（1分）生长曲线模型包含逻辑生长曲线模型ytKb0b1tK1b0eb1t和Gompertz生长曲线模型yte（1分）

17.观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 ①ytb0b1xt3ut②ytb0b1logxtut

③logytb0b1logxtut④ytb0/(b1xt)ut

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解答：①系数呈线性，变量非线性；（1分）②系数呈线性，变量非呈线性；（1分）③系数和变量均为非线性；（1分）④系数和变量均为非线性。（2 分）

解答：①系数呈线性，变量非呈线性；（1分）②系数非线性，变量呈线性；（1分）③系数和变量均为非线性；(2分)④系数和变量均为非线性（1分）。

19. 异方差性是指模型违反了古典假定中的同方差假定，它是计量经济阐发中的一个专门问题。在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不合的解释变量观测值彼此不合，则称随机项ui具有异方差

2性，即var(ui)t常数（t=1，2，……，n）。（3分）

例如，利用横截面数据研究消费和收入之间的关系时，对收入较少的家庭在满足基本消费支出之后的剩余收入已经未几，用在购买生活必须品上的比例较年夜，消费的分离幅度不年夜。收入较多的家庭有更多可自由支配的收入，使得这些家庭的消费有更年夜的选择规模。由于个性、快乐喜爱、储蓄心理、消费习惯和家庭成员

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构成等那个的差别，使消费的分离幅度增年夜，或者说低收入家庭消费的分离度和高收入家庭消费得分离度相比较，可以认为牵着小于后者。这种被解释变量的分离幅度的变更，反应到模型中，可以理解为误差项方差的变更。（2分）

20.产生原因：（1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形式的设定误差；（3）样本数据的丈量误差；（4）随机因素的影响。（2分）

产生的影响：如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性，会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重年夜影响，主要有：（1）不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；（2）参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量；（3）对模型参数估计值的显著性检验失效；（4）模型估计式的代表性降低，预测精度精度降低。（3分）

21.检验办法：（1）图示检验法；（1分）（2）戈德菲尔德—匡特检验；（1分）（3）怀特检验；（1分）（4）戈里瑟检验和帕克检验（残差回归检验法）；（1分）（5）ARCH检验（自回归条件异方差检验）（1分）

22.解决办法：（1）模型变换法；（2分）（2）加权最小二乘法；（2分）（3）模型的对数变换等（1分）

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23.加权最小二乘法的基来源根基理：最小二乘法的基来源根基理是使残差平方和et为最小，在异方差情

2况下，总体回归直线对不合的xt,et的摆荡幅度相差很年夜。随机误差项方差t越小，样本点yt对总体回归直线的偏离水平越低，残差et的可信度越高（或者说样本点的代表性越强）；而t较年夜的样本点可能会偏离总体回归直线很远，et的可信度较低（或者说样本点的代表性较弱）。（2分）因此，在考虑异方差模型的拟合总误差时，对不合的et应该区别看待。具体做法：对较小的et给于充分的重视，即给于较年夜的权数；对较年夜

2e的t给于充分的重视，即给于较小的权数。更好的使

22222e从而改良参t反应var(ui)对残差平方和的影响水平，

数估计的统计性质。（3分）

24.样天职段法（即戈德菲尔特—匡特检验）的基来源根基理：将样天职为容量相等的两部分，然后辨别对样本1和样本2进行回归，并计算两个子样本的残差平方和，如果随机误差项是同方差的，则这两个子样本的残差平方和应该年夜致相等；如果是异方差的，则两者不同较年夜，以此来判断是否存在异方差。（3分）使用条件：（1）样本容量要尽可能年夜，一般而言应该在参数个数两倍以上；（2）ut从命正态散布，且除异方差条件

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外，其它假定均满足。（2分） 25．简述DW检验的局限性。

答：从判断准则中看到，DW检验存在两个主要的局限性：首先，存在一个不克不及确定的DW..值区域，这是这种检验办法的一年夜缺陷。（2分）其次：DW..检验只能检验一阶自相关。（2分）但在实际计量经济学问题中，一阶自相关是呈现最多的一类序列相关，并且经验标明，如果不存在一阶自相关，一般也不存在高阶序列相关。所以在实际应用中，对序列相关问题—般只进行DW..检验。（1分）

26．序列相关性的后果。

答：（1）模型参数估计值不具有最优性；（1分）（2）随机误差项的方差一般会低估；（1分）（3）模型的统计检验失效；（1分）（4）区间估计和预测区间的精度降低。（1分）（全对即加1分）

27．简述序列相关性的几种检验办法。

答：（1）图示法；（1分）（2）DW检验；（1分）（3）回归检验法；（1分）（4）另外，偏相关系数检验，布罗斯—戈弗雷检验或拉格朗日乘数检验都可以用来检验高阶序列相关。（2分）

28．广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？

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答:基本思想就是对违反基本假定的模型做适当的线性变换，使其转化成满足基本假定的模型，从而可以使用OLS办法估计模型。（5分） 29．自相关性产生的原因有那些？

答：（1）经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关；（1分）（2）经济行为的滞后性引起随机误差项自相关；（1分）(3)一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关；（1分）（4）模型设定误差引起随机误差项自相关；（1分）（5）观测数据处理引起随机误差项自相关。（1分）

30．请简述什么是虚假序列相关，如何避免？

答：数据表示出序列相关，而事实上其实不存在序列相关。（2分）要避免虚假序列相关，就应在做定量阐发之间先进行定性阐发，看从理论上或经验上是否有存在序列相关的可能，可能性是多年夜。（3分） 31．DW值与一阶自相关系数的关系是什么？

ˆ1答：DW2ˆ) 或者DW2(132．答：多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似

的线性关系。

产生多重共线性主要有下述原因：

（1）样本数据的收集是主动的，只能在一个有限的规模内获得观察值，无法进行重复试验。（2分）（2）经济变量的共同趋势（1分）（3）滞后变量的引入（1分）

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（4）模型的解释变量选择不当（1分）

33．答：完全多重共线性是指对线性回归模型若c1X1jc2X2j...ckXkj=0, j=1,2,...,n

则称这些解释变量的样本观测值之间存在完全多重共线性。（2分）

不完全多重共线性是指对多元线性回归模型若c1X1jc2X2j...ckXkj+v=0, j=1,2,...,n

则称这些解释变量的样本观测之间存在不完全多重共线性。（3分） 34．答：（1）无法估计模型的参数，即不克不及自力辩白各个解释变量对因变量的影响。（3分）（2）参数估计量的方差无穷年夜（或无法估计）（2分） 35．答：（1）可以估计参数，但参数估计不稳定。（2分）（2）参数估计值对样本数据的略有变更或样本容量的稍有增减变更敏感。（1分）（3）各解释变量对被解释变量的影响难精确鉴别。（1分）（4）t检验不容易拒绝原假设。（1分） 36．答：（1）模型总体性检验F值和R2值都很高，但各回归系数估计量的方差很年夜，t值很低，系数不克不及通过显著性检验。（2分）

（2）回归系数值难以置信或符号毛病。（1分）

（3）参数估计值对删除或增加少量观测值，以及删除一个不显著的解释变量很是敏感。（2分）

37．答：所谓方差膨胀因子是存在多重共线性时回归系数估计量的方差与无多重共线性时回归系数估计量的

ˆ)=1时，方差比较而得出的比值系数。（2分）若VIF(i认为原模型不存在“多重共线性问题”；（1分）若

ˆ)>1时，则认为原模型存在“多重共线性问题”；VIF(iˆ)>5时，则模型的“多重共线性问题”（1分）若VIF(i的水平是很严重的，并且是很是有害的。（1分）

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38．模型中引入虚拟变量的作用是什么？

谜底：（1）可以描述和丈量定性因素的影响；（2分）（2）能够正确反应经济变量之间的关系，提高模型的精度；（2分）

（3）便于处理异常数据。（1分） 39．虚拟变量引入的原则是什么？

谜底：（1）如果一个定性因素有m方面的特征，则在模型中引入m1个虚拟变量；（1分）

（2）如果模型中有m个定性因素，而每个定性因素只有两方面的属性或特征，则在模型中引入m个虚拟变量；如果定性因素有两个及以上个属性，则参照“一个因素多个属性”的设置虚拟变量。（2分）

（3）虚拟变量取值应从阐发问题的目的出发予以界定；（1分）

（4）虚拟变量在单一方程中可以作为解释变量也可以作为被解释变量。（1分）

40．虚拟变量引入的方法及每种方法的作用是什么？谜底：（1）加法方法：其作用是修改了模型的截距水平；（2分）

（2）乘法方法：其作用在于两个模型间的比较、因素间的交互影响阐发和提高模型的描述精度；（2分）

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（3）一般方法：即影响模型的截距有影响模型的斜率。（1分）

41．判断计量经济模型优劣的基来源根基则是什么？谜底：（1）模型应力求简单；（1分）（2）模型具有可识别性；（1分）（3）模型具有较高的拟合优度；（1分）（4）模型应与理论相一致；（1分）（5）模型具有较好的超样本功能。（1分）

42．模型设定误差的类型有那些？

谜底：（1）模型中添加了无关的解释变量；（2分）（2）模型中遗漏了重要的解释变量；（2分）（3）模型使用了不恰当的形式。（1分）

43．工具变量选择必须满足的条件是什么？

谜底：选择工具变量必须满足以下两个条件：（1）工具变量与模型中的随机解释变量高度相关；（3分）（2）工具变量与模型的随机误差项不相关。（2分） 44．设定误差产生的主要原因是什么？

谜底：原因有四：（1）模型的制定者不熟悉相应的理论知识；（1分）（2）对经济问题自己认识不敷或不熟悉前人的相关工作；（1分）（3）模型制定者缺乏相关变量的数据；（1分）（4）解释变量无法丈量或数据自己存在丈量误差。（2分）

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45．在建立计量经济学模型时，什么时候，为什么要引入虚拟变量？

谜底：在现实生活中，影响经济问题的因素除具有数量特征的变量外，还有一类变量，这类变量所反应的其实不是数量而是现象的某些属性或特征，即它们反应的是现象的质的特征。这些因素还很可能是重要的影响因素，这时就需要在模型中引入这类变量。（4分）引入的方法就是以虚拟变量的形式引入。（1分）

46．直接用最小二乘法估计有限散布滞后模型的有：（1）损失自由度（2分）（2）产生多重共线性（2分）

（3）滞后长度难确定的问题（1分）

47．因变量受其自身或其他经济变量前期水平的影响，称为滞后现象。其原因包含：（1）经济变量自身的原因；（2分）（2）决策者心理上的原因（1分）；（3）技术上的原因（1分）；（4）制度的原因（1分）。

48．koyck模型的特点包含：（1）模型中的λ称为散布滞后衰退率，λ越小，衰退速度越快（2分）；（2）模型的长期影响乘数为

1b0·1（1

分）;（3）模型仅包含

两个解释变量，避免了多重共线性（1分）；（4）模型

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仅有三个参数，解释了无限散布滞后模型因包含无限个参数无法估计的问题（1分）

49．联立方程模型中方程有：行为方程式（1分）；技术方程式（1分）；制度方程式（1分）；平衡方程（或均衡条件）（1分）；界说方程（或恒等式）（1分）。 50．联立方程的变量主要包含内生变量（2分）、外生变量（2分）和前定变量（1分）。

51．模型的识别有恰好识别（2分）、过渡识别（2分）和不成识别（1分）三种。

52. 识另外条件条件包含阶条件和秩条件。阶条件是指，如果一个方程能被识别，那么这个方程不包含的变量总数应年夜于或即是模型系统中方程个数减1（3分）；秩条件是指，在一个具有K个方程的模型系统中，任何一个方程被识另外充分需要条件是：所有不包含在这个方程中变量的参数的秩为K－1（2分）。五、计算阐发题（每小题10分） 1、答：（1）（2分）散点图如下：（2）rXY(XX)(YY)(XX)(YY)2216195.44432.168113.6=0.9321

（3分）

（3）截距项81.72暗示当美元兑日元的汇率为0时日

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本的汽车出口量，这个数据没有实际意义；（2分）斜率项3.65暗示汽车出口量与美元兑换日元的汇率正相关，当美元兑换日元的汇率每上升1元，会引起日本汽车出口量上升3.65万辆。（3分）

2、答：（1）系数的符号是正确的，政府债券的价格与利率是负相关关系，利率的上升会引起政府债券价格的下降。（2分）

ˆ代表的是给定Xi的条件（2）Yi代表的是样本值，而YiˆE(Y/X)。此模型是根据样本数据下Yi的期望值，即Yiiiˆ而得出的回归结果，左边应当是Yi的期望值，因此是Yi不是Yi。（3分）

（3）没有遗漏，因为这是根据样本做出的回归结果，其实不是理论模型。（2分）

（4）截距项101.4暗示在X取0时Y的水平，本例中它没有实际意义；斜率项4.78标明利率X每上升一个百分点，引起政府债券价格Y降低478美元。（3分） 3、答：（1）提出原假设H0：0，H1：0。由于t统计量＝18.7，临界值t0.025(17)2.1098，由于

18.7>2.1098，故拒绝原假设H0：0，即认为参数是显著的。（3分）

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ˆ0.81ˆˆ0.0433。（2）由于tˆ，故sb()（3分） t18.7sb()（3）回归模型R2=0.81，标明拟合优度较高，解释变量对被解释变量的解释能力为81%，即收入抵消费的解释能力为81％，回归直线拟合观测点较为理想。（4分） 4、答：判定系数：

R2b12(XX)2(YY)23.654124432.1==0.8688（3

68113.6分）

相关系数：rR20.86880.9321（2分） 5、答：（1）（2分）散点图如下：

根据图形可知，物价上涨率与失业率之间存在明显的负相关关系，拟合倒数模型较合适。（2分）（2）模型一：R分）

模型二：R2ˆ7、答：b12ˆ2(xx)2b1t(yy)t2＝0.8554 （3

ˆ2(xx)2b1t(yty)22＝0.8052 （3分）

分）

XYXYXX2146.512.611.30.757（22164.212.6ˆYbˆX11.30.75712.61.762（2b01分）

ˆ1.7620.757X（1分）故回归直线为：Y8、答：（1）由于xtyt2700，xt41，yt306，

x2t381，(xt)21681，y61.2，x8.2，得

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ˆnxtytxtyt52700413064.26（3b153811681nxt2(xt)2分）

ˆybˆx61.24.268.226.28（2b01分）

ˆ=26.28+4.26X（1分）总本钱函数为：Yiiˆ暗示当产量X为0时工厂的平均总本钱（2）截距项b0为26.28，也就量工厂的平均固定本钱；（2分）斜率项

ˆ暗示产量每增加b11个单位，引起总本钱平均增加4.26

个单位。（2分）

9、答：（1）回归模型的R2＝0.9042，标明在消费Y的总变差中，由回归直线解释的部分占到90％以上，回归直线的代表性及解释能力较好。（2分）（2）对斜率项，tˆb0.202318.6824>t0.05(8)1.8595，即ˆ)0.0233s(b1标明斜率项显著不为0，家庭收入抵消费有显著影响。（2分）对截距项，tˆb2.172703.0167>t0.05(8)1.8595，ˆs(b0)0.7202即标明截距项也显著不为0，通过了显著性检验。（2分）（3）Yf=2.17+0.2023×45＝11.2735（2分）

21(xfx)1(4529.3)2ˆ1t0.025(8)1.85952.23361+4.823n(xx)210992.1（2分）

95%置信区间为（11.27354.823，11.2735+4.823），即（6.4505，16.0965）。（2分）

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ˆ10、答：（1）由于2e，2tn2ˆ2(622)8480。（4RSSet2(n2)分）

（2）R2r20.620.36（2分）

RSS480750（4分）

1R210.3611、答：（1）cov(x,y)1(xtx)(yty)rx2y2n1（3）TSS＝

0.91610＝11.38

(xx)(yy)(201)11.38216.30（2分）

(xx)(yy)216.30(xx)5.37（2分） 0.92000r(yy)tt2ttt2t(xtx)(yty)216.30ˆ斜率系数：b17.50（122(xx)5.37t分）

（2）R2=r2=0.92=0.81，

剩余变差：RSSet2(yiy)22000（1分）

总变差：TSS＝RSS/(1R2)=2000/(10.81)=10526.32（2分）

eˆ（3）22tn22000111.11（2202分）

分）

ˆ12、答：（1）b1XYXYXX221178495192170.335（3

2849585192ˆYbˆX2170.33551943.135（2b01ˆ43.1350.335X，故回归直线为Y分）

ˆ43.1350.335X43.1350.3351046.485（2分）（2）Y1欧阳德创编 2021.03.07

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销售额的价格弹性＝YXXY0.33510＝0.072（346.485分）

ˆ0.3531.968X，由于斜率项p13、（1）回归方程为：Y值＝0.0000<0.05，标明斜率项显著不为0，即国民收入对货币供给量有显著影响。（2分）截距项p值＝0.5444>0.05，标明截距项与0值没有显著差别，即截距项没有通过显著性检验。（2分）

（2）截距项0.353暗示当国民收入为0时的货币供应量水平，此处没有实际意义。斜率项1.968标明国民收入每增加1元，将招致货币供应量增加1.968元。（3分）

ˆ0.3531.9681529.873，即应将货（3）当X＝15时，Y币供应量定在29.873的水平。（3分）

14、答：（1）这是一个时间序列回归。（图略）（2分）（2）截距2.6911暗示咖啡零售价在每磅0美元时，美国平均咖啡消费量为每天每人2.6911杯，这个没有明显的经济意义；（2分）斜率－0.4795暗示咖啡零售价格与消费量负相关，标明咖啡价格每上升1美元，平均每天每人消费量减少0.4795杯。（2分）

（3）不克不及。原因在于要了解全美国所有人的咖啡消费情况几乎是不成能的。（2分）

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（4）不克不及。在同一条需求曲线上不合点的价格弹性不合，若要求价格弹性，须给出具体的X值及与之对应的Y值。（2分）

X15、答：由已知条件可知，XinYYni1680168，10i1110111 10i(XX)(YY)(XYYXYXXY)iiii（3分）

204200168011116811101016811117720(XX)(X2XXX)X210X10X（3分）

2i2i2i2i223154001016816833160(XiX)(YiY)17720ˆ0.5344（22(XX)33160i分）

ˆYˆX1110.534416821.22（2分） 0116. 解答：（1）这是一个对数化以后表示为线性关系的模型，lnL的系数为1.451意味着资本投入K坚持不变时劳动—产出弹性为1.451 （；3分）lnK的系数为0.384意味着劳动投入L坚持不变时资本—产出弹性为0.384（2分）.

（2）系数符号合适预期，作为弹性，都是正值，并且

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都通过了参数的显著性检验（t检验）（5分，要求能够把t值计算出来）。

17. 解答：该消费模型的判定系数R20.95，Ｆ统计量的

值F107.37，均很高，标明模型的整体拟合水平很高。（2分）

计算各回归系数估计量的t统计量值得：

t08.1338.920.91，t11.0590.176.10

t20.4520.660.69，t30.1211.090.11。除t1外，其余

值均很小。工资收入Ｗ的系数t检验值虽然显著，但该系数的估计值却过年夜，该值为工资收入抵消费的边沿效应，它的值为1.059意味着工资收入每增加一美元，消费支出增长将超出一美元，这与经济理论和生活知识都不符。（5分）另外，尽管从理论上讲，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，但两者各自的t检验却显示出它们的效应与0无明显差别。这些迹象均标明模型中存在严重的多重共线性，不合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分） 18. 解答: (1)R21（3分） (2)R2191(10.35)0.04；负值也是有可能的。（4931n181(1R2)1(10.75)0.65nk1821欧阳德创编 2021.03.07

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分） (3)R21311(10.95)0.94 3151（3分）

19. 解答：那时b1b21，模型变成

ytx2tb0b1(x1tx2t)ut，可作为一元回归模型来看待

b1n(x1tx2t)(ytx2t)(x1tx2t)(ytx2t)n(x1tx2t)((x1tx2t))22（5分）

那时b1b2，模型变成ytb0b1(x1tx2t)ut,同样可作为一元回归模型来看待b1n(x1tx2t)yt(x1tx2t)ytn(x1tx2t)((x1tx2t))22（5分）

20．解答:（1）第2个方程更合理一些，，因为某天慢跑者的人数同该天日照的小时数应该是正相关的。（4分）

（2）呈现不合符号的原因很可能是由于X2与X3高度相关而招致呈现多重共线性的缘故。从生活经验来看也是如此，日照时间长，必定当天的最高气温也就高。而日照时间长度和第二天需交学期论文的班级数是没有相关性的。（6分）

21．解答：（1）x1i是盒饭价格，x2i是气温，x3i是学校当日的学生数量，x4i是邻近餐厅的盒饭价格。（4分）（2）在四个解释变量中，邻近餐厅的盒饭价格同校园内食堂每天卖出的盒饭数量应该是负相关关系，其符号应该为负，应为x4i；学校当日的学生数量每变更一个单

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位，盒饭相应的变更数量不会是28.4或者12.7，应该是小于1的，应为x3i；至于其余两个变量，从一般经验来看，被解释变量对价格的反响会比对气温的反响更灵敏一些，所以x1i是盒饭价格，x2i是气温。（6分）

22. 解：（一）原模型：yib0b1xiui（1）等号两边同除以xi，

yiui1bb新模型：（2）（2分） 01xixixiyi*ui1令y,xi,vixixixi*i

**则：（2）变成yib1b0xivi（2分）

此时Var(vi)Var(方差性。（2分）

ui1)2(2xi2)2新模型不存在异xixi**（二）对yib1b0xivi进行普通最小二乘估计

nxi*yi*xi*yi*b0n(xi*)2(xi*)2其中yi*yi,xi*1（4分） xixi**b1yib0xi（进一步带入计算也可）

23.解：（1）H0:ut为同方差性; H1:ut为异方差性;（2分）（2）FRSS10.466E171.29（3分） RSS20.36E17欧阳德创编 2021.03.07

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（3）F0.05(10,10)2.98（2分）

（4）FF0.05(10,10)，接受原假设，认为随机误差项为同方差性。（3分）

24.解：原模型：yiaui根据

uiN(0,2xi);E(uiuj)0,ij

为消除异方差性，模型等号两边同除以xiyiuia模型变成：（2分） xixixi令y*iyiui1,x,vixixixi*i

**则获得新模型：yiaxivi（2分）

此时Var(vi)Var(方差性。（2分）

uixi)1(2xi)2新模型不存在异xi利用普通最小二乘法，估计参数得：

xyˆax**(1xi)(yixi)*2(1xi)yx1xiii（4分）

25.解：原模型：yib0b1x1ui，Var(ui)2x12模型存在异方差性

为消除异方差性，模型两边同除以xi，

yiui1bb得：（2分） 01xixixi欧阳德创编 2021.03.07

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*令yiyi*u1,xi,viixixixi

**得：yib1b0xivi（2分）

此时Var(vi)Var(方差性（1分）

ui1)2(2xi2)2新模型不存在异xixi由已知数据，得（2分）

xi xi* 2 0.5 4 2 5 0.2 7 1.4 10 0.1 4 0.4 4 0.25 5 1.25 10 0.1 9 0.9 yi yi* 计得：

**根据以上数据，对yib1b0xivi进行普通最小二乘估

nxi*yi*xi*yi*b0n(xi*)2(xi*)2解得b1yi*b0xi*1.77b3.2800.54（3分） 5.951.15b3.280.4415526.谜底：(1) 题中所估计的回归方程的经济含义：该回归方程是一个对数线性模型，可还原为指数的形式为：是一个Y3.938L1.451K0.3841，

CD函数，1.451为劳动产出

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弹性，0.3841为资本产出弹性。因为1.451+0.3841〉1，所以该生产函数存在规模经济。（6分）

(2) 该回归方程的估计中存在什么问题?应如何改进? 因为DW=0.858, dL=1.38,即0.858<1.38,故存在一阶正自相关。可利用GLS办法消除自相关的影响。（4分） 27．（1）何谓计量经济模型的自相关性？

答：如果对不合的样本点，随机误差项之间不再是完全互相自力，而是存在某种相关性，则呈现序列相关性。如存在：E(ii1)0,称为一阶序列相关，或自相关。（3分）

（2）试检验该模型是否存在一阶自相关，为什么？答：存在。（2分）

（3）自相关会给建立的计量经济模型产生哪些影响？答：1参数估计两非有效;2 变量的显著性检验失去意义。3模型的预测失效。（3分）

（4）如果该模型存在自相关，试写出消除一阶自相关的办法和步调。

（临界值dL1.24，dU1.43）答：1构造D.W统计量并查表；2与临界值相比较，以判断模型的自相关状态。（2分）

28．答：（1）由于处所政府往往是根据过去的经验、以后的经济状况以及期望的经济成长前景来定制地区最低限度工资水平的，而这些因素没有反应在上述模型中，而是被归结到了模型的随机扰动项中，因此 gMIN1 与

不但异期相关，并且往往是同期相关的，这将引起

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OLS估计量的偏误，甚至当样本容量增年夜时也不具有一致性。（5分）

（2）全国最低限度的制定主要根据全国国整体的情况而定，因此gMIN基本与上述模型的随机扰动项无关。（2分）

（3）由于处所政府在制定本地区最低工资水平时往往考虑全国的最低工资水平的要求，因此gMIN1与gMIN具有较强的相关性。结合（2）知gMIN可以作为gMIN1的工具变量使用。（3分）

29．解答：（1）这是一个确定的关系，各财产生产总值之和即是国内生产总值。作为计量模型不合理。（3分）（2）（3）（4）（5）都是合理的计量经济模型。（4分）（6）不合理。发电量和钢铁产量影响对煤炭的需求，但不会影响煤炭的产量。作为解释变量没有意义。（3分）

30．解答：（1）模型中RIt的系数符号为负，不合适常理。居民收入越多意味着消费越多，两者应该是正相关关系。（3分）

（2）Y的系数是1.2，这就意味着每增加一元钱，居民消费支出平均增加1.2元，处于一种入不敷出的状态，这是不成能的，至少对一个暗示一般关系的宏观计量经

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济模型来说是不成能的。（4分）

(3) L的系数符号为负，不合理。职工人数越多工业总产值越少是不合理的。这很可能是由于工业生产资金和职工人数两者相关造成多重共线性产生的。（3分） 31．解答：（1）临界值t =1.7291小于18.7，认为回归系数显著地不为0.（4分）

（2）参数估计量的标准误差：0.81/18.7=0.0433（3分）

（3）不包含。因为这是一个消费函数，自发消费为15单位，预测区间包含0是不合理的。（3分）

32．解答：（1）对ytb0b1x1tb2x2t...bkxktut如果随机误差项的各期值之间存在着相关关系，即

cov(ut,us)E(utus)0(t,s1,2...,k)称随机误差项之间存在自

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