第一组计量经济学试题.docx

《第一组计量经济学试题.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《第一组计量经济学试题.docx（4页珍藏版）》请在优知文库上搜索。

1、计量经济学试题一.推断题：1 .违反基本架设的计量经济学模型是不行估量的。2 .只有满意基本假设的计量经济学模型的一般最小二乘参数估量量才具有无偏性和有效性J3 .要使得计量经济学模型拟合得好,就必需增加解释变量。4 .在拟合优度检验中，拟合优度高，则解释变量对被解释变量的解释程度就高，可以推想模型总体线性关系成立；反之亦然。X5 .样本容量N越小，残差平方和RSS就越小，模型拟合优度越好。X6 .当计量经济学模型消失异方差性，其一般最小二乘法参数估量量仍具有无偏性，但不具有有效性。7 .实际问题中的多重共线性不是自变量之间存在理论上或实际上的线性关系造成的，而是由于所收集的数据之间存在近似的

2、线性关系所致。8 .模型的拟合优度不是推断模型质量的唯一标准，为了追求模型的经济意义，可以牺牲一点拟合优度。9 .假如给定解释变量值，依据模型就可以得到被解释变量的猜测值。10 .异方差问题中，随机误差项的方差与解释变量观测值之间都是有规律可循的。二.名词解释1：一般最小二乘法为使被解释变量的估量值与观测值在总体上最为接近使Q=最小,从而求出参数估量量的方法，即之。2：总平方和、回归平方和、残差平方和的定义TSS度量丫自身的差异程度，称为总平方和。TSS除以自由度n-l=因变量的方差，度量因变量自身的变化。RSS度量因变量丫的拟合值自身的差异程度，称为回归平方和。RSS除以自由度（自变量个数.

3、1）二回归方差，度量由自变量的变化引起的因变量变化部分。ESS度量实际值与拟合值之间的差异程度，称为残差平方和。RSS除以自由度（n-自变量个数-1）=残差（误差）方差，度量由非自变量的变化引起的因变量变化部分。3：计量经济学计量经济学是以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与经济活动数量规律的讨论，并以建立和应用经济计量模型为核心的一门经济学科。而且必需指出，这些经济计量模型是具有随机性特征的。4：最小样本容量即从最小二乘原理和最大似然原理动身，欲得到参数估量量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。即样本容量必需不少于模型中解释变量的数目（包

4、扩常数项），即之。5：序列相关性模型的随机误差项违反了相互独立的基本假设的状况，称之。三.简答1：随机扰动项产生的缘由（1）客观现象的随机性。引入e的根本缘由，乃是经济活动是人类参加的，因此不行能像科学试验那样精确。（2）此外还有社会环境和自然环境的随机性。（3）模型省略了变量。被省略的变量包含在随机扰动项e中。（4）测量与归并误差。测量误差致使观看值不等于实际值，汇总也存在误差。（5）数学模型形式设定造成的误差。由于熟悉不足或者简化，将非线性设定成线性模型。经济计量模型的随机性，正是为什么要采纳数理统计方法的缘由。2：采纳一般最小二乘法，已经保证了模型最好地拟合样本观测值，为何还要进行拟合优

5、度检验？答：一般最小二乘法所保证的最好拟合，是同一个问题内部的比较，拟合优度检验结果所表示的优劣是不同问题之间的比较。两个同样满意最小二乘原则的模型，对样本观测值的拟合程度不肯定相同。3:针对一般最小二乘法，线性回归摸型的基本假设答：（1）解释变量是确定性变量，而且解释变量之间不相关。（2）随机误差项具有O均值且同方差。（3）随机误差项在不同样本点之间独立，不存在序列相关。（4）随机误差项与解释变量之间不相关。（5）随机误差项听从O均值且同方差的正态分布。四.建立模型和EVIEWS输出结果识别题材料：为证明刻卜勒行星运行第三定律，把地球与太阳的距离定为1个单位。地球绕太阳公转一周的时间为1个单

6、位（年）。那么太阳系9个行星与太阳的距离（D）和绕太阳各公转一周所需时间（T）的数据如下：obs水星金星地球火星木星土星天王星海王星冥王星DISTANCE0.3870.72311.525.29.5419.230.139.5Time0.240.61511.8811.929.584165248D30.0570.37713.512140.6868.370782727161630T20.0570.37813.534141.6870.270562722561504用上述数据建立计量模型并使用EVIEWS计算输出结果如下DependentVariable:LOG(TIME)Method:LeastSqua

7、resDate:0224)4Time:23:30Sample:19Includedobservations:9VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.LOG(DISTANCE)1.5000330.0003344492.2020.0000R-squared0.999999Meandependentvar2.181016AdjustedR-squared0.999999S.D.dependentvar2.587182S.E.ofregression0.002185Akaikeinfocriterion-9.309794Sumsquaredresid3

8、.82E-05Schwarzcriterion-9.287880Loglikelihood42.89407Durbin-Watsonstat0.952167问题：依据EVIEWS计算输出结果回答下列问题1 .EVIEWS计算选用的解释变量是2 .EVIEwS计算选用的被解释变量是3 .建立的回归模型方程是4 .回归模型的拟合优度为5 .回归函数的标准差为6 .回归参数估量值的样本标准差为7 .回归参数估量值的t统计量值为8 .残差平方和为9 .被解释变量的平均数为10 .被解释变量的标准差为答案如下:1.Log(distance)6.0.0003342.Log(time)7.4492.2023.Log(distance)=l.500033Log(time)+u8.3.82e-054.0.9999999.2.1810165.0.00218510.2.587182