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1、计量经济学研究方法一般步骤四步 12 点9、计量经济学得研究方法一般分为以下四个步骤（ B ）A.确定科学得理论依据、模型设定、模型修定、模型应用B。模型设定、估计参数、模型检验、模型应用.搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验D.模型设定、检验、 结构分析、模型应用计量经济学要点一、单项选择题知识点 :第一章若干定义、概念时间序列数据定义横截面数据定义、同一统计指标按时间顺序记录得数据称为（ B ）。、横截面数据B、时间序列数据、修匀数据D、原始数据2、同一时间，不同单位相同指标组成得观测数据称为（B)原始数据B.横截面数据C。时间序列数据D。修匀数据变量定义（被解释变量、解释变量、内生变量
2、、外生变量）单方程中可以作为被解释变量得就是（控制变量、内生变量 、外生变量）；3、在回归分析中，下列有关解释变量与被解释变量得说法 正确得有 (C）A、被解释变量与解释变量均为随机变量B、被解释变量与解释变量均为非随机变量、被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量D、被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量什么就是解释变量、被解释变量？从变量得因果关系上 ,模型中变量可分为解释变量（ xpanatory vr able）与被解释变量 ( xplain d vr abe)。6、在回归分析中 , 下列有关解释变量与被解释变量得说法正确得有 (C）、被解释变量与解释变量均为随机变量、被解释变量
3、与解释变量均为非随机变量C、被解释变量为随机变量 , 解释变量为非随机变量D、被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量双对数模型中参数得含义;7、双对数模型中，参数得含义就是（D ）A 、X 得相对变化 ,引起 Y 得期望值绝对量变化B、关于 X 得边际变化C、得绝对量发生一定变动时， 引起因变量 Y 得相对变化率D、 Y 关于 X 得弹性8、双对数模型中，参数得含义就是（ C）A、 关于 X 得增长率B 、关于 X 得发展速度C、 Y 关于得弹性、 Y 关于 X 得边际变化在模型中 ,解释变量就是变动得原因， 被解释变量就是变动得结果。被解释变量就是模型要分析研究得对象,也常称对计量经济模
4、型应当进行哪些方面得检验？为“应变量” (ep n ent ariable)、“回归经济意义检验 ：检验模型估计结果，尤其就是参子 （ Regre ad）等。数估计，就是否符合经济理论。解释变量也常称为 “自变量”(Independn 统计推断检验 : 检验参数估计值就是否抽样得偶aria e）、“回归元” (Regresso）等 ,就是说明应变量变动主要原因得变量。,不能由非然结果，运用数理统计中得统计推断方法, 对模因此，被解释变量只能由内生变量担任型及参数得统计可靠性做出说明 . 主要有 ,F ,R内生变量担任。等检验 ;4、单方程计量经济模型中可以作为被解释变量计量经济学检验 : 检验
5、模型就是否符合计量经济得就是（ C )、控制变量B、前定变量方法得基本假定，例如检验模型就是否存在多重C、内生变量D、外生变量共线性，检验模型中得随机扰动项就是否存在自5 、单方程计量经 济模型得被解释变量就是相关与异方差性等等。( A ）预测检验 ：模型预测得结果与经济运行得实际结A、内生变量B、政策变量果相对比 , 以此检验模型得有效性。C、控制变量D、外生变量在使用计量经济模型分析问题时， 通常会使用哪些类型数据？使用这些类型数据各自应该注意哪些问题？（ 1）时间序列数据(T me e eData)把反映某一总体特征得同一指标得数据,按照一定得时间顺序与时间间隔 （如月度、季度、年度 )
6、排列起来，这样得统计数据称为时间序列数据;（ 2)截面数据（ C o s Sect n a）同一时间（时期或时点 )某个指标在不同空间得观测数据 ,称为截面数据 ;(3）面板数据（ Pan l Daa)面板数据指时间序列数据与截面数据相结合得数据 ,对若干个体进行多期观测。例如在居民收支调查中收集得对各个固定调查户在不同时期得调查数据 ,又如全国各省市不同年份得经济发展状况得统计数据 ,就都就是面板数据 ;（ 4 ）虚拟变量数据 (D mmy ariabData）。时间序列数据若就是非平稳得，可能造成“伪回归” ;截面数据往往存在异方差；利用面板数据得计量经济模型已成为计量经济学研究得专门问题
7、 ,容易产生异方差、自相关性。计量经济模型检验通常包含哪些检验 ?每种检验基本思想就是什么？经济意义检验：检验模型估计结果，尤其就是参数估计，就是否符合经济理论。统计推断检验：检验参数估计值就是否抽样得偶然结果 , 运用数理统计中得统计推断方法 , 对模型及参数得统计可靠性作出说明。计量经济学检验：检验模型就是否符合计量经济方法得基本假定 , 例如检验模型就是否存在多重共线性 , 检验模型中得随机扰动项就是否存在自相关与异方差性等等。预测检验：模型预测得结果与经济运行得实际结果相对比，以此检验模型得有效性。第二章若干基本概念总体、样本回归方程、模型古典线性回归模型得普通最小二乘估计量满足得统计
8、性质 (最佳线性无偏估计）；、古典线性回归模型得普通最小二乘估计量满足得统计性质（）A 、最佳线性无偏估计B、仅满足线性性C、非有效性 D、有偏性样本回归直线2 、设OLS 法得到得样本回归直线为，则点(B)A 、一定不在回归直线上B、一定在回归直线上C、不一定在回归直线上D、在回归直线上方经典线性计量模型得假定有哪些?假定：零均值假定 ; 假定 2：同方差假定 ; 假定3：无自相关假定 ; 假定：随机扰动项与解释变量不相关 ; 假定 5：正态性假定 ;（假定 :无多重共线性 )、下图中符号 “”所代表得就是（）A、 随机误差项、 残差C、得离差D、得离差t 检验通常可以用于检验（ D)A 模
9、型拟合优度B 模型整体显著性C 正态性D 个体参数显著性4、以下模型中不属于变量线性 回归模型就是(A） .A 、B、C、5、用最小二乘法作回归分析时提出了古典假定，这就是为了（B）、 使回归方程更简化B、得到总体回归系数得最佳线性无偏估计C、 使解释变量更容易控制、 使被解释变量更容易控制6、在一元线性回归模型中 , 样本回归方程可表示为 :( c ）A、B、C、第三章多元线性回归模型整体得读解 (对回归结果全过程得读解分析 )根据值判断整体显著性得规则（ p 值接近于零表示整体显著） ;多元线性回归模型 RS反映了应变量观测值与估计值之间得总变差多元线性回归分析中得RSS（剩余平方与）反映
10、了（C）A. 应变量观测值总变差得大小 .应变量回归估计值总变差得大小。应变量观测值与估计值之间得总变差D。关于 X 得边际变化多元线性回归模型ESS 自由度为 -1多元线性回归分析中得SS 得自由度就是（)B。 nC KD。 -1调整后得判定系数与判定系数之间得关系有关调整后得判定系数与判定系数之间得关系叙述正确得就是（ C） 等于B 与没有数量关系C 一般情况下D 大于在模型得回归分析结果报告中，有， ,则表明(）A、解释变量对得影响就是显著得B、解释变量对得影响就是显著得、解释变量与对得影响就是均不显著D、解释变量与对得联合影响就是显著得第四章多重共线性 (）定义、产生原因； (2）后果
11、； (3）检测； (4）弥补。参数得最小二乘估计量得性质简单相关系数矩阵方法主要用于检验( ）A. 异方差性、自相关性C.随机解释变量、多重共线性能够检验多重共线性得方法有_A _A、简单相关系数矩阵法、 D检验法、 Whi e 检验D、ARCH检验法如果模型中得解释变量存在完全得多重共线性，参数得最小二乘估计量就是(）A。无偏得、 有偏得C、 无法估计、无正确答案如果模型中得解释变量存在不完全 得多重共线性，参数得最小二乘估计量就是（A）A无偏得B、 有偏得C、 无法估计D、无正确答案如果模型中得解释变量存在完全得多重共线性 ,参数得最小二乘估计量就是（C）A. 无偏得、 有偏得C、 无法估
12、计D、确定得第五章异方差性 (）定义、产生原因； （ )后果；（ 3)检测； (4）弥补。检验异方差得方法 ;修正异方差得方法；AR H 检验方法主要用于检验 (A ).异方差性 、自相关性C。随机解释变量 D、多重共线性下列方法可以用于检验模型中异方差性得方法有 （ D )A DW 检验B 相关系数矩阵C判定系数法D W ite 检验Goldfe -Qua dt 方法用于检验（）A.异方差性B 、自相关性C。随机解释变量、多重共线性在模型有异方差得情况下，常用得估计方法就是（）A 、 广义差分法B、 工具变量法C、 逐步回归法、 加权最小二乘法Whi e 检验可用于检验 ( B).自相关性B
13、、 异方差性C解释变量随机性D、多重共线性加 权 最 小 二乘 可 以 解 决下 列 哪 个 问题（ D ）A。多重共线性B 、 误差项非正态性C自相关性D、 异方差性关于 Go d eld Qua t 检验 ,下列说法正确得就是（C）A它就是检验模型就是否存在自相关B、该检验所需要得样本容量较小C.该检验需要去掉部分样本D、 它就是检验模型就是否存在多重共线性下列方法可以用于检验模型中异方差性得方法有 ( D )A检验 相关系数矩阵C判定系数法 hite检验如果模型中存在异方差现象 ,则普通最小二乘估计量仍然满足得性质（ A )A 、无偏性B、 最小方差性C、有效性 非线性性什么就是异方差性
14、?有哪些方法可以检验模型中就是否存在异方差性 ?违背同方差假定，扰动项得方差会随着某个（些 ) 因素而发生变化 . 观察残差图、 Whi e 检验、 RCH检验、 lden Quan检验等。回归模型具有异方差性时 , 仍用最小二乘法估计参数 , 则以下 ( B ）就是错误得。A、参数估计值就是无偏非有效得B、仍具有最小方差C、常用得 t 与检验失效D、预测区间增大，精度下降第六章自相关性（ 1）定义、产生原因 ;（2)后果 ;(3) 检测；(4）弥补。违背自相关造成后果 (无偏非有效 )；在检验中 ,当 d 统计量为 2 时 ,表明无自相关性存在 ;DW 判断区域规则 ;在 W 检验中，当d
15、统计量为时,表明（ C ）A、存在完全得正自相关、存在完全得负自相关C、不存在自相关D、不能判定如果回归模型违背了无自相关假定 ,最小二乘估计量就是 ( A ）A 。无偏得 ,非有效得B、有偏得 ,非有效得C。无偏得 ,有效得、 有偏得，有效得如果在模型中，随机扰动项违背了无自相关假定 ,则下列说法正确得就是 ( A )A 最小二乘估计量就是无偏得且非有效、 最小二乘估计量就是有偏得且有效.最小二乘估计量就是无偏得且有效D、最小二乘估计量就是有偏得但非有效在DW检 验中 ，不 能 判 定得 区 域 就是(C)A、C、D、 上述都不对已知样本回归模型残差得一阶自相关系数接近于 1，则统计量近似等
16、于( A）A、0B 、C 、2D、4第七章分布滞后模型得意义分布滞后模型得分类及各个类型得特点分布滞后模型短期影响乘数设无限分布滞后模型为，则短期影响乘数为（) .B、C、D、对于有限分布滞后模型Yt0 X t1 X t 12 X t2s X tKut在一定条件下，参数可近似用一个关于 i 得多项式表示（ i 0，2， ,K), 下列说法中不正确得就是（)、多项式得阶数小于B、可采用 Almo法对此模型进行估计C、该模型比较容易产生多重共线性D、以上说法都不对第八章虚拟变量得定义、作用以及规则虚拟变量（)、主要来代表质得因素，但在有些情况下可以用来代表数量因素B、只能代表质得因素C、只能代表数
17、量因素D、只能代表季节影响因素对于含有截距项得计量经济模型，若想将含有 m 个互斥类型得定性因素引入到模型中，则应该引入虚拟变量个数为 （ ）AmB -1CmD mk简述虚拟变量设置规则什么就是虚拟变量？在设定虚拟变量时，应该注意什么问题？设置规则就是什么？虚拟变量就是将定性因素数量化取值为 0 或得一类特殊人工变量。主要作用：在模型中引入定性因素；分段回归等。注意避免虚拟变量陷阱 . 虚拟变量个数得设置规则就是 :若定性因素有个相互排斥得类型（或属性、水平） ,在有截距项得模型中只能引入 m-1 个虚拟变量 ,否则会陷入所谓“虚拟变量陷阱” ，产生完全得多重共线性 . 在无截距项得模型中，
18、定性因素有 m 个相互排斥得类型时 ,引入 m 个虚拟变量不会导致完全多重共线性 ,不过这时虚拟变量参数得估计结果 ,实际上就是 D 1 时得样本均值。设某计量经济模型为：，其中大学教授年薪 ,，则对于参数 、 得含义 ,下列解释 不正确得就是 （ ）A 、 表示大学女教授得平均年薪；、 表示大学男教授得平均年薪;C、 + 表示大学男教授得平均年薪;D、 表示大学男教授与女教授平均年薪得差额对于一个含有截距项得计量经济模型 , 若某定性因素有 m个互斥得属性，对于一个含有截距项得计量经济模型，若某定性因素有 m个互斥得类型，为将其引入模型中，则需要引入虚拟变量个数为（)A mB mC m+1
19、m k第十章时间序列数据特有属性平稳得概念、产生得后果、检验得方法非平稳时间序列数据得建模技术要点某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列,此时间序列称为（)A 1 阶单整B2 阶单整C.阶单整D。以上答案均不正确简述时间序列平稳性得含义时间序列平稳性分严格平稳与广义平稳性 . 严格平稳就是指随机过程得联合分布函数与时间得位移无关；广义平稳性就是指随机过程得均值、方差不随时间变化 , 自协方差函数仅就是时间间隔得函数 , 又称为弱平稳性什么就是伪回归？其产生得原因就是？所谓“伪回归” ，就是指变量间本来不存在有意义得关系，但回归结果却得出存在有意义关系得错误结论。造成“伪回归”得根本原因在于时
20、间序列变量得非平稳性。下列方法可以用于检验时间序列平稳性得就是(）A、 AR H 检验B、White 检验C、A F 检验D、DW 检验二、简答题1、计量经济模型检验通常包含哪些检验？每种检验基本思想就是什么？经济意义检验：检验模型估计结果 , 尤其就是参数估计 , 就是否符合经济理论。统计推断检验：检验参数估计值就是否抽样得偶然结果，运用数理统计中得统计推断方法 , 对模型及参数得统计可靠性作出说明 .计量经济学检验：检验模型就是否符合计量经济方法得基本假定 , 例如检验模型就是否存在多重共线性 , 检验模型中得随机扰动项就是否存在自相关与异方差性等等 .预测检验：模型预测得结果与经济运行得
21、实际结果相对比 , 以此检验模型得有效性 .、在使用计量经济模型分析问题时，通常会使用哪些类型数据？使用这些类型数据各自应该注意哪些问题？(1）、时间序列数据（ T m Ser e ata）把反映某一总体特征得同一指标得数据，按照一定得时间顺序与时间间隔 （如月度、季度、年度）排列起来 ,这样得统计数据称为时间序列数据。()、截面数据 (C -Sec ion ata）同一时间 (时期或时点）某个指标在不同空间得观测数据，称为截面数据 .（3)、面板数据 (Pael Data）面板数据指时间序列数据与截面数据相结合得数据 ,对若干个体进行多期观测。 例如在居民收支调查中收集得对各个固定调查户在不
22、同时期得调查数据 ,又如全国各省市不同年份得经济发展状况得统计数据 ,就都就是面板数据。 (4）、虚拟变量数据 (D my ariabes Data）.时间序列数据若就是非平稳得，可能造成“伪回归 ；截面数据往往存在异方差 ;利用面板数据得计量经济模型已成为计量经济学研究得专门问题，容易产生异方差、自相关性 .3、什么就是解释变量、被解释变量？从变量得因果关系上 , 模型中变量可分为解释变量 (E l na ory vari ble) 与被解释变量（ E laine r abe) 。在模型中 , 解释变量就是变动得原因，被解释变量就是变动得结果 . 被解释变量就是模型要分析研究得对象，也常称为
23、“应变量”（ ependet vriabl ) 、“回归子” (R essand）等。解释变量也常称为“自变量 （I de ndent aiabl）、“回归元” (Rgessr ）等 , 就是说明应变量变动主要原因得变量。4、经典线性计量模型得假定有哪些？假定 :零均值假定； 假定 2：同方差假定；假5、什么就是异方差性？有哪些方法可以检验模定：无自相关假定； 假定 4:随机扰动项与解型中就是否存在异方差性 ?违背同方差假定，扰动项得方差随某个解释变量释变量不相关；假定 5:正态性假定；假定6：在变化。观察残差图、 Whit 检验、 ARH 检验、无多重共线性Goldenf - uand检验等
24、 .6、简述虚拟变量设置规则虚拟变量个数得设置规则就是 :若定性因素有 m 个相互排斥得类型 （或属性、水平），在有截距项得模型中只能引入 m个虚拟变量 ,否则会陷入所谓“虚拟变量陷阱” ,产生完全得多重共线性 .在无截距项得模型中 ,定性因素有 m 个相互排斥得类型时，引入个虚拟变量不会导致完全多重共线性，不过这时虚拟变量参数得估计结果，实际上就是 =1 时得样本均值。7、什么就是虚拟变量、设置虚拟变量应该注意什么?虚拟变量就是将定性因素数量化取值为0 或得一类特殊人工变量。主要作用: 在模型中引入定性因素；分段回归等。注意避免虚拟变量陷阱。8、将虚拟变量引入到模型中,通常有哪些方式 ?各自
25、具有什么作用？加入虚拟解释变量得途径有两种基本类型：一就是加法类型;二就是乘法类型。不同得途径引入虚拟变量有不同得作用，加法方式引入虚拟变量改变得就是截距 ;乘法方式引入虚拟变量改变得就是斜率。、什么就是伪回归？其产生得原因就是？所谓“伪回归”，就是指变量间本来不存在有意义得关系，但回归结果却得出存在有意义关系得错误结论 . 造成“伪回归”得根本原因在于时间序列变量得非平稳性。10、简述时间序列平稳性得含义时间序列平稳性分严格平稳与广义平稳性。 严格平稳就是指随机过程得联合分布函数与时间得位移无关 ; 广义平稳性就是指随机过程得均值、方差不随时间变化，自协方差函数仅就是时间间隔得函数，又称为弱
26、平稳性 .三、计算题题干已给出一个估计结果,问 :系数得经济意义；估计出来得系数就是否符合经济意义;t 值计算（已给出系数及标准误） ;或者根据已给得值、 F 值判断显著性 (不需要查表 ,根据经验即可判断）；根据已给出得 ,Y 得总离差中被回归方程解释得部分及未被回归方程解释得部分所占比例分别就是多少；模型中就是否存在多重共线性（利用综合判断法 )；模型就是否存在自相关（会瞧 DW 表）为研究中国各地区入境旅游状况 ,建立了各省市旅游外汇收入（ Y,百万美元 )、旅行社职工人数（ 1，人）、国际旅游人数（ X2, 万人次）得模型 ,用某年 31 个省市得截面数据估计结果如下 :t=( 3、
27、0 6 6)（ 6、 65 93）（ 3、 378064)R=0、 934331=191、1894 n=31( )?从经济意义上考察估计模型得合理性。(）X1、 X 2 两个变量就是否显著 ?模型得整体就是否显著？理由就是？某公司想决定在何处建造一个新得百货店，对已有得 30 个百货店得销售额作为其所处地理位置特征得函数进行回归分析， 并且用该回归方程作为新百货店得不同位置得可能销售额 ,估计得出 (括号内为估计得标准差）(、 2）（ 0、 0）（ 1、 0）（ 1、 )其中 :第个百货店得日均销售额（百美元） ；第个百货店前每小时通过得汽车数量（ 1辆） ;第个百货店所处区域内得人均收入（美
28、元）；=第个百货店内所有得桌子数量；=第个百货店所处地区竞争店面得数量 ;请回答以下问题：1、说出本方程中系数 0、1 与 0、 01 得经济含义 .、各个变量前参数估计得符号就是否与期望得符号一致？、在 0、 05 得显著性水平下检验变量得显著性。(临界值， ,）运用计量模型研究990 年到2007年我国粮食产量与主要影响因素之间得数量关系, 模型设定如下：Y t =a0+a1X 1t+a2 X 2t+a3X 3ta4X 4t+a5X 5t+a6X6tu Y -我国历年粮食总产量 (单位 :万吨 ) X 1-农业化肥施用量 (万吨） X 2t- -粮食播种面积 (千公顷） X 3t -成灾面
29、积 (千公顷） 4 -农业机械年末拥有量 (亿瓦特） 5t -农林牧渔业总劳动力（万人 ) X t -有效灌溉面积 (千公顷 )U 其它影响粮食产量得因素（随机误差项）模型估计结果如下： epe dent riable ： YMe hod: astSqursDate: 05/ 5/ T e ：1: 3Samp : 99 200 Included observa ions ： 8 riab Coeffi Std、Ert-Saob、P、ientor（isticX183、 670、 009650034）X0、 3 22、1、77 0、10462157 123X30、0、10 2、0520、46072
30、、3853、91、0670 、657114865900 6、619 、 7X5、0401-0、7668-01110897260、296700、4869 0、69 0、547875C-17495 、78 8、0、0、543、347627107Rsquared950ean pe4427、0 dent varA justed R s、 9258、D、 depend4 8、 u r d7 nt var967S、 E、 re120 、Aake i fo17 、 res on687 citrion0448Sum sq aredSc war criter17 、65resi on73 lik-18、F-st
31、at stic6、ihood 337094D r n2、0190Pro (F 0、0atson ta 7at stc）01根据此估计结果，就是回答下列问题 :(1） 计算 得统计量值；（ 2) 模型整体就是否显著 ? 理由就是？（ 3) 各变量得系数估计值就是否符合经济意义？如果不符合，您觉得就是什么原因造成得？家庭消费支出（ )、可支配收入 ()、家庭财富（ )设定模型如下 :回归分析结果为： / De n en Variable is ate: 18/1 /Tim :5:18 ampl : 110Inclue observatios: 10VaiableCoe ci nt?td、 Erro
32、T-SttistcP、C4、4070? 、 7 _0、01 1 0、34010?、475?_?0、 00 、 8230 、 0 580、15R- uared?0、9615?Mean de ndet var?111、256djus ed R suar 0、 50? S、 D、 p ndent vr 31、4289、 E、 o regres in_ _ _ ?A ike inf c ite ion?4、 338 m s a dresid42、 546Schwatzcr terio、 224L g likel hoo ?3 、 8585?F-stat ti ?8、 062Drbin atson sa
33、t2、 82rob（Fsttitic)?、 000回答下列问题 ( 分 ) ：、 请根据上表中已由数据 ,填写表中画线处缺失结果（注意给出计算步骤） ; 、 模型就是否存在多重共线性？为什么 ?、模型中就是否存在自相关？为什么？下表就是三因素FaaFrench 模型估计输出结果，模型中被解释变量(R1）就是某证券投资基金收益率 , 解释变量有三个， R就是市场组合收益率 ,SMB 就是规模因子 ,HML 就是价值因子。根据此估计结果，试回答下列问题。Depend nt arabl ：1Method ： Last S ua sDate ： 4/23 0Ti e: 09 ： 18Sam e： 20
34、3M06 200 MIclu ed obser tions ： 2Newey W t HAC Standard Er r & C a ianc （lag tru c ion=2 ）aria eCoeff Std 、 tSt ticie trrotic P ob 、0、 8410 、 7799RM899919 0 、0000 M-0、-4 、0120048 0 、000 536892 0 133-0、0、45494HML00292 0、220450 0、654 、0049C10、002843 1、755742 0 、9440、Mean ependent0、 0Rsqu re859666var949Adjus ed0、8S 、 epe dent0 、R-squared 1var4519 S、 of regressi0、01815 ikenfo cr5 、n in028524S m squa ed r0、00659Sc war -、 83sdriterio 1826、40 、Log li elhood3422 F-sta isti83896ubn-Watson1、93760、0stat8Prob （ F statistic ） 00（ 1）、模型解释变量哪些就是显著得?为什么？(）、表中得统计量 (Fstatis i)可以说明什么？(3)、该模型中就是否存在自相关性？