发布时间 : 星期四 文章计量经济学习题四更新完毕开始阅读
E、逐步回归法
12、当模型中解释变量存在高度的多重共线性时（ ） A、各个解释变量对被解释变量的影响难于精确鉴别 B、部分解释变量与随机误差项之间将高度相关 C、估计量的精度将大幅下降
D、估计量对于样本容量的变动将十分敏感 E、模型的随机误差项也将序列相关
13、多重共线性解决方法主要有（ ） A、保留重要的解释变量，去掉次要的或可替代的解释变量 B、利用先验信息改变参数的约束形式 C、变换模型的形式
D、综合使用时序数据与截面数据 E、逐步回归法以及扩大样本容量
三、判断题
1、当模型中出现异方差、自相关和多重共线性时，最小二乘法将是有偏的，并不再具有有效性。（ ）
2、存在异方差时，普通最小二乘法估计通常会高估参数估计量的方差。（ ） 3、G—Q检验是用来检验异方差的，可用于检验各类型的异方差。（ ）
4、当模型存在自相关时，可用D—W检验法进行检验，不需要任何前提条件。（ ） 5、D.W.值在0和4之间，数值越小说明正相关程度越大，数值越大说明负相关程度越大。（ ） 6、用滞后被解释变量作解释变量，模型随机误差项必然存在序列相关，这时D—W检验就不适用了。（ ）
7、发现模型中存在随机误差项序列相关时，都可以利用差分法来消除自相关。（ ）
8、模型Yi??0??1Xi??i中的R2与Yt?Yt?1??1(Xt?Xt?1)??t中的R2不可以直接进行比较。（ ）
9、当用于检验方程线性显著性的F统计量与检验单个参数显著性的t统计量结果矛盾时，可以认为出现严重的多重共线性。（ ）
10、当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘估计往往会低估参数估计量的方差。（ ） 11、变量的两两高度相关并不代表高度多重共线性，变量不存在两两高度相关表示不存在高度多重共线性。（ ）
12、由于多重共线性不会影响到随机误差项的方差，因此如果分析的目的仅仅是预测，则多重共线性是无害的。（ ）
四、简答与论述
1、什么是异方差？异方差的来源是什么？请举例说明。
2、模型存在异方差时，会对回归参数的估计量与检验产生什么影响？ 3、简述异方差性检验方法的共同思路。 4、简述加权最小二乘法的原理。
5、序列相关违背了哪项基本假定？其来源有哪些？检验方法有哪些，都适用于何种形式的序列相关? 6、简述序列相关检验方法的共同思路。 7、简述序列相关带来的后果。
8、什么是多重共线性？产生多重共线性的经济背景是什么？多重共线性的危害是什么？为什么会造成这些危害？检验多重共线性的方法思路是什么？有哪些克服方法？
五、分析计算题
1、用G-Q检验下了模型是否存在异方差。模型形式如下：Yi??0??1X1i??2X2i??3X3i??i，其中样本容量n=40,按X由小到大排序后，去掉中间10个样本，并对余下的样本按X的大小分为两组，分别做回归，得到两个残差平方和RSS1=0.36，RSS2=0.466，写出检验步骤。
2、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? 3、根据我国1978——2000年的财政收入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：
Y?556.6477?0.1198?X
（2.5199） （22.7229）
2 R＝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方法和步骤。
（临界值dL?1.24，dU?1.43）
4、在研究生产中劳动所占份额的问题时，古扎拉蒂采用如下模型
模型1 Yt??0??1t?ut
2模型2 Yt??0??1t??2t?ut
其中，Y为劳动投入，t为时间。据1949-1964年数据，对初级金属工业得到如下结果：
??0.4529?0.0041t 模型1 Yt t = （-3.9608）
R2 = 0.5284 DW = 0.8252
??0.4786?0.0127t?0.0005t2 模型2 Yt t = （-3.2724）(2.7777) 2 R = 0.6629 DW = 1.82 其中，括号内的数字为t统计量。 问：（1）模型1和模型2中是否有自相关； （2）如何判定自相关的存在？
（3）怎样区分虚假自相关和真正的自相关。
5、将下列函数用适当的方法消除多重共线性。 （1）消费函数为C=b0+b1W + b2P +u
其中C、W、P分别代表消费、工资收入和非工资收入，W与P可能高度相关，但研究表明b2= b1/2。 （2）需求函数为Q=b0+b1Y +b2P+b3Ps+u
其中Q、Y、P、Ps分别为运动量、收入水平、该商品自身价格以及相关商品价格水平，P与Ps可能高度相关。
6、考虑表6-1的数据 表6-1 Y -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 X1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 X2 1 3 5 7 9 11 13 15 17 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？
8 10 19 10 11 21