读书破万卷下笔如有神
山东轻工业学院08/09学年第二学期《计量经济学》期末考试试卷
（B卷）（本试卷共7 页）
适用班级：经管学院07级所有学生
20 分）共（本题共一、单项选择题10 小题，每小题2 分，
得分请将其代码填写在每小题列出的四个备选项中只有一个
1. 在多元回归中，调整后的判定系数与判定系数的关系有（）
A． < B． >
C． D．关系不能确定 2R＝1时有（）根据判定系数2. 与F统计量的关系可知，当
A．F＝－1 B．F＝0
C．F＝1 D． F＝∞
3.DW检验法适用于检验（）
A．异方差性 B．序列相关
C．多重共线性 D．设定误差
2=0.98，X1的t值＝如果一个二元回归模型的 4. OLS结果为R0.00001,X2的t 值＝0.0000008，则可能存在（）问题。
A. 异方差
B. 自相关
C. 多重共线
D. 随机解释变量
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5. 在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明模型中存在（）
A．异方差性 B．序列相关 C．多重共线性 D．拟合优度低
6.容易产生自相关的数据是（）
A．横截面数据 B．时间序列数据
C．年度数据 D．混合数据
????中，模型：检验7. 线性回归??????x?ux?x?y i20ik1i12kii?时，所用的统计量为：（）),2,(,?0?k?,1H:0?i?i0????????ii1k?1?t?nt??ttn?k．． B A ??????
??VV
????ii1??n?tFnk?1,?k?1ktF?．． D C??????
ii22????
??VV ii2????，8. 对于线性回归模型：检验随机误差项是否u?xxy????????x tkt221ttt0k1存在自相关的统计
量是：（）
???2ee?d61?tti2t?1t??d B． A．??1r
nn2?
??n1nn???2e t1?t??2n?r i?t．． D C?t??
?V2r1?i9. 若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）
A．普通最小二乘法 B．加权最小二乘法
C．广义差分法 D．工具变量法
d和d,在给定显著水平下，若DW统计量的下和上临界值分别为则当10. ul d DW d 时，可认为随机误差项（）ul
A．一阶正相关 B．一阶负相关
．不能判定存在序列相关与否 D．不存在序列相关 C．
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二、分析简答题（40分）得分
阅卷人
1. 试述用杜宾——瓦特森d检验法检验一阶自相关的过程及前提条件？如果模????中检验出存在一阶自相关，并得到自相关系数的估计值，型：u?YX??ttt10你如何估计参数？（16分）
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2. 某人用计量经济学研究消费和收入的关系，请写出其应用计量经济学研究该问题的详细步骤。
（16分）
3. 试述不完全多重共线性的后果。
（8分）
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20分）2小题，每小题10分，共三、分析题（本大题共得分阅卷人
依据美国1970~1983年的数据，得到下面的回归结果：1.
GNP??787.4723?8.0863M1tt se?(a)(0.2197))b)(?10.0001?t(29 9120.r?其中是国民生产总值（单位是亿美元），是货币供给（单位是百万美元），M GNP1a,b未知。
（1）上述模型中的数据属于那种统计数据类型？（2分）
a,b（2）求出（2分）
（3）假定1984年为552亿美元，预测该年平均？（3分）m GNP1
（4）货币学家认为：货币供给对有显著的正面影响，你如何检验这个假设？GNP （3分）
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2. 我们在实证研究中经常遇到违背古典模型假定的问题，通常包括异方差问题、
序列相关问题、多重共线性问题等等。
请回答：
（1）自相关的含义是什么？（2分）
（2）异方差的含义是什么？（2分）
2 且满足其他古典线性回归基本假定的条件下，以两（3）若异方差形式为X i变量模型为例写出解决此异方差问题的方法。
（6分）
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得分四、综合题（本大题共20分）阅卷人我们根据中国人均消费CT与人均GDP 1978－2000的数据进行消费函数的一元回归，结果如下：
Dependent Variable: CT
Method: Least Squares
Time: 14:26 Date: 11/28/06
Sample: 1978 2000
Included observations: 23
Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic
0.0000 201.1189 14.88402 C
0.0000 GDP 0.386180 0.007222
905.3304 R-squared Mean dependent var
380.6334 0.992363 S.D. dependent var Adjusted R-squared
9.929800 S.E. of regression 33.26450 Akaike info criterion
10.02854 23237.06 Schwarz criterion Sum squared resid
2859.544 Log likelihood -112.1927 F-statistic
0.000000
0.550636 Prob(F-statistic)
Durbin-Watson stat
（1）写出用Eviews得出上面结果的步骤。
（6分）
（2）计算表中空白处的值。
（6分）
（3）对模型进行总体显著性检验（α=0.05）。
（4分）（4）对总体参数β进行显著性检验（α=0.05）。
（4分）1。