t= （14.43） （76.58）
回答：[1]（2 分）你怎样解释这两个回归？ [2]（4 分）从（1）到（2）作者做了什么假定？他曾否担心过异方差性？ [3]（2 分）怎样能把这两个模型的截距和斜率联系起来？ [4]（2 分）你能比较两个模型的 R 值吗？为什么？ 3、(每小题 4 分，共 20 分) “基尼系数”是反映收入差别总水平的一个指标，也是反映社 会公平程度的主要指标。基尼系数越大，收入分配差别越大，反之基尼系数越小，收入分 配差别越小，而影响我国居民正常收入差别基尼系数的因素，我们主要考察经济发展水平 （人均 GDP）及财政收入水平（财政收入占 GDP 的比重）这两个因素。 用 G 表示全国居民正常收入的基尼系数，PD 表示人均 GDP(万元)，PD2 表示 PD 的 平方，CG 表示预算内财政收入占 GDP 的比重，利用 1988——2007 年的有关数据，估计的 结果为：
2
Dependent Variable: G Method: Least Squares Included observations: 20 Variable C PD PD2 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient 0.263881 0.721745 -0.818424 0.902818 0.875052 0.010488 0.000770 33.16879 2.434137 Std. Error 0.018996 0.127955 0.174517 t-Statistic 13.89167 5.640636 -4.689648 Prob. 0.0000 0.0008 0.0022 0.387751 0.029672 -6.033757 -5.942982 32.51502 0.000286
2
3
三、简答题（每题 5 分，共 15 分）
1，何为“虚拟变量陷阱” ，陷入“虚拟变量陷阱”的后果是什么？ 2， “从模型中遗漏一个或多个相关变量比在模型中包括一个或多个非相关变量的后果更 为严重。 ”对此，你是否同意？为什么？ 3，考虑下面的回归方程

w a g e = 0.321 + 0.213marrmale －0.198marrfem －0.110singfem + 0.079educ + 0.027exper
1
8、设某商品需求模型为：Yi＝β 0＋β 1Xi＋Ui，其中 Y 是商品的需求量，X 是商品的价格， 为了考虑全年 12 个月份季节变动的影响，假设模型中引入了 12 个虚拟变量，则会产生 的问题是（ D ） A.异方差性 B.自相关 C.不完全的多重共线性 D.完全的多重共线 9、下列表述不正确的是（ D ） A. 尽管存在不完全的多重共线性，普通最小二乘估计量仍然是最优线性无偏估计量 B. 双对数模型的 R2 可以与对数－线性模型的 R2 相比较， 但不能与线性－对数模型的 R2 相比较。 C. 无论模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为(n-1)。 D. 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显 著的。 10、 对于线性回归模型 Yi=
二 、判断题 (每题 1 分、共 10 分，对的写“T” ，错的写“F”) 1，如果存在异方差，通常使用的 t 检验和 F 检验是无效的；( T )
2，如果从 OLS 回归中估计的残差随着解释变量的变化而变化，则意味着数据中存在着异 方差；( T ) 3，在存在异方差情况下，常用的 OLS 法总是高估了估计量的标准差；( F ) 4，当存在序列相关时，OLS 估计量是有偏的并且也是无效的；( F ) 5，消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数 必须等于 1；( T ) 6，两个模型，一个是原来的水平形式，一个是一阶差分形式，这两个模型的 R2 值是不可 以直接比较的。( T ) 7，在对误差项是否存在一阶序列相关进行 DW 检验时，存在无法判断的情形。( T ) 8，对于任何线性回归模型存在下列说法：F 检验统计量和模型系数的 t 检验统计量都存在 如下关系：F= t 。 F ） （ 9，在对横截面数据的计量分析中，若我们确保样本是随机抽样的，则可保证随机干扰项的 同方差性假定得以满足。( F ) 10，最小二乘估计量的线性性是指估计量是解释变量 Xi 的线性组合。( F )
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
要求： [1]（3 分）请补齐空格处的数据（三个空格，保留两位小数，每空 1 分） [2]（2 分）如果 DW 检验的临界值 dL=1.18,dU=1.40，DW 检验的结果是__________ [3]（2 分）RSS（残差平方和）是__________________ [4]（2 分）随机干扰项的标准差 是_________________ [5]（2 分）把得到的参数估计值代进去，写出回归方程___________________________ [6]（2 分）你认为该模型拟合得如何？为什么？ [7]（2 分）F 和 t 检验通过吗？在这里两种检验方法等价吗？
西安交通大学考试题
课
学
成绩
程
院
计量经济学（A 卷）
经济与金融
考 试 日 期 2010 年 1 月 11 日
专业班号 姓 名 学 号 期中 期末 √
一、
单项选择（每题 2 分、共 30 分）
1、下列说法那一个是正确的（D ） A、如果模型中变量在 10%的显著性水平下是显著的，该变量在 5%的显著性水平下是 也显著的 B、如果模型中变量在 10%的显著性水平下是显著的，该变量在 1%和 5%的显著性水平 下都是显著的 C、如果模型中变量的参数的 P 值为 10%，则该变量在 5%的显著性水平下是显著的 D、如果模型中变量的参数的 P 值为 10%，则该变量在 15%的显著性水平下是显著的 2、 以下关于工具变量的说法不正确的是（B ） 。 A. 与随机干扰项不相关 B. 与所替代的随机解释变量不相关 C. 与所替代的随机解释变量高度相关 D. 与模型中其他解释变量不相关 3、在含有截距项的多元回归中，校正的判定系数 R 与判定系数 R2 的关系有： B ） （
2
13、要使高斯－马尔可夫定理成立，即普通最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量，下列 基本假设中，哪个假设是不需要的。 D ） （ A．随机干扰项同方差 B．随机干扰项零均值 C．随机干扰项与解释变量之间不相关 D．随机干扰项服从正态分布 14、结构式模型中的每一个方程都称为结构式方程。在结构方程中，解释变量可以是前定 变量，也可以是( A.外生变量 C )。 C.内生变量 D.外生变量和内生变量 B.滞后变量
0
+ 1 Xi +Ui，有关 1 的方差的估计量的说法错误的是：( D)

1 的方差的估计量越大。 A.残差平方和越大，
B.样本容量越大， 1 的方差的估计量越小。
1 的方差的估计量越小。 C. Xi 的方差越大， 1 的方差的估计量越大。 D. Xi 的方差越大，

4
2、 （10 分）对一个含有 30 个厂商的随机样本做的平均薪金 W 对职工人数 N 的回归中，得 到如下回归结果：
ˆ W i =7.5
+ 0.009 N i
R =0.90
2
（1）
t= （无） （16.10）
ˆ W i / N i =0.008
+ 7.8（1/ N i ）
R =0.99
2
（2）
Y t 0 X t 1 X t 1 2 X t 2 u t
满足库伊克变换的假定， 是衰减速率，则长期影响乘数为（ A ）
0
1
k
A． 1
B.
0
k
C. 1
0
D.不能确定
7、在多元回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量回归后的判定系数接近 1，则表明 原模型中存在（ C ） A.异方差性 B.自相关 C.多重共线性 D.拟合优度低
四、 分析计算题(45 分)
1、 （15 分）中国居民人均消费模型 GDPP：人均国内生产总值，CONSP：人均居民消费，模型为
CONSP C GDPP
(*)
中国居民人均消费模型的回归结果为： （显著性水平为 0.05）
Dependent Variable: CONSP Method: Least Squares Included observations: 23 Variable GDPP C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient — 201.1189 0.992710 0.992363 33.26450 23237.06 -112.1927 1.550636 Std. Error 0.007222 14.8840 t-Statistic 53.47471 — Prob. 0.0000 0.0000 905.3304 380.6334 9.929800 10.02854 — 0.000000

11、考虑下面回归模型，Di 是虚拟变量，
对上述方程中的参数来讲，哪个等式是正确的？ ( D ) A. 0 0 12、模型 B. 1 1 C. 2 1 D. 0 0
中，C 代表个人消费支出，x 表示收入，则
的含义是什么？（ A ） A．意味着消费变量的 95.4%可以用收入变量解释 B．回归系数的 95.4%可以解释消费 C．意味着收入变量的 95.4%可以用消费变量解释 D．以上都不对