卷(一)选择题（单选题1－10每题1分，多选题11－15每题2分，共20分）1、在多元线性回归中，判定系数 R2随着解释变量数目的增加而BA.减少B．增加C．不变D．变化不定2、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CA．异方差性B．序列相关C．多重共线性D．拟合优度低3、经济计量模型是指DA.投入产出模型B.数学规划模C.模糊数学模型D.包含随机方程的经济数学模型4、当质的因素引进经济计量模型时，需要使用DA.外生变量B.前定变量C.内生变量D.虚拟变量5、将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为DA.虚拟变量B.控制变量C.政策变量D.滞后变量6、根据样本资料已估计得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回归模型Ln Y=5+0.75LnX,这表明人均收入每增加 1%，人均消费支出将预期增加BA．0.2%B．0.75%C．5%D．7.5%7、对样本相关系数 r，以下结论中错误的是DA．越接近于 1，Y 与 X 之间线性相关程度越高B．越接近于 0，Y 与 X 之间线性相关程度越弱1ˆ ˆ C ．-1≤r≤1D ．若 r=0,则 X 与 Y 独立 8、当 DW>4-d L ，则认为随机误差项 εiA ．不存在一阶负自相关B ．无一阶序列相关C ．存在一阶正自相关D ．存在一阶负自相关9、如果回归模型包含二个质的因素，且每个因素有两种特征，则回归模型中需要引入A ．一个虚拟变量B ．两个虚拟变量C ．三个虚拟变量D ．四个虚拟变量10、线性回归模型中，检验 H 0:βi =0（i=1，2，…,k）时，所用的统计量 t =βi var(βi )服从A.t(n-k+1)B.t(n-k-2)C .t(n-k-1) D.t(n-k+2) 11、对于经典的线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有 ABCA ．无偏性B ．有效性C ．一致性D ．确定性E ．线性特性12、经济计量模型主要应用于 ABCDA ．经济预测B ．经济结构分析C ．评价经济政策D ．政策模拟13、常用的检验异方差性的方法有 ABC A ．戈里瑟检验 B ．戈德菲尔德-匡特检验 C ．怀特检验D ．DW 检验E ．方差膨胀因子检测14、对分布滞后模型直接采用普通最小二乘法估计参数时，会遇到的困难有 BCE A ．不能有效提高模型的拟合优度B ．难以客观确定滞后期的长度C ．滞后期长而样本小时缺乏足够自由度D ．滞后的解释变量存在序列相关问题E ．解释变量间存在多重共线性问题2ˆ ˆ ˆ ˆ ˆˆ χ （n - 2)15、常用的检验自相关性的方法有 BCDA ．特征值检验B ．偏相关系数检验C ．布罗斯－戈弗雷检验D ．DW 检验E ．怀特检验二、判断正误（正确打√，错误打×，每题 1 分，共 10 分， 答案填入下表）1、在存异方差情况下采用的普通最小二乘回归估计是有偏估计2、DW 统计量的值接近于 2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数 ρ 近似等于 03、方差膨胀因子检测法可以检测模型的多重共线性4、设有样本回归直线 Y = β 0 + β1 X , X 、Y为均值。

则点( , )一定在回归直线上5、回归模型 Y i = b 0 + b 1 X 1i + b 2 X 2i + ε i 中，检验 H 0: b 1 = 0 时，所用的统计量b 1 - b 1s (b 1 )服从于26、用一阶差分变换消除自相关性是假定自相关系数为 1。

7、解释变量 x 为非随机变量，则解释变量与随机误差项相关。

8、在 Eviews 中，常利用 SCAT 命令绘制趋势图。

9、怀特检验是检验模型是否存在自相关性的方法之一。

10、多重共线性的存在会降低 OLS 估计的方差。

三、填空题（每空 2 分，共 20 分）1、古典回归模型假定中的随机扰动项的方差等于常数的假定被破坏，则称模型出现了 异方差性。

2、方差膨胀因子(VIF)的倒数称为容许度3、采用 DW 检验自相关时，DW 值的范围是0－d L时，认为存在正自相关。

4、判定系数 R 2 可以判定回归直线拟合的优劣，又称为 模型的可解释程度 。

5、在 Eviews 软件中，建立工作文件的命令是___create____________。

6、 在古典回归模型假定中，要求随机误差项之间互不相关。

7、若一元线性回归模型Y i = b 0 + b 1 X i + ε i存在一阶、二阶自相关性，使用广义差分变换，变换后的3ˆ被解释变量 Y *=Y －ρ1Y t-1－ρ2Y t-2 。

8、对于有限分布滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的样本数据的容量就会减少一个。

9、设某城市的微波炉需求函数为ln Y= 120 + 0.5 ln X - 0.2 ln P ，其中：Y 为需求，X 为消费者收入，P 为价格。

在 P 上涨 10%的情况下，收入必须 4%，才能保持原有的需求水平。

10、 若有若干年的某经济变量月度数据，假定一年有 1 月、5 月、10 月、12 月表现出季节变动，则应引 入的虚拟变量个数为4。

四、分析题（40 分）1、根据 8 个企业的广告支出 X 和销售收入 Y 的资源，求得：,,,,试用普通最小二乘法确定销售收入 Y 对广告支出 X 的回归直线，并说明其经济含义。

（6 分）2、 根据某地共 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：（6 分）(-16.616） (17.470) (8.000)R 2=0.9946 , DW=0.858。

式下括号中的数字为相应估计量的 t 检验值。

在 5%的显著性水平之下，查 t 分布表 t 0.025(36)=2.030，由 DW 检验临界值表，得 d L =1.38，d u =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? (3)应如何改进?4D = ⎨3、 y i = a + bx i + ε i 。

样本点共 28 个，本题假设去掉样本点 c ＝8 个，xi 数值小的一组回归残差平方和为 RSS1＝2579.59，xi 数值大的一组回归残差平方和为 RSS2＝63769.67。

查表 F 0.05(10,10)=3.44。

问：（6 分）(1)这是何种方法，作用是什么？ (2)简述该方法的基本思想； (3)写出计算过程，并给出结论。

4、为研究体重与身高的关系，我们随机抽样调查了 51 名学生。

(其中 36 名男生，l5 名女生)并得到如下 两种回归模型：其中，w 为体重(单位：磅) ；h 为身高(单位：英寸)（6 分）W ＝--232.0655l 十 5.5662 h（模型 1）t ＝(--5.2066) (8.6246)W ＝--122.9621 十 23.8238 D 十 3.7402 h (模型 2)t ＝(--2.5884) (4.0149) (5.1613)⎧1：男生⎩0：女生请回答以下问题：(1)你将选择哪一个模型?为什么?(2)如果选择了另外一个模型，将会犯什么错误?(3)D 的系数说明了什么?5、 利用某地区的有关统计资料，建立粮食生产函数如下：(10 分) Dependent Variable: Y============================================================ Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. ============================================================C 8128.791 24.95130 1.230456 0.1029 L 0.543272 0.078653 1.265589 0.0875 S 3.4923550.03426725.798120.0000 ============================================================R-squared0.991256 F-statistic787.83415∑X 6870 - 1620 - ˆAdjusted R-squared 0.990938 Prob(F-statistic) 0.000000 Durbin-Watson stat 1.200916============================================================ 其中，Y —粮食产量（亿斤），L —农业劳动力（万人），S —播种面积（万亩）。

（1）写出生成该回归方程窗口的 Eviews 命令； （2）写出所建立的粮食生产函数模型； （3）对模型进行统计检验，并说明检验的意义； （4）对模型进行自相关性检验（d L =1.224，d U =1.553）； （5）若存在自相关性，简述消除方法，写出 Eviews 命令。

6．利用我国城乡居民储蓄存款年底余额 Y 与 GDP 指数 X 的历年统计资料建立计量经济模型之后，再利用 EViews 软件有关命令输出残差检验的以下结果：（6 分）(1)写出产生该窗口的 Eviews 命令，该结果说明了什么问题？ (2)采用什么方法修正模型？(3)写出使用 EViews 软件估计模型时的有关命令。

五、论述题（10 分）根据计量经济研究的步骤，论述如何建立和应用粮食需求回归模型。

答案(一)四、分析计算题 1． b = ∑X i Y i2 i- - ∑ X i ∑Y i n (∑X i )2n = 108 ⨯ 480 8 10828= 2.41（1 分）6ˆ ˆ ˆa = y - bx =∑Y i n - 2.41 ∑ni= 27.465（1 分）估计回归方程为： y = 27.465 + 2.41x （2 分）解释经济意义（2 分）2、（1）L 增长（变化）1％，Y 增长（变化）1.451％； K 增长（变化）1％，Y 增长（变化）0.384％。

（2分）（2）DW<dl ，模型存在一阶正自相关；（2 分）（3）应采用广义差分法修正。

（2 分）3、（1）这是 G －Q 检验，检验模型是否存在异方差性。

（2 分）（2）略（2 分）（3）构造统计量 F=RSS2/RSS1=24.72；比较统计量 F 与临界值 F 0.05(10,10)， F 〉F 0.05(10,10) 说明模型存在异方差性。

（2 分）4、(1)因为模型 2 中 D 的系数估计值在统计上显著，所以选择模型（2)；（2 分）(2)遗漏了对被解释变量有显著影响的变量，不能反映性别因素对身高的影响，（2 分）(3)总体上讲，男生的体重大于女生的体重。