《计量经济学》省级精品资源共享课建设成果(5

 

 

 

 

 

 

 

 

《计量经济学》习题集

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2015.05

 

 

 

 

 

目录

 

 

第一章  导论………………………………………………3

第二章  古典回归模型……………………………………4

第三章  异方差性…………………………………………9

第四章  自相关性…………………………………………11

第五章  多重共线性………………………………………13

第六章  虚拟变量…………………………………………15

第七章  滞后变量模型……………………………………17

第九章  联立方程组模型…………………………………18

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

第一章  导论

 

[教学内容]

通过本章的教学,使学生了解计量经济学的定义,发展过程,计量经济学研究步骤,

基本的一些概念,如变量、参数、数据与模型。

[重点难点]

计量经济学定义及与其他学科关系,计量经济学研究步骤。

[练习与思考]

1、什么是计量经济学?

2、计量经济学的研究的对象和内容是什么?计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征?

3、计量经济学要运用大量数学方法,但为什么说它是一门经济学科?

4、计量经济模型的运用需要哪些基本要素?

5、一般的经济模型与计量经济模型的根本区别是什么?

6、计量经济研究中除了直接运用数理统计方法以外,为什么还要有专门的计量经济方法?

7、理论计量经济学与应用计量经济学的区别是什么?

8、为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合?试述三者之关系。

9、试结合一个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤。

10建立计量经济学模型的基本思想是什么?

11、计量经济学模型主要有哪些应用领域?各自的原理是什么?

12、试分别举出五个时间序列数据和横截面数据,并说明时间序列数据和横截面数据有和异同?

13、模型的检验包括几个方面?其具体含义是什么?

14、利用计量经济模型作经济预测和政策分析有什么异同?

15、什么是被解释变量和解释变量?这两类变量在模型中的地位和作用有什么不同?

16、简述当代计量经济学发展的动向。

17下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型?为什么?

  其中为第年农村居民储蓄增加额(亿元)、为第年城镇居民可支配收入总额(亿元)。

  其中为第()年底农村居民储蓄余额(亿元)、为第年农村居民纯收入总额(亿元)。

 

18、下列假想的计量经济模型是否合理,为什么?

  1

其中,是第产业的国内生产总值。

  2

其中, 分别为农村居民和城镇居民年末储蓄存款余额。

  3

其中,分别为建筑业产值、建筑业固定资产投资和职工人数。

  4

其中,分别为居民耐用消费品支出和耐用消费品物价指数。

  517

19、指出下列假想模型中的错误,并说明理由:

  1

其中,为第年社会消费品零售总额(亿元),为第年居民收入总额(亿元)(城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和),为第年全社会固定资产投资总额(亿元)。

  2

其中, 分别是城镇居民消费支出和可支配收入。

  3

其中,分别是工业总产值、工业生产资金和职工人数。

20、运用计量经济学方法研究经济问题的完整步骤是什么?假如你是中国人民银行的顾问,需要你对增加货币供应量促进经济增长提出建议,你将考虑哪些因素?你认为可以怎样运用计量经济学的研究方法?

 

  1. 古典回归模型

[教学内容]

通过本章学习使学生了解古典回归模型概念及满足的基本假定条件;理解对回归模

型参数估计方法的基本原理;熟练掌握普通最小二乘法的原理及思想,并能熟练应用该方法对对古典回归模型的参数进行估计估计,掌握并能对古典回归模型进行统计检验。

[重点难点]

重点要求学生深刻理解普通最小二乘法和极大似然法的基本思想,及对模型进行统

计检验的原理;难点是掌握多元线性回归模型参数的估计及模型的统计检验。

[练习与思考]

1回归分析与相关分析的区别于联系?

2为什么在对参数进行最小二乘估计之前,要对模型提出古典假定?

3什么是总体回归函数和样本回归函数,它们之间的区别是什么?

  1. 什么是随机误差项和残差,它们之间的区别是什么?
  2. 叙述模型的古典假定。
  3. 最小二乘估计的原理是什么?   
  4. 根据最小二乘原理,所估计的模型已经使得拟合误差达到最小,为什么还要讨论模型的拟合优度问题?
  5. 总体方差与参数估计方差的区别是什么?
  6. 为什么用决定系数R2评价拟合优度,而不用残差平方和作为评价标准?

10判定系数 检验与F检验的区别与联系

11在多元回归分析模型的拟和优度检验中为什么要引入校正的判定系数

12为什么要进行解释变量的显著性检验

13说明显著性检验的意义和过程调整

14判断正误并说明理由:

  1. 随机误差项ui和残差项ei是一回事
  2. 总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值
  3. 线性回归模型意味着变量是线性的
  4. 在线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果
  5. 随机变量的条件均值与非条件均值是一回事
  1. 下列方程哪些是正确的?哪些是错误的?为什么?

其中带者表示估计值

  1. kids表示一名妇女生育孩子的数目,educ表示该妇女接受过教育的年数。生育率对教育年数的简单回归模型为

1)随机扰动项包含什么样的因素?它们可能与教育水平相关吗?

2)上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗?请解释。

  1. 已知回归模型,式中E为某类公司一名新员工的起始薪金(元),N为所受教育水平(年)。随机扰动项的分布未知,其他所有假设都满足。

1)从直观及经济角度解释

2OLS估计量满足线性性、无偏性及有效性吗?简单陈述理由。

(3)对参数的假设检验还能进行吗?简单陈述理由。

  1. 对于人均存款与人均收入之间的关系式使用美国36年的年度数据得如下估计模型,括号内为标准差:

  

1的经济解释是什么?

2的符号是什么?为什么?实际的符号与你的直觉一致吗?如果有冲突的话,你可以给出可能的原因吗?

3)对于拟合优度你有什么看法吗?

4)检验是否每一个回归系数都与零显著不同(在1%水平下)。同时对零假设和备择假设、检验统计值、其分布和自由度以及拒绝零假设的标准进行陈述。你的结论是什么?

  1. 某国连续五年的个人消费支出(Y)和个人可支配收入(X)的数据为下列所示:

Y(千亿美元)

6.7

7.0

7.4

7.7

7.6

X(千亿美元)

7.5

7.8

8.1

8.6

8.6

   试求个人消费支出(Y)关于个人可支配收入(x)的线性回归方程。

  1. 某公司想决定在何处建造一个新的百货店,对已有的30个百货店的销售额作为其所处地理位置特征的函数进行回归分析,并且用该回归方程作为新百货店的不同位置的可能销售额,估计得出(括号内为估计的标准差)

                            0.02   0.01    1.0     1.0

其中=第个百货店的日均销售额(百美元);

      =第个百货店前每小时通过的汽车数量;

     =第个百货店所处区域内的平均收入;

      =第个百货店内所有的桌子数量

      =第个百货店所处地区竞争店面的数量

请回答以下问题:

1各个变量前参数估计的符号是否与期望的符号一致?

2计算每个变量参数估计值的T值;

30.05的显著性水平下检验各变量的显著性。

  (临界值

21下面数据是对XY的观察值得到的。

Yi=1110    Xi=1680   XiYi=204200

Xi2=315400 Yi2=133300

假定满足所有的古典线性回归模型的假设,要求:(1b1b2?(2b1b2的标准差?(3r2?(4)对B1B2分别建立95%的置信区间?利用置信区间法,你可以接受零假设:B2=0吗?

22假设王先生估计消费函数(用模型表示),并获得下列结果:

n=19

  3.1 (18.7)    R2=0.98   这里括号里的数字表示相应参数的T比率值。

要求:(1)利用T比率值检验假设:b=0(取显著水平为5%);(2)确定参数估计量的标准方差;(3)构造b95%的置信区间,这个区间包括0吗?

23下表给出了每周家庭的消费支出Y(美元)与每周的家庭的收入X(美元)的数据。

每周收入(X

每周消费支出(Y

80

5560657075

100

657074808588

120

7984909498

140

809395103108113115

160

102107110116118125

180

110115120130135140

200

120136140144145

220

135137140152157160162

240

137145155165175189

260

150152175178180185191

要求

1)对每一收入水平,计算平均的消费支出,EYXi),即条件期望值;

2)以收入为横轴、消费支出为纵轴作散点图;

3)在散点图中,做出(1)中的条件均值点;

4)你认为XY之间、XY的均值之间的关系如何?

5)写出其总体回归函数及样本回归函数;总体回归函数是线性的还是非线性的?

24根据上题中给出的数据,对每一个X值,随机抽取一个Y值,结果如下:

Y

70

65

90

95

110

115

120

140

155

150

X

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

要求:

1)以Y为纵轴、X为横轴作图,并说明YX之间是怎样的关系?

2)求样本回归函数,并按要求写出计算步骤;

3)在同一个图中,做出样本回归函数及从上题中得到的总体回归函数;比较二者相同吗?为什么?

25下表给出了1990~1996年间的CPI指数与S&P500指数。

年份

CPI

S&P500指数

1990

130.7

334.59

1991

136.2

376.18

1992

140.3

415.74

1993

144.5

451.41

1994

148.2

460.33

1995

152.4

541.64

1996

159.6

670.83

资料来源:总统经济报告,1997CPI指数见表B-60,第380页;S&P指数见表B-93,第406页。

要求:(1)以CPI指数为横轴、S&P指数为纵轴做图;

2)你认为CPI指数与S&P指数之间关系如何?

3)考虑下面的回归模型:,根据表中的数据运用OLS估计上述方程,并解释你的结果;你的结果有经济意义吗?

26下表给出了美国30所知名学校的MBA学生1994年基本年薪(ASP)、GPA分数(从1~4共四个等级)、GMAT分数以及每年学费的数据。

学校

ASP/美元

GPA

GMAT

学费/美元

Harvard

102630

3.4

650

23894

Stanford

100800

3.3

665

21189

Columbian

100480

3.3

640

21400

Dartmouth 

95410

3.4

660

21225

Wharton

89930

3.4

650

21050

Northwestern

84640

3.3

640

20634

Chicago 

83210

3.3

650

21656

MIT

80500

3.5

650

21690

Virginia 

74280

3.2

643

17839

UCLA

74010

3.5

640

14496

Berkeley 

71970

3.2

647

14361

Cornell

71970

3.2

630

20400

NUY

70660

3.2

630

20276

Duke

70490

3.3

623

21910

Carnegie  Mellon

59890

3.2

635

20600

North Carolina 

69880

3.2

621

10132

Michigan 

67820

3.2

630

20960

Texas 

61890

3.3

625

8580

Indiana 

58520

3.2

615

14036

Purdue

54720

3.2

581

9556

Case Western

57200

3.1

591

17600

Georgetown 

69830

3.2

619

19584

Michigan State 

41820

3.2

590

16057

Penn State 

49120

3.2

580

11400

Southern Methodist

60910

3.1

600

18034

Tulane

44080

3.1

600

19550

Illinois 

47130

3.2

616

12628

Lowa

41620

3.2

590

9361

Minnesota 

48250

3.2

600

12618

Washington 

44140

3.3

617

11436

要求:(1)用双变量回归模型分析GPA是否对ASP有影响?

2)用合适的回归模型分析GMAT分数是否与ASP有关?

3)每年的学费与ASP有关吗?你是如何知道的?如果两变量之间正相关,是否意味着进到最高费用的商业学校是有利的;

4)你同意高学费的商业学校意味着高质量的MBA成绩吗?为什么?

27从某工业部门抽取10个生产单位进行调查,得到下表所列的数据:

单位序号

年产量(万吨)y

工作人员数(千人)x

1

210.8

7.062

2

210.1

7.031

3

211.5

7.018

4

208.9

6.991

5

207.4

6.974

6

205.3

7.953

7

198.8

6.927

8

192.1

6.302

9

183.2

6.021

10

176.8

5.310

要求:假定年产量与工作人员数之间存在线性关系,试用经典回归估计该工业部门的生产函数及边际劳动生产率。

28下表给出了19889个工业国的名义利率(Y)与通货膨胀率(X)的数据:

国家

Y%

X%

澳大利亚

11.9

7.7

加拿大

9.4

4.0

法国

7.5

3.1

德国

4.0

1.6

意大利

11.3

4.8

墨西哥

66.3

51.0

瑞典

2.2

2.0

英国

10.3

6.8

美国

7.6

4.4

资料来源:原始数据来自国际货币基金组织出版的《国际金融统计》

要求:

1)以利率为纵轴、通货膨胀率为横轴做图;

2)用OSL进行回归分析,写出求解步骤;

3)如果实际利率不变,则名义利率与通货膨胀率的关系如何?

(四)自我综合练习类题型

29综合练习:自己选择研究对象,收集样本数据(利用我国公开发表的统计资料),应用计量经济学软件(建议使用Eviewsspss)完成建立计量经济学模型的全过程,并写出详细的研究报告。(通过练习,能够熟练应用计量经济学软件Eviews3.1中的最小二乘法)

 

 

第三章  异方差性

[教学内容]

通过本章的学习,主要掌握异方差的含义、产生后果、检验和补救措施

[重点难点]

异方差的含义,检验和补救措施

[练习与思考]

1、如果回归模型违背了同方差假定,最小二乘估计量____

A.无偏的,非有效的         B.有偏的,非有效的

C.无偏的,有效的           D.有偏的,有效的

2Goldfeld-Quandt方法用于检验____

A.异方差性               B.自相关性

C.随机解释变量           D.多重共线性

3DW检验方法用于检验____

A.异方差性               B.自相关性

C.随机解释变量           D.多重共线性

4、在异方差性情况下,常用的估计方法是____

A.一阶差分法             B.广义差分法

C.工具变量法             D.加权最小二乘法

5White检验方法主要用于检验____

A.异方差性               B.自相关性

C.随机解释变量           D.多重共线性

6ARCH检验方法主要用于检验____

A.异方差性               B.自相关性

C.随机解释变量           D.多重共线性

7、在异方差的情况下,参数估计值仍是无偏的,其原因是____

A.零均值假定成立                    B.序列无自相关假定成立

C.无多重共线性假定成立              D.解释变量与随机误差项不相关假定成立

8、在异方差的情况下,参数估计值的方差不能正确估计的原因是____

A.  B. C.  D.

9异方差性对模型有什么影响?

10检验异方差的方法都有哪些?

11验异方差性的G-Q检验和White检验的原理是否相同?

12试述White检验、Park检验和Gleiser检验的异同之处。

13写出模型变化法修正异方差的步骤

14研究我国改革开放以来(1978——1997年)钢材供应量,根据理论与实际情况分析,影响我国钢材供应量y(万吨)的主要因素有:原油产量(万吨),生铁产量(万吨),原煤产量(万吨),电力产量(亿千瓦小时),固定资产投资(亿元),国内生产总值(亿元)铁路运输量(万吨)。现估计出如下模型,试根据该模型和有关资料求解以下问题:

        t=1.0876)(-0.1092)(0.4527) (0.8297 5.5758)(6.1307)(-4.8807) (-0.8677

(j=2,3,…,8)之间的相关系数表:

 

1.0000

0.9422

0.9752

0.9321

0.8280

0.8472

0.9849

0.9422

1.0000

0.9699

0.9937

0.9429

0.9497

0.9550

0.9752

0.9699

1.0000

0.9750

0.8914

0.9103

0.9851

0.9321

0.9937

0.9750

1.0000

0.9596

0.9691

0.9455

0.8280

0.9429

0.8914

0.9596

1.0000

0.9962

0.8277

0.8472

0.9497

0.9103

0.9691

0.9962

1.0000

0.8461

0.9849

0.9550

0.9851

0.9455

0.8277

0.8461

1.0000

 

对所给模型进行评价;

根据相关系数表,并结合模型的各项检验指标判断模型中可能存在的问题;

针对模型出现的问题提出相应的修正措施

 

 

第四章  自相关性

[教学内容]

通过本章的学习,主要掌握自相关的含义、产生后果、检验和补救措施

[重点难点]

自相关的含义、检验和补救措施。

[练习与思考]

1DW检验方法用于检验____

A.异方差性    B.自相关性   C.随机解释变量       D.多重共线性

2在以下选项中,正确表达了序列自相关的是____

A.B.

C.D

3如果回归模型违背了无自相关假定,最小二乘估计量____

无偏的,非有效的,         B.有偏的,非有效的,

C.无偏的,有效的,           D.有偏的,有效的

4在自相关情况下,常用的估计方法____

A.普通最小二乘法   B.广义差分法   C.工具变量法  D.加权最小二乘法

5在下列引起序列自相关的原因中,不正确的是____

经济变量具有惯性作用    B.经济行为的滞后性

C.设定偏误                D.解释变量之间的共线性

6在序列自相关的情况下,参数估计值仍是无偏的,其原因是____

A.零均值假定成立         B.同方差假定成立  

C.无多重共线性假定成立   D.解释变量与随机误差项不相关假定成立

7在序列自相关的情况下,参数估计值的方差不能正确估计的原因是____

A.,   B.,   C.,   D.

8DW检验中,当d统计量为2时,表明____

A.存在完全的正自相关       B.存在完全的负自相关

C.不存在自相关              D.不能判定

9DW检验中,当d统计量为4时,表明____

A.存在完全的正自相关       B.存在完全的负自相关  

C.不存在自相关             D.不能判定

10DW检验中,当d统计量为0时,表明____

存在完全的正自相关    B.存在完全的负自相关

C.不存在自相关           D.不能判定

11DW检验中,存在不能判定的区域是____

A. 0﹤,4-﹤4           B. ﹤4-

C. ,4-﹤4-        D. 上述都不对

12在修正序列自相关的方法中,能修正高阶自相关的方法是____

利用DW统计量值求出     B. Cochrane-Orcutt法 

C. Durbin两步法              D. 移动平均法

13怎样认识用一阶自回归表示序列自相关?

14简述DW检验的应用条件。

15简述DW检验的判断准则。

16 什么是广义差分法?它的基本思想是什么?

17在研究生产函数时,得到如下两个模型估计式:

1

se=1.40)(0.087)(0.137

2

se=2.99)(0.0204)(0.333)(0.324

 

其中,Q=产量,K=资本,L=劳动时间(技术指标),n=样本容量。试求解以下问题:

1)说明在模型(1)中所有的系数在统计上都是显著的

2)说明在模型(2)中tlnK的系数在统计上是不显著的

3)可能是什么原因使得模型(2)中lnK的不显著性?

4)如果tlnK之间的相关系数为0.98,你将从中得出什么结论?

5)模型(1)中,规模报酬为多少?

T分布表:

df             Pr

0.1

0.05

0.02

19

1.729

2.093

2.539

20

1.725

2.086

2.528

21

1.721

2.080

2.518

 

 

 

第五章  多重共线性

[教学内容]

多重共线性的含义,产生后果,检验及补救措施

[重点难点]

多重共线性的含义,检验及补救措施

[练习与思考]

1、检测多重共线性的方法有       

    A.简单相关系数检测法    B.样本分段比较法

    C.方差膨胀因子检测法    D.判定系数增量贡献法

    E.工具变量法

2、产生多重共线性的主要原因有(     

    A.经济变量相关的共同趋势    B.滞后变量的引入

    C.样本资料原因              D.蛛网现象

  E.经济惯性

3、检测多重共线性的方法有       

    A.简单相关系数检测法    B.样本分段比较法

    C.方差膨胀因子检测法    D.判定系数增量贡献法

  E.工具变量法

4、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于1,则表明模型中存在(      )

A.多重共线性     B.异方差性        C.序列相关       D.高拟合优度

5、存在近似多重共线性时,回归系数的标准差趋于_____, T趋于_______

6、方差膨胀因子(VIF)越大,OLS估计值的_____________将越大。

7、存在完全多重共线性时,OLS估计值是__________,它们的方差是_____________

8、完全多重共线性与不完全多重共线性之间的区别是什么?

9、为什么说,从本质上讲,线性回归模型的多重共线性是一种样本现象?举例说明经济变量之间的多重共线性。

10、多重共线性造成的严重后果有哪些?

11、检测多重共线性有哪些常用的方法?

12、简述逐步回归的主要步骤?其目的是什么?

13、为什么说追加样本信息是解决多重共线性问题的一条有效途径?

14、古典回归模型是否要求模型不存在多重共线性?

15、多重共线性是否会影响OLS估计的无偏性和有效性?

16、试述产生多重共线性的原因。

17试述解决多重共线性的基本思路

18、什么是随机解释变量问题?

19、工具变量法中选取的工具变量应满足哪些条件?

20、建立生产函数时,

1)若KL高度相关,用OLS方法估计模型时会出现什么问题?

2)若已知该生产过程的规模报酬不变(即),应该如何估计模型?写出具体步骤。

3)写出上述估计过程的有关Eviews命令序列。

21、下表是19781997年我国钢材产量(万吨)、生铁产量(万吨)、发电量(亿千瓦小时)、固定资产投资(亿元)、国内生产总值(亿元)、铁路运输量(万吨)的统计资料。

1)计算各个变量之间的相关系数,分析多重共线性的可能类型;

2)根据逐步回归原理,建立我国钢产量预测模型。

年份

钢材产量

生铁产量

发电量

固定资产投资

国内生产总值

铁路运输量

1978

2208

3479

2566

668.72

3264

110119

1979

2497

3673

2820

699.36

4038

111893

1980

2716

3802

3006

746.90

4518

111279

1981

2670

3417

3093

638.21

4862

107673

1982

2920

3551

3277

805.90

5295

113495

1983

3072

3738

3514

885.26

5935

118784

1984

3372

4001

3770

1052.43

7171

124074

1985

3693

4384

4107

1523.51

8964

130709

1986

4058

5064

4495

1795.32

10202

135635

1987

4386

5503

4973

2101.69

11963

140653

1988

4689

5704

5452

2554.86

14928

144948

1989

4859

5820

5848

2340.52

16909

151489

1990

5153

6238

6212

2534.00

18548

150681

1991

5638

6765

6775

3139.03

21618

152893

1992

6697

7589

7539

4473.76

26638

157627

1993

7716

8956

8395

6811.35

34634

162663

1994

8428

9741

9281

9355.35

46759

163093

1995

8980

10529

10070

10702.97

58478

165855

1996

9338

10723

10813

12185.79

67885

168803

1997

9979

11511

11356

13838.96

74463

169734

 

 

 

 

 

 

第六章  虚拟变量

[教学内容]

通过本章学习,了解虚拟变量的设定,虚拟被解释变量的回归及应用实例分析。

[重点难点]

虚拟变量的设定,虚拟解释变量的回归,案例分析

[练习与思考]

1某商品需求函数为,其中为需求量,为价格。为了考虑“地区”(农村、城市)和“季节”(春、夏、秋、冬)两个因素的影响,拟引入虚拟变量,则应引入虚拟变量的个数为(  )。

A.2                           B.4             

C.5                           D.6

2根据样本资料建立某消费函数如下:,其中C为消费,为收入,虚拟变量,所有参数均检验显著,则城镇家庭的消费函数为(   )。

A.             B. 

C.            D. 

3假设某需求函数为,为了考虑“季节”因素(春、夏、秋、冬四个不同的状态),引入4个虚拟变量形成截距变动模型,则模型的( )。

A.参数估计量将达到最大精度   B.参数估计量是有偏估计量

C.参数估计量是非一致估计量   D.参数将无法估计

4对于模型,为了考虑“地区”因素(北方、南方),引入2个虚拟变量形成截距变动模型,则会产生(  )。

A.序列的完全相关             B.序列的不完全相关

C.完全多重共线性             D.不完全多重共线性

5哪种情况下,模型的OLS估计量既不具备无偏性,也不具备一致性(   )。

A.为非随机变量               B.为非随机变量,与不相关

C.为随机变量 ,但与不相关  D.为随机变量,与相关

6模型中引入实际上与解释变量无关的变量,会导致参数OLS估计量(   )。

A.增大                        B.减小   

  C.有偏                        D.非有效

7模型中引入一个无关的解释变量(   )。  

A.对模型参数估计量的性质不产生任何影响

  B.导致普通最小二乘估计量有偏

C.导致普通最小二乘估计量精度下降

D.导致普通最小二乘估计量有偏,同时精度下降

8、什么是虚拟变量?

9、虚拟变量在模型中有什么作用?

10. 引入虚拟变量的基本方式是什么?

11、引入虚拟变量的基本方式各适用于什么情况?

12、利用月度数据资料,为了检验下面的假设,应引入多少个虚拟解释变量?

      1. 一年里的12个月全部表现出季节模式;
      2. 只有2月、6月、8月、10月、12月表现出季节模式。

13、根据某种商品销售量和个人收入的季度数据建立如下模型:

     

其中,定义虚拟变量为第i季度时其数值取1,其余为0。这时会发生什么问题,参数是否能够用最小二乘法进行估计?

14、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,15名女生),并得到如下两种回归模型:

t=(-5.2066)    (8.6246)

                      

t=(-2.5884)   (4.0149)  (5.1613)

其中,W(weight)=体重(单位:磅);H(height)=身高(单位:英寸)

请回答以下问题:

①你将选择哪一个模型?为什么?

②如果第二个模型确实更好,而你选择了第一个模型,你犯了什么错误?

③D的系数说明了什么?

15、考虑如下回归模型:

  

   其中,为大学教师的年收入;教学年份;

                ;    

   请回答以下问题:①的含义是什么?

                   ②求E()。

16、家庭消费支出C除了依赖家庭收入Y之外,还同下列因素有关:

①家庭所属民族,有汉、蒙、满、回;

②家庭所在地域,有南方、北方;

③户主的文化程度,有大专以下、本科、研究生。

试根据以上资料分析确定家庭消费支出的线性回归模型。

17、设某饮料的需求Y依赖于收入X的变化外,还受:

①“地区”(农村、城市)因素影响其截距水平;

②“季节”(春、夏、秋、冬)因素影响其截距和斜率。

试分析确定该种饮料需求的线性回归模型。

18、假设利率R<0.08时,投资I取决于利润X原则是利率R≥0.08时,投资I同时取决于利润X和利润R;试用一个可以检验的模型来表达上述关系。

1试在消费函数中(以加法形式)引入虚拟变量,用以反映季节因素(淡、旺季)和收入层次差异(高、中、低)对消费需求的影响,并写出种类消费函数的具体形式。

 

 

 

第七章  滞后变量模型

[教学内容]

通过本章学习,掌握滞后变量的设定、滞后模型的估计、自回归模型的建立。

[重点难点]

滞后模型的估计与自回归模型的估计

[练习与思考]

1、下列模型中含有滞后变量的模型是(  

A          B 

C          D 

2、模型中,平均滞后时间为(   

A   1.7      B   0.7        C   2.0        D   1.4

3、模型中,为(   

A         B   0.35       C   0.26        D   0

4、下列哪个模型不能转化为考耶克模型的形式(   )

A 有限分布滞后模型        B 无限分布滞后模型 

C 自适应预期模型         D 局部调整模型

5、把模型解释变量包含被解释变量的滞后变量的模型称为(           )模型。

6、无限分布滞后模型从数学的角度来看和(           )是等价的。

7葛兰杰因果关系检验中,其基本的依据是(       )。

8现实的经济实践中,有限分布滞后模型的经常可能出现以下三种特征,即:(     )(     )(     )。

9、滞后变量模型有哪几种类型?

10、滞后变量模型有什么优点和缺点?

11、滞后变量模型使用OLS方法估计模型时主要会遇到什么问题?

12、试述阿尔蒙估计的原理和步骤。

13、经验加权法、阿尔蒙方法和考耶克方法,各自采用什么方式解决模型中的多重共线性问题?它们在处理方式上有什么共同之处?

14、如何确定有限分布滞后模型中的滞后期长度?

15、试分析考耶克模型的特点和引出的问题。

16、试述工具变量法估计参数的基本思想。

17、考虑下列回归模型

且式中

试对模型进行适当变换,使模型中的变量成为可观测变量。

18、无限分布滞后模型

可写成如下形式

试用表示满意

20、关于下列估计的模型:

投资函数:

分别计算投资的短期乘数、长期乘数,乘数效应比、平均滞后时间,并解释其经济含义。

21、关于下列估计的模型:

消费函数:

分别计算消费的短期乘数、长期乘数,乘数效应比、平均滞后时间,并解释其经济含义。

 

第九章  联立方程组模型

[教学内容]

通过本章的学习,主要了解联立方程组模型的含义,识别,参数估计及案例分析

[重点难点]

联立方程组模型的识别,参数估计及应用实例分析

[练习与思考]

1、下列关于联立模型方程的叙述完全正确的是(  )

A 联立方程中一定包括恒等方程  B 联立方程中一定包括统计方程  

C 联立方程中一定包括行为方程  D 联立方程中一定包括随机方程

  1. 下列联立模型中

分别为该商品的需求和供给;分别为该商品和其他商品的价格;为收入;为商品的生产成本;为需求趋势或生产技术水平。

哪些变量是前定变量(      )

        B            C          D  

3、模型中内生变量具有的特征是(  )

A 一般在联立方程中只出现一次   B 一般在联立方程多个方程中出现

C 一般与随机项相关        D 一般与随机项不相关

4、关于结构式模型与简化式模型表述正确的是(   )

A 结构式模型经济涵义明确,所以可以直接进行估计和应用

B 简化式模型是简单的模型,可以直接进行估计

C 结构式模型经济涵义明确,所以全权反映了经济变量之间的影响 

D 简化式模型是之把前定变量作为解释变量,可以直接进行估计。

5、模型过度识别的阶条件是(     )

A       B         C       D 

6、联立方程模型的估计中,表述正确的是(    )

A 可以用OLS方法估计参数 B 不可以用OLS方法估计参数

C 只能用工具变量法估计参数 D 只能用3OLS方法估计参数

7、如果结构式联立模型中存在随机解释变量,一般最可能会使模型产生(       )影响。

A   异方差          B   自相关      C   多重共线性      D  以上都有可能

8、在联立方程中,内生变量是(          )的变量。

9、在联立方程模型中,(   和    )变量称为前定变量

10、如果联立方程中,某个方程具有(        )的形式,则方程是可识别的。

11、工具变量法估计联立方程模型是根据(                       )的思想,设计工具变量进行模型估计。

12、联立模型中什么是结构式模型?什么是简化式模型?

13、试述结构式模型和简化式模型的特点。

14、联立模型可识别的条件是什么?联立模型中方程可识别的阶条件和秩条件分别是什么?

·5、什么是被斥变量和被斥变量系数矩阵。

16、试述间接最小二乘法在联立方程参数估计的思想。

17如果有某商品的供给和需求方程为

        

分别为该商品的需求和供给;分别为该商品和其他商品的价格;为收入;为商品的生产成本;为需求趋势或生产技术水平。

  1. 试判断该模型的内生变量和前定变量。
  2. 试判断模型的识别问题。

18、设宏观经济模型:

(1)试判断模型的内生变量,外生变量和前定变量。

(2)试用阶条件判断模型的识别问题。

19、设宏观经济模型:

(1)试判断模型的内生变量,外生变量和前定变量。

  1. 试用秩条件判断模型的识别问题。

20、下列联立模型:

相关,试对方程一运用工具变量法进行参数估计。

 

3