计量经济学题目及答案.doc

三、判断题（判断下列命题正误，并说明理由）1、简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。2、在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。3、D-W检验中的D-W值在0到4之间，数值越小说明模型随机误差项的自相关度越小，数值越大说明模型随机误差项的自相关度越大。 4、在计量经济模型中，随机扰动项与残差项无区别。5、在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。6、线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数。7、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。8、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。 9、双变量模型中，对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的。10、如果联立方程模型中某个结构方程包含了所有的变量, 则这个方程不可识别。11、在实际中，一元回归没什么用，因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释。12、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的13、在异方差性的情况下，常用的OLS法必定高估了估计量的标准误。14、虚拟变量只能作为解释变量。15、随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别。16、经典线性回归模型（CLRM）中的干扰项不服从正态分布的，OLS估计量将有偏的。17、虚拟变量的取值只能取0或1。18、拟合优度检验和F检验是没有区别的。19、联立方程组模型不能直接用OLS方法估计参数。20、双变量模型中，对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的；21、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。22、在模型的回归分析结果报告中，有，则表明解释变量 对的影响是显著的。 23、结构型模型中的每一个方程都称为结构式方程，结构方程中，解释变量只可以是前定变量。24、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与模型有无截距项无关。25、在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定26、当异方差出现时，常用的t和F检验失效；27、解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因。28、经典线性回归模型（CLRM）中的干扰项不服从正态分布的，OLS估计量将有偏的。29、由间接最小二乘法与两阶段最小二乘法得到的估计量都是无偏估计。30、在异方差性的情况下，常用的OLS法必定高估了估计量的标准误。31、即使经典线性回归模型（CLRM）中的干扰项不服从正态分布的，OLS估计量仍然是无偏的。32、 变量模型中，对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的。33、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的；34、秩条件是充要条件，因此利用秩条件就可以完成联立方程识别状态的确定。35、在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。36、假定个人服装支出同收入水平和性别有关，由于性别是具有两种属性（男、女）的定性因素，因此，用虚拟变量回归方法分析性别对服装支出的影响时，需要引入两个虚拟变量。37、双变量模型中，对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的。38、随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别。39、经典线性回归模型（CLRM）中的干扰项不服从正态分布的，OLS估计量将有偏的。40、在简单线性回归中可决系数与斜率系数的t检验的没有关系。41、异方差性、自相关性都是随机误差现象，但两者是有区别的。42、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与模型有无截距项无关。43、满足阶条件的方程一定可以识别。44、库依克模型、自适应预期模型与局部调整模型的最终形式是不同的。45、半对数模型中，参数的含义是X的绝对量变化，引起Y的绝对量变化。46、对已经估计出参数的模型不需要进行检验。47、经典线性回归模型（CLRM）中的干扰项不服从正态分布的，OLS估计量将有偏的。48、在有M个方程的完备联立方程组中，当识别的阶条件为（H为联立方程组中内生变量和前定变量的总数，为第i个方程中内生变量和前定变量的总数）时，则表示第i个方程不可识别。 49、随机误差项和残差是有区别的。四、计算分析题1、根据某城市19781998年人均储蓄(y)与人均收入(x)的数据资料建立了如下回归模型 se=（340.0103）（0.0622）试求解以下问题（1） 取时间段19781985和19911998，分别建立两个模型。模型1： 模型2： t=（-8.7302）（25.4269） t=（-5.0660）（18.4094） 计算F统计量，即，对给定的，查F分布表，得临界值。请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？ （2）根据表1所给资料，对给定的显著性水平，查分布表，得临界值，其中p=3为自由度。请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？表1ARCH Test:F-statistic6.033649 Probability0.007410Obs*R-squared10.14976 Probability0.017335Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/04/06 Time: 17:02Sample(adjusted): 1981 1998Included observations: 18 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C244797.2373821.30.6548510.5232RESID2(-1)1.2260480.3304793.7099080.0023RESID2(-2)-1.4053510.379187-3.7062220.0023RESID2(-3)1.0158530.3280763.0963970.0079R-squared0.563876 Mean dependent var971801.3Adjusted R-squared0.470421 S.D. dependent var1129283.S.E. of regression821804.5 Akaike info criterion30.26952Sum squared resid9.46E+12 Schwarz criterion30.46738Log likelihood-268.4257 F-statistic6.033649Durbin-Watson stat2.124575 Prob(F-statistic)0.0074102、根据某地区居民对农产品的消费y和居民收入x的样本资料，应用最小二乘法估计模型，估计结果如下，拟合效果见图。由所给资料完成以下问题：（1） 在n=16，的条件下，查D-W表得临界值分别为，试判断模型中是否存在自相关；（2） 如果模型存在自相关，求出相关系数，并利用广义差分变换写出无自相关的广义差分模型。se=（1.8690）（0.0055） 3、某人试图建立我国煤炭行业生产方程，以煤炭产量为被解释变量，经过理论和经验分析，确定以固定资产原值、职工人数和电力消耗量变量作为解释变量，变量的选择是正确的。于是建立了如下形式的理论模型：煤炭产量= 固定资产原值+ 职工人数+ 电力消耗量+，选择2000年全国60个大型国有煤炭企业的数据为样本观测值；固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，其它采用实物量单位；采用OLS方法估计参数。指出该计量经济学问题中可能存在的主要错误，并简单说明理由。4、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？5、根据某城市19781998年人均储蓄与人均收入的数据资料建立了如下回归模型： se=（340.0103）（0.0622）试求解以下问题：（2） 取时间段19781985和19911998，分别建立两个模型。 模型1： t=（-8.7302）（25.4269） 模型2： t=（-5.0660）（18.4094） 计算F统计量，即，给定，查F分布表，得临界值。请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？（3） 利用y对x回归所得的残差平方构造一个辅助回归函数： 计算给定显著性水平，查分布表，得临界值，其中p=3，自由度。请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？（3）试比较（1）和（2）两种方法，给出简要评价。6、Sen和Srivastava（1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型：(4.37) (0.857) (2.42) R2=0.752其中：X是以美元计的人均收入；Y是以年计的期望寿命；Sen和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元（），若人均收入超过1097美元，则被认定为富国；若人均收入低于1097美元，被认定为贫穷国。（括号内的数值为对应参数估计值的t-值）。（1）解释这些计算结果。（2）回归方程中引入的原因是什么？如何解释这个回归解释变量？（3）如何对贫穷国进行回归？又如何对富国进行回归？7、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（10辆）； 第个百货店所处区域内的人均收入（美元）； 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） 说出本方程中系数0.1和0.01的经济含义。（2） 各个变量前参数估计的符号是否与期望的符号一致？（3） 在0.05的显著性水平下检验变量的显著性。（临界值，）8、一国的对外贸易分为出口和进口，净出口被定义为出口与进口的差额。影响净出口的因素很多，在宏观经济学中，汇率和国内收入水平被认为是两个最重要的因素，我们根据这一理论对影响中国的净出口水平的因素进行实证分析。设NX表示我国净出口水平（亿元）；GDP为我国国内生产总值（亿元），反映我国的国内收入水平；D(GDP)表示GDP的一阶差分；E表示每100美元对人民币的平均汇率（元/百美元），反映汇率水平。利用19852001年我国的统计数据（摘自2002中国统计年鉴），估计的结果见下表。（1）选择解释我国净出口水平最适合的计量经济模型，写出该模型并说明选择的原因，其它模型可能存在什么问题；（2）解释选择的计量经济模型的经济意义。相关系数矩阵Dependent Variable: NXMethod: Least SquaresDate: 03/21/02 Time: 11:02Sample: 1985 2001Included observations: 17VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-2135.887645.9685-3.3064880.0048E4.8518320.9835874.9327940.0002R-squared0.618636 Mean dependent var879.9059Adjusted R-squared0.593211 S.D. dependent var1348.206S.E. of regression859.8857 Akaike info criterion16.46161Sum squared resid11091052 Schwarz criterion16.55963Log likelihood-137.9237 F-statistic24.33245Durbin-Watson stat0.890230 Prob(F-statistic)0.000180Dependent Variable: NXMethod: Least SquaresDate: 03/21/02 Time: 11:04Sample: 1985 2001Included observations: 17VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-761.6691313.1743-2.4320930.0280GDP0.0368270.0058106.3384920.0000R-squared0.728145 Mean dependent var879.9059Adjusted R-squared0.710021 S.D. dependent var1348.206S.E. of regression726.0044 Akaike info criterion16.12312Sum squared resid7906237. Schwarz criterion16.22115Log likelihood-135.0465 F-statistic40.17648Durbin-Watson stat1.289206 Prob(F-statistic)0.000013Dependent Variable: NXMethod: Least SquaresDate: 03/21/02 Time: 11:06Sample: 1985 2001Included observations: 17VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-822.2318789.9381-1.0408810.3156E0.1803342.1450810.0840690.9342GDP0.0356710.0150082.3768550.0323R-squared0.728282 Mean dependent var879.9059Adjusted R-squared0.689465 S.D. dependent var1348.206S.E. of regression751.2964 Akaike info criterion16.24026Sum squared resid7902248. Schwarz criterion16.38730Log likelihood-135.0422 F-statistic18.76202Durbin-Watson stat1.279954 Prob(F-statistic)0.000109Dependent Variable: NXMethod: Least SquaresDate: 03/21/02 Time: 11:09Sample(adjusted): 1986 2001Included observations: 16 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-3036.617444.7869-6.8271280.0000E8.7812480.9297889.4443580.0000D(GDP)-0.3014650.054757-5.5055500.0001R-squared0.878586 Mean dependent var962.9563Adjusted R-squared0.859907 S.D. dependent var1346.761S.E. of regression504.0793 Akaike info criterion15.45070Sum squared resid3303247. Schwarz criterion15.59557Log likelihood-120.6056 F-statistic47.03583Durbin-Watson stat2.214778 Prob(F-statistic)0.0000019、下面结果是利用某地财政收入对该地第一、二、三产业增加值的回归结果，根据这一结果试判断该模型是否存在多重共线性，说明你的理由。Dependent Variable: REVMethod: Least SquaresSample: 1 10Included observations: 10VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C17414.6314135.101.2320130.2640GDP1-0.2775100.146541-1.8937430.1071GDP20.0848570.0935320.9072520.3992GDP30.1905170.1516801.2560480.2558R-squared0.993798 Mean dependent var63244.00Adjusted R-squared0.990697 S.D. dependent var54281.99S.E. of regression5235.544 Akaike info criterion20.25350Sum squared resid1.64E+08 Schwarz criterion20.37454Log likelihood-97.26752 F-statistic320.4848Durbin-Watson stat1.208127 Prob(F-statistic)0.00000110、通过建模发现，某企业的某种产品价格P和可变成本V之间满足如下关系：。目前可变成本占产品价格的20。现在，企业可以改进该产品，但是改进要增加10可变成本（其他费用保持不变）。问，企业是否该选择改进？11、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（10辆）； 第个百货店所处区域内的人均收入（美元）； 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：（4） 说出本方程中系数0.1和0.01的经济含义。（5） 各个变量前参数估计的符号是否与期望的符号一致？（6） 在0.05的显著性水平下检验变量的显著性。（临界值，）12、以广东省东莞市的财政支出作为被解释变量、财政收入作为解释变量做计量经济模型，即，方程估计、残差散点图及ARCH检验输出结果分别如下：方程估计结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/31/03 Time: 12:42Sample: 1980 1997Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-2457.310680.5738-3.6106440.0023X0.7193080.01115364.497070.0000R-squared0.996168 Mean dependent var25335.11Adjusted R-squared0.995929 S.D. dependent var35027.97S.E. of regression2234.939 Akaike info criterion18.36626Sum squared resid79919268 Schwarz criterion18.46519Log likelihood-163.2963 F-statistic4159.872Durbin-Watson stat2.181183 Prob(F-statistic)0.000000残差与残差滞后1期的散点图： ARCH检验输出结果：ARCH Test:F-statistic2.886465 Probability0.085992Obs*R-squared7.867378 Probability0.096559Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/10/03 Time: 00:33Sample(adjusted): 1984 1997Included observations: 14 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-9299857.7646794.-1.2161770.2549RESID2(-1)0.0335820.3083770.1089000.9157RESID2(-2)-0.7432730.320424-2.3196500.0455RESID2(-3)-0.85485211.02966-0.0775050.9399RESID2(-4)37.0434510.913803.3941820.0079R-squared0.561956 Mean dependent var5662887.Adjusted R-squared0.367269 S.D. dependent var16323082S.E. of regression12984094 Akaike info criterion35.86880Sum squared resid1.52E+15 Schwarz criterion36.09704Log likelihood-246.0816 F-statistic2.886465Durbin-Watson stat1.605808 Prob(F-statistic)0.085992根据以上输出结果回答下列问题：（1）该模型中是否违背无自相关假定？为什么？（，）（2）该模型中是否存在异方差？说明理由（显著性水平为0.1，）。（3）如果原模型存在异方差，你认为应如何修正？（只说明修正思路，无需计算）13、 已知某公司的广告费用(X)与销售额(Y)的统计数据如下表所示：X(万元)402520304040252050205020Y(万元)490395420475385525480400560365510540(1) 估计销售额关于广告费用的一元线性回归模型(2) 说明参数的经济意义(3) 在的显著水平下对参数的显著性进行t检验。14、 设某商品的需求模型为，式中，是商品的需求量，是人们对未来价格水平的预期，在自适应预期假设下，通过适当变换，使模型中变量成为可观测的变量。15、为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系，得到以下数据：年 份地方预算内财政收入Y（亿元）国内生产总值(GDP)X（亿元）199021.7037171.6665199127.3291236.6630199242.9599317.3194199367.2507449.2889199474.3992615.1933199588.0174795.69501996131.7490950.04461997144.77091130.01331998164.90671289.01901999184.79081436.02672000225.02121665.46522001265.65321954.6539资料来源:深圳统计年鉴2002，中国统计出版社利用EViews估计其参数结果为(1)建立深圳地方预算内财政收入对GDP的回归模型；(2)估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义；（3）对回归结果进行检验；(4) 若是2005年年的国内生产总值为3600亿元，确定2005年财政收入的预测值和预测区间()。16、运用美国1988研究与开发（R&D）支出费用（Y）与不同部门产品销售量（X）的数据建立了一个回归模型，并运用Glejser方法和White方法检验异方差，由此决定异方差的表现形式并选用适当方法加以修正。结果如下： White Heteroskedasticity Test:F-statistic3.057161 Probability0.076976Obs*R-squared5.212471 Probability0.073812Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 08/08/05 Time: 15:38Sample: 1 18Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-6219633.6459811.-0.9628200.3509X229.3496126.21971.8170660.0892X2-0.0005370.000449-1.1949420.2507R-squared0.289582 Mean dependent var6767029.Adjusted R-squared0.194859 S.D. dependent var14706003S.E. of regression13195642 Akaike info criterion35.77968Sum squared resid2.61E+15 Schwarz criterion35.92808Log likelihood-319.0171 F-statistic3.057161Durbin-Watson stat1.694572 Prob(F-statistic)0.076976 请问：（1）White检验判断模型是否存在异方差。（2）Glejser检验判断模型是否存在异方差。（3）该怎样修正。17、Sen和Srivastava（1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型：(4.37) (0.857) (2.42) R2=0.752其中：X是以美元计的人均收入；Y是以年计的期望寿命；Sen和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元（），若人均收入超过1097美元，则被认定为富国；若人均收入低于1097美元，被认定为贫穷国。（括号内的数值为对应参数估计值的t-值）。（1）解释这些计算结果。（2）回归方程中引入的原因是什么？如何解释这个回归解释变量？（3）如何对贫穷国进行回归？又如何对富国进行回归？18、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： （7.5.1）t=(-5.2066) (8.6246) (7.5.2)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： 你将选择哪一个模型？为什么？ 如果模型（7.5.2）确实更好，而你选择了（7.5.1），你犯了什么错误？ D的系数说明了什么？19、美国各航空公司业绩的统计数据公布在华尔街日报1999年年鉴（The Wall Street Journal Almanac 1999）上。航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉的次数的数据如下资料来源:(美)David R.Anderson等商务与经济统计，第405页，机械工业出版社。航空公司名称航班正点率（%）投诉率（次/10万名乘客）西南(Southwest)航空公司818021大陆(Continental)航空公司766058西北(Northwest)航空公司766085美国(US Airways)航空公司757068联合(United)航空公司738074美洲(American)航空公司722093德尔塔（Delta）航空公司712072美国西部(Americawest)航空公司708122环球(TWA)航空公司685125利用EViews估计其参数结果为(1)求出描述投诉率是如何依赖航班按时到达正点率的估计的回归方程。(2)对估计的回归方程的斜率作出解释。(3)如果航班按时到达的正点率为80%，估计每10万名乘客投诉的次数是多少？20、设消费函数为 式中，为消费支出；为个人可支配收入；为个人的流动资产；为随机误差项，并且（其中为常数）。试回答以下问题： (1)选用适当的变换修正异方差，要求写出变换过程；(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。21、考虑以下凯恩斯收入决定模型： 其中，C消费支出，I投资指出，Y收入，G政府支出；和是前定变量。（1）导出模型的简化型方程并判定上述方程中哪些是可识别的（恰好或过度）。（2）你将用什么方法估计过度可识别方程和恰好可识别方程中的参数。22、表中是中国1978年-1997年的财政收入Y和国内生产总值X的数据: 中国国内生产总值及财政收入 单位:亿元 年 份 国内生产总值X 财政收入Y197819791980108110821983198419851986198719881989199019911992199319941995100619973624.14038.24517.84860.35301.85957.47206.78989.110201.411954.514992.316917.818598.421662.526651.934560.546670.057494.966850.573452.51132.261146.381159.931175.791212.331366.951642.862004.822122.012199.352357.242664.902937.103149.483483.374348.955218.106242.207407.998651.14数据来源:中国统计年鉴试根据这些数据完成下列问题；(1)建立财政收入对国内生产总值的简单线性回归模型，并解释斜率系数的经济意义;(2)估计所建立模型的参数，并对回归结果进行检验；(3)若是1998年的国内生产总值为78017.8亿元，确定1998年财政收入的预测值和预测区间()。23、克莱因与戈德伯格曾用1921-1950年(1942-1944年战争期间略去)美国国内消费Y和工资收入X1、非工资非农业收入X2、农业收入X3的时间序列资料，利用OLSE估计得出了下列回归方程：(括号中的数据为相应参数估计量的标准误)。试对上述模型进行评析，指出其中存在的问题。24、表中给出了19701987年期间美国的个人消息支出(PCE)和个人可支配收入(PDI)数据，所有数字的单位都是10亿美元(1982年的美元价)。估计下列模型： 得到：Dependent Variable: PCEMethod: Least SquaresDate: 07/27/05 Time: 21:41Sample: 1970 1987Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-216.426932.69425-6.6197230.0000PDI1.0081060.01503367.059200.0000R-squared0.996455Mean dependent var1955.606Adjusted R-squared0.996233S.D. dependent var307.7170S.E. of regression18.88628Akaike info criterion8.819188Sum squared resid5707.065Schwarz criterion8.918118Log likelihood-77.37269F-statistic4496.936Durbin-Watson stat1.366654Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: PCEMethod: Least SquaresDate: 07/27/05 Time: 21:51Sample (adjusted): 1971 1987Included observations: 17 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-233.273645.55736-5.1204360.0002PDI0.9823820.1409286.9708170.0000PCE(-1)0.0371580.1440260.2579970.8002R-squared0.996542Mean dependent var1982.876Adjusted R-squared0.996048S.D. dependent var293.9125S.E. of regression18.47783Akaike info criterion8.829805Sum squared resid4780.022Schwarz criterion8.976843Log likelihood-72.05335F-statistic2017.064Durbin-Watson stat1.570195Prob(F-statistic)0.000000(1) 解释这两个回归模型的结果。(2) 短期和长期边际消费倾向（MPC）是多少？25、为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y，百万美元）、旅行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下： t=(-3.066806) (6.652983) (3.378064) R2=0.934331 F=191.1894 n=31（1） 从经济意义上考察估计模型的合理性。（2） 在5%显著性水平上，分别检验参数的显著性；在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。26、研究某地区1962-1995年基本建设新增固定资产Y（亿元）和全省工业总产值X（亿元）按当年价格计算的历史资料。估计结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 07/27/05 Time: 22:31Sample (adjusted): 1963 1995Included observations: 33 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C1.8966451.1671271.6250550.1146X0.1021990.0247824.1239610.0003Y(-1)0.0147000.1828650.0803890.9365R-squared0.584750Mean dependent var7.804242Adjusted R-squared0.557066S.D. dependent var5.889686S.E. of regression3.919779Akaike info criterion5.656455Sum squared resid460.9399Schwarz criterion5.792502Log likelihood-90.33151F-statistic21.12278Durbin-Watson stat1.901308Prob(F-statistic)0.000002（1） 如果设定模型 作部分调整假定，估计参数，并作解释。 （2） 如果设定模型 作自适应假定，估计参数，并作解释。 （3） 比较上述两种模型的设定，哪一个模型拟合较好？27、考虑如下的货币供求模型：货币需求： 货币供给：其中，M=货币，Y收入，R利率，P价格，为误差项；R和P是前定变量。(1) 需求函数可识别吗？(2) 供给函数可识别吗？(3) 你会用什么方法去估计可识别的方程中的参数？为什么？(4) 假设我们把供给函数加以修改，多加进两个解释变量 和，会出现什么识别问题？你还会用你在（3）中用的方法吗？为什么？三、判断题1、 错在多元线性回归模型里除了对随机误差项提出假定外，还对解释变量之间提出无多重共线性的假定。2、对在分布滞后模型里多引进解释变量的滞后项，由于变量的经济意义一样，只是时间不一致，所以很容易引起多重共线性。3、错DW值在0到4之间，当DW落在最左边（0ddL）、最右边(4-Dld4d)时，分别为正自相关、负自相关;中间(dud4-du)为不存在自相关区域;其次为两个不能判定区域。4、错它们均为随机项，但随机误差项表示总体模型的误差，残差表示样本模型的误差。5、错参数一经估计，建立了样本回归模型，还需要对模型进行检验，包括经济意义检验、统计检验、计量经济专门检验等。6、错线性回归模型本质上指的是参数线性，而不是变量线性。同时，模型与函数不是同一回事。7、错应该是解释变量之间高度相关引起的。8、错引入虚拟变量的个数与样本容量大小无关，与变量属性，模型有无截距项有关9、正确要求最好能够写出一元线性回归中，F统计量与T统计量的关系，即的来历；或者说明一元线性回归仅有一个解释变量，因此对斜率系数的T检验等价于对方程的整体性检验。10、正确没有唯一的统计形式11、错在实际中，一元回归是很多经济现象的近似，能够较好的反映回归的核心思想，是很有的。12、错应该是解释变量之间高度相关引起的。13、错有可能高估也有可能低估。如：考虑一个非常简单的具有异方差性的线性回归模型：；=则：14、错虚拟变量还能作被解释变量。15、错随机扰动项的方差反映总体的波动情况，对一个特定的总体而言，是一个确定的值。在最小二乘估计中，由于总体方差在大多数情况下并不知道，所以用样本数据去估计：。其中n为样本数，k为待估参数的个数。是线性无偏估计，为一个随机变量。16、错即使经典线性回归模型（CLRM）中的干扰项不服从正态分布的，OLS估计量仍然是无偏的。因为，该表达式成立与否与正态性无关。17、错虚拟变量的取值是人为设定的，也可以取其它值。18、错（1）F检验中使用的统计量有精确的分布，而拟合优度检验没有；（2）对是否通过检验，可决系数（修正可决系数）只能给出一个模糊的推测；而F检验可以在给定显著水平下，给出统计上的严格结论。19、错递归方程可以用OLS方法估计参数，而其它的联立方程组模型不能直接用OLS方法估计参数。20、正确最好能够写出一元线性回归模型；F统计量与T统计量的关系，即的来历；或者说明一元线性回归仅有一个解释变量，因此对斜率系数的T检验等价于对方程的整体性检验。21、错误应该是解释变量之间高度相关引起的。 22、错误解释变量和对的联合影响是显著的23、错误结构方程中，解释变量可以是前定变量，也可以是内生变量。24、错误模型有截距项时，如果被考察的定性因素有m个相互排斥属性，则模型中引入m1个虚拟变量，否则会陷入“虚拟变量陷阱”； 模型无截距项时，若被考察的定性因素有m个相互排斥属性，可以引入m个虚拟变量，这时不会出现多重共线性。25、错误在古典假定条件下，OLS估计得到的参数估计量是该参数的最佳线性无偏估计（具有线性、无偏性、有效性）。总之，提出古典假定是为了使所作出的估计量具有较好的统计性质和方便地进行统计推断。26、错误由于方差不在具有最小性。这时往往会夸大t检验，使得t检验失效；但是F检验仍然有效。27、错误 产生多重共线性的主要原因是：经济本变量大多存在共同变化趋势；模型中大量采用滞后变量；认识上的局限使得选择变量不当；。28、错误即使经典线性回归模型（