成绩 |
课 程 计量经济学(A卷)
学 院 经济与金融 考 试 日 期2014 年 1 月13 日
专业班号
姓 名 学 号 期中 期末
一 填空题(每个1分,共15分)
1,对于线性回归模型:
写出扰动项同方差的表达式___________;无序列相关的表达式___________。
2,一元线性回归模型的解释变量的单位扩大10倍,则新的回归模型的截距____不变_____斜率_____为原回归系数的____。
3,在模型的回归分析结果报告中,如果有F统计量的P值=0, 则说明____________________。 两个解释变量对Y的联合影响显着
4,样本容量为n的一元线性回归分析中,总离差平方和TSS 的自由度为_____ n-1 ,1__,回归平方和ESS的自由度是_______。
5,回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离,最小二乘准则是指_______为 最残差平方和 小。
6,已知三元线性回归模型估计的残差平方和为800,估计用样本容量为44,则随机误差项的方差估计量为_______。20
7,简单相关系数矩阵方法主要用于检验____。多重共线性
8,假设是一个均值为0,方差为1的白噪声序列,定义序列
则____,____。 (P280页)
9,模型设定偏误主要有两大类:一类是_______;另一类是_____。解释变量选取的偏误 ,模型函数形式选取偏误
10,下列关于时间序列的论述哪个是不正确的____。C
A.AR过程的自相关函数呈拖尾特征。
B.MA过程的偏自相关函数呈拖尾特征。
C.对于一个时间序列,其自相关函数和偏自相关函数必定有一个是截尾的。
D.在MA(q)过程中,白噪声项对该随机过程的影响只会持续q期。
二 简答证明题(20分)
1,(6分)随机时间序列的平稳性条件是什么?证明随机游走序列不是平稳序列。
,随机时间序列{ }(t=1, 2, …)的平稳性条件是:的均值是与时间t 无关的常数;的是与时间t 无关的常数;的是只与时期间隔k有关,与时间t 无关的常数。
对于序列 ,假设的初值为常数,则易知
是一个,因此 ,即的与时间t有关而非常数,所以它是一非平稳序列。
2,(4分)对于计量经济学模型,其OLS估计参数的特性在下列情况下会受到什么影响:
(1)观测值数目n增加;(2) Xi各观测值近似相等;
(1)随着观测值数目的增加,根据大样本性质,参数更接近真实值;
(2)如果Xi各观测值近似相等,意味着趋于零,会使得变得很不稳定,甚至无法计算;
3,(10分)回归方程中,现有观测值的如下计算结果:
(1) 求系数的最小二乘估计值。
(2) 假设系数的约束条件为,求系数的有约束最小二乘估计值。
三 综合分析计算题(共55分)
1,(10分)根据100对(,)的观察值计算出:(为离差)
,,
(1)(6分)求出一元模型中的的OLS估计量及其相应的方差的估计值。
,(1)(6分)
(2)(4分)后来发现还受到的影响,于是将一元模型改为二元模型
收集的相应观察值并计算出
,,
求二元模型中的,的OLS估计值。
(2)
2,(本题15分,每题3分)
以某年的我国各省(市、区)的城镇居民人均消费为被解释变量,以城镇居民人均工资收入和其它收入(包括经营收入、财产收入等)为解释变量,考虑到北京、上海、天津的特殊性,引入虚变量,,建立如下的多元线性回归模型:
Dependent Variable: Y | ||||
Method: Least Squares | ||||
Sample: 1 31 | ||||
White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | ||||
X1 | ||||
X2 | ||||
DD | ||||
DDX1 | ||||
R-squared | Mean dependent var | |||
Adjusted R-squared | . dependent var | |||
. of regression | Akaike info criterion | |||
Sum squared resid | 8281698. | Schwarz criterion | ||
Log likelihood | F-statistic | |||
Durbin-Watson stat | Prob(F-statistic) |
(1)北京、上海、天津的城镇居民自发性消费和工资收入的边际消费倾向与其它地区是否存在显着差异?为什么?
(2)截面数据模型一般存在异方差性,该模型是采取什么方法克服异方差性的影响?
(3)根据判断,该模型不存在序列相关性。这种说法是否正确?为什么?
(4)比较的估计量,存在,由此判断比有更高的显着性。这种说法是否正确?为什么?
(5)经检验和的相关系数为,是否需要对模型进行共线性处理?一元线
性回归模型与上述多元回归模型得到的的估计结果是否
相同?为什么?
(1)没有,因为不显着。(2)加权最小二乘法。
(3)只能说不存在一阶序列相关。(4) 不正确,解释变量的显着性要通过T统计值来判断,比较显着性,要看解释变量对被解释变量的解释力,用比较。
(5)需要,不同,因为有严重的共线性。
3,(10分)根据1954-1999年美国制造业的存货Y和销售量X的数据建立模型,
为了便于说明,假定存货取决于当年和三年前的销售量如下:
假定可以用阿尔蒙二次多项式近似,则
利用软件进行回归结果如下:
(1)(3分)写出分布滞后模型的短期乘数,动态乘数,长期乘数。
(保留小数点后三位)
(2)(3分)F统计值很高,但三个W值均不显着,为什么?
(3)(4分)DW值很小,说明可能的原因。
3,(1)短期乘数:; 动态乘数:,,;长期乘数:
(2)可能因为存在共线性。
(3)因为滞后其长度不够。
4,(1)内生变量:C,I,Y;外生变量:G
(2)
第1的结构方程为过度识别的结构方程。、
第2个结构方程为恰好识别的结构方程
第3个方程是平衡方程,不存在识别问题。
(3)恰好识别可用间接最小二乘法,工具变量法,二阶段最小二乘法估计。
4,(10分)考虑如下的简单的宏观经济模型:
= ++ (消费方程)
=+++(投资方程)
=+ (定义方程)
(1)(2分)指出内生变量、外生变量。
(2)(6分)利用阶条件和秩条件判断方程可否识别,恰好识别,过度识别。
(3)(2分)可用什么方法估计恰好识别的方程?
4,(1)内生变量:C,I,Y;外生变量:G
(2)
第1的结构方程为过度识别的结构方程。、
第2个结构方程为恰好识别的结构方程
第3个方程是平衡方程,不存在识别问题。
(3)恰好识别可用间接最小二乘法,工具变量法,二阶段最小二乘法估计。
5,(10分)针对我国1997年1月—2013年4月货币供应量M1数据进行分析,得到以下软件输出结果,回答:
(1)(3分)时间序列M1是否平稳的?为什么?
(2)(3分)M1序列是几阶单整序列?
(3)(4分)针对M1能够建立什么样的ARIMA(p,d,q)模型?
(写出模型形式和阶数)
D(M1,2) 的模型估计的AIC
模型形式 | AR(1) | AR(2) | MA(1) | MA(2) |
AIC |
(2) 是2阶单整序列。
(3)M1~ARIMA(0,2,2) |