《计量经济学》 谢识予 分章练习题 下载本文

16. 对于线性回归模型的随机误差项?i, Var(?i)=E(?i2)=σ2内涵指( ) A.随机误差项的期望为零 B.所有随机误差都有相同的方差 C.两个随机误差互不相关 D.误差项服从正态分布 E.以上都不对 17. 对模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi进行总体显著性检验,如果检验结果总体线性关系显著,则有可能( )。

A.β1=β2=0 B.β1≠0,β2=0 C.β1=0,β2≠0 D.β1≠0,β2≠0 E.以上都对

四、计算分析题

1.某线性回归的结果如下:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/30/08 Time: 13:47 Sample: 1 16

Included observations: 16

Variable C X1 X2

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -176.2778

Std. Error 30.62414

t-Statistic -5.756170 62.78936

Prob. 0.0001 0.0000 0.0039

1.026137 ( ① ) 0.669964

0.191239 ( ② )

0.999726 Mean dependent var 5468.869 0.99968 S.D. dependent var 65.10726 Akaike info criterion 55106.42 Schwarz criterion -87.85848 F-statistic 1.345305 Prob(F-statistic)

3659.889 11.35731 11.50217 ( ③ ) 0.000000

(1)计算括号内的值。 (2)写出回归模型方程。

(3)判断解释变量X1对被解释变量Y是否有显著性影响,并给出理由。 (4)计算随机误差项的方差σ2的估计值。

2.下表给出了用最小二乘法对三元线性模型回归的结果(解释变量个数为3)

方差来源 来自回归ESS 来自残差RSS 总离差TSS

平方和(SS) 900 ( ) 1000 9

自由度(df) ( ) ( ) 18

(1)计算括号里的值 (2)求R2和R2

(3)对回归显著性进行检验(F0.05=3.29)

五、简答题

1.试述多元线性回归模型的基本假设。

2. 试述多元线性回归模型的基本假设与一元线性回归模型的不同之处。 3. 试述多元线性回归模型的基本假设与一元线性回归模型的相同之处。 4. 多元线性回归模型为什么采用调整的决定系数?

第五章 习 题

一、判断题

17. 邹检验是检验线性回归模型是否出现异常值问题。( ) 18. 国籍变量是虚拟变量。( )

19. 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。( )

20. 经济数据出现脱离基本趋势的异常值时,则会违反线性回归模型的基本假设(?i为随机误差项)E(?i)=0。( )

21. 非线性回归需要对待估参数赋初始值。( )

二、名词解释 1.解释变量缺落 2.异常值 3.规律性扰动 4.虚拟变量 5.参数改变

三、选择题 (1)单选

18. 设个人消费函数Yi=C0+C1Xi+ui中,消费支出Y不仅同收入X有关,而且与消

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费者年龄构成有关,年龄构成可分为青年、中年和老年三个层次,假设边际消费倾向不变,则考虑年龄因素的影响,该消费函数引入虚拟变量的个数应为( )

A.1个 B.2个 C.3个 D.4个

19. 需求函数Yi=β0+β1Xi+μi,为了考虑“区域”因素(东部沿海、中部、西部、珠江三角洲、北部5种不同的状态)的影响,引入5个虚拟变量,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 20. 邹检验是检验多元线性回归模型出现了( )问题。 A.异常值 B.异方差 C.参数发生改变 D.误差序列相关 21. 设模型

Y??0??1D??1Xi??2?DXi???i,其中D为虚拟变量,当上式为斜

率变动模型时,统计检验结果应为( )。

A、?1?0,??2?0 B、?1?0,??2?0 C、?1?0,??2?0 D、?1?0,??2?0 22. 设模型

Y??0??1D??1Xi??2?DXi???i,其中D为虚拟变量,当上式为截

距变动模型时,统计检验结果应为( )。

A、?1?0,??2?0 B、?1?0,??2?0 C、?1?0,??2?0 D、?1?0,??2?0 23. 设模型

Y??0??1D??1Xi??2?DXi???i,其中D为虚拟变量,当上式为截

距和斜率同时变动模型时,统计检验结果应为( )。

A、?1?0,??2?0 B、?1?0,??2?0 C、?1?0,??2?0 D、?1?0,??2?0

(2)多项

24. 下列哪种情况会违反线性回归模型的基本假设E(?i)=0(?i为随机误差项) A.非线性随机函数关系仍用线性模型进行ols估计

B.模型参数发生改变 C.遗漏重要变量 D.异常值 E.以上都不对 25. 下列属于模型设定偏误的是( )。

A、模型遗漏重要的解释变量 B、模型设定没有考虑到参数变化 C、模型形式设定有误 D、把非线性模型设定为线性模型 E、模型预测值与实际值的误差

26. 已知多元线性回归模型参数发生改变,可以采用( )方法处理。 A.邹检验 B.分段回归 C.引入虚拟变量 D.VIF检验 27. 变量关系非线性可以采用( )方法处理。

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A、初等数学变换化为线性模型 B、非线性回归 C、分段回归 D、逐步回归

四、计算分析题

1.用线性回归模型估计工资Wage与工龄Exper的关系时,还考虑到职称可能也对工资有影响,职称分为中级及以下与高级共2个层次,将职称以虚拟变量D1、D2、?等表示。

(1)请解释虚拟变量的设置原则?

(2)需要设置几个虚拟变量?请对虚拟变量进行赋值。 (3)写出考虑职称因素的可能的线性回归模型。

2、为研究学历与工资的关系,我们随机抽样调查了510名员工(其中360名男,150名女),并得到如下两种回归模型:

? ? 232 W. 06551 ? 5 5.662 EDU

(2.1)

t=(5.2066) (8.6246)

? ? 122 . W9621 ? 23 . 8238 D ?

34.02 EDU

(2. 2)

t=(2.5884) (4.0149) (5.1613)

其中,W(wage)=工资 (单位:千元);EDU(education)=受教育年限

? 1

D ? ?

?0

请回答以下问题:

(1) 你将选择哪一个模型?为什么?(5分) (2) D的系数说明了什么?(5分)

五、简答题

1.哪些情况可能引起线性回归模型误差项均值非零?分别该如何处理 2.处理参数改变的方法有哪些? 3.虚拟变量的设置原则是什么?

4.用Eviews软件做非线性回归的三个步骤是什么?

第六章 习 题

一、判断题

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