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-rar21year.March一、单项选择题（每小题 1 分）计量经济学题库1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。B．1
933 年《计量经济学》会刊出版A．统计学B．数学C．经济学D．数理统计学2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。A．193
0 年世界计量经济学会成立C．1969 年诺贝尔经济学奖设立D．1926 年计量经济学（Economics）一词构造出来3．外生变
量和滞后变量统称为（D）。A．控制变量B．解释变量C．被解释变量D．前定变量4．横截面数据是指（A）。A．同一时点上不同统计单位相
同统计指标组成的数据B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D．同一时点上
不同统计单位不同统计指标组成的数据5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。A．时期数据B．混合数据C．时
间序列数据D．横截面数据6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变 量
影响的变量是（）。A．内生变量B．外生变量C．滞后变量D．前定变量7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（）。A．微
观计量经济模型B．宏观计量经济模型C．理论计量经济模型D．应用计量经济模型8．经济计量模型的被解释变量一定是（）。A．控制变量B．
政策变量C．内生变量D．外生变量9．下面属于横截面数据的是（）。1－2003 年各年某地区 20 个乡镇企业的平均工业产值1－20
03 年各年某地区 20 个乡镇企业各镇的工业产值某年某地区 20 个乡镇工业产值的合计数D．某年某地区 20 个乡镇各镇的工业产
值10．经济计量分析工作的基本步骤是（） 。A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型
→应用模型C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型11．将内生变量的前期值
作解释变量，这样的变量称为（）。A．虚拟变量B．控制变量C．政策变量D．滞后变量12．（ ）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值
由模型本身决定。A．外生变量B．内生变量C．前定变量D．滞后变量13．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ ）。A．横截面数据
B．时间序列数据C．修匀数据D．原始数据14．计量经济模型的基本应用领域有（） 。A．结构分析、经济预测、政策评价B．弹性分析、乘
数分析、政策模拟C．消费需求分析、生产技术分析、D．季度分析、年度分析、中长期分析15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（）
。A．函数关系与相关关系B．线性相关关系和非线性相关关系C．正相关关系和负相关关系D．简单相关关系和复杂相关关系16．相关关系是指
（）。A．变量间的非独立关系B．变量间的因果关系C．变量间的函数关系D．变量间不确定性的依存关系17．进行相关分析时的两个变量（）
。A．都是随机变量B．都不是随机变量C．一个是随机变量，一个不是随机变量D．随机的或非随机都可以18．表示 x 和 y 之间真实线
性关系的是（）。2A． Y?? ??? ?? XB． E(Y ) ? ?? XC． Y ? ?? X? uD． Y ? ??
Xt01tt01tt01ttt01t参数 ? 的估计量?? 具备有效性是指（）。A． var (??)=0B． var (??)
为最小C． (??－? )＝0D． (??－? )为最小对于Yi? ?? ? ?? X ? e ，以?? 表示估计标准误差
，Y? 表示回归值，则（）。01iiA．??＝0时，?（Y－Y? ）＝0B．??＝0时，?（Y－Y? ）2＝0iiiiC．??＝0
时，?（Y－Y? ）为最小D．??＝0时，?（Y－Y? ）2为最小iiii21．设样本回归模型为Y =?? ? ?? X +e
，则普通最小二乘法确定的?? 的公式中，错误的是（）。i01iii??X ? X??Y -Y?A． ??＝iiB． ??＝n?X
Y -?X ?Yiiii1??X ? X?2i1n?X 2 - ?? X ?2ii?X Y -nXYn?X Y -?X ?Y
C． ??＝ ? iiD． ??＝iiii1X 2 -nX2i1? 2x对于Y =?? ? ?? X +e ，以?? 表示估
计标准误差，r 表示相关系数，则有（）。i01iiA．??＝0时，r=1B．??＝0时，r=-1C．??＝0时，r=0D．??＝0
时，r=1或r=-1产量（X，台）与单位产品成本（Y，元/台）之间的回归方程为Y? ＝356 ?1.5X ，这说明（）。A．产量每
增加一台，单位产品成本增加356 元B．产量每增加一台，单位产品成本减少1.5 元C．产量每增加一台，单位产品成本平均增加356
元D．产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5 元在总体回归直线E（Y? ）＝? ? ? X 中， ?表示（）。011A．当X
增加一个单位时，Y 增加?1C．当Y 增加一个单位时，X 增加?1个单位B．当X 增加一个单位时，Y 平均增加?1个单位D．当Y
增加一个单位时，X 平均增加?1个单位个单位对回归模型Y＝?? X ＋u进行检验时，通常假定u服从（）。i01iiiA． N（0
，?2 )B． t(n-2)C． N（0，?i2 )D． t(n)以Y 表示实际观测值， Y? 表示回归估计值，则普通最小二乘法
估计参数的准则是使（）。A． ?（Y－Y? ）＝0B ． ?（Y－Y? ）2＝0C． ?（Y－Y? ）＝最小iiiiiiD． ?（
Y－Y? ）2＝最小ii设Y 表示实际观测值， Y? 表示OLS 估计回归值，则下列哪项成立（）。A． Y? ＝YB． Y? ＝
YC． Y? ＝YD． Y? ＝Y用OLS 估计经典线性模型Y＝?? X ＋u，则样本回归直线通过点 。i01iiA．（X，Y）B
．（X，Y? ）C．（X，Y? ）D．（X，Y）以Y 表示实际观测值， Y? 表示OLS 估计回归值，则用OLS 得到的样本回归
直线Y? ＝?? ? ?? X 满足（）。i01iA． ?（Y－Y? ）＝0B． ?（Y－Y）2＝0C． ?（Y－Y? ）2＝
0D． ?（Y? －Y）2＝0iiiiiiii用一组有 30 个观测值的样本估计模型Y＝?? X ＋u，在 0.05 的显著性水平
下对?的显著性作t 检验，则i01ii1? 显著地不等于零的条件是其统计量t 大于（）。1A．t(30)B．t(30)C．t(2
8)D．t(28)0.050.0250.050.025已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关
系数为（）。A．0.64B．0.8C．0.4D．0.32相关系数r 的取值范围是（）。A．r≤-1B．r≥1C．0≤r≤1D．－1
≤r≤1 33．判定系数R2 的取值范围是（）。A．R2≤-1B．R2≥1C．0≤R2≤1D．－1≤R2≤1 34．某一特定的X
水平上，总体Y 分布的离散度越大，即σ2 越大，则（）。A．预测区间越宽，精度越低B．预测区间越宽，预测误差越小C 预测区间越窄
，精度越高D．预测区间越窄，预测误差越大35．如果X 和 Y 在统计上独立，则相关系数等于（ ）。A．1B．－1C．0D．∞ 36
．根据决定系数R2 与 F 统计量的关系可知，当R2＝1 时，有（）。A．F＝1B．F＝-1C．F＝0D．F＝∞ 37．在C—D
生产函数Y ? AL? K ? 中，（）。A. ? 和? 是弹性B.A 和? 是弹性C.A 和? 是弹性D.A 是弹性回归模型Yi
? ?? ? X01iu 中，关于检验iH ：?01? 0 所用的统计量??? ?，下列说法正确的是Var(?? )111（）。A
．服从? （2t（n ? 2）n ? 2）B．服从t（n ?1）C．服从? （2n ? 1）D．服从在二元线性回归模型Yi? ??
? X011i? X22iu 中， ?i表示（）。1A．当X2 不变时，X1 每变动一个单位Y 的平均变动。B．当X1 不变时，
X2 每变动一个单位Y 的平均变动。C．当X1 和 X2 都保持不变时，Y 的平均变动。D．当X1 和 X2 都变动一个单位时，Y
的平均变动。在双对数模型ln Yi? ln ?0? ln X1iu 中， ?i的含义是（）。1A．Y 关于X 的增长量B．Y 关
于X 的增长速度C．Y 关于X 的边际倾向D．Y 关于X 的弹性根据样本资料已估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型为l
n Yi? 2.00 ? 0.75 ln Xi，这表明人均收入每增加 1％，人均消费支出将增加（）。A．2％B．0.2％C．0.7
5％D．7.5％ 42．按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（）。A．与随机误差项不相关B．与残差项不相关C．与
被解释变量不相关D．与回归值不相关根据判定系数R2 与 F 统计量的关系可知，当R2=1 时有（）。A.F=1B.F=－1C.F=
∞D.F=0下面说法正确的是（）。A.内生变量是非随机变量B.前定变量是随机变量C.外生变量是随机变量D.外生变量是非随机变量45
．在具体的模型中，被认为是具有一定概率分布的随机变量是（）。A.内生变量B.外生变量C.虚拟变量D.前定变量46．回归分析中定义的
（）。A.解释变量和被解释变量都是随机变量 B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量C.解释变量和被解释变量都为非随机变量
D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量47．计量经济模型中的被解释变量一定是（）。A．控制变量B．政策变量 C．内生变量
D．外生变量在由n ? 30 的一组样本估计的、包含 3 个解释变量的线性回归模型中，计算得多重决定系数为0.8500，则调整后的
多重决定系数为（）A. 0.8603B. 0.8389C. 0.8655D.0.8327下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的（）
C i（消费）=500+0.8 Ii（收入）B.Qd （商品需求）=10+0.8 I（收入）+0.9 P （价iii格）iiC.
Qs （商品供给）=20+0.75 P （价格）D.iiiY （产出量）=0.65 L0.6 （劳动） K 0.4 （资本）用一组
有 30 个观测值的样本估计模型 y? b ? b xb x? u 后，在 0.05bt01 1ttbt2 2tt的显著性水平
上对 1 的显著性作检验，则 1 显著地不等于零的条件是其统计量大于等于（）0.025A. t0.05 (30)B. t0.025
(28)C. t0.025 (27)D. F(1,28)模型ln yt? ln b0b ln xtubt 中， 1 的实际含义是
（）A. x 关于 y 的弹性B. y 关于 x 的弹性C. x 关于 y 的边际倾向D. y 关 于 x 的边 际 倾 向52．
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.异方差性B.序列相关C.多重共线性D
.高拟合优度线性回归模型 y ? b ? b xb x? ...... ? b x? u中，检验 H: b ? 0(i ? 0,1
,2,...k ) 时，所用的统计量t01 1t2tkktt0t服从()A.t(n-k+1)B.t(n-k-2)C.t(n-k-1
)D.t(n-k+2)5调整的判定系数与多重判定系数之间有如下关系()A. R 2 ?n ?1n ?1n ? k ?1 R2B.
R2 ? 1? n ? k ?1 R2n ?1n ?1C. R2 ? 1? n ? k ?1 (1? R2 )D. R2 ? 1?
n ? k ?1 (1? R2 )关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是（）。6A.只有随机因素B.只有系统因素C
.既有随机因素，又有系统因素D.A、B、C 都不对在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k 为解释变量个数)：（）A n≥k
+1B n 的 R 2很高，我们可以认为此模型的质量较好较低，我们可以认为此模型的质量较差C 如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解
释变量D 如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量01158.半对数模型Y ? ?? ? ln X ? ? 中
，参数? 的含义是（）。A．X 的绝对量变化，引起 Y 的绝对量变化B．Y 关于 X 的边际变化011C．X 的相对变化，引起 Y
的期望值绝对量变化D．Y 关于 X 的弹性59.半对数模型ln Y ? ?? ? X ? ? 中，参数? 的含义是（）。A.X
的绝对量发生一定变动时，引起因变量 Y 的相对变化率B.Y 关于 X 的弹性011C.X 的相对变化，引起 Y 的期望值绝对量变化
D.Y 关于 X 的边际变化60.双对数模型ln Y ? ?? ? ln X ? ? 中，参数? 的含义是（）。A.X 的相对变化
，引起 Y 的期望值绝对量变化B.Y 关于 X 的边际变化C.X 的绝对量发生一定变动时，引起因变量 Y 的相对变化率D.Y 关于
X 的弹性61.Goldfeld-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White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Glejser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
共线性下列哪种方法不是检验异方差的方法（）A.戈德菲尔特——匡特检验B.怀特检验C.戈里瑟检验D.方差膨胀因子检验66.当存在异方
差现象时，估计模型参数的适当方法是 （）A.加权最小二乘法B.工具变量法C.广义差分法D.使用非样本先验信息加权最小二乘法克服异方
差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，即（）A.重视大误差的作用，轻视小误差的作用B.重视小误差的作用，
轻视大误差的作用C.重视小误差和大误差的作用D.轻视小误差和大误差的作用exe? 0.28715x? v如果戈里瑟检验表明，普通最
小二乘估计结果的残差i 与i 有显著的形式iii 的v相关关系（i 满足线性模型的全部经典假设），则用加权最小二乘法估计模型参数时
，权数应为（）111xix 2ixiixD.果戈德菲尔特——匡特检验显著，则认为什么问题是严重的（）A.异方差问题B.序列相关问题
C.多重共线性问题D.设定误差问题设回归模型为 yi? bxiui ，其中Var (ui) ? ? 2 xi ，则b的最有效估计量
为（）?? xyn? xy ? ? x? yb ? ? x 2b? ???b? ? yb?? 1 ?ynB.x 2 ? (x)
2C.xD.nx如果模型 y =b +b x +u 存在序列相关，则（）。t01 ttA. cov(x , u )=0B. c
ov(u , u )=0(t≠s)C. cov(xttts≠0(t≠s), u )≠0D. cov(u , u )tttsDW 检
验的零假设是（ρ 为随机误差项的一阶相关系数）（）。A．DW＝0B．ρ＝0C．DW＝1D．ρ＝1
73．下列哪个序列相关可用 DW 检验（v 为具有零均值，常数方差且不存在序列相关的随机变量）t（）。A．u ＝ρu+vB．u
＝ρu+ρ2u+…+vC．u ＝ρvD．u ＝ρv +ρ2 vtt－1ttt－1t－2tttttt-1+…74．DW 的取值范围是
（）。A．-1≤DW≤0B．-1≤DW≤1C．-2≤DW≤2D．0≤DW≤4 75．当 DW＝4 时，说明（）。A．不存在序列相关
B．不能判断是否存在一阶自相关C．存在完全的正的一阶自相关D．存在完全的负的一阶自相关根据 20 个观测值估计的结果，一元线性回归
模型的 DW＝2.3。在样本容量 n=20,解释变量 k=1，显著性水平为 0.05 时，查得 dl=1,du=1.41,则可以决
断（）。A．不存在一阶自相关B．存在正的一阶自相关C．存在负的一阶自D．无法确定当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是（）
。A．加权最小二乘法B．间接最小二乘法C．广义差分法D．工具变量法对于原模型 y =b +b x +u ，广义差分模型是指（）。t
01 ttytf(x )=b01f(x )b1xtty =bx ?utf(x )ty =b +bx ?ut01tt1tttutf
(x )t?B.C.D.yt?y=b0(1-?)+b (x1t?xt-1) ? (ut?u)t-1采用一阶差分模型一阶线性自相关问
题适用于下列哪种情况（）。A．ρ≈0B．ρ≈1C．-1＜ρ＜0D．0＜ρ＜1 80．定某企业的生产决策
是由模型 S =b +b P +u 描述的（其中 S 为产量，P 为价格），又知：如果该企t01 tttt业在 t-1 期生产过
剩，经营人员会削减 t 期的产量。由此决断上述模型存在（）。A．异方差问题B．序列相关问题C．多重共线性问题D．随机解释变量问题根
据一个 n=30 的样本估计 yt=?? +?? x +e 后计算得 DW＝1.4，已知在 5%的置信度下，01ttdl=1.35
,du=1.49,则认为原模型（）。A．存在正的一阶自相关B．存在负的一阶自相关C．不存在一阶自相关D．无法判断是否存在一阶自相关
。于模型 y =?? +?? x +e ，以 ρ 表示 e 与 e之间的线性相关关系（t=1,2,…T）,则下列明显错误的t是（）
。1tttt-1A．ρ＝0.8，DW＝0.4B．ρ＝-0.8，DW＝-0.4C．ρ＝0，DW＝2D．ρ＝ 1，DW＝0同一统计指标
按时间顺序记录的数据列称为（）。A.横截面数据B.时间序列数据C.修匀数据D.原始数据84．当模型存在严重的多重共线性时，OLS
估计量将不具备（）A．线性B．无偏性C．有效性D．一致性85．经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的
VIF（）。A．大于B．小于C．大于 5D． 小 于5 86．模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导致参数的 OLS 估计量
方差（） 。 A．增大B．减小C．有偏D．非有效对于模型 y =b +b x +b x+u ，与 r =0 相比，r＝0.5 时，
估计量的方差将是原来的（）。t01 1t2 2tt1212A．1 倍B．1.33 倍C．1.8 倍D．2 倍如果方差膨胀因子
VIF＝10，则什么问题是严重的（）。A．异方差问题B．序列相关问题C．多重共线性问题D．解释变量与随机项的相关性在多元线性回归模
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 异 方差B 序列相关C 多重共线性D 高拟合优度
存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（）。A．变大B．变小C．无法估计D．无穷大91．完全多重共线性时，下列判断不正确的是（）
。参数无法估计B．只能估计参数的线性组合C．模型的拟合程度不能判断D．可以计算模型的拟合程度设某地区消费函数 yi? c? c x
01 i? 中，消费支出不仅与收入 x 有关，而且与消费者的年龄构成有i关，若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人 4 个层
次。假设边际消费倾向不变，则考虑上述构成因素的影响时，该消费函数引入虚拟变量的个数为（）个B.2 个C.3 个D.4 个当质的因素
引进经济计量模型时，需要使用（）A. 外生变量B. 前定变量C. 内生变量D. 虚拟变量由于引进虚拟变量，回归模型的截距或斜率随样
本观测值的改变而系统地改变，这种模型称为（）A. 系统变参数模型B.系统模型C. 变参数模型D.分段线性回归模型假设回归模型为 y
i()? ? ? ?xi? ，其中 Xi 为随机变量，Xi 与 Ui 相关则? 的普通最小二乘估计量iA.无偏且一致B.无偏但不一
致C.有偏但一致D.有偏且不一致假定正确回归模型为 yi? ? ? ? x1 1i? x22i? ，若遗漏了解释变量 X2，且
X1、X2 线性相关则?的i1普通最小二乘法估计量()A.无偏且一致B.无偏但不一致C.有偏但一致D.有偏且不一致97．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，同时精度下降设消费函数 y ? a ? a D ? bt01x ? utt?1 东中部，其中虚拟变量
D ? ?，如果统计检验表明a?0 西部1? 0 成立，则东中部的消费函数与西部的消费函数是()。A. 相互平行的B. 相互垂直的
C. 相互交叉的D. 相互重叠的虚拟变量()A.主要来代表质的因素，但在有些情况下可以用来代表数量因素B.只能代表质的因素C.只能
代表数量因素D.只能代表季节影响因素100．分段线性回归模型的几何图形是()。A.平行线B.垂直线C.光滑曲线D. 折 线101．
如果一个回归模型中不包含截距项，对一个具有 m 个特征的质的因素要引入虚拟变量数目为()。A.mB.m-1C.m-2D.m+1设某
商品需求模型为 yt? b ? b x01 tu ，其中 Y 是商品的需求量，X 是商品的价格，为了考虑全年t12 个月份季
节变动的影响，假设模型中引入了 12 个虚拟变量，则会产生的问题为（）。A．异方差性B．序列相关C．不完全的多重共线性D．完全的多
重共线性对于模型 yt? b ? b x01 tu ，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t
模型，则会产生（）。A.序列的完全相关B.序列不完全相关C.完全多重共线性D.不完全多重共线性设消费函数为 yi ???? D ?
b xo10ib Dx1iui ，其中虚拟变量?1 城镇家庭?D ? ?0 农村家庭，当统计检验表明11下列哪项成立时，表示城镇
家庭与农村家庭有一样的消费行为（）。A. a? ob1，1? oB. a? ob，1? oC. a? ob，1? oD. a? o
b? o，11设无限分布滞后模型为Yt= ?+ ?X0t+ ?X1t-1+? X2++ U ，且该模型满足 Koyck 变换的假t
定，则长期影响系数为（）。???000A． ?B．1? ?C． 1? ?D．不确定对于分布滞后模型，时间序列资料的序列相关问题，就
转化为（）。A．异方差问题B．多重共线性问题C．多余解释变量D．随机解释变量在分布滞后模型Yt? ? ? ? X0t? X1t ?
1? X2?t ?2u 中，短期影响乘数为（）。t?1A． 1?1?B．??0C． 1?0?D． ?对于自适应预期模型，估计模型参
数应采用() 。A．普通最小二乘法B．间接最小二乘法C．二阶段最小二乘法D．工具变量法109．koyck 变换模型参数的普通最小二
乘估计量是() 。utA．无偏且一致B．有偏但一致C．无偏但不一致D．有偏且不一致110．下列属于有限分布滞后模型的是（）。A．
Y ? ? ? ? Xt0t? Y1 t ?1? ? Y?2 t ?2B． Y ? ? ? ? Xt0t? Y1 t ?1? ?
Y?2 t ?2? Y? uk t ?ktC．Yt? ? ? ? X0t? X1t ?1? X2?utt ?2D． Yt? ?
? ? X0t? X1t ?1? X2?t ?2? Xkut ?kt消费函数模型C ? 400 ? 0.5I ? 0.3I? 0
.1I，其中 I 为收入，则当期收入 Ittt ?1t ?2响是： I 增加一单位， C增加（）。tt ?2对未来消费C的影tt
?2A．0.5 个单位B．0.3 个单位C．0.1 个单位D．0.9 个单位下面哪一个不是几何分布滞后模型（）。A．koyck 变
换模型B．自适应预期模型C．局部调整模型D．有限多项式滞后模型113．有限多项式分布滞后模型中，通过将原来分布滞后模型中的参数表示
为滞后期 i 的有限多项式， 从而克服了原分布滞后模型估计中的（）。A．异方差问题B．序列相关问题C．多重共性问题D．参数过多难估
计问题分布滞后模型Yt? ? ? ? X0t? X1t ?1? X2t ?2? X3t ?3u 中，为了使模型的自由度达到 30，
必须拥t有多少年的观测资料（）。A．32B．33C．34D．38如果联立方程中某个结构方程包含了所有的变量，则这个方程为（） 。A
．恰好识别B．过度识别C．不可识别D． 可 以 识 别116．下面关于简化式模型的概念，不正确的是（） 。A．简化式方程的解释变量
都是前定变量B．简化式参数反映解释变量对被解释的变量的总影响C．简化式参数是结构式参数的线性函数D．简化式模型的经济含义不明确11
7．对联立方程模型进行参数估计的方法可以分两类，即：() 。A．间接最小二乘法和系统估计法B．单方程估计法和系统估计法C．单方程估
计法和二阶段最小二乘法D．工具变量法和间接最小二乘法118．在结构式模型中，其解释变量()。A．都是前定变量B．都是内生变量C．可
以内生变量也可以是前定变量D． 都 是 外 生 变 量119．如果某个结构式方程是过度识别的，则估计该方程参数的方法可用（）。A．
二阶段最小二乘法B．间接最小二乘法C．广义差分法D．加权最小二乘法120．当模型中第i 个方程是不可识别的，则该模型是() 。A．
可识别的B．不可识别的C．过度识别D． 恰 好 识 别121．结构式模型中的每一个方程都称为结构式方程，在结构方程中，解释变量可以
是前定变量，也可以是()A．外生变量B．滞后变量 C．内生变量D．外生变量和内生变量?C ? a ? a Y ? u?t01 t1
t?I? b ? bY ? b Yu?t01 t2 t ?12t?Y ? C ? I ? Gtttt在完备的结构式模型中，外生变量
是指（）。A．YB．YC．ID．Gtt – 1tt?C ? a ? a Y ? u?I t ? b 01 t1t? u在完备的结
构式模型?bYb Y中，随机方程是指（）。? t01 t2 t ?12t?Y ? C ? I ? GttttA．方程 1B．方程
2C．方程 3D．方程 1 和 2 124．联立方程模型中不属于随机方程的是（）。A．行为方程B．技术方程C．制度方程D．恒等式
125．结构式方程中的系数称为（）。A．短期影响乘数B．长期影响乘数C．结构式参数D．简化式参数126．简化式参数反映对应的解释变
量对被解释变量的（）。A．直接影响B．间接影响C．前两者之和D． 前 两 者 之 差127．对于恰好识别方程，在简化式方程满足线性
模型的基本假定的条件下，间接最小二乘估计量具备（）。A．精确性B．无偏性C．真实性D．一致性二、多项选择题（每小题 2 分）计量经
济学是以下哪些学科相结合的综合性学科（）。A．统计学B．数理经济学C．经济统计学D．数学E．经济学2．从内容角度看，计量经济学可分
为（）。A．理论计量经济学B．狭义计量经济学C．应用计量经济学D．广义计量经济学E．金融计量经济学3．从学科角度看，计量经济学可分
为（）。A．理论计量经济学B．狭义计量经济学C．应用计量经济学D．广义计量经济学E．金融计量经济学4．从变量的因果关系看，经济变量
可分为（）。A．解释变量B．被解释变量C．内生变量D．外生变量E．控制变量5．从变量的性质看，经济变量可分为（）。A．解释变量B．
被解释变量C．内生变量D．外生变量E．控制变量6．使用时序数据进行经济计量分析时，要求指标统计的（）。A．对象及范围可比B．时间可
比C．口径可比D．计算方法可比E．内容可比7．一个计量经济模型由以下哪些部分构成（）。A．变量B．参数C．随机误差项D．方程式E．
虚拟变量8．与其他经济模型相比，计量经济模型有如下特点（）。A．确定性B．经验性C．随机性D．动态性E．灵活性9．一个计量经济模型
中，可作为解释变量的有（）。A．内生变量B．外生变量C．控制变量D．政策变量E．滞后变量10．计量经济模型的应用在于（）。A．结构
分析B．经济预测C．政策评价D．检验和发展经济理论E．设定和检验模型11．下列哪些变量属于前定变量()。A．内生变量B．随机变量C
．滞后变量 D．外生变量E．工具变量12．经济参数的分为两大类，下面哪些属于外生参数()。A．折旧率B．税率C．利息率D．凭经验估
计的参数E．运用统计方法估计得到的参数13．在一个经济计量模型中，可作为解释变量的有()。A．内生变量B．控制变量C．政策变量 D
．滞后变量E． 外 生 变 量 14．对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有()。A．无偏性B．有
效性C．一致性 D．确定性E． 线 性 特 性 15．指出下列哪些现象是相关关系（）。A．家庭消费支出与收入B．商品销售额与销售量
、销售价格 C．物价水平与商品需求量D．小麦高产与施肥量E．学习成绩总分与各门课程分数一元线性回归模
型Y＝?? X ＋u的经典假设包括（）。i01iiA． E(ut) ? 0B． var(ut) ? ? 2C． cov(ut, u
) ? 0D． Cov(x , utt) ? 0E． ut~ N (0,? 2 )以Y 表示实际观测值， Y 表示OLS 估计回
归值，e 表示残差，则回归直线满足（）。A． 通过样本均值点（X，Y）B． ?Y＝?Y?iiC． ?（Y－Y? ）2＝0D． ?（
Y? －Y）2＝0E． cov(X,e )=0iiiiiiY? 表示 OLS 估计回归值，u 表示随机误差项，e 表示残差。如果Y
与 X 为线性相关关系，则下列哪些是正确的（）。A． E（Y）＝?? XB． Y＝?? ? ?? Xi01ii01iC． Y＝?
? ? ?? X ? eD． Y? ＝?? ? ?? X ? eE． E(Y )＝?? ? ?? Xi01iii01iii0
1iY? 表示 OLS 估计回归值，u 表示随机误差项。如果Y 与 X 为线性相关关系，则下列哪些是正确的（）。Y＝?? XY＝
?? X ＋ui01ii01iiC． Y＝?? ? ?? X ? uD． Y? ＝?? ? ?? X ? uE． Y? ＝??
? ?? Xi01iii01iii01i回归分析中估计回归参数的方法主要有（）。A．相关系数法B．方差分析法C．最小二乘估计法
D．极大似然法E．矩估计法用OLS 法估计模型Y＝?? X ＋u的参数，要使参数估计量为最佳线性无偏估计量，则要求（）。i01ii
A． E(u )=0B． Var(u )=? 2iiC． Cov(u ,u )=0D． u 服从正态分布ijiE．X 为非随机变量
，与随机误差项u 不相关。i假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备（） 。 A．可靠性B．合理性C．线性D
．无偏性E．有效性23．普通最小二乘估计的直线具有以下特性（）。A．通过样本均值点( X ,Y )B． ?Y ??Y? C． ?(
Y ? Y? )2 ?0D． ?e ? 0E． Cov( X , e ) ? 0iiiiiii由回归直线Y? ＝?? ? ??
X 估计出来的Y? 值（）。i01iiA．是一组估计值．B．是一组平均值C．是一个几何级数D．可能等于实际值Y E．与实际值Y
的离差之和等于零反映回归直线拟合优度的指标有（）。A．相关系数B．回归系数C．样本决定系数D．回归方程的标准差E．剩余变差（或残差
平方和）对于样本回归直线Y? ＝?? ? ?? X ，回归变差可以表示为（）。i01iA． ?（Y－Y）2 -?（Y－Y? ）2
B． ??2 ?（X －X ）2iiii1iiC． R2 ?（Y－Y）2D． ?（Y? －Y）2E． ???（X －X（）Y－Y）
iiii1iiii对于样本回归直线Y? ＝?? ? ?? X ， ?? 为估计标准差，下列决定系数的算式中，正确的有（）。i0
1i?（Y? －Y）2?（Y－Y? ）2A． ?iiB．1－ ?ii（Y－Y）2（Y－Y）2iiii??2 ?（X －X ）2??
?（X －X（）Y－Y）??（2n-2)1?i i1? iiiiE．1－ ?（Y－Y）2ii下列相关系数的算式中，正确的有（）
。（Y－Y）2ii（Y－Y）2iiXY－XY? ??（X －X（）Y－Y）i??iiinXYXYcov (X,Y)?（X －X（）
Y－Y）?ii?ii（X －X ）2（Y－Y）2iiii??X Y -nX Yii（X －X ）2（Y－Y）2?iiii? ?D．
E．XY判定系数R2可表示为（）。RSSESSRSSESSESSR2 =B． R2 =C． R 2 =1-D． R2 =1-E．
R 2 =TSSTSSTSSTSSESS+RSS线性回归模型的变通最小二乘估计的残差e 满足（）。iA． ?e ＝0B． ?e
Y＝0C． ?e Y?＝0D． ?e X ＝0E． cov(X ,e )=0iiiiiiiii调整后的判定系数R 2 的正确表达
式有（）。?（Y－Y）2 /(n-1)?（Y－Y? ）2 /(n-k-1)iiA．1- ??B．1－ ?ii（Y－Y）2 /(n-
k)（Y－Y）2 /(n-1)ii(n-1)iik(1-R2 )(n-k)C．1? (1-R2 )D． R 2 ?E．1? (1+
R 2 )(n-k-1)n-k-1(n-1)对总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F 统计量可表示为（）。ESS/(n-k)ES
S/(k-1)R 2 /(k-1)(1-R2 )/(n-k)R 2 /(n-k)A．B．C．D．E．RSS/(k-1)RSS/(n
-k)(1-R2 )/(n-k)R 2 /(k-1)(1-R2 )/(k-1)将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方
法有（）直接置换法B.对数变换法C.级数展开法D.广义最小二乘法E.加权最小二乘法在模型ln Y? ln ?i0? ln X1i?
?i 中（）Y 与 X 是非线性的B. Y 与?1 是非线性的C. ln Y 与?1 是线性的D. ln Y 与ln X 是线性
的E. Y 与ln X 是线性的对模型 y? b ? b xb xu 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t01
1t22tt（）。b? b? 0B. b? 0, b2? 0C. b? 0, b2? 0D. b? 0, b2? 0E.11112
b ? b? 012剩余变差是指（）。A.随机因素影响所引起的被解释变量的变差 B.解释变量变动所引起的被解释变量的变差C.被解释
变量的变差中，回归方程不能做出解释的部分 D.被解释变量的总变差与回归平方和之差E.被解释变量的实际值与回归值的离差平方和回归变差
（或回归平方和）是指（）。A. 被解释变量的实际值与平均值的离差平方和B. 被解释变量的回归值与平均值的离差平方和C. 被解释变量
的总变差与剩余变差之差D. 解释变量变动所引起的被解释变量的变差E. 随机因素影响所引起的被解释变量的变差设k 为回归模型中的参数
个数（包括截距项），则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的 F 统计量可表示为（）。?(Y? ? Y ) 2(n ? k)i?
e 2(k ?1)i?(Y? ? Y )2(k ? 1)? e2(n ? k )iiR 2(n ? k)(1? R 2 ) (
k ?1)（1? R 2）(n ? k).R 2(k ?1)R 2(k ? 1)(1 ? R 2 ) (n ? k)A.B.C.D
E.在多元线性回归分析中，修正的可决系数 R 2 与可决系数 R2 之间（）。R 2 < R 2R 2 ≥ R 2R 2 只能大于
零D. R 2 可能为负值下列计量经济分析中那些很可能存在异方差问题（）A.用横截面数据建立家庭消费支出对家庭收入水平的回归模型B
.用横截面数据建立产出对劳动和资本的回归模型C.以凯恩斯的有效需求理论为基础构造宏观计量经济模型D.以国民经济核算帐户为基础构造宏
观计量经济模型E.以30年的时序数据建立某种商品的市场供需模型在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质（）A.线性B.无偏性C.最
小方差性D.精确性E.有效性42.异方差性将导致（）。A.普通最小二乘法估计量有偏和非一致B.普通最小二乘法估计量非有效C.普通最
小二乘法估计量的方差的估计量有偏D.建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效E.建立在普通最小二乘法估计基础上的预测区间变宽下
列哪些方法可用于异方差性的检验（）。A. DW检验B.方差膨胀因子检验法C.判定系数增量贡献法D.样本分段比较法E.残差回归检验法
当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（）。A.线性B.无偏性C.有效性D.一致性E.精确性45.下列说法正确的有（）。A
.当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性B.当异方差出现时，常用的t和F检验失效异方差情况下，通常的OLS估计一
定高估了估计量的标准差如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异方差性如果回归模型中遗漏一个重要变量，则OLS残差必定
表现出明显的趋势46．DW 检验不适用一下列情况的序列相关检验（） 。A．高阶线性自回归形式的序列相关 B．一阶非线性自回归的序列
相关C．移动平均形式的序列相关 D．正的一阶线性自回归形式的序列相关E．负的一阶线性自回归形式的序列相关以 dl 表示统计量 DW
的下限分布，du 表示统计量 DW 的上限分布，则 DW 检验的不确定区域是（）。A．du≤DW≤4-duB．4-du≤DW≤4
-dlC．dl≤DW≤duD．4-dl≤DW≤4 E．0≤DW≤dlDW 检验不适用于下列情况下的一阶线性自相关检验（） 。A．模
型包含有随机解释变量B．样本容量太小C．非一阶自回归模型D．含有滞后的被解释变量E．包含有虚拟变量的模型49．针对存在序列相关现象
的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（）。A．加权最小二乘法B．一阶差分法C．残差回归法D．广义差分法E．Durbin 两步法如果
模型 y =b +b x +u 存在一阶自相关，普通最小二乘估计仍具备（）。t01 ttA．线性B．无偏性C．有效性D．真实性E
．精确性DW 检验不能用于下列哪些现象的检验（）。A．递增型异方差的检验B．u ＝ρu+ρ2u+v 形式的序列相关检验tt－1t－
2tC．x =b +b x +u形式的多重共线性检验D． y=??+?? x +?? y+e 的一阶线性自相关检验i01 jt
t01t2t-1tE．遗漏重要解释变量导致的设定误差检验下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题（） 。A．资本投入与劳动投入两
个变量同时作为生产函数的解释变量 B．消费作被解释变量，收入作解释变量的消费函数C．本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费
函数D．商品价格．地区．消费风俗同时作为解释变量的需求函数E．每亩施肥量．每亩施肥量的平方同时作为小麦亩产的解释变量的模型53．当
模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（） 。A．各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别 B．部分解释变量与随机误差项之间将
高度相关C． 估 计 量 的 精 度 将 大 幅 度 下 降 D． 估 计 对 于 样 本 容 量 的 变 动 将 十 分 敏 感
E．模型的随机误差项也将序列相关54．下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性（）。A．相关系数B．DW 值C．方差膨胀因子D．
特征值E．自相关系数55．多重共线性产生的原因主要有（）。A．经济变量之间往往存在同方向的变化趋势B．经济变量之间往往存在着密切的
关联 C．在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性D．在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性E． 以 上 都
正 确 56．多重共线性的解决方法主要有（） 。A．保留重要的解释变量，去掉次要的或替代的解释变量B．利用先验信息改变参数的约束
形式C．变换模型的形式D．综合使用时序数据与截面数据E．逐步回归法以及增加样本容量 57．关于多重共线性，判断错误的有（）。A．解
释变量两两不相关，则不存在多重共线性B．所有的 t 检验都不显著，则说明模型总体是不显著的C．有多重共线性的计量经济模型没有应用的
意义D．存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析58．模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（）。A．参数无法估计B．只能估
计参数的线性组合C．模型的判定系数为 0D．模型的判定系数为 1 59．下列判断正确的有（） 。A．在严重多重共线性下，OLS 估
计量仍是最佳线性无偏估计量。B．多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。C．虽然多重共线性下，很难精确区
分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。D．如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线
性。在包含有随机解释变量的回归模型中，可用作随机解释变量的工具变量必须具备的条件有，此工具变量() 。A.与该解释变量高度相关B.
与其它解释变量高度相关C.与随机误差项高度相关关D.与该解释变量不相关E.与随机误差项不相关于虚拟变量，下列表述正确的有 （）A．
是质的因素的数量化B．取值为 l 和 0C．代表质的因素D．在有些情况下可代表数量因素E．代表数量因素虚拟变量的取值为 0 和 1
，分别代表某种属性的存在与否，其中（）A．0 表示存在某种属性B．0 表示不存在某种属性C．1 表示存在某种属性D．1 表示不存在
某种属性E．0 和 1 代表的内容可以随意设定在截距变动模型 y? ?? ? D ? ?x ? ? 中，模型系数（）i01iiA
．? 是基础类型截距项B．? 是基础类型截距项01C．? 称为公共截距系数D．? 称为公共截距系数E．??? 为差别截距系0110
数虚拟变量的特殊应用有（）A．调整季节波动B．检验模型结构的稳定性C．分段回归D．修正模型的设定误差E．工具变量法对于分段线性回归
模型 y? ?? ? x ? ? (x ? x )D ? ? ， 其 中（）t01 t2ttA．虚拟变量 D 代表品质因素
B．虚拟变量 D 代表数量因素C．以 xt? x 为界，前后两段回归直线的斜率不同D．以 xt? x 为界，前后两段回归直线的
截距不同E．该模型是系统变参数模型的一种特殊形式下列模型中属于几何分布滞后模型的有()A．koyck 变换模型B．自适应预期模型C
．部分调整模型D．有限多项式滞后模型E．广义差分模型对于有限分布滞后模型，将参数?i表示为关于滞后i 的多项式并代入模型，作这种变
换可以（）。A．使估计量从非一致变为一致B．使估计量从有偏变为无偏C．减弱多重共线性D．避免因参数过多而自由度不足E．减轻异方差问
题在模型Yt? ? ? ? X0t? X1t ?1? X2t ?2? X3t ?3u 中，延期过渡性乘数是指（）t?0?1?2?3
E． ? ? ?? ?123对几何分布滞后模型的三种变换模型，即 koyck 变换模型．自适应预期模型．局部调整模型，其共同特点是
（）A．具有相同的解释变量B．仅有三个参数需要估计C．用Y代替了原模型中解释变量的所有滞t ?1后变量D．避免了原模型中的多重共线
性问题E．都以一定经济理论为基础70．当结构方程为恰好识别时，可选择的估计方法是（）A．最小二乘法B．广义差分法C．间接最小二乘法
D．二阶段最小二乘法E．有限信息极大似然估计法71．对联立方程模型参数的单方程估计法包括()A．工具变量法B．间接最小二乘法C．完
全信息极大似然估计法D．二阶段最小二乘法E．三阶段最小二乘法C ? a ? a Y ? ut01 t1t72．小型宏观计量经
济模型I? b ? bY ? b Yu中，第 1 个方程是（）t01 t2 t ?12tY ? C ? I ? GttttA
．结构式方程B．随机方程C．行为方程 D．线性方程E．定义方程73．结构式模型中的解释变量可以是（）A． 外生变量B．滞后内生变量
C．虚拟变量D．滞后外生变量E．模型中其他结构方程的被解释变量74.与单方程计量经济模型相比，联立方程计量经济模型的特点是（）。A
.适用于某一经济系统的研究B.适用于单一经济现象的研究C.揭示经济变量之间的单项因果关系D.揭示经济变量之间相互依存、相互因果的关
系E.用单一方程来描述被解释变量和解释变量的数量关系F.用一组方程来描述经济系统内内生变量和外生变量（先决变量）之间的数量关系75
.随机方程包含哪四种方程（）。A.行为方程B.技术方程C.经验方程D.制度方程E.统计方程下列关于联立方程模型的识别条件，表述正确
的有（）。A.方程只要符合阶条件，就一定符合秩条件B.方程只要符合秩条件，就一定可以识别C.方程识别的阶条件和秩条件相互独立D.秩
条件成立时，根据阶条件判断方程是恰好识别还是过度识别KL对于 C-D 生产函数模型Y ? AL? K ? e? ，下列说法中正确的
有（）。A．参数 A 反映广义的技术进步水平B．资本要素的产出弹性 E? ? C．劳动要素的产出弹性 E? ?D．? ? ? 必定
等于 1012对于线性生产函数模型Y ? ?? ? K ? ? L ? ? ，下列说法中正确的有（）。K1A．假设资本 K 与劳动
L 之间是完全可替代的 B．资本要素的边际产量MP? ?L2C．劳动要素的边际产量MP ? ?D．劳动和资本要素的替代弹性? ?
?t0 t1 tt关于绝对收入假设消费函数模型C? ? ? ? Y ? ? Y 2 ? ? （ t ? 1,2 ,,T ）
，下列说法正确的有（）。A．参数?表示自发性消费B．参数?＞0C．参数? 表示边际消费倾向D．参数?01＜0建立生产函数模型时，样
本数据的质量问题包括（）。A.线性B.完整性C.准确性D.可比性E.一致性三、名词解释（每小题 3 分）1．经济变量2．解释变量
3．被解释变量 4．内生变量5．外生变量6．滞后变量7．前定变量8．控制变量 9．计量经济模型 10．函数关系11．相关关系12．
最小二乘法13．高斯－马尔可夫定理14．总变量（总离差平方和）15．回归变差（回归平方和）16．剩余变差（残差平方和）17．估计标
准误差18．样本决定系数19．点预测20．拟合优度21．残差22．显著性检验 23.回归变差24.剩余变差25.多重决定系数26.
调整后的决定系数27.偏相关系数28.异方差性29.格德菲尔特-匡特检验30.怀特检验31.戈里瑟检验和帕克检验32.序列相关性3
3.虚假序列相关34.差分法35.广义差分法36.自回归模型37.广义最小二乘法 38.DW 检验39.科克伦-奥克特跌代法40.
Durbin 两步法41.相关系数42.多重共线性43.方差膨胀因子44．虚拟变量45．模型设定误差46．工具变量47．工具变量法
48．变参数模型49．分段线性回归模型50．分布滞后模型51．有限分布滞后模型 52．无限分布滞后模型53．几何分布滞后模型54．
联立方程模型55．结构式模型56．简化式模型57．结构式参数58．简化式参数59．识别60．不可识别61．识别的阶条件62．识别的
秩条件63．间接最小二乘法四、简答题（每小题 5 分）1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。2．计量经济模型
有哪些应用？3．简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。4．对计量经济模型的检验应从几个方面入手？5．计量经济学应用的数据是怎样进行
分类的？6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？7．古典线性回归模型的基本假定是什么？8．总体回归模型与样本回归模型的区别与
联系。试述回归分析与相关分析的联系和区别。在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？11．简述BL
UE 的含义。对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F 检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0 的 t 检验？y ? b
b xb x? u给定二元回归模型： t01 1t2 2tt ，请叙述模型的古典假定。在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数
衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？修正的决定系数 R 2及其作用。16.常见的非线性回归模型有几种情况？观察下列方程并判断其变量
是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。① y? bt0b x 3 ? u1tt② y? bt0b log x? u1tt③l
og yt? b? b01log x? utt④ y? bt0/(b x1 t) ? ut观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数
是否呈线性，或都是或都不是。① y? bt0b log x? u1tt② y? bt0b (b x12t) ? ut③y? bt0
/(b x1 t) ? ut④ y? 1 ? bt0(1 ? xb1) ? utt什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。
产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。21.检验异方差性的方法有哪些？22.异方差性的解决方法有哪些？23.什么
是加权最小二乘法它的基本思想是什么样本分段法（即戈德菲尔特——匡特检验）检验异方差性的基本原理及其使用条件。简述 DW 检验的局限
性。26．序列相关性的后果。 27．简述序列相关性的几种检验方法。28．广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？29．解决序列相
关性的问题主要有哪几种方法？30．差分法的基本思想是什么？31．差分法和广义差分法主要区别是什么？32．请简述什么是虚假序列相关。
33．序列相关和自相关的概念和范畴是否是一个意思？34．DW 值与一阶自相关系数的关系是什么？35．什么是多重共线性产生多重共线性
的原因是什么36．什么是完全多重共线性什么是不完全多重共线性有哪些？38．不完全多重共线性对 OLS 估计量的影响有哪些？ 多重共
线性？完全多重共线性对 OLS 估计量的影响从哪些症状中可以判断可能存在什么是方差膨胀因子检验法？41．模型中引入虚拟变量的作用是
什么？42．虚拟变量引入的原则是什么？43．虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？44．判断计量经济模型优劣的基本原则是什么？
45．模型设定误差的类型有那些？46．工具变量选择必须满足的条件是什么？47．设定误差产生的主要原因是什么？48．在建立计量经济学
模型时，什么时候，为什么要引入虚拟变量？49．估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难50．什么是滞后现像产生滞后现像的原因主要有哪些5
1．简述 koyck 模型的特点。52．简述联立方程的类型有哪几种53．简述联立方程的变量有哪几种类型54．模型的识别有几种类型？
55．简述识别的条件。五、计算与分析题（每小题10 分） 1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据，年度19861987198819
89199019911992199319941995X16814512813814513512711110294Y66163161
0588583575567502446379X:年均汇率（日元/美元）Y:汽车出口数量（万辆） 问题：（1）画出X 与 Y 关系的
散点图。（2）计算X 与Y 的相关系数。其中X＝129.3 ， Y＝554.2 ， ?（X－X）2＝4432.1 ，?（Y－Y）2
＝68113.6 ， ? ?X－X??Y－Y?＝16195.4（3）采用直线回归方程拟和出的模型为Y? ? 81.72 ? 3.6
5 Xt 值1.24277.2797R2=0.8688F=52.99解释参数的经济意义。 2．已知
一模型的最小二乘的回归结果如下：Y? =101.4-4.78Xii标准差（45.2） （1.53）n=30R2=0.31其中，Y
：政府债券价格（百美元），X：利率（%）。回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是Y?i 而不是Yi
；（3）在此模型中是否漏了误差项u i ；（4）该模型参数的经济意义是什么。估计消费函数模型C= ? ? ? Y? u得iiiC
=15 ? 0.81Yiit 值（13.1）（18.7）n=19R2=0.81其中，C：消费（元）Y：收入（元）已知t(19)
? 2.0930 ， t(19) ? 1.729 ， t(17) ? 2.1098 ， t(17) ? 1.7396 。0.025
0.050.0250.05问：（1）利用t 值检验参数? 的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数? 的标准差；（3）判断一下该模
型的拟合情况。已知估计回归模型得20Y?=81.7230? 3.6541Xii求判定系数和相关系数。5．有如下表数据且?（ X－
X）2＝4432.1 ， ?（Y－Y）2＝68113.6 ，日本物价上涨率与失业率的关系年份物价上涨率（%）P失业率（%）U198
60.62.819870.12.819880.72.519892.32.319903.12.119913.32.119921.62
.219931.32.519940.72.91995-0.13.2（1）设横轴是U，纵轴是P，画出散点图。根据图形判断，物价上涨率
与失业率之间是什么样的关系拟合什么样的模 型比较合适（2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型：模型一： P ? ?6.32 ?
19.14 1模型二： P ? 8.64 ? 2.87UU分别求两个模型的样本决定系数。7．根据容量n=30 的样本观测值数据计算
得到下列数据：XY＝146.5 ， X＝12.6 ， Y＝11.3 ， X2＝164.2 ，Y2＝134.6 ，试估计Y 对 X
的回归直线。下表中的数据是从某个行业 5 个不同的工厂收集的，请回答以下问题：总成本Y 与产量X 的数据Y80X124451706
146118（1）估计这个行业的线性总成本函数：Y? =b? +b? Xi01i有 10 户家庭的收入（X，元）和消费（Y，百元）
数据如下表：10 户家庭的收入（X）与消费（Y）的资料（2） b? 和b? 的经济含义是什么？01X203033401513263
83543Y7981154810910若建立的消费Y 对收入X 的回归直线的DependentVariableEviews 输出结
果如下：Variable: YCoefficientStd.ErrorX0.2022980.023273C2.1726640.72
0217R-squared0.904259S.D. dependent2.23358var2Adjusted R-0.892292
F-statistic75.5589squared8Durbin-Watson2.077648Prob(F-0.00002stat
statistic)4（1）说明回归直线的代表性及解释能力。（2）在 95%的置信度下检验参数的显著性。（t(10) ? 2.22
81 ， t(10) ? 1.8125 ， t(8) ? 2.3060 ，0.0250.050.025t(8) ? 1.8595
）0.05（3）在 95%的置信度下，预测当X＝45（百元）时，消费（Y）的置信区间。（其中 x ? 29.3 ， ?(x ?x
)2 ? 992.1） 10．已知相关系数r＝0.6，估计标准误差??＝8 ，样本容量n=62。求：（1）剩余变差；（2）决定系数
；（3）总变差。11．在相关和回归分析中，已知下列资料：? 2＝16，? 2＝10，n=20，r=0.9，?(Y -Y)2 =20
00 。XYi（1）计算Y 对X 的回归直线的斜率系数。（2）计算回归变差和剩余变差。（3）计算估计标准误差。12．根据对某企业销
售额Y 以及相应价格X 的 11 组观测资料计算：XY＝117849，X＝519，Y＝217，X2＝284958，Y2＝49046
估计销售额对价格的回归直线；当价格为X1＝10 时，求相应的销售额的平均水平，并求此时销售额的价格弹性。13．假设某国的货币供给量
Y 与国民收入X 的历史如系下表。某国的货币供给量X 与国民收入Y 的历史数据年份XY年份XY年份XY19852.05.01989
3.37.219934.89.719862.55.519904.07.719945.010.019873.2619914.28.4
19955.211.219883.6719924.6919965.812.4根据以上数据估计货币供给量Y 对国民收入X 的回归方程
，利用Eivews 软件输出结果为：Dependent Variable: YVariableCoefficiStd.t-Prob
.entErrorStatisticX1.9680850.13525214.551270.0000C0.3531910.56290
90.6274400.5444R-squared0.954902Mean dependent8.25833var3Adjusted
R-0.950392S.D. dependent2.29285squaredvar8S.E. of0.510684F-stati
stic211.739regression4Sum squared2.607979Prob(F-0.00000residstati
stic)0问：（1）写出回归模型的方程形式，并说明回归系数的显著性（? ? 0.05）。（2）解释回归系数的含义。（2）如果希
望 1997 年国民收入达到 15，那么应该把货币供给量定在什么水平？ 14．假定有如下的回归结果Y? ? 2.6911? 0.4
795Xtt其中，Y 表示美国的咖啡消费量（每天每人消费的杯数），X 表示咖啡的零售价格（单位：美元/杯），t 表示时间。问：这是
一个时间序列回归还是横截面回归？做出回归线。如何解释截距的意义它有经济含义吗如何解释斜率（3）能否救出真实的总体回归函数（4）根据
需求的价格弹性定义： 弹性＝斜率? X ，依据上述回归结果，你能救出对咖啡需求的价格弹性吗如果不Y能，计算此弹性还需要其他什么信息
下面数据是依据 10 组 X 和 Y 的观察值得到的：? Y? 1110 ， ? X? 1680 ， ? X Y ? 204200
， ? X 2 ? 315400 ， ? Y 2 ? 133300iiiiii假定满足所有经典线性回归模型的假设，求?， ? 的
估计值；01根据某地 1961—1999 年共 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：(0.237)(0.083)(0.048)，DW=0.858式下括号中的数字为相应估计量的标准误。(1)解
释回归系数的经济含义；(2)系数的符号符合你的预期吗为什么17.某计量经济学家曾用 1921~1941 年与 1945~1950
年（1942~1944 年战争期间略去）美国国内消费Ｃ和工资收入Ｗ、非工资－非农业收入Ｐ、农业收入Ａ的时间序列资料，利用普通最小二
乘法估计得出了以下回归方程：Y ? 8.133? 1.059W ? 0.452P? 0.121A(8.92)(0.17)(0.66
)(1.09)R 2 ? 0.95F ? 107.37式下括号中的数字为相应参数估计量的标准误。试对该模型进行评析，指出其中存在
的问题。计算下面三个自由度调整后的决定系数。这里， R 2 为决定系数， n 为样本数目， k 为解释变量个数。（1） R2 ?
0.75n ? ?k ? 2 （2） R2 ? 0.35n ? ?k ? 3 （3） R2 ? 0.95n ? ??k ? 5设有
模型 y? b ? b x? bt0112tx t ? ut ，试在下列条件下:2① b ? b12? 1② b1? b 。分别
求出b21， b 的最小二乘估计量。222假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数，以便决定是
否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。你通过整个学年收集数据，得到两个可能的解释性方程：方程 A：Y? ? 125.0 ? 15.0
X? 1.0X12方程 B：Y? ? 123.0 ? 14.0 X? 5.5X12? 1.5X3? 3.7 X4R 2 ? 0.7
5R 2 ? 0.73其中： Y ——某天慢跑者的人数X ——该天降雨的英寸数X——该天日照的12小时数X 3 ——该天的最高温
度（按华氏温度）X 4 ——第二天需交学期论文的班级数请回答下列问题：（1）这两个方程你认为哪个更合理些，为什么？（2）为什么用相
同的数据去估计相同变量的系数得到不同的符号？21．假定以校园内食堂每天卖出的盒饭数量作为被解释变量，盒饭价格、气温、附近餐厅的盒饭
价 格、学校当日的学生数量（单位：千人）作为解释变量，进行回归分析；假设不管是否有假期，食堂都营业。不幸的是，食堂内的计算机被一次
病毒侵犯，所有的存储丢失，无法恢复，你不能说出独立变量分别代表着哪一项！下面是回归结果（括号内为标准差）：Y ? 10.6 ? 2
8.4 X? 12.7 X? 0.61X? 5.9 Xi1i2i3i4i（2.6）(6.3)(0.61)(5.9)R 2? 0.6
3n ? 35要求：（1）试判定每项结果对应着哪一个变量（2）对你的判定结论做出说明。设消费函数为 yi? b? b xi01iu
，其中y i 为消费支出， x为个人可支配收入，ui 为随机误差项，并且 E (ui) ? 0,Var (ui) ? ?x2 （
其中? 2为常数）。试回答以下问题：ii（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。检验下列模型是否存在异方差性，列出检验步骤，给出结论。y? bt0b x1tb x2tb x? u3tt样本共40个，本题假设
去掉c=12个样本，假设异方差由 x引起，数值小的一组残差平方和为1iRSS1? 0.466E ?17 ，数值大的一组平方和为 R
SS20.3617F?E ?。0.05(10,10) ? 2.98假设回归模型为： y? a ? u，其中： uN(0,? 2 x
); E(u u) ? 0,i ? j ；并且 x是非随机变iiiiiji量，求模型参数b 的最佳线性无偏估计量及其方差。现有x
和Y的样本观测值如下表:xy245710445109假设y对x的回归模型为 y? b? b xi01iu ，且Var (uii)
? ? 2 x2 ，试用适当的方法估计此回归模型。i根据某地 1961—1999 年共 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：(0.237)(0.083)(0.048),DW=0.858上式下
面括号中的数字为相应估计量的标准误差。在 5%的显著性水平之下，由 DW 检验临界值表，得d =1.38,d =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Lu问题应如何改进根据我国 1978——2000 年的财
政收入Y 和国内生产总值 X 的统计资料，可建立如下的计量经济模型：Y ? 556.6477 ? 0.1198 ? X24请回答以
下问题：（2.5199） （22.7229）R 2 ＝0.9609， S.E ＝731.2086， F ＝516.3338， D.
W ＝0.3474何谓计量经济模型的自相关性？试检验该模型是否存在一阶自相关，为什么自相关会给建立的计量经济模型产生哪些影响？如果
该模型存在自相关，试写出消除一阶自相关的方法和步骤。（临界值d? 1.24 ， d? 1.43 ）LU对某地区大学生就业增长影响的
简单模型可描述如下:gEMPt? ?? ?01gMIN1t? gPOP ? ?23gGDP1t? gGDP ? ?tt式中，为新就
业的大学生人数，MIN1 为该地区最低限度工资，POP 为新毕业的大学生人数，GDP1 为该地区国内生产总值，GDP 为该国国内生
产总值；g 表示年增长率。如果该地区政府以多多少少不易观测的却对新毕业大学生就业有影响的因素作为基础来选择最低限度工资，则 OLS
估计将会存在什么问题？令 MIN 为该国的最低限度工资，它与随机扰动项相关吗？按照法律，各地区最低限度工资不得低于国家最低工资，
哪么 gMIN 能成为 gMIN1 的工具变量吗29．下列假想的计量经济模型是否合理，为什么？（iii ?i1）其中，GDP ?
? ? ??GDP ? ?GDP (1,2,3)i是第产业的国内生产总值。S 1? ? ? ? S 2 ? ?其中， S 1、S
2 分别为农村居民和城镇居民年末储蓄存款余额。Yt? ? ? ?1 I t? ? 2 Lt ? ?其中， Y 、 I 、 L 分别
为建筑业产值、建筑业固定资产投资和职工人数。Y t? ??? P t? ?其中， Y 、 P 分别为居民耐用消费品支出和耐用消费品
物价指数。财政收入 ? f (财政支出) ? ?（6） 煤炭产量 ? f (L, K , X 1 , X 2 ) ? ?其中， L
、 K 分别为煤炭工业职工人数和固定资产原值， X 1 、 X 2 分别为发电量和钢铁产量。指出下列假想模型中的错误，并说明理由
：（1） RSt ? 8300.0 ? 0.24RIt ? 1.12 IVt其中， RSt 为第t 年社会消费品零售总额（亿元），
RIt 为第t 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）， IVt 为第t 年全社会固定资产投资
总额（亿元）。ttC? 180? 1 .2Y其中， C、Y 分别是城镇居民消费支出和可支配收入。tttln Y? 1.15 ? 1
.62 ln K? 0.28 ln L 其中， Y 、 K 、 L 分别是工业总产值、工业生产资金和职工人数。假设王先生估计消费函
数（用模型Ci ? a ? bYi ? ui 表示），并获得下列结果：C?? 15 ? 0.81Yii，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误差；（3）构造 b 的 95%的置信区间，这个区间包括 0 吗？根据我国 1978——2000 年
的财政收入Y 和国内生产总值 X 的统计资料，可建立如下的计量经济模型：请回答以下问题：Y ? 556.6477 ? 0.1198
? X（2.5199） （22.7229）R2 ＝0.9609， S.E ＝731.2086， F ＝516.3338， D.W
＝0.3474（1）何谓计量经济模型的自相关性（2）试检验该模型是否存在一阶自相关及相关方向，为什么（3）自相关会给建立的计量经济
模型产生哪些影响？LU（临界值d? 1.24 ， d? 1.43 ）以某地区 22 年的年度数据估计了如下工业就业回归方程Y ?
?3.89 ? 0.51ln X? 0.25 ln X? 0.62 ln X123（-0.56）(2.3)(-1.7)(5.8)
R2 ? 0.996DW ? 1.147式中，Y 为总就业量；X1 为总收入；X2 为平均月工资率；X3 为地方政府的总支出。方差
来源平方和（SS）自由度平方和的均值来自回归65965—（d.f.）(—MSS)(来ES自S)残差(总RS离S)差(TSS)_—6
6042—14—（1）试证明：一阶自相关的 DW 检验是无定论的。（2）逐步描述如何使用 LM 检验34．下表给出三变量模型的回归
结果：要求：（1）样本容量是多少（2）求 RSS（3）ESS 和 RSS 的自由度各是多少（4）求 R 2 和 R 2根据我国 1
985——2001 年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出资料，按照凯恩斯绝对收入假说建立的消费函数计量经济模型为：c ? 13
7,422 ? 0.722 ? y(5.875)(127.09)R 2 ? 0.999 ； S.E. ? 51.9 ； DW ?
1.205 ； F ? 16151et ? ?451.9 ? 0.871? y(?0.283)(5.103)R 2 ? 0.634
508 ； S.E ? 3540 ； DW ? 1.91； F ? 26.04061其中： y 是居民人均可支配收入， c 是居民
人均消费性支出要求：（1）解释模型中 137.422 和 0.772 的意义；（2）简述什么是模型的异方差性；（3）检验该模型是否
存在异方差性；考虑下表中的数据Y-10-8-6-4-20246810X12345678910111X135791113151719
212假设你做 Y 对 X 和 X 的多元回归，你能估计模型的参数吗为什么12在研究生产函数时，有以下两种结果：ln Q? ? ?
5.04 ? 0.087ln k ? 0.893ln ls? (1.04)(0.087)(0.137)R2 ? 0.878n ?
21ln Q? ? ?8.57 ? 0.0272t ? 0.46ln k ?1.258ln l（1）（2）s? (2.99)(0.
0204)(0.333)(0.324)R2 ? 0.889n ? 21其中，Q＝产量，K＝资本，L＝劳动时数，t＝时间，n＝样本容
量请回答以下问题：证明在模型（1）中所有的系数在统计上都是显著的（α＝0.05）。证明在模型（2）中 t 和 lnk 的系数在统计
上不显著（α＝0.05）。可能是什么原因造成模型（2）中 lnk 不显著的？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：Y
?b ?b Dt121tb D2 tb D3 ib D4tb x ? uit其中，定义虚拟变量 Dit 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？某行业利润 Y 不仅与销售额 X 有关，而且与季度因素有关。
如果认为季度因素使利润平均值发生变异，应如何引入虚拟变量？如果认为季度因素使利润对销售额的变化额发生变异，应如何引入虚拟变量？如果
认为上述两种情况都存在，又应如何引入虚拟变量？对上述三种情况分别设定利润模型。设我国通货膨胀 I 主要取决于工业生产增长速度 G，
1988 年通货膨胀率发生明显变化。假设这种变化表现在通货膨胀率预期的基点不同假设这种变化表现在通货膨胀率预期的基点和预期都不同对
上述两种情况，试分别确定通货膨胀率的回归模型。一个由容量为 209 的样本估计的解释 CEO 薪水的方程为：ln Y ? 4.59
? 0.257 ln X1? 0.011X2? 0.158D1? 0.181D2? 0.283D3(15.3)(8.03)(2.
75)(1.775)(2.13)(-2.895)其中,Y 表示年薪水平(单位:万元), X 表示年收入(单位:万元), X表示公司
股票收益(单位:万元);12D ，D ，D 均为虚拟变量,分别表示金融业、消费品工业和公用业。假设对比产业为交通运输业。123解释
三个虚拟变量参数的经济含义。保 持 X 和 X不变，计算公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异。这个差异在 1%12的显
著性水平上是统计显著吗？消费品工业和金融业之间估计薪水的近似百分比差异是多少？在一项对北京某大学学生月消费支出的研究中，认为学生的
消费支出除受其家庭的月收入水平外, 还受在学校是否得奖学金,来自农村还是城市，是经济发达地区还是欠发达地区,以及性别等因素的影响。
试设定适当的模型,并导出如下情形下学生消费支出的平均水平:(1)来自欠发达农村地区的女生,未得奖学金;(2)来自欠发达城市地区的男
生,得到奖学金;(3)来自发达地区的农村女生,得到奖学金;(4)来自发达地区的城市男生,未得奖学金.试在家庭对某商品的消费需求函数
Y ? ? ? ?X ? ? 中（以加法形式）引入虚拟变量，用以反映季节因素（淡、旺季）和收入层次差距（高、低）对消费需求的影响，
并写出各类消费函数的具体形式。44．考察以下分布滞后模型：Y ? ? ? ? Xt0t? X1t ?1? X2t ?2? X3u
t ?3t假定我们要用多项式阶数为 2 的有限多项式估计这个模型，并根据一个有 60 个观测值的样本求出i了二阶多项式系数的估计值
为：?? ＝0.3，??＝0.51，??=0.1，试计算??01245．考察以下分布滞后模型：( i = 0, 1, 2, 3)
Y ? ? ? ? Xt0t? X1t ?1? X2ut ?2t假如用 2 阶有限多项式变换模型估计这个模型后得Y? ? 0.5
? 0.71Z? 0.25Z? 0.30Z式中， Zt0t1t2t0t? ?3x， Zt ?i1t? ?3ix， Zt ?i2t
? ?3i2 xt ?i000（1）求原模型中各参数值（2）估计 X 对Y 的短期影响乘数、长期影响乘数和过渡性影响乘数46．已
知某商场 1997-2006 年库存商品额Y 与销售额 X 的资料，假定最大滞后长度k ? 2 ，多项式的阶数m ? 2 。建立分
布滞后模型假定用最小二乘法得到有限多项式变换模型的估计式为Y ? ?120.63? 0.53Z? 0.80Z? 0.33Zt0t1
t2t请写出分布滞后模型的估计式C? b? b Y01 tb C? ?2t ?1t考察下面的模型I? a? a Ya Ya r
??t01Ytt2 t ?13 tt? C? Itt式中 I 为投资， Y 为收入， C 为消费， r 为利率。（1）指出模
型的内生变量和前定变量；（2）分析各行为方程的识别状况；（3）选择最适合于估计可识别方程的估计方法。设有联立方程模型：消费函数：
C ? a ? a Y ? ?投资函数： I? b ? bYb Y? u恒等式：t01 t1tY ? C ? I ? Gtttt
t01 t2 t ?12t其中， C 为消费， I 为投资， Y 为收入， G 为政府支出， u 和u12为随机误差项，请回答：
（1）指出模型中的内生变量、外生变量和前定变量（2）用阶条件和秩条件识别该联立方程模型（3）分别提出可识别的结构式方程的恰当的估计
方法识别下面模型式 1： Q ? ??? P ?? Y ? u（需求方程）式 2： Q ? ?? ? P ? u（供给方程）t01
t2 t1tt01t2t其中， Q 为需求或供给的数量， P 为价格， Y 为收入， Q 和 P 为内生变量，Y 为外生变量。
已知结构式模型为式 1： Y ? ??? Y?? X? u式 2： Y? ?? ? Y ? ? X? u101 2211201 1
222其中， Y 和Y12是内生变量， X 和 X12是外生变量。（1）分析每一个结构方程的识别状况；（2）如果?＝0，各方程的识
别状况会有什么变化？2计量经济学题库答案一、单项选择题（每小题 1 分）1．C2．B3．D4．A5．C6．B7．A8．C9．D10
．A11．D12．B13．B14．A15．A16．D17．A18．C19．B20．B21．D22．D23．D24．B25．C26．
D27．D28．D 29．A30．D31．B32．D33．C34．A35．C36．D37．A38．D39．A40．D41．C42．
A43．C44．D45．A46．B47．C48．D49．B50．C51．B52．C53．C54．D55．C56．C57．D58．C
59．A60．D61．A62．D63．A64．A65．D66．A67．B68．C69．A70．C71．D72．B73.A74.D7
5.D76.A77.C78.D79.B80.B81.D82.B83.B84．D85．C86．A87．B88．C89．C90．A91
．D92．C93．D94．A95．D96．D97．C98．D99．A100．D101．B102．D103．C104．A105．C
106．B 107．D 108．D 109．D 110．D 111．C 112．D113．D 114．D 115．C116．C 1
17．B 118．C 119．A120．B121．C122．D123．D124．D125．C126．C127．D二、多项选择题（每
小题 2 分）1． ADE2． AC3． BD4． AB5．CD6．ABCDE7． ABCD8．BCD9． ABCDE10．ABC
D11． CD12． ABCD13． BCDE14． ABE15．ACD16．ABCDE17．ABE18．AC19．BE20．CD
E21．ABCDE22．CDE23．ABDE24．ADE25．ACE26．ABCDE27．ABCDE28．ABCDE 29．BCE
30．ACDE31．BCD32．BC33． AB34． ABCD35． BCD36． ACDE37．BCD38．BC39． AD4
0.ABCDE41.AB42.BCDE43.DE44.ABCDE45.BE46.ABC47.BC48.BCD49.BDE50.AB
51.ABCDE 52．AC53．ACD54．ACD55．ABCD56．ABCDE57．ABC58．AB59．ABC60．AE61
．ABCD62．BC63．AC64．ABC65．BE66．ABC67．CD68．BCD69．ABCD70．CD71．ABD72．
ABCD73． ABCDE74．ADF75．ABD76．BD77．ABC78．ABCD 79．ABCD80．BCDE三、名词解释（
每小题 3 分）29经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。（3 分）解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量
）为什么变动、如何变动的变量。（2 分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因”。（1 分）被解释变量：是作
为研究对象的变量。（1 分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。（2 分）内生变量：是由模型系统内部因
素所决定的变量，（2 分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。（1 分）外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量
，表现为非随机变量。（2 分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。（1 分）滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生
变量的合称，（1 分）前期的内生变量称为滞后内生变量；（1 分）前期的外生变量称为滞后外生变量。（1 分）前定变量：通常将外生变量
和滞后变量合称为前定变量，（1 分）即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量 。 （2
分 ） 8．控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，（2 分）它一般属于
外生变量。（1 分）计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，（2分）是以数学形式对客观经济
现象所作的描述和概括。（1 分）函数关系：如果一个变量y 的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则y
与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。（3 分）相关关系：如果一个变量y 的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们
惟一确定，则y 与这个变量或 这 组 变 量 之 间 的 关 系 就 是 相 关 关 系 。 （3
分 ） 12．最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的
方法，称为最小二乘法。（3 分）13．高斯－马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS 估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论
即是高斯－ 马 尔 可 夫 定 理 。 （3
分 ） 14．总变差（总离差平方和）：在回归模型中，被解释变量的观测值与
其均值的离差平方和。（3 分）回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，（2 分）也就是由解释变量
解释的变差。（1 分）剩余变差（残差平方和）：在回归模型中，因变量的观测值与估计值之差的平方和，（2 分）是不能由解释变量所解释的
部分变差。（1 分）估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。（3 分）样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的
比重。（3 分）点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归方程求出相应的样本拟合值，以此作为因变量实际值和其均值 的估计值。（3
分）拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。（3 分）残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。（3 分
）显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。（3 分）回归变差：简称 ESS,表示由回归直线（即解释变量）
所解释的部分（2 分），表示 x 对 y 的线性影响（1 分）。剩余变差：简称 RSS，是未被回归直线解释的部分（2 分），是由解
释变量以外的因素造成的影响（1 分）。多重决定系数：在多元线性回归模型中，回归平方和与总离差平方和的比值（1 分），也就是在被解释
变量的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重，我们称之为多重决定系数，仍用 R2表示（2 分）。调整后的决定系数：又称修正后
的决定系数，记为 R 2，是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增加而增大的缺陷提出来的，（2 分）?e2 /(n ? k ?1
)其公式为： R2? 1? ?( tyt? y ) /(n ?1)（1 分）。偏相关系数:在 Y、X 、X 三个变量中，当 X 既
定时（即不受 X 的影响），表示 Y 与 X 之间相关关12112系的指标，称为偏相关系数，记做 RY 2.1。（3 分）异方差性
：在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此u不同，则称随机项i 具有异方差性。（3分）戈德菲尔
特-匡特检验:该方法由戈德菲尔特（S.M.Goldfeld）和匡特（R.E.Quandt）于1965年提出，用对样本进行分段比较的
方法来判断异方差性。（3分）怀特检验:该检验由怀特（White）在1980年提出，通过建立辅助回归模型的方式来判断异方差性。（3分
）戈里瑟检验和帕克检验:该检验法由戈里瑟和帕克于 1969 年提出，其基本原理都是通过建立残差序列对解释变量的（辅助）回归模型，判
断随机误差项的方差与解释变量之间是否存在着较强的相关关系，进而判断是否存在异方差性。（3 分）序列相关性：对于模型iyi ? ?0
? ?1x1i ? ?2 x2i ?… ? ?k xki ? ?i ? 1,2, …, nij随机误差项互相独立的基本假设表现为
Cov(? , ?) ? 0i ? j,i, j ? 1,2, …, n （1 分）ij如果出现Cov(? , ?) ? 0i ?
j,i, j ? 1,2, …, n即对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在某种相关性，则认为出现了序列
相 关 性 (Serial Correlation) 。 （2分 ） 33．虚假序列相关
：是指模型的序列相关性是由于省略了显著的解释变量而导致的。差分法：差分法是一类克服序列相关性的有效方法，被广泛的采用。差分法是将原
模型变换为差分模型，分为一阶差分法和广义差分法。广义差分法：广义差分法可以克服所有类型的序列相关带来的问题，一阶差分法是它的一个特
例。自回归模型： yt ? ?yt ?1 ? ?t广义最小二乘法：是最有普遍意义的最小二乘法，普通最小二乘法和加权最小二乘法是它的
特例。DW 检验：德宾和瓦特森与 1951 年提出的一种适于小样本的检验方法。DW 检验法有五个前提条件。科克伦-奥克特迭代法：是
通过逐次跌代去寻求更为满意的? 的估计值，然后再采用广义差分法。具体来说，该方法是利用残差? 去估计未知的? 。（tDurbin
两步法：当自相关系数? 未知，可采用 Durbin 提出的两步法去消除自相关。第一步对一多元回归模型，使用OLS 法估计其参数，第
二步再利用广义差分。41．相关系数：度量变量之间相关程度的一个系数，一般用ρ表示。 ? ?Cov(? ? )Var(? )Var(
? )ijij，0 ? ? ? 1，越接近于 1，相关程度越强，越接近于 0，相关程度越弱。多重共线性：是指解释变量之间存在完全或
不完全的线性关系。方差膨胀因子：是指解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比。把质的因素量化而构造的取值为
0 和 1 的人工变量。在设定模时如果模型中解释变量的构成．模型函数的形式以及有关随机误差项的若干假定等内容的设定与客观实际不一
致，利用计量经济学模型来描述经济现象而产生的误差。46．是指与模型中的随机解释变量高度相关，与随机误差项不相关的变量。用工具变量替
代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的方法。由于引进虚拟变量，回归模型的截距或斜率随样本观测值的改变而系统地改变。??1x ?
x这是虚拟变量的一个应用，当解释变量x 低于某个已知的临界水平 x 时，我们取虚拟变量D ? ?设置??0x ? x而
成的模型称之为分段线性回归模型。分布滞后模型：如果滞后变量模型中没有滞后因变量，因变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞
后值上，则称这种模型为分布滞后模型。
51．有限分布滞后模型：滞后期长度有限的分布滞后模型称为有限分布滞后模型。
52．无限分布滞后模型：滞后期长度无限的分布滞后模型称为无限分布滞后模型。
53．几何分布滞后模型：对于无限分布滞后模型，如果其滞后变量的系数bi 是按几何级数列衰减的，则
称这种模型为几何分布滞后模型。联立方程模型：是指由两个或更多相互联系的方程构建的模型。结构式模型：是根据经济理论建立的反映经济变量
间直接关系结构的计量方程系统。简化式模型：是指联立方程中每个内生变量只是前定变量与随机误差项的函数。结构式参数：结构模型中的参数叫
结构式参数简化式参数：简化式模型中的参数叫简化式参数。59．识别：就是指是否能从简化式模型参数估计值中推导出结构式模型的参数估计值
。60．不可识别：是指无法从简化式模型参数估计值中推导出结构式模型的参数估计值。61． 识别的阶条件：如果一个方程能被识别，那么这
个方程不包含的变量的总数应大于或等于模型系统 中 方 程 个 数 减1 。62．识别的秩条件：一个方程可识别的充分必要条件是：所有
不包含在这个方程中的参数矩阵的秩为m-1 。63．间接最小二乘法：先利用最小二乘法估计简化式方程，再通过参数关系体系，由简化式参数
的估计值求解得结构式参数的估计值。四 、 简 答 题 （ 每 小 题 5 分 ） 1．简述计量经济
学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。答：计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。（1 分）经济学着重经济现象的定性研究，
计量经济学着重于定量方面的研究。（1 分）统计学是关于如何收集、整理和分析数据的科学，而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计
经济变量之间的数量关系并加以验证。（1 分）数理统计学作为一门数学学科，可以应用于经济领域，也可以应用于其他领域；计量经济学则仅限
于经济领域。（1 分）计量经济模型建立的过程，是综合应用理论、统计和数学方法的过程，计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一。
2、计量经济模型有哪些应用？答：①结构分析。（1 分）②经济预测。（1 分）③政策评价。（1 分）④检验和发展经济理论。（2 分）
3、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。答：①根据经济理论建立计量经济模型；（1 分）②样本数据的收集；（1 分）③估计参数；
（1 分）④模型的检验；（1 分）⑤计量经济模型的应用。（1 分）4、对计量经济模型的检验应从几个方面入手？答：①经济意义检验；（
2 分）②统计准则检验；（1 分）③计量经济学准则检验；（1 分）④模型预测检验。（1 分）5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类
的？答：四种分类：①时间序列数据；（1 分）②横截面数据；（1 分）③混合数据；（1 分）④虚拟变量数据。（2 分） 6.在计量经
济模型中，为什么会存在随机误差项？32答：随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分。（1 分）产生随机误差项的原因有以下几个方面
：①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；（1 分）②模型关系认定不准确造成的误差；（1 分）③变量的测量误差；（1 分）④ 随机因
素。（1 分）古典线性回归模型的基本假定是什么？答：①零均值假定。（1 分）即在给定xt的条件下，随机误差项的数学期望（均值）为0
，即E(ut )=0 。②同方差假定。（1 分）误差项u 的方差与t 无关，为一个常数。③无自相关假定。（1 分）即不同的误差项相
互独立。④解释t变量与随机误差项不相关假定。（1 分）⑤正态性假定，（1 分）即假定误差项ut 服从均值为 0，方差为? 布。总体
回归模型与样本回归模型的区别与联系。2 的正态分答：主要区别：①描述的对象不同。（1 分）总体回归模型描述总体中变量y 与 x 的
相互关系，而样本回归模型描述所观测的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的不同。（1 分）总体回归模型是依据总体全部观测资料
建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。（1 分）总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样
本的改变而改变。主要联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。（2
分 ） 9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。答：两者的联系：①相关分析是回归分
析的前提和基础；回归分析是相关分析的深入和继续。（1 分）②相关分析与回归分析的有关指标之间存在计算上的内在联系。（1 分）两者的
区别：①回归分析强调因果关系，相关分析不关心因果关系，所研究的两个变量是对等的。（1 分）②对两个r变量 x 与 y 而言，相关分
析中： xy? ry?yx ；在回归分析中， t? b?? b? ? xx? ? a?01t 和 t0a?1yt 却是两个完全不
同的回归方程。（1 分）③回归分析对资料的要求是被解释变量y 是随机变量，解释变量x 是非随机变量；相关分析对资料的 要 求 是
两 个 变 量 都 随 机 变 量 。 （1
分 ） 10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？b?b?yu答：①线性，
是指参数估计量 0 和 1 分别为观测值t 和随机误差项 t 的线性函数或线性组合。（1 分）②无偏性，指参数估计量b?b?bb0
和 1 的均值（期望值）分别等于总体参数 0 和 1 。（2 分）③有效性（最小方差性或最优性），指在b?b?所有的线性无偏估计
量中，最小二乘估计量简述BLUE 的含义。0 和 1 的方差最小。（2 分）答：BLUE 即最佳线性无偏估计量，是best lin
ear unbiased estimators 的缩写。（2 分）在古典假定条件下，最小二乘估计量具备线性、无偏性和有效性，是最佳
线性无偏估计量，即BLUE，这一结论就是著名的高斯－马尔可夫定 理。（3 分）2对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F
检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0 的 t 检验？ 答：多元线性回归模型的总体显著性F 检验是检验模型中全部解释变量对被解
释变量的共同影响是否显著。（1 分） 通过了此F 检验，就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显著的，但却不能就此判
定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。（3 分）因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验，即进行
t 检验。（1 分）给定二元回归模型： y? b ? b x? bt0112tx t ? ut ，请叙述模型的古典假定。解答：（
1）随机误差项的期望为零，即 E(ut) ? 0 。（2）不同的随机误差项之间相互独立，即cov(ut, u ) ? E[(ust
E(ut))(usE(us)] ? E(u uts) ? 0 （1 分）。（3）随机误差项的方差与 t 无关，为一个常数，即var
(ut) ? ? 2 。即同方差假设（1 分）。（4）随机误差项与解释变量不相关，即cov( x, ujtt) ? 0 ( j ?
1,2,..., k ) 。通常假定 xjt为非随机变量，这个假设自动成立（1 分）。（5）随机误差项u 为服从正态分布的随机变
量，即uttN (0,? 2 ) （1 分）。（6）解释变量之间不存在多重共线性，即假定各解释变量之间不存在线性关系，即不存在多重
共线性（1 分）。在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？解答：因为人们发现随着模型中解释
变量的增多，多重决定系数 R 2 的值往往会变大，从而增加了模型的解释功能。这样就使得人们认为要使模型拟合得好，就必须增加解释变量
（2 分）。但是，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度，而实际中如果引入的解释变量并非必
要的话可能会产生很多问题，比如，降低预测精确度、引起多重共线性等等。为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度（3 分）
。修正的决定系数 R 2及其作用。?e2 /n ? k ?1解答： R2? 1? ?t( y ? y )2 / n ?1t，（2
分）其作用有：（1）用自由度调整后，可以消除拟合优度评价中解释变量多少对决定系数计算的影响；（2 分）（2）对于包含解释变量个数
不同的模型，可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低，但不能用原来未调整的决定系数来比较（1 分）。16.常见的非线性回
归模型有几种情况？解答：常见的非线性回归模型主要有:(1)对数模型ln yt? b ? b01ln xt? u （1 分）t(2)
半对数模型 y ? b ? b ln x ? u 或ln y ? b ? b x ? u （1 分）t01ttt01 tt11
1(3)倒数模型 y ? b ? b? u或? b ? b? u （1 分）01 xy01 x(4)多项式模型 y ? b ?
b x ? b x2 ? ... ? bxk ? u （1 分）012k(5)（1 分）成长曲线模型包括逻辑成长曲线模型 y
?K和 Gompertz 成长曲线模型0 1y?K ?b b tet1? b e?b1tt0观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系
数是否呈线性，或都是或都不是。① y? bt0b x 3 ? u1tt② y? bt0b log x? u1tt③log yt?
b? b01log x? utt④ y? bt0/(b x1 t) ? ut解答：①系数呈线性，变量非线性；（1 分）②系数呈线性
，变量非呈线性；（1 分）③系数和变量均为非线性；（1 分）④系数和变量均为非线性。（2 分）观察下列方程并判断其变量是否呈线性，
系数是否呈线性，或都是或都不是。① y? bt0b log x? u1tt② y? bt0b (b x12t) ? ut③y? b
t0/(b x1 t) ? ut④ y? 1 ? bt0(1 ? xb1) ? utt解答：①系数呈线性，变量非呈线性；（1 分）
②系数非线性，变量呈线性；（1 分）③系数和变量均为非线性；(2 分)④系数和变量均为非线性（1 分）。异方差性是指模型违反了古典
假定中的同方差假定，它是计量经济分析中的一个专门问题。在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此
不同，则称随机项iiu具有异方差性，即 var(u) ? ?2 ? 常数 （t=1，2，……，n）。（3分）例如，利用横截面数据研
t究消费和收入之间的关系时，对收入较少的家庭在满足基本消费支出之后的剩余收入已经不多，用在购买生活必需品上的比例较大，消费的分散幅
度不大。收入较多的家庭有更多可自由支配的收入，使得这些家庭的消费有更大的选择范围。由于个性、爱好、储蓄心理、消费习惯和家庭成员构成
等那个的差异，使消费的分散幅度增大，或者说低收入家庭消费的分散度和高收入家庭消费得分散度相比 较，可以认为牵着小于后者。这种被解释
变量的分散幅度的变化，反映到模型中，可以理解为误差项方差的变化。（2分）产生原因：（1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形
式的设定误差；（3）样本数据的测量误差；（4）随机因素的影响。（2分）产生的影响：如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性，会对模
型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响，主要有：（1）不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；（2）参数的最小二乘估计量不是一个
有效的估计量；（3）对模型参数估计值的显著性检验失效；（4）模型估计式的代表性降低，预测精度精度降低。（3分）检验方法：（1）图示
检验法；（1分）（2）戈德菲尔德—匡特检验；（1分）（3）怀特检验；（1 分）（4）戈里瑟检验和帕克检验（残差回归检验法）；（1分
）（5）ARCH检验（自回归条件异方差检验）（1分）解决方法：（1）模型变换法；（2分）（2）加权最小二乘法；（2分）（3）模型的
对数变换等（1分）加权最小二乘法的基本原理：最小二乘法的基本原理是使残差平方和?2et为最小，在异方差情况下，总体回归直线对于不同
的 x, e 的波动幅度相差很大。随机误差项方差?2 越小，样本点y t 对总体tttt回归直线的偏离程度越低，残差 e的可信度越
高（或者说样本点的代表性越强）；而?2 较大的样本tt点可能会偏离总体回归直线很远， e的可信度较低（或者说样本点的代表性较弱）。
（2分）因此，在tt考虑异方差模型的拟合总误差时，对于不同的 e2 应该区别对待。具体做法：对较小的 e2 给于充分的重e 2?e
2视，即给于较大的权数；对较大的t 给于充分的重视，即给于较小的权数。更好的使t反映var(u ) 对残差平方和的影响程度，从而
改善参数估计的统计性质。（3分）i样本分段法（即戈德菲尔特—匡特检验）的基本原理：将样本分为容量相等的两部分，然后分别对样本1和样
本2进行回归，并计算两个子样本的残差平方和，如果随机误差项是同方差的，则这两个子样本的残差平方和应该大致相等；如果是异方差的，则两
者差别较大，以此来判断是否存在异方差。（3分）使用条u件：（1）样本容量要尽可能大，一般而言应该在参数个数两倍以上；（2）t 服从
正态分布，且除了异方差条件外，其它假定均满足。（2分）简述 DW 检验的局限性。答：从判断准则中看到，DW 检验存在两个主要的局限
性：首先，存在一个不能确定的 D.W . 值区域，这是这种检验方法的一大缺陷。（2 分）其次： D.W . 检验只能检验一阶自相关
。（2 分）但在实际计量经济学问题中，一阶自相关是出现最多的一类序列相关，而且经验表明，如果不存在一阶自相关，一般也不存在高阶序列
相关。所以在实际应用中，对于序列相关问题—般只进行 D.W . 检验。（1 分） 26．序列相关性的后果。答：（1）模型参数估计值
不具有最优性；（1 分）（2）随机误差项的方差一般会低估；（1 分）（3）模型的统计检验失效；（1 分）（4）区间估计和预测区间的
精度降低。（1 分）（全对即加 1 分）27．简述序列相关性的几种检验方法。答：（1）图示法；（1 分）（2）D-W 检验；（1
分）（3）回归检验法；（1 分）（4）另外，偏相关系数检验，布罗斯—戈弗雷检验或拉格朗日乘数检验都可以用来检验高阶序列相关。（2
分） 28．广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？答:基本思想就是对违反基本假定的模型做适当的线性变换，使其转化成满足基本假定
的模型，从而可以使用 OLS 方法估计模型。（5 分）自相关性产生的原因有那些？答：（1）经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关；
（1 分）（2）经济行为的滞后性引起随机误差项自相关；（1 分）(3)一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关；（1 分）（4
）模型设定误差引起随机误差项自相关；（1 分）（5）观测数据处理引起随机误差项自相关。（1 分）请简述什么是虚假序列相关，如何避免
？答：数据表现出序列相关，而事实上并不存在序列相关。（2 分）要避免虚假序列相关，就应在做定量分析之间先进行定性分析，看从理论上或
经验上是否有存在序列相关的可能，可能性是多大。（3 分） 31．DW 值与一阶自相关系数的关系是什么？答： ?? ? 1?DW或者
DW ? 2(1? ??)2答：多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系。产生多重共线性主要有下述原因：样本数据的采集
是被动的，只能在一个有限的范围内得到观察值，无法进行重复试验。（2 分）经济变量的共同趋势（1 分）（3）滞后变量的引入（1 分）
（4）模型的解释变量选择不当（1 分）答：完全多重共线性是指对于线性回归模型Y＝? X11? X22? ...... ? ? X?
ukk若c X11jc X22j? ... ? c Xkkj=0,j=1,2,...,n其中c ，c ，...,c 是不全为0的
常数12k则称这些解释变量的样本观测值之间存在完全多重共线性。（2 分）不完全多重共线性是指对于多元线性回归模型Y＝? X11?
X22? ...... ? ? X? ukk若c X11jc X22j? ... ? c Xkkj+v=0,j=1,2,...,n
其中c ，c ，...,c 是不全为0的常数，v为随机误差项12k则称这些解释变量的样本观测之间存在不完全多重共线性。（3 分）答
：（1）无法估计模型的参数，即不能独立分辨各个解释变量对因变量的影响。（3 分）（2）参数 估 计 量 的 方 差 无 穷 大 （
或 无 法 估 计 ）（2 分 ） 35．答：（1）可以估计参数，但参数估计不稳定。（2 分） （2）参数估计值对样本数据的略有
变化或样本容量的稍有增减变化敏感。（1 分） （3）各解释变量对被解释变量的影响难精确鉴别。（1分） （4）t 检验不容易拒绝原假
设。（1 分）答：（1）模型总体性检验 F 值和 R2值都很高，但各回归系数估计量的方差很大，t 值很低，系数不能通过显著性检验。
（2 分）回归系数值难以置信或符号错误。（1 分）参数估计值对删除或增加少量观测值，以及删除一个不显著的解释变量非常敏感。（2 分
）答：所谓方差膨胀因子是存在多重共线性时回归系数估计量的方差与无多重共线性时回归系数估计量的方差对比而得出的比值系数。（2 分）
若VIF(?? )=1时，认为原模型不存在“多重共线性问题”；?i（1 分） 若VIF(??ii)>1时，则认为原模型存在“多重共
线性问题”；（1 分）若VIF(?)>5时，则模型的“多重共线性问题”的程度是很严重的，而且是非常有害的。（1 分）模型中引入虚拟
变量的作用是什么？答案：（1）可以描述和测量定性因素的影响；（2 分）能够正确反映经济变量之间的关系，提高模型的精度；（2 分）便
于处理异常数据。（1 分）虚拟变量引入的原则是什么？答案：（1）如果一个定性因素有 m 方面的特征，则在模型中引入 m-1 个虚拟
变量；（1 分）如果模型中有 m 个定性因素，而每个定性因素只有两方面的属性或特征，则在模型中引入 m 个虚拟变量；如果定性因素有
两个及以上个属性，则参照“一个因素多个属性”的设置虚拟变量。（2 分）虚拟变量取值应从分析问题的目的出发予以界定；（1 分）虚拟变
量在单一方程中可以作为解释变量也可以作为被解释变量。（1 分）虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？答案：（1）加法方式：其作
用是改变了模型的截距水平；（2 分）乘法方式：其作用在于两个模型间的比较、因素间的交互影响分析和提高模型的描述精度；（2 分）一般
方式：即影响模型的截距有影响模型的斜率。（1 分）判断计量经济模型优劣的基本原则是什么？答案：（1）模型应力求简单；（1 分）（2
）模型具有可识别性；（1 分）（3）模型具有较高的拟合优度；（1 分）（4）模型应与理论相一致；（1 分）（5）模型具有较好的超样
本功能。（1 分） 42．模型设定误差的类型有那些？答案：（1）模型中添加了无关的解释变量；（2 分）（2）模型中遗漏了重要的解释
变量；（2 分）（3）模型使用了不恰当的形式。（1 分）工具变量选择必须满足的条件是什么？答案：选择工具变量必须满足以下两个条件：
（1）工具变量与模型中的随机解释变量高度相关；（3 分）（2）工具变量与模型的随机误差项不相关。（2 分）设定误差产生的主要原因是
什么？答案：原因有四：（1）模型的制定者不熟悉相应的理论知识；（1 分）（2）对经济问题本身认识不够或不熟悉前人的相关工作；（1
分）（3）模型制定者缺乏相关变量的数据；（1 分）（4）解释变量无法 测 量 或 数 据 本 身 存 在 测 量 误 差 。 （2
分 ） 45．在建立计量经济学模型时，什么时候，为什么要引入虚拟变量？答案：在现实生活中，影响经济问题的因素除具有数量特征的变量
外，还有一类变量，这类变量所反映的并不是数量而是现象的某些属性或特征，即它们反映的是现象的质的特征。这些因素还很可能是重要的影响因
素，这时就需要在模型中引入这类变量。（4 分）引入的方式就是以虚拟变量的形式引入。（1 分）46．直接用最小二乘法估计有限分布滞后
模型的有：损失自由度（2 分）产生多重共线性（2 分）滞 后 长 度 难 确 定 的 问 题 （1
分 ） 47．因变量受其自身或其他经济变量
前期水平的影响，称为滞后现象。其原因包括：（1）经济变量自身的原因；（2 分）（2）决策者心理上的原因（1 分）；（3）技术上的原
因（1 分）；（4）制度的原因（1 分）。48．koyck 模型的特点包括：（1）模型中的λ 称为分布滞后衰退率，λ 越小，衰退速
度越快（2 分）；（2）模型的1长期影响乘数为b0· 1? ? （1 分）;（3）模型仅包括两个解释变量，避免了多重共线性（1 分
）；（4）模型仅有三个参数，解释了无限分布滞后模型因包含无限个参数无法估计的问题（1 分） 49．联立方程模型中方程有：行为方程式
（1 分）；技术方程式（1 分）；制度方程式（1 分）；平衡方程（或均衡条件）（1 分）；定义方程（或恒等式）（1 分）。联立方程
的变量主要包括内生变量（2 分）、外生变量（2 分）和前定变量（1 分）。模型的识别有恰好识别（2 分）、过渡识别（2 分）和不可
识别（1 分）三种。识别的条件条件包括阶条件和秩条件。阶条件是指，如果一个方程能被识别，那么这个方程不包含的变量总数应大于或等于模
型系统中方程个数减 1（3 分）；秩条件是指，在一个具有 K 个方程的模型系统中，任何一个方程被识别的充分必要条件是：所有不包含在
这个方程中变量的参数的秩为 K－1（2 分）。五、计算分析题（每小题 10 分） 1、答：（1）（2 分）散点图如下：700600
Y50040030080100120140160180r?XYX?( X ? X )(Y ? Y )?( X ? X )2 ?(Y
? Y )2?16195.44432.1? 68113.6=0.9321（3 分）截距项 81.72 表示当美元兑日元的汇率为
0 时日本的汽车出口量，这个数据没有实际意义；（2 分）斜率项3.65 表示汽车出口量与美元兑换日元的汇率正相关，当美元兑换日元的
汇率每上升1 元，会引起日本汽车出口量上升3.65 万辆。（3 分）2、答：（1）系数的符号是正确的，政府债券的价格与利率是负相关
关系，利率的上升会引起政府债券价格的下降。（2 分）Yi代表的是样本值，而Y? 代表的是给定Xi的条件下Yii的期望值，即Y? ?
E(Y / X ) 。此模型是根据样本数据iii得出的回归结果，左边应当是Y 的期望值，因此是Y 而不是Y。（3 分）iii没有
遗漏，因为这是根据样本做出的回归结果，并不是理论模型。（2 分）截距项 101.4 表示在X 取 0 时 Y 的水平，本例中它没有
实际意义；斜率项-4.78 表明利率X 每上升一个百分点， 引起政府债券价格Y 降低 478 美元。（3 分）3、答：（1）提出原
假设H ： ? ? 0 ，H1： ? ? 0 。由于t 统计量＝18.7，临界值t(17) ? 2.109800.025，由于 1
8.7>2.1098，故拒绝原假设H ： ? ? 0 ，即认为参数?是显著的。（3 分）0t ???sb(??) ??? ?0.
81 ? 0.0433由于sb(??) ，故t18.7。（3 分）回归模型R2=0.81，表明拟合优度较高，解释变量对被解释变量的
解释能力为81%，即收入对消费的解释能力为81％，回归直线拟合观测点较为理想。（4 分）4、答：判定系数： R2b2 ?( X ?
X )2??1(Y ? Y )2= ? 3.65412 ? 4432.1 =0.8688（3 分） 68113.6R20.868
8相关系数： r ??? 0.9321（2 分）3.532.5率涨2上1.5价物10.50-0.522.533.5失业率5、答：（
1）（2 分）散点图如下：根据图形可知，物价上涨率与失业率之间存在明显的负相关关系，拟合倒数模型较合适。（2 分）b?2 ?(x
? x )2?（2）模型一： R2 ?1t( y ? y )2t＝0.8554（3 分）b?2 ?(x ? x )2?模型二：
R2 ?1t( y ? y )2t＝0.8052（3 分）7、答： b? ?1XY ? X ?Y X 2 ? X 2? 146.
5 ?12.6 ?11.3 ? 0.757 （2 分）164.2 ?12.62b? ? Y ? b? X ? 11.3? 0.75
7?12.6 ? 1.762 （2 分）01故回归直线为：Y? ? 1.762 ? 0.757 X （1 分）8、答：（1）由于?
x y? 2700 ， ? x ? 41， ? y ? 306 ， ? x2 ? 381， (? x )2 ? 1681， y
? 61.2 ，ttx ? 8.2 ，得ttttb? ?n? x y?tt? x ? y?tt? 5 ? 2700 ? 41? 3
06 ? 4.26 （3 分）1nx2 ? (tx )2t5 ? 381 ?1681b?? y ? b? x ? 61.2 ? 4
.26? 8.2 ? 26.28 （2 分）01总成本函数为： Y? =26.28+4.26X （1 分）ii（2）截距项b?表示
当产量X 为 0 时工厂的平均总成本为 26.28，也就量工厂的平均固定成本；（2 分）斜率项b? 表01示产量每增加 1 个单
位，引起总成本平均增加 4.26 个单位。（2 分）9、答：（1）回归模型的R2＝0.9042，表明在消费Y 的总变差中，由回归直
线解释的部分占到90％以上，回归直线的代表性及解释能力较好。（2 分）（2）对于斜率项，t ?b?0.20231?? 8.6824
> t(8) ? 1.8595 ，即表明斜率项显著不为 0，家庭收入对消费有显著s(b? )0.023310.05影响。（2 分
）对于截距项，t ?b?2.17270?? 3.0167 > t(8) ? 1.8595 ，即表明截距项也显著不为 0，通过了显著
性检验。（2 分）s(b? )0.720200.05（3）Y =2.17+0.2023×45＝11.2735（2 分）1? 1 ?
(xn?? x )2f(x ?x )21+ 1 ? (45 ? 29.3)210992.1ft0.025(8)???? 1.85
95 ? 2.2336 ?? 4.823 （2 分）95%置信区间为（11.2735-4.823，11.2735+4.823），即
（6.4505，16.0965）。（2 分）? e210、答：（1）由于?? 2 ?tn ? 2， RSS ? ?e2t? (n
? 2)??2 ? (62 ? 2) ?8 ? 480 。（4 分）R2? r 2? 0.62? 0.36 （2 分）TSS ?R
SS?480? 750 （4 分）? 2? 2xy1? R21? 0.3611、答：（1） cov(x, y) ?1?16 ?10
n ?1(x ? x )( ytty ) ? r＝ 0.9 ?＝11.38?(x ? x )( y ? y) ? (20 ?1)?
11.38 ? 216.30 （2 分）tt?(x ? x )2ttr ??t( y ? y )2t?(x ? x )( y ?
y )216.300.9 ?2000??? 5.37 （2 分）斜率系数： b? ?1?(x ? x )( y ? y )?tt(
x ? x )2t? 216.305.372? 7.50 （1 分）（2）R2=r2=0.92=0.81，剩余变差： RSS ?
?e2 ? ?( y ?y)2 ? 2000 （1 分）ti总变差：TSS＝RSS/(1-R2)=2000/(1-0.81)=10
526.32（2 分）（3）?? 2? e2?tn ? 2? 2000 20 ? 2? 111.11 （2 分）12、答：（1）
b? ?1XY ? X ?Y X 2 ? X 2? 117849 ? 519 ? 217 ? 0.335 （3 分）284958
? 5192b? ? Y ? b? X ? 217 ? 0.335? 519 ? 43.135（2 分）01故回归直线为Y? ?
43.135 ? 0.335X ，（2） Y? ? 43.135? 0.335X1? 43.135? 0.335?10 ? 46.
485 （2 分）销售额的价格弹性＝ ? ?Y ? X? 0.335?10＝0.072（3 分）?XY46.48513、（1）回归
方程为：Y? ? 0.353 ?1.968 X ，由于斜率项p 值＝0.0000 收入对货币供给量有显著影响。（2 分）截距项p 值＝0.5444>? ? 0.05，表明截距项与 0 值没有显著差异，即截距项没有
通过显著性检验。（2 分）（2）截距项 0.353 表示当国民收入为 0 时的货币供应量水平，此处没有实际意义。斜率项1.968
表明国民收入每增加 1 元，将导致货币供应量增加 1.968 元。（3 分）（3）当X＝15 时， Y? ? 0.353 ?1.9
68 ?15 ? 29.873 ，即应将货币供应量定在 29.873 的水平。（3 分）14、答：（1）这是一个时间序列回归。（图
略）（2 分）截距 2.6911 表示咖啡零售价在每磅 0 美元时，美国平均咖啡消费量为每天每人2.6911 杯，这个没有明显的经
济意义；（2 分）斜率－0.4795 表示咖啡零售价格与消费量负相关，表明咖啡价格每上升1 美元，平均每天每人消费量减少 0.47
95 杯。（2 分）不能。原因在于要了解全美国所有人的咖啡消费情况几乎是不可能的。（2 分）不能。在同一条需求曲线上不同点的价格弹
性不同，若要求价格弹性，须给出具体的X 值及与之对应的Y 值。（2 分）15、答：由已知条件可知， X ???( X ? X )(
Y ? Y )? Xni ?168010? 168 ， Y ??Yn i ?111010? 111ii?( X Y ? YX ?
Y X ? XY )i iii（3 分）? 204200 ?1680?111?168?1110 ?10 ?168?111? 177
20??( X ? X )2i?( X 2 ? 2 X X ? X 2 )?ii?X 2 ? 2 ?10 X 2 ?10 X 2
（3 分）i? 315400 ?10 ?168?168? 33160?? ??( X?iX )(Yi? Y )? 17720? 0
.5344 （2 分）( X ? X )2i33160??? Y ? ?? X ? 111? 0.5344?168 ? 21.22
（2 分）01解答：（1）这是一个对数化以后表现为线性关系的模型，lnL 的系数为 1.451 意味着资本投入 K 保持不变时劳
动—产出弹性为 1.451 ；（3 分）lnK 的系数为 0.384 意味着劳动投入 L 保持不变时资本—产出弹性为 0.384（
2 分）.（2）系数符号符合预期，作为弹性，都是正值，而且都通过了参数的显著性检验（t 检验）（5 分， 要求能够把 t 值计算出
来）。解答：该消费模型的判定系数 R 2 ? 0.95 ，Ｆ统计量的值 F ? 107.37 ，均很高，表明模型的整体拟合程度很高
。（2 分）计算各回归系数估计量的 t 统计量值得： t? 8.133 ? 8.92 ? 0.91 ， t? 1.059 ? 0.
17 ? 6.1001t? 0.452 ? 0.66 ? 0.69 ， t? 0.121 ?1.09 ? 0.11。除t 外，其余
T 值均很小。工资收入Ｗ的系数 t 检验231值虽然显著，但该系数的估计值却过大，该值为工资收入对消费的边际效应，它的值为 1.
059 意味着工资收入每增加一美元，消费支出增长将超过一美元，这与经济理论和生活常识都不符。（5 分）另外，尽管从理论上讲，非工资
—非农业收入与农业收入也是消费行为的重要解释变量，但二者各自的 t 检验却显示出它们的效应与 0 无明显差异。这些迹象均表明模型中
存在严重的多重共线性，不同收入部分之间的相互关系掩盖了各个部分对解释消费行为的单独影响。（3 分）n ?18 ?118. 解答:
(1) R 2 ? 1?9 ?1(1? R2 ) ? 1?? (1? 0.75) ? 0.65 （3 分）n ? k ?18 ?
2 ?1(2) R2 ? 1?9 ? 3 ?131?1?(1? 0.35) ? ?0.04 ；负值也是有可能的。（4 分）(3)
R 2 ? 1?? (1? 0.95) ? 0.94（3 分）31? 5 ?1解答：当b ? b? 1 时，模型变为 y ? x
? b ? b (x? x) ? u，可作为一元回归模型来对待12t2t011t2ttn?(xb ?1tx?2t)( yt? x
) ? ?(x2t? 1t? x)?( y2ttx)2t（5 分）1n(x1t? x)2 ? (2t(x? x1t2t))2当b
? b 时，模型变为 y ? b ? b (x? x) ? u,同样可作为一元回归模型来对待12t011t2ttn?(x? x
) y? ?(x? x)? y?b ?1t1n(x1t2tt1t? x)2 ? ((x2t1t2t? x))22tt （5 分 ）
?解答:（1）第 2 个方程更合理一些，，因为某天慢跑者的人数同该天日照的小时数应该是正相关的。（4 分）（2）出现不同符号的原因
很可能是由于 X与 X高度相关而导致出现多重共线性的缘故。从生活经验23来看也是如此，日照时间长，必然当天的最高气温也就高。而日照
时间长度和第二天需交学期论文的班级数是没有相关性的。（6 分）21． 解答：（1） x1i是盒饭价格， x2i是气温， x3i是学
校当日的学生数量， x4i是附近餐厅的盒饭价格。（4 分）（2）在四个解释变量中，附近餐厅的盒饭价格同校园内食堂每天卖出的盒饭数量
应该是负相关关系， 其符号应该为负，应为 x4i ；学校当日的学生数量每变化一个单位，盒饭相应的变化数量不会是 28.4 或者 1
2.7，应该是小于 1 的，应为 x3i；至于其余两个变量，从一般经验来看，被解释变量对价格的反应会比对气温的反应更灵敏一些，所以
x是盒饭价格， x是气温。1i2i（6 分）解：（一）原模型： yi? b? b x ? u01iix等号两边同除以i ，新模型
：y? bix0iy1 ? b ? uix1xii1（2）（2分）u令y ?ii , x ?xii, v?ixixiii
则：（2）变为 y? b ? b10ux ? vii1（2分）此时Var ( vi) ? Var (i ) ?xi(? 2
x 2 ) ? ? 2 新模型不存在异方差性。（2分）x 2iii（二）对 y? b ? b x10iv 进行普通最小二乘估计
i?n? x y ? ? x ? y?b?? ii?iiy 1? 0n(x)2??i? (x)2i其中 y ?i
, x ?xix（4分）i?b? y ? b x ii1i0i（进一步带入计算也可）解：（1） H: u 为同方差性;H
: u 为异方差性; （2分）0t1tF ?RSS1RSS2? 0.466E ?17 ? 1.29 （3分）0.36E ?17F0
.05(10,10) ? 2.98 （2分）F ? F0.05(10,10) ，接受原假设，认为随机误差项为同方差性。（3分）解：
原模型： y? a ? u根据uN(0,? 2 x ); E(u u) ? 0,i ? jiiiiijxixii为消除异方差性，模
型等号两边同除以yxixi模型变为：i?a?u（2分）令y ?iyi, xxii?1, v?uixixiii则得到新模型：
y? ax ? vii（2分）此时Var ( vi) ? Var (u) ?1xi(? 2 xi) ? ? 2 新模型不存在
异方差性。（2分）?(1)( yi)?( i 1xxixi)ixi利用普通最小二乘法，估计参数得：? y?x1 xiii?a ??
x y??x ?2?（4分）解：原模型： yi? b? b x ? u01 1i，Var (ui) ? ? 2 x2 模型
存在异方差性1为消除异方差性，模型两边同除以 x i ，iy得： xi? b10 xiyb ? ui1xi1（2分）u令y ?
ii , x ?xii, v?ixixiii得： y? b ? b x ? v10iiu（2分）1此时Var ( vi)
? Var (i ) ?xi(? 2 x 2 ) ? ? 2 新模型不存在异方差性（1分）x 2iixix iyiy i由已
知数据，得（2分）25104100.50.20.10.250.14745921.40.41.250.9i根据以上数据，对 y?
b ? b x10iv 进行普通最小二乘估计得：i?n? x y ? ? x ? y?1.77?b? 3.28?b??
ii?ii?00.54?? 0n(x)2??i? (x)2i解得?5.95b ?? 3.28? 1.15 ? 0.44（3分）
1i0i?b? yb x ?? 155答案：(1) 题中所估计的回归方程的经济含义：该回归方程是一个对数线性模型，可还原为指
数的?形式为： Y ? ?3.938L1.451 K 0.3841 ，是一个 C-D 函数，1.451 为劳动产出弹性，0.384
1 为资本产出弹性。因为 1.451+0.3841〉1，所以该生产函数存在规模经济。（6 分）该回归方程的估计中存在什么问题应如何
改进L因为 DW=0.858, d =1.38,即 0.858<1.38,故存在一阶正自相关。可利用 GLS 方法消除自相关的影响
。（4 分）27．（1）何谓计量经济模型的自相关性？答：如果对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在某种相关性
，则出现序列相关性。如存在： E(?i?i?1) ? 0, 称为一阶序列相关，或自相关。（3 分）试检验该模型是否存在一阶自相关，
为什么？答：存在。（2 分）自相关会给建立的计量经济模型产生哪些影响？答：1 参数估计两非有效;2 变量的显著性检验失去意义。3
模型的预测失效。（3 分）如果该模型存在自相关，试写出消除一阶自相关的方法和步骤。U（临界值d? 1.24 ， d? 1.43 ）
L答：1 构造D.W 统计量并查表；2 与临界值相比较，以判断模型的自相关状态。（2 分） 28．答：（1）由于地方政府往往是根据
过去的经验、当前的经济状况以及期望的经济发展前景来定制地区最低限度工资水平的，而这些因素没有反映在上述模型中，而是被归结到了模型的
随机扰动项中，因此 gMIN1 与?不仅异期相关，而且往往是同期相关的，这将引起 OLS 估计量的偏误，甚至当样本容量增大时也不具
有一致性。（5 分）全国最低限度的制定主要根据全国国整体的情况而定，因此 gMIN 基本与上述模型的随机扰动项无关。（2 分）由于
地方政府在制定本地区最低工资水平时往往考虑全国的最低工资水平的要求，因此 gMIN1 与gMIN 具有较强的相关性。结合（2）知
gMIN 可以作为gMIN1 的工具变量使用。（3 分） 29．解答：（1）这是一个确定的关系，各产业生产总值之和等于国内生
产总值。作为计量模型不合 理。（3 分）（2）（3）（4）（5）都是合理的计量经济模型。（4 分）（6）不合理。发电量和钢铁产量影
响对煤炭的需求，但不会影响煤炭的产量。作为解释变量没有意义。（3分） 30．解答：（1）模型中 RI t 的系数符号为负，不符合常
理。居民收入越多意味着消费越多，二者应该是正相关关系。（3 分）（2） Y 的系数是 1.2，这就意味着每增加一元钱，居民消费支出
平均增加 1.2 元，处于一种入不敷出的状态，这是不可能的，至少对一个表示一般关系的宏观计量经济模型来说是不可能的。（4 分）L
的系数符号为负，不合理。职工人数越多工业总产值越少是不合理的。这很可能是由于工业生产资金和职工人数两者相关造成多重共线性产生的。（
3 分）31．解答：（1）临界值 t =1.7291 小于 18.7，认为回归系数显著地不为 0.（4 分）（2）参数估计量的标准
误差：0.81/18.7=0.0433（3 分）（3）不包括。因为这是一个消费函数，自发消费为 15 单位，预测区间包括 0 是不
合理的。（3 分）解答：（1）对于 y ? bt0b x1tb x2t? ... ? b xkktu 如果随机误差项的各期值之间存
在着相关关t系，即cov(u ,u ) ? E(u u ) ? 0(t, s ? 1,2..., k ) 称随机误差项之间存在自相
关性。（3 分）tsts（2）该模型存在一阶正的自相关，因为 0< D.W ＝0.3474< d L ? 1.24 （3 分）（3
）自相关性的后果有以下几个方面：①模型参数估计值不具有最优性；②随机误差项的方差一般会低估；③模型的统计检验失效；④区间估计和预测
区间的精度降低。（4 分） 33．解答：（1）查表得临界值d L ? 1.05 ， dU ? 1.66 。 DW ? 1.147
正位于 1.05 和 1.66 之间，恰是 D-W 检验的无判定区域，所以一阶自相关的 DW 检验是无定论的。（3 分）对于模型
y ? bt0b x1tb x2t? ... ? b xkktu ，设自相关的形式为utt? ? u1t ?1? u2t ?2?
... ? ?u? vpt ? pt假设 H ：?? ?? ... ? ?? 0 ，（1 分）LM 检验检验过程如下：首先，利用
OLS 法估计模型，得到残差012p序列e ；(2 分）其次，将e 关于残差的滞后值进行回归，并计算出辅助回归模型的判定系数 R2
；(2tt?分）最后，对于显著水平? ，若nR 2 大于临界值? 2 ( p) ，则拒绝原假设，即存在自相关性。（2 分）解答：
（1）总离差(TSS)的自由度为 n-1，因此样本容量为 15；（2 分）（2）RSS=TSS-ESS=66042-65965=7
7；（2 分）ESS 的自由度为 2，RSS 的自由度为 12；（2 分）2n ?114（4） R 2 =ESS/TSS=6596
5/66042=0.9988， R? 1?(1? R2 ) ? 1?(1? 0.9988) ? 0.9986 （4 分）n ? k
?112解答：（1）0.722 是指，当城镇居民人均可支配收入每变动一个单位，人均消费性支出资料平均变动 0.722 个单位，也
即指边际消费倾向；137.422 指即使没有收入也会发生的消费支出，也就是自发性消费支出。（3 分）在线性回归模型中，如果随机误差
项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则u称随机项i 具有异方差性。（3 分）存在异方差性，因为辅助回归方程 R 2
? 0.634508 ， F ? 26.04061 ，整体显著；并且回归系数显著性地不为 0。戈里瑟检验就是这样的检验过程。（4
分）答：不能。（3 分）因为 X 和 X 存在完全的多重共线性，即X ＝2 X -1，或 X ＝0.5（X +1）。（712211
2分）答：（1） t(18) ? 2.10090.025Lnk 的 T 检验： t ＝10.195＞2.1009，因此 lnk 的
系数显著。Lnl 的 T 检验： t ＝6.518＞2.1009，因此 lnl 的系数显著。 （4 分）（2） t(17) ? 2
.10980.025t 的 T 检验： t ＝1.333＞2.1098，因此 lnk 的系数不显著。Lnk 的 T 检验： t ＝
1.18＞2.1098，因此 lnl 的系数不显著。 （4 分）（3）可能是由于时间变量的引入导致了多重共线性。 （2 分）解答：
这时会发生完全的多重共线性问题；（3 分）因为有四个季度，该模型则引入了四个虚拟变量。显然，对于任一季度而言， D? D1t2tD
? D3t4t? 1，则任一变量都是其他变量的线性组合，因此存在完全共线性。当有四个类别需要区分时，我们只需要引入三个虚拟变量就可
以了；（5 分）参数将不能用最小二乘法进行估计。（2 分）解答：（1）假设第一季度为基础类型，引入三个虚拟变量 D2? ?1第二季
度；?0其他??4?1第三季度?1第四季度?3D ? ?0其他； D? ?0其他，利润模型为 y ? b ? b xa Da Da
D? u 。（5 分）t01 t2t3t4tt利润模型为 y? b ? b xa Dx ? a Dx ? a Dx ? u（2
分）t01 t2t t3t t4t tt利润模型为 y? b ? b xa Dx ? a Dx ? a Dx ? a Da D
a D? u （3 分）t01 t2t t3t t4t t2t3t4tt解答：通货膨胀与工业生产增长速度关系的基本模型为 I? b
? b G ? u?1????年及以后?引入虚拟变量 D ? ?0????年以前（4 分）t01tt则（1） I? b ? b
GaD ? u（3 分）t01ttt（2） I? b ? b G ? a D ? a D G ? u（3 分）t01t1t2ttt
解答：（1） D 1的经济含义为：当销售收入和公司股票收益保持不变时，金融业的 CEO 要比交通运输业的 CEO 多获 15.8
个百分点的薪水。其他两个可类似解释。（3 分）（2）公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异就是以百分数解释的 D 参数，
即为 28.3%.3由于参数的 t 统计值为-2.895,它大于 1%的显著性水平下自由度为 203 的 t 分布 临界值 1.9
6,因此这种差异统计上是显著的。（4 分）(3) 由于消费品工业和金融业相对于交通运输业的薪水百分比差异分别为 15.8%与 18
.1%,因此他们之间的差异为 18.1%-15.8%=2.3%。（3 分）解答:记学生月消费支出为 Y,其家庭月收入水平为 X,在
不考虑其他因素影响时,有如下基本回归模型: y? ?? ? x ? ? （2 分 ）i01 ii其他决定性因素可用如下虚拟变量
表示:??1，有奖学金?1，来自城市?1，来自发达地区?1，男性D ? ?D1?0，无奖学金， 2? ?D?0，来自农村， 3?
?D?0，来自欠发达地区， 4? ?0，女性则引入各虚拟变量后的回归模型如下：Y ? ?i0? X1i?? D1i?? D2i?
? D3i?? D4i? ? ??分?i来自欠发达农村地区的女生，未得奖学金时的月消费支出；E ?Y | X ，D? D? D?
D? 0?? ?? ? X ??分?ii1i2i3i4i01i来自欠发达城市地区的男生，得到奖学金时的月消费支出：E ?Y |
X ，D? D? 1，D? D? 0??（??? ?? ）? ? X ??分?ii1i4i2i3i0141i来自发达地区的农村女生
，得到奖学金时的月消费支出：E ?Y | X ，D? D? 1，D? D? 0??（??? ?? ）? ? X ??分?ii1i3
i2i4i0131i来自发达地区的城市男生，未得到奖学金时的月消费支出：E ?Y | X ，D? D? D? 1，D? 0??（?
???? ?? ）? ? X ??分?ii2i3i4i1i02341i答案：引入反映季节因素和收入层次差异的虚拟变量如下：?D?1
，旺季?D?1，高收入??（3分）1?0，淡季， 2?0，低收入，则原消费需求函数变换为如下的虚拟变量模型：Y ? ? ? ? X
i1i? D1i? ? D? ?2ii（3分）低收入家庭在某商品的消费淡季对该类商品的平均消费支出为；E ?Y ?? ? ? ?
X（1分）i1i高收入家庭在某商品的消费淡季对该类商品的平均消费支出为：E ?Y ??（? ? ? ）? ? X（1分）i31i低
收入家庭在某商品的消费旺季对该类商品的平均消费支出为：E ?Y ??（? ? ? ）? ? X（1分）i21i高收入家庭在某种商品
的消费旺季对该类商品的平均消费支出为：E ?Y ??（? ? ?? ? ）? ? X（1分）i231i?根据阶数为 2 的 Alm
on 多项式：i? ??? i ??01i2 ， i =0,1,2,3（3 分）；可计算得到???i的估计值：0＝?? 02??＝
0.3（3 分）；1＝?? 0＋ ?? 1＋ ?? 2＝0.91（3 分）； ??2＝?? 0＋2?? 1＋4?? 2＝1.72（
3 分）； ??3＝?? 0＋3 ?? 1＋9?? 2＝2.73（3 分）。45．由已知估计式可知：?? 0＝0.71，?? 1＝
0.25，?? 2＝-0.3（3 分），根据阶数为 2 的 Almon 多项式：? ? ?i0?? i ??1i2??2，i=0,
1,2（3 分）；可计算得到βi 的估计值：0＝?? 0＝0.71（3 分）； ??1＝?? 0＋?? 1＋?? 2＝0.66（3
分）； ??2＝?? 0＋2?? 1＋4?? 2＝0.01（3 分）。Y46．（1）分布滞后模型为 t? ? ? ? X0t?
X1t ?1? X2t ?2ut （2 分）（2）由已知估计式可知：?? 0＝0.53，?? 1＝0.80，?? 2＝-0.33（
1 分），根据阶数为 2 的 Almon 多项式： ?i? ??? i ??01i2 ，i=0,1,2（3 分）；可计算得到βi
的估计值： ??0＝?? 0＝0.53（3 分）； ??12＝?? 0＋?? 1＋?? 2＝1.00（3 分）； ??2＝?? 0
＋2?? ＋4?? ＝01247．（1）内生变量为 It， Y ， Ctt，前定变量为Yt ?1， C， rt ?1t（6）（
2）消费方程为过度识别，投资方程是恰好识别；（6 分）（3）消费方程适合用二阶段最小二乘法，投资方程适合用间接最小二乘法（或工具变
量法） （3 分）48．（1）内生变量为 It， Y ， Ctt（2 分）;外生变量为Gt（1 分）；前定变量为Gt和Yt ?1（
2 分）识别方程 1：被斥变量的参数矩阵:1－b2 0-1 01（1 分）秩为 2，方程个数减 1 为 2，故方程可识别（2）；再
根据阶段条件，可得方程 1 恰好识别（2）。识别方程 2：被斥变量的参数矩阵为0-101（1 分）秩为 1，小于方程个数减 1，故
方程 2 不可识别。（2 分） 方程 3 是恒等式，不存在识别问题（1 分）；因此，整个模型不可识别（1 分）49．方程 1：由于
包含了方程中所有变量，故不可识别。（3 分）方程 2：利用秩条件，得被斥变量的参数矩阵（-α ）（2 分），其秩为 1（2 分），
与方程个数减 1 相2等，故可知方程 2 可识别（2 分）；再利用阶条件，方程 2 排除的变量个数正好与剩下的方程个数相等（2 分
），可知方程 2 恰好识别（2 分）。由于方程 1 不可识别，所以整个模型不可识别（2）。50．（1）方程 1：利用秩条件，得被斥
变量的参数矩阵（-β ），其秩为 1，与方程个数减 1 相等，故2可知方程 1 可识别（3 分）；再利用阶条件，方程 2 排除的变
量个数正好与剩下的方程个数相等，可知方程 1 恰好识别（2 分）。方程 2：利用秩条件，得被斥变量的参数矩阵（-α ），其秩为 1
，与方程个数减 1 相等，故可知方程22 可识别（3 分）；再利用阶条件，方程 2 排除的变量个数正好与剩下的方程个数相等，可知方
程 1 恰好识别（2 分）。方程 1 仍是恰好识别的（3 分），但方程 2 包括了模型中所有变量，故是不可识别的（2 分）。一、单
项选择题(本大题共 25 小题，每小题 1 分，共 25 分)在每小题列出的四个选项中只有一个选项是符合题目要求的，请将正确选项前
的字母填在题后的括号内。对联立方程模型进行参数估计的方法可以分两类，即：()间接最小二乘法和系统估计法B.单方程估计法和系统估计法
C.单方程估计法和二阶段最小二乘法D.工具变量法和间接最小二乘法当模型中第 i 个方程是不可识别的，则该模型是()可识别的B.不可
识别的C.过度识别D.恰好识别3.结构式模型中的每一个方程都称为结构式方程，在结构方程中，解释变量可以是前定变量，也可以是()A.
外生变量B.滞后变量C.内生变量D.外生变量和内生变量已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1，则 DW 统计量近似等于()
A.0B.1C.2D.4假设回归模型为 其中 Xi 为随机变量，Xi 与 Ui 相关则 的普通最小二乘估计量()无偏且一致B.无偏
但不一致C.有偏但一致D.有偏且不一致对于误差变量模型，模型参数的普通最小二乘法估计量是()无偏且一致的B.无偏但不一致C.有偏但
一致D.有偏且不一致戈德菲尔德-匡特检验法可用于检验()异方差性B.多重共线性C.序列相关D.设定误差对于误差变量模型，估计模型参
数应采用()普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法系统变参数模型分为() A.截距变动模型和斜率变动模型B.季节变动模型和斜率变动模型C.季节变动模型和截距变动模型D.截距变动模型和截距、斜率同时变动模型10.虚拟变量()主要来代表质的因素，但在有些情况下可以用来代表数量因素只能代表质的因素C.只能代表数量因素D.只能代表季节影响因素单方程经济计量模型必然是()行为方程B.政策方程C.制度方程D.定义方程用于检验序列相关的 DW 统计量的取值范围是()A.0≤DW≤1B.－1≤DW≤1C. －2≤DW≤2D.0≤DW≤4根据判定系数 R2 与 F 统计量的关系可知，当 R2=1 时有() A.F=1B.F=－1C.F=∞D.F=0在给定的显著性水平之下，若 DW 统计量的下和上临界值分别为 dL 和 du,则当 dL
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