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课程名称： _____________ 计量经济学A _________________ 学 分：3 考核学期：
第一学期
考核形式：闭卷
年级、专业、层次：时 量：120分钟
题号 -一- -二二 三 四 五 六 七 八 总分 合分人 应得分 20 12 16 16 16 20 100 实得分 复查人 评卷人 •-得分—评卷人、单选题（每小题 1分，共20 分）
“…
_―― 1在线性回归模型中，如果由于模型忽略了一些解释变量，则此时 O
二
的随机误差项存在自相关，这种自相关被称为 （ ）
A、纯自相关 B、非纯自相关 C、高阶自相关
D、一阶自相关
2、在经典回归分析中，定义的是（ ）A. 解释变量和被解释变量都是随机的;
B.解释变量和被解释变量都是非随机的;
C.解释变量为非随机的， 被解释变量为随机；D.解释变量是随机而被解释变量非随机； 3 •若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（
）
A、普通最小二乘法 B、加权最小二乘法 C、广义差分法
D、分部回归估计法
4 •在多元线性回归分析中，检验模型总体上线性关系是否显著成立，应采用
（ ） A、t检验；
B、F检验； C、D-W检验；
D、回归检验法；
5、 对于有限分布滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，则
t检验的自由度就会
（ ） A.增加一个；
B.减少一个；
C.增加两个；
D.减少两个；
6、 若回归模型中随机误差项存在一阶自回归形式的相关，则估计该模型时应采用 （
）法来估计
A. OLS估计； B. WLS估计； C.广义差分法； D.其他回归法；
7、 当模型存在多重共线性时，可用（
）来估计该模型参数
----A.-WLS-估计■- -- B--逐步回归法； C.广义差分法； D. OLS估计；
8、 以下（
）情况不满足回归模型的基本假定
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名姓号学
A.X为非随机变量; C.干扰项为正态分布；
B•干扰项无自相关存在; D.干扰项具有异方差;
）
D、滞后变量
9、将解释变量的前期或过去值作解释变量, 这样的变量称为（
A、虚拟变量 10、在回归模型Y = 从（
）,其中 n为样本容
量。
C、
2
B、控制变量 C、政策变量
所用的统计量一?■身2服
检验Ho： II” = 2时，
S&?）
2
A、 (n -1) ; B、t(n-1); 11、计量经济模型是指（ A.投入产出模型
C•包含随机误差项的经济数学模型
(n-2)；
D、t(n-2);
B.数学规划模型 D.模糊数学模型
12、X为任意的变量（随机变量或非随机变量 ），现抽取X的n个样本Xj =1,2，…，
n , n
其样本均值为 X，则v （Xi -X）的值是（
i 1
A. 1
13、修正的判定系数 知回归参数个数。
A. R2 =
2
B. 2 C. -1 D. 0
R2与判定系数R2之间有如下关系 （）其中K为回归模型中未
1 _ （1 _ R2）归1
n - k
2
B. R2 D. R
2
n -1
C. R =1 -（1 R ） n —k
14、同一经济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、转换数据 D、面板数据
16、对于线性回归模型:
的检验是（ ）
A. D-W检验
C. White 检验
15、设有一元样本回归线 Y?二?）• ？1X , X、丫为样本均值，则点（X,Y）（
B） 定在样本回归线上; 定不在样本回归线上; 、
C、不一定在样本回归线上; 定在样本回归线下方;
Yt
-X^ Yt4 ' Jt，检验随机干扰项是否存在自相关
B.高阶自相关LM检验 D. Goldfeld-Quandt 检验
2
17、在多元线性回归模型中，关于拟合优度系数
R说法不正确的是（
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A. 衡量了变量Y与某一 X变量之间的样本相关系数 B. 拟合优度是回归平方和除以总体平方和的值 C. 拟合优度的值一定在 0-1之间
D. 衡量了解释变量对被解释变量的解释程度 18、 如果线性回归模型满足基本假定，则下列 （
A.
线性性 B.无偏性 C.有效性
R2 （
）不是OLS估计量的性质 D.不一致性 ）
19、 任意两个线性回归模型的拟合优度系数
A. 可以比较，R2高的说明解释能力强 B. 可以比较，R2低的说明解释能力强 C. 不可以比较，除非解释变量都一样
D. 不可以比较，除非被解释变量都一样
20、如果在含截距的线性回归模型中，随机干扰项的方差具有异方差性，则
OLS估计量
是（ ）
A.线性有偏的； B.线性无偏的； C•非线性有偏的； D.非线性无偏的;
二、名词解释（每小题 1、自相关
4分，共12分）
2
2、判定系数R
3、最小二乘估计（OLS）
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三、简答题（每小题 8分，共16分）
1存在异方差的线性回归模型， OLS估计量的后果是什么?
2、简述高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）定理的主要内容。
四、计算题（本题满分 16分）
1假设A先生估计的消费函数（用模型G =札+ EY +气，其中,
C表示消费支出，Y表示可支配收入）获得下列结果：
C? = 15 + 0.81 Yt
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2
t= （3.1） （28.8）
请回答下列问题，其中显著性水平
R =0.98 n=19
a = 0.05, t0.025（17） =2.1098 :
（1） 利用t值检验假设Ho： M -0 （斜率系数），并计算其标准误；（4分） （2）
济意义，并解释拟合优度系数的经济含义。 （3） 什么？（ （4） 果能， （4分）
请解释回归参数的经（4分）
参数估计的符号与你的预期一致吗？为4分）
如果要你计算该模型的 F统计量，你认为能够通过计算得到吗？如
五、计算应用题（本题满分16分）
假设投资函数模型估计的回归方程如下，括号中的数字表示 值：
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=5 0.4< 0.6\" R2 =0.8 D.W = 2.05
(4.0) (3.2)
期投资和国民收入。
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请计算之。
t统计量
n=24
I? 其中It和Yt分别表示第t ⑴对回归参数进行显著性检验，已知显著性水平为 5% , to.025（21） =2.08 ; （4分）
（2）若总体平方和TSS=25，试求随机干扰项的方差估计值； （4分） ⑶如果你对模型进行一阶自相关检验，你认为该采用什么方法检验，为什么？ （ （4）如何解释回归模型所包含的经济含义。 （4分）
4分）
六、实验分析题（共计 20分）
1、（满分5分）利用回归参数的显著性检验 （t检验）简述P-值的含义。
2、(满分15分)下面是有关我国城镇居民人均可支配收入与人均交通和通信支出的关 系分析，X是在1998年各地区城镇居民人均可支配收入，
Y是1998年人均交通和通
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信支出。
(1)先对原始数据进行 OLS估计，得到样本回归线是：
Y\" = -56.92 0.0581X
t = (-1.57) (8.96)
怀特(White)检验的Eviews输出结果如下： White Heteroskedasticity Test: Obs*R-squared 请回答：在显著性水平为
13.15399 Prob. Chi-Square(2) 0.001392 0.05时，模型是否存在异方差现象，为什么？ (
5分)
(2)下图是残差平方与 平方。
X序列的散点图，已知横坐标为 X，纵坐标canchp表示残差
35000 i -----------------------------------------------------------
■ 30000 r 25000 - H 20000 一 C 15000 -
10000 - . 5000 -
*
…
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1 I I I I |
3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000
X
从图中，你能得出什么结论？简述你的理由。
（4分）
(3)如果通过一些变换，得到如下的新的估计模型：
Y - -56.61 0.05812X
t= (-1.611)⑺7347)
怀特(White)检验的Eviews输出结果如下： White Heteroskedasticity Test: Obs*R-squared 2.719462 Prob. Chi-Square(3) 0.436930 5%。(6 分)
问此时的新模型是否得到了改善，为什么？已知显著性水平为
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