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2012-2013年2计量经济学A答案

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广东商学院试题参考答案及评分标准(A 卷)
2012-2013 学年第二学期 课程名称 计量经济学 课程代码 040223 课程班代码 10 经济 3、4 班,

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------一、单选题(10 小题,每题 2 分,共 20 分) 1-5.BCDCA 6-10. BDDBD 二、判断题(10 小题,每题 1 分,共 10 分,对的打“√”,错的打“×”) 1-5.××√×√ 6-10. ××√××

三、简答题(3 小题,每题 10 分,共 30 分) 1. 识别模型是否存在误差序列相关的方法有哪些? 答:主要有图示法和解析法。图示法中有残差序列图和相邻两期残差散点图,前者中若出现同时很多期为 正或负,则存在正自相关,若出现正负相间现象,则存在负自相关;后者中若散点集中于一、三象限,则 存在正自相关,若散点集中于二、四象限,则存在负自相关。 解析法有:DW 检验、自回归模型的自相关检验等。 2.什么是虚拟变量?虚拟变量的设置原则是什么?虚拟变量模型的优缺点是什么? 答:(1)虚拟变量是指将影响被解释变量的定性因素“量化”后引入模型中,并根据定性因素的属性类 型,构造只取“0”或“1”的人工变量。(2 分) (2)设置原则:如果回归模型有截距项,每一个定性因素所需的虚拟变量个数要比该定性因素的类别 少 1;若虚拟变量模型不设置截距项,则定性因素有 m 个类别,要在模型中引入 m 个虚拟变量。(3 分) (3)优缺点: 优点:①用一个虚拟解释变量模型代替多个回归模型,简化了分析过程;②虚拟解释变量模型可以方便地 对模型结构差异进行假设检验;③虚拟解释变量模型对不同类型进行合并回归,增加了自由度、提高了模 型估计的精度。(3 分) 缺点:由于不同类型的经济行为可能存在差异,容易导致虚拟解释变量模型的随机扰动项出现异方差。 (2 分) 3.什么是逐步回归法?该法主要解决什么问题? 答:逐步回归法是指:将由经济理论确定的解释变量逐个引入模型,先引入经济意义明显、统计上最显著 的解释变量,然后逐步引入其他解释变量。(3 分)在逐步回归过程中,如果新引入的解释变量使原有解 释变量的估计值发生明显变化甚至改变其符号,或者使原有解释变量的 t 统计量明显变小,则表明新引入 的解释变量与原有解释变量之间存在严重的多重共线性;(3 分)经过对各个引入新变量的模型多方面的 综合比较,保留使 R2 改进最大、且不影响原有变量统计显著性的模型,从而剔除由经济理论确定的、但 在统计上不显著的解释变量,使保留在模型中的解释变量既是重要的、又不存在严重的多重共线性。(4 分) 五、分析变换题(前 1 小题 25 分,后 1 小题 15 分,共 40 分。所有结果保留四位小数。) 1.解:(1)该模型的拟合优度为 0.95,表明被解释变量总变差的 95%可以由回归模型来解释,拟合程度 比较好;工资收入 W 的 t 检验显著,而非工资-非农业收入 P、农业收入 A 两解释变量的 t 检验没有通过, 可能存在多重共线性;F=107.37> F0.05(3,23)=3.03,表明模型总体上对被解释变量的影响是显著的。 ?1 ? 1.059表示工资收入每增加 1 单位,美国国内消费平均增加 1.059 单位;?2 ? 0.452表示非工资-非农 业收入每增加 1 单位,美国国内消费平均增加 0.452 单位; ?3 ? 0.121表示农业收入每增加 1 单位,美国 国内消费平均增加 0.121 单位. (2)模型可能存在序列相关,因为 0<DW=1.128<dL=1.16,表明模型存在正自相关,可以采用广义差分法进 行消除;模型也可能存在多重共线性,因为 R 很高,F 也比较大,但是有两个 t 检验不显著,这有可能存 在多重共线性。 可以通过删除引起多重共线性的解释变量、 追加样本信息、 模型或变量变换等方法来消除。
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2.解:在局部调整假定和自适应假定下,上述二模型最终都转化为一阶自回归模型。 为此,先估计如下形式的一阶自回归模型:

Yt ? ? * ?? 0 * Xt ? ?1 *Yt ?1 ? ut *
即为 Eviews 给出结果,从结果看,t 值 、F 值都很显著,R2不是很高。 (1)根据局部调整模型的参数关系,有 ?* ? ?? , ? 0 * ? ?? , ?1* ? 1 ? ? , ut * ? ut ? (1 ? ? )ut ?1 ,将上述估 计结果代入得到:δ = 0.9853,β= 0.1037,α=1.9249 故局部调整模型为: Yt * ? 1.9246? 0.1037Xt ? ut 意义:为了达到全省工业总产值的计划值,寻求一个未来预期新增固定资产的最佳量。全省工业总产值每 计划增加1(亿元),则未来预期最佳新增固定资产量平均为0.1037亿元。 (2)根据自适应模型的参数关系,有 ? * ? ??, ? 0 * ? ?? , ?1* ? 1 ? ? , ut * ? ?ut ,代入得到: γ = 0.9853,β = 0.1037,α=1.9249 故局部调整模型为: Yt ? 1.9246? 0.1037Xt * ?ut 意义:新增固定资产的变化取决于全省工业总产值的预期值。全省工业总产值每预期增加增加1亿元,当 期新增固定资产量平均为0.1037亿元。 (3)局部调整模型和自适应模型的区别在于:局部调整模型是对应变量的局部调整而得到的;而自适应 模型是由解释变量的自适应过程而得到的。由回归结果可见,Y 滞后一期的回归系数并不显著,说明两个 模型的设定都不合理。

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