第1讲 回归分析概述第1讲单元测试1、回归分析中关于解释变量x和被解释变量y的说法正确的是：
a、解释变量x和被解释变量y都是随机变量
b、解释变量x和被解释变量y都是非随机变量
c、解释变量x是非随机变量，被解释变量y是随机变量
d、解释变量x是随机变量，被解释变量y是非随机变量
2、以下模型属于线性回归模型的是：
a、
b、
c、
d、
e、
3、在回归方程中，g代表性别虚拟变量，男性则为1，否则为0。若g的定义改变为女性为1，否则为0，则回归方程应为：
a、
b、
c、
d、
4、以下关于计量经济学用途的说法正确的有：
a、分析个人消费与个人可支配收入之间的关系。
b、检验边际效用递减在现实中是否成立。
c、预测未来经济走势，如国内生产总值（gdp）。
d、描述商品价格与需求量之间的因果关系。
e、分析父母身高与子女身高之间的函数关系。
5、计量经济学可用于描述商品需求曲线，即需求量与价格的关系。
6、计量经济学只能做定量研究，不能做定性研究，如个人的职业选择。
7、回归分析考察的是解释变量与被解释变量之间的函数关系。
8、回归方程中，被解释变量等于其估计值与随机误差项之和。
9、残差指的是被解释变量的真实值与估计值之差。
10、数据不准确可能导致回归分析的结论存在偏误。
第1讲单元作业1、为分析不同州的公共教育支出花费在学生身上的教育经费，估计了如下的回归方程： 式中，s代表第i个州花费在每个公立学校学生身上的教育经费；y代表第i个州的资本收入；g代表第i个州公立学校学生的增长率。 1a 说明变量y与变量g的参数估计值的经济意义。
2、1b 你预期变量y和g的参数符号各是什么？请说明理由。估计结果与你的预期一致吗？
3、1c 变量g是用小数来衡量的，因此，当一个州的招生人数增加了10%时，g等于0.1。如果变量g用百分比的形式来衡量，那么当一个州的招生人数增加了10%时，g等于10。此时，方程的参数估计值会如何变化？（文字说明即可）
4、jaime diaz发表在《体育画报》上的一篇论文研究了美国职业高尔夫球协会（pga）巡回赛中不同距离的推杆次数。论文中建立了推杆进洞次数百分比（p）关于推杆距离（l，英尺）的关系式。推杆距离越长，进洞的可能性越小。可以预测，l的参数估计值为负。回归方程如下： 2a 说明l的参数估计值的经济意义。
5、2b 利用该方程估计一个pga高尔夫球员10英尺推杆进球的次数百分比。再分别估计1英尺和25英尺的情况。结果是否符合现实？
6、2c 上一题的答案说明回归分析时存在什么问题？
第2讲 普通最小二乘法第2讲单元测试1、讨论回归结果时不用花费太多时间去分析常数项的估计值，这主要依据的假设是：
a、误差项总体均值为0。
b、所有解释变量与误差项都不相关。
c、误差项与观测值互不相关 。
d、误差项具有同方差。
e、模型设定无误。
2、在关于身高和体重的模型中，新增qq号码这个变量后，以下说法错误的是：
a、身高的参数估计值可能发生变化。
b、判定系数可能减小。
c、调整的判定系数可能减小。
d、qq号码的参数估计值一定为0.
e、常数项的估计值可能发生变化。
3、一元回归方程的样本回归线必然通过的点为：
a、
b、
c、
d、
e、
4、以下关于最小二乘法的说法正确的有：
a、最小二乘法的目标是残差平方和最小。
b、所估计的对象是方程中的参数。
c、最小二乘法的目标是残差之和最小。
d、判定系数可以为负数
e、判定系数越大，模型越好。
f、判定系数并不是越大越好。
5、建立玉米产量y对施肥密度f和降雨量r的回归方程，估计结果为。则以下说法正确的有：
a、常数项-120意味着玉米产量可能为负。
b、若变量f的参数真实值为0.20，则参数估计值-0.10表明ols估计量是有偏的。
c、变量f的参数估计值的符号不符合预期，并不影响ols估计量的blue性质。
d、若方程不满足所有古典假设，变量r的参数真实值也可能等于5.33。
6、最小二乘法的目标是误差项之和最小。
7、若所有解释变量对被解释变量没有影响，回归方程的判定系数一定为0。
8、若某解释变量在理论上对被解释变量没有影响，该解释变量的参数估计值一定为0.
9、若采用两组样本估计同一回归方程，参数估计值的差异体现了数据的随机性。
10、若解释变量之间存在完全多重共线性，则参数估计值无法获得。
11、随机误差项的总体均值为0以及随机误差项与解释变量不相关保证了参数估计量的无偏性。
12、若随机误差项服从t分布，则ols估计量不再具有blue性质。
第2讲单元作业1、1 查尔斯·拉弗（charles lave）发表了一篇驾驶员交通事故率的研究报告。他的总体结论是驾驶速度的方差（同一公路上汽车驾驶速度差异的程度）是交通事故率的重要决定因素。在他的分析中，采用两年的全美数据分别估计，得出的回归方程为： 第一年： 第二年： 式中，代表第i个州州际公路上的交通事故数量（单位：车辆每行驶一亿英里的交通事故数）；代表一个不确定的估计截距；代表第i个州的驾驶速度的方差；代表第i个州每名驾驶员的平均罚单数量；代表第i个州内每平方英里医院的数量。 1a.考察变量的理论依据，给出其参数符号的预期。
2、1b.这两年的参数估计的差异是否值得重视？请说出你的理由。在什么情况下，应该关注这些差异呢？
3、1c.通过比较两个方程的调整的判定系数，哪一个方程具有更高的判定系数？调整的判定系数越高，回归方程越好吗？为什么？
4、假定你决定建一个离你学校最近的冷冻酸奶商店的销售量模型。店主很乐意帮助收集数据，因为她相信你们学校的学生是她的主要顾客。经过长时间的数据收集以及无限量的冷冻酸奶供给之后，你估计得到以下回归方程： 式中，代表第t个两周内冷冻酸奶的销售总量；代表t期的平均温度（单位：华氏温度）；代表t期该商店冷冻酸奶价格（单位：美元）；代表反映是否在学校报纸发布广告的虚拟变量（1=店主在学校报纸上做了广告）；代表反映是否为学校学期时间的虚拟变量（1=t期是学校学期时间，即9月初到12月初、1月初到5月底）。 2a.为什么要假定“无限量的冷冻酸奶供给”？（提示：考虑模型是否满足经典假设）
5、2b.说明变量和变量的参数估计值的经济含义。
6、2c.你和店主对变量c的参数符号都很惊讶。你能解释为什么吗？
猜你喜欢
- 2023-02-27 01:02
- 2023-02-27 00:57
- 2023-02-27 00:43
- 2023-02-27 00:30
- 2023-02-27 00:22
- 2023-02-26 23:58
- 2023-02-26 23:57
- 2023-02-26 23:54
- 2023-02-26 23:43
- 2023-02-26 23:34