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《金融計(jì)量學(xué)練習(xí)二》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、金融計(jì)量學(xué)練習(xí)二一、選擇題。1、在DW檢驗(yàn)中，當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量為0時(shí)，表明（A）。A、存在完全的正自相關(guān)B、存在完全的負(fù)自相關(guān)C、不存在自相關(guān)D、不能判定2、在檢驗(yàn)異方差的方法中，不正確的是（D）。A、Goldfeld-Quandt方法B、ARCH檢驗(yàn)法C、White檢驗(yàn)法D、DW檢驗(yàn)法3、的2階差分為（C）。A、B、C、D、4、ARMA(p,q)模型的特點(diǎn)是（D）。A、自相關(guān)系數(shù)截尾，相關(guān)系數(shù)拖尾B、自相關(guān)系數(shù)拖尾，相關(guān)系數(shù)截尾C、自相關(guān)系數(shù)截尾，相關(guān)系數(shù)截尾D、自相關(guān)系數(shù)拖尾，相關(guān)系數(shù)拖尾5、以下選項(xiàng)中，正確地表達(dá)了序列相關(guān)的是（A）。A、
2、B、C、D、6、在線性回歸模型中,若解釋變量和的觀測(cè)值有如的關(guān)系,則表明模型中存在(B)。A、異方差B、多重共線性C、序列自相關(guān)D、設(shè)定誤差7、如果樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)ρ接近于0，那么DW統(tǒng)計(jì)量的值近似等于（C）?A、0 B、1?????C、2????D、48、當(dāng)多元回歸模型中的解釋變量存在完全多重共線性時(shí)，下列哪一種情況會(huì)發(fā)生（D） A、OLS估計(jì)量仍然滿足無偏性和有效性；??B、OLS估計(jì)量是無偏的，但非有效；?? C、OLS估計(jì)量有偏且非有效；??D、無法求出OLS估計(jì)量。9、在多元線性線性回歸模型中，解釋變量的個(gè)數(shù)越多
3、，則可決系數(shù)R2（A）? A、越大；?B、越??；??C、不會(huì)變化；?D、無法確定二、填空題。1、AR（1）過程，其中，則Var()=____12__2、對(duì)于時(shí)間序列，若經(jīng)過三階差分后才能平穩(wěn)，則。3、條件異方差模型中，形如的模型可簡(jiǎn)記為__GARCH模型。4、為一時(shí)間序列，為延遲算子，則_Xt-35、_面板數(shù)據(jù)是用來描述一個(gè)總體樣本中給定樣本在一段時(shí)間的情況，并對(duì)每個(gè)樣本單位都進(jìn)行多重觀察。三、名詞解釋1、隨機(jī)游走模型。Yt=u+Yt-1+Et，其中Et為白噪聲擾動(dòng)項(xiàng)2、偽回歸。若一組非平穩(wěn)時(shí)間序列不存在協(xié)整關(guān)系，則這組變量構(gòu)造的回歸模型
4、是為回歸3、內(nèi)生變量。指該模型所要決定的變量。4、虛擬變量陷阱。若定性變量有n個(gè)類別，則引進(jìn)n-1個(gè)類別，但是如果引進(jìn)了n個(gè)類別則稱為虛擬變量的陷阱。四、簡(jiǎn)答題1、最小二乘法應(yīng)滿足的古典假定有哪些？2、簡(jiǎn)述EG檢驗(yàn)方法的步驟。3、多重共線性對(duì)計(jì)量結(jié)果的影響有哪些？4、誤差修正模型的主要作用是什么？5、簡(jiǎn)述t統(tǒng)計(jì)量和F統(tǒng)計(jì)量的不同作用。6、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)主要包含哪些因素？五、計(jì)算分析題1、下表給出了White異方差檢驗(yàn)結(jié)果，試在5%的顯著性水平下判斷隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在異方差。WhiteHeteroskedasticityTest
5、:F-statistic6.048005Probability0.006558Obs*R-squared9.351960Probability0.009316解：White檢驗(yàn)的原假設(shè)為隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在異方差，由回歸結(jié)果知，邊際顯著性水平（或伴隨概率）為0.93%＜5%，則在5%的顯著性水平下可以拒絕原假設(shè)，即隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差。2、下表給出LM序列相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果（滯后1期），試在5%的顯著性水平下判斷隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在一階自相關(guān)。Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statistic0.03
6、0516Probability0.862582Obs*R-squared0.033749Probability0.854242解：LM檢驗(yàn)（滯后1期）的原假設(shè)為隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在一階自相關(guān)。由回歸結(jié)果知，邊際顯著性水平（或伴隨概率）為85.42%＞5%，則在5%的顯著性水平下不能拒絕原假設(shè)，即隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在一階自相關(guān)。3、下表是中國(guó)某地人均可支配收入（INCOME）與儲(chǔ)蓄（SAVE）之間的回歸分析結(jié)果（單位：元）：DependentVariable:SAVEMethod:LeastSquaresSample:131Includedobse
7、rvations:31VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.??C-695.1433118.0444-5.8888270.0000INCOME0.0877740.0048934.5260.00025R-squared0.917336????Meandependentvar1266.452AdjustedR-squared0.914485????S.D.dependentvar846.7570S.E.ofregression247.6160????Akaikeinfocriterion13.
8、92398Sumsquaredresid1778097.????Schwarzcriterion14.01649Loglikelihood-213.8216????F-statistic321
