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考试题型： 选择答案、名词解释、问答、计算（用Eviews软件） 一、选择答案 二、名词解释 总变差(TSS) 、残差平方和、可决系数、调整的可决系数、序列相关、 拉格朗日乘数（LM，也称GB）检验、异方差性、工具变量法、多重共线性分布滞后模型试用图示的方法说明DW检验的判断区间和判断标准。12. (1)散点图 Y = -10.6296304208 + 0.0710466236651*GDP (-0.1235) (9.591245) 经济意义:GDP每增长1个单位,税收平均增加0.071单位. （2）可决系数为0.76尚可，F值大于临界值回归效果显著；斜率项介于 0、1之间，符合经济意义。不存在序列相关与异方差。 （3）预测值： 预测区间： 或（-48.17，1233.91） 第三章 9．（1） （2） （3）F检验，它用于判断整体对Y的影响。 （4）不能。 13．（1）取对数，模型变为 样本回归方程LNY = 1+ 0.609235534542*LNK + 0.360796486959*LNL （1.59） （3.45） （1.79） 给定5%的显著性水平，，lnk,lnL对lny联合影响显著。Lnk系数显著不为0，但lnL未通过t检验。 （2）lnk与lnL的系数之和=0.97，接近于1，可能中国制造业在2000年呈现规模报酬不变状态。 下面假定此假定为真时，模型可变为 回归该方程，有： i 该方程通过了F检验与t检验。 不拒绝原假设，认为规模报酬不变。 另外，也可直接在完成无约束回归后，选view\coefficient test\Wald coefficient restrictions,在对话框输入c(2)+c(3)=1,OK 不拒绝原假设，认为规模报酬不变。 第四章 8．（1）模型 （2）选view\Residual tests\White Heteroskedasticity,有 在5%的显著性水平下，拒绝同方差，认为存在异方差。 （3）点Quick\estimate equation,再点Options，在Weighted LS/TLS中输入1/abs(resid),OK. 已经不存在异方差。 9．（1） D.W.=0.3793231.33,存在一阶正序列相关。进一步地，点View\Residual tests\serial correlation LM tests\2，发现存在二阶序列相关。不存在3阶序列相关，因Resid（-3）的系数未通过显著性检验。 （2）由于存在二阶序列相关，选Quick\Estimate equation,输入lny c lnx ar(1) ar(2),点OK即可。有 已不存在序列相关。 （3）回归结果如下 可见不存在一阶序列相关，但存在二阶。 第五章 5．（1）做局部调整假设： 模型变为： 回归结果： = -14.5344015858 + 0.648019242088*X + 0.241517633565*Y(-1) (-2.98) (6.26) (1.97) 不存在一阶序列相关。 （2）取对数并作局部调整，模型化为： 回归结果：LNY = -1+ 0.983708428374*LNX + 0.186669160279*LNY(-1) （-5.24） （7.33） （1.75） 不存在一阶序列相关。 模型2较模型1拟合优度高。Box-Cox变换： 首先计算样本的几何均值： 令并用z取代前两个模型中的Y做回归: 然后计算统计量的值： 拒绝两者残差无显著差异的假设，认为残差较小的模型（2）即对数模型较优。 （3）问题牵涉到解释变量的预期水平，做如下自适应预期假定： 于是模型化为： 由于存在同期相关问题，不能直接用OLS，采用IV，用作为的工具变量，有 不存在序列相关。 该模型稍逊于模型（1）：可决系数少小、显著性稍弱、存在同期相关问题 第六章 7．（1）内生变量：Y、M；外生变量：C、P、I和常数项；先决变量：C、P、I与常数项。 （4）方程