2013—2014学年第1学期期末考试
《错误！未找到引用源。》试题错误！未找到引用源。
（供全院经济类专业各班使用）
一、判断题：判断正误并给出理由（共5题， 每小题5分 ，共25分）
?一定为零。 1．对于模型：y=?0+?1x+u，若参数?1=0，则OLS估计量?1
2.通常说“样本数据越多，参数估计越精确”，其依据是估计量具有无偏性。
3.方程的显著性检验中，若零假设被拒绝，则可以认为所有自变量对因变量都有显著影响。
?y??0.6?0.32x?0.51z中系数0.32可以解释为，其他因素不变的情4.模型ln况下，x增加1单位，y大约增加0.32%。
5.研究中国居民的收入差距问题，需要区分城市和农村，以及东部、中部和西部三个地区，当模型保留有常数项时，定性变量有五个类别，因而要引入四个虚拟变量。
三、计算题（共3题，第1小题27分，第2小题16分，第3小题22分，共65分）
1．研究教育、工作时间、性别和婚姻状况对睡眠时间的影响，建立如下模型： sleep=?0+?1totwork+?2educ+?3male+?3married +u
变量sleep是每周晚上睡眠的总分钟数；totwork是每周工作的总分钟数；educ是以年为单位的受教育时间；male是性别虚拟变量，为1表示男性，为0表示女性。married是婚姻状况的虚拟变量，为1表示已婚，为0表示单身。利用70个样本数据对模型进行估计，Eviews输出结果为：
请回答以下问题（显著水平为5%，t0.05(?)=1.64，t0.025(?)=1.96）：
（1）计算图中A、B、C、D、E处的数值，给出必要的公式。（5分） （2）解释Eviews输出结果中虚拟变量male系数的经济含义。（3分） （3）婚姻对睡眠时间有显著影响吗？给出判断依据。（2分） （4）有人说其他因素相同的情况下，女性每周晚上睡眠时间大约比男性少1
个半小时，你接受这个观点吗？给出判断依据。（3分） （5）令sleepm和totworkm分别表示以小时为单位的每周睡眠时间和工作时
间，建立回归模型：
sleepm=?0+?1totworkm+?2educ+?3male+u
试计算模型中各参数的估计值。（4分）
（6）对方程进行整体显著性检验时，F统计量的分布是多少？回归方程具
有整体显著性吗？给出你的理由。（4分）
（7）对于一个大学本科毕业的未婚男性工人（educ=16），每周正常工作40
个小时，预计其每周睡眠时间大约有多长？假定预测的标准差为27.42分钟，给出95%置信水平下的预测区间。（6分）
2.（16分）考虑一个标准的工资决定方程：：
ln(wage)=?0+?1educ+?2exper+?3tenure+u
其中，educ表示受教育年限，exper表示工作经验，tenure是任现职经验。利用935个样本数据对模型进行OLS估计，结果如下：
?wage)?0.28?0.09educ?0.004exper?0.02tenureln( (0.10) (0.01) (0.001) (0.003) R2?0.3160, F=80.39请回答以下问题：
（1）?1、?2和??3估计值的符号与预期相符吗？简单给出理由。（3分） （2）解释样本回归模型中educ系数0.09的经济含义。（3分）
（3）假定多受一年教育，工作经验减少一年，任现职年限不受影响，从模
型估计结果来看，大学本科毕业的工人工资大约比高中毕业的工人高多少？（4分）
（4）可以将工作经验分为两类，任现职经验（tenure）和过去工作经验
（bexper），即exper=tenure+bexper，将以下各论述表示为关于参数?2和?3的零假设：（6分）
a．现职经验和过去的经验对工资具有同样的影响；
b．除受教育情况外，影响工资的是现职经验，过去的工作经验没有影响； c．除受教育情况外，影响工资的是过去的工作经验，现职经验没有影响。
3．（22分）以每天抽烟支数（cigs）为因变量，主要关注的影响因素包括收入（income）、香烟价格（cigpric）、教育水平（educ）和年龄（age），建立香烟的日需求函数模型：
cigs=?0+?1ln(income)+?2ln(cigpric)+?3educ+?4agec+?5age2+u
利用807个调查数据，对模型进行OLS估计，结果如下：
??5.37?0.76ln(income)?2.85ln(cigpric)?0.51educ?0.78age?0.01age2cigs (23.90) (0.73) (5.73) (0.17) (0.16) (0.002) R2?0.045, F=7.56
请回答以下问题（显著水平为5%，t0.05(?)=1.65，t0.025(?)=1.96）： （1）解释模型中ln(income)系数的经济含义。（3分）
（2）大约到多大岁数，抽烟数量开始随着年龄增长有所下降？（3分） （3）利用White检验考察u的异方差性，辅助回归的可决系数为0.0519，
Eviews输出结果如下：
给出图中空格处的数值，并检验模型扰动项是否存在异方差。（4分） （4）假定u的方差随着educ的变化而变化，具体形式为： Var(u)=??2educ2 如何修正异方差？给出简要步骤，并说明修正后的模型满足同方差假
定（4分）
（5）为修正异方差，对模型进行WLS估计，结果如下：
??16.1?cigs21.3income5ln(?)cigpric5.65l?n(educ?)0.age51?0age.426 (17.51) (0.47) (4.37) (0.13) (0.13) (0.001) R2?0.037, F=16.300.00分别利用模型（1）和模型（2）的估计结果检验log(income)的统计显著性。你认为收入对香烟需求有显著影响吗？给出你的理由。（4分） （6）检验香烟价格影响的显著性，结论与你的预期相符吗？给出你的理由。
（4分）
