管理定量分析復(fù)習(xí)題(共6頁(yè))

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上管理定量分析復(fù)習(xí)題一、單項(xiàng)選擇題（本大題共 小題，每小題 分，共 分）1以下哪種不是預(yù)測(cè)誤差的來(lái)源（）A誤差項(xiàng)的隨機(jī)性 B參數(shù)估計(jì)量偏離真值C測(cè)量誤差 D模型確認(rèn)失誤 2在多元回歸中，調(diào)整后的與的關(guān)系有（）A < B >C = D 與 的關(guān)系不能確定3根據(jù) 與F統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系可知，當(dāng) 1時(shí)有（）AF1 BF0CF1 D F4根據(jù)樣本資料估計(jì)得出人均消費(fèi)支出Y對(duì)人均收入X的回歸模型為ln=2.00+0.75lnX，這表明人均收入每增加1，人均消費(fèi)支出將增加（）A0.2% B0.75%C2% D7.5%5DW檢驗(yàn)法適用于檢驗(yàn)（）A異方差性 B序列自相關(guān)C多重共線

2、性 D設(shè)定誤差6已知模型的普通最小二乘法估計(jì)殘差的一階自相關(guān)系數(shù)為0，則DW統(tǒng)計(jì)量的近似值為（）A0 B1C2 D47在多元線性回歸模型中，若某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的接近1，則表明模型中存在（）A異方差性 B序列相關(guān)C多重共線性 D擬合優(yōu)度低8、對(duì)于回歸模型 ，檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在自相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量為( )A.： .B： C： D.： 9.假設(shè)回歸模型為 ，其中 則使用加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型時(shí)，應(yīng)將模型變換為( )A. B.C. D.10. 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的預(yù)測(cè)功效最好，說(shuō)明Theil不等系數(shù)U的值( )A.等于0 B.接近于-1C.接近于1 D.趨近于+二、填空 回歸方程2（附頁(yè)）IP變量的

3、t統(tǒng)計(jì)值為：_模擬誤差U+ U+ U=_理想的不相等比例是 U= U=_, U=_三、判斷題（本大題共5小題，每小題4分，共20分）已知生產(chǎn)函數(shù)為：Y= 1789，、解釋L，K的指數(shù)0.55，0.63的經(jīng)濟(jì)含義。（標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，彈性系數(shù)？） 、該方程本質(zhì)上是（線性的方程，非線性的方程）3、當(dāng)有一個(gè)或多個(gè)滯后內(nèi)生變量時(shí)，DW檢驗(yàn)仍然有效4、回歸模型中引入虛擬變量的特別適用于分類型數(shù)據(jù)5、Theil不等系數(shù)U=1，則模型的預(yù)測(cè)能力最差6、附頁(yè)中方程2預(yù)測(cè)能力好四、計(jì)算題（本大題共2小題，每小題8分，共16分）1、某工廠生產(chǎn)甲、乙、丙三種產(chǎn)品，每一種產(chǎn)品都需要A、B、C三種原材料。各單位產(chǎn)品所需的原料

4、及銷售的產(chǎn)品所獲的單位利潤(rùn)如下表所示。假定所生產(chǎn)的三種產(chǎn)品全部能售出。為了使該工廠獲利最多，請(qǐng)寫(xiě)出最佳產(chǎn)量的線形規(guī)劃模型。 產(chǎn)品原料 甲 乙 丙原料日供應(yīng)量 （噸）ABC 10 20 20 40 30 20 30 10 5012008001500單位產(chǎn)品利潤(rùn)（千元） 40 60 30 專心-專注-專業(yè)3、某工廠在計(jì)劃期內(nèi)要安排生產(chǎn)、兩種產(chǎn)品，這些產(chǎn)品分別需要在A、B、C、D四種不同的設(shè)備上加工。按工藝規(guī)定，產(chǎn)品和在各設(shè)備上所需要的加工臺(tái)時(shí)及有關(guān)數(shù)據(jù)如下表所示。請(qǐng)幫助工廠擬訂使總利潤(rùn)最大的生產(chǎn)計(jì)劃。ABCD每件利潤(rùn)（百元）21401122049臺(tái)時(shí)限制1281612五、分析論述題1、回歸方程1（

5、附頁(yè)）的估計(jì)中存在什么問(wèn)題? 從回歸方程2（附頁(yè)）的估計(jì)中哪些方面可以看出改進(jìn)的效果？2、回歸方程1（附頁(yè)）的預(yù)測(cè)中存在什么問(wèn)題? 從回歸方程2（附頁(yè)）的預(yù)測(cè)中哪些方面可以看出改進(jìn)的效果？附頁(yè)下面是用兩種方法回歸的方程，及其預(yù)測(cè)結(jié)果：R 3月期美國(guó)國(guó)債利率，為年利率的某一百分比IP 聯(lián)邦儲(chǔ)備委員會(huì)的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)（1987=100）GM2 名義貨幣供給增長(zhǎng)率GPW 所有商品的生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)增長(zhǎng)率回歸方程1及預(yù)測(cè)：Dependent Variable: RMethod: Least SquaresDate: 06/06/05 Time: 08:06Sample: 1960:01 1995:08Inc

6、luded observations: 428VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1.0.2.0.0283IP0.0.8.0.0000GM2140.326136.038503.0.0001GPW(-1)104.588417.442185.0.0000R-squared0. Mean dependent var6.Adjusted R-squared0. S.D. dependent var2.S.E. of regression2. Akaike info criterion4.Sum squared resid2609.927 Sch

7、warz criterion4.Log likelihood-994.2079 F-statistic39.02177Durbin-Watson stat0. Prob(F-statistic)0.回歸方程2及預(yù)測(cè)：Dependent Variable: RMethod: Least SquaresDate: 06/06/05 Time: 08:16Sample: 1960:01 1995:08Included observations: 428Convergence achieved after 9 iterationsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-49.60064140.6314-0.0.7245IP0.0.6.0.0000GM2-62.357489.-6.0.0000GPW(-1)6.2.2.0.0372AR(1)0.0.219.70390.0000R-squared0. Mean dependent var6.Adjusted R-squared0. S.D. dependent var2.S.E. of regression0. Akaike info criterion1.Sum squared resid105.5892