計量經(jīng)濟(jì)學(xué)分模擬題庫

1、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)分模擬題庫第一章習(xí)題第一章一、簡答題1、舉一個實例說明計量經(jīng)濟(jì)研究的共性問題。2、為什么計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法在各個國家的各個領(lǐng)域都能運(yùn)用?3、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)要運(yùn)用大量數(shù)學(xué)方法，但為什么說它是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科？4、計量經(jīng)濟(jì)模型的運(yùn)用需要哪些根本要素?5、一般的經(jīng)濟(jì)模型與計量經(jīng)濟(jì)模型的根本區(qū)別是什么?6、計量經(jīng)濟(jì)研究中除了直接運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計方法以外，為什么還要有專門的計量經(jīng)濟(jì)方法？7、理論計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的區(qū)別是什么？8、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)的聯(lián)系和區(qū)別是什么？9、數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)與計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的關(guān)系是什么？1 0、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計學(xué)的聯(lián)系和區(qū)別是什么？1 1、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的聯(lián)系和區(qū)別是什

2、么？1 2、計量經(jīng)濟(jì)模型中變量和參數(shù)的區(qū)別是什么？13、為什么在計量經(jīng)濟(jì)模型中要引入隨機(jī)擾動項？14、你認(rèn)為什么樣的經(jīng)濟(jì)模型才是比擬好的計量經(jīng)濟(jì)模型？15、為什么要對參數(shù)進(jìn)行估計？16、參數(shù)的估計式與參數(shù)的估計值有什么區(qū)別？17、為什么對估計岀參數(shù)的計量經(jīng)濟(jì)模型還要進(jìn)行檢驗？你能舉一個例子說明各種檢驗的必要性嗎？18、對計量經(jīng)濟(jì)模型應(yīng)當(dāng)進(jìn)行哪些方面的檢驗？19、計量經(jīng)濟(jì)模型可作哪些方面的運(yùn)用？這些運(yùn)用的根本思想是什么？20、利用計量經(jīng)濟(jì)模型作經(jīng)濟(jì)預(yù)測和政策分析有什么異同？2 1、什么是被解釋變量和解釋變量？這兩類變量在模型中的地位和作用有什么不同？2 2、什么是內(nèi)生變量和外生變量？在模型中這兩

3、類變量有什么聯(lián)系？23、對模型中參數(shù)的估計為什么要確定一定的戶籍準(zhǔn)那么？24、對模型中參數(shù)的估計有哪些最根本的要求？25、無偏性的本質(zhì)特征是什么？26、最小方差性的本質(zhì)特征是什么？2 72 829303 13 23 33 43 53 63738394041什么是均方誤差？均方誤差的作用是什么?為什么有的時候要考慮所估計參數(shù)的漸近性質(zhì)?計量經(jīng)濟(jì)研究中數(shù)據(jù)起什么作用?你認(rèn)為計量經(jīng)濟(jì)研究中所需要的數(shù)據(jù)可從哪里獲得?計量經(jīng)濟(jì)研究中所用的數(shù)據(jù)有哪些類型?什么樣的數(shù)據(jù)才是符合計量經(jīng)濟(jì)研究所要求的?計量經(jīng)濟(jì)模型建立的根本依據(jù)是什么?什么是線性模型？什么是非線性模型?舉例說明什么樣的非線性模型可以轉(zhuǎn)換為線性模

4、型?舉例說明什么樣的非線性模型不能轉(zhuǎn)換為線性模型?運(yùn)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法研究經(jīng)濟(jì)問題的完整步驟是什么?建立計量經(jīng)濟(jì)模型的根本思想是什么?時間序列數(shù)據(jù)與橫截面數(shù)據(jù)有什么不同?各舉一個例子說明什么是時間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、混合數(shù)據(jù)、虛擬變量數(shù)據(jù)？假設(shè)你是中國人民銀行的參謀，需要你對增加貨幣供給量提岀具體的建議，你將考慮哪些因素？你認(rèn)為可以怎樣運(yùn)用計量經(jīng)濟(jì)模型研究這個問題？、選擇題1、單一方程計量經(jīng)濟(jì)模型必然包括A、行為方程B、技術(shù)方程C、制度方程D、定義方程2、在同一時間不同統(tǒng)計單位的相同統(tǒng)計指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)組合，是A、原始數(shù)據(jù)B、時點(diǎn)數(shù)據(jù)C、時間序列數(shù)據(jù)D、截面數(shù)據(jù)3、計量經(jīng)濟(jì)模型的被解釋變量一定是A

5、、控制變量B、政策變量C、內(nèi)生變量D、外生變量*4、在一個計量經(jīng)濟(jì)模型中可作為結(jié)實變量的有A、政策變量B、控制變量C、內(nèi)生變量D、外生變量E、滯后變量*5、以下模型中屬于線性模型的有Y = s 打 In X uA、b、丫=氏 +x +lz+uC Y = % +X +uC、：01 uD、Y=X6、同一統(tǒng)計指標(biāo)按時間順序記錄的數(shù)據(jù)稱為A、橫截面數(shù)據(jù)B、時間序列數(shù)據(jù)C、修勻數(shù)據(jù)D、原始數(shù)據(jù)7、 模型中其數(shù)值由模型本身決定的變量變是D、滯后變量A、外生變量B、內(nèi)生變量C、前定變量Y=B+BlnX+UR8、 半對數(shù)模型011中，參數(shù)一1的含義是A. X的絕對量變化，引起 Y的絕對量變化B . 丫關(guān)于X的

6、邊際變化C . X的相對變化，引起 丫的期望值絕對量變化D . Y關(guān)于X的彈性1nYX ，-9、半對數(shù)模型in01X 中，參數(shù)'1的含義是A . X的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量 丫的相對變化率B . Y關(guān)于X的彈性C . X的相對變化，引起 丫的期望值絕對量變化D . 丫關(guān)于X的邊際變化lnY - lnln X 亠10、雙對數(shù)模型1nY 1n 011nX 中，參數(shù)一1的含義是A . X的相對變化，引起 丫的期望值絕對量變化B . 丫關(guān)于X的邊際變化C X 的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量Y 的相對變化率D 、 Y 關(guān)于 X 的彈性11 、在回歸分析中，以下有關(guān)解釋變量和被解釋變

7、量的說法正確的有A.被解釋變量和解釋變量均為隨機(jī)變量B 被解釋變量和解釋變量均為非隨機(jī)變量C 被解釋變量為隨機(jī)變量，解釋變量為非隨機(jī)變量D 被解釋變量為非隨機(jī)變量，解釋變量為隨機(jī)變量第二三章 習(xí) 題一、 單項選擇題1、 將內(nèi)生變量的前期值作解釋變量, 這樣的變量稱為A、虛擬變量B、控制變量C、政策變量D、滯后變量2、把反映某一總體特征的同一指標(biāo)的數(shù)據(jù)，按一定的時間順序和時間間隔排列起來，這樣的數(shù)據(jù)稱為A、橫截面數(shù)據(jù)B、時間序列數(shù)據(jù)C修勻數(shù)據(jù)D、原始數(shù)據(jù)3、在簡單線性回歸模型中，認(rèn)為具有一定概率分布的隨機(jī)數(shù)量是A、內(nèi)生變量C虛擬變量B、外生變量D、前定變量4、回歸分析中定義的A、解釋變量和被解釋

8、變量都是隨機(jī)變量B、解釋變量為非隨機(jī)變量，被解釋變量為隨機(jī)變量C解釋變量和被解釋變量都為非隨機(jī)變量D解釋變量為隨機(jī)變量，被解釋變量為非隨機(jī)變量1的含義是A Y關(guān)于X的增長率C Y關(guān)于X的彈性、多項選擇題B、丫關(guān)于X的開展速度D、丫關(guān)于X的邊際變化1、以下哪些變量一定屬于前定變量 A.內(nèi)生變量B.隨機(jī)變量C. 滯后變量D. 外生變量E. 工具變量2、古典線性回歸模型的普通最小二乘估計量的特性有A、無偏性B、線性性5、雙對數(shù)模型C.最小方差性D.有偏性3. 利用普通最小二乘法求得的樣本回歸直線?2Xi的特點(diǎn)A. 必然通過點(diǎn)X，YB.可能通過點(diǎn)X，YC. 殘差©的均值為常數(shù)D. Y?的平均

9、值與Yi的平均值相等E.殘差ei與解釋變量Xi之間有一定的相關(guān)性4、計量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗一般包括的內(nèi)容有A、經(jīng)濟(jì)意義的檢驗B、統(tǒng)計推斷的檢驗C、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的檢驗D、預(yù)測的檢驗E、比照檢驗5、以下變量中可以作為解釋變量的有A、外生變量B、滯后內(nèi)生變量C、虛擬變量D前定變量E、內(nèi)生變量6、判定系數(shù)的公式為ESSRSSA TSS BTSSESSESSTSS D ESS RSSRSS27、調(diào)整后的判定系數(shù)R的正確表達(dá)式有n(n -k)i1 -甘' e2/(n -1)i 4n、/( n k)i 41 -亍' y：/( n1)i丄2 n 1 "R)三-(1-R2)口n 18、進(jìn)行總

10、體回歸模型的顯著性檢驗時所用的F統(tǒng)計量可表示為ESS/(n -k)RSS/(k -1)ESS/(k -1)RSS/(n-1)R2 /(n - k)(1-R2)( n-k)R2 /(k -1)(1-R2)( n-k)ESSRSS/( n -k)9、有關(guān)調(diào)整后的判定系數(shù)R22與判定系數(shù)R之間的關(guān)系表達(dá)正確的有2 2A R與R均非負(fù)22b 模型中包含的解釋個數(shù)越多，R與R就相差越大2 2C 只要模型中包括截距項在內(nèi)的參數(shù)的個數(shù)大于1，那么R : R22d R有可能大于R2 2e R有可能小于o,但R卻始終是非負(fù)10、對于二元樣本回歸模型Y = X + 02lX2i + f?3X3i *e，以下各式成

11、立的有g(shù)X2i =0Zei X 3i =0龍 eY = 0三、判斷正誤1隨機(jī)誤差項ui與殘差項e是一回事。2總體回歸函數(shù)給岀了對應(yīng)于每一個自變量的因變量的值。3線性回歸模型意味著因變量是自變量的線性函數(shù)。4在線性回歸模型中，解釋變量是原因，被解釋變量是結(jié)果。5在實際中，一元回歸沒什么用，因為因變量的行為不可能僅由一個解釋變量來解釋。四、簡答題1、運(yùn)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法研究經(jīng)濟(jì)問題的主要步驟是什么？你是如何理解的?2、計量經(jīng)濟(jì)模型參數(shù)估計的準(zhǔn)那么是什么試用自己的語言表達(dá)3、對隨機(jī)擾動項作了哪些根本古典假定？這些假定有何作用?2統(tǒng)計量、t統(tǒng)計4、古典假定條件下的最小二乘估計式有哪些統(tǒng)計性質(zhì)？這些統(tǒng)計性

12、質(zhì)對 量、F統(tǒng)計量的構(gòu)成為什么是必要的？5、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中總體回歸模型和樣本回歸模型的意義是什么？其矩陣和非矩陣表示法是什么？說明收入對消費(fèi)的一元線性回歸參數(shù)陞、 碣 的經(jīng)濟(jì)意義；假設(shè)通過樣本數(shù)據(jù)得到2r二0.96,r二°.98，試述這兩個數(shù)字說明了什么問題？_ 26、 在多元線性回歸模型估計中，判定系數(shù)R可用于衡量擬合優(yōu)度，為什么還要計算修正判定系數(shù)R ？27、 修正判定系數(shù) R ?回歸參數(shù)的顯著性檢驗 t檢驗和回歸方程的顯著性檢驗F檢驗 的區(qū)別是什么？8樣本決定系數(shù)為什么能判定回歸直線與樣本觀測值的擬合優(yōu)度？9回歸模型的總體顯著性檢驗與參數(shù)顯著性檢驗相同嗎？是否可以互相替代？e41

13、0何為最小平方準(zhǔn)那么？殘差項與隨機(jī)項i有什么區(qū)別？11、經(jīng)濟(jì)學(xué)中總體回歸模型和樣本回歸模型的意義是什么？兩者的區(qū)別又是什么?12、歸模型檢驗時，回歸參數(shù)的顯著性檢驗 t檢驗和回歸方程的顯著性檢驗 F檢驗的區(qū)別是什么?五、計算題2、根據(jù)有關(guān)資料完成以下問題:LS / Dependent Variable is YDate: 11/12/02 Time: 10:18Sample: 19781997In cluded observati ons: 20VariableCoefficie ntStd. ErrorT-StatisticProb.C858.310867.120210.0000X0.100

14、03146.047880.0000R-squaredMean depe ndent var3081.157Adjusted R-squared0.991115S.D. dependent var2212.591S.E. of regressi onAkaike info criterion10.77510Sum squared resid782956.8Schwartz criteri on10.87467Log likelihood-134.1298F-statisticDurbin-Wats on stat0.859457Prob(F-statistic)0.000000其中：X 國民生產(chǎn)

15、總值；丫 一財政收入t0.025 (18)2.101(2) 解釋模型中回歸系數(shù)估計值的經(jīng)濟(jì)含義;(3) 檢驗?zāi)Ｐ偷娘@著性。3、假定有如下回歸結(jié)果，W =29611-0.4795Xt其中丫 =我國的茶消費(fèi)量(每天每人消費(fèi)的杯數(shù))X =茶的零售價格(元/公斤)t表示時間(1) 這是一個時間數(shù)列回歸還是橫截面序列回歸?(2) 畫岀回歸線。(3 )如何解釋截距項的意義，它有經(jīng)濟(jì)含義嗎？(4 )如何解釋斜率？(5)你能求岀真實的總體回歸函數(shù)嗎？4、利用下表給岀的我國人均消費(fèi)支岀與人均可支配收入數(shù)據(jù)答復(fù)以下問題:(1) 這是一個時間數(shù)列回歸還是橫截面序列回歸?(2 )建立回歸方程；(3 )如何解釋斜率？(

16、4) 對參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗。(5 )如果某人可支配收入是1000元，求岀該人的消費(fèi)支岀的點(diǎn)預(yù)測值(6) 求岀該人消費(fèi)支岀 95%置信水平的區(qū)間預(yù)測地區(qū)可支配收入(inc)消費(fèi)性支出(con sum)地區(qū)可支配收入(inc)消費(fèi)性支出(con sum)北京8471.986970.83河南4219.423415.65天津7110.545471.01湖北4826.364074.38河北5084.643834.43湖南5434.264370.95山西4098.733267.70廣東8839.687054.09內(nèi)家古4353.023105.74廣西5412.244381.09遼寧4617.243890.

17、74海南4852.873832.44吉林4206.643449.74重慶5466.574977.26黑龍江4268.503303.15四川5127.084382.59上海8773.106866.41貴州4565.393799.38江蘇6017.854889.43云南6042.785032.67浙江7836.766217.93陜西4220.243538.52安徽47470. 73777.41甘肅4009.613099.36福建6485.635181.45青海4240.133580.47江西4251.423266.81寧夏4112.413379.821998年我國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與人均消費(fèi)性

18、支岀單位：元5380.084143.965000.793714.10數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計年鑒-1999光盤J10、J11,中國統(tǒng)計岀版社5、為了解釋牙買加對進(jìn)口的需求，J.Gafar根據(jù)19年的數(shù)據(jù)得到下面的回歸結(jié)果：Y -58.9 0.20X1t 0.10XNse =0.0092 0.084R2=0.96R2 =0.96其中：丫=進(jìn)口量百萬美元，X1=個人消費(fèi)支岀美元/年，X2=進(jìn)口價格/國內(nèi)價格1 解釋截距項，及 X1和X2系數(shù)的意義；2丫的總離差中被回歸方程解釋的局部，未被回歸方程解釋的局部；3 對回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗，并解釋檢驗結(jié)果；4 對參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗，并解釋檢驗結(jié)果。6、下表所

19、列數(shù)據(jù)是某地區(qū)每周消費(fèi)X和消費(fèi)支岀丫的一組樣本丫X丫X7080115180651001202009012014022095140155240110160150260z XjYj =205500 瓦 Xj =1700 瓦 Yj =1100由樣本數(shù)據(jù)計算得 毎,v, yn2' Xi =337.2728j 土，試根據(jù)以上資料=°.°51 用普通最小二乘法擬合回歸直線2計算判定系數(shù)，說明回歸方程的擬合優(yōu)度3對斜率系數(shù)進(jìn)行t檢驗4寫岀回歸分析報告7、某市居民貨幣收入 X 單位：億元與購置消費(fèi)品支岀丫單位：億元的統(tǒng)計數(shù)據(jù)如下表：X11.612.913.714.614.416.5

20、18.219.8Y10.411.512.413.113.214.515.817.2根據(jù)表中數(shù)據(jù)：1求Y對X的線性回歸方程；2用t檢驗法對回歸系數(shù) 一2進(jìn)行顯著性檢驗 C =0.05；第四五六章習(xí)題一、單項選擇題1、如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計量A 無偏的，非有效的B.有偏的，非有效的C.無偏的，有效的D.有偏的，有效的2、Goldfeld-Quandt方法用于檢驗A 異方差性B.自相關(guān)性C.隨機(jī)解釋變量D.多重共線性3、DW檢驗方法用于檢驗A 異方差性B.自相關(guān)性C.隨機(jī)解釋變量D.多重共線性4、在異方差性情況下，常用的估計方法是A 一階差分法B.廣義差分法C.工具變量法D.加權(quán)

21、最小二乘法5、在以下選項中，正確表達(dá)了序列自相關(guān)的是A.Cov(Uj ,5) = 0,i = jB.Cov(Uj ,u j) = 0,i = jC.Cov(Xi ,Xj) = 0,i = jD.Cov(Xi ,Uj) = 0,i = j6、如果回歸模型違背了無自相關(guān)假定，最小二乘估計量A 無偏的，非有效的B.有偏的，非有效的C.無偏的，有效的D.有偏的，有效的7、如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性，那么最小二乘估計量A 不確定，方差無限大 B. 確定，方差無限大C.不確定，方差最小D.確定，方差最小8、用t檢驗與F檢驗綜合法檢驗A 多重共線性 B. 自相關(guān)性C.異方差性D.非正態(tài)性

22、9、在自相關(guān)情況下，常用的估計方法A 普通最小二乘法B. 廣義差分法C.工具變量法D.加權(quán)最小二乘法10、 在不完全多重共線性不嚴(yán)重的情況下其它條件不變，那么仍可用模型進(jìn)行A 經(jīng)濟(jì)預(yù)測 B. 政策評價C.結(jié)構(gòu)分析D.檢驗與開展經(jīng)濟(jì)理論11、White檢驗方法主要用于檢驗A 異方差性B. 自相關(guān)性C.隨機(jī)解釋變量D.多重共線性12、ARCH檢驗方法主要用于檢驗A 異方差性B. 自相關(guān)性C.隨機(jī)解釋變量D.多重共線性13、Glejser檢驗方法主要用于檢驗A 異方差性B. 自相關(guān)性C.隨機(jī)解釋變量D.多重共線性14、簡單相關(guān)系數(shù)矩陣方法主要用于檢驗A 異方差性B. 自相關(guān)性C.隨機(jī)解釋變量D.多重

23、共線性15、所謂異方差是指2AVar(uJ *2CVar(uJ =.16、所謂自相關(guān)是指A.Cov(ui ,Uj) = 0, i = jC.Cov(Xj ,Xj) = 0,i = j2B.Var(xi) 匚2DVar(xJ -；B.Cov(ui ,u j) = 0,i = jD.Cov(xi ,Uj) = 0, i = j17、所謂不完全多重共線性是指存在不全為零的數(shù)1 2 ，k，有A. !x L2x2 亠 亠； kXk v = 0 B.川L2x2 亠.亠； kXk = 0C.，Xi ,；2 x2 亠 亠.kxk v = e j D.，兇.-,；2x2 亠 亠；k xk v = e 1式中v是

24、隨機(jī)誤差項18、設(shè)X1,X2為解釋變量，那么完全多重共線性是1A.x-ix2 = 021C.X1亠3X2 v = 0(v為隨機(jī)誤差項)B.x1eX0D.X1 - eX2 =019、多重共線性是一種A 樣本現(xiàn)象C.被解釋變量現(xiàn)象20、廣義差分法是對B. 隨機(jī)誤差現(xiàn)象D.總表達(dá)象用最小二乘法估計其參數(shù)Ayt =1Xt 5Dy - "_1 二 S(1- J 七C.% = 'xt乜21、在DW檢驗中要求有假定條件，在以下條件中不正確的選項是A解釋變量為非隨機(jī)的B.隨機(jī)誤差項為一階自回歸形式D.線性回歸模型為一元回歸形式C 線性回歸模型中不應(yīng)含有滯后內(nèi)生變量為解釋變量22、廣義差分法是

25、的一個特例C. 普通最小二乘法D.兩階段最小二乘法23、在下例引起序列自相關(guān)的原因中，不正確的選項是A. 經(jīng)濟(jì)變量具有慣性作用B.經(jīng)濟(jì)行為的滯后性C. 設(shè)定偏誤D.解釋變量之間的共線性24、 加權(quán)最小二乘法是的一個特例A. 廣義差分法B.廣義最小二乘法C.普通最小二乘法D.兩階段最小二乘法25、設(shè)Ut為隨機(jī)誤差項，那么一階自相關(guān)是指A.cov(；t, ；s) = 0(t = s)B.Ut 二Ut_i；tC.ut二=ut亠込ut上亠：tD.ut二t ut亠626、在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計值仍是無偏的，其原因是A. 零均值假定成立B.同方差假定成立C.無多重共線性假定成立D.解釋變量與隨機(jī)誤

26、差項不相關(guān)假定成立27、在異方差的情況下，參數(shù)估計值仍是無偏的，其原因是A. 零均值假定成立B.序列無自相關(guān)假定成立C.無多重共線性假定成立D.解釋變量與隨機(jī)誤差項不相關(guān)假定成立28、在異方差的情況下，參數(shù)估計值的方差不能正確估計的原因是A.E(Uj2) 2B.E(UjUj) = 0(i = j)C.E(xm) =0D.E(Uj) = 028、在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計值的方差不能正確估計的原因是A.E(Uj2)B.E(UjUj) = 0(i = j)C.E(XiUj =0D.E(Ui) = 029、應(yīng)用DW檢驗方法時應(yīng)滿足該方法的假定條件，以下不是其假定條件的為A. 解釋變量為非隨機(jī)的B

27、. 被解釋變量為非隨機(jī)的C. 線性回歸模型中不能含有滯后內(nèi)生變量D.隨機(jī)誤差項服從一階自回歸30、在DW檢驗中，當(dāng)d統(tǒng)計量為2時，說明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31、在DW檢驗中，當(dāng)d統(tǒng)計量為4時，說明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32、在DW檢驗中，當(dāng)d統(tǒng)計量為0時，說明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33、在DW檢驗中，存在不能判定的區(qū)域是a. o < d < di 片 di < d < 4b. du < d < 4- du-

28、J-J-J-JC. I < d < u ,4-du < d < 4-d| D.上述都不對34、在修正序列自相關(guān)的方法中，能修正高階自相關(guān)的方法是?A. 利用DW 統(tǒng)計量值求岀B. Cochrane-Orcutt法C. Durbin兩步法D.移動平均法35、違背零均值假定的原因是A.變量沒有出現(xiàn)異常值B.變量出現(xiàn)了異常值C.變量為正常波動D.變量取值恒定不變36、 對違背零均值的情況可采用引入虛擬變量的方法，這時會對產(chǎn)生影響37、在以下多重共線性產(chǎn)生的原因中，不正確的選項是A.經(jīng)濟(jì)本變量大多存在共同變化趨勢B.模型中大量采用滯后變量C.由于認(rèn)識上的局限使得選擇變量不當(dāng)D.

29、解釋變量與隨機(jī)誤差項相關(guān)38、 多重共線性的程度越，參數(shù)估計值越A. 嚴(yán)重 能確定B. 不嚴(yán)重 能確定C.嚴(yán)重不能確定D.上述都不對39、 多重共線性的程度越，參數(shù)估計值的方差估計越A. 嚴(yán)重 能確定B. 不嚴(yán)重 能確定C.嚴(yán)重不能確定D. 上述都不對40、在DW檢驗中，存在正自相關(guān)的區(qū)域是A. 4- dl < d < 4B. 0 < d < d|C du < d < 4_duD d| < d < du 4- d u < d < 4_d|41、輔助回歸法又待定系數(shù)法主要用于檢驗A 異方差性B.自相關(guān)性C.隨機(jī)解釋變量D.多重共線性42

30、、逐步回歸法既檢驗又修正了A 異方差性B.自相關(guān)性C.隨機(jī)解釋變量D.多重共線性43、在以下產(chǎn)生異方差的原因中，不正確的選項是A.設(shè)定誤差B.截面數(shù)據(jù)C.樣本數(shù)據(jù)的觀測誤差D.解釋變量的共線性44、在以下產(chǎn)生序列自相關(guān)的原因中，不正確的選項是A.經(jīng)濟(jì)變量的慣性作用C.設(shè)定偏誤B.經(jīng)濟(jì)行為的滯后作用D.解釋變量的共線性45、設(shè) %=亠.'2xiui ,Var (u ) - ；2-'"2 f (Xi)那么對原模型變換的正確形式為yi：i： Xi5A.yi = i2Xi - UiB.2f (Xi )J f (Xi ) J f (Xi ) J f (Xi)yi任Xj5仕性C.

31、r272 不不D$ f(xj = .；if(Xi)：2為 f(xj Uif(xf (Xi) f (Xi)f (Xi)f (Xi)46、對模型進(jìn)行對數(shù)變換，其原因是A.能使誤差轉(zhuǎn)變?yōu)榻^對誤差B.能使誤差轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄬φ`差C.更加符合經(jīng)濟(jì)意義D.大多數(shù)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象可用對數(shù)模型表示47、在修正異方差的方法中，不正確的選項是A.加權(quán)最小二乘法B.對原模型變換的方法C.對模型的對數(shù)變換法D.兩階段最小二乘法48、在修正序列自相關(guān)的方法中，不正確的選項是A.廣義差分法B.普通最小二乘法C. 一階差分法D. Durbin兩步法 49、在檢驗異方差的方法中，不正確的選項是.A. Goldfeld-Quandt 方法C

32、. White檢驗法50、以下說法正確的選項是A.異方差是樣本現(xiàn)象C.異方差是總表達(dá)象B. ARCH檢驗法D. DW檢驗法B. 異方差的變化與解釋變量的變化有關(guān)D.時間序列更易產(chǎn)生異方差51、以下說法正確的選項是52、以下說法正確的選項是A.序列自相關(guān)是樣本現(xiàn)象C. 序列自相關(guān)是總表達(dá)象53、以下說法不正確的選項是A.自相關(guān)是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象C. 檢驗自相關(guān)的方法有F檢驗法54、以下說法不正確的選項是A.異方差是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象C.檢驗異方差的方法有F檢驗法55、以下說法不正確的選項是B. 序列自相關(guān)是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象D. 截面數(shù)據(jù)更易產(chǎn)生序列自相關(guān)B. 自相關(guān)產(chǎn)生的原因有經(jīng)濟(jì)變量的慣性作用D

33、. 修正自相關(guān)的方法有廣義差分法B. 異方差產(chǎn)生的原因有設(shè)定誤差D. 修正異方差的方法有加權(quán)最小二乘法A.多重共線性產(chǎn)生的原因有模型中大量采用滯后變量B.多重共線性是樣本現(xiàn)象C. 檢驗多重共線性的方法有DW檢驗法D.修正多重共線性的方法有增加樣本容量56、在DW檢驗中，存在負(fù)自相關(guān)的區(qū)域是a. 4- dl < d < 4B. 0 < d < dic. du < d < 4-dud. d|< d < du,4_du < d < 4-d|57、在DW檢驗中，存在零自相關(guān)的區(qū)域是A. 4- d| < d < 4B. 0 <

34、 d < d|C. du < d < 4- duD. d| < d < du ,4_ d u < d < 4- d|58、 設(shè)線性回歸模型為Vi 12X2i3X3i W，以下說明變量之間具有完全多重共線性的是A.O x 2x2 0 X3 = 0B.O x1 2x2 0 x3 v = 0C.O “ 亠 0 x2 亠 0 x3 = 0D.0 x亠 0 x2 亠 0 x3 亠 v = 0其中v為隨機(jī)誤差項59. 設(shè)線性回歸模型為 = 一1-2X2i-3X3i - Ui，以下說明變量之間具有不完全多重共線性的是A.0Xi2x20X3= 0B.0Xi2x20X3

35、v = 0C.0Xi0X20 X3 = 0D.0Xi0X20X3v = 0其中v為隨機(jī)誤差項60. 如果模型中的解釋變量存在完全的多重共線性，參數(shù)的最小二乘估計量是A 無偏的B.有偏的 C.不確定D.確定的y=0 +Px+u61. 模型的形式為12，在用實際數(shù)據(jù)對模型的參數(shù)進(jìn)行估計的時候，測得DW統(tǒng)計量為0.6453,那么廣義差分變量是a yt -0.6453yz Xt -0.6453乂- B yt - 0.6774yt_n xt - 0.6774xtc. yt yt_i,Xt Xt_iD. yt 0.05y Xt 0.05Xt62. 如果回歸模型違背了同方差性，參數(shù)的最小二乘估計量是 A.無

36、偏的，非有效的B.有偏的，非有效的C. 無偏的，有效的D.有偏的,有效的A.異方差B.序列自相關(guān)C. 多重共線性D.解釋變量為隨機(jī)變量64. DW檢驗法用于檢驗A. 異方差性B.多重共線性C.序列自相關(guān)D.設(shè)定誤差65. 在模型有異方差的情況下，常用的方法是A. 廣義差分法B.工具變量法C.逐步回歸法D.加權(quán)最小二乘法66. 在以下選項中，正確表達(dá)了序列自相關(guān)的是A.Cov(Ui,Uj) = 0,i = jCov(Ui,Uj) = 0,i = jB.C.Cov(Xi,Xj)式 0,i 式 j d Cov(xi,uipE 0y丄x1 267. 在具體運(yùn)用加權(quán)最小二乘法時，如果變換的結(jié)果是X X

37、X X ,那么varu是以下形式中的哪一種?A.2 2 2二 xB. - xB.2 2匚 VxD.Log(x)x xx kx68. 在線性回歸模型中，假設(shè)解釋變量 1和2的觀測值成比例，即有1i2i,其中k為非零常數(shù)，那么說明模型中存在A. 異方差 B.多重共線性C.序列自相關(guān) D.設(shè)定誤差69. DW統(tǒng)計量的值接近于2,那么樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)？近似等于A. 0 B. - C. 1 D. 4二、多項選擇1、設(shè)線性回歸模型為 = 6 *卩2%2*卩3x3i *5 ,以下說明變量之間具有多重共線性的是A.O x 2x2 0 x3 = 0C.0 “0 x20 x3 = 01E .x2x

38、3 = 023 3B.0 x1 2x20x3v= 0D.0 為 0x20x3 v= 01F.x2x3 v = 023 3其中V為隨機(jī)誤差項2、能夠檢驗多重共線性的方法有.A.簡單相關(guān)系數(shù)矩陣法B. DW檢驗法C. t檢驗與F檢驗綜合判斷法D.ARCH 檢驗法E.輔助回歸法又待定系數(shù)法F.逐步回歸法C.變換模型的函數(shù)形式D.逐步回歸法E.差分模型F.兩階段最小二乘法3、能夠修正多重共線性的方法有.B.數(shù)據(jù)的結(jié)合A.增加樣本容量4、如果模型中解釋變量之間存在共線性，那么會引起如下后果C. 參數(shù)估計值的方差趨于無限大D. 參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義不正確E. DW 統(tǒng)計量落在了不能判定的區(qū)域5、多重共線性產(chǎn)生的

39、原因有A. 遺漏或刪除變量B. 經(jīng)濟(jì)變量存在共同變化的趨勢C. 模型中大量采用了滯后變量D. 殘差的均值為零E. 認(rèn)識上的局限造成選擇變量不當(dāng)6、異方差產(chǎn)生的原因有A. 模型中遺漏或刪除變量B. 設(shè)定誤差C. 樣本數(shù)據(jù)的觀測誤差D. 截面數(shù)據(jù)7、如果模型中存在異方差現(xiàn)象，那么會弓|起如下后果A. 參數(shù)估計值有偏B. 參數(shù)估計值的方差不能正確確定C. 變量的顯著性檢驗失效D. 預(yù)測精度降低E. 參數(shù)估計值仍是無偏的8、能夠檢驗異方差的方法是A. F 檢驗法B. White 檢驗法C. 圖形法D. ARCH 檢驗法E. DW 檢驗法F. Goldfeld-Quandt 檢驗法9、能夠修正異方差的方

40、法有B. 逐步回歸法D. 對原模型變換法F. 數(shù)據(jù)結(jié)合的方法A. 加權(quán)最小二乘法C. 廣義最小二乘法E. 對模型進(jìn)行對數(shù)變換10、序列自相關(guān)產(chǎn)生的原因有A. 設(shè)定誤差B. 經(jīng)濟(jì)變量的慣性作用C. 經(jīng)濟(jì)變量大多具有共同變化的趨勢D. 經(jīng)濟(jì)行為的滯后性11、如果模型中存在序列自相關(guān)現(xiàn)象，那么會引起如下后果A. 參數(shù)估計值有偏 B. 參數(shù)估計值的方差不能正確確定C. 變量的顯著性檢驗失效 D. 預(yù)測精度降低E. 參數(shù)估計值仍是無偏的12、以下違背古典假定的隨機(jī)誤差現(xiàn)象是A. 多重共線性C. 序列自相關(guān)13、檢驗序列自相關(guān)的方法是A. F 檢驗法C. 圖形法E. DW 檢驗法14、能夠修正序列自相關(guān)的

41、方法有A. 加權(quán)最小二乘法C. 廣義最小二乘法E. 對模型進(jìn)行對數(shù)變換G. Cochrane-Orcutt 法B. 異方差性D. 隨機(jī)解釋變量B. White 檢驗法D. ARCH 檢驗法F. Goldfeld-Quandt 檢驗法B. Durbin 兩步法D. 一階差分法F. 廣義差分法15、廣義最小二乘法的特殊情況是A. 對模型進(jìn)行對數(shù)變換B. 加權(quán)最小二乘法C. 數(shù)據(jù)的結(jié)合D. 廣義差分法E. 增加樣本容量16、應(yīng)用DW檢驗方法時應(yīng)滿足該方法的假定條件，以下是其假定條件的有A.解釋變量為非隨機(jī)的B.被解釋變量為非隨機(jī)的C. 線性回歸模型中不能含有滯后內(nèi)生變量D.隨機(jī)誤差項服從一階自回歸1

42、7、以下說法正確的選項是A.多重共線性產(chǎn)生的原因有模型中大量采用滯后變量C.檢驗多重共線性的方法有DW檢驗法18、以下說法正確的選項是A.異方差是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象C.檢驗異方差的方法有F檢驗法19、以下說法正確的選項是A.自相關(guān)是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象C.檢驗自相關(guān)的方法有F檢驗法20、以下說法不正確的選項是A. 序列自相關(guān)是樣本現(xiàn)象C. 序列自相關(guān)是總表達(dá)象21、以下說法不正確的選項是A. 異方差是樣本現(xiàn)象C. 異方差是總表達(dá)象22、以下說法正確的選項是A. 異方差是樣本現(xiàn)象C. 異方差是總表達(dá)象23、以下說法正確的選項是A. 多重共線性分為完全和不完全C. 在共線性程度不嚴(yán)重的時候可進(jìn)行預(yù)測分析

43、B. 多重共線性是樣本現(xiàn)象D. 修正多重共線性的方法有增加樣本容量B. 異方差產(chǎn)生的原因有設(shè)定誤差D. 修正異方差的方法有加權(quán)最小二乘法B. 自相關(guān)產(chǎn)生的原因有經(jīng)濟(jì)變量的慣性作用D. 修正自相關(guān)的方法有廣義差分法B. 序列自相關(guān)是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象D.截面數(shù)據(jù)更易產(chǎn)生序列自相關(guān)B.異方差是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象D. 時間序列更易產(chǎn)生異方差B. 異方差的變化與解釋變量的變化有關(guān)D. 時間序列更易產(chǎn)生異方差B. 多重共線性是一種樣本現(xiàn)象D. 多重共線性的存在是難以防止的24、以下說法不正確的選項是B. 多重共線性是完全可以防止的A. 多重共線性是總表達(dá)象C. 多重共線性是一種樣本現(xiàn)象D. 在共線性程度不嚴(yán)

44、重的時候可進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析E. 只有完全多重共線性一種類型25、模型的對數(shù)變換有以下特點(diǎn)A. 能使測定變量值的尺度縮小B. 更加符合經(jīng)濟(jì)意義C. 模型的殘差為相對誤差D. 經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中大多數(shù)可用對數(shù)模型表示26、Goldfeld-Quandt檢驗法的應(yīng)用條件是A. 將觀測值按解釋變量的大小順序排列B. 樣本容量盡可能大C. 隨機(jī)誤差項服從正態(tài)分布D. 將排列在中間的約 1/4 的觀測值刪除掉27、在DW檢驗中，存在不能判定的區(qū)域是A. 0 < d < d|B. d u < d < 4-duC. di < d < dud. 4- du < d < 4-

45、diE. 4- dl < d < 428、 多重共線性的檢驗可通過以下的結(jié)合來判斷A. DW 檢驗B. ARCH 檢驗C. t 檢驗D. White 檢驗E. F 檢驗29、以下說法正確的有A 加權(quán)最小二乘法是廣義最小二乘法的特殊情況B. 廣義最小二乘法是加權(quán)最小二乘法的特殊情況C. 廣義最小二乘法是廣義差分法的特殊情況D. 廣義差分法是廣義最小二乘法的特殊情況E. 普通最小二乘法是加權(quán)最小二乘法的特殊情況F. 加權(quán)最小二乘法是普通最小二乘法的特殊情況30、以下說法不正確的有A. 加權(quán)最小二乘法是廣義最小二乘法的特殊情況B. 廣義最小二乘法是加權(quán)最小二乘法的特殊情況C. 廣義最小二

46、乘法是廣義差分法的特殊情況D. 廣義差分法是廣義最小二乘法的特殊情況E. 普通最小二乘法是加權(quán)最小二乘法的特殊情況F. 加權(quán)最小二乘法是普通最小二乘法的特殊情況三、簡答題 :1. 多重共線性對模型的主要影響是什么 ?2. 什么是多重共線性 ?產(chǎn)生多重共線性的經(jīng)濟(jì)背景有哪些?3. 什么是加權(quán)最小二乘法 ,它的根本思想是什么 ?4. 異方差性對模型有什么影響 ?5. 怎樣認(rèn)識用一階自回歸表示序列自相關(guān)?簡述 DW 檢驗的應(yīng)用條件。6. 什么是廣義差分法？它的根本思想是什么？四、計算題1 、研究我國改革開放以來1978 1997 年鋼材供給量，根據(jù)理論與實際情況分析，影響我國鋼材供給量 y 萬噸的主

47、要因素有：原油產(chǎn)量X2 萬噸，生鐵產(chǎn)量X3 萬噸，原煤產(chǎn)量 x4 萬噸，電力產(chǎn)量 x5 億千瓦小時 ，固定資產(chǎn)投資 x6 億元，國內(nèi)生產(chǎn)總值 x7 億元鐵路運(yùn)輸量 X8 萬噸?，F(xiàn)估計出如下模型，試根據(jù)該模型和有關(guān)資料求解以下問題：$ =874.5823 -0.0087x20.0596x3 112.9319x4 0.9716x5 0.4292x6 - 0.0954x7 - 0.0166x8t= ( 1.0876 ) (-0.1092 ) (0.4527 )(0.8297 )( 5.5758 ) (6.1307 ) (-4.8807 )(-0.8677 )R2 =0.9987, S.E. =89.

48、2557, DW =2.1373, F =2148.399X2X3X4X5X6X7X8X21.00000.94220.97520.93210.82800.84720.9849X30.94221.00000.96990.99370.94290.94970.9550X40.97520.96991.00000.97500.89140.91030.9851X50.93210.99370.97501.00000.95960.96910.9455X60.82800.94290.89140.95961.00000.99620.8277X70.84720.94970.91030.96910.99621.000

49、00.8461X80.98490.95500.98510.94550.82770.84611.0000Xj(j=2,3,8)之間的相關(guān)系數(shù)表:對所給模型進(jìn)行評價;根據(jù)相關(guān)系數(shù)表，并結(jié)合模型的各項檢驗指標(biāo)判斷模型中可能存在的問題;針對模型出現(xiàn)的問題提出相應(yīng)的修正措施2、在研究生產(chǎn)函數(shù)時，得到如下兩個模型估計式:Ln(3 - -5.040.887LnK 0.893LnLse= ( 1.40 ) (0.087 ) ( 0.137 )R? =0.878,n =21(2)LnQ? - -8.570.0272t0.460LnK 1.285LnLse= ( 2.99 ) ( 0.0204 ) ( 0.333

50、 ) ( 0.324 )R2 =0.889, n 二 21其中，Q=產(chǎn)量，K=資本，L=勞動時間技術(shù)指標(biāo)，n=樣本容量。試求解以下問題：1 說明在模型1中所有的系數(shù)在統(tǒng)計上都是顯著的=0.05；2說明在模型2中t和LnK的系數(shù)在統(tǒng)計上是不顯著的=0.05；3可能是什么原因使得模型2中LnK的不顯著性？4如果t和LnK之間的相關(guān)系數(shù)為 0.98，你將從中得岀什么結(jié)論?5 模型1 中，規(guī)模報酬為多少?T分布表:dfPr0.10.050.02191.7292.0932.539201.7252.0862.528211.7212.0802.5183、根據(jù)某城市1978 1998年人均儲蓄與人均收入的數(shù)據(jù)資料建立了如下回歸模型:0 =2187.5211.6843Xse= 340.0103 0.0622R2 =0.9748,S.E.=1065.425,DW =0.2934,F =733.6066試求解以下問題:1取時間段1978 1985和1991 1998，分別建立兩個模型。模型 1: 7145.44150.3971Xt= -8.7302 25.426922R =0.9908,' e =1372.202模型 2: 7= 7602.365+1.9525Xt= -5.0660 18.4094R2 =0.9826,' & =58