計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題

1、第四章 習(xí) 題一、單選題1、如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量A無(wú)偏的，非有效的 B.有偏的，非有效的C無(wú)偏的，有效的 D.有偏的，有效的2、Goldfeld-Quandt方法用于檢驗(yàn)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(yàn)方法用于檢驗(yàn)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(jì)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)最小二乘法5、在以下選項(xiàng)中，正確表達(dá)了序列自相關(guān)的是6、如果回歸模型違背了無(wú)自相關(guān)假定，最小二乘估計(jì)量A無(wú)偏的，非有效的 B.有偏的，非有效的C無(wú)偏的，有效的 D.有偏的，有效的7、在自

2、相關(guān)情況下，常用的估計(jì)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8、White檢驗(yàn)方法主要用于檢驗(yàn)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9、Glejser檢驗(yàn)方法主要用于檢驗(yàn)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10、簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣方法主要用于檢驗(yàn)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11、所謂異方差是指12、所謂不完全多重共線性是指存在不全為零的數(shù)，有13、設(shè)為解釋變量，則完全多重共線性是14、廣義差分法是對(duì)用最小二乘法估計(jì)其參數(shù)15、在DW檢驗(yàn)中要求有假定條件，在下列條件中不正確的是A解釋變量為非隨機(jī)的 B.隨機(jī)誤

3、差項(xiàng)為一階自回歸形式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 D.線性回歸模型為一元回歸形式16、在下例引起序列自相關(guān)的原因中，不正確的是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17、在DW檢驗(yàn)中，當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量為2時(shí)，表明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18、在DW檢驗(yàn)中，當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量為4時(shí)，表明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19、在DW檢驗(yàn)中，當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量為0時(shí)，表明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20、在DW檢驗(yàn)中

4、，存在不能判定的區(qū)域是A. 0,4-4 B. 4-C. ,4-4- D. 上述都不對(duì)21、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(jì)量值求出 B. Cochrane-Orcutt法C. Durbin兩步法 D. 移動(dòng)平均法22、在下列多重共線性產(chǎn)生的原因中，不正確的是A.經(jīng)濟(jì)本變量大多存在共同變化趨勢(shì) B.模型中大量采用滯后變量C.由于認(rèn)識(shí)上的局限使得選擇變量不當(dāng) D.解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)23、在DW檢驗(yàn)中，存在正自相關(guān)的區(qū)域是A. 4-4 B. 0C. 4- D. ,4-4-24、逐步回歸法既檢驗(yàn)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2

5、5、設(shè)，則對(duì)原模型變換的正確形式為26、在修正序列自相關(guān)的方法中，不正確的是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27、在檢驗(yàn)異方差的方法中，不正確的是A. Goldfeld-Quandt方法 B. spearman檢驗(yàn)法C. White檢驗(yàn)法 D. DW檢驗(yàn)法28、在DW檢驗(yàn)中，存在零自相關(guān)的區(qū)域是A. 4-4 B. 0C. 4- D. ,4-4-29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(jì)量是（ ） A無(wú)偏的 B. 有偏的 C. 不確定 D. 確定的30. 已知模型的形式為,在用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的時(shí)候,測(cè)得DW統(tǒng)計(jì)量為0

6、.6453,則廣義差分變量是( )A. B. C. D. 31. 在具體運(yùn)用加權(quán)最小二乘法時(shí),如果變換的結(jié)果是,則Var(u)是下列形式中的哪一種?( ) A. x B. B. D. Log(x)32. 在線性回歸模型中,若解釋變量和的觀測(cè)值成比例,即有,其中k為非零常數(shù),則表明模型中存在( ) A. 異方差 B. 多重共線性 C. 序列自相關(guān) D. 設(shè)定誤差33. 已知DW統(tǒng)計(jì)量的值接近于2，則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. 1 C. 1 D. 4二、多項(xiàng)選擇1、能夠檢驗(yàn)多重共線性的方法有A.簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)法 B. DW檢驗(yàn)法C. 判定系數(shù)檢驗(yàn)法 D. 方差膨脹

7、因子檢驗(yàn)E.逐步回歸法2、能夠修正多重共線性的方法有A.增加樣本容量 B.嶺回歸法C.剔除多余變量 D.逐步回歸法E.差分模型 3、如果模型中存在異方差現(xiàn)象，則會(huì)引起如下后果A. 參數(shù)估計(jì)值有偏 B. 參數(shù)估計(jì)值的方差不能正確確定C. 變量的顯著性檢驗(yàn)失效 D. 預(yù)測(cè)精度降低E. 參數(shù)估計(jì)值仍是無(wú)偏的4、能夠檢驗(yàn)異方差的方法是A. gleiser檢驗(yàn)法 B. White檢驗(yàn)法C. 圖形法 D. spearman檢驗(yàn)法E. DW檢驗(yàn)法 F. Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法5、如果模型中存在序列自相關(guān)現(xiàn)象，則會(huì)引起如下后果A. 參數(shù)估計(jì)值有偏 B. 參數(shù)估計(jì)值的方差不能正確確定C. 變量的顯著性檢驗(yàn)失效 D. 預(yù)測(cè)精度降低E. 參數(shù)估計(jì)值仍是無(wú)偏的6、檢驗(yàn)序列自相關(guān)的方法是A. gleiser檢驗(yàn)法 B. White檢驗(yàn)法C. 圖形法 D. DW檢驗(yàn)法 E. Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法7、能夠修正序列自相關(guān)的方法有A. 加權(quán)最小二乘法 B. Durbin兩步法C. 廣義最小二乘法 D. 一階差分法E. 廣義差分法8、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)