計量經(jīng)濟學（安徽財經(jīng)大學）智慧樹知到期末考試答案2024年

計量經(jīng)濟學（安徽財經(jīng)大學）智慧樹知到期末考試答案2024年計量經(jīng)濟學（安徽財經(jīng)大學）應用DW檢驗方法時應滿足該方法的假定條件，下列不是其假定條件的為（）

A:解釋變量為非隨機的B:線性回歸模型中不能含有滯后內(nèi)生變量C:隨機誤差項服從一階自回歸D:被解釋變量為非隨機的答案:被解釋變量為非隨機的戈德菲爾德—匡特(G—Q)檢驗法可用于檢驗()

A:序列相關(guān)B:設(shè)定誤差C:多重共線性D:異方差性答案:異方差性樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，可以概括為完整性、準確性、可比性和（）

A:系統(tǒng)性B:一致性C:時效性D:廣泛性答案:一致性在簡單線性回歸模型中，認為具有一定概率分布的變量是（）

A:外生變量B:虛擬變量C:內(nèi)生變量D:前定變量答案:內(nèi)生變量線性模型的影響因素（）

A:可以使數(shù)量因素，也可以是質(zhì)量因素B:只能是數(shù)量因素C:只能是隨機因素D:只能是質(zhì)量因素答案:可以使數(shù)量因素，也可以是質(zhì)量因素F檢驗屬于經(jīng)濟計量模型評價中的（）

A:經(jīng)濟計量準則B:識別準則C:經(jīng)濟理論準則D:統(tǒng)計準則答案:統(tǒng)計準則模型產(chǎn)生自相關(guān)性的主要原因有()

A:經(jīng)濟活動的滯后效應B:經(jīng)濟系統(tǒng)的慣性C:模型中遺漏了重要解釋變量D:模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差答案:經(jīng)濟系統(tǒng)的慣性###模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差###模型中遺漏了重要解釋變量###經(jīng)濟活動的滯后效應異方差的常見類型有（）

A:遞減型B:復雜型C:遞增型D:倒V型答案:復雜型###遞減型###遞增型如果模型中存在自相關(guān)現(xiàn)象，則會引起如下后果（）

A:參數(shù)估計值仍是無偏的B:預測精度降低C:變量的顯著性檢驗失效D:參數(shù)估計量有偏E:參數(shù)估計值的方差不能正確確定答案:正確關(guān)于虛擬變量，下列表述正確的有（）

A:代表數(shù)量因素B:是質(zhì)的因素的數(shù)量化C:取值為1和0D:在有些情況下可代表數(shù)量因素E:代表質(zhì)的因素答案:是質(zhì)的因素的數(shù)量化;取值為1和0;代表質(zhì)的因素;在有些情況下可代表數(shù)量因素降低多重共線性的經(jīng)驗方法有（）

A:橫截面與時間序列數(shù)據(jù)并用B:利用外部或先驗信息C:變量或模型變換D:增大樣本容量答案:利用外部或先驗信息;橫截面與時間序列數(shù)據(jù)并用;變量或模型變換;增大樣本容量G—Q檢驗法的應用條件是（）

A:將觀測值按解釋變量的大小順序排列B:將排列在中間的約1/4的觀測值刪除掉C:樣本容量盡可能大D:除了異方差外，其他假定條件均滿足E:隨機誤差項服從正態(tài)分布答案:將觀測值按解釋變量的大小順序排列;樣本容量盡可能大;隨機誤差項服從正態(tài)分布;將排列在中間的約1/4的觀測值刪除掉;除了異方差外，其他假定條件均滿足模型顯著性檢驗（F檢驗）通不過的原因可能在于：（）

A:樣本容量n比較小；B:解釋變量與被解釋變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系；C:解釋變量選取不當或遺漏重要解釋變量；D:回歸模型存在序列相關(guān)(時間序列中，不同時期)。答案:回歸模型存在序列相關(guān)(時間序列中,不同時期)###樣本容量n比較小###解釋變量與被解釋變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系###解釋變量選取不當或遺漏重要解釋變量兩變量X與Y間線性相關(guān)關(guān)系達到最高時，相關(guān)系數(shù)r可能等于()

A:-1B:0.9C:1D:0E:-0.9答案:1###-1DW檢驗中的d值在0到4之間，數(shù)值越小說明模型隨機誤差項的自相關(guān)度越小，數(shù)值越大說明模型隨機誤差項的自相關(guān)度越大。（）

A:錯B:對答案:錯布羅斯-戈弗雷檢驗通過建立殘差項關(guān)于所有解釋變量的輔助回歸模型來判斷原模型是否存在自相關(guān)性。（）

A:對B:錯答案:錯虛擬變量只能作為解釋變量。（）

A:對B:錯答案:錯擬合優(yōu)度R2檢驗和F檢驗是沒有區(qū)別的。（）

A:正確B:錯誤答案:錯誤當異方差出現(xiàn)時，常用的t和F檢驗失效。（）

A:錯B:對答案:對DW檢驗有運用的前提條件，只有符合這些條件DW檢驗才是有效的。（）

A:正確B:錯誤答案:正確在經(jīng)濟計量分析中，模型參數(shù)一旦被估計出來，就可將估計模型直接運用于實際的計量經(jīng)濟分析。（）

A:對B:錯答案:錯在計量經(jīng)濟模型中，隨機擾動項與殘差項無區(qū)別。（）

A:錯B:對答案:錯虛擬變量原則上只能取0和1。（）

A:對B:錯答案:對所謂OLS估計量的無偏性就是估計值正好等于被估計值。()

A:正確B:錯誤答案:錯誤下面屬于截面數(shù)據(jù)的是（）。

A:1991-2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均工業(yè)產(chǎn)值B:某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計數(shù)C:1991-2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值D:某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值答案:AI參考:正確答案是A：1991-2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均工業(yè)產(chǎn)值。\n\n截面數(shù)據(jù)是指在同一時間點上，對不同地區(qū)的某個指標進行統(tǒng)計得到的樣本數(shù)據(jù)。選項A中描述的是在1991年到2003年期間，每年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均工業(yè)產(chǎn)值，符合截面數(shù)據(jù)的定義。選項B描述的是某一年某地區(qū)所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計數(shù)，屬于時期數(shù)據(jù)。選項C和D描述的是各年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值，屬于時間序列數(shù)據(jù)。因此，答案為A。'利用普通最小二乘法求得的樣本回歸直線具有以下特點（）

A:必然通過點（）B:殘差ei與Xi之間存在一定程度的相關(guān)性C:可能通過點（）D:殘差ei的均值為常數(shù)E:的平均值與Yi的平均值相等答案:AI參考:正確選項為DE。\n\n普通最小二乘法是一種常用的回歸分析方法，它通過擬合一條直線來盡可能地描述樣本數(shù)據(jù)點之間的關(guān)系。利用普通最小二乘法求得的樣本回歸直線具有以下特點：\n\nA：必然通過點（Yi）：回歸直線必通過所有樣本點的中心，即Y的平均值。但并不一定通過特定的一個點。\nB：殘差ei與Xi之間存在一定程度的相關(guān)性：殘差是實際觀測值與回歸直線之間的差距，它與自變量Xi之間存在一定程度的相關(guān)性。\nC：可能通過點（Xj，Yj）：回歸直線可能通過樣本中的個別點，但這并不影響回歸直線的總體效果。\nD：殘差ei的均值為常數(shù)：殘差是實際觀測值與回歸直線之間的差距，其平均值為零，即殘差ei的均值為常數(shù)。\nE：的平均值與Yi的平均值相等：回歸直線的縱坐標是樣本Y的平均值，這與每個Yi的平均值相等。\n\n因此，選項DE是正確的。'下列說法正確的是()

A:偏相關(guān)系數(shù)檢驗可用于檢驗模型是否存在一階自相關(guān)B:DW檢驗可用于檢驗模型是否存在一階自相關(guān)C:布羅斯-戈弗雷檢驗只能用于檢驗模型是否存在一階自相關(guān)D:拉格朗日乘數(shù)檢驗可用于檢驗模型是否存在一階自相關(guān)答案:AI參考:正確選項為B和D：DW檢驗和拉格朗日乘數(shù)檢驗可用于檢驗模型是否存在一階自相關(guān)。\n\nA選項中提到的偏相關(guān)系數(shù)檢驗主要用于檢驗兩個變量之間的偏相關(guān)關(guān)系，而非自相關(guān)問題。\nC選項中提到的布羅斯-戈弗雷檢驗是一種用于檢驗多變量時間序列是否存在自相關(guān)的統(tǒng)計方法，但不僅僅局限于一階自相關(guān)。\n\nDW檢驗和拉格朗日乘數(shù)檢驗是用于檢驗一階自相關(guān)的常見統(tǒng)計方法。DW檢驗通過檢測殘差序列的DW值來判斷模型中是否存在一階自相關(guān)，而拉格朗日乘數(shù)檢驗則通過構(gòu)建多元線性回歸模型并求解拉格朗日乘數(shù)來檢驗模型是否存在一階自相關(guān)。因此，選項B和D是正確的。'滯后變量可分為____和____兩類。

答案:"AI參考:滯后變量可分為狀態(tài)變量和依存變量兩類。"在計量經(jīng)濟模型中，加入虛擬變量的途徑有兩種基本類型：一是____；二是____。

答案:"AI參考:正確選項為：一是將解釋變量中包含的連續(xù)變量拆分為虛擬變量；二是將解釋變量中不包含的分類變量替換為虛擬變量。解釋變量中包含的連續(xù)變量拆分為虛擬變量，可以更好地控制某個特定類別的影響，并且可以更直觀地展示不同類別之間的差異。解釋變量中不包含的分類變量替換為虛擬變量，可以通過虛擬變量來引入額外的控制變量，從而更好地控制其他可能影響結(jié)果的因素。這兩種方法都是計量經(jīng)濟模型中加入虛擬變量的常見途徑。"計量經(jīng)濟學的主體是____。

答案:"AI參考:正確答案是“經(jīng)濟計量學”。經(jīng)濟計量學是運用數(shù)學、統(tǒng)計學等工具，研究如何應用數(shù)學模型描述、建立和評價經(jīng)濟系統(tǒng)定量關(guān)系的方法，即以經(jīng)濟系統(tǒng)中的各種經(jīng)濟關(guān)系為研究客體，利用經(jīng)濟統(tǒng)計資料與專門的方法建立數(shù)學模型進行數(shù)量分析的學科。因此，計量經(jīng)濟學的主體是經(jīng)濟計量學。