1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)相品相品相品用。3雅品卬仃小-第一章緒論一、單項(xiàng)選擇題J變量之間的關(guān)系可以分為兩大類(lèi)，它們是IB線性相關(guān)關(guān)系和非線性相關(guān)關(guān)系D簡(jiǎn)單相關(guān)關(guān)系和復(fù)雜相關(guān)關(guān)系B變量間的因果關(guān)系D變量間表現(xiàn)出來(lái)的隨機(jī)數(shù)學(xué)關(guān)系B都不是隨機(jī)變量D隨機(jī)或非隨機(jī)都可以間序列數(shù)據(jù)，另一類(lèi)是【B橫截面數(shù)據(jù)A函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系C正相關(guān)關(guān)系和負(fù)相關(guān)關(guān)系2、相關(guān)關(guān)系是指【】A變量間的依存關(guān)系C變量間的函數(shù)關(guān)系3、進(jìn)行相關(guān)分析時(shí)，假定相關(guān)的兩個(gè)變量【A都是隨機(jī)變量C 一個(gè)是隨機(jī)變量，一個(gè)不是隨機(jī)變量4、計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究中的數(shù)據(jù)主要有兩類(lèi)：一類(lèi)是A總量數(shù)據(jù)C平均數(shù)據(jù)D相對(duì)數(shù)據(jù)5、下面屬于截面數(shù)據(jù)的是【】A 1991-2003年各年某

2、地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均工業(yè)產(chǎn)值B 1991-2003年各年某地區(qū) 20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值C某年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計(jì)數(shù)D某年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值6、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱(chēng)為【】A橫截面數(shù)據(jù)B時(shí)間序列數(shù)據(jù)C修勻數(shù)據(jù)D原始數(shù)據(jù)7、經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的基本步驟是【】A設(shè)定理論模型收集樣本資料估計(jì)模型參數(shù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ虰設(shè)定模型估計(jì)參數(shù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛻?yīng)用模型C個(gè)體設(shè)計(jì)總體設(shè)計(jì)估計(jì)模型應(yīng)用模型D確定模型導(dǎo)向確定變量及方程式估計(jì)模型應(yīng)用模型8、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的基本應(yīng)用領(lǐng)域有【】A結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、政策評(píng)價(jià)B彈性分析、乘數(shù)分析、政策模擬C消費(fèi)需求分析、生產(chǎn)技術(shù)分析、市場(chǎng)均衡分析D季度分析、年度分

3、析、中長(zhǎng)期分析器 品 WbR9、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是指【】B數(shù)學(xué)規(guī)劃模型A投入產(chǎn)出模型C包含隨機(jī)方程的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型D模糊數(shù)學(xué)模型10、回歸分析中定義【】A解釋變量和被解釋變量都是隨機(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是非隨機(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11、下列選項(xiàng)中，哪一項(xiàng)是統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)基礎(chǔ)上的再檢驗(yàn)（亦稱(chēng)二級(jí)檢驗(yàn)）準(zhǔn)則【】A.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)準(zhǔn)則B經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則C統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則D統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則和經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則 TOC o 1-5 h z 12、理論設(shè)計(jì)的工作，不包括下面哪個(gè)方面【】A選擇變量B確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系C收集數(shù)據(jù)D擬定模型中待估參數(shù)的期望值13、計(jì)

4、量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成功的三要素不包括【】A理論B應(yīng)用C數(shù)據(jù)D方法14、在經(jīng)濟(jì)學(xué)的結(jié)構(gòu)分析中，不包括下面那一項(xiàng)【】A彈性分析B乘數(shù)分析C比較靜力分析D方差分析二、多項(xiàng)選擇題1、一個(gè)模型用于預(yù)測(cè)前必須經(jīng)過(guò)的檢驗(yàn)有【】A經(jīng)濟(jì)準(zhǔn)則檢驗(yàn)B統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則檢驗(yàn)C計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)準(zhǔn)則檢驗(yàn)D模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)E實(shí)踐檢驗(yàn)2、經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析工作的四個(gè)步驟是【】A理論研究B設(shè)計(jì)模型C估計(jì)參數(shù)D檢驗(yàn)?zāi)Ｐ虴應(yīng)用模型3、對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)準(zhǔn)則檢驗(yàn)包括【】A誤差程度檢驗(yàn)B異方差檢驗(yàn)C序列相關(guān)檢驗(yàn)D超一致性檢驗(yàn)E多重共線性檢驗(yàn)4、對(duì)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，采用的準(zhǔn)則有【】A經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則D模型識(shí)別準(zhǔn)則B統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則E模型簡(jiǎn)單準(zhǔn)則C經(jīng)濟(jì)計(jì)

5、量準(zhǔn)則器品 三、名詞解釋1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型3、時(shí)間序列數(shù)據(jù)4、截面數(shù)據(jù)5、彈性6、乘數(shù)四、簡(jiǎn)述1、簡(jiǎn)述經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析工作的程序。2、用作經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型通常要具備哪些性質(zhì)？3、對(duì)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型進(jìn)行評(píng)價(jià)所依據(jù)的準(zhǔn)則有哪些？4、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型主要有哪些應(yīng)用領(lǐng)域？相品用。3雅品卬仃小-相品用。3雅品卬仃小-第二章一元線性回歸模型一、單項(xiàng)選擇題1、表示X與Y之間真實(shí)線性關(guān)系的是【 TOC o 1-5 h z A Y?0?XtC Yto i XtutB E(YXt)0 iXtD Yto iXt2、參數(shù)的估計(jì)量?具備有效性是指【A Var( )=0C (?一 )=0B Var( )為最小D

6、 ( ?)為最小3、設(shè)樣本回歸模型為Y?o?Xiei,則普通最小二乘法確定的?的公式中，錯(cuò)誤的(Xi X)(Yi Y)2(Xi X)nXiYinXi2Xi Y2(Xi)XiYnX YXi2 n(X)2n XiY Xi Y2x TOC o 1-5 h z 4、對(duì)于Yi?0彳Xi ei ,以？表示估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差，r表示相關(guān)系數(shù)，則有【】A?=0 時(shí)，r=1B?=0時(shí)，r= 1C?=0 時(shí)，r=0D?=0時(shí)，r= 1 或 r=15、產(chǎn)量（X,臺(tái)）與單位產(chǎn)品成本（Y,元/臺(tái)）之間的回歸方程為 Y? = 356- 1.5X,這說(shuō) 明【】A產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本增加356元B產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成

7、本減少1.5元C產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均增加356元D產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元6、在總體回歸直線E（YX） o 1X中，1表示【】A當(dāng)X增加一個(gè)單位時(shí),Y增加1個(gè)單位B當(dāng)X增加一個(gè)單位時(shí),Y平均增加1個(gè)單位C當(dāng)Y增加一個(gè)單位時(shí)，X增加1個(gè)單位相品相品B t(n-2)D t(n)8、以Y表示實(shí)際觀測(cè)值,丫?表示回歸估計(jì)值,則普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)的準(zhǔn)則是使A(Y丫?)=0c(Y丫?)為最小B(YiY?)2=0D(YY?)2為最小9、設(shè)Y表示實(shí)際觀測(cè)值,Y?表示OLS回歸估計(jì)值,則下列哪項(xiàng)成立【A Y? YC Y? YB Y? YD Y? 丫10、用普通最小二乘法估計(jì)經(jīng)

8、典線性模型Yt01XtUt ,則樣本回歸線通過(guò)點(diǎn)器品 Wb -D當(dāng)丫增加一個(gè)單位時(shí)，X平均增加 1個(gè)單位7、對(duì)回歸模型Yt01Xt5進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)時(shí)，通常假定5服從【，一 2、A N (0, i )_，-2、C N (0,)A (X, Y)B (X, Y?)C (X , Y?)D (X, Y)11、以丫表示實(shí)際觀測(cè)值，Y?表示回歸估計(jì)值，則用普通最小二乘法得到的樣本回歸直線Y?0ZXi滿足【】a(YY?) = 0b(Y?Y)2 = 0c(YiY?)2 = 0d(yY)2 = 012、用一組有30個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型Yt01Xt Ut ,在0.05的顯著性水平下對(duì)1的顯著性作t檢驗(yàn)，則 1顯著地

9、不等于零的條件是其統(tǒng)計(jì)量 t大于1 】A t0.05 ( 30)B t0.025 ( 30)C t0.05 ( 28)D t0.025 ( 28)13、已知某一直線回歸方程的判定系數(shù)為0.64,則解釋變量與被解釋變量間的相關(guān)系數(shù)可能A 0.64B 0.80.40.3214、相關(guān)系數(shù)r的取值范圍是【15、判定系數(shù)R2的取值范圍是【A R2 1B R2 10 R2 1-1 R2 12越大，則【16、某一特定的X水平上，總體Y分布的離散度越大，即器 品 WbRA 預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，精度越低B預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，預(yù)測(cè)誤差越小C 預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，精度越高D預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，預(yù)測(cè)誤差越大 TOC o 1-5 h z 17

10、、在縮小參數(shù)估計(jì)量的置信區(qū)間時(shí)，我們通常不采用下面的那一項(xiàng)措施【】A增大樣本容量 nB提高置信水平C提高模型的擬合優(yōu)度D提高樣本觀測(cè)值的分散度18、對(duì)于總體平方和 TSS、回歸平方和ESS和殘差平方和 RSS的相互關(guān)系，正確的是【】A TSSRSS+ESSB TSS=RSS+ESSC TSSRSS+ESSD TSS 2 =RSS 2 +ESS 219、對(duì)樣本相關(guān)系數(shù)r,以下結(jié)論中錯(cuò)誤.的是】A r越接近于1, Y與X之間線性相關(guān)程度越高B r越接近于0, Y與X之間線性相關(guān)程度越弱C -1 ww 1D若r=0,則X與Y獨(dú)立 TOC o 1-5 h z 20、若兩變量x和y之間的相關(guān)系數(shù)為-1,

11、這說(shuō)明兩個(gè)變量之間【】A低度相關(guān)C弱正相關(guān)21、普通最小二乘法要求模型誤差項(xiàng)A E(ui)0C E(Ui%) 0 i jB不完全相關(guān)D完全相關(guān)Ui滿足某些基本假定，下列結(jié)論中錯(cuò)誤的是【B E(Ui2)i2_2D Ui N(0,)22、以X為解釋變量，Y為被解釋變量，將 X、Y的觀測(cè)值分別取對(duì)數(shù)，如果這些對(duì)數(shù)值描成的散點(diǎn)圖近似形成為一條直線，則適宜配合下面哪一模型形式？【】A Yi 01X i UiBlnYi01Xi UiCYi01 ln XiUiDln Yi011n Xiui23、對(duì)于線性回歸模型 Yi1X i Ui,要使普通最小二乘估計(jì)量具備無(wú)偏性，則模型必須滿足【E(Ui) 0B Var(

12、ui)224、cov( Ui ,u j)0D Ui i服從正態(tài)分布按照經(jīng)典假設(shè)，線性回歸模型中的解釋變量應(yīng)是非隨機(jī)變量，且【與隨機(jī)誤差Ui不相關(guān)B 與殘差ei不相關(guān)與被解釋變量Yi不相關(guān)D與回歸值Yi不相關(guān)25、由回歸直線Y?0ZXi所估計(jì)出來(lái)的Y?值滿足：【26、27、28、(Y Y?) =1(YY?)2=i(Y Y?)最小(Y Y?)2最小用一元線性回歸模型進(jìn)行區(qū)間預(yù)測(cè)時(shí)，干擾項(xiàng)科方差的無(wú)偏估計(jì)量應(yīng)為【B?2D?2元線性回歸方程的斜率系數(shù)？與方程中兩變量的線性相關(guān)系數(shù)rSSx22 SX1s卜列各回歸方程中，哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的Yi=50+0.6X i rxY=0.8Yi=-14+0.8X i

13、r的關(guān)系是rxY=0.87Yi=15-1.2XirxY=0.89Yi=-18-5.3XirxY=-0.962 SYr 一Sx29、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lnYi=2.00+0.75lnX i,這表明人均收入每增加 1%,人均消費(fèi)支出將平均增加【A 0.2%B 0.75%C 2%D 7.5%二、多項(xiàng)選擇題1、指出下列哪些現(xiàn)象是相關(guān)關(guān)系【A家庭消費(fèi)支出與收入B商品銷(xiāo)售額和銷(xiāo)售量、銷(xiāo)售價(jià)格C物價(jià)水平與商品需求量D小麥畝產(chǎn)量與施肥量E學(xué)習(xí)成績(jī)總分與各門(mén)課程成績(jī)分?jǐn)?shù)2、元線性回歸模型 Yt01 XtUt的經(jīng)典假設(shè)包括【E(Ut) 02-Var(Ut)(常數(shù))cov(

14、 Ui ,u j )0UtN(0, 1)X為非隨機(jī)變量，且cov(Xt,ut)3、以Y表示實(shí)際觀測(cè)值,Y?表示回歸估計(jì)值,e表示殘差，則回歸直線滿足【Yt通過(guò)樣本均值點(diǎn) X,Ycov( Xt, et)0(Yt Y?)2=0(Y? Y)2 04、以帶“ ”表示估計(jì)值，u表示隨機(jī)誤差項(xiàng)，如果 Y與X為線性相關(guān)關(guān)系，則下列哪些相品相品器 品 是正確的【】A Yt0 i X tC Yt?0 ?Xt UtE Y? ?o ?Xt5、以帶“ ”表示估計(jì)值，u表示隨機(jī)誤差項(xiàng), 則下列哪些是正確的【】A E(YXt)o iXtC Yt?o ?兇 etE E(YXt)?o?出6、回歸分析中估計(jì)回歸參數(shù)的方法主要有

15、【A相關(guān)系數(shù)法C最小二乘估計(jì)法E矩估計(jì)法BY0iXt utD Yt7 ?iXt Ute表示殘差，如果 丫與X為線性相關(guān)關(guān)系,B Y?0?iXtD Y?0 ?iXt etB方差分析法D極大似然法7、用普通最小二乘法估計(jì)模型YtiXtUt的參數(shù)，要使參數(shù)估計(jì)量具備最佳線性無(wú)偏估計(jì)性質(zhì)，則要求:E(Ut) 0B Var(%)2 (常數(shù))cov(ui ,u j)0 i jD Ut服從正態(tài)分布E X為非隨機(jī)變量，且 cov(Xt,Ut) 08、假設(shè)線性回歸模型滿足全部基本假設(shè)，則其參數(shù)估計(jì)量具備【A可靠性B合理性C線性D無(wú)偏性E有效性9、普通最小二乘直線具有以下特性【】A通過(guò)點(diǎn)X,丫B Y? 丫2c e

16、 0d e =oE cov( X i ,ei) = 010、由回歸直線Y?0?Xt估計(jì)出來(lái)的Y?值【B是一組平均值A(chǔ)是一組估計(jì)值C是一個(gè)幾何級(jí)數(shù)D可能等于實(shí)際值器品 E與實(shí)際值y的離差和等于零 TOC o 1-5 h z 11、對(duì)于樣本回歸直線Y? ?o ZXt ,回歸平方和可以表示為(R2為決定系數(shù))【】A(Y? Y)2B?(Xt X)2C? (Xt X)(YY)dR2(YtY)2E(Yt Y)2(Yt Y12、對(duì)于經(jīng)典線性回歸模型，各回歸系數(shù)的OLS估計(jì)量具有的優(yōu)良特性有【】A無(wú)偏性B有效性C 一致性D確定性E線性13、對(duì)于樣本相關(guān)系數(shù) r,下列結(jié)論正確的是【】A 0r k+1B n30或

17、 n3 (k+1 )D n30Ui i,并在0.05的顯16、用一組有30個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型Yi 01X1i 2X21著性水平下對(duì)總體顯著性作 F檢驗(yàn)，則檢驗(yàn)拒絕零假設(shè)的條件是統(tǒng)計(jì)量F0.05(3,30)BF0.025(3,30)F0.05(2,27)F0.025(2,27)17、對(duì)小樣本回歸系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，所用統(tǒng)計(jì)量是正態(tài)統(tǒng)計(jì)量t統(tǒng)計(jì)量X 2統(tǒng)計(jì)量F統(tǒng)計(jì)量18、在多元回歸中，調(diào)整后的判定系數(shù)R2與判定系數(shù)R2的關(guān)系有【BR2R222C R =RD R2與R2的關(guān)系不能確定相品se=(0.005) (8.992)(3.082)相品相品用口3 TOC o 1-5 h z 雅品卬仃小-22.

18、._19、根據(jù)判定系數(shù) R與F統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系可知，當(dāng) R =1時(shí)有【】A F= 1B F = 0C F=1D F = oo20、回歸分析中，用來(lái)說(shuō)明擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)量為【】A相關(guān)系數(shù)B 判定系數(shù)D 標(biāo)準(zhǔn)差C回歸系數(shù)21、對(duì)于二元線性回歸模型的總體顯著性檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量，正確的是【ESS/2F=RSS/(n - 2)RSS/1F=TSS/(n -2)ESS/2C F=RSS/(n - 3)RSS/2F=TSS/(n - 2)22、在二元線性回歸模型中，回歸系數(shù)的顯著性t檢驗(yàn)的自由度為【A nC n-2B n-1D n-323、在多元線性回歸中，判定系數(shù)R2隨著解釋變量數(shù)目的增加而【A 減少B 增加C

19、不變D 變化不定24、對(duì)模型Yi01X1i 2X21 Ui進(jìn)行總體顯著性F檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的零假設(shè)是【A31= 3 2=0B31=0C32=0D30=0 或 31=025、對(duì)兩個(gè)包含的解釋變量個(gè)數(shù)不同的回歸模型進(jìn)行擬合優(yōu)度比較時(shí)，應(yīng)比較它們的：【】A判定系數(shù)B調(diào)整后判定系數(shù)C標(biāo)準(zhǔn)誤差D估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差26、用一組20個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型 Yi0 iXii 2X2i Ui后，在0.1的顯著性水平上對(duì)3 1的顯著性作t檢驗(yàn)，則3 1顯著地不等于0的條件是統(tǒng)計(jì)量t大于1】At0.1(20)Bt0.05(18)Ct0.05(17)DFo.i(2,17)27、判定系數(shù)R2=0.8,說(shuō)明回歸直線能解釋被解釋變量總

20、變差的：【】A80%B64%C20%D89%二、多項(xiàng)選擇題1、對(duì)模型Yi01X1i 2X2i Ui進(jìn)行總體顯著性檢驗(yàn)，如果檢驗(yàn)結(jié)果總體線性關(guān)系顯著，則有【】A 1= 2 = 0B 1 0,2 = 0C 1 0,D 1=0,2 0器 品 WbRE 1= 2 02、剩余變差（即殘差平方和）是指【】A隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的變差B解釋變量變動(dòng)所引起的被解釋變量的變差C被解釋變量的變差中，回歸方程不能作出解釋的部分D被解釋變量的總變差與回歸平方和之差E被解釋變量的實(shí)際值與擬合值的離差平方和3、回歸平方和是指【】A被解釋變量的實(shí)際值 y與平均值y的離差平方和b被解釋變量的回歸值 ?與平土值y的離

21、差平方和C被解釋變量的總變差與剩余變差之差D解釋變量變動(dòng)所引起的被解釋變量的變差E隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的變差4、下列哪些非線性模型可以通過(guò)變量替換轉(zhuǎn)化為線性模型【、，、，21AYi01 Xi uiB Y 0 i UXi2 ，C In Yi0 i In Xi uiDY 0 i X i uiE Y 0 V i X i ui5、在模型lnY 0 iln Xi 5中1】A Y與X是非線性的B Y與1是非線性的C lnY與i是線性的E y與lnX是線性的三、名詞解釋D lnY與lnX是線性的i、偏回歸系數(shù)2、多重決定系數(shù)3、調(diào)整的決定系數(shù);四、簡(jiǎn)述i、調(diào)整后的判定系數(shù)及其作用。2、在多元線性回

22、歸分析中，為什么用修正的決定系數(shù)衡量估計(jì)模型對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合優(yōu) 度？3、決定系數(shù)R2與總體線性關(guān)系顯著性 F之間的關(guān)系；F檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)之間的關(guān)系。4、回歸模型的總體顯著性檢驗(yàn)與參數(shù)顯著性檢驗(yàn)相同嗎？是否可以互相替代?五、計(jì)算與分析題器品 1、考慮以下預(yù)測(cè)的回歸方程：Y? 120 0.10Ft 5.33RSt；R2=0.50其中，*=第1年的玉米產(chǎn)量(蒲式耳/畝)；51=第1年的施肥強(qiáng)度(磅/畝)；$1=第1年的降雨量(口寸)。請(qǐng)回答以下問(wèn)題：從F和RS又丫的影響方面，仔細(xì)說(shuō)出本方程中系數(shù)0.10和5.33的含義。常數(shù)項(xiàng)-120是否意味著玉米的負(fù)產(chǎn)量可能存在？假定f的真實(shí)值為0.4,則估計(jì)值是

23、否有偏？為什么？假定該方程并不滿足所有的古典模型假設(shè)，即并不是最佳線性無(wú)偏估計(jì)量，則是否意味著rs的真實(shí)值絕對(duì)不等于5.33?為什么？2、為了解釋牙買(mǎi)加對(duì)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：丫? 58.9 0.20X1t 0.10X2tse =(0.0092)(0.084)R2x2i =84 855.096 ,x3i =280.0 ,yi x2i =74 778.346yix3i=4 250.9,x2ix3i =4 796.0小寫(xiě)字母代表了各值與其樣本均值的離差。(1)估計(jì)三個(gè)多元回歸系數(shù)；(2)估計(jì)它們的標(biāo)準(zhǔn)差；2(3)求 R2 和 R ；(4)估方f B2, B3

24、95%的置信區(qū)間。(5)在a =5%下，檢驗(yàn)估計(jì)的每個(gè)回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)顯著性(雙邊檢驗(yàn))；4、為了確定對(duì)空調(diào)價(jià)格的影響因素，B.T.Katchford根據(jù)19個(gè)樣本數(shù)據(jù)得到回應(yīng)結(jié)果如下：Y? =-68.26+0.023 X2i +19.729 X3i +7.653 X4i ， R2 =0.84=0.96R2 =0.96其中：Y=進(jìn)口量(百萬(wàn)美元)，X1=個(gè)人消費(fèi)支出(美元/年)，X2=進(jìn)口彳格/國(guó)內(nèi)價(jià)格。解釋截距項(xiàng)，及X1和X2系數(shù)的意義；Y的總離差中被回歸方程解釋的部分，未被回歸方程解釋的部分；對(duì)回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，并解釋檢驗(yàn)結(jié)果；對(duì)參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，并解釋檢驗(yàn)結(jié)果。3、下面給出依據(jù)15

25、個(gè)觀察值計(jì)算到的數(shù)據(jù)：TT2Y =367.693 , X 2 =402.760, X3=8.0,yi =66 042.269器 品 WPnfr其中，Y 空調(diào)的價(jià)格/美元；X空調(diào)的BTU比率X 3 能量效率X4 設(shè)定數(shù)解釋回歸結(jié)果。該回歸結(jié)果有經(jīng)濟(jì)意義嗎？在顯著水平a =5%下，檢驗(yàn)零假設(shè)：BTU比率對(duì)空調(diào)的價(jià)格無(wú)影響，備擇假設(shè)檢驗(yàn)：BTU比率對(duì)價(jià)格有正向影響。你會(huì)接受零假設(shè)：三個(gè)解釋變量在很大程度上解釋了空調(diào)價(jià)格的變動(dòng)嗎？詳細(xì)寫(xiě)出計(jì)算過(guò)程。5、假設(shè)要求你建立一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)說(shuō)明在學(xué)校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人數(shù)，以便決定是否修建第二條跑道以滿足所有的鍛煉者。你通過(guò)整個(gè)學(xué)年搜集數(shù)據(jù)，得到

26、兩個(gè)可能的解釋性方程：方程 A: Y?=125.0-15.0 X1-1.0X2+1.5X3R2=0.75c2方程 B: Y?=1230-14.0 X1+5.5 X2-3.7 X4 R =0.73其中：Y某天慢跑者人數(shù)Xi 該天降雨的英寸數(shù)X2 該天日照的小時(shí)數(shù)X3 一該天的最高溫度(按華氏溫度)X4 第二天需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)請(qǐng)回答以下問(wèn)題：(1 )這兩個(gè)方程你認(rèn)為哪個(gè)個(gè)合適些？(2)為什么用相同的數(shù)據(jù)去估計(jì)相同變量的系數(shù)能得到不同的符號(hào)。6、考慮下列利率和美國(guó)聯(lián)邦預(yù)算赤字關(guān)系的最小二乘估計(jì)：模型 A: Y? =0.103-0.079 XiR2=0.00其中：Y1 Aaa級(jí)公司債卷的利率Xi

27、聯(lián)邦赤字占GNP的百分比(季度模型：19701983)模型 T: Y?2=0.089+0.369 X2 +0.887 X3 R2=0.40其中：丫2 三個(gè)月國(guó)庫(kù)卷的利率相品用。3相品用。3相品器 品 WPnfrX2 聯(lián)邦預(yù)算赤字（以 10億美元為單位）X3 通貨膨脹率（按百分比計(jì)）（季度模型：1970年4月 1979年9月）請(qǐng)回答以下問(wèn)題：“最小二乘估計(jì)” 是什么意思？什么被估計(jì)， 什么被平方？在什么意義下平方“最小”？2R為0.00是什么意思？它可能為負(fù)嗎？2計(jì)算兩個(gè)方程的 R值。比較兩個(gè)方程，哪個(gè)模型的估計(jì)值符號(hào)與你的預(yù)期一致？模型T是否自動(dòng)的優(yōu)于模型A,因?yàn)樗腞2值更高？若不是，你認(rèn)為

28、哪個(gè)模型更好，為什么？7、下表給出了 19801996年美國(guó)的城市勞動(dòng)參與率、失業(yè)率等數(shù)據(jù)。年份CLFPRMCLFPRFUNRMUNRFAHE82AHE198077.451.56.97.47.786.66198177.052.17.47.97.697.25198276.652.69.99.47.687.68198376.453.99.99.27.798.02198476.453.67.47.67.808.32198576.354.57.07.47.778.57198676.355.36.97.17.818.76198776.256.06.26.27.738.98198876.256.65.55

29、.67.699.28198976.457.45.25.47.649.66199076.457.55.75.57.5210.01199175.857.47.26.47.4510.32199275.857.87.97.07.4110.57199375.457.97.26.67.3910.83199475.158.86.26.07.4011.12199575.058.95.65.67.4011.441996274.959.35.45.47.4311.82其中：CLFPRM 城市勞動(dòng)力參與率，男性， （%）。CLFPRF 城市勞動(dòng)力參與率，女性，（）。UNRM 城市失業(yè)率，男性，（）。UNRF 城市失

30、業(yè)率，女性，（）。AHE82 平均小時(shí)工資，（1982年美元價(jià)）。雅品卬仃小-AHE 平均小時(shí)工資，（當(dāng)前美元價(jià)）。 11） 建立一個(gè)合適的回歸模型解釋城市男性勞動(dòng)力參與率與城市男性失業(yè)率及真實(shí)的 平均小時(shí)工資之間的關(guān)系。 （2） 重復(fù)（1）過(guò)程，但此時(shí)的變量為女性城市勞動(dòng)力參與率。 （3） 重復(fù)（1）過(guò)程，但此時(shí)的變量為當(dāng)前平均小時(shí)工資。 （4） 重復(fù)（2）過(guò)程，但此時(shí)的變量為當(dāng)前平均小時(shí)工資。 （5） 如果（1）和（3）的回歸結(jié)果不同，你如何解釋?zhuān)浚?） 如果（2）和（4）的回歸結(jié)果不同，你如何使回歸結(jié)果合理化？8、下表給出了某地區(qū)職工平均消費(fèi)水平，職工平均收入和生活費(fèi)用價(jià)格指數(shù):年份平均

31、消費(fèi)支出（yt）平均收入（x1t ）生活費(fèi)用價(jià)格指數(shù)（X2t ）1 (1985)21.1030.001.00222.3035.001.02330.5041.201.20428.2051.301.20532.0055.201.50640.1060.401.05742.1065.200.90848.8070.000.95950.5080.001.101060.1092.100.951170.00102.001.0212 (1996)75.00120.301.05試根據(jù)模型yt= 0+ 1+ 2X2t+Ut作回歸分析。9、某種商品的價(jià)格指數(shù) X2,售后服務(wù)支出 X3,替代產(chǎn)品銷(xiāo)售量 X4,影響銷(xiāo)售額

32、 Y。數(shù) 據(jù)如下表所示：銷(xiāo)售額Y價(jià)格指數(shù)X2售后服務(wù)支出X3替代產(chǎn)品銷(xiāo)售量X4231100.420190.5221110.419190.4201.1100.6181.190.4191.1100.4181.190.5相品用。3雅 品卬”小 相品用。3雅 品卬”小 151.170.3161.280.5171.280.4181.290.4151.270.3161.280.3141.270.2161.380.2121.360.2141.370.2131.360.2151.370.2試用OLS方法估計(jì)此多元線性回歸模型，并對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)。10、為了研究中國(guó)各旅游區(qū)的旅游狀況，根據(jù)下表的數(shù)據(jù)，建

33、立以下模型：Y= b0 + b1X1 + b2X2+ 8其中，丫表示外匯收入，Xi表示旅行社耳R工人數(shù)，X2表示國(guó)際旅游人數(shù)，樣本量N=31。 試估計(jì)上述模型，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。地區(qū)外匯收入旅行社職，人數(shù)國(guó)際旅游人數(shù)（白力美兀）（人）（萬(wàn)人次）北京249616000252.39天津209127232.08河北12498737.09山西43236613.78內(nèi)家占12062836.84遼寧304218649.13吉林4583115.95黑龍江148218340.71上68江蘇6206430134.41浙江410552094.78安徽67292325.12福建7254994

34、135.69江四50204413.86山東265393562.20河南114308730.01湖北105291430.54湖南185191238.58327218395876.02廠四202588877.07海南105150945.65重慶97198518.49四川97254937.34貴州5583116.70公南3504631104.00西臧3661610.08陜西272250163.03y肅37155714.46青海42382.05寧夏21850.60新疆86165822.3811、某產(chǎn)品的產(chǎn)量與科技投入之間呈二次函數(shù)模型2y= 0 ix 2x u其統(tǒng)計(jì)資料如下表所示：年份1(1990)2

35、345678910f y2040486080100120150200300投入x22.833.5455.57810試對(duì)模型進(jìn)行回歸分析。相品用。3雅品卬仃小-第四章放寬基本假定的模型4.1異方差性一、單項(xiàng)選擇題 TOC o 1-5 h z 1、下列哪種方法不是檢驗(yàn)異方差的方法【】A戈德菲爾特一一匡特檢驗(yàn)B懷特檢驗(yàn)C戈里瑟檢驗(yàn)D方差膨脹因子檢驗(yàn)2、當(dāng)存在異方差現(xiàn)象時(shí)，估計(jì)模型參數(shù)的適當(dāng)方法是1】A加權(quán)最小二乘法B工具變量法C廣義差分法D使用非樣本先驗(yàn)信息3、加權(quán)最小二乘法克服異方差的主要原理是通過(guò)賦予不同觀測(cè)點(diǎn)以不同的權(quán)數(shù)，從而提高估計(jì)精度，即【】A重視大誤差的作用，輕視小誤差的作用B重視小誤差

36、的作用，輕視大誤差的作用C重視小誤差和大誤差的作用D輕視小誤差和大誤差的作用4、如果戈里瑟檢驗(yàn)表明，普通最小二乘估計(jì)結(jié)果的殘差e與Xi有顯著的形式為| ? | 0.28715Xi的相關(guān)關(guān)系，則用加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)時(shí)，權(quán)數(shù)應(yīng)為【A XiB Xi2D1C 一Xi5-如果戈德菲爾特一一匡特檢驗(yàn)顯著，則認(rèn)為什么問(wèn)題是嚴(yán)重的【A異方差問(wèn)題B序列相關(guān)問(wèn)題C多重共線性問(wèn)題D設(shè)定誤差問(wèn)題6、容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)是【】A時(shí)間序列數(shù)據(jù)B修勻數(shù)據(jù)C橫截面數(shù)據(jù)D年度數(shù)據(jù)7、假設(shè)回歸模型為YiXi 5 ,其中var(Ui尸2X：,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【DOu228、設(shè)回歸模型為YiXi

37、 ui ,其中2 V 2 var( ui )= X i,則的普通最小二乘估計(jì)量為A無(wú)偏且有效B無(wú)偏但非有效C有偏但有效D有偏且非有效9、對(duì)于隨機(jī)誤差項(xiàng)E i22 .內(nèi)涵指【A隨機(jī)誤差項(xiàng)的均值為零所有隨機(jī)誤差都有相同的方差C兩個(gè)隨機(jī)誤差互不相關(guān)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布10、以12表示包含較小解釋變量的子樣本方差,;表示包含較大解釋變量的子樣本方差,則檢驗(yàn)異方差的戈德菲爾德一匡特檢驗(yàn)法的零假設(shè)是【11、21=0線性模型Yi22 =01X 1i2X21_22C 12 =0Ui不滿足哪一假定稱(chēng)為異方差現(xiàn)象Cov ui,B Var uiCov Xi,Cov X1i, X 2i 012、異方差條件下普通最小二乘

38、估計(jì)量是【A無(wú)偏估計(jì)量有偏估計(jì)量C有效估計(jì)量最佳無(wú)偏估計(jì)量二、多項(xiàng)選擇題1、在異方差條件下普通最小二乘法具有如下性質(zhì)【A線性B無(wú)偏性C最小方差性D精確性E有效性2、異方差性將導(dǎo)致【普通最小二乘估計(jì)量有偏和非一致普通最小二乘估計(jì)量非有效普通最小二乘估計(jì)量的方差的估計(jì)量有偏建立在普通最小二乘估計(jì)基礎(chǔ)上的假設(shè)檢驗(yàn)失效建立在普通最小二乘估計(jì)基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)區(qū)間變寬3、卜列哪些方法可以用于異方差性的檢驗(yàn)【A DW檢驗(yàn)法B戈德菲爾德一一匡特檢驗(yàn)C懷特檢驗(yàn)XXX錯(cuò)品雅 品卬”小 錯(cuò)品雅 品卬”小 錯(cuò)品器品 -D戈里瑟檢驗(yàn)E帕克檢驗(yàn) TOC o 1-5 h z 4、當(dāng)模型存在異方差性時(shí)，加權(quán)最小二乘估計(jì)量具備【】

39、A線性B無(wú)偏性C有效性D 一致性E精確性三、判斷說(shuō)明題1、當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，最小二乘估計(jì)是有偏的和不具有最小方差特性。（）2、當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的 t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)失效。（）3、如果OLS回歸的殘差表現(xiàn)出系統(tǒng)性，則說(shuō)明數(shù)據(jù)中可能有異方差性。（）4、如果回歸模型遺漏一個(gè)重要的變量，則OLS殘差必定表現(xiàn)出異方差的特點(diǎn)。（）5、在異方差情況下，通常預(yù)測(cè)失效。（）四、名詞解釋1、異方差2、加權(quán)最小二乘法五、簡(jiǎn)述1、簡(jiǎn)述加權(quán)最小二乘法的思想。2、產(chǎn)生異方差性的原因及異方差性對(duì)模型的OLS估計(jì)有何影響？3-樣本分段法檢驗(yàn)（即戈德菲爾特一一匡特檢驗(yàn)）異方差性的基本原理及其適用條件。4、戈里瑟檢驗(yàn)異方差性的基本

40、原理及優(yōu)點(diǎn)。5、檢驗(yàn)異方差性的 GQ檢驗(yàn)和懷特檢驗(yàn)是否相同？試述懷特檢驗(yàn)、帕克檢驗(yàn)和戈里瑟檢驗(yàn) 的異同之處。6、加權(quán)最小二乘法及其基本原理，它與普通最小二乘法有何差異？六、計(jì)算與分析題1、已知消費(fèi)模型：yt01x1t 2x2t t，其中：yt=消費(fèi)支出；x1t =個(gè)人可支2 22配收入；X2t=消費(fèi)者的流動(dòng)資產(chǎn)；E（ t）=0; V（ t）2x；（其中為常數(shù)）。請(qǐng)回答以下問(wèn)題：請(qǐng)進(jìn)行適當(dāng)變換變換消除異方差，并證明之。寫(xiě)出消除異方差后，模型參數(shù)估計(jì)量的表達(dá)式。2、附表給出了 20個(gè)國(guó)家的股票價(jià)格和消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)年百分率變化的一個(gè)橫截面數(shù)據(jù)。第二次世界大戰(zhàn)后（直至 1969年）期間股票價(jià)格與消費(fèi)者

41、價(jià)格序號(hào)國(guó)家%每年股票價(jià)格變化率Y消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)變化率X1澳大亞5.04.32奧地利11.14.63比利時(shí)3.22.44加拿大7.92.45智力25.526.46丹麥3.84.27芬蘭11.15.58法國(guó)9.94.79德國(guó)13.32.210印度1.54.011愛(ài)爾蘭6.44.012以色列8.98.4138.13.314日本13.54.715墨西哥4.75.216荷蘭7.53.617新西蘭4.73.618瑞典8.04.019英國(guó)7.53.920美國(guó)9.02.1資料來(lái)源：Phillip Cagan Common Stock Values and Inflation: The Historical

42、Record of Many Countries普通股票價(jià)格與通貨膨脹：多國(guó)的歷史紀(jì)錄National Bureau of EconomicResearch. Suppl. 1974年3月，表 1,第四頁(yè)。利用數(shù)據(jù)描繪出丫與X的散點(diǎn)圖。將YX回歸并分析回歸中的殘差。你觀察到什么？因智利的數(shù)據(jù)看起來(lái)有些異常（異常值），去掉智利數(shù)據(jù)后，重作（2）中的回歸。分析從此回歸得到的殘差，你會(huì)看到什么？根據(jù)（2）的結(jié)論你將得到有異方差的結(jié)論，而根據(jù)（3）中的結(jié)果你又得到相反的結(jié)論。那么你能得出什么一般性 的結(jié)論呢？3、下表是儲(chǔ)蓄與收入的樣本觀測(cè)值，試建立儲(chǔ)蓄Y關(guān)于收入X的線性回歸模型并進(jìn)行分析。序號(hào)YX序號(hào)

43、YX12648 777171 57824 21721059 210181 65425 604相品用。3雅 品卬”小 相品用。3雅 品卬”小 3909 954191 40026 500413110 508201 82927 670512210 979212 20028 300610711 912222 01727 430740612 747232 10529 560850313 499241 60028 150943114 269252 25032 1001058815 522262 42032 5001189816 730272 57032 5001295017 663281 72033 50

44、01377918 575291 90036 0001481919 635302 10036 200151 22221 163312 30038 200161 70222 8804、某地區(qū)年人均可支配收入X,年人均生活費(fèi)支出Y的截面數(shù)據(jù)如卜表所不：序號(hào)XY序號(hào)XY1354729401136262856227692322122248184632334189813283923414195715601419191577518931585152515194762314197716196316097195315961724502048819601660182688208794297353019463237

45、7710277423112028952303(1) 用GoldfeldQuandt檢驗(yàn)分析異方差性(不必刪除觀測(cè)值)用Spearman等級(jí)相關(guān)檢驗(yàn)分析異方差性；假設(shè)Var(Ui)= 2X：,其中2為未知常數(shù)，估計(jì) Y關(guān)于X的回歸方程。5、下表是美國(guó)1988年的研發(fā)費(fèi)用，試用 Spearman等級(jí)相關(guān)檢驗(yàn)其是否存在異方差性。序號(hào)行業(yè)銷(xiāo)售額研發(fā)費(fèi)用支出利潤(rùn)1容器與包裝6 375.362.61 851.12非銀行金融機(jī)構(gòu)11 626.492.91 569.53服務(wù)行業(yè)14 655.1178.3274.84金屬與采掘業(yè)21 896.2258.42 828.1相品相品Wtr.希品卬”小5住房與建筑業(yè)26

46、 408.3494.7225.96般制造業(yè)32 405.61 083.03 751.97閑暇時(shí)間行業(yè)35 107.71 620.62 884.18紙與林產(chǎn)品行業(yè)40 295.4421.74 645.79食品行業(yè)70 761.6509.25 036.410健康護(hù)理業(yè)80 552.86 620.113 869.911宇航業(yè)95 294.03 918.64 487.812消費(fèi)品101 314.11 595.310 278.913電器與電子產(chǎn)品116 141.36 107.58 787.314化學(xué)工業(yè)122 315.74 454.116 438.815聚合物141 649.93 163.89 761.

47、416辦公設(shè)備與計(jì)算機(jī)175 025.813 210.719 774.517燃料230 614.51 703.822 626.618汽車(chē)行業(yè)293 543.09 528.218 415.46、美國(guó)1988年的研發(fā)費(fèi)用的數(shù)據(jù)如題6,回歸方程給出了對(duì)數(shù)形式的研發(fā)費(fèi)用支出和銷(xiāo)售的回歸結(jié)果。lnY? =-7.364 7+1.322 21n Xi根據(jù)表中數(shù)據(jù)，驗(yàn)證這個(gè)回歸結(jié)果。分別將殘差的絕對(duì)值和殘差平方值對(duì)銷(xiāo)售量描圖。是否表明存在著異方差？對(duì)回歸的殘差進(jìn)行 Park檢驗(yàn)和Glejser檢驗(yàn)。你得出什么結(jié)論？(4)如果在對(duì)數(shù)回歸模型中發(fā)現(xiàn)了異方差，你會(huì)選擇用哪種WLS變換來(lái)消除它？7、1964年，對(duì)9

48、966名經(jīng)濟(jì)學(xué)家的調(diào)查數(shù)據(jù)如下：年齡/歲中值工資/美兀年齡/歲中值工資/美兀20247 800353911 50025298 400404413 00030349 700454914 800505415 000656914 500555915 0007012 000606415 000(1) 建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ徒忉屍骄べY與年齡間的關(guān)系。為了分析的方便，假設(shè)中值工資是年齡區(qū)間中點(diǎn)的工資。(2) 假設(shè)誤差與年齡成比仞變換數(shù)據(jù)求得WLS回歸方程。(3)現(xiàn)假設(shè)誤差與年齡的平方比例，求 WLS回歸方程。器 品 WbR哪一個(gè)假設(shè)看來(lái)更可行？8、考慮下表中的數(shù)據(jù)：美國(guó)制造業(yè)平均賠償與就業(yè)規(guī)模所決定的生產(chǎn)率之間

49、的關(guān)系就業(yè)規(guī)模平均賠償平均生產(chǎn)率賠償?shù)臉?biāo)準(zhǔn)方差(平均就業(yè)人數(shù))Y/ftxX/fbri /美兀143 3969 335744593 7878 58485110194 0137 96272820494 1048 27580550994 1468 3899301002494 2419 4181 0812504994 3879 7951 2435009994 53810 2811 3081 0002 4994 84311 7501 112(1) 倩計(jì)OLS回歸方程：Y Bi BzXiUi 倩計(jì)WLS丫1iBiB2X i ui計(jì)算兩個(gè)回歸方程的結(jié)果。你認(rèn)為哪個(gè)回歸方程更好？為什么？9、下表給出了 20個(gè)

50、國(guó)家五項(xiàng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的有關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)建立一個(gè)多元回歸模型用以解釋表中所示的 20個(gè)國(guó)家的每日卡路里吸入量。該模型是否存在著異方差問(wèn)題？試用Park檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)。20個(gè)國(guó)家的嬰兒死亡率國(guó)家IMORPCGNPPEDUPOPGROWTHCSPC坦桑尼亞104160663.52 092尼泊爾126180822.62 052馬里168230232.42073尼日利亞103290773.32 146加納88400713.41 759菲律賓44630182.52 372科地瓦爾53770224.02 562威地馬拉57900772.92 307丹品用03器品土耳其751 2801172.33 22

51、9馬來(lái)西亞231 9401022.62 730阿爾及利亞752 360963.12 715烏拉圭232 4701100.62 648韓國(guó)243 6001011.22 907希臘124 8001040.53 688委內(nèi)瑞拉253 2501072.82 494西班牙97 7401130.57 740以色列118 650951.73 061澳大利亞912 3401061.43 326英國(guó)912 8101060.23 256美國(guó)1019 8401001.03 645IMOR 嬰兒死亡率(每千個(gè)嬰兒中),1988 年；PCGNP 人均 GNP (1988年美元)；PEDU 初等教育入學(xué)年齡集團(tuán)所占百分率

52、，1987年;POPGROWTH 人口增長(zhǎng)率， 19801988年平均值；CSPC人均每日卡路里供應(yīng)量，1986年。4.2自相關(guān)性一、單項(xiàng)選擇題 TOC o 1-5 h z 1、如果模型Y b0 b1Xt ut存在序列相關(guān)，則【】Acov (xt,ut) =0Bcov ( ut, us) =0 (t s)Ccov (xt,ut) 0Dcov ( ut, us) 0 (t s)2、DW檢驗(yàn)的零假設(shè)是(為隨機(jī)項(xiàng)的一階自相關(guān)系數(shù))【】A DW=0B =0C DW=1D =13、下列哪種形式的序列相關(guān)可用DW統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn)(vi為具有零均值，常數(shù)方差，且不存ut 1ut 22vtvt 1在序列相關(guān)的隨機(jī)

53、變量)【】AUtUt1 vtButCUtvtDUt4、DW值的取值范圍是【相品用。3相品雅品卬仃小-A 1 DW 0B 1 DW 1C2DW2D 0 DW 4 TOC o 1-5 h z 5、當(dāng)DW=4是時(shí)，說(shuō)明【】A不存在序列相關(guān)B不能判斷是否存在一階自相關(guān)C存在完全的正的一階自相關(guān)D存在完全的負(fù)的一階自相關(guān)6、根據(jù)20個(gè)觀測(cè)值估計(jì)的結(jié)果，一元線性回歸模型的DW = 2.3。在樣本容量n=20,解釋變量k=1 ,顯著性水平 =0.05時(shí)，查得dL = 1, du =1.41,則可以判斷【】A不存在一階自相關(guān)B存在正的一階自相關(guān)C存在負(fù)的一階自相關(guān)D無(wú)法確定7、當(dāng)模型存在序列相關(guān)現(xiàn)象時(shí)，適宜的

54、參數(shù)估計(jì)方法是1】A加權(quán)最小二乘法B間接最小二乘法C廣義差分法D工具變量法8、對(duì)于原模型Yt b0 b1Xt ut, 一階廣義差分模型是指【】A Y 卜 1 卜 XtutA 鳳f(Xt)f(Xt)f(Xt). f(Xt)B Y b1 XtutC Y b0 b Xt utD YtYt1 b0(1) “(XtXt 1) (utut 1) TOC o 1-5 h z 9、采用一階差分模型克服一階線性自相關(guān)問(wèn)題適用于下列哪種情況【】A 0B 1C 1 0D 0 110、假定某企業(yè)的生產(chǎn)決策由模型St b0 bP ut描述(其中St為產(chǎn)量，Pt為價(jià)格)，如果該企業(yè)在t-1期生產(chǎn)過(guò)剩，經(jīng)濟(jì)人員會(huì)削減t期的

55、產(chǎn)量。由此判斷上述模型存在【】A異方差問(wèn)題B序列相關(guān)問(wèn)題C多重共線性問(wèn)題D隨機(jī)解釋變量問(wèn)題11、根據(jù)一個(gè)n=30的樣本估計(jì)y?0?1Xi e后計(jì)算得DW=1.4,已知在5%得的置信度下，dL= 1.35, dU = 1.49,則認(rèn)為原模型【】A不存在一階序列自相關(guān)B不能判斷是否存在一階自相關(guān)C存在完全的正的一階自相關(guān)D存在完全的負(fù)的一階自相關(guān)12、對(duì)于*II型yi?0?Xi ei ,以 表示et與et1之間的線性相關(guān)系數(shù) (t=1, 2, n),則下面明顯錯(cuò)誤的是【】A =0.8, DW=0.4B =-0.8, DW= - 0.4器 品 WbRC =0, DW=2D =1, DW=013、假設(shè)

56、回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)Ut具有一階自回歸形式 Ut Ut 1 Vt,其中，E(Vt)=0, TOC o 1-5 h z .、2var(vt尸 v。則ut的方差var( ut )為【2a Var utC Var utB Var Ut 2 HYPERLINK l bookmark252 o Current Document 12 HYPERLINK l bookmark220 o Current Document 22dVar Ut 2114、若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在一階自回歸形式的序列相關(guān)，則估計(jì)模型應(yīng)采用【】A普通最小二乘法B加權(quán)最小二乘法C廣義差分法D工具變量法15、已知DW統(tǒng)計(jì)量的值接

57、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 0B -1C 1D 0.516、已知樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)接近于-1,則DW統(tǒng)計(jì)量近似等于】A 0B 1C 2D 417、在給定的顯著性水平之下，若DW統(tǒng)計(jì)量的下和上臨界值分別為dL和du則當(dāng)dLDW4-dL,則認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng) Ui1A不存在一階負(fù)自相關(guān)B無(wú)一階序列相關(guān)C存在一階正自相關(guān)D存在一階負(fù)自相關(guān)23、對(duì)于大樣本，德賓-瓦森(DW)統(tǒng)計(jì)量的近似計(jì)算公式為【】雅品卬仃小-A DW = 2 (2-?)B DW = 3(1-?)C DW = 2 (1-?)D DW = 2(1+?) TOC o 1-5 h z 24、對(duì)于某樣本

58、回歸模型，已求得DW的值為1,則模型殘差的自相關(guān)系數(shù)近似等于】A -0.5B 0C 0.5D 1二、多項(xiàng)選擇題1、以dL表示統(tǒng)計(jì)量 DW的下限分布，dU表示統(tǒng)計(jì)量DW的上限分布，則DW檢驗(yàn)的不確定區(qū)域是1】A dU DW 4- dUB 4- dU DW 4- dLC dL DW duD 4 dL DW 4E 0 DW dL2、DW檢驗(yàn)不適用于下列情況下的自相關(guān)檢驗(yàn)【】A模型包含有隨機(jī)解釋變量B樣本容量太小C含有滯后的被解釋變量D包含有虛擬變量的模型E高階自相關(guān)3、針對(duì)存在序列相關(guān)現(xiàn)象的模型估計(jì)，下述哪些方法可能是適用的【】A廣義最小二乘法B樣本容量太小C殘差回歸法D廣義差分法E Durbin兩

59、步法4、如果模型Yt b0 b1Xt ut存在一階自相關(guān)，普通最小二乘估計(jì)仍具備【】A線性B無(wú)偏性C有效性D真實(shí)性 E精確性5、DW檢驗(yàn)不能用于下列哪些現(xiàn)象的檢驗(yàn)【】A遞增型異方差的檢驗(yàn) 2B UtUt 1Ut 2 Vt形式的序列相關(guān)檢驗(yàn)C Xi b0 b1Xj vi形式的多重共線性檢驗(yàn)D Yt區(qū) ?Xt b2Yt 1 et的一階線性自相關(guān)檢驗(yàn)E遺漏重要解釋變量導(dǎo)致的設(shè)定誤差檢驗(yàn)三、判斷題 TOC o 1-5 h z 1、當(dāng)模型存在高階自相關(guān)時(shí)，可用DW法進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)。()2、當(dāng)模型的解釋變量包括內(nèi)生變量的滯后變量時(shí)，DW檢驗(yàn)就不適用了。()3、DW值在0和4之間，數(shù)值越小說(shuō)明正相關(guān)程度越大

60、，數(shù)值越大說(shuō)明負(fù)相關(guān)程度越大。()器 品 WbR4、假設(shè)模型存在一階自相關(guān)，其他條件均滿足，則仍用OLS法估計(jì)未知參數(shù)，得到的估計(jì) TOC o 1-5 h z 量是無(wú)偏的，不再是有效的，顯著性檢驗(yàn)失效，預(yù)測(cè)失效。（）5、當(dāng)存在自相關(guān)時(shí)，OLS估計(jì)量是有偏的，而且也是無(wú)效的。（）6、消除自相關(guān)的一階差分變換假定自相關(guān)系數(shù)必須等于-1。（）7、發(fā)現(xiàn)模型中存在誤差自相關(guān)時(shí)， 都可以利用廣義差分法來(lái)消除自相關(guān)。（）8、在自回歸模型中，由于某些解釋變量是被解釋變量的滯后變量，如Yt12Xt3* 1 Ut那么杜賓一沃森（DW）檢驗(yàn)法不適用。（）9、在杜賓沃森（DW）檢驗(yàn)法中，我們假定誤差項(xiàng)的方差是同方差。