計量經(jīng)濟學(xué)課后習(xí)題匯總計量經(jīng)濟學(xué)課后習(xí)題匯總計量經(jīng)濟學(xué)課后習(xí)題匯總所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。計量經(jīng)濟學(xué)練習(xí)題第一章導(dǎo)論一、單項選擇題⒈計量經(jīng)濟研究中常用的數(shù)據(jù)主要有兩類：一類是時間序列數(shù)據(jù)，另一類是【B】A總量數(shù)據(jù)B橫截面數(shù)據(jù)C均勻數(shù)據(jù)D相對數(shù)據(jù)⒉橫截面數(shù)據(jù)是指【A】同一時點上不一樣統(tǒng)計單位同樣統(tǒng)計指標構(gòu)成的數(shù)據(jù)同一時點上同樣統(tǒng)計單位同樣統(tǒng)計指標構(gòu)成的數(shù)據(jù)同一時點上同樣統(tǒng)計單位不一樣統(tǒng)計指標構(gòu)成的數(shù)據(jù)同一時點上不一樣統(tǒng)計單位不一樣統(tǒng)計指標構(gòu)成的數(shù)據(jù)⒊下邊屬于截面數(shù)據(jù)的是【D】A1991-2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的均勻工業(yè)產(chǎn)值B1991-2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值C某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計數(shù)D某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值⒋同一統(tǒng)計指標準時間序次記錄的數(shù)據(jù)列稱為【B】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)⒌回歸分析中定義【B】解說變量和被解說變量都是隨機變量解說變量為非隨機變量，被解說變量為隨機變量解說變量和被解說變量都是非隨機變量解說變量為隨機變量，被解說變量為非隨機變量二、填空題⒈計量經(jīng)濟學(xué)是經(jīng)濟學(xué)的一個分支學(xué)科，是對經(jīng)濟問題進行定量實證研究的技術(shù)、方法和相關(guān)理論，可以理解為數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和_經(jīng)濟學(xué)_三者的結(jié)合。⒉現(xiàn)代計量經(jīng)濟學(xué)已經(jīng)形成了包含單方程回歸分析，聯(lián)立方程組模型，時間序列分析三大支柱。同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！1所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。⒊經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)的最基本方法是回歸分析。計量經(jīng)濟分析的基本步驟是：理論（或假說）陳說、建立計量經(jīng)濟模型、采集數(shù)據(jù)、計量經(jīng)濟模型參數(shù)的預(yù)計、檢驗和模型修正、展望和政策分析。⒋常用的三類樣本數(shù)據(jù)是截面數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)。⒌經(jīng)濟變量間的關(guān)系有不相關(guān)關(guān)系、相關(guān)關(guān)系、因果關(guān)系、相互影響關(guān)系和恒等關(guān)系。三、簡答題⒈什么是計量經(jīng)濟學(xué)？它與統(tǒng)計學(xué)的關(guān)系是如何的？計量經(jīng)濟學(xué)就是對經(jīng)濟規(guī)律進行數(shù)目實證研究，包含展望、檢驗等多方面的工作。計量經(jīng)濟學(xué)是一種定量分析，是以解說經(jīng)濟活動中客觀存在的數(shù)目關(guān)系為內(nèi)容的一門經(jīng)濟學(xué)學(xué)科。計量經(jīng)濟學(xué)與統(tǒng)計學(xué)親近聯(lián)系，如數(shù)據(jù)采集和辦理、參數(shù)預(yù)計、計量分析方法設(shè)計，以及參數(shù)預(yù)計值、模型和展望結(jié)果靠譜性和可信程度分析判斷等?？梢哉f，統(tǒng)計學(xué)的知識和方法不但貫穿計量經(jīng)濟分析過程，并且現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)自己也與計量經(jīng)濟學(xué)有許多相似之處。比方，統(tǒng)計學(xué)也經(jīng)過對經(jīng)濟數(shù)據(jù)的辦理分析，得出經(jīng)濟問題的數(shù)字化特色和結(jié)論，也有對經(jīng)濟參數(shù)的預(yù)計和分析，也進行經(jīng)濟趨向的展望，并利用各種統(tǒng)計量對分析展望的結(jié)論進行判斷和檢驗等，統(tǒng)計學(xué)的這些內(nèi)容與計量經(jīng)濟學(xué)的內(nèi)容都很相似。反過來，計量經(jīng)濟學(xué)也常常使用各種統(tǒng)計分析方法，挑選數(shù)據(jù)、選擇變量和檢驗相關(guān)結(jié)論，統(tǒng)計分析是計量經(jīng)濟分析的重要內(nèi)容和主要基礎(chǔ)之一。計量經(jīng)濟學(xué)與統(tǒng)計學(xué)的根本差異在于，計量經(jīng)濟學(xué)是問題導(dǎo)向和以經(jīng)濟模型為核心的，而統(tǒng)計學(xué)則是以經(jīng)濟數(shù)據(jù)為核心，且常常是數(shù)據(jù)導(dǎo)向的。典型的計量經(jīng)濟學(xué)分析從詳盡經(jīng)濟問題出發(fā)，先建立經(jīng)濟模型，參數(shù)預(yù)計、判斷、調(diào)整和展望分析等都是以模型為基礎(chǔ)和出發(fā)點；典型的統(tǒng)計學(xué)研究則其實不必定需要從詳盡明確的問題出發(fā)，固然也有一些目標，但可以是模糊不明確的。固然統(tǒng)計學(xué)其實不排斥經(jīng)濟理論和模型，有時也會利用它們，但統(tǒng)計學(xué)平時不必定需要特定的經(jīng)濟理論或模型作為基礎(chǔ)和出發(fā)點，常常是經(jīng)過對經(jīng)濟數(shù)據(jù)的統(tǒng)計辦理直接得出結(jié)論，統(tǒng)計學(xué)重視的工作是經(jīng)濟數(shù)據(jù)的采集、挑選和辦理。其余，計量經(jīng)濟學(xué)不但是經(jīng)過數(shù)據(jù)辦理和分析獲取經(jīng)濟問題的一些數(shù)字特色，并且是借助于經(jīng)濟思想和數(shù)學(xué)工具對經(jīng)濟問題作深刻分析。經(jīng)過計量經(jīng)濟分析實證檢驗的經(jīng)濟理論和模型，可以對分析、研究和展望更廣泛的經(jīng)濟問題起重要作用。計量經(jīng)濟學(xué)從經(jīng)濟理論和經(jīng)濟模型出發(fā)進行計量經(jīng)濟分析的過程，也是對經(jīng)濟理論證明或證偽的過程。這些是以辦理數(shù)同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！2所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。據(jù)為主，與經(jīng)濟理論關(guān)系比較松懈統(tǒng)計學(xué)研究不可以比較的功能，也是計量經(jīng)濟學(xué)與統(tǒng)計學(xué)的差異。⒉經(jīng)濟數(shù)據(jù)在計量經(jīng)濟分析中的作用是什么？經(jīng)濟數(shù)據(jù)是計量經(jīng)濟分析的資料。經(jīng)濟數(shù)據(jù)是經(jīng)過對經(jīng)濟變量進行觀察和統(tǒng)計，從現(xiàn)實經(jīng)濟和經(jīng)濟歷史中獲取的，反響經(jīng)濟活動水平的數(shù)字特色。從實質(zhì)上說，經(jīng)濟數(shù)據(jù)都是由相關(guān)的經(jīng)濟規(guī)律生成的，所以是反響經(jīng)濟規(guī)律的信息載體，確立經(jīng)濟規(guī)律的基本資料。經(jīng)濟數(shù)據(jù)的數(shù)目和質(zhì)量，對計量經(jīng)濟分析的有效性和價值有舉足輕重輕重的影響。⒊試分別舉出時間序列數(shù)據(jù)、橫截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)的實例。時間序列數(shù)據(jù)指對同一個觀察單位，在不一樣時點的多個觀察值構(gòu)成的觀察值序列，也許以時間為序采集統(tǒng)計和擺列的數(shù)據(jù)，如浙江某省從1980年到2007年各年的GDP；橫截面數(shù)據(jù)是指在現(xiàn)一時點上，對不一樣觀察單位觀察獲取的多個數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集，如2007年全國31個省自治區(qū)直轄市的GDP；面板數(shù)據(jù)就是由對好多個體構(gòu)成的同一個橫截面，在不一樣時點的觀察值構(gòu)成的數(shù)據(jù)，如從1980年到2007年各年的全國31個省自治區(qū)直轄市GDP。第二章兩變量線性回歸一、單項選擇題⒈表示x與y之間真實線性關(guān)系的是【C】???BE01xt(yt)01xtAytCyt01xttDyt01xt⒉參數(shù)的預(yù)計量?具備有效性是指【B】AVar(?)=0BVar(?)為最小C(?－)＝0D(?－)為最?、钞a(chǎn)量（x，臺）與單位產(chǎn)品成本（y，元臺）之間的回歸方程為?＝－1.5x，這說明/y356【B】A產(chǎn)量每增添一臺，單位產(chǎn)品成本增添356元B產(chǎn)量每增添一臺，單位產(chǎn)品成本減少1.5元C產(chǎn)量每增添一臺，單位產(chǎn)品成本均勻增添356元D產(chǎn)量每增添一臺，單位產(chǎn)品成本均勻減少1.5元同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！3所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。⒋對回歸模型yt01xtt進行統(tǒng)計檢驗時，平時假設(shè)t遵從【C】AN（0，i2）Bt(n-2)CN（0，2）Dt(n)⒌以y表示實質(zhì)觀察值，?表示回歸預(yù)計值，則一般最小二乘法預(yù)計參數(shù)的準則是使【D】yA(yi?＝0B(yi?2＝0yi)yi)C?為最小D?2為最小(yiyi)(yiyi)⒍以X為解說變量，Y為被解說變量，將X、Y的觀察值分別取對數(shù)，假如這些對數(shù)值描成的散點圖近似形成為一條直線，則適合配合下邊哪一模型形式?(D)A.Y=β+βX+μB.lnY=β+βX+μi01iii01iiC.Yi=β0+β1lnXi+μiD.lnYi=β0+β1lnXi+μi⒎以下各回歸方程中，哪一個必定是錯誤的?(C)A.Y=50+0.6XirXY=0.8B.Y=-14+0.8XirXY=0.87iiC.Yi=15-1.2XirXY=0.89D.Yi=-18-5.3XirXY=-0.96⒏已知某向來線回歸方程的判斷系數(shù)為0.81，則解說變量與被解說變量間的線性相關(guān)系數(shù)為(B)A.0.81B.0.90C.0.66D.0.32⒐對于線性回歸模型Yi=β0+β1Xi+μi，要使一般最小二乘預(yù)計量具備無偏性，則模型一定滿足(A)A.E(μ)=0B.Var(μ)=σ2iiC.Cov(μi,μj)=0D.μi遵從正態(tài)分布⒑用一組有30個觀察值的樣本預(yù)計模型yt01xtut，在0.05的明顯性水平下對1的明顯性作t檢驗，則1明顯地不等于零的條件是其統(tǒng)計量t大于【D】At0.05（30）Bt0.025（30）Ct0.05（28）Dt0.025（28）⒒某一特定的x水平上，整體y分布的失散度越大，即2越大，則【A】A展望區(qū)間越寬，精度越低B展望區(qū)間越寬，展望偏差越小C展望區(qū)間越窄，精度越高D展望區(qū)間越窄，展望偏差越大⒓對于整體平方和TSS、回歸平方和RSS和殘差平方和ESS的相互關(guān)系，正確的選項是【B】同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！4所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。ATSS>RSS+ESSBTSS=RSS+ESSCTSS<RSS+ESS222DTSS=RSS+ESS⒔對于隨機偏差項εi,Var(εi)=E(εi2)=2內(nèi)涵指（B）A．隨機偏差項的均值為零B．所有隨機偏差都有同樣的方差C．兩個隨機偏差互不相關(guān)D．偏差項遵從正態(tài)分布二、判斷題⒈隨機偏差項εi與殘差項ei是一回事。（×）⒉對兩變量回歸模型，假設(shè)偏差項εi遵從正態(tài)分布。（∨）⒊線性回歸模型意味著因變量是自變量的線性函數(shù)。（∨）⒋在線性回歸模型中，解說變量是原由，被解說變量是結(jié)果。（∨）⒌在實質(zhì)中，兩變量回歸沒什么用，因為因變量的行為不行能僅由一個解說變量來解說。（×）三、填空題⒈在計量經(jīng)濟模型中引入偏差項t，是因為經(jīng)濟變量關(guān)系一般是隨機函數(shù)關(guān)系。⒉樣本觀察值與回歸理論值之間的偏差，稱為殘差，我們用殘差預(yù)計線性回歸模型中的偏差項。__SST__反響樣本觀察值整體離差的大小；___SSR__反響由模型中解說變量所解說的那部分別差的大??；___SSE___反響樣本觀察值與預(yù)計值偏離的大小，也是模型中解說變量未解說的那部分別差的大小。⒋擬合優(yōu)度（判斷系數(shù)）R2ESS1RSS。它是由___回歸___引起的離差占整體離差TSSTSS的____比重____。若擬合優(yōu)度R2越趨近于_1____，則回歸直線擬合越好；反之，若擬合優(yōu)度R2越趨近于__0___，則回歸直線擬合越差。2⒌在兩變量回歸中，S2et是2的無偏預(yù)計。n2四、簡答題⒈什么是隨機偏差項？影響隨機偏差項的主要要素有哪些？它和殘差之間的差異是什么？影響Y的較小要素的會集；被忽視的要素、丈量偏差、隨機偏差等；經(jīng)過殘差對偏差項的方差進行預(yù)計。同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！5所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。⒉決定系數(shù)R2說了然什么？它與相關(guān)系數(shù)的差異和聯(lián)系是什么？P53和P56⒊最小二乘預(yù)計擁有什么性質(zhì)？P37線性、無偏性和有效性（或最小方差性）⒋在回歸模型的基本假設(shè)中，Et0的意義是什么？該假設(shè)的含義是：假如兩變量之間的確是線性趨向占主導(dǎo)地位，隨機偏差不過次要要素時，那么固然隨機擾動會使個別觀察值偏離線性函數(shù)，但給定解說變量時多次重復(fù)觀察被解說變量，概率均值會除掉隨機擾動的影響，吻合線性函數(shù)趨向。第三章多元線性回歸模型一、單項選擇題⒈決定系數(shù)R2是指【C】節(jié)余平方和占總離差平方和的比重總離差平方和占回歸平方和的比重回歸平方和占總離差平方和的比重回歸平方和占節(jié)余平方和的比重⒉在由n=30的一組樣本預(yù)計的、包含3個解說變量的線性回歸模型中，計算的決定系數(shù)為0.8500，則調(diào)整后的決定系數(shù)為【D】A0.8603B0.8389C0.8655D0.8327⒊對于yi01x1i2x2ikxkii，檢驗H0:i0(i0,1,,k)時，所用的統(tǒng)計量tbi遵從【A】se?biAt(n-k-1)Bt(n-k-2)Ct(n-k+1)Dt(n-k+2)⒋調(diào)整的判斷系數(shù)與多重判斷系數(shù)之間有以下關(guān)系【D】同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！6所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。AR2R2n1BR21R2n11nk1nkCR21(1R2)n1DR21(1R2)n1nk1nk1⒌用一組有30個觀察值的樣本預(yù)計模型yi01x1i2x2ii后，在0.05的明顯性水平下對1的明顯性作t檢驗，則1明顯地不等于零的條件是其統(tǒng)計量大于等于【C】At0.05（30）Bt0.025（28）Ct0.025（27）DF0.025（1，28）⒍對模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi進行整體明顯性F檢驗，檢驗的零假設(shè)是(A)A.β=β=0B.β=0121C.β=0D.β=0或β=0201⒎在多元線性回歸中，判斷系數(shù)R2跟著解說變量數(shù)目的增添而（B）A．減少B．增添C．不變D．變化不定二、判斷題⒈在多元回歸模型的檢驗中，判斷系數(shù)R2必定大于調(diào)整的R2。（∨）⒉在EVIEWS中，genr命令是生成新的變量。（∨）⒊在EVIEWS中，建立非線性模型的方法只有將非線性模型線性化的方法。（×）三、填空題⒈調(diào)整的可決系數(shù)的作用是除掉由解說變量數(shù)目差異造成的影響。R2⒉在多元線性回歸模型中，F(xiàn)統(tǒng)計量與可決系數(shù)之間有以下關(guān)系：F1k。R2nk1⒊有k個解說變量的多元回歸模型的偏差項方差σ2的無偏預(yù)計是s2e2。nk1⒋在整體參數(shù)的各種線性無偏預(yù)計中，最小二乘預(yù)計量擁有___最小方差________的特征。四、簡答題⒈在多元線性回歸分析中，為何用修正的決定系數(shù)衡量預(yù)計模型對樣本觀察值的擬合優(yōu)度？P121因為沒調(diào)整的決定系數(shù)只與被解說變量的觀察值，以及回歸殘差相關(guān)，而與解說同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！7所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。變量無直接關(guān)系。但多元線性回歸模型解說變量的數(shù)目有多有少，數(shù)學(xué)上可以證明，決定系數(shù)是解說變量數(shù)目的增函數(shù)，意味著無論增添的解說變量能否真是影響被解說變量的重要要素，都會提升決定系數(shù)的數(shù)值，解說變量個數(shù)越多，決定系數(shù)必定會越大。所以，用該決定系數(shù)衡量多元線性回歸模型的擬合程度是有問題的，會以致片面追求解說變量數(shù)目的錯誤傾向。正是因為存在這類缺點，決定系數(shù)在多元線性回歸分析擬合度議論方面的作用遇到很大限制，需要修正。⒉回歸模型的整體明顯性檢驗與參數(shù)明顯性檢驗同樣嗎？能否可以相互代替？多元線性回歸模型每個參數(shù)的明顯性與模型整體的明顯性其實不必定一致，所以除了各個參數(shù)的明顯性檢驗以處，，還需要進行模型整體明顯性，也就是全體解說變量整體對被解說變量能否存在明顯影響的檢驗，稱為“回歸明顯性檢驗”。整體明顯性檢驗是多元回歸分析獨有的，兩變量線性回歸解說變量系數(shù)的明顯性檢驗與模型的整體明顯性檢驗一致，不需要進行整體明顯性檢驗。第四章異方差性一、單項選擇題⒈以下哪一種方法不是檢驗異方差的方法【D】A戈德菲爾特——夸特檢驗B殘差序列圖檢驗C戈里瑟檢驗D方差膨脹因子檢驗⒉當(dāng)存在異方差現(xiàn)象時，預(yù)計模型參數(shù)的合適方法是【A】A加權(quán)最小二乘法B工具變量法C廣義差分法D使用非樣本先驗信息⒊加權(quán)最小二乘法戰(zhàn)勝異方差的主要原理是經(jīng)過給予不一樣觀察點以不一樣的權(quán)數(shù)，從而提升估計精度，即【A】重視方差較小樣本的信息，小瞧方差較大樣本的信息重視方差較大樣本的信息，小瞧方差較小樣本的信息重視方差較大和方差較小樣本的信息小瞧方差較大和方差較小樣本的信息⒋假如戈里瑟檢驗表示，一般最小二乘預(yù)計結(jié)果的殘差ei與xi有明顯的形式為同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！8所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。|ei|0.28715xii的相關(guān)關(guān)系（i滿足線性模型的所有經(jīng)典假設(shè)），則用加權(quán)最小二乘法預(yù)計模型參數(shù)時，權(quán)數(shù)應(yīng)為【C】Axi111BCDxi2xixi⒌假如戈德菲爾特——夸特檢驗明顯，則以為何問題是嚴重的【A】A異方差問題B序列相關(guān)問題C多重共線性問題D設(shè)定偏差問題⒍簡單產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)是【C】A時間序列數(shù)據(jù)B面板數(shù)據(jù)C橫截面數(shù)據(jù)D年度數(shù)據(jù)⒎若回歸模型中的隨機偏差項存在異方差性，則預(yù)計模型參數(shù)應(yīng)采納【B】A一般最小二乘法B加權(quán)最小二乘法C廣義差分法D工具變量法⒏假設(shè)回歸模型為yixii，此中var(i)=2xi2，則使用加權(quán)最小二乘法預(yù)計模型時，應(yīng)將模型變換為【C】yxuByuAxxxxxxyuDyuCxxx2x2xx2x⒐設(shè)回歸模型為yixii，此中var(i)=2xi2，則的最小二乘預(yù)計量為【B】A.無偏且有效B無偏但非有效C有偏但有效D有偏且非有效三、判斷題⒈當(dāng)異方差出現(xiàn)時，最小二乘預(yù)計是有偏的和不擁有最小方差特征。（×）⒉在異方差狀況下，平時展望無效。（∨）⒊在異方差狀況下，平時OLS預(yù)計必定高估了預(yù)計量的標準差。（×）⒋假如OLS回歸的殘差表現(xiàn)出系統(tǒng)性，則說明數(shù)據(jù)中有異方差性。（×）⒌假如回歸模型遺漏一個重要的變量，則OLS殘差必定表現(xiàn)出明顯的趨向。（∨）⒍當(dāng)異方差出現(xiàn)時，常用的t檢驗和F檢驗無效。（∨）同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！9所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。⒎用截面數(shù)據(jù)建立模型時，平時比時間序列資料更簡單產(chǎn)生異方差性。（∨）四、簡答題⒈什么是異方差性？試舉例說明經(jīng)濟現(xiàn)象中的異方差性。兩變量和多元回歸線性回歸模型的第三條假設(shè)都要求偏差項是同方差的，就是偏差項的方差是常數(shù)，即varut2不隨t變化。這條假設(shè)也不必定滿足，也就是線性回歸模型誤差項的方差varutt2有可能隨t變化，這時候稱線性回歸模型存在“異方差”或“異方差性”。舉例P162經(jīng)濟中不一樣收入家庭花費的分別度。⒉如何發(fā)現(xiàn)和判斷線性回歸模型能否存在異方差問題？P166—P174⒊戰(zhàn)勝和辦理異方差問題有哪些方法？P174—P180第五章自相關(guān)性一、單項選擇題⒈假如模型ytb0b1xtt存在序列相關(guān)，則【D】Acov（xt，t）=0Bcov（t，s）=0（ts）Ccov（xt，t）0Dcov（t，s）0（ts）⒉D－W檢驗的零假設(shè)是（為隨機項的一階自相關(guān)系數(shù)）【B】ADW=0B=0CDW=1D=1⒊DW的取值范圍是【D】A－1DW0B－1DW1同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！10所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。C－2DW2D0DW4⒋當(dāng)DW＝4是時，說明【D】A不存在序列相關(guān)B不可以判斷能否存在一階自相關(guān)C存在完整的正的一階自相關(guān)D存在完整的負的一階自相關(guān)⒌依據(jù)20個觀察值預(yù)計的結(jié)果，一元線性回歸模型的DW＝2.3。在樣本容量n=20，解說變量k=1，明顯性水平=0.05時，查得dL＝1，dU＝1.41，則可以判斷【A】A不存在一階自相關(guān)B存在正的一階自相關(guān)C存在負的一階自相關(guān)D沒法確立⒍當(dāng)模型存在序列相關(guān)現(xiàn)象時，適合的參數(shù)預(yù)計方法是【C】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⒎采納一階差分模型戰(zhàn)勝一階線性自相關(guān)問題使用于以下哪一種狀況【B】A0B1C－1<<0D0<<1⒏假設(shè)某企業(yè)的生產(chǎn)決策是由模型Stb0b1Ptut描述的（此中St為產(chǎn)量，Pt為價格），又知：假如該企業(yè)在t-1期生產(chǎn)節(jié)余，經(jīng)濟人員會減少t期的產(chǎn)量。由此判斷上述模型存在【B】A異方差問題B序列相關(guān)問題C多重共線性問題D隨機解說變量問題⒐依據(jù)一個n=30的樣本預(yù)計yi??ei后計算得DW=1.4，已知在5％得的置信度01xi下，dL＝1.35，dU＝1.49，則以為原模型【B】A不存在一階序列自相關(guān)B不可以判斷能否存在一階自相關(guān)C存在完整的正的一階自相關(guān)D存在完整的負的一階自相關(guān)??ei，以表示et與et1之間的線性相關(guān)系數(shù)（t=1，2，，n），⒑對于模型yi01xi則下邊明顯錯誤的選項是【B】A=0.8，DW=0.4B=－0.8，DW=－0.4C=0，DW=2D=1，DW=0⒒已知DW統(tǒng)計量的值湊近于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】A0B-1C1D0.5同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！11所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。⒓已知樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)湊近于-1，則DW統(tǒng)計量近似等于【D】A0B1C2D4⒔戈德菲爾德—夸特檢驗法可用于檢驗【A】A異方差性B多重共線性C序列相關(guān)D設(shè)定偏差⒕在給定的明顯性水平之下，若DW統(tǒng)計量的下和上臨界值分別為dL和du,則當(dāng)dL<DW<du時，可以為隨機偏差項【D】A存在一階正自相關(guān)B存在一階負相關(guān)C不存在序列相關(guān)D存在序列相關(guān)與否不可以判定三、判斷題⒈當(dāng)模型存在高階自相關(guān)時，可用D-W法進行自相關(guān)檢驗。（×）DW值在0和4之間，數(shù)值越小說明正相關(guān)程度越大，數(shù)值越大說明負相關(guān)程度越大。（∨）⒊假設(shè)模型存在一階自相關(guān)，其余條件均滿足，則仍用OLS法預(yù)計未知參數(shù)，獲取的預(yù)計量是無偏的，不再是有效的，明顯性檢驗無效，展望無效。（∨）⒋當(dāng)存在自相關(guān)時，OLS預(yù)計量是有偏的，并且也是無效的。（×）⒌除掉自相關(guān)的一階差分變換假設(shè)自相關(guān)系數(shù)一定等于－1。（×）⒍發(fā)現(xiàn)模型中存在偏差自相關(guān)時，都可以利用差分法來除掉自相關(guān)。（×）四、簡答題⒈自相性對線性回歸分析有什么影響？P196—P198⒉發(fā)現(xiàn)和檢驗自相關(guān)性有哪些方法？P198—P2088⒊戰(zhàn)勝自相關(guān)性有哪些方法？P208—P215第六章多重共線性一、單項選擇題同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！12所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。⒈當(dāng)模型存在嚴重的多重共線性時，OLS預(yù)計量將不具備【C】A線性B無偏性C有效性D一致性⒉經(jīng)驗以為，某個解說變量與其余解說變量間多重共線性嚴重的狀況是這個解說變量的VIF【C】A大于1B小于1C大于10D小于5⒊假如方差膨脹因子VIF＝10，則以為何問題是嚴重的【C】A異方差問題B序列相關(guān)問題C多重共線性問題D解說變量與隨機項的相關(guān)性⒋在多元線性回歸模型中，若某個解說變量對其余解說變量的判斷系數(shù)湊近于1，則表示模型中存在【A】A多重共線性B異方差性C序列相關(guān)D高擬合優(yōu)度⒌在線性回歸模型中，若解說變量X1和X2的觀察值成比率，即有X1ikX2i，此中k為非零常數(shù)，則表示模型中存在【B】A方差非齊性B多重共線性C序列相關(guān)D設(shè)定偏差二、判斷題⒈盡管有完整的多重共線性，OLS預(yù)計量依舊是最優(yōu)線性無偏預(yù)計量。（×）⒉變量的兩兩高度相關(guān)其實不表示高度多重共線性。（×）⒊在多元回歸中，依據(jù)平時的t檢驗，每個參數(shù)都是統(tǒng)計上不明顯的，你就不會獲取一個高的R2值。(×)⒋變量不存在兩兩高度相關(guān)表示不存在高度多重共線性。(×)三、填空題⒈強的近似多重共線性會對多元線性回歸的有效性產(chǎn)生嚴重的不利影響。⒉第k個解說變量與其余解說變量之間相關(guān)系數(shù)平方越大，方差膨脹因子（VIF）越大。⒊存在完整多重共線性時，多元回歸分析是沒法進行。⒋檢驗樣本能否存在多重共線性的常有方法有：__方差擴大因子法_和逐漸回歸檢驗法。⒌辦理多重共線性的方法有：保留重要解說變量、去掉不重要解說變量、__增添樣本容量_、_____差分模型______________。四、簡答題同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！13所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。⒈什么是多重共線性？多重共線性是由什么原由造成的？多重共線性是指多元線性回歸模型中，模型的解說變量之間存在某種程度的線性關(guān)系（或P226—P227），原由見P227—228）。⒉如何發(fā)現(xiàn)和判斷多重共線性？P230—P235⒊戰(zhàn)勝多重共線性有哪些方法？P235—P244第七章計量經(jīng)濟分析建模與應(yīng)用一、單項選擇題⒈某商品需求函數(shù)為yib0b1xiui，此中y為需求量，x為價格。為了考慮“地區(qū)”（農(nóng)村、城市）和“季節(jié)”（春、夏、秋、冬）兩個要素的影響，擬引入虛假變量，則應(yīng)引入虛假變量的個數(shù)為【B】A2B4C5D6⒉依據(jù)樣本資料建立某花費函數(shù)以下：?Ct=100.50+55.35Dt+0.45xt，此中C為花費，x為城鎮(zhèn)家庭收入，虛假變量D＝，所有參數(shù)均檢驗明顯，則城鎮(zhèn)家庭的花費函數(shù)為【A】農(nóng)村家庭A?xtB?xtCt=155.85+0.45Ct=100.50+0.45C?D?Ct=100.50+55.35xtCt=100.95+55.35xt二、填空題⒈在計量經(jīng)濟建摸時，對非線性模型的辦理方法之一是_線性化_________。⒉虛假變量不一樣的引入方式有兩種。若要描述各種種類的模型在截距水平的差異，則以加法方式引入虛假解說變量；若要反響各種種類的模型的不一樣相對變化率時，則以乘法引入虛假解說變量。⒊對于有m個不一樣屬性的定性要素，應(yīng)該設(shè)置m-1個虛假變量來反響當(dāng)要素的影響。三、簡答題⒈什么是虛假變量？它在模型中有什么作用？同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！14所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。P255⒉引入虛假解說變量的兩種基本方式是什么？它們各適用于什么狀況？P258—P260四、綜合分析計算題㈠設(shè)某商品的需求量Y（百件），花費者均勻收入X1X2（百元），該商品價格（元）。經(jīng)Eviews軟件對觀察的10個月份的數(shù)據(jù)用最小二乘法預(yù)計，結(jié)果以下：（被解說變量為Y）VARIABLECOEFFICIENTSTD.ERRORT-STAT2-TAILSIGC99.46929513.4725717.38309650.000X12.50189540.7536147（3.3199）X2-6.58074301.3759059（-4.7828）R-squared0.949336Meanofdependentvar80.00000AdjustedR-squared（）S.D.ofdependentvar19.57890S.Eofregression4.997021Sumofsquaredresid174.7915Durbin-Watsonstat（）F–statistics（）完成以下問題：（最少保留三位小數(shù)）1．寫出需求量抵花費者均勻收入、商品價格的線性回歸預(yù)計方程。2．解說偏回歸系數(shù)的統(tǒng)計含義和經(jīng)濟含義。3．對該模型做經(jīng)濟意義檢驗。4．預(yù)計調(diào)整的可決系數(shù)。5．在95%的置信度下對方程整體明顯性進行檢驗。6．在95%的置信度下檢驗偏回歸系數(shù)(斜率)的明顯性。2300dL1.08dU1.367．檢驗隨機偏差項的一階自相關(guān)性。（etet1，，）解：⒈y?99.46932.5019x16.5807x2⒉需求量和收入正相關(guān)，和價格負相關(guān)，收入每增添一個單位，需求量上升2.5個單位，價格每增添一個單位，需求量降落6.58個單位；⒊該模型經(jīng)濟意義檢驗經(jīng)過；⒋R21(1R2)n11(10.9493)1010.945nk11021同是寒窗苦讀，怎愿五體投地！15所謂的光輝光陰，其實不是今后，閃爍的日子，而是無人問津時，你對夢想的偏執(zhí)。R20.9493⒌Fk1265.53，F(xiàn)檢驗經(jīng)過R210.9493nk1103⒍t1=3.3199,t2=-4.7828,t檢驗經(jīng)過7．檢驗隨機偏差項的一階自相關(guān)性。ei2300ei11.7163,dL1.08，dU1.36,不存在一階自相關(guān)。DWei2174.79㈡設(shè)某地區(qū)機電行業(yè)銷售額Y（萬元）和汽車產(chǎn)量X1（萬輛）以及建筑業(yè)產(chǎn)值X2（千萬元）。經(jīng)Eviews軟件對1981年——1997年的數(shù)據(jù)分別建立線性模型和雙對數(shù)模型進行最小二乘預(yù)計，結(jié)果以下：表1DependentVariable:YVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-57.4549681.02202-0.7091280.4899X145.7055815.668852.9169710.0113X211.933391.5165537.8687610.0000R-squared0.903899Meandependentvar545.5059AdjustedR-squared0.890170S.D.dependentvar193.3659S.E.ofregression64.08261Akaikeinfocriterion11.31701Sumsquaredresid57492.12Schwarzcriterion11.46405Loglikelihood-93.19457F-statistic65.83991Durbin-Watsonstat2.103984Prob(F-statistic)0.000000表2DependentVariable:Ln(Y)VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C3.7349020.21276517.554100.0000Ln(X1)0.3879290.1378422.8142990.0138Ln(X2)0.5684700.05567710.210060.0000R-squared0.934467Meandependentvar6.243029Adjuste