計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論知到章節(jié)測(cè)試答案智慧樹2023年最新對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)第一章測(cè)試

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中，不需要用到：

參考答案:

醫(yī)學(xué)

_____對(duì)_____有因果影響？

參考答案:

收入，消費(fèi)

下列那些指標(biāo)可用于描述兩個(gè)變量之間的關(guān)系？

參考答案:

協(xié)方差

下列哪條不是橫截面數(shù)據(jù)的特征？

參考答案:

橫截面數(shù)據(jù)往往來(lái)自于宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)查

研究金磚四國(guó)2001-2019年的GDP增長(zhǎng)率需要用到下列哪種數(shù)據(jù)？

參考答案:

面板數(shù)據(jù)

在經(jīng)濟(jì)學(xué)的分析中，因果關(guān)系只能通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)。

參考答案:

錯(cuò)

時(shí)間序列數(shù)據(jù)又被稱為縱向數(shù)據(jù)。

參考答案:

錯(cuò)

建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型時(shí)，只需考慮我們感興趣的變量。

參考答案:

錯(cuò)

相關(guān)系數(shù)只能描述兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系。

參考答案:

對(duì)

建立預(yù)測(cè)模型不需要嚴(yán)格的因果關(guān)系。

參考答案:

對(duì)

第二章測(cè)試

在簡(jiǎn)單回歸模型中，u一般用來(lái)表示

參考答案:

誤差項(xiàng)

OLS估計(jì)量是通過(guò)（）推導(dǎo)的：

參考答案:

最小化殘差的平方之和

將因變量的值擴(kuò)大10，將自變量的值同時(shí)擴(kuò)大100，則：

參考答案:

回歸的R^2不變

在一個(gè)帶截矩項(xiàng)的一元線性模型中，下列哪條OLS的代數(shù)性質(zhì)不成立？

參考答案:

誤差項(xiàng)的均值為0

估計(jì)量具有抽樣分布的原因是：

參考答案:

在給定X的情況下，誤差項(xiàng)的不同實(shí)現(xiàn)會(huì)導(dǎo)致Y的取值有所不同

誤差項(xiàng)的異方差會(huì)影響OLS估計(jì)量的

參考答案:

最優(yōu)性

回歸模型

不可以用OLS估計(jì)，因?yàn)樗且粋€(gè)非線性模型。

參考答案:

錯(cuò)

過(guò)原點(diǎn)的回歸模型中，殘差項(xiàng)之和也一定等于0。

參考答案:

錯(cuò)

擬合優(yōu)度沒(méi)有單位。

參考答案:

對(duì)

第三章測(cè)試

在回歸方程中，如果斜率系數(shù)的t-統(tǒng)計(jì)量為-4.38,則它的標(biāo)準(zhǔn)誤是（）？

參考答案:

0.52

在假設(shè)檢驗(yàn)中，如果得到一個(gè)很小的p-值（比如小于5%），則

參考答案:

該結(jié)果不利于原假設(shè)；

如果

一個(gè)假設(shè)在5%的顯著水平下不能被拒絕，則它

參考答案:

在1%的顯著水平下一定不會(huì)被拒絕

下列哪個(gè)現(xiàn)象會(huì)使得通常的OLS中t

統(tǒng)計(jì)量無(wú)效？

參考答案:

異方差；

在一個(gè)普通商品的需求函數(shù)中，需求數(shù)量是商品價(jià)格的線性函數(shù)。在進(jìn)行價(jià)格的顯著性檢驗(yàn)時(shí)，你應(yīng)該：

參考答案:

對(duì)斜率項(xiàng)進(jìn)行單側(cè)檢驗(yàn)。

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)里，顯著性包括經(jīng)濟(jì)顯著性和統(tǒng)計(jì)顯著性兩個(gè)維度。

參考答案:

對(duì)

對(duì)于單側(cè)和雙側(cè)的備擇假設(shè)，t統(tǒng)計(jì)量的構(gòu)造是相同的。

參考答案:

對(duì)

當(dāng)經(jīng)典線性回歸模型去掉誤差服從正態(tài)分布的假設(shè)時(shí)，仍然可以使用最小二乘法來(lái)估計(jì)未知參數(shù)，但是這時(shí)檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)參數(shù)是否等于0的統(tǒng)計(jì)量不再服從t分布。

參考答案:

錯(cuò)

如果一個(gè)解釋變量的系數(shù)不能拒絕的原假設(shè)，該變量應(yīng)當(dāng)從模型里刪除。

參考答案:

錯(cuò)

當(dāng)t分布的自由度很大時(shí)，t分布可以由正態(tài)分布近似。

參考答案:

對(duì)

第四章測(cè)試

下表是使用加州學(xué)區(qū)數(shù)據(jù)獲得描述統(tǒng)計(jì)量和一元回歸分析的結(jié)果：從表中可以看出，這個(gè)樣本有（）個(gè)觀測(cè)值；

參考答案:

420

下表是使用加州學(xué)區(qū)數(shù)據(jù)獲得描述統(tǒng)計(jì)量和一元回歸分析的結(jié)果：變量str的樣本均值為（

）

參考答案:

19.64

下表是使用加州學(xué)區(qū)數(shù)據(jù)獲得描述統(tǒng)計(jì)量和一元回歸分析的結(jié)果：最小的一個(gè)班生師比為（

）

參考答案:

14

選項(xiàng)r可用于控制異方差性。

參考答案:

對(duì)

R2很小意味著解釋變量不顯著。

參考答案:

錯(cuò)

第五章測(cè)試

如果因?yàn)檫z漏變量導(dǎo)致假設(shè)條件E(ui|Xi)=0不成立，則：

參考答案:

OLS估計(jì)量不一致

對(duì)于一個(gè)二元線性回歸模型，這里的是一個(gè)________.

參考答案:

斜率參數(shù)

在一個(gè)有截距項(xiàng)的回歸模型估計(jì)結(jié)果中，已知總的離差平方和SST=49，歸直線所能解釋的離差平方和SSE=35，

那么可知?dú)埐钇椒胶蚐SR等于：

參考答案:

14

在一個(gè)二元線性回歸模型中，X1和X2都是因變量的影響因素。先用Y僅對(duì)X1回歸，發(fā)現(xiàn)沒(méi)有相關(guān)性。接著用Y對(duì)X1和X2回歸，發(fā)現(xiàn)斜率系數(shù)有較大變化，這說(shuō)明第一個(gè)模型中存在：

參考答案:

遺漏變量偏差

不完全多重共線時(shí)：

參考答案:

兩個(gè)或以上的解釋變量高度共線

調(diào)整的，即的計(jì)算公式為：

參考答案:

模型有7個(gè)自變量，現(xiàn)有20個(gè)觀測(cè)值，那么此時(shí)回歸模型的自由度是：

參考答案:

12

多元線性回歸模型中的“線性”指的是對(duì)參數(shù)是線性的。

參考答案:

對(duì)

當(dāng)多元模型中加入一個(gè)新的自變量，新得到的會(huì)減小

參考答案:

錯(cuò)

兩個(gè)回歸用的是不同的數(shù)據(jù)集，即使其中一個(gè)模型用了更少的自變量，我們?nèi)匀荒苡脕?lái)比較兩個(gè)模型。

參考答案:

錯(cuò)

第六章測(cè)試

多元回歸模型單個(gè)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn),我們構(gòu)造的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量服從：

參考答案:

t統(tǒng)計(jì)量

假設(shè)檢驗(yàn)的顯著性水平是：

參考答案:

當(dāng)原假設(shè)為真時(shí)，我們拒絕它的概率

對(duì)于單個(gè)約束而言，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量：

參考答案:

是t統(tǒng)計(jì)量的平方

整體顯著性的F統(tǒng)計(jì)量是檢驗(yàn)：

參考答案:

所有斜率系數(shù)為0

同方差下的F統(tǒng)計(jì)量可以用如下公式計(jì)算：

參考答案:

同方差下的F統(tǒng)計(jì)量和異方差下的F統(tǒng)計(jì)量通常是：

參考答案:

不同的

以下哪組原假設(shè)不能采用F檢驗(yàn)：

參考答案:

β2

=1且β3=β4/β5.

檢驗(yàn)一個(gè)包含兩個(gè)約束條件的原假設(shè)，其中無(wú)約束的R2和有約束的R2分別為0.4366和0.4149?？偟挠^測(cè)值為420個(gè)，則F統(tǒng)計(jì)量為：

參考答案:

8.01

多元回歸模型中，OLS估計(jì)量是一致估計(jì)量的充分條件是：

參考答案:

自變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)

如果和是回歸模型中未知參數(shù)的估計(jì)量，那么可得

參考答案:

錯(cuò)

第七章測(cè)試

請(qǐng)問(wèn)下列哪一個(gè)不能化為參數(shù)線性的回歸模型：

參考答案:

一元對(duì)數(shù)線性模型的形式為：

參考答案:

在模型中，參數(shù)的含義是：

參考答案:

自變量每增加1%，因變量的均值變化0.01

據(jù)回歸結(jié)果=607.3+3.85Income–0.0423Income2,當(dāng)收入值為多少時(shí)考試成績(jī)能取到最大值：

參考答案:

45.50

非線性模型中，當(dāng)其他自變量保持不變，X1

變化△X1，因變量的期望值的變化量為：

參考答案:

△Y=f(X1

+△X1,X2,...,Xk)-f(X1,X2,...Xk).

根據(jù)回歸結(jié)果

=686.3–1.12STR–0.67PctEL+0.0012(STR×PctEL），當(dāng)PCTEL保持不變，STR增加一個(gè)單位會(huì)使得平均考試成績(jī)變化：

參考答案:

-1.12+0.0012PctEL

為了判斷模型是線性回歸模型還是r階的多項(xiàng)式回歸模型，我們可以：

參考答案:

用F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)多項(xiàng)式回歸中的(r-1)個(gè)高階次項(xiàng)前面的系數(shù)是否全都為0

根據(jù)回歸結(jié)果=557.8+36.42ln(Income).收入增加1%使得平均成績(jī)?cè)黾樱?/p>

參考答案:

0.36分

回歸結(jié)果是內(nèi)部有效的，指的是：

參考答案:

有關(guān)因果效應(yīng)的統(tǒng)計(jì)推斷對(duì)研究總體是正確的

模型ln(Yi)=β0+β1ln(Xi)+ui，β1表示：

參考答案:

Y關(guān)于X的彈性

第八章測(cè)試

下述模型使用個(gè)人的收入和教育水平來(lái)解釋個(gè)人的儲(chǔ)蓄：其中變量Edu是一個(gè)二元變量，如果是受過(guò)高等教育的個(gè)體，Edu=1，否則Edu=0。請(qǐng)問(wèn)該研究中，基準(zhǔn)組是：

參考答案:

未受過(guò)高等教育的群體

下述模型使用個(gè)人的收入和教育水平來(lái)解釋個(gè)人的儲(chǔ)蓄：其中變量Edu是一個(gè)二元變量，如果是受過(guò)高等教育的個(gè)體，Edu=1，否則Edu=0。如果>0，我們把該系數(shù)解釋為：

參考答案:

給定收入水平，受過(guò)高等教育的群體的平均儲(chǔ)蓄比沒(méi)受過(guò)高等教育的群體高個(gè)單位

假設(shè)你要研究性別對(duì)個(gè)人收入的影響，于是你選擇個(gè)人年收入為因變量，解釋變量包括二元變量Male（當(dāng)個(gè)體性別為男時(shí)取值1，否則為0）、二元變量Female（當(dāng)個(gè)體性別為女時(shí)取值1，否則為0）以及常數(shù)項(xiàng)。因?yàn)榕缘氖杖肫骄鶃?lái)說(shuō)往往低于男性，因此，你預(yù)計(jì)的回歸結(jié)果是：

參考答案:

回歸系數(shù)無(wú)法估計(jì)，因?yàn)榇嬖谕耆嘀毓簿€性

下列涉及虛擬變量的回歸方程，哪個(gè)形式是不對(duì)的？

參考答案:

在一個(gè)帶虛擬變量和連續(xù)變量交互項(xiàng)的回歸方程中，,要檢驗(yàn)兩個(gè)組別的回歸是否相同，你需要：

參考答案:

虛擬變量陷阱是一種特殊的完全多重共線性。

參考答案:

對(duì)

拒絕鄒氏檢驗(yàn)的原假設(shè)意味著兩個(gè)組別之間存在差異。

參考答案:

對(duì)

在進(jìn)行項(xiàng)目評(píng)價(jià)或估計(jì)處理效應(yīng)時(shí)，只要使用了雙重差分，模型中不再需要控制其他因素的影響。

參考答案:

錯(cuò)

第九章測(cè)試

在簡(jiǎn)單回歸模型中，如果X和u相關(guān)，則

參考答案:

OLS估計(jì)量是不一致的

下列哪個(gè)情形不會(huì)導(dǎo)致簡(jiǎn)單回歸模型中X和u相關(guān)?

參考答案:

異方差

在一個(gè)完全競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)中，市場(chǎng)均衡是由需求和供給決定的，如果使用商品數(shù)量-商品價(jià)格的數(shù)對(duì)來(lái)做回歸：

參考答案:

需求函數(shù)和供給函數(shù)都無(wú)法估計(jì)

一個(gè)有效的工具變量應(yīng)滿足如下兩個(gè)條件

參考答案:

corr(Zi,Xi)≠0andcorr(Zi,ui)=0

在簡(jiǎn)單回歸模型中，如果X是內(nèi)生變量，Z是一個(gè)合格的工具變量，則的計(jì)算公式可表述為：

參考答案:

弱工具變量造成的主要問(wèn)題是：

參考答案:

TSLS估計(jì)量不再具有正態(tài)分布

模型結(jié)構(gòu)式必須基于經(jīng)濟(jì)理論來(lái)構(gòu)造。

參考答案:

對(duì)

兩階段最小二乘估計(jì)量與OLS估計(jì)量相比的優(yōu)點(diǎn)是更有效率

參考答案:

錯(cuò)

如果我們只在乎一致性，則工具變量回歸一定比OLS回歸要好。

參考答案:

錯(cuò)

只有在過(guò)度識(shí)別的情況下，才能進(jìn)行工具變量的外生性假設(shè)檢驗(yàn)

參考答案:

對(duì)

第十章測(cè)試

下面哪個(gè)說(shuō)法可以很好的描述ARMA(1,4)的統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)？

參考答案:

拖尾的acf和pacf

假設(shè)數(shù)據(jù)滿足AR(2)模型：，那么對(duì)變量進(jìn)行前向100步預(yù)測(cè)，最接近的估計(jì)值是?

參考答案:

-0.53

下面是幾個(gè)模型,寫出不滿足平穩(wěn)條件模型的標(biāo)號(hào)：

參考答案:

Yt=0.4Yt-1＋0.6Yt-2+et

假設(shè)yt=0.4+et+0.5et-1-0.3et-2，yt的無(wú)條件均值等于？

參考答案:

0.4

用一個(gè)長(zhǎng)度為121的平穩(wěn)時(shí)間序列計(jì)算得到樣本偏自相關(guān)系數(shù)：，，和。只基于這些信息，我們會(huì)為該序列試探性地設(shè)定什么樣的模型？

參考答案:

AR(2)模型

Yt=0.1＋0.4et-1-0.2et-2

+et，Yt的自相關(guān)系數(shù)最小值等于：

參考答案:

-1/6

考慮下面的ARMA(1,1)模型：yt=0.1+0.7yt-1+0.2et-1+et對(duì)yt

的最優(yōu)一步預(yù)測(cè)是(i.e.對(duì)時(shí)刻t假設(shè)t-1前包括t-1期的數(shù)據(jù)已知)其中et-1=0.01;

yt-1=0.12;

參考答案:

0.186

預(yù)測(cè)誤差大小懲罰力度最大的指標(biāo)是

參考答案:

MSE

白噪聲過(guò)程是不相關(guān)平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程。

參考答案:

對(duì)

AIC準(zhǔn)則有較強(qiáng)的一致性，確定的階數(shù)隨著樣本容量的增加收斂到真實(shí)滯后長(zhǎng)度上去。

參考答案:

錯(cuò)

第十一章測(cè)試

TARCH與ARCH模型相比，優(yōu)點(diǎn)是：

參考答案:

可以檢驗(yàn)波動(dòng)是否存在非對(duì)稱性

下面模型對(duì)條件方差的2步預(yù)測(cè)等于？，其中=0.04,=0.2

參考答案:

0.08

關(guān)于下面的TGARCH模型，哪個(gè)說(shuō)法是錯(cuò)誤的?其中=1if<0=0,

其他

參考答案:

a1+b統(tǒng)計(jì)上顯著小于g,如果存在非對(duì)稱性

如果擾動(dòng)項(xiàng)的平方服從ARMA(2，3)模型，那么對(duì)應(yīng)的GARCH模型是：

參考答案:

GARCH(3，3)

ARCH-LM檢驗(yàn)使用的回歸模型是：

參考答案:

對(duì)收益率建立AR(3)-EGARCH(1,1)模型，可以用來(lái)在如下應(yīng)用，除了：

參考答案:

風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的大小

假設(shè)ARCH-LM檢驗(yàn)q=4，那么統(tǒng)計(jì)量服從的分布是？

參考答案:

c2(4)

某隨機(jī)過(guò)程Yt無(wú)條件均值等于0，無(wú)條件方差是常數(shù)，條件均值等于0，條件方差隨時(shí)間變化，該隨機(jī)過(guò)程可能是：

參考答案:

波動(dòng)率聚類性表現(xiàn)在收益率的平方存在強(qiáng)自相關(guān)，收益率不相關(guān)或弱相關(guān)。

參考答案:

對(duì)

GARCH(1,1)模型與ARCH(10)模型相比，優(yōu)點(diǎn)是參數(shù)個(gè)數(shù)較少

參考答案:

對(duì)

第十二章測(cè)試

ADF單位根檢驗(yàn)與DF單位根檢驗(yàn)比較，錯(cuò)誤的說(shuō)法是?

參考答案:

回歸方程相同

關(guān)于趨勢(shì)平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程正確的說(shuō)法是：

參考答案:

均值一定隨時(shí)間變化

下面是對(duì)幾個(gè)時(shí)間序列做單位根檢驗(yàn)的結(jié)果,哪個(gè)序列是I(1)的？

水平變量單位根檢驗(yàn)臨界值5%:-3.41

差分后臨界值5%

:-2.86

參考答案:

對(duì)水平變量的單位根檢驗(yàn)差分一次以后的單位根檢驗(yàn)

-1.21

-7.56

模型如下假設(shè)t期擾動(dòng)項(xiàng)改變一個(gè)單位，t+2期的改變量是？

參考答案:

0.36

模型如下：那么的均值和方差的特點(diǎn)是：

參考答案:

均值隨時(shí)間的變化而變化，方差也隨時(shí)間的變化而變化

關(guān)于協(xié)整說(shuō)法錯(cuò)誤的是？

參考答案:

有n個(gè)非平穩(wěn)序列，則最多有n個(gè)線性獨(dú)立的協(xié)整向量

考慮下面的誤差修正模型模型,錯(cuò)誤的說(shuō)法是：

參考答案:

使用OLS法估計(jì)未知參數(shù)是有效的，但是假設(shè)檢驗(yàn)是無(wú)效的

假設(shè)

I(1),

I(1),

I(0)，

I(1),哪幾組變量不可能存在協(xié)整關(guān)系？把標(biāo)號(hào)寫在括號(hào)中

參考答案:

與

如果兩個(gè)變量存在協(xié)整關(guān)系，那么回歸方程不再是偽回歸。

參考答案:

對(duì)

如果序列{}和{}單整階數(shù)不同，那么兩個(gè)變量間建立回歸模型沒(méi)有任何意義。

參考答案:

對(duì)

第十三章測(cè)試

以下哪個(gè)數(shù)據(jù)是面板數(shù)據(jù)？

參考答案:

少年偵探團(tuán)所有成員2012-2015年每年體檢的身高

面板數(shù)據(jù)可以解決以下哪個(gè)問(wèn)題？

參考答案:

不隨時(shí)間變化的個(gè)體固定效應(yīng)帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題

面板數(shù)據(jù)相對(duì)于截面數(shù)據(jù)最主要的優(yōu)勢(shì)是？

參考答案:

可以控制一些無(wú)法觀測(cè)的遺漏變量的影響

關(guān)于面板數(shù)據(jù)估計(jì)方法，以下哪個(gè)說(shuō)法是正確的？

參考答案:

中心化的方法和加入（n-1）個(gè)二值變量的固定效應(yīng)回歸會(huì)得到相同的結(jié)果

在只有兩期的面板數(shù)據(jù)中：

參考答案:

其余三個(gè)方法是一樣好的

關(guān)于時(shí)間固定效應(yīng)，以下說(shuō)法正確的是：

參考答案:

時(shí)間和個(gè)體固定效應(yīng)可以同時(shí)加入模型中

個(gè)體固定效應(yīng)中的個(gè)體：

參考答案:

其余選項(xiàng)都正確

如果固定效應(yīng)估計(jì)與OLS估計(jì)存在較大差異，說(shuō)明：

參考答案:

OLS估計(jì)存在遺漏變量偏差

面板數(shù)據(jù)中，

參考答案:

一般不關(guān)注不隨時(shí)間變化的變量前的系數(shù)估計(jì)值

面板數(shù)據(jù)回歸中，變量只隨個(gè)體變化并且不可觀測(cè)，如果該變量和其他自變量存在相關(guān)性，意味著應(yīng)該使用隨機(jī)效應(yīng)模型。

參考答案:

錯(cuò)

第十四章測(cè)試

用Logit模型估計(jì)得某一組變量作用結(jié)果如下：(其中F為logistic分布的累積分布函數(shù)，X為連續(xù)變量，Z為二值變量)對(duì)于該模型結(jié)果中X的系數(shù)解釋正確的是

參考答案:

在Z=0的情況下，初始值為0的X增加一個(gè)單位，Y=1的概率降低F（-0.22）-F(-0.55)

用Logit模型估計(jì)得某一組變量作用結(jié)果如下：(其中F為logistic分布的累積分布函數(shù)，X為連續(xù)變量，Z為二值變量)X對(duì)Y取1概率的影響程度顯著依賴于Z嗎？

參考答案:

在5%顯著性水平下顯著依賴

用Logit模型估計(jì)得某一組變量作用結(jié)果如下：(其中F為logistic分布的累積分布函數(shù)，X為連續(xù)變量，Z為二值變量)若Z=1，當(dāng)X從0.3上升到0.4時(shí)，Y=1的概率預(yù)測(cè)值變化為：

參考答案:

降低0.5%

對(duì)于線性概率模型，唯一解釋變量X的系數(shù)估計(jì)值為0.5，這意味著

參考答案:

X每增加1個(gè)單位，因變量取1的概率預(yù)測(cè)值增加0.5

關(guān)于線性概率模型，正