...wd......wd......wd...一、解釋概念：多重共線性SRF解釋變量的邊際奉獻(xiàn)一階偏相關(guān)系數(shù)最小方差準(zhǔn)則OLS偏相關(guān)系數(shù)WLSUt自相關(guān)二階偏相關(guān)系數(shù)技術(shù)方程式零階偏相關(guān)系數(shù)經(jīng)歷加權(quán)法虛擬變量不完全多重共線性多重可決系數(shù)邊際奉獻(xiàn)的F檢驗(yàn)OLSEPRF阿爾蒙法BLUE復(fù)相關(guān)系數(shù)滯后效應(yīng)異方差性高斯-馬爾可夫定理可決系數(shù)二．單項(xiàng)選擇題：1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法一般分為以下四個(gè)步驟〔〕A．確定科學(xué)的理論依據(jù)、模型設(shè)定、模型修定、模型應(yīng)用B．模型設(shè)定、估計(jì)參數(shù)、模型檢驗(yàn)、模型應(yīng)用C．搜集數(shù)據(jù)、模型設(shè)定、估計(jì)參數(shù)、預(yù)測(cè)檢驗(yàn)D．模型設(shè)定、模型修定、構(gòu)造分析、模型應(yīng)用2、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3、在某個(gè)構(gòu)造方程恰好識(shí)別的條件下，不適用的估計(jì)方法是()A.間接最小二乘法B.工具變量法C.二階段最小二乘法D.普通最小二乘法4、在利用月度數(shù)據(jù)構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型時(shí)，如果一年里的12個(gè)月全部表現(xiàn)出季節(jié)模式，則應(yīng)該引入虛擬變量個(gè)數(shù)為〔〕A.4B.12C.11D.65、White檢驗(yàn)可用于檢驗(yàn)〔〕A．自相關(guān)性B.異方差性C．解釋變量隨機(jī)性D.多重共線性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)量是()A．無(wú)偏的，有效的B.有偏的，非有效的C．無(wú)偏的，非有效的D.有偏的，有效的7、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.0B.–1C.1D.48、在簡(jiǎn)單線性回歸模型中，認(rèn)為具有一定概率分布的隨機(jī)變量是()A.內(nèi)生變量B.外生變量C.虛擬變量D.前定變量9、應(yīng)用DW檢驗(yàn)方法時(shí)應(yīng)滿(mǎn)足該方法的假定條件，以下不是其假定條件的為〔〕A.解釋變量為非隨機(jī)的B.被解釋變量為非隨機(jī)的C.線性回歸模型中不能含有滯后內(nèi)生變量D.隨機(jī)誤差項(xiàng)服從一階自回歸10、二元回歸模型中，經(jīng)計(jì)算有相關(guān)系數(shù)=0.9985，則說(shuō)明〔〕A.X2和X3間存在完全共線性B.X2和X3間存在不完全共線性C.X2對(duì)X3的擬合優(yōu)度等于0.9985D.不能說(shuō)明X2和X3間存在多重共線性11、在DW檢驗(yàn)中，存在正自相關(guān)的區(qū)域是〔〕A.4-dL＜d＜4B.0<d<dLC.dU<d<4-dUD.dL<d<dU,4-dU<d<4-dL12、庫(kù)伊克模型不具有如下特點(diǎn)〔〕A.原始模型為無(wú)限分布滯后模型，且滯后系數(shù)按某一固定比例遞減B．以一個(gè)滯后被解釋變量Yt-1代替了大量的滯后解釋變量Xt-1,Xt-2,…，從而最大限度的保證了自由度C．滯后一期的被解釋變量Yt-1與Xt的線性相關(guān)程度肯定小于Xt-1,Xt-2,…的相關(guān)程度，從而緩解了多重共線性的問(wèn)題D．由于，因此可使用OLS方法估計(jì)參數(shù)，參數(shù)估計(jì)量是一致估計(jì)量13、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(ut)是以下形式中的哪一種?()14、將內(nèi)生變量的前期值作解釋變量,這樣的變量稱(chēng)為〔〕A、虛擬變量B、控制變量C、政策變量D、滯后變量15、在異方差的情況下，參數(shù)估計(jì)值仍是無(wú)偏的，其原因是〔〕A.零均值假定不成立B.序列無(wú)自相關(guān)假定成立C.無(wú)多重共線性假定成立D.解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)假定成立1、經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型是指()A.投入產(chǎn)出模型B.數(shù)學(xué)規(guī)劃模型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2、對(duì)于回歸模型Yt=α0+α1Xt+α2Yt-1+ut，檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在自相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量為()3、以下說(shuō)法正確的有〔〕A．時(shí)序數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)沒(méi)有差異B.對(duì)總體回歸模型的顯著性檢驗(yàn)沒(méi)有必要C.總體回歸方程與樣本回歸方程是有區(qū)別的D.判定系數(shù)R2不可以用于衡量擬合優(yōu)度4、在給定的顯著性水平之下，假設(shè)DW統(tǒng)計(jì)量的下和上臨界值分別為dL和dU,則當(dāng)時(shí)，可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)()A.存在一階正自相關(guān)B.存在一階負(fù)相關(guān)C.不存在序列相關(guān)D.存在序列相關(guān)與否不能斷定5、在線性回歸模型中,假設(shè)解釋變量X1i和X2i的觀測(cè)值成比例,即有X1i=kX2i,其中k為非零常數(shù),則說(shuō)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6、對(duì)聯(lián)立方程組模型估計(jì)的方法主要有兩類(lèi)，即〔〕A.單一方程估計(jì)法和系統(tǒng)估計(jì)法B.間接最小二乘法和系統(tǒng)估計(jì)法C.單一方程估計(jì)法和二階段最小二乘法D.工具變量法和間接最小二乘法7、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)展估計(jì)的時(shí)候,測(cè)得DW統(tǒng)計(jì)量為0.6453,則廣義差分變量是()8、調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)之間的關(guān)系表達(dá)不正確的有〔〕A.與均非負(fù)B.判斷多元回歸模型擬合優(yōu)度時(shí)，使用C.模型中包含的解釋變量個(gè)數(shù)越多，與R2就相差越大D.只要模型中包括截距項(xiàng)在內(nèi)的參數(shù)的個(gè)數(shù)大于1，則<R29、對(duì)多元線性回歸方程的顯著性檢驗(yàn)，所用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為〔〕10、在回歸模型中，正確地表達(dá)了隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)序列相關(guān)的是〔〕A.COV(μi,μj)≠0,i≠jB.COV(μi,μj)=0,i≠jC.COV(Xi,Xj)=0,i≠jD.COV(Xi,Xj)≠0,i≠j11、在DW檢驗(yàn)中，存在負(fù)自相關(guān)的判定區(qū)域是〔〕12、以下說(shuō)法正確的選項(xiàng)是〔〕A.異方差是樣本現(xiàn)象B.異方差的變化與解釋變量的變化有關(guān)C.異方差是總表達(dá)象D.時(shí)間序列更易產(chǎn)生異方差13、設(shè)x1,x2為回歸模型的解釋變量，則表達(dá)完全多重共線性是〔〕14、以下說(shuō)法不正確的選項(xiàng)是〔〕A.自相關(guān)是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象B.自相關(guān)產(chǎn)生的原因有經(jīng)濟(jì)變量的慣性作用C.檢驗(yàn)自相關(guān)的方法有F檢驗(yàn)法D.修正自相關(guān)的方法有廣義差分法15、利用德賓h檢驗(yàn)自回歸模型擾動(dòng)項(xiàng)的自相關(guān)性時(shí)，以下命題正確的選項(xiàng)是〔〕A.德賓h檢驗(yàn)只適用一階自回歸模型B.德賓h檢驗(yàn)適用任意階的自回歸模型C.德賓h統(tǒng)計(jì)量漸進(jìn)服從t分布D.德賓h檢驗(yàn)可以用于小樣本問(wèn)題1、以下變量中可以作為解釋變量的有〔〕A、外生變量B、滯后內(nèi)生變量C、虛擬變量D、前定變量E、內(nèi)生變量2、在簡(jiǎn)單線性回歸模型中，認(rèn)為具有一定概率分布的隨機(jī)數(shù)是()A、內(nèi)生變量B、外生變量C、虛擬變量D、前定變量3、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中的內(nèi)生變量〔〕A．可以分為政策變量和非政策變量B．是可以加以控制的獨(dú)立變量C．其數(shù)值由模型所決定，是模型求解的結(jié)果D．和外生變量沒(méi)有區(qū)別4、在以下各種數(shù)據(jù)中，〔〕不應(yīng)作為經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析所用的數(shù)據(jù)。A．時(shí)間序列數(shù)據(jù)B.橫截面數(shù)據(jù)C．計(jì)算機(jī)隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)D.虛擬變量數(shù)據(jù)5、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1、在滿(mǎn)足經(jīng)典假定條件的回歸分析中，以下有關(guān)解釋變量和被解釋變量的說(shuō)法正確的有〔〕A．被解釋變量和解釋變量均為非隨機(jī)變量B.被解釋變量和解釋變量均為隨機(jī)變量C．被解釋變量為隨機(jī)變量，解釋變量為非隨機(jī)變量D.被解釋變量為非隨機(jī)變量，解釋變量為隨機(jī)變量2、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+0.75lnXi，這說(shuō)明人均收入每增加1％，人均消費(fèi)支出將增加〔〕A.0.2%B.0.75%C.2%D.7.5%3、回歸分析中使用的距離是點(diǎn)到直線的垂直坐標(biāo)距離。最小二乘準(zhǔn)則是指〔〕A.使︱∑(Yt-?t)︳到達(dá)最小值B.使min︱Yt-?t︱到達(dá)最小值C.使max︱Yt-?t︱到達(dá)最小值D.使∑(Yt-?t)2到達(dá)最小值4、設(shè)u為隨機(jī)誤差項(xiàng)，則一階線性自相關(guān)是指〔〕A．.cov(ut,us)≠0(t≠s)B.ut=ρut-1+εtC.ut=ρ1ut-1+ρ2ut-2+εtD.ut=ρ2ut-1+εt5、一元線性回歸分析中TSS=RSS+ESS。則RSS的自由度為〔〕A、nB、n-1C、1D、n-26、在自相關(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7、8、大學(xué)教授薪金回歸方程：，其中Yi大學(xué)教授年薪，Xi教齡，，則非白種人男性教授平均薪金為()A.B.C.D.8、構(gòu)造式模型中的每一個(gè)方程都稱(chēng)為構(gòu)造式方程。在構(gòu)造方程中，解釋變量可以是前定變量，也可以是()A.外生變量B.滯后變量C.內(nèi)生變量D.外生變量和內(nèi)生變量9、在利用月度數(shù)據(jù)構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型時(shí)〔含截距項(xiàng)〕，如果一年里的1、3、5、9四個(gè)月表現(xiàn)出季節(jié)模式，則應(yīng)該引入虛擬變量個(gè)數(shù)為〔〕A.4B.3C.11D.610、以下說(shuō)法不正確的選項(xiàng)是〔〕A.多重共線性產(chǎn)生的原因有模型中大量采用滯后變量B.多重共線性是樣本現(xiàn)象C.檢驗(yàn)多重共線性的方法有DW檢驗(yàn)法D.修正多重共線性的方法有增加樣本容量11、以下說(shuō)法正確的選項(xiàng)是〔〕A.異方差是樣本現(xiàn)象B.異方差的變化與解釋變量的變化有關(guān)C.異方差是總表達(dá)象D.時(shí)間序列更易產(chǎn)生異方差12、利用德賓h檢驗(yàn)自回歸模型擾動(dòng)項(xiàng)的自相關(guān)性時(shí)，以下命題正確的選項(xiàng)是〔〕A.德賓h檢驗(yàn)只適用一階自回歸模型B.德賓h檢驗(yàn)適用任意階的自回歸模型C.德賓h統(tǒng)計(jì)量漸進(jìn)服從t分布D.德賓h檢驗(yàn)可以用于小樣本問(wèn)題13、多元線性回歸分析中，調(diào)整后的可決系數(shù)與可決系數(shù)R2之間的關(guān)系是〔〕A．B.C.D.14、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)展估計(jì)的時(shí)候,測(cè)得DW統(tǒng)計(jì)量為0.6453,則廣義差分變量是()A.B.C.D.15、關(guān)于聯(lián)立方程模型識(shí)別問(wèn)題，以下說(shuō)法不正確的有〔〕A.滿(mǎn)足階條件的方程則可識(shí)別B.如果一個(gè)方程包含了模型中的全部變量，則這個(gè)方程不可識(shí)別C.如果兩個(gè)方程包含一樣的變量，則這兩個(gè)方程均不可識(shí)別D.聯(lián)立方程組中的每一個(gè)方程都是可識(shí)別的，則聯(lián)立方程組才可識(shí)別1、在以下各種數(shù)據(jù)中，〔〕不應(yīng)作為經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析所用的數(shù)據(jù)。A．時(shí)間序列數(shù)據(jù)B.橫截面數(shù)據(jù)C．計(jì)算機(jī)隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)D.虛擬變量數(shù)據(jù)2、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ln=2.00+0.75lnXi，這說(shuō)明人均收入每增加1％，人均消費(fèi)支出將增加〔〕A.0.2%B.0.75%C.2%D.7.5%3、假定正確回歸模型為，假設(shè)遺漏了解釋變量X2,則u可能出現(xiàn)()A.完全多重共線性B.自相關(guān)性C.不完全多重共線性D.異方差性4、在多元線性回歸模型中，假設(shè)某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1，則說(shuō)明模型中存在()A.多重共線性B.異方差性C.序列相關(guān)D.高擬合優(yōu)度5、關(guān)于可決系數(shù)R2，以下說(shuō)法中錯(cuò)誤的選項(xiàng)是〔〕A.可決系數(shù)R2被定義為回歸方程已經(jīng)解釋的變差與總變差之比B.C.可決系數(shù)R2反映了樣本回歸線對(duì)樣本觀測(cè)值擬合優(yōu)劣程度的一種描述D.可決系數(shù)R2的大小不受到回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響6、假設(shè)想考察某地區(qū)的邊際消費(fèi)傾向在某段時(shí)間前后是否發(fā)生顯著變化，則以下那個(gè)模型對(duì)比適合〔Y代表消費(fèi)支出；X代表可支配收入；D表示虛擬變量〕〔〕7、在DW檢驗(yàn)中，不能判定的區(qū)域是〔〕A.B.C.D.上述都不對(duì)8、前定變量是()的合稱(chēng)A.外生變量和滯后變量B.內(nèi)生變量和外生變量C.外生變量和虛擬變量D.解釋變量和被解釋變量9、在修正序列自相關(guān)的方法中，不正確的選項(xiàng)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10、個(gè)人保健支出的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為：，其中Yi為保健年度支出；Xi為個(gè)人年度收入；虛擬變量；Ui滿(mǎn)足古典假定。則大學(xué)以上群體的平均年度保健支出為〔〕A.B.C.D.11、多元線性回歸分析中的RSS反映了〔〕A．應(yīng)變量觀測(cè)值總變差的大小B．應(yīng)變量回歸估計(jì)值總變差的大小C．應(yīng)變量觀測(cè)值與估計(jì)值之間的總變差D．Y關(guān)于X的邊際變化12、在古典假設(shè)成立的條件下用OLS方法估計(jì)線性回歸模型參數(shù)，則參數(shù)估計(jì)量具有〔〕的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。A．有偏特性B.非線性特性C．最小方差特性D.非一致性特性13、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14、所謂不完全多重共線性是指存在不全為零的數(shù)λ1，λ2，…，λk有〔〕A、λ1X1+λ2X2+…+λkXk+υ=0B、λ1X1+λ2X2+…+λkXk=0C、λ1X1+λ2X2+…+λkXk+υ=eD、λ1X1+λ2X2+…+λkXk+υ=e∑X15、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)展估計(jì)的時(shí)候,測(cè)得DW統(tǒng)計(jì)量為0.6453,則廣義差分變量是()1、以下說(shuō)法正確的有〔〕A.時(shí)序數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)沒(méi)有差異B.對(duì)總體回歸模型的顯著性檢驗(yàn)沒(méi)有必要C.總體回歸方程與樣本回歸方程是有區(qū)別的D.判定系數(shù)R2不可以用于衡量擬合優(yōu)度2、所謂異方差是指〔〕3、在給定的顯著性水平之下，假設(shè)DW統(tǒng)計(jì)量的下和上臨界值分別為dL和dU,則當(dāng)時(shí)，可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)()A.存在一階正自相關(guān)B.存在一階負(fù)相關(guān)C.不存在序列相關(guān)D.存在序列相關(guān)與否不能斷定4、回歸分析中定義的()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為非隨機(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5、在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計(jì)值的方差不能正確估計(jì)的原因是〔〕6、在DW檢驗(yàn)中，當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量為0時(shí)，說(shuō)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7、在模型的回歸分析結(jié)果報(bào)告中，有F=263489.23，F(xiàn)的p值=0.000000，則說(shuō)明〔〕A.解釋變量X2t對(duì)Yt的影響是顯著的B.解釋變量X3t對(duì)Yt的影響是顯著的C.解釋變量X2t和X3t對(duì)Yt的聯(lián)合影響是顯著的D.解釋變量X2t和X3t對(duì)Yt的聯(lián)合影響均不顯著8、用模型描述現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的原則是()A、模型規(guī)模大小要適度，構(gòu)造盡可能復(fù)雜B、以理論分析作先導(dǎo)，模型規(guī)模大小要適度C、模型規(guī)模越大越好；這樣更切合實(shí)際情況D、以理論分析作先導(dǎo)，解釋變量應(yīng)包括所有解釋變量9、如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)是〔〕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10、在以下產(chǎn)生序列自相關(guān)的原因中，不正確的選項(xiàng)是〔〕A.經(jīng)濟(jì)變量的慣性作用B.經(jīng)濟(jì)行為的滯后作用C.設(shè)定偏誤D.解釋變量的共線性11、對(duì)于有限分布滯后模型，解釋變量的滯后長(zhǎng)度每增加一期，可利用的樣本數(shù)據(jù)就會(huì)()A.增加1個(gè)B.減少1個(gè)C.增加2個(gè)D.減少2個(gè)12、關(guān)于自適應(yīng)預(yù)期模型和局部調(diào)整模型，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的有〔〕A.它們都是由某種期望模型演變形成的B.它們最終都是一階自回歸模型C.它們的經(jīng)濟(jì)背景不同D．都滿(mǎn)足古典線性回歸模型的所有假設(shè)，故可直接用OLS方法進(jìn)展估計(jì)13、在檢驗(yàn)異方差的方法中，不正確的選項(xiàng)是〔〕A.Goldfeld-Quandt方法B.ARCH檢驗(yàn)法C.White檢驗(yàn)法D.DW檢驗(yàn)法14、邊際成本函數(shù)為〔C表示邊際成本，Q表示產(chǎn)量〕，則以下說(shuō)法正確的有〔〕A.模型為非線性模型B.模型為線性模型C.模型中可能存在多重共線性D.模型中不應(yīng)包括Q作為解釋變量15、對(duì)自回歸模型進(jìn)展估計(jì)時(shí)，假定原始模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)u滿(mǎn)足古典線性回歸模型的所有假設(shè)，則估計(jì)量是一致估計(jì)量的模型有〔〕A．庫(kù)伊克模型B.局部調(diào)整模型C.自適應(yīng)預(yù)期模型D.自適應(yīng)預(yù)期和局部調(diào)整混合模型1、古典一元線性回歸模型有關(guān)隨機(jī)誤差項(xiàng)的假設(shè)有〔〕。A、零均值B、等方差C.無(wú)自相關(guān)D、無(wú)共線性E.正態(tài)分布2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)一般包括的內(nèi)容有〔〕。A、經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)B、統(tǒng)計(jì)推斷的檢驗(yàn)C、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的檢驗(yàn)D、預(yù)測(cè)的檢驗(yàn)E、比照檢驗(yàn)3、將內(nèi)生變量的前期值作解釋變量,這樣的變量稱(chēng)為〔〕。A、虛擬變量B、控制變量C、政策變量D、滯后變量4、如果回歸模型中解釋變量之間存在不完全的多重共線性，則最小二乘估計(jì)量是〔〕A．無(wú)偏估計(jì)，方差會(huì)隨共線性程度提高而增大.B.確定，方差無(wú)限大C．不確定，方差最小D.確定，方差最小5、Spearman相關(guān)系數(shù)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1、用模型描述現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的原則是()A.以理論分析作先導(dǎo)，包括的解釋變量越多越好B.以理論分析作先導(dǎo)，模型規(guī)模大小要適度C.模型規(guī)模越大越好；這樣更切合實(shí)際情況D.模型規(guī)模大小要適度，構(gòu)造盡可能復(fù)雜2、ARCH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3、在古典假設(shè)成立的條件下用OLS方法估計(jì)線性回歸模型參數(shù)，則參數(shù)估計(jì)量具有〔〕的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。A．有偏特性B.非線性特性C．最小方差特性D.非一致性特性4、將一年四個(gè)季度對(duì)因變量的影響引入到含截距的回歸模型中，則需要引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為〔〕A.4B.3C.2D.15、廣義差分法是對(duì)()用最小二乘法估計(jì)其參數(shù)。6、在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計(jì)值的方差不能正確估計(jì)的原因是〔〕7、設(shè)回歸模型為，以下說(shuō)明變量之間具有不完全多重共線性的是()8、以下說(shuō)法正確的選項(xiàng)是〔〕A.序列自相關(guān)是樣本現(xiàn)象B.序列自相關(guān)是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象C.序列自相關(guān)是總表達(dá)象D.截面數(shù)據(jù)更易產(chǎn)生序列自相關(guān)9、對(duì)樣本的相關(guān)系數(shù)，以下結(jié)論錯(cuò)誤的選項(xiàng)是〔〕A.越接近0，X與Y之間線性相關(guān)程度高B.越接近1，X與Y之間線性相關(guān)程度高C.D、，在正態(tài)條件下，則X與Y相互獨(dú)立10、在DW檢驗(yàn)中，當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量為4時(shí)，說(shuō)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11、輔助回歸法〔又稱(chēng)待定系數(shù)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12、對(duì)自回歸模型進(jìn)展自相關(guān)檢驗(yàn)時(shí)，以下說(shuō)法正確的有〔〕A．使用DW檢驗(yàn)有效B．使用DW檢驗(yàn)時(shí)，DW值往往趨近于0C．使用DW檢驗(yàn)時(shí)，DW值往往趨近于2D．使用DW檢驗(yàn)時(shí)，DW值往往趨近于413、雙對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)β1的含義是〔〕A.Y關(guān)于X的增長(zhǎng)率B.Y關(guān)于X的開(kāi)展速度C.Y關(guān)于X的彈性D.Y關(guān)于X的邊際變化14、假設(shè)用OLS法得到的樣本回歸直線為，以下說(shuō)法不正確的選項(xiàng)是()A．∑ei=0B．〔〕一定在回歸直線上C．D．15、在修正異方差的方法中，不正確的選項(xiàng)是〔〕A.加權(quán)最小二乘法B.對(duì)原模型變換的方法C.對(duì)模型的對(duì)數(shù)變換法D.兩階段最小二乘法1、把反映某一總體特征的同一指標(biāo)的數(shù)據(jù)，按一定的時(shí)間順序和時(shí)間間隔排列起來(lái)，這樣的數(shù)據(jù)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)2、多元線性回歸分析中，調(diào)整后的可決系數(shù)與可決系數(shù)R2之間的關(guān)系〔〕3、半對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)β2的含義是〔〕A.Y關(guān)于X的彈性B.X的絕對(duì)量變動(dòng)，引起Y的絕對(duì)量變動(dòng)C.Y關(guān)于X的邊際變動(dòng)D.X的相對(duì)變動(dòng)，引起Y的期望值絕對(duì)量變動(dòng)4、五元標(biāo)準(zhǔn)線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為=800，樣本容量為46，則隨機(jī)誤差項(xiàng)ui的方差估計(jì)量為()A.33.33B.40C.38.09D.205、以下宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型中投資〔I〕函數(shù)所在方程的類(lèi)型為()A.技術(shù)方程式B.制度方程式C.恒等式D.行為方程式6、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)()A.異方差性B.多重共線性C.序列相關(guān)D.設(shè)定誤差7、用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW統(tǒng)計(jì)量的取值范圍是()8、對(duì)聯(lián)立方程組模型估計(jì)的方法主要有兩類(lèi)，即〔〕A.單一方程估計(jì)法和系統(tǒng)估計(jì)法B.間接最小二乘法和系統(tǒng)估計(jì)法C.單一方程估計(jì)法和二階段最小二乘法D.工具變量法和間接最小二乘法9、如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性，則最小二乘估計(jì)量的值為〔〕A.不確定，方差無(wú)限大B.確定，方差無(wú)限大C.不確定，方差最小D.確定，方差最小10、在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計(jì)值仍是無(wú)偏的，其原因是〔〕A.無(wú)多重共線性假定成立B.同方差假定成立C.零均值假定成立D.解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)假定成立11、應(yīng)用DW檢驗(yàn)方法時(shí)應(yīng)滿(mǎn)足該方法的假定條件，以下不是其假定條件的為〔〕A.解釋變量為非隨機(jī)的B.被解釋變量為非隨機(jī)的C.線性回歸模型中不能含有滯后內(nèi)生變量D.隨機(jī)誤差項(xiàng)服從一階自回歸12、對(duì)自回歸模型進(jìn)展估計(jì)時(shí)，假定原始模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)滿(mǎn)足古典線性回歸模型的所有假設(shè)，則估計(jì)量是一致估計(jì)量的模型有〔〕A．庫(kù)伊克模型B.局部調(diào)整模型C.自適應(yīng)預(yù)期模型D.自適應(yīng)預(yù)期和局部調(diào)整混合模型13、經(jīng)濟(jì)變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)大多存在序列相關(guān)性，在分布滯后模型中，這種序列相關(guān)性就轉(zhuǎn)化為〔〕A．異方差問(wèn)題B.多重共線性問(wèn)題C．序列相關(guān)性問(wèn)題D.設(shè)定誤差問(wèn)題14、對(duì)于回歸模型Yt=α0+α1Xt+α2Yt-1+ut，檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在自相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量為()15、設(shè)某地區(qū)消費(fèi)函數(shù)中，消費(fèi)支出不僅與收入X有關(guān)，而且與消費(fèi)者的年齡構(gòu)成有關(guān)，假設(shè)將年齡構(gòu)成分為小孩、青年人、成年人和老年人4個(gè)層次。假設(shè)邊際消費(fèi)傾向不變，考慮上述年齡構(gòu)成因素的影響時(shí)，該消費(fèi)函數(shù)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為〔〕A.1個(gè)B.2個(gè)C.3個(gè)D.4個(gè)1、如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性，則最小二乘估計(jì)量的值為〔〕A．不確定，方差無(wú)限大B.確定,方差無(wú)限大C.不確定,方差最小D.確定,方差最小2、在一個(gè)包含了X1和X2兩個(gè)解釋變量的二元線性回歸模型的回歸分析結(jié)果報(bào)告中,有F=263489.23,F的P值=0.000000,則說(shuō)明()A.解釋變量X1對(duì)Y的影響是顯著的B.解釋變量X2對(duì)Y的影響是顯著的C.解釋變量X1和X2對(duì)Y的聯(lián)合影響是顯著的D.解釋變量X1和X2對(duì)Y的影響均不顯著3、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)一般包括的內(nèi)容有〔〕。A、經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)B、統(tǒng)計(jì)推斷的檢驗(yàn)C、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的檢驗(yàn)D、預(yù)測(cè)的檢驗(yàn)E、比照檢驗(yàn)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、回歸分析中定義的()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為非隨機(jī)變量D、解釋變量為隨機(jī)變量，被解釋變量為非隨機(jī)變量三、多項(xiàng)選擇題：1、如果模型中存在異方差現(xiàn)象，則以下說(shuō)法正確的選項(xiàng)是〔〕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2、能夠檢驗(yàn)多重共線性的方法有〔〕A.簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣法B.t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)綜合判斷法C.DW檢驗(yàn)法D.ARCH檢驗(yàn)法E.White檢驗(yàn)3、檢驗(yàn)序列自相關(guān)的方法是〔〕A.F檢驗(yàn)法B.White檢驗(yàn)法C.圖形法D.ARCH檢驗(yàn)法E.DW檢驗(yàn)法F.Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法4、對(duì)多元線性回歸方程的顯著性檢驗(yàn)，所用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為〔〕1、調(diào)整后的判定系數(shù)R的正確表達(dá)式有〔〕2、對(duì)于二元樣本回歸模型以下各式成立的有〔〕3、模型的對(duì)數(shù)變換有以下特點(diǎn)〔〕A.能使測(cè)定變量值的尺度縮小B.模型的殘差為相對(duì)誤差C.更加符合經(jīng)濟(jì)意義D.經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中大多數(shù)可用對(duì)數(shù)模型表示E.相對(duì)誤差往往有較小的差異4、設(shè)，為了消除異方差，對(duì)原模型變換的錯(cuò)誤形式為()1、以下說(shuō)法正確的有〔〕A．加權(quán)最小二乘法是廣義最小二乘法的特殊情況B.廣義最小二乘法是加權(quán)最小二乘法的特殊情況C.廣義最小二乘法是廣義差分法的特殊情況D.廣義差分法是廣義最小二乘法的特殊情況E.普通最小二乘法是加權(quán)最小二乘法的特殊情況F.加權(quán)最小二乘法是普通最小二乘法的特殊情況2、對(duì)聯(lián)立方程模型參數(shù)的單一方程估計(jì)法包括()A.工具變量法B.間接最小二乘法C.完全信息極大似然估計(jì)法D.二階段最小二乘法E.三階段最小二乘法F.有限信息極大似然估計(jì)法3、對(duì)于二元樣本古典回歸模型，以下各式成立的有〔〕A.Σei=0B.ΣeiX2i=0C.ΣeiX3i=0D.ΣeiYi=0E.ΣX2iX3i=04、檢驗(yàn)序列自相關(guān)的方法是〔〕A.F檢驗(yàn)法B.White檢驗(yàn)法C.圖形法D.ARCH檢驗(yàn)法E.DW檢驗(yàn)法F.Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法1、能夠修正序列自相關(guān)的方法有〔〕A.加權(quán)最小二乘法B.Cochrane-Orcutt法C.廣義最小二乘法D.一階差分法E.廣義差分法2、以下說(shuō)法不正確的選項(xiàng)是〔〕A.多重共線性是總表達(dá)象B.多重共線性是完全可以防止的C.多重共線性是一種樣本現(xiàn)象D.在共線性程度不嚴(yán)重的時(shí)候可進(jìn)展構(gòu)造分析E.只有完全多重共線性一種類(lèi)型3、判定系數(shù)的公式為〔〕4、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法的應(yīng)用條件是〔〕A.將觀測(cè)值按解釋變量的大小順序排列B.樣本容量盡可能大C.隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布D.將排列在中間的約1/4的觀測(cè)值刪除掉E、除了異方差外，其它假定條件均滿(mǎn)足1、如果模型中解釋變量之間存在共線性，則會(huì)引起如下后果〔〕A.參數(shù)估計(jì)值確定B.參數(shù)估計(jì)值不確定C.參數(shù)估計(jì)值的方差趨于無(wú)限大D.參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義不正確E.DW統(tǒng)計(jì)量落在了不能判定的區(qū)域2、應(yīng)用DW檢驗(yàn)方法時(shí)應(yīng)滿(mǎn)足該方法的假定條件，以下是其假定條件的有〔〕A.解釋變量為非隨機(jī)的B.截距離項(xiàng)不為零C.隨機(jī)誤差項(xiàng)服從一階自回歸D.數(shù)據(jù)無(wú)缺失項(xiàng)E.線性回歸模型中不能含有滯后內(nèi)生變量3、當(dāng)構(gòu)造方程為恰好識(shí)別時(shí)，可選擇的估計(jì)方法是〔〕A．最小二乘法B．廣義差分法C.間接最小二乘法D．二階段最小二乘法E．有限信息最大似然估計(jì)法4、檢驗(yàn)序列自相關(guān)的方法是〔〕A.F檢驗(yàn)法B.White檢驗(yàn)法C.圖形法D.ARCH檢驗(yàn)法E.DW檢驗(yàn)法F.Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法1、如果模型中存在異方差現(xiàn)象，則以下說(shuō)法正確的選項(xiàng)是〔〕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2、廣義最小二乘法的特殊情況是〔〕A.對(duì)模型進(jìn)展對(duì)數(shù)變換B.加權(quán)最小二乘法C.數(shù)據(jù)的結(jié)合D.廣義差分法E.增加樣本容量3、調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)R2之間的關(guān)系表達(dá)正確的有〔〕A.與R2均非負(fù)B.有可能大于R2C.判斷多元回歸模型擬合優(yōu)度時(shí)，使用D.模型中包含的解釋變量個(gè)數(shù)越多，與R2就相差越大E.只要模型中包括截距項(xiàng)在內(nèi)的參數(shù)的個(gè)數(shù)大于1，則<R24、以下說(shuō)法不正確的選項(xiàng)是〔〕A.多重共線性是總表達(dá)象B.多重共線性是完全可以防止的C.多重共線性是一種樣本現(xiàn)象D.在共線性程度不嚴(yán)重的時(shí)候可進(jìn)展構(gòu)造分析E.只有完全多重共線性一種類(lèi)型1、如果回歸模型中存在共線性，則會(huì)引起如下后果〔〕A.參數(shù)估計(jì)值確定B.參數(shù)估計(jì)值不確定C.參數(shù)估計(jì)值的方差趨于無(wú)限大D.參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義不正確E.DW統(tǒng)計(jì)量落在了不能判定的區(qū)域2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)一般包括內(nèi)容有〔〕A、經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)B、統(tǒng)計(jì)推斷的檢驗(yàn)C、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的檢驗(yàn)D、預(yù)測(cè)檢驗(yàn)E、比照檢驗(yàn)3、以下變量中可以作為解釋變量的有〔〕A.外生變量B.滯后內(nèi)生變量C.虛擬變量D.前定變量E.內(nèi)生變量4、廣義最小二乘法的特殊情況是〔〕A.對(duì)模型進(jìn)展對(duì)數(shù)變換B.加權(quán)最小二乘法C.數(shù)據(jù)的結(jié)合D.廣義差分法E.增加樣本容量四、判斷題〔判斷正誤，并說(shuō)明理由〕：1、在對(duì)參數(shù)進(jìn)展最小二乘估計(jì)之前，沒(méi)有必要對(duì)模型提出古典假定。2、當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的t和F檢驗(yàn)失效。3、解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)，是產(chǎn)生多重共線性的主要原因。4、由間接最小二乘法與兩階段最小二乘法得到的估計(jì)量都是無(wú)偏估計(jì)。5、半對(duì)數(shù)模型Y=β0+β1lnX+μ中，參數(shù)β1的含義是X的絕對(duì)量變化，引起Y的絕對(duì)量變化。6、對(duì)已經(jīng)估計(jì)出參數(shù)的模型不需要進(jìn)展檢驗(yàn)。7、經(jīng)典線性回歸模型〔CLRM〕中的干擾項(xiàng)不服從正態(tài)分布的，OLS估計(jì)量將是有偏的。8、隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差是有區(qū)別的。9、White檢驗(yàn)是用來(lái)檢驗(yàn)回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在異方差性的一種檢驗(yàn)方法。10、ARCH檢驗(yàn)在檢驗(yàn)多重共線性時(shí)使用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是〔n-p〕R2。11、多元線性回歸模型的矩陣表述式為：Y=bX+u。12、在回歸方程的檢驗(yàn)中，當(dāng)F?Fα〔n1,n2〕時(shí)，說(shuō)明回歸方程顯著成立。13、G—Q檢驗(yàn)要求的樣本容量至少是參數(shù)個(gè)數(shù)的兩倍以上。14、在簡(jiǎn)單線性回歸中可決系數(shù)R2與斜率系數(shù)的t檢驗(yàn)沒(méi)有關(guān)系。15、異方差性、自相關(guān)性都是隨機(jī)誤差現(xiàn)象，但兩者是有區(qū)別的。16、通過(guò)虛擬變量將屬性因素引入計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，引入虛擬變量的個(gè)數(shù)與模型有無(wú)截距項(xiàng)無(wú)關(guān)。17、滿(mǎn)足階條件的方程一定可以識(shí)別。18、在經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析中，模型參數(shù)一旦被估計(jì)出來(lái)，就可將估計(jì)模型直接運(yùn)用于實(shí)際的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析。19、假定個(gè)人服裝支出同收入水平和性別有關(guān)，由于性別是具有兩種屬性〔男、女〕的定性因素，因此，用虛擬變量回歸方法分析性別對(duì)服裝支出的影響時(shí)，需要引入兩個(gè)虛擬變量。20、雙變量模型中，對(duì)樣本回歸函數(shù)整體的顯著性檢驗(yàn)與斜率系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是一致的。21、隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)方差的無(wú)偏估計(jì)沒(méi)有區(qū)別。22、構(gòu)造型模型中的每一個(gè)方程都稱(chēng)為構(gòu)造式方程，構(gòu)造方程中，解釋變量只可以是前定變量。24、線性回歸模型意味著因變量是自變量的線性函數(shù)。25、G—Q檢驗(yàn)要求的樣本容量必須是大樣本。26、G-Q檢驗(yàn)的前提條件必須是大樣本27、在簡(jiǎn)單線性回歸分析中，隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差的無(wú)偏估計(jì)量是Σe2/〔n-3〕。28、Z檢驗(yàn)可以在總體方差σu2未知，大樣本的情況下使用。29、在自相關(guān)性的檢驗(yàn)中，廣泛采用相關(guān)系數(shù)矩陣法。30、增加解釋變量，擬合優(yōu)度的值增加。31、在異方差性的情況下，常用的OLS法必定高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。32、雙變量模型中，對(duì)樣本回歸函數(shù)整體的顯著性檢驗(yàn)與斜率系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是一致的。33、多重共線性問(wèn)題是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)違背古典假定引起的。34、秩條件是充要條件，因此，單獨(dú)利用秩條件就可以完成聯(lián)立方程識(shí)別狀態(tài)確實(shí)定。35、多重共線性是隨機(jī)誤差項(xiàng)的古典假定違背。36、自相關(guān)性的后果是：參數(shù)估計(jì)值仍然是無(wú)偏的但不再具有最小方差性。37、線性回歸模型意味著因變量是自變量的線性函數(shù)。38、D-W檢驗(yàn)要求的樣本容量是小樣本。39、D-W檢驗(yàn)的前提條件是大樣本40、ARCH檢驗(yàn)在檢驗(yàn)多重共線性時(shí)使用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是〔n-p〕R2。41、t檢驗(yàn)是在總體方差σu2，樣本為小樣本的情況下使用的。42、當(dāng)DW?dU時(shí)隨機(jī)誤差項(xiàng)必存在一階正自相關(guān)性。43、在回歸模型中增加一個(gè)解釋變量，擬合優(yōu)度的值會(huì)減小。五、計(jì)算分析：1、為了研究深圳市地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的關(guān)系，得到以下數(shù)據(jù)：資料來(lái)源:《深圳統(tǒng)計(jì)年鑒2002》，中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社利用EViews估計(jì)其參數(shù)結(jié)果為(1)建設(shè)深圳地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入對(duì)GDP的回歸模型；(2)估計(jì)所建設(shè)模型的參數(shù)，解釋斜率系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義；〔3〕對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)展檢驗(yàn)；(4)假設(shè)是2005年年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值為3600億元，確定2005年財(cái)政收入的預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)區(qū)間(α=0.05)。2、運(yùn)用美國(guó)1988研究與開(kāi)發(fā)〔R&D〕支出費(fèi)用〔Y〕與不同部門(mén)產(chǎn)品銷(xiāo)售量〔X〕的數(shù)據(jù)建設(shè)了一個(gè)回歸模型，并運(yùn)用Glejser方法和White方法檢驗(yàn)異方差，由此決定異方差的表現(xiàn)形式并選用適當(dāng)方法加以修正。結(jié)果如下：請(qǐng)問(wèn)：〔1〕White檢驗(yàn)判斷模型是否存在異方差?！?〕Glejser檢驗(yàn)判斷模型是否存在異方差?！?〕該若何修正。3、為研究中國(guó)各地區(qū)入境旅游狀況，建設(shè)了各省市旅游外匯收入〔Y，百萬(wàn)美元〕、旅行社職工人數(shù)〔X1，人〕、國(guó)際旅游人數(shù)〔X2，萬(wàn)人次〕的模型，用某年31個(gè)省市的截面數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果如下：t=(-3.066806)(6.652983)(3.378064)R2=0.934331=0.92964F=191.1894n=31〔1〕從經(jīng)濟(jì)意義上考察估計(jì)模型的合理性，說(shuō)明模型的擬合優(yōu)度?！?〕在5%顯著性水平上，分別檢驗(yàn)參數(shù)β1,β2的顯著性；在5%顯著性水平上，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼w顯著性。〔t0.025(31-3)=2.048，F(xiàn)0.05(2,28)=3.34〕4、某地1980—1995年GNP與化工總投資〔Y〕的統(tǒng)計(jì)資料如下：GNP與化工總投資的關(guān)系是雙曲函數(shù)關(guān)系：1/Y=b0+b1/X+U要求對(duì)該回歸模型的參數(shù)進(jìn)展估計(jì)。年份GNP化工總投資年份GNP化工總投資19805.230.01619889.350.03119815.630.01519899.820.03419825.940.016199010.630.03419836.350.019199111.710.03519846.880.025199213.060.04419857.530.029199314.130.03619867.960.028199415.160.06219878.680.028199516.920.066可支配收入6090120150180210240270300330消費(fèi)支出58851021241461591681811942115、對(duì)一地區(qū)的居民的收支進(jìn)展抽樣調(diào)查，得如下結(jié)果：要求：〔1〕估計(jì)樣本回歸方程?！?〕回歸方程是否顯著成立〔顯著性水平為0.05時(shí)，t統(tǒng)計(jì)量的臨界值為2.306〕6、某地20戶(hù)家庭作抽樣調(diào)查，獲得年收入和年消費(fèi)開(kāi)支的統(tǒng)計(jì)資料如下表所示：要求：〔1〕用OLS求回歸方程?！?〕作Goldfeld—Quandt檢驗(yàn)?！睩0.05=3.44〕〔3〕設(shè)Var(ui)=σ2Xi2,其中σ2為一非零常數(shù)，變換原模型求回歸方程。組消費(fèi)開(kāi)支〔百元〕收入〔百元〕11820202021502303235353610034242454850150448505760622007、表中是中國(guó)1978年-1997年的財(cái)政收入Y和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值X的數(shù)據(jù):年份國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值X財(cái)政收入Y年份國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值X財(cái)政收入Y19783624.11132.26198814992.32357.2419794038.21146.38198916917.82664.9019804517.81159.93199018598.42937.1019814860.31175.79199121662.53149.4819825301.81212.33199226651.93483.3719835957.41366.95199334560.54348.9519847206.71642.86199446670.05218.1019858989.12004.82199557494.96242.20198610201.42122.01199666850.57407.99198711954.52199.35199773452.58651.14中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值及財(cái)政收入單位:億元數(shù)據(jù)來(lái)源:《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》根據(jù)這些數(shù)據(jù)完成以下問(wèn)題；(1)建設(shè)財(cái)政收入對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的簡(jiǎn)單線性回歸模型，并解釋斜率系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義;(2)估計(jì)所建設(shè)模型的參數(shù)，并對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)展檢驗(yàn)；〔3)假設(shè)是1998年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值為78017.8億元，確定1998年財(cái)政收入的預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)區(qū)間(α=0.05,t0.025(18)=2.101)。8、克萊因與戈德伯格曾用1921-1950年(1942-1944年戰(zhàn)爭(zhēng)期間略去)美國(guó)國(guó)內(nèi)消費(fèi)Y和工資收入X1、非工資—非農(nóng)業(yè)收入X2、農(nóng)業(yè)收入X3的時(shí)間序列資料，利用OLSE估計(jì)得出了以下回歸方程：?=8.133+1.059X1+0.452X2+0.121X3(8.92)(0.17)(0.66)(1.09)R2=0.95F=(括號(hào)中的數(shù)據(jù)為相應(yīng)參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤)。試對(duì)上述模型進(jìn)展評(píng)析，指出其中存在的問(wèn)題。(F臨界值為3.028)9、美國(guó)各航空公司業(yè)績(jī)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)公布在《華爾街日?qǐng)?bào)1999年年鑒》〔TheWallStreetJournalAlmanac1999〕上。航班正點(diǎn)到達(dá)的比率和每10萬(wàn)名乘客投訴的次數(shù)的數(shù)據(jù)如下。利用EViews估計(jì)其參數(shù)結(jié)果為：(1)求出描述投訴率是若何依賴(lài)航班按時(shí)到達(dá)正點(diǎn)率的估計(jì)的回歸方程。(2)對(duì)估計(jì)的回歸方程的斜率作出解釋。(3)如果航班按時(shí)到達(dá)的正點(diǎn)率為80%，估計(jì)每10萬(wàn)名乘客投訴的次數(shù)是多少10、設(shè)消費(fèi)函數(shù)為式中，Yi為消費(fèi)支出；X2i為個(gè)人可支配收入；X3i為個(gè)人的流動(dòng)資產(chǎn)；ui為隨機(jī)誤差項(xiàng)，并且〔其中為常數(shù)〕。試答復(fù)以下問(wèn)題：(1)選用適當(dāng)?shù)淖儞Q修正異方差，要求寫(xiě)出變換過(guò)程；(2)寫(xiě)出修正異方差后的參數(shù)估計(jì)量的表達(dá)式。11、某公司的廣告費(fèi)用(X)與銷(xiāo)售額(Y)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如下表所示：X(萬(wàn)元)402520304040252050205020Y(萬(wàn)元)490395420475385525480400560365510540(1)估計(jì)銷(xiāo)售額關(guān)于廣告費(fèi)用的一元線性回歸模型；(2)說(shuō)明參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義；(3)在α=0.05的顯著性水平下對(duì)參數(shù)的顯著性進(jìn)展t檢驗(yàn)。12、設(shè)某商品的需求模型為，式中，Y是商品的需求量，是人們對(duì)未來(lái)價(jià)格水平的預(yù)期，在自適應(yīng)預(yù)期假設(shè)下，通過(guò)適當(dāng)變換，使模型中變量X成為可觀測(cè)的變量。13、在研究生產(chǎn)中的勞動(dòng)追加值所占份額的變動(dòng)時(shí)，有人曾考慮如下模型：模型A：Yt=β0+β1t+Ut模型B：Yt=α0+α1t+α2t2+Ut其中Yt=勞動(dòng)份額，t=時(shí)間。根據(jù)1949——1964年數(shù)據(jù)，對(duì)初級(jí)金屬工業(yè)得到如下結(jié)果：模型A：?t=0.4529-0.0041tt=〔-3.9608〕R2=0.5284DW=0.8252dl=1.11du模型B：?t=0.4786-0.0127t+0.0005t2t=〔-3.2724〕〔2.7777〕R2=0.6629DW=1.82dl=0.89du〔1〕dl、、du是若何得到的模型A和模型B誰(shuí)存在序列相關(guān)寫(xiě)出分析過(guò)程?！?〕若何說(shuō)明序列相關(guān)14、某地1995——2002年糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)如下表所示：年份19951996199719981999200020012002產(chǎn)量〔萬(wàn)噸〕2845228631282733047733212320563250235343要求：〔1〕求出樣本回歸方程?！?〕進(jìn)展顯著性檢驗(yàn)〔顯著性水平為0.05時(shí)，F(xiàn)0.05=5.99，t0.025=2.45〕?！?〕預(yù)測(cè)2003年糧食產(chǎn)量〔要求作區(qū)間預(yù)測(cè)〕。15、組合證券理論的資本市場(chǎng)線〔CML〕說(shuō)明期望收益Ei與風(fēng)險(xiǎn)σi之間存在線性關(guān)系如下：Ei=β1+β2σi根據(jù)1990—2000年間美國(guó)34只共同基金的期望回報(bào)及其標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)，得出如下回歸結(jié)果，請(qǐng)根據(jù)有關(guān)運(yùn)算關(guān)系填寫(xiě)表中空白處的數(shù)值，并判斷此結(jié)果是否支持了上述理論。16、以廣東省東莞市的財(cái)政支出作為被解釋變量、財(cái)政收入作為解釋變量做計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，即，方程估計(jì)、殘差散點(diǎn)圖及ARCH檢驗(yàn)輸出結(jié)果分別如下：根據(jù)如下輸出結(jié)果答復(fù)以下問(wèn)題：〔1〕該模型中是否違背無(wú)自相關(guān)假定為什么〔α=0.05，〕〔2〕該模型中是否存在異方差說(shuō)明理由〔顯著性水平為0.1，〕〔3〕如果原模型存在異方差，你認(rèn)為應(yīng)若何修正方程估計(jì)結(jié)果：殘差與殘差滯后1期的散點(diǎn)圖：ARCH檢驗(yàn)輸出結(jié)果：17、為研究中國(guó)各地區(qū)入境旅游狀況，建設(shè)了各省市旅游外匯收入〔Y，百萬(wàn)美元〕、旅行社職工人數(shù)〔X1，人〕、國(guó)際旅游人數(shù)〔X2，萬(wàn)人次〕的模型，用某年31個(gè)省市的截面數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果如下：t=(-3.066806)(6.652983)(3.378064)R2=0.934331=0.92964F=191.1894n=31〔1〕從經(jīng)濟(jì)意義上考察估計(jì)模型的合理性?！?〕在5%顯著性水平上，分別檢驗(yàn)參數(shù)β1,β2的顯著性；在5%顯著性水平上，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼w顯著性。18、從某城市的全體居民戶(hù)中隨機(jī)抽取2000年的10戶(hù)居民，調(diào)查其可支配收入和消費(fèi)支出得如下數(shù)據(jù)：Σxy=40200Σx2=74250Σy2=22189.6Σe2=424.75ΣY=1428ΣX=1950t0.025的臨界值為2.306要求〔1〕估計(jì)線性回歸方程；〔2〕做擬合優(yōu)度的檢驗(yàn)；〔3〕對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)展檢驗(yàn)；〔4〕在顯著性水平為0.05時(shí)，預(yù)測(cè)可支配收入為370十元時(shí)，家庭消費(fèi)支出的可能水平。19、根據(jù)某城市1978-1998年人均儲(chǔ)蓄與人均收入的數(shù)據(jù)資料建設(shè)了如下回歸模型：?=-2187.521+1.6843Xse=(340.0103)(0.0622)R2=0.9748s.e.=1065.425DW=0.2934F=733.6066試求解以下問(wèn)題:(1)取時(shí)間段1978-1985和1991-1998,分別建設(shè)兩個(gè)模型模型1:?=-145.4415+0.3971Xt=(-8.7302)(25.4269)R2=0.9908∑e12=1372.202模型2:?=-4602.365+1.9525Xt=(-5.0660)(18.4094)R2=0.9826∑e22=5811189計(jì)算F統(tǒng)計(jì)量,即F=∑e22/∑e12=5811189/1372.202=4334.9370,給定α=0.05,查F分布表,得臨界值F0.05(6,6)=4.28。請(qǐng)你繼續(xù)完成上述工作，并答復(fù)所作的是一項(xiàng)什么工作，其結(jié)論是什么〔2〕利用Y對(duì)X回歸所得的殘差平方構(gòu)造一個(gè)輔助回歸函數(shù)σt2=242407.2+1.2299σt-12-1.4090σt-22+1.0188σt-32R2=0.5659,計(jì)算(n-p)R2=18*0.5659=10.1862給定顯著性水平α=0.05,查χ2分布表,得臨界值χ0.05(3)=7.81,其中自由度p=3。請(qǐng)你繼續(xù)完成上述工作，并答復(fù)所作的是一項(xiàng)什么工作，其結(jié)論是什么〔3〕試對(duì)比〔1〕和〔2〕兩種方法，給出簡(jiǎn)要評(píng)價(jià)。六、簡(jiǎn)述和問(wèn)答：1.說(shuō)明復(fù)決定系數(shù)與修正可決系數(shù)的區(qū)別與聯(lián)系。2.簡(jiǎn)述G-Q檢驗(yàn)的步驟。3.產(chǎn)生自相關(guān)性的原因有哪些4.簡(jiǎn)述假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想。5、若何用圖式法檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān)性的存在6、不完全共線性給模型估計(jì)帶來(lái)什么樣的后果7、用什么統(tǒng)計(jì)量對(duì)一個(gè)解釋變量的邊際奉獻(xiàn)進(jìn)展檢驗(yàn)若何檢驗(yàn)8、D-W檢驗(yàn)的假定條件有哪些9、為什么修正可決系數(shù)比復(fù)決定系數(shù)更能準(zhǔn)確反映模型的擬合優(yōu)度10、完全多重共線性給回歸估計(jì)帶來(lái)什么樣的后果參考答案一、解釋概念：1、多重共線性：是指在多元線性回歸模型中，解釋變量之間存在的線性關(guān)系。2、SRF：就是樣本回歸函數(shù)。即是將樣本應(yīng)變量的條件均值表示為解釋變量的某種函數(shù)。3、解釋變量的邊際奉獻(xiàn)：在回歸模型中新參加一個(gè)解釋變量所引起的回歸平方和或者擬合優(yōu)度的增加值。4、一階偏相關(guān)系數(shù)：反映一個(gè)經(jīng)濟(jì)變量與某個(gè)經(jīng)濟(jì)變量的線性相關(guān)程度時(shí)，剔除另一個(gè)變量對(duì)它們的影響的真實(shí)相關(guān)程度的指標(biāo)。5、最小方差準(zhǔn)則：在模型參數(shù)估計(jì)時(shí)，應(yīng)中選擇其抽樣分布具有最小方差的估計(jì)式，該原則就是最正確性準(zhǔn)則，或者稱(chēng)為最小方差準(zhǔn)則。6、OLS：普通最小二乘估計(jì)。是利用殘差平方和為最小來(lái)求解回歸模型參數(shù)的參數(shù)估計(jì)方法。7、偏相關(guān)系數(shù)：反映一個(gè)經(jīng)濟(jì)變量與某個(gè)經(jīng)濟(jì)變量的線性相關(guān)程度時(shí)，剔除其它變量〔局部或者全部變量〕對(duì)它們的影響的真實(shí)相關(guān)程度的指標(biāo)。8、WLS：加權(quán)最小二乘法。是指估計(jì)回歸方程參數(shù)時(shí)，按照殘差平方加權(quán)求和最小的原則進(jìn)展的估計(jì)方法。9、Ut自相關(guān)：即回歸模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)逐項(xiàng)值之間的相關(guān)。即Cov〔Ut，Us〕≠0t≠s。10、二階偏相關(guān)系數(shù)：反映一個(gè)經(jīng)濟(jì)變量與某個(gè)經(jīng)濟(jì)變量的線性相關(guān)程度時(shí)，剔除另兩個(gè)變量對(duì)它們的影響的真實(shí)相關(guān)程度的指標(biāo)。11、技術(shù)方程式：根據(jù)生產(chǎn)技術(shù)關(guān)系建設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。。13、零階偏相關(guān)系數(shù)：反映一個(gè)經(jīng)濟(jì)變量與某個(gè)經(jīng)濟(jì)變量的線性相關(guān)程度時(shí)，不剔除任何變量對(duì)它們的影響的相關(guān)程度的指標(biāo)。也就是簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)。14、經(jīng)歷加權(quán)法：是根據(jù)實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的特點(diǎn)及經(jīng)歷判斷，對(duì)滯后經(jīng)濟(jì)變量賦予一定的權(quán)數(shù)，利用這些權(quán)數(shù)構(gòu)成各滯后變量的線性組合，以形成新的變量，再用最小二乘法進(jìn)展參數(shù)估計(jì)的有限分布滯后模型的修正估計(jì)方法。15、虛擬變量：在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，我們把取值為0和1的人工變量稱(chēng)為虛擬變量，用字母D表示?！不蚍Q(chēng)為屬性變量、雙值變量、類(lèi)型變量、定性變量、二元型變量〕16、不完全多重共線性：是指在多元線性回歸模型中，解釋變量之間存在的近似的線性關(guān)系。17、多重可決系數(shù)：用來(lái)說(shuō)明多元線性回歸模型對(duì)觀測(cè)值的擬合優(yōu)度的指標(biāo)，它是回歸平方和ESS與總離差平方和TSS的比值。18、邊際奉獻(xiàn)的F檢驗(yàn)：是用來(lái)檢驗(yàn)解釋變量的邊際奉獻(xiàn)是否顯著的F統(tǒng)計(jì)量。它是邊際奉獻(xiàn)與殘差均方差的比值。F=邊際奉獻(xiàn)/殘差均方差。19、OLSE普通最小二乘估計(jì)量。即是利用殘差平方和最小的原則對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)展估計(jì)得到的參數(shù)估計(jì)量。20、PRF總體回歸函數(shù)。即是將總體應(yīng)變量的條件均值表示為解釋變量的某種函數(shù)。21、阿爾蒙法：在對(duì)有限分布滯后模型的修正估計(jì)時(shí)，為了消除多重共線性的影響，阿兒蒙提出利用多項(xiàng)式來(lái)減少待估計(jì)參數(shù)的數(shù)目的一種修正估計(jì)方法。22、BLUE：在模型的參數(shù)估計(jì)中，應(yīng)該遵循的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該是最正確線性無(wú)偏估計(jì)量的準(zhǔn)則。23、復(fù)相關(guān)系數(shù)：是指在多元線性回歸模型中，反映多個(gè)變量之間存在的線性關(guān)系程度的相關(guān)系數(shù)。24、滯后效應(yīng)：應(yīng)變量受到自身或其它經(jīng)濟(jì)變量過(guò)去值影響的現(xiàn)象。25、異方差性：線性回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差隨某個(gè)解釋變量的變化而變化的現(xiàn)象。26、高斯-馬爾可夫定理：在古典假定全部滿(mǎn)足的條件下用OLS估計(jì)回歸模型的參數(shù)，得到的參數(shù)估計(jì)值即是同時(shí)滿(mǎn)足線性特性、無(wú)偏性和最小方差性的參數(shù)估計(jì)量。27、可決系數(shù)：回歸平方和在總變差中所占的比重。二、單項(xiàng)選擇題：1-5BDDCB6-10CAABB11-15BDBDD1-5CBCDB6-10ABABA11-15ABACB1-5ABCDACCA1-5CBDBD6-10BACAC11-15BBABA1-5CBDAD6-10BCABB11-15CCAAB1-5CADBB6-10ACBAD11-15BDDCB1-5ABCEABCDDAA1-5BACBD6-10BBBAB11-15DCCDD1-5BADDD6-10ADAAC11-15BBBBC1-5ACABCDDB三、多項(xiàng)選擇題：1、BCDE2、AB3、CE4、BE1、BC2、ABC3、ABE4、ACDE1、ADE2、ABDF3、ABC4、CE1、BCDE2、ABDE3、BCD4、BCE1、BCD2、ABCDE3、CDE4、BE1、BCDE2、BD3、CDE4、ABDE1、BCD2、ABCD3、ABCDE4、BD四、判斷題〔判斷命題正誤，并說(shuō)明理由〕：1、在對(duì)參數(shù)進(jìn)展最小二乘估計(jì)之前，沒(méi)有必要對(duì)模型提出古典假定。錯(cuò)誤。在古典假定條件下，OLS估計(jì)得到的參數(shù)估計(jì)量是該參數(shù)的最正確線性無(wú)偏估計(jì)〔具有線性、無(wú)偏性、有效性〕。總之，提出古典假定是為了使所作出的估計(jì)量具有較好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)和方便地進(jìn)展統(tǒng)計(jì)推斷。2、當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的t和F檢驗(yàn)失效；正確。由于異方差類(lèi)，似于t比值的統(tǒng)計(jì)量所遵從的分布未知；即使遵從t-分布，由于方差不再具有最小性。這時(shí)往往會(huì)夸張t檢驗(yàn)，使得t檢驗(yàn)失效；由于F分布為兩個(gè)獨(dú)立的χ2變量之比，故依然存在類(lèi)似于t-分布中的問(wèn)題。3、解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)，是產(chǎn)生多重共線性的主要原因。錯(cuò)誤。產(chǎn)生多重共線性的主要原因是：經(jīng)濟(jì)本變量大多存在共同變化趨勢(shì)；模型中大量采用滯后變量；認(rèn)識(shí)上的局限使得選擇變量不當(dāng)；……。4、由間接最小二乘法與兩階段最小二乘法得到的估計(jì)量都是無(wú)偏估計(jì)。錯(cuò)誤。間接最小二乘法適用于恰好識(shí)別方程的估計(jì)，其估計(jì)量為無(wú)偏估計(jì)；而兩階段最小二乘法不僅適用于恰好識(shí)別方程，也適用于過(guò)度識(shí)別方程。兩階段最小二乘法得到的估計(jì)量為有偏、一致估計(jì)。5、半對(duì)數(shù)模型Y=β0+β1lnX+μ中，參數(shù)β1的含義是X的絕對(duì)量變化，引起Y的絕對(duì)量變化。錯(cuò)誤。半對(duì)數(shù)模型的參數(shù)β1的含義是當(dāng)X的相對(duì)變化時(shí)，絕對(duì)量發(fā)生變化，引起因變量Y的平均值絕對(duì)量的變動(dòng)。6、對(duì)已經(jīng)估計(jì)出參數(shù)的模型不需要進(jìn)展檢驗(yàn)。錯(cuò)誤。有必要進(jìn)展檢驗(yàn)。首先，因?yàn)槲覀冊(cè)谠O(shè)定模型時(shí)，對(duì)所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的規(guī)律性可能認(rèn)識(shí)并不充分，所依據(jù)的得經(jīng)濟(jì)理論對(duì)研究對(duì)象也許還不能做出正確的解釋和說(shuō)明?；蛘唠m然經(jīng)濟(jì)理論是正確的，但可能我們對(duì)問(wèn)題的認(rèn)識(shí)只是從某些局部出發(fā)，或者只是考察了某些特殊的樣本，以局部去說(shuō)明全局的變化規(guī)律，必然會(huì)導(dǎo)致偏差。其次，我們用以及參數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或其他信息可能并不十分可靠，或者較多采用了經(jīng)濟(jì)突變時(shí)期的數(shù)據(jù)，不能真實(shí)代表所研究的經(jīng)濟(jì)關(guān)系，也可能由于樣本太小，所估計(jì)的參數(shù)只是抽樣的某些偶然結(jié)果。另外，我們所建設(shè)的模型，所用的方法，所用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，還可能違反計(jì)量經(jīng)濟(jì)的基本假定，這是也會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。7、經(jīng)典線性回歸模型〔CLRM〕中的干擾項(xiàng)不服從正態(tài)分布的，OLS估計(jì)量將是有偏的。錯(cuò)誤。即使經(jīng)典線性回歸模型〔CLRM〕中的干擾項(xiàng)不服從正態(tài)分布的，OLS估計(jì)量仍然是無(wú)偏的。因?yàn)椋摫磉_(dá)式成立與否與正態(tài)性無(wú)關(guān)。8、隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差是有區(qū)別的。正確。隨機(jī)誤差項(xiàng)。當(dāng)把總體回歸函數(shù)表示成時(shí)，其中的ei就是殘差。它是用估計(jì)Yi時(shí)帶來(lái)的誤差,是對(duì)隨機(jī)誤差項(xiàng)ui的估計(jì)。9．T10.F異方差性11.FY=Xb+u12.T13.T14、錯(cuò)誤可決系數(shù)是對(duì)模型擬合優(yōu)度的綜合度量，其值越大，說(shuō)明在Y的總變差中由模型作出了解釋的局部占的比重越大，模型的擬合優(yōu)度越高，模型總體線性關(guān)系的顯著性越強(qiáng)。反之亦然。斜率系數(shù)的t檢驗(yàn)是對(duì)回歸方程中的解釋變量的顯著性的檢驗(yàn)。在簡(jiǎn)單線性回歸中，由于解釋變量只有一個(gè)，當(dāng)t檢驗(yàn)顯示解釋變量的影響顯著時(shí)，必然會(huì)有該回歸模型的可決系數(shù)大，擬合優(yōu)度高。15、正確。異方差的出現(xiàn)總是與模型中某個(gè)解釋變量的變化有關(guān)?！韵嚓P(guān)性是各回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)之間具有相關(guān)關(guān)系?！?6、錯(cuò)誤模型有截距項(xiàng)時(shí)，如果被考察的定性因素有m個(gè)相互排斥屬性，則模型中引入m－1個(gè)虛擬變量，否則會(huì)陷入“虛擬變量陷阱〞；引入m－1個(gè)虛擬變量，否則會(huì)陷入“虛擬變量陷阱〞；模型無(wú)截距項(xiàng)時(shí)，假設(shè)被考察的定性因素有m個(gè)相互排斥屬性，可以引入m個(gè)虛擬變量，這時(shí)不會(huì)出現(xiàn)多重共線性。17、錯(cuò)誤階條件只是一個(gè)必要條件，即滿(mǎn)足階條件的的方程也可能是不可識(shí)別的。18、在經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析中，模型參數(shù)一旦被估計(jì)出來(lái)，就可將估計(jì)模型直接運(yùn)用于實(shí)際的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析。錯(cuò)。參數(shù)一經(jīng)估計(jì)，建設(shè)了樣本回歸模型，還需要對(duì)模型進(jìn)展檢驗(yàn)，包括經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)專(zhuān)門(mén)檢驗(yàn)等。19、假定個(gè)人服裝支出同收入水平和性別有關(guān)，由于性別是具有兩種屬性〔男女〕的定性因素，因此，用虛擬變量回歸方法分析性別對(duì)服裝支出的影響時(shí)，需要引入兩個(gè)虛擬變量。錯(cuò)。是否引入兩個(gè)虛擬變量，應(yīng)取決于模型中是否有截距項(xiàng)。如果有截距項(xiàng)則引入一個(gè)虛擬變量；如果模型中無(wú)截距項(xiàng)，則可引入兩個(gè)虛擬變量。20、雙變量模型中，對(duì)樣本回歸函數(shù)整體的顯著性檢驗(yàn)與斜率系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是一致的。正確。要求最好能夠?qū)懗鲆辉€性回歸中，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量與T統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系，即F=t2的來(lái)歷；或者說(shuō)明一元線性回歸僅有一個(gè)解釋變量，因此對(duì)斜率系數(shù)的T檢驗(yàn)等價(jià)于對(duì)方程的整體性檢驗(yàn)。21、隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)方差的無(wú)偏估計(jì)沒(méi)有區(qū)別。錯(cuò)。隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差反映總體的波動(dòng)情況，對(duì)一個(gè)特定的總體而言，是一個(gè)確定的值。在最小二乘估計(jì)中，由于總體方差在大多數(shù)情況下并不知道，所以用樣本數(shù)據(jù)去估計(jì)。其中n為樣本數(shù)，k為待估參數(shù)的個(gè)數(shù)。是線性無(wú)偏估計(jì)，為一個(gè)隨機(jī)變量。22、構(gòu)造型模型中的每一個(gè)方程都稱(chēng)為構(gòu)造式方程，構(gòu)造方程中，解釋變量只可以是前定變量。錯(cuò)誤。構(gòu)造方程中，解釋變量可以是前定變量，也可以是內(nèi)生變量。24、線性回歸模型意味著因變量是自變量的線性函數(shù)。錯(cuò)誤。因?yàn)榫€性回歸模型表示的是因變量是自變量的近似的線性關(guān)系，除了模型中的自變量以外，還有許多影響因變量的其它因素。25、G—Q檢驗(yàn)要求的樣本容量必須是大樣本。錯(cuò)誤。因?yàn)镚—Q檢驗(yàn)要求的樣本容量是盡可能是大樣本，當(dāng)然也可以是小樣本，但樣本數(shù)目不能少于模型參數(shù)個(gè)數(shù)的2倍以上。26.F也可以是小樣本，但檢驗(yàn)方法有所變化即不刪除中間項(xiàng)27.F是Σe2/〔n-2〕28.T29.F在共線性的檢驗(yàn)中30.T31、在異方差性的情況下，常用的OLS法必定高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。錯(cuò)誤。有可能高估也有可能低估；如：考慮一個(gè)非常簡(jiǎn)單的具有異方差性的線性回歸模型：32、雙變量模型中，對(duì)樣本回歸函數(shù)整體的顯著性檢驗(yàn)與斜率系數(shù)的顯