2025年國(guó)家開(kāi)放大學(xué)（電大）《微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》期末考試備考題庫(kù)及答案解析所屬院校：________姓名：________考場(chǎng)號(hào)：________考生號(hào)：________一、選擇題1.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，用來(lái)衡量變量之間線性關(guān)系強(qiáng)度的指標(biāo)是（）A.相關(guān)系數(shù)B.回歸系數(shù)C.方差D.協(xié)方差答案：A解析：相關(guān)系數(shù)是用來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)變量之間線性關(guān)系強(qiáng)度的指標(biāo)，其取值范圍在-1到1之間，值越接近1或-1表示線性關(guān)系越強(qiáng)，值越接近0表示線性關(guān)系越弱?；貧w系數(shù)表示解釋變量每變化一個(gè)單位，被解釋變量平均變化的數(shù)值。方差和協(xié)方差分別衡量變量的離散程度和兩個(gè)變量之間的協(xié)變程度。2.在進(jìn)行最小二乘法估計(jì)時(shí)，假設(shè)誤差項(xiàng)滿足的條件不包括（）A.期望值為0B.方差相等C.獨(dú)立性D.線性關(guān)系答案：D解析：最小二乘法估計(jì)的基本假設(shè)包括誤差項(xiàng)的期望值為0，即E(εi)=0；誤差項(xiàng)的方差相等，即Var(εi)=σ2對(duì)所有i成立；誤差項(xiàng)之間相互獨(dú)立，即E(εiεj)=0對(duì)所有i≠j成立。線性關(guān)系是指被解釋變量與解釋變量之間的關(guān)系是線性的，而不是誤差項(xiàng)的假設(shè)。3.在回歸分析中，R2的取值范圍是（）A.0到1之間B.-1到1之間C.0到無(wú)窮大之間D.-無(wú)窮大到無(wú)窮大之間答案：A解析：R2（決定系數(shù)）是用來(lái)衡量回歸模型擬合優(yōu)度的指標(biāo)，其取值范圍在0到1之間。R2=1表示模型完全擬合數(shù)據(jù)，R2=0表示模型無(wú)法解釋任何變異。R2的值越大，表示模型的解釋能力越強(qiáng)。4.在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸時(shí)，固定效應(yīng)模型適用于（）A.存在個(gè)體異質(zhì)性，但不存在時(shí)間效應(yīng)B.存在時(shí)間效應(yīng)，但不存在個(gè)體異質(zhì)性C.既不存在個(gè)體異質(zhì)性，也不存在時(shí)間效應(yīng)D.既存在個(gè)體異質(zhì)性，也存在時(shí)間效應(yīng)答案：A解析：固定效應(yīng)模型適用于存在個(gè)體異質(zhì)性，但不存在時(shí)間效應(yīng)的情況。個(gè)體異質(zhì)性指的是不同個(gè)體之間存在的不可觀測(cè)的異質(zhì)性，而時(shí)間效應(yīng)指的是同一個(gè)體在不同時(shí)間點(diǎn)上可能存在的共同變化因素。固定效應(yīng)模型可以控制個(gè)體異質(zhì)性對(duì)結(jié)果的影響，而隨機(jī)效應(yīng)模型則同時(shí)考慮個(gè)體異質(zhì)性和時(shí)間效應(yīng)。5.在工具變量法中，工具變量的關(guān)鍵要求是（）A.與內(nèi)生解釋變量相關(guān)B.與外生解釋變量相關(guān)C.與誤差項(xiàng)不相關(guān)D.與被解釋變量不相關(guān)答案：C解析：工具變量法用于解決內(nèi)生性問(wèn)題，工具變量的關(guān)鍵要求包括：①工具變量必須與內(nèi)生解釋變量相關(guān)；②工具變量必須與誤差項(xiàng)不相關(guān)；③工具變量必須外生，即工具變量不能與模型中的其他解釋變量相關(guān)。因此，選項(xiàng)C是正確答案。6.在斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)中，斷點(diǎn)（cutoff）是（）A.一個(gè)外生變量B.一個(gè)內(nèi)生變量C.一個(gè)固定效應(yīng)D.一個(gè)隨機(jī)變量答案：A解析：斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)是一種非參數(shù)或半?yún)?shù)方法，用于研究處理變量（regimeshift）對(duì)結(jié)果變量的影響。斷點(diǎn)，也稱為cutoff或閾值，是一個(gè)外生變量，它將樣本劃分為不同的組別，并比較不同組別之間的結(jié)果變量差異。斷點(diǎn)是預(yù)先設(shè)定的，不是模型中的內(nèi)生變量、固定效應(yīng)或隨機(jī)變量。7.在傾向得分匹配中，傾向得分是指（）A.處理概率B.結(jié)果變量C.解釋變量D.誤差項(xiàng)答案：A解析：傾向得分匹配是一種常用的因果推斷方法，用于估計(jì)處理效應(yīng)。傾向得分是指處理概率，即在給定一系列觀測(cè)變量的條件下，個(gè)體接受處理的概率。傾向得分是通過(guò)logistic回歸模型估計(jì)得到的，它將個(gè)體特征與處理概率聯(lián)系起來(lái)。通過(guò)匹配具有相似傾向得分的處理組和控制組，可以減少選擇偏差，更準(zhǔn)確地估計(jì)處理效應(yīng)。8.在雙重差分法中，需要滿足的關(guān)鍵條件是（）A.平行趨勢(shì)假設(shè)B.個(gè)體效應(yīng)假設(shè)C.工具變量假設(shè)D.隨機(jī)效應(yīng)假設(shè)答案：A解析：雙重差分法（Difference-in-Differences,DID）是一種常用的因果推斷方法，用于評(píng)估一項(xiàng)政策或干預(yù)措施的效果。DID方法的關(guān)鍵在于滿足平行趨勢(shì)假設(shè)，即在處理政策實(shí)施之前，處理組和控制組在結(jié)果變量上具有相同的發(fā)展趨勢(shì)。如果平行趨勢(shì)假設(shè)不成立，DID估計(jì)的結(jié)果可能會(huì)有偏誤。個(gè)體效應(yīng)假設(shè)、工具變量假設(shè)和隨機(jī)效應(yīng)假設(shè)與DID方法的核心思想不直接相關(guān)。9.在處理效應(yīng)模型中，平均處理效應(yīng)（ATE）是指（）A.處理組平均結(jié)果減去控制組平均結(jié)果B.處理組內(nèi)部結(jié)果的變化量C.控制組內(nèi)部結(jié)果的變化量D.所有個(gè)體接受處理后的平均結(jié)果答案：A解析：處理效應(yīng)模型用于研究處理變量對(duì)結(jié)果變量的影響。平均處理效應(yīng)（AverageTreatmentEffect,ATE）是指處理組平均結(jié)果減去控制組平均結(jié)果，它衡量了在所有個(gè)體中，接受處理相對(duì)于不接受處理的平均效果。ATE是處理效應(yīng)模型中的一個(gè)重要概念，用于評(píng)估處理變量的整體影響。10.在斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)中，如果斷點(diǎn)存在非線性效應(yīng)，則（）A.斷點(diǎn)回歸估計(jì)無(wú)效B.需要使用線性斷點(diǎn)回歸C.需要使用非線性斷點(diǎn)回歸D.可以使用常規(guī)回歸分析答案：C解析：斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RegressionDiscontinuityDesign,RDD）是一種準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法，用于評(píng)估斷點(diǎn)處的處理效應(yīng)。RDD的基本假設(shè)是斷點(diǎn)附近存在線性關(guān)系，即處理效應(yīng)在斷點(diǎn)處是連續(xù)的。如果斷點(diǎn)存在非線性效應(yīng)，即處理效應(yīng)在斷點(diǎn)處不連續(xù)或不線性，則傳統(tǒng)的線性斷點(diǎn)回歸估計(jì)可能會(huì)產(chǎn)生偏誤。在這種情況下，需要使用非線性斷點(diǎn)回歸模型來(lái)捕捉斷點(diǎn)處的非線性關(guān)系，以提高估計(jì)的準(zhǔn)確性。11.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，用來(lái)衡量變量之間線性關(guān)系方向的指標(biāo)是（）A.相關(guān)系數(shù)B.回歸系數(shù)C.方差D.協(xié)方差答案：B解析：回歸系數(shù)表示解釋變量每變化一個(gè)單位，被解釋變量平均變化的數(shù)值，其符號(hào)表示變量之間線性關(guān)系的方向，正號(hào)表示正相關(guān)，負(fù)號(hào)表示負(fù)相關(guān)。相關(guān)系數(shù)衡量線性關(guān)系強(qiáng)度，但不表示方向。方差和協(xié)方差分別衡量變量的離散程度和兩個(gè)變量之間的協(xié)變程度，都不表示方向。12.在進(jìn)行最小二乘法估計(jì)時(shí)，假設(shè)誤差項(xiàng)滿足的條件包括（）A.期望值為0B.方差相等C.獨(dú)立性D.以上都是答案：D解析：最小二乘法估計(jì)的基本假設(shè)包括誤差項(xiàng)的期望值為0，即E(εi)=0；誤差項(xiàng)的方差相等，即Var(εi)=σ2對(duì)所有i成立；誤差項(xiàng)之間相互獨(dú)立，即E(εiεj)=0對(duì)所有i≠j成立。這三個(gè)條件共同保證了最小二乘估計(jì)的無(wú)偏性和有效性。13.在回歸分析中，AdjustedR2的取值范圍是（）A.0到1之間B.-1到1之間C.0到無(wú)窮大之間D.-無(wú)窮大到無(wú)窮大之間答案：A解析：AdjustedR2（調(diào)整后的決定系數(shù)）是R2的一種修正形式，用于衡量增加解釋變量后模型擬合優(yōu)度的提升程度。AdjustedR2的取值范圍在0到1之間。AdjustedR2的值大于或等于R2的值，但通常小于R2的值。AdjustedR2越接近1，表示模型的解釋能力越強(qiáng)，且增加的解釋變量對(duì)模型有貢獻(xiàn)。14.在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸時(shí)，隨機(jī)效應(yīng)模型適用于（）A.存在個(gè)體異質(zhì)性，但不存在時(shí)間效應(yīng)B.存在時(shí)間效應(yīng)，但不存在個(gè)體異質(zhì)性C.既不存在個(gè)體異質(zhì)性，也不存在時(shí)間效應(yīng)D.既存在個(gè)體異質(zhì)性，也存在時(shí)間效應(yīng)答案：D解析：隨機(jī)效應(yīng)模型適用于既存在個(gè)體異質(zhì)性，也存在時(shí)間效應(yīng)的情況。個(gè)體異質(zhì)性指的是不同個(gè)體之間存在的不可觀測(cè)的異質(zhì)性，而時(shí)間效應(yīng)指的是同一個(gè)體在不同時(shí)間點(diǎn)上可能存在的共同變化因素。隨機(jī)效應(yīng)模型允許個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)都存在隨機(jī)誤差，并可以估計(jì)其方差。15.在工具變量法中，工具變量的關(guān)鍵要求不包括（）A.與內(nèi)生解釋變量相關(guān)B.與外生解釋變量相關(guān)C.與誤差項(xiàng)不相關(guān)D.與被解釋變量不相關(guān)答案：B解析：工具變量法用于解決內(nèi)生性問(wèn)題，工具變量的關(guān)鍵要求包括：①工具變量必須與內(nèi)生解釋變量相關(guān)；②工具變量必須與誤差項(xiàng)不相關(guān)；③工具變量必須外生，即工具變量不能與模型中的其他解釋變量相關(guān)。因此，選項(xiàng)B不是工具變量的關(guān)鍵要求。工具變量只需要與內(nèi)生解釋變量相關(guān)，不需要與外生解釋變量相關(guān)。16.在斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)中，如果斷點(diǎn)附近存在非線性效應(yīng)，則（）A.斷點(diǎn)回歸估計(jì)無(wú)效B.需要使用線性斷點(diǎn)回歸C.需要使用非線性斷點(diǎn)回歸D.可以使用常規(guī)回歸分析答案：C解析：斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RegressionDiscontinuityDesign,RDD）的基本假設(shè)是斷點(diǎn)附近存在線性關(guān)系，即處理效應(yīng)在斷點(diǎn)處是連續(xù)的。如果斷點(diǎn)存在非線性效應(yīng)，即處理效應(yīng)在斷點(diǎn)處不連續(xù)或不線性，則傳統(tǒng)的線性斷點(diǎn)回歸估計(jì)可能會(huì)產(chǎn)生偏誤。在這種情況下，需要使用非線性斷點(diǎn)回歸模型來(lái)捕捉斷點(diǎn)處的非線性關(guān)系，以提高估計(jì)的準(zhǔn)確性。17.在傾向得分匹配中，傾向得分是指（）A.處理概率B.結(jié)果變量C.解釋變量D.誤差項(xiàng)答案：A解析：傾向得分匹配是一種常用的因果推斷方法，用于估計(jì)處理效應(yīng)。傾向得分是指處理概率，即在給定一系列觀測(cè)變量的條件下，個(gè)體接受處理的概率。傾向得分是通過(guò)logistic回歸模型估計(jì)得到的，它將個(gè)體特征與處理概率聯(lián)系起來(lái)。通過(guò)匹配具有相似傾向得分的處理組和控制組，可以減少選擇偏差，更準(zhǔn)確地估計(jì)處理效應(yīng)。18.在雙重差分法中，需要滿足的關(guān)鍵條件是（）A.平行趨勢(shì)假設(shè)B.個(gè)體效應(yīng)假設(shè)C.工具變量假設(shè)D.隨機(jī)效應(yīng)假設(shè)答案：A解析：雙重差分法（Difference-in-Differences,DID）是一種常用的因果推斷方法，用于評(píng)估一項(xiàng)政策或干預(yù)措施的效果。DID方法的關(guān)鍵在于滿足平行趨勢(shì)假設(shè)，即在處理政策實(shí)施之前，處理組和控制組在結(jié)果變量上具有相同的發(fā)展趨勢(shì)。如果平行趨勢(shì)假設(shè)不成立，DID估計(jì)的結(jié)果可能會(huì)有偏誤。個(gè)體效應(yīng)假設(shè)、工具變量假設(shè)和隨機(jī)效應(yīng)假設(shè)與DID方法的核心思想不直接相關(guān)。19.在處理效應(yīng)模型中，處理效應(yīng)的分解是指（）A.將處理效應(yīng)分解為固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)B.將處理效應(yīng)分解為平均處理效應(yīng)和條件處理效應(yīng)C.將處理效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)D.將處理效應(yīng)分解為平均處理效應(yīng)、條件平均處理效應(yīng)和平均處理效應(yīng)方差答案：D解析：處理效應(yīng)的分解是指將處理效應(yīng)分解為不同層次的效應(yīng)，以便更深入地理解處理變量的影響。常見(jiàn)的分解包括平均處理效應(yīng)（ATE）、條件平均處理效應(yīng)（CATE）和平均處理效應(yīng)方差（Var[ATE]）。這種分解有助于區(qū)分處理效應(yīng)在不同個(gè)體和不同條件下的差異，并評(píng)估處理效應(yīng)的穩(wěn)定性和個(gè)體異質(zhì)性。20.在斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)中，斷點(diǎn)的選擇應(yīng)該是（）A.隨機(jī)選擇的B.基于結(jié)果變量選擇的C.基于解釋變量選擇的D.基于誤差項(xiàng)選擇的答案：C解析：斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RegressionDiscontinuityDesign,RDD）的關(guān)鍵在于存在一個(gè)明確的斷點(diǎn)，該斷點(diǎn)將樣本劃分為不同的組別，并比較不同組別之間的結(jié)果變量差異。斷點(diǎn)的選擇應(yīng)該是基于解釋變量選擇的，即解釋變量的值在斷點(diǎn)處發(fā)生突變。斷點(diǎn)應(yīng)該是預(yù)先設(shè)定的，而不是隨機(jī)選擇的、基于結(jié)果變量選擇的或基于誤差項(xiàng)選擇的。斷點(diǎn)的選擇應(yīng)該具有外生性，即斷點(diǎn)的位置不應(yīng)該受到結(jié)果變量的影響。二、多選題1.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，以下哪些屬于面板數(shù)據(jù)的特性（）A.時(shí)間序列數(shù)據(jù)B.個(gè)體序列數(shù)據(jù)C.橫截面數(shù)據(jù)D.包含固定效應(yīng)E.包含隨機(jī)效應(yīng)答案：ABDE解析：面板數(shù)據(jù)是指同時(shí)包含時(shí)間序列和個(gè)體序列的數(shù)據(jù)，它既有時(shí)間維度，也有個(gè)體維度。因此，面板數(shù)據(jù)既具有時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特性，也具有個(gè)體序列數(shù)據(jù)的特性（A、B）。面板數(shù)據(jù)可以看作是多次觀測(cè)的橫截面數(shù)據(jù)，但橫截面數(shù)據(jù)本身不具備時(shí)間序列的特性，因此面板數(shù)據(jù)不完全等同于橫截面數(shù)據(jù)（C錯(cuò)誤）。面板數(shù)據(jù)模型可以包含固定效應(yīng)（D）和隨機(jī)效應(yīng)（E），這是面板數(shù)據(jù)模型區(qū)分于其他回歸模型的重要特征。2.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，以下哪些是模型設(shè)定偏誤的來(lái)源（）A.遺漏變量B.包含無(wú)關(guān)變量C.誤差項(xiàng)與解釋變量相關(guān)D.線性關(guān)系假設(shè)錯(cuò)誤E.樣本量不足答案：ABC解析：模型設(shè)定偏誤是指回歸模型未能正確反映變量之間的關(guān)系，導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏。遺漏變量（A）是指模型中遺漏了重要的解釋變量，這會(huì)導(dǎo)致被遺漏變量與誤差項(xiàng)相關(guān)，從而產(chǎn)生偏誤。包含無(wú)關(guān)變量（B）是指模型中包含了與被解釋變量無(wú)關(guān)的解釋變量，這會(huì)增加模型的復(fù)雜度，但通常不會(huì)導(dǎo)致估計(jì)系數(shù)有偏。誤差項(xiàng)與解釋變量相關(guān)（C）是內(nèi)生性的體現(xiàn)，會(huì)導(dǎo)致最小二乘估計(jì)有偏。線性關(guān)系假設(shè)錯(cuò)誤（D）是指模型未捕捉到變量之間的非線性關(guān)系，這會(huì)導(dǎo)致模型設(shè)定不準(zhǔn)確，但未必導(dǎo)致有偏估計(jì)，取決于具體情況。樣本量不足（E）會(huì)影響估計(jì)的精度和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的效力，但不直接導(dǎo)致模型設(shè)定偏誤。3.在工具變量法中，以下哪些是工具變量的有效要求（）A.外生性B.相關(guān)性C.排他性D.同方差性E.正態(tài)性答案：ABC解析：工具變量法用于解決內(nèi)生性問(wèn)題，工具變量需要滿足三個(gè)基本要求：外生性（A），即工具變量必須與模型中的誤差項(xiàng)不相關(guān)；相關(guān)性（B），即工具變量必須與內(nèi)生解釋變量相關(guān)；排他性（C），即工具變量只能通過(guò)內(nèi)生解釋變量影響被解釋變量，不能有其他直接影響。同方差性（D）是關(guān)于誤差項(xiàng)方差的條件，與工具變量的有效性無(wú)關(guān)。正態(tài)性（E）是關(guān)于誤差項(xiàng)分布的條件，雖然某些估計(jì)方法（如兩階段最小二乘法）可能假設(shè)誤差項(xiàng)正態(tài)分布，但工具變量的有效性并不依賴于誤差項(xiàng)的正態(tài)性。4.在斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)中，以下哪些是模型設(shè)定的關(guān)鍵假設(shè)（）A.斷點(diǎn)存在B.平行趨勢(shì)假設(shè)C.處理效應(yīng)在斷點(diǎn)處連續(xù)D.誤差項(xiàng)獨(dú)立同分布E.解釋變量在斷點(diǎn)處連續(xù)答案：ABCE解析：斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RDD）的關(guān)鍵假設(shè)包括：斷點(diǎn)存在（A），即存在一個(gè)明確的閾值，將樣本劃分為不同的組別；解釋變量在斷點(diǎn)處連續(xù)（E），這是RDD的基本要求，確保斷點(diǎn)附近的樣本具有可比性；平行趨勢(shì)假設(shè)（B），即在斷點(diǎn)實(shí)施政策之前，處理組和控制組在結(jié)果變量上具有相同的發(fā)展趨勢(shì)；處理效應(yīng)在斷點(diǎn)處連續(xù)（C），即斷點(diǎn)處的處理效應(yīng)是連續(xù)的，沒(méi)有跳躍或變化。誤差項(xiàng)獨(dú)立同分布（D）是標(biāo)準(zhǔn)回歸分析的基本假設(shè)，但不是RDD特有的關(guān)鍵假設(shè)。5.在傾向得分匹配中，以下哪些是匹配方法的類型（）A.最近鄰匹配B.卡爾曼濾波C.樹(shù)匹配D.配對(duì)匹配E.回歸匹配答案：ACDE解析：傾向得分匹配（PSM）是一種常用的因果推斷方法，通過(guò)匹配具有相似傾向得分的處理組和控制組來(lái)減少選擇偏差。常見(jiàn)的匹配方法包括最近鄰匹配（A）、卡方匹配、核匹配、半徑匹配、配對(duì)匹配（D）和回歸匹配（E）等?？柭鼮V波（B）是一種遞歸濾波器，用于估計(jì)線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)，與傾向得分匹配無(wú)關(guān)。樹(shù)匹配（C）可能是指基于樹(shù)的集成方法，如隨機(jī)森林或梯度提升樹(shù)，雖然這些方法可以用于估計(jì)傾向得分，但“樹(shù)匹配”本身不是一種標(biāo)準(zhǔn)的傾向得分匹配方法名稱。6.在雙重差分法中，以下哪些是模型設(shè)定的關(guān)鍵假設(shè)（）A.處理效應(yīng)存在B.平行趨勢(shì)假設(shè)C.工具變量外生性D.誤差項(xiàng)獨(dú)立同分布E.樣本量足夠大答案：AB解析：雙重差分法（DID）的關(guān)鍵假設(shè)包括：處理效應(yīng)存在（A），即處理變量對(duì)結(jié)果變量有真實(shí)影響；平行趨勢(shì)假設(shè)（B），即在處理政策實(shí)施之前，處理組和控制組在結(jié)果變量上具有相同的發(fā)展趨勢(shì)。選項(xiàng)C工具變量外生性是工具變量法的假設(shè)，不是DID的假設(shè)。選項(xiàng)D誤差項(xiàng)獨(dú)立同分布是標(biāo)準(zhǔn)回歸分析的假設(shè)，但不是DID特有的關(guān)鍵假設(shè)。選項(xiàng)E樣本量足夠大是進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的考慮因素，但不是DID的核心假設(shè)。7.在處理效應(yīng)模型中，以下哪些是處理效應(yīng)的類型（）A.平均處理效應(yīng)（ATE）B.條件平均處理效應(yīng)（CATE）C.直接效應(yīng)D.間接效應(yīng)E.平均處理效應(yīng)方差答案：ABCD解析：處理效應(yīng)模型用于研究處理變量對(duì)結(jié)果變量的影響，可以根據(jù)不同的角度分解處理效應(yīng)。常見(jiàn)的處理效應(yīng)類型包括：平均處理效應(yīng)（ATE）（A），即處理對(duì)所有個(gè)體的平均影響；條件平均處理效應(yīng)（CATE）（B），即處理對(duì)不同個(gè)體的平均影響；直接效應(yīng)（C），即處理通過(guò)直接渠道對(duì)結(jié)果變量的影響；間接效應(yīng)（D），即處理通過(guò)間接渠道對(duì)結(jié)果變量的影響。平均處理效應(yīng)方差（E）是衡量處理效應(yīng)變異性的指標(biāo)，不是處理效應(yīng)的類型。8.在面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型中，以下哪些是模型的優(yōu)點(diǎn)（）A.可以控制個(gè)體異質(zhì)性B.估計(jì)量具有一致性C.估計(jì)量通常具有較低方差D.可以處理動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)E.不受遺漏變量偏誤影響答案：ABC解析：面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型（FE）的優(yōu)點(diǎn)包括：可以控制個(gè)體異質(zhì)性（A），即模型可以控制不可觀測(cè)的個(gè)體特定因素對(duì)結(jié)果變量的影響；估計(jì)量具有一致性（B），即在滿足模型假設(shè)的條件下，估計(jì)量收斂到真實(shí)參數(shù)值；估計(jì)量通常具有較低方差（C），尤其是在樣本量較小或個(gè)體數(shù)量較多時(shí)，相比隨機(jī)效應(yīng)模型（RE），F(xiàn)E估計(jì)量通常更集中。選項(xiàng)DFE模型主要用于靜態(tài)面板數(shù)據(jù)，處理動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)通常需要其他方法，如差分GMM。選項(xiàng)EFE模型可以緩解遺漏變量偏誤，但不能完全消除，特別是當(dāng)遺漏變量與解釋變量相關(guān)時(shí)。9.在斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)中，以下哪些是模型設(shè)定的挑戰(zhàn)（）A.斷點(diǎn)選擇B.平行趨勢(shì)假設(shè)的檢驗(yàn)C.處理效應(yīng)的異質(zhì)性D.樣本選擇偏誤E.誤差項(xiàng)非正態(tài)性答案：ABCD解析：斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RDD）的模型設(shè)定面臨several挑戰(zhàn)：斷點(diǎn)選擇（A），即如何確定合適的斷點(diǎn)；平行趨勢(shì)假設(shè)的檢驗(yàn)（B），即如何驗(yàn)證斷點(diǎn)實(shí)施政策前后處理組和控制組的趨勢(shì)是否平行；處理效應(yīng)的異質(zhì)性（C），即處理效應(yīng)在斷點(diǎn)處是否連續(xù)，是否存在跳躍或變化；樣本選擇偏誤（D），即如何確保斷點(diǎn)附近的樣本是隨機(jī)選擇的，沒(méi)有選擇偏誤。選項(xiàng)E誤差項(xiàng)非正態(tài)性是標(biāo)準(zhǔn)回歸分析的潛在問(wèn)題，但通常不是RDD模型設(shè)定的核心挑戰(zhàn)，除非進(jìn)行精確推斷。10.在傾向得分匹配中，以下哪些是匹配質(zhì)量評(píng)估的方法（）A.標(biāo)準(zhǔn)化平均差B.核密度估計(jì)圖C.統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)D.誤差項(xiàng)方差分析E.匹配后協(xié)變量平衡檢驗(yàn)答案：ABCE解析：傾向得分匹配（PSM）后，需要評(píng)估匹配質(zhì)量，以確保匹配有效減少了選擇偏誤。常見(jiàn)的匹配質(zhì)量評(píng)估方法包括：標(biāo)準(zhǔn)化平均差（SMD）（A），用于衡量匹配后處理組和控制組在協(xié)變量上的差異程度；核密度估計(jì)圖（B），用于直觀展示匹配后處理組和控制組協(xié)變量分布的重疊程度；匹配后協(xié)變量平衡檢驗(yàn)（E），如t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)或方差分析，用于檢驗(yàn)匹配后協(xié)變量在處理組和控制組之間是否達(dá)到平衡。選項(xiàng)C統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)可能指協(xié)變量平衡檢驗(yàn)中的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，但SMD和核密度估計(jì)圖是更直接的評(píng)估方法。選項(xiàng)D誤差項(xiàng)方差分析不是PSM匹配質(zhì)量評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)方法。11.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，以下哪些屬于內(nèi)生性問(wèn)題的來(lái)源（）A.遺漏變量偏誤B.誤差項(xiàng)與解釋變量相關(guān)C.樣本選擇偏誤D.代理變量誤差E.隨機(jī)擾動(dòng)答案：ABC解析：內(nèi)生性問(wèn)題是指回歸模型中解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān)，導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏且不一致。內(nèi)生性問(wèn)題的主要來(lái)源包括：遺漏變量偏誤（A），即模型遺漏了與被解釋變量和內(nèi)生解釋變量都相關(guān)的變量；誤差項(xiàng)與解釋變量相關(guān)（B），可能是由于測(cè)量誤差、simultaneity或遺漏變量引起；樣本選擇偏誤（C），即樣本不是隨機(jī)抽取的，而是根據(jù)某個(gè)與結(jié)果變量相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)選擇出來(lái)的，導(dǎo)致樣本無(wú)法代表總體。代理變量誤差（D）是指代理變量未能準(zhǔn)確反映真實(shí)解釋變量的情況，可能導(dǎo)致估計(jì)偏誤，但不一定是內(nèi)生性問(wèn)題的直接來(lái)源。隨機(jī)擾動(dòng)（E）是模型中隨機(jī)發(fā)生的誤差，理想情況下隨機(jī)擾動(dòng)與解釋變量不相關(guān)，內(nèi)生性問(wèn)題是由與解釋變量相關(guān)的系統(tǒng)性誤差構(gòu)成的。12.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，以下哪些是模型設(shè)定偏誤的來(lái)源（）A.遺漏變量B.包含無(wú)關(guān)變量C.誤差項(xiàng)與解釋變量相關(guān)D.線性關(guān)系假設(shè)錯(cuò)誤E.樣本量不足答案：AB解析：模型設(shè)定偏誤是指回歸模型未能正確反映變量之間的關(guān)系，導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏。遺漏變量（A）是指模型中遺漏了重要的解釋變量，這會(huì)導(dǎo)致被遺漏變量與誤差項(xiàng)相關(guān)，從而產(chǎn)生偏誤。包含無(wú)關(guān)變量（B）是指模型中包含了與被解釋變量無(wú)關(guān)的解釋變量，這會(huì)增加模型的復(fù)雜度，但通常不會(huì)導(dǎo)致估計(jì)系數(shù)有偏，只會(huì)影響估計(jì)的效率和標(biāo)準(zhǔn)誤。誤差項(xiàng)與解釋變量相關(guān)（C）是內(nèi)生性的體現(xiàn)，會(huì)導(dǎo)致最小二乘估計(jì)有偏，屬于模型設(shè)定偏誤的一種。線性關(guān)系假設(shè)錯(cuò)誤（D）是指模型未捕捉到變量之間的非線性關(guān)系，這會(huì)導(dǎo)致模型設(shè)定不準(zhǔn)確，但未必導(dǎo)致有偏估計(jì)，取決于具體情況。樣本量不足（E）會(huì)影響估計(jì)的精度和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的效力，但不直接導(dǎo)致模型設(shè)定偏誤。13.在工具變量法中，以下哪些是工具變量的有效要求（）A.外生性B.相關(guān)性C.排他性D.同方差性E.正態(tài)性答案：ABC解析：工具變量法用于解決內(nèi)生性問(wèn)題，工具變量需要滿足三個(gè)基本要求：外生性（A），即工具變量必須與模型中的誤差項(xiàng)不相關(guān)；相關(guān)性（B），即工具變量必須與內(nèi)生解釋變量相關(guān)；排他性（C），即工具變量只能通過(guò)內(nèi)生解釋變量影響被解釋變量，不能有其他直接影響。同方差性（D）是關(guān)于誤差項(xiàng)方差的條件，與工具變量的有效性無(wú)關(guān)。正態(tài)性（E）是關(guān)于誤差項(xiàng)分布的條件，雖然某些估計(jì)方法（如兩階段最小二乘法）可能假設(shè)誤差項(xiàng)正態(tài)分布，但工具變量的有效性并不依賴于誤差項(xiàng)的正態(tài)性。14.在斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)中，以下哪些是模型設(shè)定的關(guān)鍵假設(shè)（）A.斷點(diǎn)存在B.平行趨勢(shì)假設(shè)C.處理效應(yīng)在斷點(diǎn)處連續(xù)D.誤差項(xiàng)獨(dú)立同分布E.解釋變量在斷點(diǎn)處連續(xù)答案：ABCE解析：斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RDD）的關(guān)鍵假設(shè)包括：斷點(diǎn)存在（A），即存在一個(gè)明確的閾值，將樣本劃分為不同的組別；解釋變量在斷點(diǎn)處連續(xù)（E），這是RDD的基本要求，確保斷點(diǎn)附近的樣本具有可比性；平行趨勢(shì)假設(shè)（B），即在斷點(diǎn)實(shí)施政策之前，處理組和控制組在結(jié)果變量上具有相同的發(fā)展趨勢(shì)；處理效應(yīng)在斷點(diǎn)處連續(xù)（C），即斷點(diǎn)處的處理效應(yīng)是連續(xù)的，沒(méi)有跳躍或變化。誤差項(xiàng)獨(dú)立同分布（D）是標(biāo)準(zhǔn)回歸分析的基本假設(shè)，但不是RDD特有的關(guān)鍵假設(shè)。15.在傾向得分匹配中，以下哪些是匹配方法的類型（）A.最近鄰匹配B.卡爾曼濾波C.樹(shù)匹配D.配對(duì)匹配E.回歸匹配答案：ACDE解析：傾向得分匹配（PSM）是一種常用的因果推斷方法，通過(guò)匹配具有相似傾向得分的處理組和控制組來(lái)減少選擇偏差。常見(jiàn)的匹配方法包括最近鄰匹配（A）、卡方匹配、核匹配、半徑匹配、配對(duì)匹配（D）和回歸匹配（E）等?？柭鼮V波（B）是一種遞歸濾波器，用于估計(jì)線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)，與傾向得分匹配無(wú)關(guān)。樹(shù)匹配（C）可能是指基于樹(shù)的集成方法，如隨機(jī)森林或梯度提升樹(shù)，雖然這些方法可以用于估計(jì)傾向得分，但“樹(shù)匹配”本身不是一種標(biāo)準(zhǔn)的傾向得分匹配方法名稱。16.在雙重差分法中，以下哪些是模型設(shè)定的關(guān)鍵假設(shè)（）A.處理效應(yīng)存在B.平行趨勢(shì)假設(shè)C.工具變量外生性D.誤差項(xiàng)獨(dú)立同分布E.樣本量足夠大答案：AB解析：雙重差分法（DID）的關(guān)鍵假設(shè)包括：處理效應(yīng)存在（A），即處理變量對(duì)結(jié)果變量有真實(shí)影響；平行趨勢(shì)假設(shè)（B），即在處理政策實(shí)施之前，處理組和控制組在結(jié)果變量上具有相同的發(fā)展趨勢(shì)。選項(xiàng)C工具變量外生性是工具變量法的假設(shè)，不是DID的假設(shè)。選項(xiàng)D誤差項(xiàng)獨(dú)立同分布是標(biāo)準(zhǔn)回歸分析的假設(shè)，但不是DID特有的關(guān)鍵假設(shè)。選項(xiàng)E樣本量足夠大是進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的考慮因素，但不是DID的核心假設(shè)。17.在處理效應(yīng)模型中，以下哪些是處理效應(yīng)的類型（）A.平均處理效應(yīng)（ATE）B.條件平均處理效應(yīng)（CATE）C.直接效應(yīng)D.間接效應(yīng)E.平均處理效應(yīng)方差答案：ABCD解析：處理效應(yīng)模型用于研究處理變量對(duì)結(jié)果變量的影響，可以根據(jù)不同的角度分解處理效應(yīng)。常見(jiàn)的處理效應(yīng)類型包括：平均處理效應(yīng)（ATE）（A），即處理對(duì)所有個(gè)體的平均影響；條件平均處理效應(yīng)（CATE）（B），即處理對(duì)不同個(gè)體的平均影響；直接效應(yīng)（C），即處理通過(guò)直接渠道對(duì)結(jié)果變量的影響；間接效應(yīng)（D），即處理通過(guò)間接渠道對(duì)結(jié)果變量的影響。平均處理效應(yīng)方差（E）是衡量處理效應(yīng)變異性的指標(biāo)，不是處理效應(yīng)的類型。18.在面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型中，以下哪些是模型的優(yōu)點(diǎn)（）A.可以控制個(gè)體異質(zhì)性B.估計(jì)量具有一致性C.估計(jì)量通常具有較低方差D.可以處理動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)E.不受遺漏變量偏誤影響答案：ABC解析：面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型（FE）的優(yōu)點(diǎn)包括：可以控制個(gè)體異質(zhì)性（A），即模型可以控制不可觀測(cè)的個(gè)體特定因素對(duì)結(jié)果變量的影響；估計(jì)量具有一致性（B），即在滿足模型假設(shè)的條件下，估計(jì)量收斂到真實(shí)參數(shù)值；估計(jì)量通常具有較低方差（C），尤其是在樣本量較小或個(gè)體數(shù)量較多時(shí)，相比隨機(jī)效應(yīng)模型（RE），F(xiàn)E估計(jì)量通常更集中。選項(xiàng)DFE模型主要用于靜態(tài)面板數(shù)據(jù)，處理動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)通常需要其他方法，如差分GMM。選項(xiàng)EFE模型可以緩解遺漏變量偏誤，但不能完全消除，特別是當(dāng)遺漏變量與解釋變量相關(guān)時(shí)。19.在斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)中，以下哪些是模型設(shè)定的挑戰(zhàn)（）A.斷點(diǎn)選擇B.平行趨勢(shì)假設(shè)的檢驗(yàn)C.處理效應(yīng)的異質(zhì)性D.樣本選擇偏誤E.誤差項(xiàng)非正態(tài)性答案：ABCD解析：斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RDD）的模型設(shè)定面臨several挑戰(zhàn)：斷點(diǎn)選擇（A），即如何確定合適的斷點(diǎn)；平行趨勢(shì)假設(shè)的檢驗(yàn)（B），即如何驗(yàn)證斷點(diǎn)實(shí)施政策前后處理組和控制組的趨勢(shì)是否平行；處理效應(yīng)的異質(zhì)性（C），即處理效應(yīng)在斷點(diǎn)處是否連續(xù)，是否存在跳躍或變化；樣本選擇偏誤（D），即如何確保斷點(diǎn)附近的樣本是隨機(jī)選擇的，沒(méi)有選擇偏誤。選項(xiàng)E誤差項(xiàng)非正態(tài)性是標(biāo)準(zhǔn)回歸分析的潛在問(wèn)題，但通常不是RDD模型設(shè)定的核心挑戰(zhàn)，除非進(jìn)行精確推斷。20.在傾向得分匹配中，以下哪些是匹配質(zhì)量評(píng)估的方法（）A.標(biāo)準(zhǔn)化平均差B.核密度估計(jì)圖C.統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)D.誤差項(xiàng)方差分析E.匹配后協(xié)變量平衡檢驗(yàn)答案：ABCE解析：傾向得分匹配（PSM）后，需要評(píng)估匹配質(zhì)量，以確保匹配有效減少了選擇偏誤。常見(jiàn)的匹配質(zhì)量評(píng)估方法包括：標(biāo)準(zhǔn)化平均差（SMD）（A），用于衡量匹配后處理組和控制組在協(xié)變量上的差異程度；核密度估計(jì)圖（B），用于直觀展示匹配后處理組和控制組協(xié)變量分布的重疊程度；匹配后協(xié)變量平衡檢驗(yàn)（E），如t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)或方差分析，用于檢驗(yàn)匹配后協(xié)變量在處理組和控制組之間是否達(dá)到平衡。選項(xiàng)C統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)可能指協(xié)變量平衡檢驗(yàn)中的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，但SMD和核密度估計(jì)圖是更直接的評(píng)估方法。選項(xiàng)D誤差項(xiàng)方差分析不是PSM匹配質(zhì)量評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)方法。三、判斷題1.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，最小二乘法估計(jì)量在滿足基本假設(shè)下總是無(wú)偏的。（）答案：正確解析：最小二乘法（OLS）估計(jì)量的一致性要求模型滿足基本假設(shè)，包括誤差項(xiàng)的期望值為零、解釋變量非隨機(jī)、同方差性以及無(wú)完全多重共線性。在這些基本假設(shè)下，OLS估計(jì)量是線性的、無(wú)偏的，并且具有最小方差（即最佳線性無(wú)偏估計(jì)，BLUE）。因此，只要基本假設(shè)成立，OLS估計(jì)量總是無(wú)偏的，即E(β?)=β。2.面板數(shù)據(jù)模型中的固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型都可以控制個(gè)體異質(zhì)性。（）答案：正確解析：面板數(shù)據(jù)模型允許同時(shí)考慮時(shí)間維度和個(gè)體維度。固定效應(yīng)模型（FE）通過(guò)引入個(gè)體固定效應(yīng)來(lái)控制所有與個(gè)體相關(guān)的不可觀測(cè)異質(zhì)性，這些異質(zhì)性在模型中得到了完全的估計(jì)和控制。隨機(jī)效應(yīng)模型（RE）則假設(shè)個(gè)體異質(zhì)性是隨機(jī)分布的，并通過(guò)對(duì)個(gè)體效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)來(lái)控制其平均影響。因此，兩種模型都能在一定程度上控制個(gè)體異質(zhì)性，只是控制的方式和假設(shè)不同。3.在工具變量法中，只要工具變量與內(nèi)生解釋變量相關(guān)，就可以用來(lái)消除內(nèi)生性問(wèn)題。（）答案：錯(cuò)誤解析：工具變量法要求工具變量滿足兩個(gè)關(guān)鍵條件：一是工具變量必須與內(nèi)生解釋變量相關(guān)，二是工具變量必須與模型的誤差項(xiàng)不相關(guān)（即外生性）。如果工具變量與誤差項(xiàng)相關(guān)，那么它實(shí)際上就是內(nèi)生變量，使用這樣的工具變量進(jìn)行估計(jì)仍然會(huì)產(chǎn)生偏誤，無(wú)法解決內(nèi)生性問(wèn)題。因此，僅僅工具變量與內(nèi)生解釋變量相關(guān)是不夠的，它還必須滿足外生性要求。4.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RDD）本質(zhì)上是一種自然實(shí)驗(yàn)。（）答案：正確解析：斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)利用政策或自然事件造成的斷點(diǎn)（如年齡斷檔、收入門檻）來(lái)識(shí)別處理效應(yīng)。如果斷點(diǎn)是外生的，并且斷點(diǎn)兩側(cè)的政策或環(huán)境其他方面相似，那么RDD就可以利用局部隨機(jī)性來(lái)近似自然實(shí)驗(yàn)，從而更有效地估計(jì)因果效應(yīng)。因此，RDD被認(rèn)為是一種準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)方法。5.傾向得分匹配（PSM）可以完全消除選擇偏誤。（）答案：錯(cuò)誤解析：傾向得分匹配通過(guò)將處理組和控制組中具有相似傾向得分的個(gè)體進(jìn)行匹配，旨在構(gòu)造一個(gè)偽實(shí)驗(yàn)，從而減少由可觀測(cè)特征導(dǎo)致的選擇偏誤。然而，PSM依賴于傾向得分模型設(shè)定正確、未遺漏重要協(xié)變量以及匹配方法有效等假設(shè)。如果這些假設(shè)不滿足，特別是存在未觀測(cè)的異質(zhì)性（即遺漏變量偏誤），PSM可能無(wú)法完全消除選擇偏誤，甚至可能引入新的偏誤。6.雙重差分法（DID）可以處理動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)，因此不需要考慮其他方法。（）答案：錯(cuò)誤解析：雙重差分法（DID）通過(guò)比較處理組和控制組在政策實(shí)施前后的變化差異來(lái)估計(jì)因果效應(yīng)，它本身不直接限制是否可以處理動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)。然而，DID的平行趨勢(shì)假設(shè)在動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)中檢驗(yàn)可能更復(fù)雜。此外，對(duì)于某些動(dòng)態(tài)效應(yīng)或特定類型的內(nèi)生性問(wèn)題，可能需要采用其他方法，如差分GMM、系統(tǒng)GMM或斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)等。因此，DID并非解決所有動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)因果推斷問(wèn)題的萬(wàn)能方法。7.處理效應(yīng)的分解是指將處理效應(yīng)分解為不同層次的效應(yīng)，以便更深入地理解處理變量的影響。（）答案：正確解析：處理效應(yīng)分解是因果推斷中的一個(gè)重要概念，它將總體的處理效應(yīng)（如平均處理效應(yīng)）分解為不同組成部分，例如可以分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，或者根據(jù)個(gè)體特征分解為條件平均處理效應(yīng)。這種分解有助于識(shí)別處理效應(yīng)的作用機(jī)制，理解處理變量對(duì)不同群體的影響差異，從而更深入地揭示處理變量的因果影響。8.在面板數(shù)據(jù)回歸中，固定效應(yīng)模型比隨機(jī)效應(yīng)模型更優(yōu)越，因?yàn)槠涔烙?jì)量總是更有效。（）答案：錯(cuò)誤解析：面板數(shù)據(jù)回歸中固定效應(yīng)模型（FE）和隨機(jī)效應(yīng)模型（RE）各有優(yōu)劣，選擇哪種模型取決于對(duì)模型假設(shè)的檢驗(yàn)結(jié)果。FE可以控制所有個(gè)體異質(zhì)性，但要求個(gè)體效應(yīng)與解釋變量不相關(guān)；RE可以處理隨機(jī)個(gè)體效應(yīng)，但要求個(gè)體效應(yīng)與解釋變量相關(guān)且外生。FE的估計(jì)量在滿足其假設(shè)時(shí)可能比RE的估計(jì)量具有更低的方差，但這并不意味著FE總是更優(yōu)越。RE的估計(jì)量在滿足其假設(shè)時(shí)是有效的。因此，沒(méi)有絕對(duì)的優(yōu)越性，選擇模型需基于具體情境和假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果。9.如果斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)中斷點(diǎn)附近存在非線性效應(yīng)，則斷點(diǎn)回歸估計(jì)無(wú)效。（）答案：錯(cuò)誤解析：斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RDD）的基本假設(shè)是斷點(diǎn)處的處理效應(yīng)是連續(xù)的，即斷點(diǎn)附近存在線性效應(yīng)。如果存在非線性效應(yīng)，即處理效應(yīng)在斷點(diǎn)處不連續(xù)或不線性，傳統(tǒng)的線性斷點(diǎn)回歸可能會(huì)產(chǎn)生偏誤。然而，可以通過(guò)使用非線性斷點(diǎn)