計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題.doc

本文檔系作者精心整理編輯，實(shí)用價(jià)值高。第1章一、單項(xiàng)選擇題1、在同一時(shí)間，不同統(tǒng)計(jì)單位的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)列是( )A、時(shí)期數(shù)據(jù) B、時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù) C、時(shí)序數(shù)據(jù) D、截面數(shù)據(jù)2、在經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型中，依據(jù)經(jīng)濟(jì)法規(guī)人為確定的參數(shù)，如固定資產(chǎn)折舊率，利息率，稱為( )A、定義參數(shù) B、制度參數(shù) C、內(nèi)生參數(shù) D、外生參數(shù)3、經(jīng)濟(jì)計(jì)量研究中的數(shù)據(jù)有兩類，一類是時(shí)序數(shù)據(jù)，另一類是( )A、總量數(shù)據(jù) B、橫截面數(shù)據(jù) C、平均數(shù)據(jù) D、相對(duì)數(shù)據(jù)4、經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)起源于對(duì)經(jīng)濟(jì)問題的( )A、理論研究 B、應(yīng)用研究 C、定量研究 D、定性研究5、弗里希將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)定義為( )A、經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者的結(jié)合 B、管理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者的結(jié)合C、管理學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者的結(jié)合 D、經(jīng)濟(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者的結(jié)合6、有關(guān)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的描述正確的為( )A、經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素之間的定性關(guān)系B、經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素之間的定量關(guān)系，用確定性的數(shù)學(xué)方程加以描述C、經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素之間的定量關(guān)系，用隨機(jī)性的數(shù)學(xué)方程加以描述D、經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素之間的定性關(guān)系，用隨機(jī)性的數(shù)學(xué)方程加以描述7、經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)一詞的提出者是（ ）A、弗里德曼 B、丁伯根 C、費(fèi)里希 D、克萊茵8、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)列是( )A、時(shí)間數(shù)據(jù) B、時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù) C、時(shí)序數(shù)據(jù) D、截面數(shù)據(jù)9、根據(jù)樣本資料已估計(jì)得出人均消費(fèi)支出Y對(duì)人均收入X的回歸模型是ln=3、5+0、91nXi，這表明人均收入每增加1，人均消費(fèi)支出將( )A、增加3、5 B、增加0、35 C、增加0、9 D、增加910、單一方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型不包括（ ）A、行為方程 B、技術(shù)方程 C、制度方程 D、定義方程11、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的被解釋變量一定是（ ）A、控制變量 B、政策變量 C、內(nèi)生變量 D、外生變量12、半對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（ ） A、X的絕對(duì)量變化，引起Y的絕對(duì)量變化 B、Y關(guān)于X的邊際變化 C、X的相對(duì)變化，引起Y的期望值絕對(duì)量變化 D、Y關(guān)于X的彈性13、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)，解釋變量應(yīng)包括所有解釋變量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，結(jié)構(gòu)盡可能復(fù)雜14、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)測檢驗(yàn)D、模型設(shè)定、模型修定、結(jié)構(gòu)分析、模型應(yīng)用15、在回歸分析中，下列有關(guān)解釋變量和被解釋變量的說法正確的有（ ）A、被解釋變量和解釋變量均為隨機(jī)變量 B、被解釋變量和解釋變量均為非隨機(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)變量二、多項(xiàng)選擇題1、以下屬于橫截面數(shù)據(jù)的有（ ）A、1980-2010年各年全國31個(gè)省市自治區(qū)的工業(yè)產(chǎn)值B、1980-2010年某地區(qū)的財(cái)政收入C、2010年全國31個(gè)省市自治區(qū)的服務(wù)業(yè)產(chǎn)值D、2010年30個(gè)重點(diǎn)調(diào)查城市的工業(yè)產(chǎn)值E、2010年全國國內(nèi)生產(chǎn)總值的季度數(shù)據(jù)2、在模型的經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)中，主要檢驗(yàn)以下哪幾項(xiàng)？（ ）A、參數(shù)估計(jì)量的符號(hào)B、參數(shù)估計(jì)量絕對(duì)值的大小C、參數(shù)估計(jì)量的相互關(guān)系D、參數(shù)估計(jì)量的顯著性E、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)3、對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)主要從（ ）方面進(jìn)行。A、經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn) B、統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)C、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn) D、模型預(yù)測檢驗(yàn) E、實(shí)踐檢驗(yàn)4、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的應(yīng)用領(lǐng)域主要有（ ）。A、結(jié)構(gòu)分析 B、經(jīng)濟(jì)預(yù)測 C、政策評(píng)價(jià) D、檢驗(yàn)和發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論E、市場均衡分析5、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析主要包括（ ）A、邊際分析 B、彈性分析 C、乘數(shù)分析 D、比較靜力學(xué)分析 E、動(dòng)態(tài)分析第2章一、單選題1、在回歸模型Yi=0+1Xi+ui中，檢驗(yàn)H0：1=0時(shí)所用的統(tǒng)計(jì)量服從的分布為( )A、2(n-2) B、t(n-1) C、2(n-1) D、t(n-2)2、若X和Y在統(tǒng)計(jì)上獨(dú)立，則相關(guān)系數(shù)等于( )A、-1 B、0 C、1 D、3、年勞動(dòng)生產(chǎn)率X(千元)和工人工資Y(元)之間的回歸直線方程為=20+60Xt，這表明年勞動(dòng)生產(chǎn)率每提高1000元時(shí)，工人工資平均( )A、增加60元 B、減少60元 C、增加20元 D、減少20元4、設(shè)k為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)，n為樣本容量，則對(duì)總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))時(shí)構(gòu)造的F統(tǒng)計(jì)量為( )A、F= B、F=1-C、F=D、F=5、下列回歸方程中一定錯(cuò)誤的是（ ）A、 B、 C、 D、 6、以Yi表示實(shí)際觀測值，表示預(yù)測值，則普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)的準(zhǔn)則是( )A、(Yi一)2=0 B、(Yi-)2=0C、(Yi一)2最小 D、(Yi-)2最小 7、在對(duì)回歸模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)時(shí)，通常假定隨機(jī)誤差項(xiàng)ui服從( )A、N(0，2) B、t(n-1) C、N(0，)(如果ij，則) D、t(n)8、已知兩個(gè)正相關(guān)變量的一元線性回歸模型的判定系數(shù)為0.64，則解釋變量與被解釋變量間的線性相關(guān)系數(shù)為( )A、0.32 B、0.4 C、0.64 D、0.89、在利用線性回歸模型進(jìn)行區(qū)間預(yù)測時(shí)，隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差越大，則( )A、預(yù)測區(qū)間越寬，精度越低 B、預(yù)測區(qū)間越寬，預(yù)測誤差越小C、預(yù)測區(qū)間越窄，精度越高 D、預(yù)測區(qū)間越窄，預(yù)測誤差越大 10、對(duì)于利用普通最小二乘法得到的樣本回歸直線，下面說法中錯(cuò)誤的是( )A、ei=0 B、ei0 C、eiXi=0 D、Yi=11、回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)的t統(tǒng)計(jì)量是( )A、 B、 C、 D、12、回歸分析的目的為( )A、研究解釋變量對(duì)被解釋變量的依賴關(guān)系B、研究解釋變量和被解釋變量的相關(guān)關(guān)系C、研究被解釋變量對(duì)解釋變量的依賴關(guān)系D、研究解釋變量之間的依賴關(guān)系13、在X與Y的相關(guān)分析中( )A、X是隨機(jī)變量，Y是非隨機(jī)變量 B、Y是隨機(jī)變量，X是非隨機(jī)變量C、X和Y都是隨機(jī)變量 D、X和Y均為非隨機(jī)變量14、隨機(jī)誤差項(xiàng)是指( )A、實(shí)際值與E（Yi|Xi）的偏差 B、估計(jì)值與的偏差C、實(shí)際值與估計(jì)值的偏差 D、個(gè)別的圍繞它的期望值的離差15、按照經(jīng)典假設(shè)，線性回歸模型中的解釋變量應(yīng)為非隨機(jī)變量，且( )A、與被解釋變量Yi不相關(guān) B、與隨機(jī)誤差項(xiàng)ui不相關(guān)C、與回歸值值不相關(guān) D、與殘差項(xiàng)ei不相關(guān)16、判定系數(shù)R2的取值范圍為( )A、0R22 B、0R21 C、0R24 D、1R2417、在一元回歸模型中，回歸系數(shù)通過了顯著性t檢驗(yàn)，表示( )A、0 B、0 C、0，=0 D、=0，018、根據(jù)判定系數(shù)R2與F統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系可知，當(dāng)R2=1時(shí)，有( )A、F=-1 B、F=0 C、F=1 D、F=19、在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為（ ）A、 B、C、 D、 （其中）20、設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為，以下說法不正確的是( )A、 B、在回歸直線上C、 D、21、用一組有30個(gè)觀測值的樣本估計(jì)模型，在0.05的顯著性水平下對(duì)的顯著性作檢驗(yàn)，則顯著地不等于零的條件是其統(tǒng)計(jì)量t大于( )。A、 t0.05(30) B、 t0.025(30) C、 t0.05(28) D、 t0.025(28)22、根據(jù)樣本資料已估計(jì)得出人均消費(fèi)支出Y對(duì)人均收入X的回歸模型為lnY=2.00+0.75lnX，這表明人均收入每增加1，人均消費(fèi)支出將增加( )。A、 2% B、 0.2% C、 0.75% D、 7.5%23、以下不屬于估計(jì)量的小樣本性質(zhì)的有（ ）A、 無偏性 B、 有效性 C、 線性 D、 一致性24、對(duì)線性回歸方程，應(yīng)用普通最小二乘法，會(huì)得到一組正規(guī)方程，一下方程中不是正規(guī)方程的是（ ）A、 B、C、 D、25、應(yīng)用某市1978-2005年人均可支配收入與年均消費(fèi)支出的數(shù)據(jù)資料建立簡單的一元線性消費(fèi)函數(shù)，估計(jì)結(jié)果得到樣本決定系數(shù)R2=0.9938，總離差平方和TSS=480.12，則隨機(jī)誤差項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)值為（ ）A、 4.284 B、 0.326 C、 0.338 D、 0.345二、多選題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、商品銷售額與銷售量、銷售價(jià)格C、物價(jià)水平與商品需求量 D、小麥高產(chǎn)與施肥量E、學(xué)習(xí)成績總分與各門課程分?jǐn)?shù)2、一元線性回歸模型的經(jīng)典假設(shè)包括( )A、 B、 C、 D、E、3、以Y表示實(shí)際觀測值，表示OLS估計(jì)回歸值，e表示殘差，則回歸直線滿足( )4、表示OLS估計(jì)回歸值，u表示隨機(jī)誤差項(xiàng)，e表示殘差。如果Y與X為線性相關(guān)關(guān)系，則下列哪些是正確的( )5、表示OLS估計(jì)回歸值，u表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。如果Y與X為線性相關(guān)關(guān)系，則下列哪些是正確的( )6、回歸分析中估計(jì)回歸參數(shù)的方法主要有( )A、相關(guān)系數(shù)法 B、方差分析法C、最小二乘估計(jì)法 D、極大似然法E、矩估計(jì)法7、用OLS法估計(jì)模型的參數(shù)，要使參數(shù)估計(jì)量為最佳線性無偏估計(jì)量，則要求( )A、 B、 C、 D、服從正態(tài)分布 EX為非隨機(jī)變量，與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)。8、假設(shè)線性回歸模型滿足全部基本假設(shè)，則其參數(shù)的估計(jì)量具備( )A、可靠性 B、合理性C、線性 D、無偏性E、有效性9、普通最小二乘估計(jì)的直線具有以下特性( )A、通過樣本均值點(diǎn) B、C、 D、E、10、由回歸直線估計(jì)出來的值( )A、是一組估計(jì)值 B、是一組平均值C、是一個(gè)幾何級(jí)數(shù) D、可能等于實(shí)際值YE、與實(shí)際值Y的離差之和等于零11、對(duì)于樣本回歸直線，回歸變差可以表示為( )A、 B、C、 D、E、12、對(duì)于樣本回歸直線，為估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差，下列決定系數(shù)的算式中，正確的有( )A、 B、C、 D、E、13、下列相關(guān)系數(shù)的算式中，正確的有( )A、 B、C、 D、E、14、判定系數(shù)可表示為( )A、 B、C、 D、E、15、線性回歸模型的變通最小二乘估計(jì)的殘差滿足( )A、 B、C、 D、E、16、調(diào)整后的判定系數(shù)的正確表達(dá)式有( )，k為解釋變量的個(gè)數(shù)。A、 B、 C、 D、E、17、對(duì)總體線性回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)所用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為( )A、 B、C、 D、E、第3章1、在多元線性回歸模型中，加入一個(gè)新的假定是( )A、隨機(jī)誤差項(xiàng)期望值為零 B、不存在異方差C、不存在自相關(guān) D、無多重共線性2、在回歸模型Y=1+2X2+3X3+4X4+ u中，如果假設(shè)H0：20成立，則意味著( )A、估計(jì)值0 B、X2與Y無任何關(guān)系C、回歸模型不成立 D、X2與Y有線性關(guān)系3、在模型的回歸分析結(jié)果報(bào)告中，有，則表明（ ）A、解釋變量對(duì)的影響是顯著的 B、解釋變量對(duì)的影響是顯著的C、解釋變量和對(duì)的聯(lián)合影響是顯著的D、解釋變量和對(duì)的影響是均不顯著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（ ）A、 B、 C、 D、5、在多元回歸中，調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)的關(guān)系為（ ）A、 C、= D、與的關(guān)系不能確定6、多元線性回歸分析中的 RSS反映了（ ）A、應(yīng)變量觀測值總變差的大小 B、應(yīng)變量回歸估計(jì)值總變差的大小C、應(yīng)變量觀測值與估計(jì)值之間的總變差 D、Y關(guān)于X的邊際變化7、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、和外生變量沒有區(qū)別C、其數(shù)值由模型所決定，是模型求解的結(jié)果 D、是可以加以控制的獨(dú)立變量8、用一組有30個(gè)觀測值的樣本估計(jì)模型后，在0.05的顯著性水平上對(duì)的顯著性作檢驗(yàn)，則顯著地不等于零的條件是其統(tǒng)計(jì)量大于等于（ ）A、 B、 C、 D、9、模型中，的實(shí)際含義是（ ）A、關(guān)于的彈性 B、關(guān)于的彈性C、關(guān)于的邊際傾向 D、關(guān)于的邊際傾向10、在多元線性回歸模型中，若某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的判定系數(shù)接近于，則表明模型中存在（ ）A、異方差性 B、序列相關(guān) C、多重共線性 D、高擬合優(yōu)度11、線性回歸模型 中，檢驗(yàn)時(shí)，所用的統(tǒng)計(jì)量 服從( )A、t(n-k+1) B、t(n-k-2)C、t(n-k-1) D、t(n-k+2)12、 調(diào)整的判定系數(shù) 與多重判定系數(shù) 之間有如下關(guān)系( ) A、 B、 C、 D、13、在多元線性回歸分析中，F(xiàn)檢驗(yàn)是用來檢驗(yàn)（ ）A、回歸模型的總體線性關(guān)系是否顯著 B、回歸模型的各回歸系數(shù)是否顯著 C、樣本數(shù)據(jù)的線性關(guān)系是否顯著 D、回歸方程的預(yù)測結(jié)果是否顯著14、在二元線性回歸模型 中，若自變量 對(duì)因變量y的影響不顯著，那么它所對(duì)應(yīng)的偏回歸系數(shù) 的取值（ ）A、可能接近0 B、可能接近1 C、可能小于0 D、可能大于115、根據(jù)汽車的行駛里程 單位：公里）、行駛時(shí)間 （單位：小時(shí)）和耗油量y（單位：升）數(shù)據(jù)，得到的在二元線性回歸方程為 中，偏回歸系數(shù) 的含義是（ ）A、行駛里程每增加1公里，耗油量平均增加0.1升B、行駛時(shí)間每增加1小時(shí)，耗油量平均增加0.1升C、在行駛時(shí)間不變的條件下，行駛里程每增加1公里，耗油量平均增加0.1升D、在行駛里程不變的條件下，行駛時(shí)間每增加1小時(shí)，耗油量平均增加0.1升16、在多元回歸分析中，通常需要計(jì)算修正的多重判定系數(shù)，這樣可以避免 的值（ ）A、由于模型中自變量個(gè)數(shù)的增加而越來越接近0B、由于模型中樣本量的增加而越來越接近0C、由于模型中樣本量的增加而越來越接近1 D、由于模型中自變量個(gè)數(shù)的增加而越來越接近117、在多元線性回歸分析中，如果t檢驗(yàn)表明回歸系數(shù) 顯著，則意味著（ ）A、整個(gè)回歸方程的線性關(guān)系顯著B、整個(gè)回歸方程的線性關(guān)系不顯著C、自變量與因變量之間的線性關(guān)系不顯著D、自變量與因變量之間的線性關(guān)系顯著 18、下面是根據(jù)3個(gè)自變量建立多元線性回歸方程，得到的方差分析表如下。據(jù)此計(jì)算的多重可決系數(shù)為（ ） 平方和自由度方差F回歸 321946.83107315.68.96殘差 131723.21111974.84總變差 45367014 A、70.97% B、29.04% C、33.33% D、9.09%19、根據(jù)3個(gè)自變量建立多元線性回歸方程，得到的方差分析表如下。據(jù)此計(jì)算的估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差為（ ） 平方和自由度方差F回歸 321946.83107315.68.96殘差 131723.21111974.84總變差 45367014A、327.59 B、109.43 C、567.40 D、362.9420、根據(jù)兩個(gè)自變量得到的多元回歸方程為 ，并且已知 TSS=6724.1 ，RSS=6216.4。據(jù)此計(jì)算的多重判定系數(shù)為（ ）A、7.55% B、92.45% C、85.67% D、15.63%21、根據(jù)2個(gè)自變量建立多元線性回歸方程，得到的方差分析表如下。據(jù)此計(jì)算的用于檢驗(yàn)線性關(guān)系的統(tǒng)計(jì)量F=（ ） 平方和自由度方差回歸 332.982166.49殘差 1245.927177.99總變差 1578.909 A、1.07 B、0.94 C、0.27 D、3.7422、根據(jù)3個(gè)自變量進(jìn)行回歸，得到下面的回歸結(jié)果（a=0.05）。根據(jù)上表可知（ ） Coefficients標(biāo)準(zhǔn)誤差 t StatP-valueIntercept7589.10252445.02133.10390.00457X Variable 1-117.886131.8974-3.69580.00103X Variable 280.610714.76765.45860.00001X Variable 30.50120.12593.98140.00049A、回歸系數(shù) 不顯著， 和 顯著 B、回歸系數(shù)和不顯著，顯著 C、回歸系數(shù)、和都不顯著 D、回歸系數(shù)、和都顯著23、在n=30的一組樣本、包含3個(gè)解釋變量的線性回歸模型中，計(jì)算得到多重決定系數(shù)為0.8500，則調(diào)整后的多重決定系數(shù)為（ ）A、0.8603 B、0.8389 C、0.8655 D、0.832724、已知含有截距項(xiàng)的三元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為，估計(jì)用的樣本容量為24，則隨機(jī)誤差項(xiàng)ui的方差估計(jì)量為（ ）A、33.33 B、40 C、38.09 D、36.3625、假設(shè)一元回歸方程為，其回歸系數(shù)對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量為3.44，樣本容量為20，則在5%的顯著性水平下，該方程對(duì)應(yīng)的方程顯著性檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量為（ ）A、11.8336 B、1.8547 C、61.92 D、無法計(jì)算26、最常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)準(zhǔn)則包括擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、變量的顯著性檢驗(yàn)和（ ）A、回歸方程的顯著性檢驗(yàn) B、多重共線性檢驗(yàn)C、異方差性檢驗(yàn) D、自相關(guān)檢驗(yàn)27、對(duì)回歸方程進(jìn)行的各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中，與其他檢驗(yàn)所用統(tǒng)計(jì)量不同的是（ ）A、線性約束檢驗(yàn) B、若干個(gè)回歸系數(shù)同時(shí)為零檢驗(yàn)C、回歸參數(shù)的顯著性檢驗(yàn) D、回歸方程的總體線性顯著性檢驗(yàn)第4章 多重共線性1、當(dāng)模型存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，OLS估計(jì)量將不具備（ ）A、線性B、無偏性C、有效性D、一致性2、經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為某個(gè)解釋與其他解釋變量間多重共線性嚴(yán)重的情況是這個(gè)解釋變量的VIF（ ）A、大于B、小于C、大于10D、小于53、模型中引入實(shí)際上與解釋變量有關(guān)的變量，會(huì)導(dǎo)致參數(shù)的OLS估計(jì)量方差（ ）A、增大B、減小C、有偏D、非有效4、對(duì)于模型yt=b0+b1x1t+b2x2t +ut，與r12=0相比，r120.5時(shí)，估計(jì)量的方差將是原來的（ ）A、1倍B、1.33倍C、1.8倍D、2倍5、如果方差膨脹因子VIF10，則什么問題是嚴(yán)重的（ ）A、異方差問題 B、序列相關(guān)問題C、多重共線性問題D、解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)的相關(guān)性6、在多元線性回歸模型中，若某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1，則表明模型中存在( )A、異方差 B、序列相關(guān) C、多重共線性 D、高擬合優(yōu)度7、存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差（ ）A、變大B、變小C、無法估計(jì)D、無窮大8、完全多重共線性時(shí)，下列判斷不正確的是（ ）A、參數(shù)無法估計(jì) B、只能估計(jì)參數(shù)的線性組合C、模型的擬合程度不能判斷 D、可以計(jì)算模型的擬合程度9、在線性回歸模型中，若解釋變量和的觀測值成比例，既有，其中為非零常數(shù)，則表明模型中存在（ ）。A、方差非齊性 B、多重共線性 C、序列相關(guān) D、設(shè)定誤差10、關(guān)于多重共線性下列說法錯(cuò)誤的有（ ）A、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中所謂的多重共線性，不僅包括解釋變量之間精確的線性關(guān)系，還包括解釋變量之間近似的線性關(guān)系。B、當(dāng)Rank(X)k時(shí)，表明在矩陣X中，至少有一個(gè)列向量可以用其余的列向量線性表示，則說明存在不完全的多重共線性。C、如果解釋變量之間不存在完全或不完全的線性關(guān)系，則稱無多重共線性。D、當(dāng)兩解釋變量按同一方式變化時(shí)，要區(qū)別每個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響程度非常困難。11、下列哪些回歸分析中很可能出現(xiàn)多重共線性問題（ ）A、每畝施肥量、每畝施肥量的平方同時(shí)作為小麥畝產(chǎn)的解釋變量的模型B、消費(fèi)作被解釋變量，收入作解釋變量的消費(fèi)函數(shù)C、本期收入和前期收入同時(shí)作為消費(fèi)的解釋變量的消費(fèi)函數(shù)D、商品價(jià)格、地區(qū)、消費(fèi)風(fēng)俗同時(shí)作為解釋變量的需求函數(shù)12、當(dāng)模型中解釋變量間存在高度的多重共線性時(shí)，下列判斷錯(cuò)誤的是（ ）A、各個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響將難以精確鑒別B、部分解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)之間將高度相關(guān)C、估計(jì)量的精度將大幅度下降D、估計(jì)對(duì)于樣本容量的變動(dòng)將十分敏感13、下述統(tǒng)計(jì)量不能用來檢驗(yàn)多重共線性的嚴(yán)重性（ ）A、相關(guān)系數(shù)B、DW值C、方差膨脹因子D、特征值14、多重共線性產(chǎn)生的原因主要有（ ）A、經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在同方向的變化趨勢B、經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在著密切的關(guān)聯(lián)C、在模型中采用滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線性D、在建模過程中由于解釋變量選擇不當(dāng)，引起了變量之間的多重共線性E、以上都正確15、多重共線性的解決方法中下列不正確的有（ ）A、保留重要的解釋變量，去掉次要的或替代的解釋變量B、利用先驗(yàn)信息改變參數(shù)的約束形式C、變換模型的形式D、使用截面數(shù)據(jù)E、逐步回歸法以及增加樣本容量16、關(guān)于多重共線性，下列判斷正確的有（ ）A、解釋變量兩兩不相關(guān)，則不存在多重共線性B、所有的t檢驗(yàn)都不顯著，則說明模型總體是不顯著的C、有多重共線性的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型沒有應(yīng)用的意義D、存在嚴(yán)重的多重共線性的模型不能用于結(jié)構(gòu)分析17、模型存在完全多重共線性時(shí)，下列判斷正確的是（ ）A、參數(shù)無法估計(jì) B、不能估計(jì)參數(shù)的線性組合C、模型的判定系數(shù)為0 D、模型的判定系數(shù)為118、模型存在不完全多重共線性時(shí)，下列判斷錯(cuò)誤的是（ ）A、參數(shù)估計(jì)值可以確定，但隨著共線性程度的增加而趨于不穩(wěn)定B、參數(shù)估計(jì)量的方差隨共線性程度的增加而增大C、對(duì)參數(shù)區(qū)間估計(jì)時(shí)，置信區(qū)間變小D、可能造成可決系數(shù)較高，F(xiàn)檢驗(yàn)顯著，各參數(shù)單獨(dú)的t檢驗(yàn)可能不顯著E、可能使估計(jì)的回歸系數(shù)符號(hào)相反19、檢驗(yàn)多重共線性時(shí)，下列方法錯(cuò)誤的是（ ）A、當(dāng)增加或剔除一個(gè)解釋變量，或者改變一個(gè)觀測值時(shí)，回歸參數(shù)的估計(jì)值發(fā)生較大變化，回歸方程可能存在嚴(yán)重的多重共線性。B、從定性分析認(rèn)為，解釋變量的回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差較大，在回歸方程中沒有通過顯著性檢驗(yàn)時(shí)，可初步判斷可能存在嚴(yán)重的多重共線性。C、有些解釋變量的回歸系數(shù)所帶正負(fù)號(hào)與定性分析結(jié)果違背時(shí)，很可能存在多重共線性。D、解釋變量的相關(guān)矩陣中，自變量之間的相關(guān)系數(shù)較小時(shí)，則不存在多重共線性問題。20、關(guān)于逐步回歸法，下列說法錯(cuò)誤的是（ ）A、逐步回歸法是將統(tǒng)計(jì)上不顯著的解釋變量剔除，最后保留在模型中的解釋變量之間沒有多重共線性。B、逐步回歸法可能因?yàn)閯h除了重要的相關(guān)變量而導(dǎo)致設(shè)定偏誤。C、逐步回歸過程中，若新變量的引入改進(jìn)了修正的可決系數(shù)、F檢驗(yàn)，且t檢驗(yàn)顯著，則考慮保留該變量。D、逐步回歸過程中，若新變量的引入未能明顯改進(jìn)修正的可決系數(shù)、F檢驗(yàn)，且對(duì)其他回歸參數(shù)估計(jì)值的t檢驗(yàn)也未帶來什么影響，則認(rèn)為該變量是多余的。21、零均值假定的違反主要對(duì)（ ）產(chǎn)生影響A、截距項(xiàng)的估計(jì) B、斜率系數(shù)的估計(jì)C、解釋變量 D、沒有影響22、當(dāng)出現(xiàn)嚴(yán)重共線性時(shí)，下列正確的是（ ）A、t值變大 B、置信區(qū)間變小C、VIF變大 D、模型的預(yù)測功能失去意義23、關(guān)于多重共線性，判斷正確的有（ ） A、解釋變量兩兩不相關(guān)，則可能存在多重共線性 B、所有的t檢驗(yàn)都不顯著，則說明模型總體是不顯著的 C、有多重共線性的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型沒有應(yīng)用的意義 D、存在嚴(yán)重的多重共線性的模型能夠用于結(jié)構(gòu)分析24、模型存在完全多重共線性時(shí)，下列判斷正確的是（ ） A、參數(shù)可以估計(jì) B、只能估計(jì)參數(shù)的線性組合 C、模型的判定系數(shù)為0 D、模型的判定系數(shù)為125、不違反多重共線性假定的是（ ）A、完全的多重共線性 B、不完全的多重共線性C、非線性關(guān)系 D、近似的線性關(guān)系第5章 異方差1、Goldfeld-Quandt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2、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3、White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4、Glejser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5、下列哪種方法不是檢驗(yàn)異方差的方法（ ）A、戈德菲爾特匡特檢驗(yàn) B、懷特檢驗(yàn) C、戈里瑟檢驗(yàn) D、方差膨脹因子檢驗(yàn)6、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（ ）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7、加權(quán)最小二乘法克服異方差的主要原理是通過賦予不同觀測點(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8、如果戈里瑟檢驗(yàn)表明，普通最小二乘估計(jì)結(jié)果的殘差與有顯著的形式的相關(guān)關(guān)系（滿足線性模型的全部經(jīng)典假設(shè)），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、 B、 C、 D、 9、如果Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)顯著，則認(rèn)為什么問題是嚴(yán)重的（ ）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)定誤差問題10、如果與之間存在線性關(guān)系，則認(rèn)為異方差形式為（ ）A、 B、 C、 D、 11、 如果與之間存在線性關(guān)系，則認(rèn)為異方差形式為（ ）A、 B、 C、 D、 12、在異方差條件下普通最小二乘法具有如下性質(zhì)（ ）A、有效性 B、無偏性 C、最小方差性 D、精確性13、異方差性將導(dǎo)致的后果，下列判斷錯(cuò)誤的是（ ）A、普通最小二乘法估計(jì)量有偏和非一致B、普通最小二乘法估計(jì)量非有效C、普通最小二乘法估計(jì)量的方差的估計(jì)量有偏D、建立在普通最小二乘法估計(jì)基礎(chǔ)上的假設(shè)檢驗(yàn)失效E、建立在普通最小二乘法估計(jì)基礎(chǔ)上的預(yù)測區(qū)間變寬14、下列哪些方法可用于異方差性的檢驗(yàn)（ ）A、DW檢驗(yàn)B、方差膨脹因子檢驗(yàn)法C、判定系數(shù)增量貢獻(xiàn)法D、樣本分段比較法15、當(dāng)模型存在異方差現(xiàn)象時(shí)，加權(quán)最小二乘估計(jì)量具備（ ）A、線性無偏性B、精確性C、有效性D、一致性E、以上都正確16、關(guān)于異方差下列判斷正確的有（ ）A、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B、當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的t和F檢驗(yàn)失效C、異方差情況下，通常的OLS估計(jì)一定高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差D、如果OLS回歸的殘差表現(xiàn)出系統(tǒng)性，則說明數(shù)據(jù)中不存在異方差性17、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18、關(guān)于異方差檢驗(yàn)方法，下列判斷錯(cuò)誤是（ ）A、圖示檢驗(yàn)法的特點(diǎn)是簡單易操作，但有時(shí)很難準(zhǔn)確對(duì)是否存在異方差下結(jié)論，還需要采用其他統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法。B、戈德菲爾德-夸特檢驗(yàn)的功效，一是與對(duì)觀測值的正確排序有關(guān)；二是與刪除數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)的大小有關(guān)。C、懷特檢驗(yàn)的特點(diǎn)是不僅能夠檢驗(yàn)異方差的存在，同時(shí)在多個(gè)解釋變量的情況下，還能判斷出是哪一個(gè)變量引起的異方差。D、ARCH檢驗(yàn)的特點(diǎn)是不僅能判斷時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型中是否存在異方差，還能診斷出是哪一個(gè)變量引起的異方差。19、線性模型不滿足下列哪一假定，稱為異方差現(xiàn)象（ ）A、 B、（常數(shù)）C、 D、20、容易產(chǎn)生異方差性的數(shù)據(jù)是（ ）A、時(shí)間序列數(shù)據(jù) B、虛變量數(shù)據(jù)C、橫截面數(shù)據(jù) D、年度數(shù)據(jù)21、如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是（ ） A、無偏的非有效的 B、有偏的非有效的 C、無偏的有效的 D、有偏的有效的22、產(chǎn)生異方差性的原因不包括（ ）A、模型中遺漏了某些解釋變量 B、模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差C、樣本數(shù)據(jù)的測量誤差 D、非隨機(jī)因素的影響23、異方差的解決方法不包括（ ）A、普通最小二乘法 B、加權(quán)最小二乘法C、模型變換法 D、模型的對(duì)數(shù)變換第6章 自相關(guān)1、如果模型yt=b0+b1xt+ut存在序列相關(guān)，則（ ）A、cov(xt, ut)=0 B、cov(ut, us)=0(ts) C、 cov(xt, ut)0 D、 cov(ut, us)0(ts)2、DW檢驗(yàn)的零假設(shè)是（為隨機(jī)誤差項(xiàng)的一階相關(guān)系數(shù)）（ ）A、DW0B、0C、DW1D、13、下列哪個(gè)序列相關(guān)可用DW檢驗(yàn)（vt為具有零均值，常數(shù)方差且不存在序列相關(guān)的隨機(jī)變量）（ ）A、utut1+vt B、utut1+2ut2+vtC、utvt D、utvt+2 vt-1 +4、DW的取值范圍是（ ）A、-1DW0 B、-1DW1C、-2DW2D、0DW45、當(dāng)DW4時(shí)，說明（ ）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)觀測值估計(jì)的結(jié)果，一元線性回歸模型的DW2、3。在樣本容量n=20,解釋變量k=1，顯著性水平為0、05時(shí)，查得dL=1,du=1、41,則可以決斷（ ）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、無法確定7、當(dāng)模型存在序列相關(guān)現(xiàn)象時(shí)，適宜的參數(shù)估計(jì)方法是（ ）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，廣義差分模型是指（ ）9、采用一階差分模型一階線性自相關(guān)問題適用于下列哪種情況（ ）A、0B、1 C、-10D、0110、假定某企業(yè)的生產(chǎn)決策是由模型St=b0+b1Pt+ut描述的（其中St為產(chǎn)量，Pt為價(jià)格），又知：如果該企業(yè)在t-1期生產(chǎn)過剩，經(jīng)營人員會(huì)削減t期的產(chǎn)量。由此決斷上述模型存在（ ）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(jī)解釋變量問題11、根據(jù)一個(gè)n=30的樣本估計(jì)后計(jì)算得DW1.4，已知在5%的置信度下，dl=1、35,du=1、49,則認(rèn)為原模型（ ）A、存在正的一階自相關(guān) B、存在負(fù)的一階自相關(guān)C、不存在一階自相關(guān) D、無法判斷是否存在一階自相關(guān)。12、對(duì)于模型，以表示et與et-1之間的線性相關(guān)關(guān)系（t=1,2,T）,則下列明顯錯(cuò)誤的是（ ）A、0.8，DW0.4 B、-0.8，DW-0.4C、0，DW2 D、1，DW013、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱為 ( )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)14、DW檢驗(yàn)適用下列哪些情況的序列相關(guān)檢驗(yàn)（ ）A、高階線性自回歸形式的序列相關(guān)B、一階非線性自回歸的序列相關(guān)C、移動(dòng)平均形式的序列相關(guān)D、正的一階線性自回歸形式的序列相關(guān)15、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（ ）A、duDW4-du B、4-duDW4-dl C、0DWdl D、4-dlDW416、DW檢驗(yàn)不適用于下列哪些情況下的自相關(guān)檢驗(yàn)（ ）A、包含有虛擬變量的模型 B、樣本容量太小C、非一階自回歸模型 D、含有滯后的被解釋變量E、以上都正確17、針對(duì)存在序列相關(guān)現(xiàn)象的模型估計(jì)，下述哪些方法不是適用的（ ）A、加權(quán)最小二乘法B、一階差分法C、廣義差分法D、Durbin兩步法18、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、無偏性B、精確性C、有效性D、真實(shí)性19、DW檢驗(yàn)不能用于下列哪些現(xiàn)象的檢驗(yàn)（ ）A、一階自相關(guān)的檢驗(yàn)B、utut1+2ut2+vt形式的序列相關(guān)檢驗(yàn)C、xi=b0+b1xj+ut形式的多重共線性檢驗(yàn)D、的一階線性自相關(guān)檢驗(yàn)20、關(guān)于自相關(guān)下列判斷錯(cuò)誤的是（ ）A、自相關(guān)關(guān)系主要存在于時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，但是在橫截面數(shù)據(jù)中也可能會(huì)出現(xiàn)自相關(guān)，稱其為空間自相關(guān)。B、當(dāng)存在自相關(guān)時(shí)，普通最小二乘估計(jì)量不再是最佳線性無偏估計(jì)量。C、由于自相關(guān)的存在，參數(shù)的最小二乘估計(jì)量有效，但F檢驗(yàn)和檢驗(yàn)也是不可靠的。D、影響預(yù)測精度的兩大因素都因自相關(guān)的存在而加大不確定性，使預(yù)測的置信區(qū)間不可靠，從而降低了預(yù)測的精度。21、給定顯著性水平，若DW統(tǒng)計(jì)量的下限臨界值和上限臨界值分別為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)自相關(guān)C、不存在自相關(guān) D、無法判斷是否存在自相關(guān)22、應(yīng)用DW檢驗(yàn)需滿足的條件不包括（ ）A、模型包含截距項(xiàng)B、模型解釋變量不能包含被解釋變量的滯后項(xiàng)C、樣本容量足夠大D、解釋變量為隨機(jī)變量23、自相關(guān)性的影響不包括（ ）A、OLS參數(shù)估計(jì)值仍是無偏的B、OLS參數(shù)估計(jì)值不再具有最小方法性C、隨即誤差項(xiàng)的方差會(huì)被高估D、模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)失效24、關(guān)于DW檢驗(yàn)，以下說法不正確的是（ ）A、DW檢驗(yàn)只適用于一階自相關(guān)性檢驗(yàn)，且樣本容量要充分大B、DW檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的取值范圍是0,4C、當(dāng)DW=2時(shí)，對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)為0，表明不存在自相關(guān)性D、當(dāng)DW接近于4時(shí)，相關(guān)系數(shù)接近于1，表明可能存在完全的一階自相關(guān)25、用于進(jìn)行廣義差分變換的自相關(guān)系數(shù)的估計(jì)方法有（ ）A、科克倫-奧克特迭代法 B、加權(quán)最小二乘法C、回歸法 D、普通最小二乘法第7章1、過去時(shí)期的、對(duì)當(dāng)前被解釋變量產(chǎn)生影響的變量稱為（ ）滯后變量 B、內(nèi)生變量 C、前定變量 D、被解釋變量2、滯后效應(yīng)產(chǎn)生的原因（ ）心理預(yù)期因素 B、技術(shù)因素 C、制度因素 D、以上全都是3、在分布滯后模型中，被稱為（ ）延遲乘數(shù) B、動(dòng)態(tài)乘數(shù) C、短期或即期乘數(shù) D、長期乘數(shù)4、下列模型是自回歸模型的是（ ）A、B、 C、D、以上都不是5、在分布滯后模型中，常見的滯后結(jié)構(gòu)模型不包括（ ）A、遞減滯后模型 B、不變滯后模型 C、遞增滯后模型 D、型滯后結(jié)構(gòu)6、對(duì)有限分布滯后模型，利用多項(xiàng)式進(jìn)行變換，這種方法為（ ）A、經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法 B、阿爾蒙法 C、庫伊克模型 D、自適應(yīng)預(yù)測模型7、在自回歸模型的構(gòu)建過程中，通過（ ）的轉(zhuǎn)換，可以將自回歸模型最終轉(zhuǎn)換為一階自回歸形式。A、庫伊克模型 B、自適應(yīng)預(yù)測模型 C、局部調(diào)整模型 D、以上全都是8、在庫伊克模型 、自適應(yīng)預(yù)測模型、局部調(diào)整模型三個(gè)模型中，（ ）模型滿足古典假定，可直接使用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)。A、庫伊克模型 B、自適應(yīng)預(yù)測模型 C、局部調(diào)整模型 D、以上全都是9、在自回歸模型的估計(jì)過程中，為了緩解擾動(dòng)項(xiàng)與解釋變量存在相關(guān)所帶來估計(jì)的偏倚，可采用（ ）A、工具變量法 B、逐步回歸法 C、加權(quán)最小二乘法 D、廣義差分法10、在自回歸模型的估計(jì)過程中，診斷一階