西南財經大學計量經濟學習題及答案(同等學力申碩)

1、計量經濟學練習題一、單項選擇(每題2分)1、計量經濟學是_C 的一個分支學科。 A、統(tǒng)計學 B、數(shù)學 C、經濟學 D、數(shù)理統(tǒng)計學2、下面屬于橫截面數(shù)據(jù)的是_D_。 A、19912003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的平均工業(yè)產值B、19912003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)各鎮(zhèn)的工業(yè)產值C、某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產值的合計數(shù)D、某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)的工業(yè)產值3.若一元線性回歸模型滿足經典假定，那么參數(shù)、的普通最小二乘估計量、是所有線性估計量中（ B ） A、無偏且方差最大的B、 無偏且方差最小的C、有偏且方差最大的D、有偏且方差最小的4.在一元線性回歸模型中，若回歸系數(shù)通過了t檢驗，則在統(tǒng)計

2、意義上表示（ B ）A、B、C、D、5、在二元線性回歸模型中，表示（ A ）。A當X2不變時，X1每變動一個單位Y的平均變動。 B當X1不變時，X2每變動一個單位Y的平均變動。C當X1和X2都保持不變時，Y的平均變動。D當X1和X2都變動一個單位時，Y的平均變動。 6按經典假設，線性回歸模型中的解釋變量應是非隨機變量，且（ A ）。A與隨機誤差項不相關 B與殘差項不相關 C與被解釋變量不相關 D與回歸值不相關7、根據(jù)樣本資料估計得出人均消費支出Y對人均收入X的回歸模型為，這表明人均收入每增加1，人均消費支出將增加（ B ）A0.2% B0.75% C2% D7.5%8、回歸分析中使用的距離是點

3、到直線的垂直坐標距離。最小二乘準則是指（ D ）A使達到最小值 B使達到最小值C使達到最小值 D使達到最小值9、已知三元線性回歸模型估計的殘差平方和為，估計用樣本容量為n=24，則隨機誤差項的方差估計量是 ( B )A33.33 B40 C38.09 D36.3610、多元線性回歸分析中的 RSS反映了（ C ）A應變量觀測值總變差的大小 B應變量回歸估計值總變差的大小 C應變量觀測值與估計值之間的總變差 DY關于X的邊際變化11、計量經濟學的研究方法一般分為以下四個步驟（ B ）A. 確定科學的理論依據(jù)、模型設定、模型修定、模型應用B模型設定、估計參數(shù)、模型檢驗、模型應用C搜集數(shù)據(jù)、模型設定

4、、估計參數(shù)、預測檢驗D模型設定、模型修定、結構分析、模型應用12、在一元線性回歸問題中，因變量為Y，自變量為X的樣本回歸方程可表示為（C ） A、 B、 C、 D、13、對經典一元線性回歸模型，用OLS法得到的樣本回歸直線為，則點( B )A一定不在回歸直線上 B一定在回歸直線上C不一定在回歸直線上 D在回歸直線上方14、多元線性回歸分析中的 RSS（剩余平方和）反映了（ C ）A應變量觀測值總變差的大小 B應變量回歸估計值總變差的大小 C應變量觀測值與估計值之間的總變差 DY關于X的邊際變化15、檢驗多元線性回歸模型時，發(fā)現(xiàn)各參數(shù)估計量的t值都不顯著，但模型的F值確很顯著，這說明模型存在（

5、A ）A多重共線性 B異方差 C自相關 D設定偏誤16、White檢驗可用于檢驗（B ）A自相關性 B. 異方差性 C解釋變量隨機性 D.多重共線性17、在給定的顯著性水平下，若DW統(tǒng)計量的下限、上限臨界值分別為、，則當時，可以認為隨機誤差項（ D ） A存在一階正自相關 B存在一階負自相關 C不存在一階自相關 D存在自相關與否不能斷定18、已知模型的形式為,在用實際數(shù)據(jù)對模型的參數(shù)進行估計的時候,測得DW統(tǒng)計量為0.52,則廣義差分變量是( D )A. B. C. D. 19、某商品需求模型為，其中Y為商品需求量，X為商品價格，為了考察全年12個月份不同的影響，假定模型中引入12個虛擬變量，

6、則會產生（ D ）問題。A異方差 B. 不完全多重共線性 C序列相關性 D. 完全多重共線性20、若季節(jié)因素有4個互斥的類型，則在有截距項的模型中需要引入（ C ）個虛擬變量。A.1 B.2 C.3 D.421、同一時間點上，不同單位相同指標組成的觀測數(shù)據(jù)稱為（B）A原始數(shù)據(jù) B橫截面數(shù)據(jù) C時間序列數(shù)據(jù)D虛擬變量數(shù)據(jù)22、在古典假設成立的條件下用OLS方法估計線性回歸模型參數(shù)，則參數(shù)估計量具有（ C ）的統(tǒng)計性質。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23、設估計的回歸方程為，則回歸系數(shù)0.6表示（ A ）A. X增加一個單位時，Y平均增加0.6個單位B. X增加1

7、%時，Y平均增加0.6個單位C. X增加一個單位時，Y平均增加0.9+0.6=1.5個單位D. X增加1%時，Y平均增加0.6%24、在滿足古典假定的模型的回歸分析結果報告中，有F值等于128.52，其P值為0.0000，則表明（B）A、解釋變量的影響是顯著的 B、解釋變量的聯(lián)合影響是顯著的C、解釋變量的影響是顯著的 D、解釋變量的影響是均不顯著25、檢驗多元線性回歸模型時，發(fā)現(xiàn)各參數(shù)估計量的t值都不顯著，但模型的F值確很顯著，這說明模型存在（ A ）A多重共線性 B異方差 C自相關 D設定偏誤26、ARCH檢驗可用于檢驗（ B ）A自相關性 B. 異方差性 C解釋變量隨機性 D.多重共線性2

8、7、回歸模型中具有異方差性時，仍用最小二乘估計法參數(shù)，則以下（ C ）錯誤 A 參數(shù)估計值是無偏非有效的 B 常用T檢驗和F 檢驗失效 C參數(shù)估計量的仍具有最小方差性 D 預測失效28、已知模型的形式為,在用實際數(shù)據(jù)對模型的參數(shù)進行估計的時候,測得DW統(tǒng)計量為0.52,則廣義差分變量是( D )A. B. C. D. 29、當定性因素引進經濟計量模型時,需要使用( D). A、外生變量    B、前定變量    C、內生變量    D、虛擬變量 30、若季節(jié)因素有4個互斥的類型，則在有截距項的模型中需要引

9、入（ C ）個虛擬變量。A.1 B.2 C.3 D.431、在一元線性回歸問題中，因變量為Y，自變量為X的樣本回歸方程可表示為（ C） A、 B、 C、 D、32、雙對數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（C）。AY關于X的增加長率 BY關于X的發(fā)展速度CY關于X的彈性 DY關于X的邊際變化33、在滿足古典假定的模型的回歸分析結果報告中，有的t值等于8.52，其P值為0.001，則表明（   A    ）A、解釋變量的影響是顯著的 B、解釋變量的聯(lián)合影響是顯著的C、解釋變量的影響是顯著的 D、解釋變量的影響是均不顯著34、多元線性回歸分析

10、中的 ESS（回歸平方和）反映的是（ B ）A應變量觀測值總變差的大小 B應變量回歸估計值總變差的大小 C應變量觀測值與估計值之間的總變差 DY關于X的邊際變化35、在二元線性回歸模型中，若解釋變量與有關系，其中為非零常數(shù)，則表明模型中存在( B ). A、 異方差性    B、多重共線性   C、序列相關    D、設定誤差  36、在給定的顯著性水平下，若DW統(tǒng)計量的下限、上限臨界值分別為、，則當時，可以認為隨機誤差項（ D ） A存在一階正自相關 B存在一階負自相關 C不存在一階自相關 D存在自相關

11、與否不能斷定37、在模型有異方差的情況下,常用的修正方法是( D ) A. 廣義差分法 B. 工具變量法 C. 逐步回歸法 D. 加權最小二乘法38、某商品需求模型為，其中Y為商品需求量，X為商品價格，為了考察全年12個月份不同的影響，假定模型中引入12個虛擬變量，則會產生（ D ）問題。A異方差 B. 不完全多重共線性 C序列相關性 D. 完全多重共線性39、若定性因素有m個互斥的類型，在有截距項的模型中需要引入（ B ）個虛擬變量。A m B m-1 C m+1 D m-k40、在模型的基本假定方面，多元線性回歸模型與簡單線性回歸模型相比，多了如下哪一條假定（ D ）。 A隨機誤差項零均值

12、 B. 隨機誤差項同方差C隨機誤差項互不相關 D. 解釋變量無多重共線性41、如果回歸模型違背了無自相關假定，最小二乘估計量( C )A.無偏的，有效的 B. 有偏的，非有效的 C無偏的，非有效的 D. 有偏的，有效的42、White檢驗可用于檢驗（ B ）A自相關性 B. 異方差性 C解釋變量隨機性 D.多重共線性43、某商品需求模型為，其中Y為商品需求量，X為商品價格，為了考察全年12個月份不同的影響，假定模型中引入12個虛擬變量，則會產生（ D ）問題。A異方差 B. 不完全多重共線性 C序列相關性 D. 完全多重共線性44、在一元線性回歸問題中，因變量為Y，自變量為X的總體回歸方程可表

13、示為（ ） A、 B、 C、 D、45、同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數(shù)據(jù)稱為( )。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)46、在古典假設成立的條件下用OLS方法估計線性回歸模型參數(shù)，則參數(shù)估計量具有（ C ）的統(tǒng)計性質。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47、設估計的回歸方程為，則回歸系數(shù)0.8表示（ A ）A. X增加一個單位時，Y平均增加0.8個單位B. X增加1%時，Y平均增加0.8個單位C. X增加一個單位時，Y平均增加1.2+0.8=2個單位D. X增加1%時，Y平均增加0.8%48、在滿足古典假定的模型的回歸分析結果報告中，有的

14、t值等于13.5022，其P值為0.0000，則表明（   A    ）A、解釋變量的影響是顯著的 B、解釋變量的聯(lián)合影響是顯著的C、解釋變量的影響是顯著的 D、解釋變量的影響是均不顯著49、能夠檢驗多重共線性的方法有（ A ）A. 簡單相關系數(shù)矩陣法 B. DW檢驗法 C. White檢驗法 D. ARCH檢驗法50、檢驗法可用于檢驗 ( A ) A異方差性 B多重共線性 C自相關性 D設定誤差51、以下選項中，正確表達了序列相關的是（ A ）A， BC D52、當定性因素引進經濟計量模型時,需要使用( D ). A、外生

15、變量 B、前定變量 C、內生變量 D、虛擬變量 53、如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計量是( A ) 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54、半對數(shù)模型 中，參數(shù)的含義是(C )A.X的絕對量變化，引起Y的絕對量變化B.Y關于X的邊際變化C.X的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化D.Y關于X的彈性55、在一元線性回歸模型中，的無偏估計量為( C )A. B. C. D. 56、在回歸模型中，與高度相關，與無關，與無關，則因為與的高度相關會使的方差( D )A.不受影響 B.變小 C.不確定 D.變大57、在回歸模型滿足DW檢驗的前提條件下，當

16、DW統(tǒng)計量等于2時，表明( C )A.存在完全的正自相關B.存在完全的負自相關C.不存在自相關D.不能判定58、在多元線性回歸模型中，對回歸系數(shù)（j=2，3，4)進行顯著性檢驗時，t統(tǒng)計量為( A )A. B. C. D.59、計量經濟模型的基本應用領域有( A)A.結構分析、經濟預測、政策評價 B.彈性分析、乘數(shù)分析、政策模擬C.消費需求分析、生產技術分析 D.季度分析、年度分析、中長期分析60、設樣本回歸模型為，則普通最小二乘法確定的的公式中，錯誤的是(D )A.B.C.D.61、設截距和斜率同時變動模型為，下面哪種情況成立，則該模型為截距變動模型( B )A. B. C. D. 62、在

17、計量經濟學的參數(shù)估計中，哪一項不屬于參數(shù)估計“盡可能接近真實值”的判斷標準：（ D ）A 無偏性 B 一致性 C 有效性 D 漸近正態(tài)性63、相比于回歸分析，下面哪一項不屬于相關分析的局限：（ A）A 相關系數(shù)不能反映線性相關關系的程度B 相關系數(shù)不能確定變量間的因果關系C 相關系數(shù)不能說明相關關系具體接近哪條直線D 相關系數(shù)不能說明一個變量的變動會導致另一個變量變動的具體數(shù)量規(guī)律64、可決系數(shù)越高，表明：（ C ）A 每個變量都越顯著 B 模型的顯著變量越多 C 模型的預測越準確 D 模型的經濟學含義越可靠65、當對模型中變量的顯著性做t檢驗時，若計算出的t統(tǒng)計量絕對值小于顯著性水平為0.0

18、5的t分布臨界值時，( B )A p<0.05 B p>0.05 C p=0.05 D p值無法確定66、在一元回歸中，F(xiàn)檢驗與t檢驗的等價關系是：( B )A B C D 67、當存在不完全多重共線時，最小二乘估計量是 (D )A 有偏 B 不一致 C 不有效 D 還是最佳線性無偏估計68、當存在異方差是，仍然用不存在異常差時的OLS估計方法估計其方差會 ( C )A 一定低估方差 B 一定高估方差 C 可能高估可能低估方差 D 仍然準確69、以下哪種檢驗不能使用在截面數(shù)據(jù)上 (B )A White檢驗 B ARCH檢驗 C Goldfield-Quandt檢驗 D Glejse

19、r檢驗70、在DW檢驗中，判斷為無自相關的區(qū)域為 ( B)A B C D 71、如果兩個變量是協(xié)整的，則（D ）A 這兩個變量一定都是平穩(wěn)的B 這兩個變量的一階差分一定都是平穩(wěn)的C 這兩個變量的協(xié)整回歸方程一定有DW0D 這兩個變量一定是同階單整的72、在回歸分析中下列有關解釋變量和被解釋變量的說法中正確的是( C )A.被解釋變量和解釋變量均為隨機變量B.被解釋變量和解釋變量均為非隨機變量C.被解釋變量為隨機變量，解釋變量為非隨機變量D.被解釋變量為非隨機變量，解釋變量為隨機變量73、相關關系是指（ D ）。A變量間的非獨立關系 B變量間的因果關系C變量間的函數(shù)關系 D變量間不確定性74、在

20、線性回歸模型中，若解釋變量和的觀測值成比例，即，其中為常數(shù)，則表明模型中存在( B )A.異方差 B.多重共線性 C. 自相關 D.非平穩(wěn)性75、平穩(wěn)時間序列的均值和方差是固定不變的，它的協(xié)方差只與( A )A.所考察的兩期間隔長度有關 B.時間t有關C.時間序列的上升趨勢有關 D.時間序列的下降趨勢有關76、對回歸模型進行檢驗時，通常假定 服從（ C ）。A B C D77、Goldfeld-Quandt方法用于檢驗（A）A.異方差性 B.自相關性C.隨機解釋變量 D.多重共線性78、如果模型的擾動項存在序列相關，則（ D ）。A. B. C. D. 79、如果一個回歸模型中不包含截距項，對

21、一個具有m個特征的質的因素要引入虛擬變量數(shù)目為( A )。A.m B.m-1 C.m-2 D.m+1 80、同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數(shù)據(jù)列是( D )A.面板數(shù)據(jù) B.截面數(shù)據(jù) C.虛擬數(shù)據(jù) D.時序數(shù)據(jù)81、對于二元線性回歸模型的總體顯著性檢驗的F統(tǒng)計量，正確的是( C )。A. B. C. D.82、DW統(tǒng)計量值接近2時，隨機誤差項為( C )。A. 正自相關 B. 負自相關 C. 無自相關 D. 不能確定是否存在自相關83、用于檢驗隨機誤差項序列相關的方法正確的是( C )。A. 戈里瑟檢驗 B. 戈德菲爾德匡特檢驗 C. 德賓瓦森檢驗 D. 方差膨脹因子檢驗84、 經濟計量模型中的

22、隨機方程又稱為（C ）A定義方程B技術方程C行為方程D制度方程85、 如果含有截距項的模型中，解釋變量包括1個定量變量和1個具有4種屬性的定性變量，此時需引入多少個虛擬變量( C )A. 1個 B. 2個 C. 3個 D. 4個86、在多元線性回歸中，判定系數(shù)R2通常隨著解釋變量數(shù)目的增加而（ B ）A減少B增加C不變D變化不定87、對樣本相關系數(shù)r，以下結論中錯誤的是（D ）A越接近于1，Y與X之間線性相關程度越高B越接近于0，Y與X之間線性相關程度越弱C-1r1D若r=0,則X與Y獨立88、某一時間序列經過兩次差分后成為平穩(wěn)時間序列，此時間序列為（ B ）A1階單整B2階單整C3階單整D4

23、階單整89、對于隨機誤差項 ，是指（ B ）A隨機誤差項的均值為零 B隨機誤差項有些方差不同C兩個隨機誤差互不相關 D誤差項服從正態(tài)分布90.Goldfeld-Quandt方法用于檢驗（ A ）A.異方差性     B.自相關性C.隨機解釋變量   D.多重共線性91.在異方差性情況下，常用的估計方法是（ D ）A.一階差分法      B.廣義差分法C.工具變量法   D.加權最小二乘法92、根據(jù)20個觀測值估計的結果，一元線性回歸模型的DW2.3。在樣本容量n=

24、20,解釋變量k=1，顯著性水平為0.05時，查得dl=1,du=1.41,則可以決斷（A）A、不存在一階自相關B、存在正的一階自相關C、存在負的一階自D、無法確定93、當模型存在序列相關現(xiàn)象時，適宜的參數(shù)估計方法是（C）A、加權最小二乘法B、間接最小二乘法C、廣義差分法D、工具變量法94、根據(jù)決定系數(shù)R2與F統(tǒng)計量的關系可知，當R21時，有_D_。A F1 B F-1 C F0 D F95、在CD生產函數(shù)中，_A_。A.和是彈性 B.A和是彈性C.A和是彈性 D.A是彈性二、多項選擇(每題2分，共10分)1、從內容角度看，計量經濟學可分為（ AC ）。A理論計量經濟學 B狹義計量經濟學 C應

25、用計量經濟學D廣義計量經濟學 E金融計量經濟學2、使用時序數(shù)據(jù)進行經濟計量分析時，要求指標統(tǒng)計的（ ACD ）。A對象及范圍可比 B時間可比 C口徑可比D計算方法可比 E內容可比3、表示OLS估計回歸值，u表示隨機誤差項。如果Y與X為線性相關關系，則下列哪些是正確的（ BE ）。A B CD E4、反映多元回歸直線擬合優(yōu)度的指標有（ CDE ）。A相關系數(shù) B回歸系數(shù) C可決系數(shù)D回歸方程的標準差 E剩余變差RSS（或殘差平方和）5、下列說法正確的有（ BE ）。A.當異方差出現(xiàn)時，最小二乘估計是有偏的和不具有最小方差特性B.當異方差出現(xiàn)時，常用的t和F檢驗失效C.異方差情況下，通常的OLS估

26、計一定高估了估計量的標準差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E.如果回歸模型中遺漏一個重要變量，則OLS殘差必定表現(xiàn)出明顯的趨勢6、一個計量經濟模型由以下哪些部分構成_ABC_。A、變量 B、參數(shù) C、隨機誤差項 D、方程式 E、虛擬變量7、對總體線性回歸模型進行顯著性檢驗時所用的F統(tǒng)計量可表示為_BC_。A、 B、 C、D、 E、 8、下列計量經濟分析中那些很可能存在異方差問題（ABE） A.用橫截面數(shù)據(jù)建立家庭消費支出對家庭收入水平的回歸模型B.用橫截面數(shù)據(jù)建立產出對勞動和資本的回歸模型C.以凱恩斯的有效需求理論為基礎構造宏觀計量經濟模型D.以國民經濟核算帳戶

27、為基礎構造宏觀計量經濟模型E.以30年的時序數(shù)據(jù)建立某種商品的市場供需模型9、DW檢驗不適用一下列情況的序列相關檢驗（ ABC ）。 A高階線性自回歸形式的序列相關B一階非線性自回歸的序列相關C移動平均形式的序列相關D正的一階線性自回歸形式的序列相關E負的一階線性自回歸形式的序列相關10、 時間序列平穩(wěn)性的檢驗方法有( AE ) A、DF檢驗法 B、white檢驗法 C、方差膨脹因子法D、Durbin兩步法 E、ADF檢驗法11、計量經濟模型主要應用于（ABC ）A經濟預測B經濟結構分析C評價經濟政策D政策模擬E經濟決策12、利用普通最小二乘法求得的樣本回歸直線具有以下特點（ ABC ）A必然

28、通過點（） B殘差ei的均值為常數(shù)C的平均值與的平均值相等 D. 可能通過點（）E殘差ei與Xi之間存在一定程度的相關性13、常用的檢驗異方差的方法有（ABC ）A戈里瑟檢驗B戈德菲爾德-匡特檢驗Cwhite檢驗DDW檢驗E方差膨脹因子檢測14、在回歸模型中,模型系數(shù)（ ）A是基礎類型截距項B是基礎類型截距項C稱為比較類型的截距系數(shù)D稱為比較類型的截距系數(shù)E為基礎類型與比較類型的差別截距系數(shù)15、對于經典線性回歸模型，各回歸系數(shù)的普通最小二乘法估計量具有的優(yōu)良特性有(ABE)。A無偏性 B有效性 C一致性 D確定性 E線性特性16、在回歸模型中，屬于參數(shù)的有：（BC）A. B C D E 17

29、、能夠檢驗多重共線性的方法有（AB）A.簡單相關系數(shù)矩陣法 B. t檢驗與F檢驗綜合判斷法C. DW檢驗法 D.ARCH檢驗法E. White 檢驗 18、有關調整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)之間的關系敘述正確的有（BC）A. 與均非負 B.模型中包含的解釋個數(shù)越多，與就相差越大. C.只要模型中包括截距項在內的參數(shù)的個數(shù)大于1，則. D. 有可能大于E. 有可能小于0，但卻始終是非負19、檢驗序列自相關的方法是（CE ）A. F檢驗法 B. White檢驗法C. 圖形法 D. ARCH檢驗法E. DW檢驗法 F. Goldfeld-Quandt檢驗法20、對多元線性回歸方程的顯著性檢驗，所用的F統(tǒng)

30、計量可表示為（BE） A. B. C. D. E. 21、計量經濟模型的應用在于_ABCD_。 A、結構分析 B、經濟預測 C、政策評價D、檢驗和發(fā)展經濟理論 E、 設定和檢驗模型22.以Y表示實際觀測值，表示OLS估計回歸值，e表示殘差，則回歸直線滿足（ ABE ）。 A、通過樣本均值點 B、 C、D、 E、23多重共線性產生的原因主要有（ ABCDE ）。A經濟變量之間往往存在同方向的變化趨勢 B經濟變量之間往往存在著密切的關聯(lián)C在模型中采用滯后變量也容易產生多重共線性D在建模過程中由于解釋變量選擇不當，引起了變量之間的多重共線性 E以上都正確24虛擬變量的取值為0和1，分別代表某種屬性的

31、存在與否，其中（ BC ）A0表示存在某種屬性 B0表示不存在某種屬性 C1表示存在某種屬性 D1表示不存在某種屬性 E0和1代表的內容可以隨意設定25.回歸變差（或ESS）是指（ BCD ）。A. 被解釋變量的實際值與平均值的離差平方和B. 被解釋變量的回歸值與平均值的離差平方和C. 被解釋變量的總變差與剩余變差之差 D. 解釋變量變動所引起的被解釋變量的變差E. 隨機因素影響所引起的被解釋變量的變差26、計量經濟學是以下哪些學科相結合的綜合性學科_ADE_。 A統(tǒng)計學 B數(shù)理經濟學 C經濟統(tǒng)計學D數(shù)學 E經濟學27、從內容角度看，計量經濟學可分為_AC_。 A理論計量經濟學 B狹義計量經濟

32、學 C應用計量經濟學D廣義計量經濟學 E金融計量經濟學28、從變量的性質看，經濟變量可分為_DC_。 A解釋變量 B被解釋變量 C內生變量D外生變量 E控制變量29使用時序數(shù)據(jù)進行經濟計量分析時，要求指標統(tǒng)計的（ CD ）。A對象及范圍可比 B時間可比 C口徑可比D計算方法可比 E內容可比30、一個計量經濟模型由以下哪些部分構成_ABC_。 A變量 B參數(shù) C隨機誤差項 D方程式 E虛擬變量31、與其他經濟模型相比，計量經濟模型有如下特點_BC_。 A確定性 B經驗性 C隨機性D動態(tài)性 E靈活性32、計量經濟模型的應用在于_ABDC_。 A 結構分析 B 經濟預測 C 政策評價D 檢驗和發(fā)展經

33、濟理論 E 設定和檢驗模型33.下列哪些變量屬于前定變量( CD )。 A.內生變量 B.隨機變量 C.滯后變量D.外生變量 E.工具變量34.經濟參數(shù)的分為兩大類，下面哪些屬于外生參數(shù)(ABC ) A.折舊率  B.稅率    C.利息率D.憑經驗估計的參數(shù)    E.運用統(tǒng)計方法估計得到的參數(shù) 35對于經典線性回歸模型，各回歸系數(shù)的普通最小二乘法估計量具有的優(yōu)良特性有（ ABE ）A無偏性 B有效性C一致性 D確定性E線性特性三、簡答題(每題10分，共50分)1、計量經濟模型分析經濟問題的基本步驟。

34、答：基本分析步驟是：模型設定、估計參數(shù)、模型檢驗和模型應用。2、 回歸模型中引入虛擬變量的作用是什么？有哪幾種基本的引入方式，它們適用于什么情況？作用：（1）可以描述和測量定性因素的影響；（2）能夠正確反映經濟變量之間的關系，提高模型的精度；（3）便于處理異常數(shù)據(jù)引入方式：在模型中引入虛擬變量的主要方式有加法方式與乘法方式，前者主要適用于定性因素對截距項產生影響的情況，后者主要適用于定性因素對斜率項產生影響的情況。除此外，還可以加法與乘法組合的方式引入虛擬變量，這時可測度定性因素對截距項與斜率項同時產生影響的情況。3. 簡述什么是異方差?為什么異方差的出現(xiàn)總是與模型中某個解釋變量的變化有關？異

35、方差性是為了保證回歸參數(shù)估計量具有良好的統(tǒng)計性質，古典線性回歸模型的一個重要假定是：總體回歸函數(shù)中的隨機誤差項滿足同方差性，即它們都有相同的方差。如果這一假定不滿足，則稱線性回歸模型存在異方差性。產生原因主要是模型中缺失了某些解釋變量，樣本數(shù)據(jù)的觀測誤差所導致。4. 在多元線性回歸分析中，t檢驗與F檢驗有何不同?在一元線性回歸分析中二者是否有等價的作用? 在多元線性回歸分析中，t檢驗常被用作檢驗回歸方程中各個參數(shù)的顯著性，而F檢驗則被用作檢驗整個回歸關系的顯著性。各解釋變量聯(lián)合起來對被解釋變量有顯著的線性關系，并不意味著每一個解釋變量分別對被解釋變量有顯著的線性關系。在一元線性回歸分析中，二者

36、具有等價作用，因為二者都是對共同的假設解釋變量的參數(shù)等于零進行檢驗。5、 如果線性回歸模型存在自相關，那會導致什么后果？檢驗自相關的方法有哪些？6、總體回歸模型與樣本回歸模型的區(qū)別與聯(lián)系。：簡單線性回歸模型與多元線性回歸模型的區(qū)別與聯(lián)系：模型類型區(qū)別聯(lián)系參數(shù)估計檢驗方法經濟意義簡單線性回歸模型采用普通最小二乘法（OLS）和極大似然估計法?；貧w系數(shù)顯著性檢驗（Z-檢驗、T-檢驗、F-檢驗）雖然建立在某些假定條件不變前提下抽象出來的回歸函數(shù)不能百分之百地再現(xiàn)所研究的經濟過程。從另一方面看，也正是由于這些假定，才能對經濟問題進行高度抽象，從而更深刻地揭示經濟問題的內在規(guī)律，變量之間的因果關系。1、多

37、元線性回歸模型和簡單線性回歸模型基本類似，解釋變量由一個增加到兩個以上。2、兩種模型解決的主要問題相同：根據(jù)觀測樣本估計模型中的各個參數(shù)；對估計的參數(shù)及回歸方程進行統(tǒng)計檢驗；利用回歸模型進行預測和經濟分析。多元線性回歸模型結構參數(shù)即回歸系數(shù)采用最小二乘法估計；隨機擾動項參數(shù)對其方差進行估計。判定系數(shù)檢驗（R檢驗），回歸系數(shù)顯著性檢驗（T檢驗），回歸方程顯著性檢驗（F檢驗）。7、 對于多元線性回歸模型，調整的可決系數(shù)的作用是什么？為什么在進行了總體顯著性F檢驗之后，還要對每個回歸系數(shù)進行t檢驗？8、 加權最小二乘法的基本原理是什么？為什么要使用加權最小二乘法估計參數(shù)？9、 序列自相關性的后果是什

38、么？簡述DW檢驗的局限性？ 后果：第六章ppt6/7/8 局限:（1）有假定前提條件（ 5個條件） （2）要求有足夠樣本量（一般要求n15） (3）有不確定區(qū)域 (4)只能檢驗一階自相關10、 虛擬變量引入的原則是什么？虛擬變量引入的方式及及其作用是什么？原則：（1）如果一個定性因素有m方面的特征，則在模型中引入m-1個虛擬變量；（1分）（2）如果模型中有m個定性因素，而每個定性因素只有兩方面的屬性或特征，則在模型中引入m個虛擬變量；如果定性因素有兩個及以上個屬性，則參照“一個因素多個屬性”的設置虛擬變量。（2分）（3）虛擬變量取值應從分析問題的目的出發(fā)予以界定；（1分）（4）虛擬變量在單一方

39、程中可以作為解釋變量也可以作為被解釋變量。（1分）作用：（1）加法方式：其作用是改變了模型的截距水平；（2分）（2）乘法方式：其作用在于兩個模型間的比較、因素間的交互影響分析和提高模型的描述精度；（2分） ?（3）一般方式：即影響模型的截距有影響模型的斜率。（1分）11、可決系數(shù)說明了什么？在簡單線性回歸中它與斜率系數(shù)的t檢驗的關系是什么？第二章PPT31/32/3312、 White檢驗異方差的基本思想及其檢驗步驟是什么？基本思想：第五章ppt17 檢驗步驟：第五章ppt1913、 什么是總體回歸函數(shù)和樣本回歸函數(shù)，它們之間的區(qū)別是什么？ 總體回歸函數(shù)：將總體應變量的條件期望表示為解釋變量的

40、某種函數(shù)，樣本回歸函數(shù)：將應變量Y的樣本觀測值的條件均值表示為解釋變量的某種函數(shù)。樣本回歸函數(shù)與總體回歸函數(shù)的聯(lián)系： （1）樣本回歸函數(shù)的函數(shù)形式應與設定的總體回歸函數(shù)的函數(shù)形式保持一致； （2）樣本回歸函數(shù)的回歸系數(shù)是對總體回歸函數(shù)參數(shù)的估計； （3）樣本回歸函數(shù)的因變量估計值是總體回歸函數(shù)因變量估計值的估計；（4）回歸分析的目的是用樣本回歸函數(shù)去估計總體回歸函數(shù)。樣本回歸函數(shù)與總體回歸函數(shù)的區(qū)別： （1）總體回歸線是未知，但它是確定的；樣本回歸線隨抽樣波動而變化，可以有許多條。 （2）總體回歸函數(shù)的參數(shù)雖未知，但是確定的常數(shù)；樣本回歸函數(shù)的回歸系數(shù)可估計，但是隨抽樣而變化的隨機變量； （3

41、）總體回歸函數(shù)中的隨機誤差項ut 是不可直接觀測的；而樣本回歸函數(shù)中的殘差et 是只要估計出樣本回歸估計值 就可以計算的數(shù)值。14、 假如你是中國人民銀行的顧問，需要你對增加貨幣供應量促進經濟增長提出建議，你將考慮哪些因素？你認為可以怎樣運用計量經濟學的研究方法？答：可以考慮以下因素：投資規(guī)模、通貨膨脹、物價總水平、失業(yè)率、就業(yè)者人數(shù)及其受教育程度、資本存量、技術進步，國民生產總值等等； 我們從這些所有因素中選擇一些因素，比如投資規(guī)模、勞動人口數(shù)、技術進步速度、通貨膨脹率對國民生產總值回歸，建立回歸方程；收集數(shù)據(jù)；作回歸；然后檢驗、修正。15、 多元線性回歸模型的古典假定有哪些？為什么要做古典

42、假定？16、什么是多重共線性？產生多重共線性的原因是什么？（1）多重共線性分為完全多重共線性與不完全多重共線性。（2）完全多重共線性是指，一個具有k個解釋變量的線性回歸模型里，如果存在不全為零的數(shù)使得成立，則稱這些解釋變量之間存在完全的多重共線性。產生完全的多重共線性的后果是：參數(shù)估計值不確定；參數(shù)估計值的方差無限大。（3）不完全多重共線性是指，一個具有k個解釋變量的線性回歸模型里，如果存在不全為零的數(shù)使得成立，其中為隨機誤差項，則稱這些解釋變量之間存在不完全的多重共線性。產生不完全的多重共線性的后果是：有可能求出參數(shù)的估計值，但估計值很不穩(wěn)定參數(shù)估計值的方差會隨多重共線性（近似）程度的提高而

43、增大。導致的直接結果是：對總體參數(shù)的區(qū)間估計將會降低可靠性（區(qū)間變寬）。對總體參數(shù)的顯著性檢驗（t檢驗）在統(tǒng)計上將會不顯著。17、 自相關性產生的原因有那些？簡述序列相關性的幾種檢驗方法。第六章原因：PPT5 檢驗方法：ppt9/10 18、 在多元線性回歸分析中，為什么用修正的決定系數(shù)衡量估計模型對樣本觀測值的擬合優(yōu)度？修正的決定系數(shù)有什么作用。 因為人們發(fā)現(xiàn)隨著模型中解釋變量的增多，多重決定系數(shù)的值往往會變大，從而增加了模型的解釋功能。這樣就使得人們認為要使模型擬合得好，就必須增加解釋變量。但是，在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得待估參數(shù)的個數(shù)增加，從而損失自由度，而實際中如果引

44、入的解釋變量并非必要的話可能會產生很多問題，比如，降低預測精確度、引起多重共線性等等。為此用修正的決定系數(shù)來估計模型對樣本觀測值的擬合優(yōu)度。，其作用有：（1）用自由度調整后，可以消除擬合優(yōu)度評價中解釋變量多少對決定系數(shù)計算的影響；（2）對于包含解釋變量個數(shù)不同的模型，可以用調整后的決定系數(shù)直接比較它們的擬合優(yōu)度的高低，但不能用原來未調整的決定系數(shù)來比較。20、 簡述BLUE的含義。答：（1）BLUE是指在古典假定條件下，使用最小二乘估計的統(tǒng)計性質，具體是指OLS估計式中是參數(shù) 和 的最佳線性無偏估計式。（2）線性特征是指參數(shù)估計是關于被解釋變量的線性函數(shù)。無偏是指，普通最小二乘估計的的期望值等

45、于總體回歸函數(shù) 和 ，所以OLS估計是無偏的。即最佳是指參數(shù)估計的方差具有最小的特征。即由最小二乘法得到的參數(shù)估計，如的方差為任設的另一線性無偏估計量為，則一定有一致性。21、總體回歸模型與樣本回歸模型的區(qū)別與聯(lián)系。答：主要區(qū)別：描述的對象不同?？傮w回歸模型描述總體中變量y與x的相互關系，而樣本回歸模型描述所觀測的樣本中變量y與x的相互關系。建立模型的不同。總體回歸模型是依據(jù)總體全部觀測資料建立的，樣本回歸模型是依據(jù)樣本觀測資料建立的。模型性質不同?？傮w回歸模型不是隨機模型，樣本回歸模型是隨機模型，它隨著樣本的改變而改變。主要聯(lián)系：樣本回歸模型是總體回歸模型的一個估計式，之所以建立樣本回歸模型

46、，目的是用來估計總體回歸模型。22、 簡述異方差的后果。第五章 ppt6/723、什么是自相關？其修正方法有哪些？修正方法見：第六章PPT 16-2024、將虛擬變量引入模型的方式主要有哪兩種？其作用分別是什么？ PPT4925、 試述在運用計量經濟學基本思路分析經濟變量間關系時的基本操作步驟。26、什么是多重共線性？其檢驗方法有哪些？第四章，概念PPT3 檢驗方法：1、利用解釋變量之間的相關系數(shù)判斷；2、方差擴大因子法（容許度）；3、直觀判斷法 ；4、利用解釋變量之間的輔助回歸及檢驗判斷；5、逐步回歸檢測法27、什么是異方差？其后果是什么？第五章 概念PPT3，后果ppt6/728、 簡述檢

47、驗法的使用法則P142第五章 PPT10-1529、簡述計量經濟分析中參數(shù)估計的準則。最小二乘法,誤差到最小,把參數(shù)估計出來30、 什么是多重共線性，導致多重共線性的原因有哪些？第四章，概念PPT3 原因：ppt431、 異方差的后果有哪些？第五章PPT6/7/832、簡述檢驗的運用過程1.算殘差 2.算dw的值 33、簡述在運用計量經濟學基本思路分析經濟變量間關系時的基本操作步驟。答：計量經濟學分析分為四步驟：模型設定、估計參數(shù)、模型檢驗和模型應用。 （1）模型設定就是要把研究的經濟變量之間的關系用適當?shù)臄?shù)學關系式表達出來，是由經濟變量、待估計參數(shù)和隨機誤差項等因素構成，可能是單一方程模型，

48、也可能是聯(lián)立方程模型，因此在設定合理經濟模型時，一定要有科學的理論依據(jù)，要選擇適當?shù)臄?shù)學形式，在方程中變量要具有可觀測性。（2）估計參數(shù)是通過樣本觀測數(shù)據(jù)正確地估計總體模型的參數(shù)，確定滿足計量經濟要求的參數(shù)估計式，最常用的方法是普通最小二乘法。（3） 模型檢驗就是檢驗設定模型是否符合經濟理論（經濟意義檢驗），模型中參數(shù)對變量是否具有顯著性（統(tǒng)計推斷檢驗），模型是否符合計量經濟方法的基本假定（計量經濟學檢驗）以及對檢驗模型是否有效（預測檢驗）。（4）模型應用主要用于經濟結構分析、經濟預測和政策評價等。為經濟結構分析提供定量的信息；經濟預測可以對被解釋變量在未來時期狀態(tài)的動態(tài)預測，也可以對被解釋變

49、量在不同空間狀況的空間預測；利用經濟模型對各種可供選擇的政策方案的實施后果進行模擬測算，從而對各種政策方案作出評價34、簡述計量經濟分析中參數(shù)估計的準則。 無偏性；最小方差性；一致性35、 什么是異方差性，導致異方差性的原因有哪些？第五章PPT3/4/536、 簡述自相關DW檢驗的基本思路第六章ppt10/1138、 簡述自相關性的后果。 第六章PPT6/7/839、簡述在運用計量經濟學基本思路分析經濟變量間關系時的基本操作步驟。答：一般分為5個步驟：根據(jù)經濟理論建立計量經濟模型；樣本數(shù)據(jù)的收集；估計參數(shù)；模型的檢驗；計量經濟模型的應用。40、什么是異方差？修正異方差的方法有哪些？答：（1）設

50、線性回歸模型為如果隨機誤差項 的方差隨某個解釋變量 的變化而變化，即則稱隨機誤差項存在異方差。（2）檢驗異方差的方法有：Goldfeld-Quandt檢驗White檢驗ARCH檢驗Glejser檢驗Breush-Pagan檢驗圖形41、將虛擬變量引入模型的方式主要有哪兩種？其作用分別是什么？答：（1）虛擬變量的定義（2）通常有加法引入和乘法引入兩種方式。加法引入規(guī)則，虛擬解釋變量與別的解釋變量以相加的關系出現(xiàn)在模型里。加法引入虛擬變量對模型產生結果是改變截距。形式如下： 其中，為具有兩個屬性類型的定性變量。乘法引入規(guī)則，是以乘法形式引入虛擬變量，是在所設定的模型里，將虛擬解釋變量與其它解釋變量用乘積作為解釋變量。乘法引入虛擬解釋變量將改變模型中的斜率系數(shù)。42、 簡述計量經濟學與經濟學、統(tǒng)計學、數(shù)理統(tǒng)計學學科間的關系。 第一章Ppt10/11/12 43、 在計量經濟模型中，為什么會存在隨機誤差項？P25答：模型中被忽略掉的影響因素造成的誤差；模型關系認定不準確造成的誤差；變量的測量誤差；隨機因素