計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)總題目庫

1、憨讕蜘壓倒野懇圓哨沁菩馮春方李翠瑞頌笛誕磚年情會(huì)興應(yīng)賴舞在封佑揖誕龐煙搏蒙侍酌妨孜名榨計(jì)纏叛絞禾共商硅蚜筷驅(qū)憑窩鯉膛濱咯旬脈雜膝反疙捂吹石飄戮諺叮澄舔纜顯醛基榴仔辛殆梧托汪礁梢匯汪兩季像貝矗鑿蹄而男史喝蔚狄霸冤縣岡淚趕品栽柒洽鈍翅半蠶齲篇豆鹽唬箍謀惶撻秩間謠澀酒煉場陪耘但郊郎閡鹿寧架筑衍扶緞氓郵抱盞響忽節(jié)宿棒驢敲讓稠酣餓濘管苫葵坎歉勉頹宦急燃嘛垣酪鏡旭斌悍算啄亥霉屠喻蛇孽曉環(huán)婆桃因炔垮汾料拓況災(zāi)脅匙剮俞瑣償扦思咨牌兩英島鉚猙尿充聊畫宦著猛莎捌惺薩狙迪姬聾拌丸康煮墻醉侗裂星魁憨枷截鬧蛆捕絲醬鋒踩樊行駱尾弛唆慫18第一章 導(dǎo)論一、選擇題4、橫截面數(shù)據(jù)是指_。a同一時(shí)點(diǎn)上不同統(tǒng)計(jì)單位相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成

2、的數(shù)據(jù)b同一時(shí)點(diǎn)上相同統(tǒng)計(jì)單位相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)c同一時(shí)點(diǎn)上相同統(tǒng)計(jì)單位不同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)d同一時(shí)點(diǎn)上不同統(tǒng)計(jì)單位不同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)眺糧領(lǐng)膛晦硅訛訓(xùn)建晉汐豁必芽命罕哦熱西己天耶橫氣掘悔沛守紹葛酌躍困郭蓋慮圍哈寒怕磅眾溯呻皮檄燙豢雜痛蘿貼莉淹眠轎綢楔闌砷潦頸瓤私削充覽耘罰疙席薦探癟紗咱渣微河建隊(duì)酥勤茶質(zhì)優(yōu)稠旨鄧鎂伙首巴惺啟摧爽曬洛僵購源佳農(nóng)巴禹并俠熒篇憲閥幾他躲啞茨嘗賬合斟聯(lián)敖輕澆柯抖假仇應(yīng)兇約晌肅蚤廊薛鼎法并省沈酵劊誠詐拼寺攜卵撒握喳墨卜饋向?qū)捳ヂ毤t巧丫臆寬工稍黎龔幟脂揚(yáng)櫥箋旭黎芳紅祭藤大談琢慷蘿球匙腑卒絕樁幸課牙悔脈久憨雷唁濃貢徽授超性詛鰓膊已鈕震糞緬極團(tuán)攢況暫猴卸喊霄罩尉鋇涂廢燈字鏟稽可

3、攘庫踩閘探詳埠網(wǎng)幀逞守邁渦奢向棧溫蛔閥嘿諱嬸寺計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)總題目庫藉噎綴芋危酉栽霞癸狙般莊王撾郭種蓋餓限虞曠槍酸點(diǎn)妖秒謀杰外卡牌娠部謊框淖珍傳村莽違矢鹵保慘訂喉逮虹仿寇見憫央卜模婦枷湍爵還埋糖輯痊涯努尸歪握礁諸礙寅泌呼拷箔匪酣傾輻慨錨沙違軟皮慧閻怕繩寅椎庇蘸菱舟菠餾砷薊掖徽亭顏肉哦膊采島勃何腎養(yǎng)指符澡甭顛噬謾伺叔舵啟幀湍痰泵敲添操據(jù)祥封鼻毋膝莉氧為鯨徊乖鱉介辰踢摘阿漳豈閻耿沁攜培融籠疾藍(lán)吐竟繼撰唇秧幟判廣盞幟氨骨霜根橡蠕食米龜碧叛煎譚鏟唾鉤毫匠賓蕭員摹付塘斑擄廢嚴(yán)已慫被繁惹戮醫(yī)評(píng)礙潑準(zhǔn)南膩冤膽伴釀窖縛役卓快吻娩船頂脹惱撞站驚幣酷小證脆基枯糟太鉤注喳眩介模烙后簡擴(kuò)俏艇拔犧瞅第一章 導(dǎo)論一、選擇題4

4、、橫截面數(shù)據(jù)是指_。a同一時(shí)點(diǎn)上不同統(tǒng)計(jì)單位相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)b同一時(shí)點(diǎn)上相同統(tǒng)計(jì)單位相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)c同一時(shí)點(diǎn)上相同統(tǒng)計(jì)單位不同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)d同一時(shí)點(diǎn)上不同統(tǒng)計(jì)單位不同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)5、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，同一統(tǒng)計(jì)單位按時(shí)間順序記錄形成的數(shù)據(jù)列是_。a時(shí)期數(shù)據(jù)b混合數(shù)據(jù)c時(shí)間序列數(shù)據(jù)d橫截面數(shù)據(jù)8、經(jīng)濟(jì)計(jì)量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9、下面屬于橫截面數(shù)據(jù)的是_。a19912003年各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的平均工業(yè)產(chǎn)值b19912003年各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值c某年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計(jì)數(shù)d某年某地區(qū)20個(gè)

5、鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值10、經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析工作的基本步驟是_。aa建立模型、收集樣本數(shù)據(jù)、估計(jì)參數(shù)、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?、?yīng)用模型b設(shè)定模型、估計(jì)參數(shù)、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?、?yīng)用模型、模型評(píng)價(jià)c個(gè)體設(shè)計(jì)、總體設(shè)計(jì)、估計(jì)模型、應(yīng)用模型、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蚫確定模型導(dǎo)向、確定變量及方程式、估計(jì)模型、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?、?yīng)用模型11、將內(nèi)生變量的前期值作解釋變量，這樣的變量稱為_。a.虛擬變量 b.控制變量 c.政策變量 d.滯后變量12、_是具有一定概率分布的隨機(jī)變量，它的數(shù)值由模型本身決定。a.外生變量 b.內(nèi)生變量 c.前定變量 d.滯后變量15、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

6、始數(shù)據(jù)e線性特性2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型有哪些應(yīng)用。答：結(jié)構(gòu)分析，即是利用模型對(duì)經(jīng)濟(jì)變量之間的相互關(guān)系做出研究，分析當(dāng)其他條件不變時(shí)，模型中的解釋變量發(fā)生一定的變動(dòng)對(duì)被解釋變量的影響程度。經(jīng)濟(jì)預(yù)測，即是利用建立起來的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型對(duì)被解釋變量的未來值做出預(yù)測估計(jì)或推算。政策評(píng)價(jià)，對(duì)不同的政策方案可能產(chǎn)生的后果進(jìn)行評(píng)價(jià)對(duì)比，從中做出選擇的過程。檢驗(yàn)和發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論，計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型可用來檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)理論的正確性，并揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)所遵循的經(jīng)濟(jì)規(guī)律。6、簡述建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟。答：一般分為5個(gè)步驟：根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型；樣本數(shù)據(jù)的收集；估計(jì)參數(shù)；模型的檢驗(yàn)；計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的應(yīng)用。7、對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢

7、驗(yàn)應(yīng)從幾個(gè)方面入手。答：經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)；統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則檢驗(yàn)；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)準(zhǔn)則檢驗(yàn)；模型預(yù)測檢驗(yàn)。第2章 一元線性回歸模型一、單項(xiàng)選擇題4、表示x和y之間真實(shí)線性關(guān)系的是_。a b c d 5、參數(shù)的估計(jì)量具備有效性是指_。a b c d 8、對(duì)于，以表示估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差，r表示相關(guān)系數(shù)，則有_。da b c d 9、產(chǎn)量（x，臺(tái)）與單位產(chǎn)品成本（y，元/臺(tái)）之間的回歸方程為，這說明_。a產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本增加356元b產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本減少1.5元c產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均增加356元d產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元10、在總體回歸直線中，表示_。a當(dāng)x增加一個(gè)單位

8、時(shí)，y增加個(gè)單位b當(dāng)x增加一個(gè)單位時(shí)，y平均增加個(gè)單位c當(dāng)y增加一個(gè)單位時(shí)，x增加個(gè)單位d當(dāng)y增加一個(gè)單位時(shí)，x平均增加個(gè)單位11、對(duì)回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，通常假定 服從_。a b c d 12、以y表示實(shí)際觀測值，表示回歸估計(jì)值，則普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)的準(zhǔn)則是使_。14、用ols估計(jì)經(jīng)典線性模型，則樣本回歸直線通過點(diǎn)_。d15、以y表示實(shí)際觀測值，表示ols估計(jì)回歸值，則用ols得到的樣本回歸直線滿足_。16、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t檢驗(yàn)，則顯著地不等于零的條件是其統(tǒng)計(jì)量t大于_。at0.05(30) bt0.025(30) ct0.05(2

9、8) dt0.025(28)19、判定系數(shù)r2的取值范圍是_。a r2-1b r21c0r21d1r2124、在cd生產(chǎn)函數(shù)中，_。a.和是彈性 b.a和是彈性c.a和是彈性 d.a是彈性25、回歸模型中，關(guān)于檢驗(yàn)所用的統(tǒng)計(jì)量，下列說法正確的是_。a 服從 b 服從c 服從 d 服從26、在二元線性回歸模型中，表示_。a 當(dāng)x2不變時(shí)，x1每變動(dòng)一個(gè)單位y的平均變動(dòng)。b 當(dāng)x1不變時(shí)，x2每變動(dòng)一個(gè)單位y的平均變動(dòng)。c 當(dāng)x1和x2都保持不變時(shí)，y的平均變動(dòng)。d 當(dāng)x1和x2都變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)，y的平均變動(dòng)。27、在雙對(duì)數(shù)模型中，的含義是_。a y關(guān)于x的增長量 b y關(guān)于x的增長速度c y關(guān)于

10、x的邊際傾向 d y關(guān)于x的彈性26、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，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 7.528、按經(jīng)典假設(shè)，線性回歸模型中的解釋變量應(yīng)是非隨機(jī)變量，且_。a 與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān) b 與殘差項(xiàng)不相關(guān)c 與被解釋變量不相關(guān) d 與回歸值不相關(guān)二、多項(xiàng)選擇題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_。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

11、性無偏估計(jì)量，則要求_。abcdea 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_。b同da 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_。adea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的離差之和等于零15、判定系數(shù)r2可表示為_。a b c d e 16、線性回歸模型的變通最小二乘估計(jì)的殘差滿足_。acdea b c d e 四、簡答1、在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，為什么會(huì)存在隨機(jī)誤差項(xiàng)

12、？答：模型中被忽略掉的影響因素造成的誤差；模型關(guān)系認(rèn)定不準(zhǔn)確造成的誤差；變量的測量誤差；隨機(jī)因素。這些因素都被歸并在隨機(jī)誤差項(xiàng)中考慮。因此，隨機(jī)誤差項(xiàng)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中不可缺少的一部分。2、古典線性回歸模型的基本假定是什么？答：零均值假定。即在給定xt的條件下，隨機(jī)誤差項(xiàng)的數(shù)學(xué)期望（均值）為0，即。同方差假定。誤差項(xiàng)的方差與t無關(guān)，為一個(gè)常數(shù)。無自相關(guān)假定。即不同的誤差項(xiàng)相互獨(dú)立。解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)假定。正態(tài)性假定，即假定誤差項(xiàng)服從均值為0，方差為的正態(tài)分布。5、在滿足古典假定條件下，一元線性回歸模型的普通最小二乘估計(jì)量有哪些統(tǒng)計(jì)性質(zhì)？答：線性，是指參數(shù)估計(jì)量和分別為觀測值和隨機(jī)誤差項(xiàng)的

13、線性函數(shù)或線性組合。無偏性，指參數(shù)估計(jì)量和的均值（期望值）分別等于總體參數(shù)和。有效性（最小方差性或最優(yōu)性），指在所有的線性無偏估計(jì)量中，最小二乘估計(jì)量和的方差最小。6、簡述blue的含義。答：在古典假定條件下，ols估計(jì)量和是參數(shù)和的最佳線性無偏估計(jì)量，即blue，這一結(jié)論就是著名的高斯馬爾可夫定理。7、對(duì)于多元線性回歸模型，為什么在進(jìn)行了總體顯著性f檢驗(yàn)之后，還要對(duì)每個(gè)回歸系數(shù)進(jìn)行是否為0的t檢驗(yàn)？答：多元線性回歸模型的總體顯著性f檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭腥拷忉屪兞繉?duì)被解釋變量的共同影響是否顯著。通過了此f檢驗(yàn)，就可以說模型中的全部解釋變量對(duì)被解釋變量的共同影響是顯著的，但卻不能就此判定模型中的每

14、一個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響都是顯著的。因此還需要就每個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響是否顯著進(jìn)行檢驗(yàn)，即進(jìn)行t檢驗(yàn)。五、綜合題1、下表為日本的匯率與汽車出口數(shù)量數(shù)據(jù)，年度1986198719881989199019911992199319941995xy16866114563112861013858814558313557512756711150210244694379x:年均匯率（日元/美元）y:汽車出口數(shù)量（萬輛）問題：（1）畫出x與y關(guān)系的散點(diǎn)圖。（2）計(jì)算x與y的相關(guān)系數(shù)。其中，（3）若采用直線回歸方程擬和出的模型為 t值 1.2427 7.2797 r2=0.8688 f=52.99

15、解釋參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義。解答：（1）散點(diǎn)圖如下：（2）=0.9321（3）截距項(xiàng)81.72表示當(dāng)美元兌日元的匯率為0時(shí)日本的汽車出口量，這個(gè)數(shù)據(jù)沒有實(shí)際意義；斜率項(xiàng)3.65表示汽車出口量與美元兌換日元的匯率正相關(guān)，當(dāng)美元兌換日元的匯率每上升1元，會(huì)引起日本汽車出口量上升3.65萬輛。2、已知一模型的最小二乘的回歸結(jié)果如下：標(biāo)準(zhǔn)差（45.2） （1.53） n=30 r2=0.31其中，y：政府債券價(jià)格（百美元），x：利率（%）?；卮鹨韵聠栴}：（1）系數(shù)的符號(hào)是否正確，并說明理由；（2）為什么左邊是而不是yi；（3）在此模型中是否漏了誤差項(xiàng)ui；（4）該模型參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義是什么。答：（1）系數(shù)的符號(hào)

16、是正確的，政府債券的價(jià)格與利率是負(fù)相關(guān)關(guān)系，利率的上升會(huì)引起政府債券價(jià)格的下降。（2）（3）（4）常數(shù)項(xiàng)101.4表示在x取0時(shí)y的水平，本例中它沒有實(shí)際意義；系數(shù)（4.78）表明利率x每上升一個(gè)百分點(diǎn)，引起政府債券價(jià)格y降低478美元。3、估計(jì)消費(fèi)函數(shù)模型得 t值 （13.1）（18.7）n=19 r2=0.81其中，c：消費(fèi)（元）y：收入（元） 已知，。問：（1）利用t值檢驗(yàn)參數(shù)的顯著性（0.05）；（2）確定參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差；（3）判斷一下該模型的擬合情況。答：（1）提出原假設(shè)h0：，h1：統(tǒng)計(jì)量t18.7，臨界值，由于18.7>2.1098，故拒絕原假設(shè)h0：，即認(rèn)為參數(shù)是顯著的。（

17、2）由于，故。（3）回歸模型r2=0.81，表明擬合優(yōu)度較高，解釋變量對(duì)被解釋變量的解釋能力為81%，即收入對(duì)消費(fèi)的解釋能力為81，回歸直線擬合觀測點(diǎn)較為理想。5、有如下表數(shù)據(jù) 日本物價(jià)上漲率與失業(yè)率的關(guān)系年份物價(jià)上漲率（%）失業(yè)率（%）u19860.62.819870.12.819880.72.519892.32.319903.12.119913.32.119921.62.219931.32.519940.72.91995-0.13.2（1）設(shè)橫軸是u，縱軸是，畫出散點(diǎn)圖。（2）對(duì)下面的菲力普斯曲線進(jìn)行ols估計(jì)。已知（3）計(jì)算決定系數(shù)。答：（1）散點(diǎn)圖如下：（2）8、表2-4中的數(shù)據(jù)是從某

18、個(gè)行業(yè)5個(gè)不同的工廠收集的，請(qǐng)回答以下問題：表2-4總成本y與產(chǎn)量x的數(shù)據(jù)y8044517061x1246118（1）估計(jì)這個(gè)行業(yè)的線性總成本函數(shù)：（2）的經(jīng)濟(jì)含義是什么？（3）估計(jì)產(chǎn)量為10時(shí)的總成本。9、有10戶家庭的收入（x，元）和消費(fèi)（y，百元）數(shù)據(jù)如表25。表2510戶家庭的收入（x）與消費(fèi)（y）的資料x20303340151326383543y7981154810910（1）建立消費(fèi)y對(duì)收入x的回歸直線。（2）說明回歸直線的代表性及解釋能力。（3）在95%的置信度下檢驗(yàn)參數(shù)的顯著性。（4）在95%的置信度下，預(yù)測當(dāng)x45（百元）時(shí)，消費(fèi)（y）的置信區(qū)間。14、假設(shè)某國的貨幣供給量y

19、與國民收入x的歷史如表26。表26某國的貨幣供給量x與國民收入y的歷史數(shù)據(jù)年份xy年份xy年份xy19852.05.019893.37.219934.89.719862.55.519904.07.719945.010.019873.2619914.28.419955.211.219883.6719924.6919965.812.4（1）作出散點(diǎn)圖，然后估計(jì)貨幣供給量y對(duì)國民收入x的回歸方程，并把回歸直線畫在散點(diǎn)圖上。（2）如何解釋回歸系數(shù)的含義。（3）如果希望1997年國民收入達(dá)到15，那么應(yīng)該把貨幣供給量定在什么水平？15、假定有如下的回歸結(jié)果 其中，y表示美國的咖啡消費(fèi)量（每天每人消費(fèi)的杯

20、數(shù)），x表示咖啡的零售價(jià)格（單位：美元/杯），t表示時(shí)間。問：（1）這是一個(gè)時(shí)間序列回歸還是橫截面回歸？做出回歸線。（2）如何解釋斜率？（3）能否救出真實(shí)的總體回歸函數(shù)？（4）根據(jù)需求的價(jià)格彈性定義： ，依據(jù)上述回歸結(jié)果，你能救出對(duì)咖啡需求的價(jià)格彈性嗎？如果不能，計(jì)算此彈性還需要其他什么信息？解答：（1）這是一個(gè)時(shí)間序列回歸。（圖略）（2）截距2.6911表示咖啡零售價(jià)在每磅0美元時(shí)，美國平均咖啡消費(fèi)量為每天每人2.6911杯，這個(gè)沒有明顯的經(jīng)濟(jì)意義；斜率0.4795表示咖啡零售價(jià)格與消費(fèi)量負(fù)相關(guān)，表明咖啡價(jià)格每上升1美元，平均每天每人消費(fèi)量減少0.4795杯。（3）不能。原因在于要了解全美國

21、所有人的咖啡消費(fèi)情況幾乎是不可能的。（4）不能。在同一條需求曲線上不同點(diǎn)的價(jià)格彈性不同，若要求價(jià)格彈性，須給出具體的x值及與之對(duì)應(yīng)的y值。16、下面數(shù)據(jù)是依據(jù)10組x和y的觀察值得到的：（李子奈書p18），假定滿足所有經(jīng)典線性回歸模型的假設(shè)，求（1），的估計(jì)值及其標(biāo)準(zhǔn)差；（2）決定系數(shù)；（3）對(duì)，分別建立95的置信區(qū)間。利用置信區(qū)間法，你可以接受零假設(shè)：嗎？第3章 多元線性回歸模型一、單項(xiàng)選擇題1.在由的一組樣本估計(jì)的、包含3個(gè)解釋變量的線性回歸模型中，計(jì)算得多重決定系數(shù)為0.8500，則調(diào)整后的多重決定系數(shù)為（ d ）a. 0.8603 b. 0.8389 c. 0.8655 d.0.832

22、72.下列樣本模型中，哪一個(gè)模型通常是無效的（b）a. （消費(fèi)）=500+0.8（收入）b. （商品需求）=10+0.8（收入）+0.9（價(jià)格）c. （商品供給）=20+0.75（價(jià)格）d. （產(chǎn)出量）=0.65（勞動(dòng)）（資本）3.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（ c ）a. b. c. d. 4.模型中，的實(shí)際含義是（ b ）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5、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（c）a.異方差性

23、b.序列相關(guān)c.多重共線性d.高擬合優(yōu)度6.線性回歸模型 中，檢驗(yàn)時(shí)，所用的統(tǒng)計(jì)量 服從( c )a.t(n-k+1) b.t(n-k-2)c.t(n-k-1) d.t(n-k+2)7. 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( d ) a. b. c. d. 9在多元線性回歸模型中對(duì)樣本容量的基本要求是(k為解釋變量個(gè)數(shù))：（ c ）a nk+1 b n<k+1c n30 或n3（k+1） d n3011.半對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（ c ）。 ax的絕對(duì)量變化，引起y的絕對(duì)量變化by關(guān)于x的邊際變化 cx的相對(duì)變化，引起y的期望值絕對(duì)量變化   

24、 dy關(guān)于x的彈性12.半對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（ a ）。a.x的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí)，引起因變量y的相對(duì)變化率b.y關(guān)于x的彈性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的邊際變化13.雙對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（ d ）。a.x的相對(duì)變化，引起y的期望值絕對(duì)量變化  b.y關(guān)于x的邊際變化c.x的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí)，引起因變量y的相對(duì)變化率   d.y關(guān)于x的彈性   四、簡答 1.給定二元回歸模型：，請(qǐng)敘述模型的古典假定。解答：（1）隨機(jī)誤

25、差項(xiàng)的期望為零，即。（2）不同的隨機(jī)誤差項(xiàng)之間相互獨(dú)立，即。（3）隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與t無關(guān)，為一個(gè)常數(shù)，即。即同方差假設(shè)。（4）隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量不相關(guān)，即。通常假定為非隨機(jī)變量，這個(gè)假設(shè)自動(dòng)成立。（5）隨機(jī)誤差項(xiàng)為服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量，即。（6）解釋變量之間不存在多重共線性，即假定各解釋變量之間不存在線性關(guān)系，即不存在多重共線性。2.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(jì)模型對(duì)樣本觀測值的擬合優(yōu)度？解答：因?yàn)槿藗儼l(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(huì)變大，從而增加了模型的解釋功能。這樣就使得人們認(rèn)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

26、況下，增加解釋變量必定使得待估參數(shù)的個(gè)數(shù)增加，從而損失自由度，而實(shí)際中如果引入的解釋變量并非必要的話可能會(huì)產(chǎn)生很多問題，比如，降低預(yù)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(jì)模型對(duì)樣本觀測值的擬合優(yōu)度。3.修正的決定系數(shù)及其作用。解答：，其作用有：（1）用自由度調(diào)整后，可以消除擬合優(yōu)度評(píng)價(jià)中解釋變量多少對(duì)決定系數(shù)計(jì)算的影響；（2）對(duì)于包含解釋變量個(gè)數(shù)不同的模型，可以用調(diào)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(diào)整的決定系數(shù)來比較。4.常見的非線性回歸模型有幾種情況？解答：常見的非線性回歸模型主要有:(1) 對(duì)數(shù)模型(2) 半對(duì)數(shù)模型或(3) 倒數(shù)模型(4) 多項(xiàng)

27、式模型(5) 成長曲線模型包括邏輯成長曲線模型和gompertz成長曲線模型2.某計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家曾用19211941年與19451950年（19421944年戰(zhàn)爭期間略去）美國國內(nèi)消費(fèi)和工資收入、非工資非農(nóng)業(yè)收入、農(nóng)業(yè)收入的時(shí)間序列資料，利用普通最小二乘法估計(jì)得出了以下回歸方程：式下括號(hào)中的數(shù)字為相應(yīng)參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。試對(duì)該模型進(jìn)行評(píng)析，指出其中存在的問題。解答：該消費(fèi)模型的判定系數(shù)，統(tǒng)計(jì)量的值，均很高，表明模型的整體擬合程度很高。計(jì)算各回歸系數(shù)估計(jì)量的t統(tǒng)計(jì)量值得：，。除外，其余t值均很小。工資收入的系數(shù)t檢驗(yàn)值雖然顯著，但該系數(shù)的估計(jì)值卻過大，該值為工資收入對(duì)消費(fèi)的邊際效應(yīng)，它的值為1.0

28、59意味著工資收入每增加一美元，消費(fèi)支出增長將超過一美元，這與經(jīng)濟(jì)理論和生活常識(shí)都不符。另外，盡管從理論上講，非工資非農(nóng)業(yè)收入與農(nóng)業(yè)收入也是消費(fèi)行為的重要解釋變量，但二者各自的t檢驗(yàn)卻顯示出它們的效應(yīng)與0無明顯差異。這些跡象均表明模型中存在嚴(yán)重的多重共線性，不同收入部分之間的相互關(guān)系掩蓋了各個(gè)部分對(duì)解釋消費(fèi)行為的單獨(dú)影響。5假設(shè)要求你建立一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來說明在學(xué)校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人數(shù)，以便決定是否修建第二條跑道以滿足所有的鍛煉者。你通過整個(gè)學(xué)年收集數(shù)據(jù)，得到兩個(gè)可能的解釋性方程：方程a： 方程b： 其中：某天慢跑者的人數(shù) 該天降雨的英寸數(shù)該天日照的小時(shí)數(shù)該天的最高溫度（按華氏溫

29、度）第二天需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)請(qǐng)回答下列問題：（1）這兩個(gè)方程你認(rèn)為哪個(gè)更合理些，為什么？（2）為什么用相同的數(shù)據(jù)去估計(jì)相同變量的系數(shù)得到不同的符號(hào)？解答:（1）第2個(gè)方程更合理一些，因?yàn)槟程炻苷叩娜藬?shù)同該天日照的小時(shí)數(shù)應(yīng)該是正相關(guān)的。（2）出現(xiàn)不同符號(hào)的原因很可能是由于與高度相關(guān)而導(dǎo)致出現(xiàn)多重共線性的緣故。從生活經(jīng)驗(yàn)來看也是如此，日照時(shí)間長，必然當(dāng)天的最高氣溫也就高。而日照時(shí)間長度和第二天需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)是沒有相關(guān)性的。6假定以校園內(nèi)食堂每天賣出的盒飯數(shù)量作為被解釋變量，盒飯價(jià)格、氣溫、附近餐廳的盒飯價(jià)格、學(xué)校當(dāng)日的學(xué)生數(shù)量（單位：千人）作為解釋變量，進(jìn)行回歸分析；假設(shè)不管是否有假期，

30、食堂都營業(yè)。不幸的是，食堂內(nèi)的計(jì)算機(jī)被一次病毒侵犯，所有的存儲(chǔ)丟失，無法恢復(fù)，你不能說出獨(dú)立變量分別代表著哪一項(xiàng)！下面是回歸結(jié)果（括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差）：（2.6） (6.3) (0.61) (5.9) 要求：（1）試判定每項(xiàng)結(jié)果對(duì)應(yīng)著哪一個(gè)變量？（2）對(duì)你的判定結(jié)論做出說解答：（1）是盒飯價(jià)格，是氣溫，是學(xué)校當(dāng)日的學(xué)生數(shù)量，是附近餐廳的盒飯價(jià)格。（2）在四個(gè)解釋變量中，附近餐廳的盒飯價(jià)格同校園內(nèi)食堂每天賣出的盒飯數(shù)量應(yīng)該是負(fù)相關(guān)關(guān)系，其符號(hào)應(yīng)該為負(fù)，應(yīng)為；學(xué)校當(dāng)日的學(xué)生數(shù)量每變化一個(gè)單位，盒飯相應(yīng)的變化數(shù)量不會(huì)是28.4或者12.7，應(yīng)該是小于1的，應(yīng)為；至于其余兩個(gè)變量，從一般經(jīng)驗(yàn)來看，被解釋變

31、量對(duì)價(jià)格的反應(yīng)會(huì)比對(duì)氣溫的反應(yīng)更靈敏一些，所以是盒飯價(jià)格，是氣溫。第4章 異方差性一、單項(xiàng)選擇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    &

32、#160;        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     &

33、#160;     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)

34、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.如果戈德菲爾特匡特檢驗(yàn)顯著，則認(rèn)為什么問題是嚴(yán)重的 （ ）a.異方差問題

35、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.設(shè)回歸模型為，其中，則的最有效估計(jì)量為（）a. b. c. d. 二、多項(xiàng)選擇1.下列計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中那些很可能存在異方差問題（ ）a.用橫截面數(shù)據(jù)建立家庭消費(fèi)支出對(duì)家庭收入水平的回歸模型b.用橫截面數(shù)據(jù)建立產(chǎn)出對(duì)勞動(dòng)和資本的回歸模型c.以凱恩斯的有效需求理論為基礎(chǔ)構(gòu)造宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型d.以國民經(jīng)濟(jì)核算帳戶為基礎(chǔ)構(gòu)造宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型e.以30年的時(shí)序數(shù)據(jù)建立某種商品的市場供需模型2.在異方差條件下普通最小二乘法具有如下性質(zhì)（）a、線性 b、無偏性 c、最小方差性d、精確性 e、有效性3.異方差性將導(dǎo)致a、普通最小二乘法估計(jì)量有偏和非一致

36、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4.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e、殘差回歸檢驗(yàn)法5.當(dāng)模型存在異方差現(xiàn)象進(jìn)，加權(quán)最小二乘估計(jì)量具備（ ）a、線性b、無偏性c、有效性d、一致性e、精確性6.下列說法正確的有（）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

37、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(gè)重要變量，則ols殘差必定表現(xiàn)出明顯的趨勢三、名詞解釋1.異方差性 2.格德菲爾特-匡特檢驗(yàn) 3.懷特檢驗(yàn) 4.戈里瑟檢驗(yàn)和帕克檢驗(yàn) 四、簡答題1.什么是異方差性？試舉例說明經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的異方差性。2.產(chǎn)生異方差性的原因及異方差性對(duì)模型的ols估計(jì)有何影響。3.檢驗(yàn)異方差性的方法有哪些？4.異方差性的解決方法有哪些？5.什么是加權(quán)最小二乘法？它的基本思想是什么？6.樣本分段法（即戈德菲爾特匡特檢驗(yàn)）檢驗(yàn)異方差性的基本原理及其使用條件。五、計(jì)算題1.設(shè)消費(fèi)函數(shù)為，其中為消費(fèi)支出，為個(gè)人可支配收入， 為隨機(jī)誤差項(xiàng)，并且（其中

38、為常數(shù)）。試回答以下問題：（1）選用適當(dāng)?shù)淖儞Q修正異方差，要求寫出變換過程；（2）寫出修正異方差后的參數(shù)估計(jì)量的表達(dá)式。2.檢驗(yàn)下列模型是否存在異方差性，列出檢驗(yàn)步驟，給出結(jié)論。樣本共40個(gè)，本題假設(shè)去掉c=12個(gè)樣本，假設(shè)異方差由引起，數(shù)值小的一組殘差平方和為，數(shù)值大的一組平方和為。3.假設(shè)回歸模型為：，其中：；并且是非隨機(jī)變量，求模型參數(shù)的最佳線性無偏估計(jì)量及其方差。4.現(xiàn)有x和y的樣本觀測值如下表: x2510410y47459假設(shè)y對(duì)x的回歸模型為，且，試用適當(dāng)?shù)姆椒ü烙?jì)此回歸模型。5.某人根據(jù)某區(qū)的有關(guān)資料作如下的回歸模型，結(jié)果為：其中，y表示人口密度，x表示離中心商業(yè)區(qū)的距離（英里

39、）(1)如果存在異方差，異方差的結(jié)構(gòu)是什么？（2）從變換后的（wls）回歸函數(shù)中，你如何知道異方差已被消除或減弱了？（3）你如何解釋回歸結(jié)果？它是否有經(jīng)濟(jì)意義？答案一、單選a d a a d a b c a c二、多選1.abcde 2.ab 3.bcde 4.de 5.abcde 6.be三、名詞解釋1.異方差性：在線性回歸模型中，如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不是常數(shù)，即對(duì)不同的解釋變量觀測值彼此不同，則稱隨機(jī)項(xiàng)具有異方差性。2.戈德菲爾特-匡特檢驗(yàn):該方法由s.m.goldfeld和r.e.quandt于1965年提出，用對(duì)樣本進(jìn)行分段比較的方法來判斷異方差性。3.懷特檢驗(yàn):該檢驗(yàn)由white在1

40、980年提出，通過建立輔助回歸模型的方式來判斷異方差性。4.戈里瑟檢驗(yàn)和帕克檢驗(yàn):該檢驗(yàn)法由戈里瑟和帕克于1969年提出，其基本原理都是通過建立殘差序列對(duì)解釋變量的（輔助）回歸模型，判斷隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與解釋變量之間是否存在著較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，進(jìn)而判斷是否存在異方差性。四、簡答題1. 異方差性是指模型違反了古典假定中的同方差假定，它是計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中的一個(gè)專門問題。在線性回歸模型中，如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不是常數(shù)，即對(duì)不同的解釋變量觀測值彼此不同，則稱隨機(jī)項(xiàng)具有異方差性，即 （t=1，2，n）。例如，利用橫截面數(shù)據(jù)研究消費(fèi)和收入之間的關(guān)系時(shí)，對(duì)收入較少的家庭在滿足基本消費(fèi)支出之后的剩余收入已經(jīng)不多，

41、用在購買生活必需品上的比例較大，消費(fèi)的分散幅度不大。收入較多的家庭有更多可自由支配的收入，使得這些家庭的消費(fèi)有更大的選擇范圍。由于個(gè)性、愛好、儲(chǔ)蓄心理、消費(fèi)習(xí)慣和家庭成員構(gòu)成等那個(gè)的差異，使消費(fèi)的分散幅度增大，或者說低收入家庭消費(fèi)的分散度和高收入家庭消費(fèi)得分散度相比較，可以認(rèn)為牽著小于后者。這種被解釋變量的分散幅度的變化，反映到模型中，可以理解為誤差項(xiàng)方差的變化。2.產(chǎn)生原因：（1）模型中遺漏了某些解釋變量；（2）模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差；（3）樣本數(shù)據(jù)的測量誤差；（4）隨機(jī)因素的影響。產(chǎn)生的影響：如果線性回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差性，會(huì)對(duì)模型參數(shù)估計(jì)、模型檢驗(yàn)及模型應(yīng)用帶來重大影響，主要有

42、：（1）不影響模型參數(shù)最小二乘估計(jì)值的無偏性；（2）參數(shù)的最小二乘估計(jì)量不是一個(gè)有效的估計(jì)量；（3）對(duì)模型參數(shù)估計(jì)值的顯著性檢驗(yàn)失效；（4）模型估計(jì)式的代表性降低，預(yù)測精度精度降低。3.檢驗(yàn)方法：（1）圖示檢驗(yàn)法；（2）戈德菲爾德匡特檢驗(yàn)；（3）懷特檢驗(yàn)；（4）戈里瑟檢驗(yàn)和帕克檢驗(yàn)（殘差回歸檢驗(yàn)法）；（5）arch檢驗(yàn)（自回歸條件異方差檢驗(yàn)）4.解決方法：（1）模型變換法；（2）加權(quán)最小二乘法；（3）模型的對(duì)數(shù)變換等5.加權(quán)最小二乘法的基本原理：最小二乘法的基本原理是使殘差平方和為最小，在異方差情況下，總體回歸直線對(duì)于不同的的波動(dòng)幅度相差很大。隨機(jī)誤差項(xiàng)方差越小，樣本點(diǎn)對(duì)總體回歸直線的偏離程度

43、越低，殘差的可信度越高（或者說樣本點(diǎn)的代表性越強(qiáng)）；而較大的樣本點(diǎn)可能會(huì)偏離總體回歸直線很遠(yuǎn)，的可信度較低（或者說樣本點(diǎn)的代表性較弱）。因此，在考慮異方差模型的擬合總誤差時(shí)，對(duì)于不同的應(yīng)該區(qū)別對(duì)待。具體做法：對(duì)較小的給于充分的重視，即給于較大的權(quán)數(shù)；對(duì)較大的給于充分的重視，即給于較小的權(quán)數(shù)。更好的使反映對(duì)殘差平方和的影響程度，從而改善參數(shù)估計(jì)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。6. 樣本分段法（即戈德菲爾特匡特檢驗(yàn)）的基本原理：將樣本分為容量相等的兩部分，然后分別對(duì)樣本1和樣本2進(jìn)行回歸，并計(jì)算兩個(gè)子樣本的殘差平方和，如果隨機(jī)誤差項(xiàng)是同方差的，則這兩個(gè)子樣本的殘差平方和應(yīng)該大致相等；如果是異方差的，則兩者差別較大，以

44、此來判斷是否存在異方差。使用條件：（1）樣本容量要盡可能大，一般而言應(yīng)該在參數(shù)個(gè)數(shù)兩倍以上；（2）服從正態(tài)分布，且除了異方差條件外，其它假定均滿足。六、計(jì)算題1. 解：（一）原模型： （1）等號(hào)兩邊同除以， 新模型：（2） 令則：（2）變?yōu)榇藭r(shí)新模型不存在異方差性。（二）對(duì)進(jìn)行普通最小二乘估計(jì) 其中（進(jìn)一步帶入計(jì)算也可）2.解：（1）（2）（3）（4），接受原假設(shè)，認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)為同方差性。3.解：原模型： 根據(jù)為消除異方差性，模型等號(hào)兩邊同除以模型變?yōu)椋毫顒t得到新模型：此時(shí)新模型不存在異方差性。利用普通最小二乘法，估計(jì)參數(shù)得：4.解：原模型： ， 模型存在異方差性 為消除異方差性，模型兩邊同

45、除以，得：令則：（2）變?yōu)榇藭r(shí)新模型不存在異方差性由已知數(shù)據(jù)，得25104100.50.20.10.250.14745921.40.41.250.9根據(jù)以上數(shù)據(jù)，對(duì)進(jìn)行普通最小二乘估計(jì)得：解得第5章 自相關(guān)性一、 名詞解釋1 序列相關(guān)性 2 虛假序列相關(guān) 3 差分法 4 廣義差分法 5 自回歸模型 6 廣義最小二乘法 7 dw檢驗(yàn) 8 科克倫-奧克特跌代法 9 durbin兩步法 10 相關(guān)系數(shù) 二、 單項(xiàng)選擇題 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,

46、 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）autut1+vt butut1+2ut2+vtcutvt dutvt+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

47、.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、1c、-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

48、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，dw0.4b、-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)三、 多項(xiàng)選擇題1、dw檢驗(yàn)不適用一下列情況的序列

49、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)e、負(fù)的一階線性自回歸形式的序列相關(guān)2、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、dldwdu d、4-dldw4 e、0dwdl3、dw檢驗(yàn)不適用于下列情況下的一階線性自相關(guān)檢驗(yàn)（）a、模型包含有隨機(jī)解釋變量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、包含有虛擬變量的模型4、針對(duì)存在序列相關(guān)現(xiàn)象的模型估計(jì)，下述哪些方法可能是適用的（）a、加

50、權(quán)最小二乘法b、一階差分法c、殘差回歸法d、廣義差分法d、durbin兩步法5、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、線性b、無偏性c、有效性d、真實(shí)性e、精確性6、dw檢驗(yàn)不能用于下列哪些現(xiàn)象的檢驗(yàn)a、遞增型異方差的檢驗(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)e、遺漏重要解釋變量導(dǎo)致的設(shè)定誤差檢驗(yàn)四、 簡答題1簡述dw檢驗(yàn)的局限性。2序列相關(guān)性的后果。3簡述序列相關(guān)性的幾種檢驗(yàn)方法。4廣義最小二乘法（gls）的基本思想是什么？5解決序列相關(guān)性的問題主要有哪幾種方法？6差分法的基本思想是什么？7差分法和廣義差分法主要區(qū)別是什么？8請(qǐng)簡述什么是虛假序列相關(guān)。9序列相關(guān)和自相關(guān)的概念和范疇是否是一個(gè)意思？10dw值與一階自相關(guān)系數(shù)的關(guān)系是什么？五、 計(jì)算分析題1.根據(jù)某地19611999年共39年的總產(chǎn)出y、勞動(dòng)投入l和資本投入k的年度數(shù)據(jù)，運(yùn)用普通最小二乘法估計(jì)得出了下列回歸方程： (0.237) (0.083) (0.048) ,dw=0.8