《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》-謝識(shí)予-分章練習(xí)題0001

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分章練習(xí)題第一章習(xí) 題一、判斷題1. 投入產(chǎn)出模型和數(shù)學(xué)規(guī)劃模型都是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。（X ）2. 弗里希因創(chuàng)立了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)從而獲得了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。（V ）3. 丁伯根因創(chuàng)立了建立了第1個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用模型從而獲得了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。（J ）4. 格蘭杰因在協(xié)整理論上的貢獻(xiàn)而獲得了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。（V ）5. 赫克曼因在選擇性樣本理論上的貢獻(xiàn)而獲得了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。（V ）二、名詞解釋1. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)分支學(xué)科，是對(duì)經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行定量實(shí)證研究的技術(shù)、方法和相 關(guān)理論。2. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，是一個(gè)或一組方程表示的經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系以及相關(guān)條件或假設(shè),是經(jīng)濟(jì)問 題相關(guān)方面之間敎量聯(lián)系和制

2、約關(guān)系的基本描述。3. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)，山計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論決定的，LI的在于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)性質(zhì)。通常最 主要的檢驗(yàn)準(zhǔn)則有隨機(jī)誤差項(xiàng)的序列相關(guān)檢驗(yàn)和異方差性檢驗(yàn)，解釋變量的多重共線性檢驗(yàn) 等。4. 截面數(shù)據(jù)，指在同一個(gè)時(shí)點(diǎn)上，對(duì)不同觀測(cè)單位觀測(cè)得到的多個(gè)數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集。5. 面板數(shù)據(jù)，是山對(duì)許多個(gè)體組成的同一個(gè)橫截面，在不同時(shí)點(diǎn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)。三、單項(xiàng)選擇題1. 把反映某一單位特征的同一指標(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，這樣 的數(shù)據(jù)稱為（B ）A. 橫截面數(shù)據(jù)B.時(shí)間序列數(shù)據(jù)C.面板數(shù)據(jù)D.原始數(shù)據(jù)2. 同一時(shí)間、不同單位按同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)排列的觀測(cè)數(shù)據(jù)稱為（C ）A. 原始

3、數(shù)據(jù)B.時(shí)間序列數(shù)據(jù)C.截面數(shù)據(jù)D.面板數(shù)據(jù)3. 不同時(shí)間、不同單位按同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)排列的觀測(cè)數(shù)據(jù)稱為（D ）A. 原始數(shù)據(jù)B.時(shí)間序列數(shù)據(jù)C.截面數(shù)據(jù)D.面板數(shù)據(jù)4. 對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行的結(jié)構(gòu)分析不包括（D ）A. 乘數(shù)分析B.彈性分析C.比較靜態(tài)分析D.隨機(jī)分析5. 一個(gè)普通家庭的每月所消費(fèi)的水費(fèi)和電費(fèi)是（B ）A.因果關(guān)系C.恒等關(guān)系B.D.相關(guān)關(guān)系 不相關(guān)關(guān)系6.中國的居民消費(fèi)和GDP是（C)A.因果關(guān)系B.相關(guān)關(guān)系C.相互影響關(guān)系D.不相關(guān)關(guān)系7.下列（B ）是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型A. 丫 =幾+0必B.丫 = 0()+0N + “C.投入產(chǎn)出模型D.其他&投資是（A ）經(jīng)濟(jì)變量A.流

4、量B.存量C.派生D.虛擬變量9.資本是（B ）經(jīng)濟(jì)變量A.流量B.存量C.派生D.虛擬變量10.對(duì)定性因素進(jìn)行數(shù)量化處理，需要定義和引進(jìn)（C ）A.宏觀經(jīng)濟(jì)變量B.微觀經(jīng)濟(jì)變量C.虛擬變量D.派生變量四、計(jì)算分析題1. “計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型就是數(shù)學(xué)”這種說法正確嗎，為什么？計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型不是數(shù)學(xué)式子，相比數(shù)學(xué)式子多了一個(gè)隨機(jī)誤差項(xiàng)，是隨機(jī)性的函數(shù)關(guān)系。2. 請(qǐng)嘗試建立大學(xué)生消費(fèi)函數(shù)模型。consumption二 B o+ 0 iincome+ £五、簡(jiǎn)答題1. 什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)分支學(xué)科，是對(duì)經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行定量實(shí)證研究的技術(shù)、方法和相關(guān)理 論。2. 試述計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析

5、的基本方法與步驟。（1）建模，（2）準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，（3）估計(jì)參數(shù)，（4）檢驗(yàn)和修正模型，（5）分析、預(yù)測(cè)和下結(jié)論3. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型必須通過哪些檢驗(yàn)。a.經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)，b.統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，c.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)，d.預(yù)測(cè)檢驗(yàn)4. 經(jīng)濟(jì)變量之間的一般有哪兒種關(guān)系。不相關(guān)關(guān)系，b.相關(guān)關(guān)系，c.因果關(guān)系，d.相互影響關(guān)系，e.恒等關(guān)系第二章習(xí) 題判斷題1. *分布是對(duì)稱分布。（X ）2. 最大似然估計(jì)是根據(jù)生成樣本的可能性最大來估計(jì)參數(shù)。（V ）3. t分布是有偏斜的分布。（X ）4. F分布是有偏斜的分布。（J ）5. 獨(dú)立、同分布正態(tài)隨機(jī)變量的任意線性組合仍服從正態(tài)分布。（V ）6. 心心）。（V ）7.

6、 均方誤就是方差。（X ）二、名詞解釋1. 線性性，參數(shù)估計(jì)量是隨機(jī)變量觀測(cè)值的線性組合。2. 無偏性3. 有效性4. 一致性5. 隨機(jī)變量 三、單項(xiàng)選擇題11. 令z“ Z:,Zk為k個(gè)獨(dú)立的服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)變量，則它們的平方和服從自由度為1的（）分布。A.正態(tài)分布B. t分布C. X分布D. F分布12. 下列哪些（）分布是對(duì)稱分布。A.正態(tài)分布和X，分布B.正態(tài)分布和F分布C.正態(tài)分布和t分布 D. X，分布和F分布13. 下列哪些（）分布是有偏斜的分布。A.正態(tài)分布和X，分布B.正態(tài)分布和F分布C.正態(tài)分布和t分布 D. X，分布和F分布14. 顯著性檢驗(yàn)是（）。A.計(jì)量檢驗(yàn)B.

7、統(tǒng)訃檢驗(yàn)C.預(yù)測(cè)檢驗(yàn)D.經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)15. F分布可以看做是（A.正態(tài)分布和X，分布C. 分布和X分布16. t分布可以看做是（A.正態(tài)分布和X，分布C. x，分布和X分布）相除。B. 正態(tài)分布和F分布D. t分布和x，分布）相除。B. 正態(tài)分布和F分布D.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布和x ?分布17. 令乙,Z=,乙為k個(gè)獨(dú)立的服從同一正態(tài)分布的隨機(jī)變量，則它們的任意線性組合服從 （）分布。A.正態(tài)分布B. t分布C. X，分布D. F分布18. 自由度為k>2的t分布的方差是（）。A. k B. 2k C. k/ （k-2） D. k/ （k-1）19. 自由度為k>2的t分布的數(shù)學(xué)期望是（）

8、。A. k B. 2k C. 1 D. 020. 自由度為k>2的分布的方差是（）。A. k B. 2k C. k/ (k-2) D. k/ (k-1)四、計(jì)算分析題1. 擲兩枚硬幣，請(qǐng)指出至少出現(xiàn)一個(gè)正面的概率是多少？2. 隨機(jī)變量x服從自由度為20的t分布，那么y二丘服從什么分布?五、簡(jiǎn)答題1. 什么是概率的古典定義。2. 試述契約貝曉夫不等式。3. 試述獨(dú)立同分布場(chǎng)合的大數(shù)定理。4. 什么是統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。第三章習(xí) 題一、判斷題8. 數(shù)學(xué)模型不是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。（）9. 決定系數(shù)與相關(guān)系數(shù)的含義是相同的。（X ）10. 在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與殘差項(xiàng)無區(qū)別。（）11. 投入產(chǎn)出模型和

9、數(shù)學(xué)規(guī)劃模型都是經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型。（）12. 高斯馬爾科夫定律假設(shè)隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布。（）二、名詞解釋1. Blue估計(jì)2. 球形擾動(dòng)3. 擬合度4. 決定系數(shù)5. 點(diǎn)預(yù)測(cè) 三、選擇題（1）單選1. 下面屬于面板數(shù)據(jù)的是（）。A、1991-2003年各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均工業(yè)產(chǎn)值B、1991-2003年各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的各鎮(zhèn)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)鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值2. 線性回歸分析中的基本假設(shè)定義（）。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

10、隨機(jī)變量，被解釋變量為非隨機(jī)變量3. 最小二乘原理是指使（）達(dá)到最小值的原則確定樣本回歸方程。/=1B.f嶺弋7-1max Vr-Yrd.r=l4. 對(duì)線性回歸模型單個(gè)參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的是（）A.決定系數(shù)R B. t檢驗(yàn) C. F檢驗(yàn) D.標(biāo)準(zhǔn)差5. 衡量樣本回歸直線對(duì)數(shù)據(jù)擬合程度的是（）A.決定系數(shù)R? B. t檢驗(yàn)C. F檢驗(yàn)D.標(biāo)準(zhǔn)差6. 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、面板數(shù)據(jù)D、時(shí)間數(shù)據(jù)7. 在回歸模型Y = 0°+AXj+“中，n為樣本容量，檢驗(yàn)比：伏=0時(shí)所用的統(tǒng)計(jì)量A,卩I服從的分布為（）。Jvar（BjA、x 2（n

11、-2） B、t（n-l） C、x 2（n-l） D、t（n-2）（2）多選8. 最小二乘估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)有（）A.無偏性B.線性性C.最小方差性D. 不一致性E.有偏性4449. 利用普通最小二乘法棗得的樣本回歸直線“二幾+“區(qū)申啻點(diǎn)（）A.必然通過點(diǎn)（元了）B.可"能通過點(diǎn)（無了）C. 殘差弓的均值為常數(shù)D. X的平均值與X的平均值相等E. 殘差弓與解釋變量",之間有一定的相關(guān)性10. 隨機(jī)變量（隨機(jī)誤差項(xiàng)）"中一般包括那些因素（）A回歸模型中省略的變量B人們的隨機(jī)行為C建立的數(shù)學(xué)模型的形式不夠完善。D經(jīng)濟(jì)變量之間的合并誤差。E測(cè)量誤差。四. 計(jì)算分析題1. 某

12、線性回歸的結(jié)果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1981 2002In eluded observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C237.7530()3.4782000.0024X0.7510890.010396()0.0000R-squared0.996183Mean dependent var3975.000Adjusted R-squared0.995992SD.dependent var3310.257Sum squared resid

13、878414.7Schwarz criterion13.71371Log likelihood-147.7598F-statistic5219.299Durbin-Watson stat1.287765Prob(F-statistic)0.000000(1) 計(jì)算括號(hào)內(nèi)的值(2) 判斷解釋變量X對(duì)被解釋變量Y是否有顯著性影響并給出理山(3) 計(jì)算隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差o '的估計(jì)值。2. 下表給出了含截距項(xiàng)的一元線性回歸模型的回歸的結(jié)果:方差來源平方和自由度(df)平方和的均值(MSS)來自回歸(ESS)106.581來自殘差(RSS)()17總離差(TSS)108.38()注：保留3位小數(shù)

14、，可以使用計(jì)算器。在5%的顯著性水平下。1. 完成上表中空白處內(nèi)容。2此回歸模型包含多少個(gè)樣本？3. 求爐。五、簡(jiǎn)答題1. 什么BLUE估計(jì)。2. 什么是球形擾動(dòng)。3. 什么是高斯馬爾科夫定律？4. 什么是最小二乘估計(jì)量的線性性？第四章習(xí) 題一、判斷題13. 要使得計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型擬合得好，就必須增加解釋變量。（）14. 一元線性回歸模型與多元線性回歸模型的基本假定是相同的。（）15. 決定系數(shù)與相關(guān)系數(shù)的含義是相同的。（）16. 線性回歸模型中增加解釋變量，調(diào)整的決定系數(shù)將變大。（）5. 線性回歸模型中檢驗(yàn)回歸顯著性時(shí)結(jié)果顯著，則所有解釋變量對(duì)被解釋變量都沒有解 釋力。（）二、名詞解釋1. 決

15、定系數(shù)2. 調(diào)整的決定系數(shù)3. 參數(shù)顯著性檢驗(yàn)4. 模型總體顯著性檢驗(yàn)5. 多元線性回歸模型三、選擇題（1）單選8. 為了分析隨著解釋變量變動(dòng)一個(gè)單位，因變量的增長(zhǎng)率變化的情況，模型應(yīng)該設(shè)定為 （）。A、lnY = A+021nX+“ B、Y = + J32n X + jtiC、nY = J3l+J32X+/t D、Y = p2X + p9. 已知含截距項(xiàng)的3元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為工診二1200,樣本容量為n二24,則誤差項(xiàng)方差的無偏估計(jì)量S?為（）A、 400 B、 40C、 60D、 8010. 多元線性回歸模型滿足六個(gè)基本假設(shè)，其最小二乘估計(jì)量服從（）A.正態(tài)分布B.（分布C.

16、於分布D. F分布11. 普通最小二乘法要求線性回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)g滿足某些基本假定，下列錯(cuò)誤的是（）。A. E（Ui）=0 B. E（uf）二 of C. Efe uj 二 0, iHj D. u： N（0, o 3）12. 多元線性回歸分析中的ESS （解釋平方和）反映了（）A.因變量觀測(cè)值總變差的大小 B.因變量回歸估計(jì)值總變差的大小C.因變量觀測(cè)值與估計(jì)值之間的總變差D. Y關(guān)于X的邊際變化13. 用一組有30個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型* =0嚴(yán)卩X沁久X沁供X沁叢,并在° os的顯著性水平下對(duì)總體顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，則檢驗(yàn)拒絕零假設(shè)的條件是統(tǒng)計(jì)量F大于（）。A、Fo.u5（326

17、） B、t（）Q25（3,30） C Fo5（3,3O） D、to.o25（2,26）14. 多元線性回歸分析中的TSS （總的離差平方和）的自曲度為（）A. k B. n C n-k-1 D. n-1（2）多選15. 對(duì)于ols,下列式子中正確的是（）（ESS為解釋平方和，RSS為殘差平方和）A. R2 =RSS/TSS B. R2 =ESS/TSS C. R2 =ESS/RSSD. TSS=ESS+RSS E.以上都不對(duì)16. 對(duì)于線性回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)Var（ei）=E（£l2） = o3內(nèi)涵指（）A.隨機(jī)誤差項(xiàng)的期望為零B.所有隨機(jī)誤差都有相同的方差C.兩個(gè)隨機(jī)誤差互不相關(guān)

18、D.誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布E.以上都不對(duì)17. 對(duì)模型Y產(chǎn)仏+BKi+B屍+3進(jìn)行總體顯著性檢驗(yàn)，如果檢驗(yàn)結(jié)果總體線性關(guān)系顯著,則有可能（）。A. P 1=0 2=0 B.p2=o C. P 1=0, B2H0D. BiHO, B2HOE.以上都對(duì)四、計(jì)算分析題1. 某線性回歸的結(jié)果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/30/08 Time: 13:47Sample: 1 16In eluded observati ons: 16VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.C-17

19、6.277830.62414-5.7561700.0001X11.026137()62.789360.0000X20.6699640.191239()0.0039R-squared0.999726Mean dependent var5468.869Adjusted R-squared0.99968SD.dependent var3659.889S.E. of regression65.10726Akaike info criterion11.35731Sum squared resid55106.42Schwarz criterion11.50217Log likelihood87.85848

20、F-statistic（）Durbin-Watson stat1.345305Prob(F-statistic)0.000000（1）計(jì)算括號(hào)內(nèi)的值。（2）寫出回歸模型方程。（3）判斷解釋變量"對(duì)被解釋變量丫是否有顯著性影響，并給出理山。（4）計(jì)算隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差。三的估計(jì)值。2. 下表給出了用最小二乘法對(duì)三元線性模型回歸的結(jié)果（解釋變量個(gè)數(shù)為3）方差來源平方和（SS）自由度（df）來自回歸ESS900()來自殘差RSS( )()總離差TSS100018（1）計(jì)算括號(hào)里的值（2）求/和疋（3）對(duì)回歸顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)（Fo,os=3. 29）五、簡(jiǎn)答題1. 試述多元線性回歸模型的基本假設(shè)

21、。2. 試述多元線性回歸模型的基本假設(shè)與一元線性回歸模型的不同之處。3. 試述多元線性回歸模型的基本假設(shè)與一元線性回歸模型的相同之處。4. 多元線性回歸模型為什么采用調(diào)整的決定系數(shù)？第五章習(xí) 題一、判斷題17. 鄒檢驗(yàn)是檢驗(yàn)線性回歸模型是否出現(xiàn)異常值問題。（）18. 國籍變量是虛擬變量。（）19. 通過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)與樣本容量大小有關(guān)。（）20. 經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)出現(xiàn)脫離基本趨勢(shì)的異常值時(shí)，則會(huì)違反線性回歸模型的基本假設(shè)（&為隨機(jī)誤差項(xiàng)）E（&）=0。（）21. 非線性回歸需要對(duì)待估參數(shù)賦初始值。（）二、名詞解釋1. 解釋變量缺落2. 異常值3.

22、 規(guī)律性擾動(dòng)4. 虛擬變量5. 參數(shù)改變?nèi)⑦x擇題（1）單選18. 設(shè)個(gè)人消費(fèi)函數(shù)YfG+CX+u：中，消費(fèi)支出Y不僅同收入X有關(guān)，而且與消費(fèi)者年齡構(gòu)成有關(guān)，年齡構(gòu)成可分為青年、中年和老年三個(gè)層次，假設(shè)邊際消費(fèi)傾向不變，則考慮年齡因 素的影響，該消費(fèi)函數(shù)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)應(yīng)為（）A. 1個(gè) B. 2個(gè) C. 3個(gè) D. 4個(gè)19. 需求函數(shù)Yi二Bo+BiXi+x,為了考慮“區(qū)域”因素（東部沿海、中部、西部、珠江三角洲、北部5種不同的狀態(tài)）的影響，引入5個(gè)虛擬變量，則模型的（）A. 參數(shù)估計(jì)量將達(dá)到最大精度B.參數(shù)佔(zhàn)計(jì)量是有偏佔(zhàn)計(jì)量C.參數(shù)估計(jì)量是非一致估計(jì)量D.參數(shù)將無法估計(jì)20. 鄒檢驗(yàn)是

23、檢驗(yàn)多元線性回歸模型出現(xiàn)了（）問題。A. 異常值B.異方差C.參數(shù)發(fā)生改變D.誤差序列相關(guān)21. 設(shè)模型丫 = %+厲"+ 0|兀+02（加,）+",其中d為虛擬變量，當(dāng)上式為斜率變動(dòng)模型時(shí)，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果應(yīng)為（）。A、冬二。/"。 B、0“=0 C、0=HO D、=0,0*=O22. 設(shè)模型Y = %+yQ + AXi+02（DXJ + ",其中d為虛擬變量，當(dāng)上式為截距變動(dòng)模型時(shí)，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果應(yīng)為（）。A、冬=0,02工。 B、a】H 0,02=0 C、aHO, 02工。 D、q= 0,02=023. 設(shè)模型Y = %+ap5XZNDX）+從,其中D為

24、虛擬變量，當(dāng)上式為截距和斜率同時(shí)變動(dòng)模型時(shí)，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果應(yīng)為（）。A、Q=0,02工。B、0,02=0 C、/|工0、02工0 D、?=0、02=0（2）多項(xiàng)24. 下列哪種情況會(huì)違反線性回歸模型的基本假設(shè)E（ei） =0（“為隨機(jī)誤差項(xiàng)）A. 非線性隨機(jī)函數(shù)關(guān)系仍用線性模型進(jìn)行ols估計(jì)B. 模型參數(shù)發(fā)生改變C.遺漏重要變量D.異常值E.以上都不對(duì)25. 下列屬于模型設(shè)定偏誤的是（）。A、模型遺漏重要的解釋變量 B、模型設(shè)定沒有考慮到參數(shù)變化C. 模型形式設(shè)定有誤D、把非線性模型設(shè)定為線性模型E、模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的誤差26. 已知多元線性回歸模型參數(shù)發(fā)生改變，可以采用（）方法處理。A.鄒檢

25、驗(yàn)B.分段回歸C.引入虛擬變量D. VIF檢驗(yàn)27. 變量關(guān)系非線性可以采用（）方法處理。A、初等數(shù)學(xué)變換化為線性模型B、非線性回歸C、分段回歸D、逐步回歸四、計(jì)算分析題1. 用線性回歸模型估計(jì)工資Wage與工齡Exper的關(guān)系時(shí)，還考慮到職稱可能也對(duì)工資有影響, 職稱分為中級(jí)及以下與高級(jí)共2個(gè)層次，將職稱以虛擬變量D、D：、等表示。（1）請(qǐng)解釋虛擬變量的設(shè)置原則？（2）需要設(shè)置兒個(gè)虛擬變量？請(qǐng)對(duì)虛擬變量進(jìn)行賦值。（3）寫出考慮職稱因素的可能的線性回歸模型。2、為研究學(xué)歷與工資的關(guān)系，我們隨機(jī)抽樣調(diào)查了 510名員工（其中360名男，150名女）， 并得到如下兩種回歸模型：W= 232.065

26、51 + 5 5.662ED/(2. 1)t 二(5.2066)(8. 6246)W = 122 .9621+ 23.8238 D +34.02EDU(2. 2)t二(2 5884)(4. 0149)(5. 1613)其中，W （wage） =1資（單位:千元）；EDU （educat ion）=受教育年限請(qǐng)回答以下問題：（1）你將選擇哪一個(gè)模型？為什么？（5分）（2）D的系數(shù)說明了什么？ （5分）五、簡(jiǎn)答題1. 哪些情況可能引起線性回歸模型誤差項(xiàng)均值非零？分別該如何處理2. 處理參數(shù)改變的方法有哪些？3. 虛擬變量的設(shè)置原則是什么？4. 用Eviews軟件做非線性回歸的三個(gè)步驟是什么？第六章

27、習(xí) 題一、判斷題22. 處理異方差的方法是加入虛擬變量。（）23. 線性回歸模型存在異方差，最小二乘估計(jì)量仍然是無偏的。（）24. 線性回歸模型存在異方差，最小二乘估計(jì)量仍然是有效的。（）25. 戈德菲爾德-夸特檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)復(fù)雜性異方差。（）26. 懷特檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)異方差。（）二、名詞解釋1. 同方差2. 異方差3. 加權(quán)最小二乘法4. 戈里瑟檢驗(yàn)5. 懷特檢驗(yàn)三、選擇題（1）單選1. 檢驗(yàn)線性回歸模型是否存在異方差的方法是（）A.懷特檢驗(yàn)B. T檢驗(yàn)C. DW檢驗(yàn) D.鄒檢驗(yàn)2. 戈德-夸特檢驗(yàn)構(gòu)造一個(gè)服從（）的統(tǒng)計(jì)量來對(duì)線性回歸模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)。A.正態(tài)分布B. t分布C.於分布D. F

28、分布3. 下列方法中（）不僅可以判斷線性回歸模型是否存在異方差，而且可以得出具體的異方差形式。A.戈徳夸特檢驗(yàn)B.懷特檢驗(yàn)C.戈里瑟檢驗(yàn)D.殘差序列圖分析4. 對(duì)于模型Yi= P o+P iXi+Ui,如果在異方差檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)Var（Ui）=Xi, o 2,則用加權(quán)最小二乘法處理異方差佔(zhàn)計(jì)模型參數(shù)時(shí)，權(quán)數(shù)應(yīng)為（）。A. Xi B. Xi2 C 1/Xi D 1/Xj2回歸模型中具有異方差性時(shí)，仍用OLS估計(jì)模型，則以下說法正確的是（）A.參數(shù)估計(jì)值是無偏非有效的C.常用F檢驗(yàn)失效6. 更容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)為（A.時(shí)序數(shù)據(jù) B.修勻數(shù)據(jù)B. 參數(shù)估計(jì)量仍具有最小方差性D. 參數(shù)估計(jì)量是有偏的C.

29、 橫截面數(shù)據(jù) D.年度數(shù)據(jù)7. 檢驗(yàn)線性回歸模型是否存在異方差的方法是（）A. T檢驗(yàn)B.戈徳菲爾徳夸特檢驗(yàn)CDW檢驗(yàn) D.鄒檢驗(yàn)8. 檢驗(yàn)線性回歸模型是否存在異方差的方法是（）A.戈里瑟檢驗(yàn)B. T檢驗(yàn)C. DW檢驗(yàn) D.鄒檢驗(yàn)（2）多選9. 如果模型中存在異方差現(xiàn)象，則會(huì)引起如下后果（）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)值仍是無偏的10. 常用的檢驗(yàn)異方差的方法有（）。A、戈里瑟檢驗(yàn) B、戈德菲爾德-匡特檢驗(yàn)C、懷特檢驗(yàn)D、DW檢驗(yàn)E.方差膨脹因子檢測(cè)四、計(jì)算分析題1. 對(duì)樣本回歸方程LOG（Y）=-1. 95+0. 6

30、0*L0G（L）+0. 67* LOG（K） +e進(jìn)行懷特異方差檢驗(yàn),Obs*R-squared Scaled explained SSHeteroskedasticity Test: White0.15090.65028.099182 Prob3.324059 ProbTest Equation:Dependent Variable: RESIDA2 Method: Least SquaresDate: 11/20/11 Time: 16:53Sample: 1978 1994Included observations: 17C15.5632013.022011.1951460.2572LO

31、G(L)-5.0323514.278733-1.1761310.2644(LOG(L)A20.4131090.3517601.1744070.2650(LOG(L)門 LOG(K)-0.2093590.183413-1.1414630.2779LOG(K)1.2186261.1144051.0935220.2975(LOG(K)人 20.0298670.0240811.2402680.2407R-squared0.476422Mean depe ndent var0.000623Adjusted R-squared0.238433S.D. dependent var0.000707S.E. o

32、f regression0.000617Akaike info criterion11.67327Sum squared resid4.19E-06Schwarz criterion-11.37919Log likelihood105.2228Hannan-Quinn criter.-11.64404F-statistic2.001861Durbin-Watson stat2.585670Prob(F-statistic)0.156732（1）請(qǐng)寫岀估計(jì)的輔助回歸方程？（2）請(qǐng)指出懷特統(tǒng)訃量的值并判斷樣本回歸方程是否存在異方差?2對(duì)某含截距項(xiàng)的線性模型（4個(gè)解釋變量）進(jìn)行最小二乘法回歸。將樣本

33、容量為60的樣本按 從小到大的順序排列后，去掉中間的20個(gè)樣本后在均分為兩組，分別回歸后工二896. 6,工 e'147.2,在a=95%的置信水平下判斷是否存在異方差。如果存在，判斷是遞增還是遞減的異 方差。（Foos（10, 10） =2. 98, Fo.os（12, 12） =2. 69, Fo.os（15, 15） =2.4）五. 問答題1. 試述異方差的影響。2. 試述克服異方差的方法。3試述常用的檢驗(yàn)異方差的方法。4. 試述懷特檢驗(yàn)的步驟。第七章習(xí) 題一. 判斷題27. 任何情況下都可以用一階差分法消除序列相關(guān)。（）28. 存在誤差序列相關(guān)時(shí)，0LS估計(jì)量仍然是無偏的。（）

34、29. DW檢驗(yàn)值在0到4之間，數(shù)值趨于4說明模型誤差項(xiàng)的自相關(guān)度越小。（）30. 誤差一階相關(guān)是最常見的誤差序列相關(guān)（）。31. DW檢驗(yàn)的所有數(shù)值區(qū)域均可作出誤差序列相關(guān)或不相關(guān)的判斷（）o二、名詞解釋1. 誤差序列相關(guān)2. 誤差序列一階相關(guān)3. 廣義差分法4. 柯奧迭代法5. 杜賓兩步法三. 選擇題（1）單選28. 設(shè)妁為隨機(jī)誤差項(xiàng)，則一階線性自相關(guān)是指（）A COV（WZ, w ） H 0（r 豐 s）B Ut = p叫7 + £tc 均=QMi + PB_2 + £tD. u, = pu + J29. 在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計(jì)值仍是無偏的，其原因是（）A.

35、無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30. 應(yīng)用DW檢驗(yàn)方法時(shí)應(yīng)滿足該方法的假定條件，下列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31. 在下列引起序列自相關(guān)的原因中，不正確的是（）A.經(jīng)濟(jì)變量具有慣性作用B.經(jīng)濟(jì)行為的滯后性C.設(shè)定偏誤D.解釋變量之間的共線性32. 在DW檢驗(yàn)中，當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量為2時(shí)，表明（）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33. 在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計(jì)值的方差不能

36、正確估計(jì)的原因是（）A.E（u；）豐 er2B.E（UU;）主 0（/ 主;）D. E（ui） 034. 如果回歸模型違背了無自相關(guān)假定，最小二乘估計(jì)量是（）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（2）多選35. 如果模型中存在序列自相關(guān)現(xiàn)象，則有如下后果（）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)值仍是無偏的36. 在DW檢驗(yàn)中，存在不能判定的區(qū)域是（）A. 0 < d < 4B. < d < 4C.心 < d <D. 4-心 < d < 4-

37、4 E. 4-/ < d < 437. 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 EDW檢驗(yàn)法 F. Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法四. 計(jì)算分析題1. 用家庭消費(fèi)支出(Y)、可支配收入(XI)、個(gè)人財(cái)富(X2)設(shè)定模型如下： 乙=0° + 0兒+ 02冷+",回歸分析結(jié)果為：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresIn eluded observati ons:'10VariableCoefficientStd. Error t-Statistic

38、Prob.C24.40706.99733.48810.0101X1-0.34010.4785 0.71080.5002X20.08230.04581.79690.1152R-squared0.9615Mean dependent var111.1256Adjusted R-squared0.9505SD.dependentvar31.4289SE. of regression6.5436Akaike info criterion4.1338Sum squared resid342.5486Schwarz criterion4.2246Log likelihood-31.8585F-statis

39、tic87.3336Durbin-Watson stat2.4382Prob(F-statistic)0.000000其中已知do. 05(2.10)兄 L二0 697,do. 05(2.10)兄尸1 641(1) 在0.05的顯著性水平下，判斷模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在自相關(guān)性，要求把DW檢驗(yàn)的臨 界值和區(qū)域圖畫出來。(2) 計(jì)算隨機(jī)誤差項(xiàng)的一階自相關(guān)系數(shù)的估計(jì)值。2. 某線性回歸的結(jié)果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/17/11 Time: 20:45Sample: 1981 1999Included observations: