計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)謝識(shí)予分章練習(xí)題

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分章練習(xí)題

第一章習(xí)題、判斷題TOC\o"1-5"\h\z.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〕.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〕.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).〔,〕.格蘭杰因在協(xié)整理論上的奉獻(xiàn)而獲得了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng).〔V〕.赫克曼因在選擇性樣本理論上的奉獻(xiàn)而獲得了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng).〔V〕二、名詞解釋.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(wèn)題進(jìn)行定量實(shí)證研究的技術(shù)、方法和相關(guān)理論..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(wèn)題相關(guān)方面之間數(shù)量聯(lián)系和制約關(guān)系的根本描述..計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn),由計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論決定的,目的在于檢驗(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)那么有隨機(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..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..面板數(shù)據(jù),是由對(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.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)間問(wèn)隔排列起來(lái),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).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).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)

?面板數(shù)據(jù)C.?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.比擬靜態(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B.相關(guān)關(guān)系C.恒等關(guān)系D.不相關(guān)關(guān)系6.中國(guó)的居民消費(fèi)和GDF^〔C)A.因果關(guān)系B.相關(guān)關(guān)系C.相互影口管系D.不相關(guān)關(guān)系7.下取」〔B〕是同經(jīng)濟(jì)模型A.Y=0:區(qū)B.Y,o-Xi?」C.投入產(chǎn)出模型D.其他8.投資是〔A〕經(jīng)濟(jì)變量A.a#BC.派生D.虛擬變量9.資本是〔B〕經(jīng)濟(jì)變量A.a#BC.派生D.虛擬變量10.對(duì)定性因素進(jìn)行數(shù)量化處理,rfn又定義和引進(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(shuō)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=0o+Biincome+e五、簡(jiǎn)做題.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(wèn)題進(jìn)行定量實(shí)證研究的技術(shù)、方法和相關(guān)理論..試述計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的根本方法與步驟.〔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.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型必須通過(guò)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).經(jīng)濟(jì)變量之間的一般有哪幾種關(guān)系.a.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.片分布是對(duì)稱分布.〔x〕.最大似然估計(jì)是根據(jù)生成樣本的可能性最大來(lái)估計(jì)參數(shù)..t分布是有偏斜的分布.〔X〕.F分布是有偏斜的分布.〔V〕.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..,F…,〕.均方誤就是方差.〔X〕二、名詞解釋.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..無(wú)偏性.有效性.一致性.隨機(jī)變量三、單項(xiàng)選擇題.令Zi,Z2,,,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,那么它們的平方和服從自由度為k的〔〕分布.A.正態(tài)分布B.t分布C.x2分布D.F分布.以下哪些〔〕分布是對(duì)稱分布.A.正態(tài)分布和x2分布B.正態(tài)分布和F分布C.正態(tài)分布和t分布D.x2分布和F分布.以下哪些〔〕分布是有偏斜的分布A.正態(tài)分布和x2分布B.正態(tài)分布和F分布C.正態(tài)分布和t分布D.x2分布和F分布.顯著性檢驗(yàn)是〔〕.A.計(jì)量檢驗(yàn)B.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)C.預(yù)測(cè)檢驗(yàn)D.經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn).F分布可以看做是〔〕相除.A.正態(tài)分布和x2分布B.正態(tài)分布和F分布C.x2分布和x2分布D.t分布和x2分布.t分布可以看做是〔〕相除.A.正態(tài)分布和x2分布B.正態(tài)分布和F分布C.%2分布和％2分布D.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布和％2分布.令Zi,Z2,,,Zk為k個(gè)獨(dú)立的服從同一正態(tài)分布的隨機(jī)變量,那么它們的任意線性組合服從〔〕分布.A.正態(tài)分布B.t分布C.%2分布D.F分布TOC\o"1-5"\h\z.自由度為k>2的t分布的方差是〔〕.A.kB.2kC.k/〔k-2〕D,k/〔k-1〕.自由度為k>2的t分布的數(shù)學(xué)期望是〔〕.A.kB.2kC.1D,0.自由度為k>2的％2分布的方差是〔〕.A.kB.2kC.k/〔k-2〕D,k/〔k-1〕四、計(jì)算分析題.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.隨機(jī)變量x服從自由度為20的t分布,那么y=x2服從什么分布?五、簡(jiǎn)做題.什么是概率的古典定義..試述契約貝曉夫不等式..試述獨(dú)立同分布場(chǎng)合的大數(shù)定理..什么是統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn).第三章習(xí)題、判斷題.數(shù)學(xué)模型不是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

.決定系數(shù)與相關(guān)系數(shù)的含義是相同的.〔x〕TOC\o"1-5"\h\z.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(wú)區(qū)別.〔〕.投入產(chǎn)出模型和數(shù)學(xué)規(guī)劃模型都是經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型.〔〕.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.Blue估計(jì).球形擾動(dòng).擬合度.決定系數(shù).點(diǎn)預(yù)測(cè)三、選擇題〔1〕單項(xiàng)選擇.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B1991-2003年各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值G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.線性回歸分析中的根本假設(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.解釋變量為隨機(jī)變量,被解釋變量為非隨機(jī)變量.最小二乘原理是指使〔〕到達(dá)最小值的原那么確定樣本回歸方程.nA.￡YnA.￡Yt—Y?)t=1C.maxY-Y?B.D.n工|y-Yt11“Y-Y?tzTOC\o"1-5"\h\z.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)R2B.t檢驗(yàn)C.F檢驗(yàn)D.標(biāo)準(zhǔn)差.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)R2B.t檢驗(yàn)C.F檢驗(yàn)D,標(biāo)準(zhǔn)差.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).在回歸模型Y=Po+BiX］十用中,n為樣本容量,檢驗(yàn)Ho：Pi=0時(shí)所用的統(tǒng)計(jì)量r?1服從的分布為〔〕.fVar〔?i〕A、x2〔n-2〕B、t〔n-1〕Gx2〔n-1〕Dt〔n-2〕〔2〕多項(xiàng)選擇.最小二乘估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)有〔〕A.無(wú)偏性B.線性性C.最小方差性D.不一致性E.有偏性.利用普通最小二乘法求勺樣本回歸直線5=氏+印Xi少甘點(diǎn)〔〕A.必然通過(guò)點(diǎn)〔X,Y〕B.可能通過(guò)點(diǎn)〔X,Y〕C.殘差ei的均值為常數(shù)D.Y?的平均值與Y的平均值相等E.殘差ei與解釋變量Xi之間有一定的相關(guān)性.隨機(jī)變量〔隨機(jī)誤差項(xiàng)〕Ui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.某線性回歸的結(jié)果如下:DependentVariable:YMethod:LeastSquaresSample:19812002Includedobservations:22VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C237.7530(①)3.4782000.0024X0.7510890.010396(②)0.0000R-squared0.996183Meandependentvar3975.000AdjustedR-squared0.995992S.D.dependentvar3310.257Sumsquaredresid878414.7Schwarzcriterion13.71371Loglikelihood-147.7598F-statistic5219.299Durbin-Watsonstat1.287765Prob(F-statistic)0.000000〔1〕計(jì)算括號(hào)內(nèi)的值〔2〕判斷解釋變量X寸被解釋變量Y是否有顯著性影響并給出理由〔3〕計(jì)算隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差62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(lái)源平方和自由度〔df〕平方和的均值〔MSS〕來(lái)自回歸〔ESS〕106.581來(lái)自殘差〔RSS〕()17總離差〔TSS〕108.38()注：保存3位小數(shù),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23.求R.五、簡(jiǎn)做題.什么BLUEB計(jì)..什么是球形擾動(dòng)..什么是高斯馬爾科夫定律.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TOC\o"1-5"\h\z.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.〔〕.一元線性回歸模型與多元線性回歸模型的根本假定是相同的.〔.決定系數(shù)與相關(guān)系數(shù)的含義是相同的.〔〕.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,那么所有解釋變量對(duì)被解釋變量都沒(méi)有解釋力.〔〕二、名詞解釋.決定系數(shù).調(diào)整的決定系數(shù).參數(shù)顯著性檢驗(yàn).模型總體顯著性檢驗(yàn).多元線性回歸模型三、選擇題〔1〕單項(xiàng)選擇.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+P21nX+NB、Y=P1+P21nX+NTOC\o"1-5"\h\zC、InY=12X」D、Y=12X」.含截距項(xiàng)的3元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為:02=1200,樣本容量為n=24,那么誤差項(xiàng)方差的無(wú)偏估計(jì)量S2為〔〕A、400B、40C、60D、80.多元線性回歸模型滿足六個(gè)根本假設(shè),其最小二乘估計(jì)量服從〔〕A.正態(tài)分布B.t分布C.2分布D.F分布.普通最小二乘法要求線性回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)Ui,滿足某些根本假定,下列錯(cuò)誤的選項(xiàng)是〔〕.A.E〔Ui〕=0B.E〔Ui2〕=〔Ti2C.E〔UiUj〕=0,iwjD.u~N〔0,一〕.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.用一組有30個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型Y=久+P1X1i+p2X2i+p3X3i+〕,并在0.05的顯著性水平下對(duì)總體顯著性進(jìn)行檢驗(yàn),那么檢驗(yàn)拒絕零假設(shè)的條件是統(tǒng)計(jì)量F大于〔〕.A、F0.05〔3,26〕B、加025〔3,30〕C、F0.05〔3,30〕D、3025〔2,26〕.多元線性回歸分析中的TSS〔總的離差平方和〕的自由度為〔〕A.kB.nC,n-k-1D.n-1〔2〕多項(xiàng)選擇.對(duì)于ols,以下式子中正確的選項(xiàng)是〔〕〔ESS為解釋平方和,RSS^J殘差平方和〕A.R2=RSS/TSSB.R2=ESS/TSSC.R2=ESS/RSSD.TSS=ESS+RSSE,以上者B不對(duì).對(duì)于線性回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)穹,Var〔a〕=E〔『〕=/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)D,誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布E,以上都不對(duì).對(duì)模型Y=B0+BiXii+B2X21+i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,那么有可能〔〕.A.01=02=0B.0產(chǎn)0,P2=0C.pi=0,02*0.0=0,02*0E.以上都對(duì)四、計(jì)算分析題.某線性回歸的結(jié)果如下:DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/30/08Time:13:47Sample:116Includedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-176.277830.62414-5.7561700.0001X11.026137(①)62.789360.0000X20.6699640.191239(②)0.0039R-squared0.999726Meandependentvar5468.869AdjustedR-squared0.99968S.D.dependentvar3659.889S.E.ofregression65.10726Akaikeinfocriterion11.35731Sumsquaredresid55106.42Schwarzcriterion11.50217Loglikelihood-87.85848F-statistic(③)Durbin-Watsonstat1.345305Prob(F-statistic)0.000000〔1〕計(jì)算括號(hào)內(nèi)的值.〔2〕寫(xiě)出回歸模型方程.〔3〕判斷解釋變量X1對(duì)被解釋變量丫是否有顯著性影響,并給出理由〔4〕計(jì)算隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差/的估計(jì)值..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(lái)源平方和〔SS〕自由度〔df〕來(lái)自回歸ESS900()來(lái)自殘差RSS()()總離差TSS100018〔1〕計(jì)算括號(hào)里的值〔2〕求R2和R2〔3〕對(duì)回歸顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)〔F0.05=3.29〕五、簡(jiǎn)做題.試述多元線性回歸模型的根本假設(shè)..試述多元線性回歸模型的根本假設(shè)與一元線性回歸模型的不同之處..試述多元線性回歸模型的根本假設(shè)與一元線性回歸模型的相同之處..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、判斷題TOC\o"1-5"\h\z.鄒檢驗(yàn)是檢驗(yàn)線性回歸模型是否出現(xiàn)異常值問(wèn)題.〔〕.國(guó)籍變量是虛擬變量.〔〕.通過(guò)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).〔〕.經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)出現(xiàn)脫離根本趨勢(shì)的異常值時(shí),那么會(huì)違反線性回歸模型的根本假設(shè)〔當(dāng)為隨機(jī)誤差項(xiàng)〕E〔色〕=0.〔〕.非線性回歸需要對(duì)待估參數(shù)賦初始值.〔〕二、名詞解釋.解釋變量缺落.異常值.規(guī)律性擾動(dòng).虛擬變量.參數(shù)改變?nèi)?、選擇題〔1〕單項(xiàng)選擇.設(shè)個(gè)人消費(fèi)函數(shù)Y=G+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,那么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).需求函數(shù)Yi=B0+BiXi+^,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,那么模型的〔〕A.參數(shù)估計(jì)量將到達(dá)最大精度B.參數(shù)估計(jì)量是有偏估計(jì)量C.參數(shù)估計(jì)量是非一致估計(jì)量D,參數(shù)將無(wú)法估計(jì).鄒檢驗(yàn)是檢驗(yàn)多元線性回歸模型出現(xiàn)了〔〕問(wèn)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).設(shè)模型丫="0+口小+冉"+P2〔DXi廣片,其中D為虛擬變量,當(dāng)上式為斜TOC\o"1-5"\h\z率變動(dòng)模型時(shí),統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果應(yīng)為〔〕0A、%=0,P2=0B、%#0,P2=0C、?1#0,P2#0D、0tl=0凡=0.設(shè)模型丫二?+口小年區(qū)+鬼①人產(chǎn),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、%=0,日2#0B、％#0邛2=0C、J#.,/#.D、5=0,日2=0.設(shè)模型Y="0'%D+°1Xi+02〔DXi廣"i,其中D為虛擬變量,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、-0；2=0B、=1=0；2=0C、：i=0；2=0D、-0；2=0〔2〕多項(xiàng).以下哪種情況會(huì)違反線性回歸模型的根本假設(shè)E〔ei〕=0〔W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01s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).以下屬于模型設(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(méi)有考慮到參數(shù)變化G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.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.鄒檢驗(yàn)B.分段回歸C.引入虛擬變量D.VIF檢驗(yàn).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.用線性回歸模型估計(jì)工資Wag齒工齡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、D2、,(1)請(qǐng)解釋虛擬變量的設(shè)置原那么(2)需要設(shè)置幾個(gè)虛擬變量請(qǐng)對(duì)虛擬變量進(jìn)行賦值.(3)寫(xiě)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=232.0655155.662EDU(2.1)t=(5.2066)(8.6246)W=122.962123.8238D34.02EDU(2.2)t=(2.5884)(4.0149)(5.1613)其中,W(wage)=TW(單位：千元)；EDU(education尸受教育年限請(qǐng)答復(fù)以下問(wèn)題：(1)你將選擇哪一個(gè)模型為什么(5分)2)D的系數(shù)說(shuō)明了什么(5分)五、簡(jiǎn)做題.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.處理參數(shù)改變的方法有哪些.虛擬變量的設(shè)置原那么是什么.用Eviews軟件做非線性回歸的三個(gè)步驟是什么、判斷題TOC\o"1-5"\h\z.處理異方差的方法是參加虛擬變量.〔〕.線性回歸模型存在異方差,最小二乘估計(jì)量仍然是無(wú)偏的.〔〕.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.〔〕.戈德菲爾德-夸特檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)復(fù)雜性異方差.〔〕.懷特檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)異方差.〔〕二、名詞解釋.同方差.異方差.加權(quán)最小二乘法.戈里瑟檢驗(yàn).懷特檢驗(yàn)三、選擇題〔1〕單項(xiàng)選擇.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).戈德-夸特檢驗(yàn)構(gòu)造一個(gè)服從〔〕的統(tǒng)計(jì)量來(lái)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.2分布D.F分布.以下方法中〔〕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.戈德-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.對(duì)于模型Yi=B0+BiXi+ui,如果在異方差檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)Var〔Ui〕=Xi4〔r2,,那么用加權(quán)最小二乘法處理異方差估計(jì)模型參數(shù)時(shí),權(quán)數(shù)應(yīng)為〔〕.A.XiB.Xi2C.1/XiD.1/Xi2.回歸模型中具有異方差性時(shí),仍用OLS古計(jì)模型,那么以下說(shuō)法正確的選項(xiàng)是〔〕A.參數(shù)估計(jì)值是無(wú)偏非有效的B.參數(shù)估計(jì)量仍具有最小方差性C.常用F檢驗(yàn)失效D.參數(shù)估計(jì)量是有偏的.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)C.橫截面數(shù)據(jù)D.年度數(shù)據(jù).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.戈德菲爾德-夸特檢驗(yàn)C.DW檢驗(yàn)D.鄒檢驗(yàn).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)多項(xiàng)選擇.如果模型中存在異方差現(xiàn)象,那么會(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(wú)偏的.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)DDW僉驗(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+0.60*LOG(L)+0.67*LOG(K)+e進(jìn)行懷特異方差檢驗(yàn),HeteroskedasticityTest:WhiteObs*R-squared8.099182Prob0.1509ScaledexplainedSS3.324059Prob0.6502TestEquation:DependentVariable:RESIDA2Method:LeastSquaresDate:11/20/11Time:16:53Sample:19781994Includedobservations:17CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C15.5632013.022011.1951460.2572LOG(L)-5.0323514.278733-1.1761310.2644(LOG(L))A20.4131090.3517601.1744070.2650(LOG(L))*(LOG(K))-0.2093590.183413-1.1414630.2779LOG(K)1.2186261.1144051.0935220.2975(LOG(K))A20.0298670.0240811.2402680.2407R-squared0.476422Meandependentvar0.000623AdjustedR-squared0.238433S.D.dependentvar0.000707S.E.ofregression0.000617Akaikeinfocriterion-11.67327Sumsquaredresid4.19E-06Schwarzcriterion-11.37919Loglikelihood105.2228Hannan-Quinncriter.-11.64404F-statistic2.001861Durbin-Watsonstat2.585670Prob(F-statistic)0.156732(1)請(qǐng)寫(xiě)出估計(jì)的輔助回歸方程(2)請(qǐng)指出懷特統(tǒng)計(jì)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2ei2=896.6,2622=147.2,在&=95%勺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.(Fo.05(10,10)=2.98,Fo.05(12,12)=2.69,F0.05(15,15)=2.4)五、問(wèn)做題.試述異方差的影響..試述克服異方差的方法..試述常用的檢驗(yàn)異方差的方法..試述懷特檢驗(yàn)的步驟.第七章習(xí)題、判斷題TOC\o"1-5"\h\z.任何情況下都可以用一階差分法消除序列相關(guān).().存在誤差序列相關(guān)時(shí),OLS古計(jì)量仍然是無(wú)偏的.().D帳驗(yàn)值在0到4之間,數(shù)值趨于4說(shuō)明模型誤差項(xiàng)的自相關(guān)度越小.(.誤差一階相關(guān)是最常見(jiàn)的誤差序列相關(guān)()..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(二、名詞解釋.誤差序列相關(guān).誤差序列一階相關(guān).廣義差分法.柯奧迭代法.杜賓兩步法三、選擇題(1)單項(xiàng)選擇28.設(shè)Ut為隨機(jī)誤差項(xiàng),那么一階線性自相關(guān)是指()A.cov〔ut,us〕=0〔t:s〕B,ut--ut1t2ut=1Ut」:2utNtD.ut=ut」t.在序列自相關(guān)的情況下,參數(shù)估計(jì)值仍是無(wú)偏的,其原因是〔〕A,無(wú)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.應(yīng)用DW檢驗(yàn)方法時(shí)應(yīng)滿足該方法的假定條件,以下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TOC\o"1-5"\h\z.在以下引起序列自相關(guān)的原因中,不正確的選項(xiàng)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.在DW僉驗(yàn)中,當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量為2時(shí),說(shuō)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.在序列自相關(guān)的情況下,參數(shù)估計(jì)值的方差不能正確估計(jì)的原因是〔_22__-AE〔ui〕;二B.E〔uu〕:0〔i二j〕C.E〔xui〕=0D.E〔ui〕-二0.如果回歸模型違背了無(wú)自相關(guān)假定,最小二乘估計(jì)量是〔〕A.無(wú)偏的,有效的B.有偏的,非有效的C.無(wú)偏的,非有效的D.有偏的,有效的〔2〕多項(xiàng)選擇.如果模型中存在序列自相關(guān)現(xiàn)象,那么有如下后果〔〕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(wú)偏的.在DW僉驗(yàn)中,存在不能判定的區(qū)域是〔〕A.0<d<diB.du<d<4-duC,d|<d<du4-du<d<4-diE.4-4<d<437.檢驗(yàn)序列自相關(guān)的方法是〔〕A.F檢驗(yàn)法B.A.F檢驗(yàn)法B.White檢驗(yàn)法C.圖形法ARC底驗(yàn)法DW檢驗(yàn)法F.Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法四、計(jì)算分析題1.用家1.用家庭消費(fèi)支出(Y)、可支配收入(X1)、個(gè)人財(cái)富(X2)設(shè)定模型如下:Y=1+日14+,X2i+巴,回歸分析結(jié)果為:DependentVariable:YMethod:LeastSquaresIncludedobservations:10VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C24.40706.99733.48810.0101X1-O.34O1O.4785-O.71O8O.5OO2X2O.O823O.O4581.7969O.1152R-squared0.9615Meandependentvar111.1256AdjustedR-squaredO.95O5S.D.dependentvar31.4289S.E.ofregression6.5436Akaikeinfocriterion4.1338Sumsquaredresid342.5486Schwarzcriterion4.2246Loglikelihood-31.8585F-statistic87.3336Durbin-Watsonstat2.4382Prob(F-statistic)O.OOOOOO=——其中dodo.o5(2.io),l=0.697,do.O5(2.1O),U=1.641(1)在O.O5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D慚驗(yàn)的臨界值和區(qū)域圖畫(huà)出來(lái).(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:DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDaDate:11/17/11Time:2O:45Sample:19811999Includedobservations:19VariablVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.1.43O7110.8606191.662421O.11590.0.2719600.1709401.590969O.1312S0.4161520.02385717.443720.0000R-squared0.986920Meandependentvar5.407480AdjustedR-squared0.985285S.D.dependentvar0.496602S.E.ofregression0.060241Akaikeinfocriterion-2.636977Sumsquaredresid0.058064Schwarzcriterion-2.487855Loglikelihood28.05128F-statistic603.6032Durbin-Watsonstat0.553242Prob(F-statistic)0.000000〔dxL=1.704d3.536〕判斷模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在自相關(guān)性,簡(jiǎn)述如何消除序列相關(guān)的方法.五、問(wèn)做題.什么是序列相關(guān)?.試述序列相關(guān)的影響..試述克服序列相關(guān)的方法..試述檢驗(yàn)序列相關(guān)的方法第八章習(xí)題一、判斷題TOC\o"1-5"\h\z.存在多重共線性時(shí),模型參數(shù)無(wú)法估計(jì).〔〕.多重共線性問(wèn)題是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)違背古典假設(shè)引起的.〔〕.方差膨脹因子可以檢驗(yàn)多重共線性.〔〕.工具變量法可以解決多重共線性問(wèn)題.〔〕.逐步回歸法可以解決多重共線性問(wèn)題.〔〕二、名詞解釋.嚴(yán)格多重共線性.近似多重共線性.方差膨脹因子檢驗(yàn).刪減解釋變量法.分布估計(jì)參數(shù)法三、選擇題〔1〕單項(xiàng)選擇1.多元線性回歸模型中,發(fā)現(xiàn)各參數(shù)估計(jì)量的t值都不顯著,但模型的

r2〔或R2〕很大,F值確很顯著,這說(shuō)明模型存在〔A.多重共線性B,異方差C.自相關(guān)D,設(shè)定偏誤2,逐步回歸法既檢驗(yàn)又修正了〔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.如果模型中解釋變量存在完全的多重共線性,參數(shù)的最小二乘估計(jì)量是〔〕A.無(wú)A.無(wú)偏的B.有偏的C.不確定的D.確定的.簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣方法主要用于檢驗(yàn)〔B.自相關(guān)性AB.自相關(guān)性C.隨機(jī)解釋變量D.多重共線性.設(shè)xi,x2為解釋變量,那么完全多重共線性是〔〕八1X2-A.x1-x2=0B.Ke=01C.x,3x2,v=0〔v為隨機(jī)供差項(xiàng)〕D.x1e=06.設(shè)xi,x2為解釋變量,那么近似多重共線性是〔〕.1xo-A.%人=0B.%e=021C.x,,5x2,v=0〔v為隨機(jī)供差項(xiàng)〕D.為,e=0.檢.檢驗(yàn)近似多重共線性的方法是A.VIF檢驗(yàn)C.戈里瑟檢驗(yàn).處理近似多重共線性的方法是A.加權(quán)最小二乘法C.參加虛擬變量〔〕B.鄒檢驗(yàn)D.DW檢驗(yàn)〔〕B.異方差自相關(guān)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤D.刪減解釋變量〔2〕多項(xiàng)選擇.能夠檢驗(yàn)多重共線性的方法有〔〕A.簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣法B.t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)綜合判斷法C.DW$驗(yàn)法D.ARCH檢驗(yàn)法E.White檢驗(yàn).如果模型中解釋變量之間存在完全共線性,那么會(huì)引起如下后果〔〕A.參數(shù)估計(jì)值確定B.參數(shù)估計(jì)值不確定C.參數(shù)估計(jì)值的方差趨于無(wú)限大D.參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義不正確E.DW統(tǒng)計(jì)量落在了不能判定的區(qū)域

四、計(jì)算分析題1.下面結(jié)果是利用某地財(cái)政收入對(duì)該地第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值的回歸結(jié)果.根據(jù)這一結(jié)果試判斷該模型是否存在多重共線性,說(shuō)明你的理由.DependentVariable:REVMethod:LeastSquaresSample:110Includedobservations:10VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C17414.6314135.101.2320210.2640GDP1-0.2775100.146541-1.8937430.1071GDP20.0848570.0935320.9072520.3992GDP30.1905170.1516801.2560480.2558R-squared0.993798Meandependentvar63244.00AdjustedR-squared0.990697S.D.dependentvar54281.99S.E.ofregression5235.544Akaikeinfocriterion20.25350Sumsquaredresid1.64E+08Schwarzcriterion20.37454Loglikelihood-97.26752F-statistic320.4848Durbin-Watsonstat1.208127Prob(F-statistic)0.0000012.用家庭消費(fèi)支出〔Y〕、可支配收入〔X1〕、個(gè)人財(cái)富〔X2〕設(shè)定模型如下:Y=久+Bi4+￡X2i+4,回歸分析結(jié)果為:DependentVariable:YMethod:LeastSquaresIncludedobservations:10VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C24.40706.99733.48810.0101X1-0.34010.4785-0.71080.5002X20.08230.04581.79690.1152R-squared0.9615Meandependentvar111.1256AdjustedR-squared0.9505S.D.dependentvar31.4289S.E.ofregression6.5436Akaikeinfocriterion4.1338Sumsquaredresid342.5486Schwarzcriterion4.2246

-31.-31.8585F-statistic87.3336LoglikelihoodDurbin-Watsonstat2.4382Prob(F-statistic)0.000000其中已反d0.05(2.10),L=0.697,dc.05(2.10)1U=1.641(1)模型是否存在多重共線性為什么(2)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D慚驗(yàn)的臨界值和區(qū)域圖畫(huà)出來(lái).(3)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.五、問(wèn)做題.什么是完全多重共線性.什么是近似多重共線性.如何判斷近似多重共線性.克服近似多重共線性有哪些方法?第九章習(xí)題一、判斷題.解釋變量中含有滯后因變量,仍然可以使用OLSm到正確的估計(jì).(TOC\o"1-5"\h\z.格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)對(duì)截面數(shù)據(jù)不適合.().工具變量技術(shù)是處理異方差問(wèn)題的.().格蘭杰因果性檢驗(yàn)的結(jié)論只是統(tǒng)計(jì)意義上的因果性,而不一定是真正的因果關(guān)系.().對(duì)無(wú)限分布滯后模型可采用考伊克方法來(lái)簡(jiǎn)化模型.()二、名詞解釋.分布滯后模型.有限分布滯后模型.無(wú)限分布滯后模型.自回歸模型.自回歸分布滯后模型三、選擇題(1)單項(xiàng)選擇.對(duì)于有限分布滯后模型,解釋變量的滯后長(zhǎng)度每增加一期,可利用的樣本數(shù)TOC\o"1-5"\h\z據(jù)就會(huì)〔〕A.增加1個(gè)B.減少1個(gè)C.增加2個(gè)D.減少2個(gè).經(jīng)濟(jì)變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)大多存在序列相關(guān)性,在分布滯后模型中,這種序列相關(guān)性就轉(zhuǎn)化為〔〕A.異方差問(wèn)題B.多重共線性問(wèn)題C.序列相關(guān)性問(wèn)題D.設(shè)定誤差問(wèn)題.以下屬于有限分布滯后模型的是〔〕.yi=aD+aiyi-i+a2yi-2+a3yi-3+…..+eiyi=a0+aiyi-i+a2yi-2+a3yi-3+....+akyi-k+￡iyi=a0+aixi-i+a2Xi-2+a3Xi-3+.…..+eiyi=a0+aixi-i+a2xi-2+a3xi-3+???..+akxi-k+￡i.在有限分布滯后模型Y=0.5+0.6Xt-0.8Xt-i+0.3Xt-2+Ut中,長(zhǎng)期影響乘數(shù)是〔〕.A.0.3B.0.1C.0.6D.0.8.以下屬于無(wú)限分布滯后模型的是〔〕yi=a3+aiyi-i+a2yi-2+a3yi-3+???..十名iyi=a0+aiyi-i+a2yi-2+a3yi-3+??..+akyi-k+ziyi=aj+aixi-i+a2xi-2+a3xi-3+??...+&iyi=aj+aixi-i+a2xi-2+a3xi-3+…..+akyi-k+zi.以下屬于有限自回歸模型的是〔〕.yi=aj+aiyi-i+a2yi-2+a3yi-3+??...+eiyi=aD+aiyi-i+a2yi-2+a3yi-3+....+akyi-k+￡iyi=a0+aixi-i+a2xi-2+a3xi-3+-??..+￡iyi=aj+aixi-i+a2xi-2+a3xi-3+…..+akxi-k+￡i.以下屬于無(wú)限自回歸模型的是〔〕.yi=a3+aiyi-i+a2yi-2+a3yi-3+???..+eiyi=a0+aiyi-i+a2yi-2+a3yi-3+??..+akyi-k+￡iyi=a0+aixi-i+a2xi-2+a3xi-3+-??..+￡iyi=aj+aixi-i+a2xi-2+a3xi-3+---..+akxi-k+ei〔2〕多項(xiàng)選擇.考伊克模型具有如下特點(diǎn)〔〕.A.原始模型為無(wú)限分布滯后模型,且滯后系數(shù)按某一固定比例遞減B,以一個(gè)滯后被解釋變量Yt-i代替了大量的滯后解釋變量Xt-i,Xt-2,…,從而最大限度的保證了自由度C.滯后一期的被解釋變量Yt-1與Xt的線性相關(guān)程度肯定小于Xt-1,Xt-2,…,的相關(guān)程度,從而緩解了多重共線性的問(wèn)題D.可使用OLS方法估計(jì)參數(shù),參數(shù)估計(jì)量是一致估計(jì)量E.以上都對(duì).分布滯后模型參數(shù)估計(jì)的方法有().A.增加樣本容量法B.刪減解釋變量法C.現(xiàn)式估計(jì)法D.阿爾蒙多項(xiàng)式法E.考伊克方法.以下變量中可以作為解釋變量的有()A.外生變量B.滯后內(nèi)生變量C.虛擬變量D.前定變量E.內(nèi)生變量四、計(jì)算分析題.某線性回歸的結(jié)果如下:DependentVariable:CCMethod:Two-StageLeastSquaresDate:12/18/09Time:09:16Sample(adjusted):19511985Includedobservations:35afteradjustmentsInstrumentlist:CYY(-1)CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C9.53735210.105840.9437470.3524Y0.8673830.1389866.2407940.0000CC(-1)0.0364700.1582240.2304980.8192R-squared0.998544Meandependentvar1429.137AdjustedR-squared0.998453S.D.dependentvar482.0019S.E.ofregression18.95661Sumsquaredresid11499.29Hannan-Quinncriter.0.859288F-statistic4.07E-46Second-StageSSR11926.15(1)請(qǐng)指出解釋變量CC(-1)的工具變量.(2)判斷解釋變量cc(-1)對(duì)被解釋變量Y是否有顯著性影響并給出理由.某格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)如下:PairwiseGrangerCausalityTestsDate:05/10/16Time:09:56Sample:19501985Lags:2NullHypothesis:ObsF-StatisticProbabilityYdoesnotGrangerCauseCC343.102380.06012CCdoesnotGrangerCauseY11.19260.00025請(qǐng)指出變量CC和Y的格蘭杰因果關(guān)系.〔顯著性水平為10%五、問(wèn)做題.什么叫分布滯后模型.分布滯后模型有哪些應(yīng)用.一般用哪些方法估計(jì)分布滯后模型.一般用哪些方法估計(jì)自回歸模型第十章習(xí)題、判斷題.某一時(shí)間序列經(jīng)二次差分變換成平穩(wěn)時(shí)間序列,此時(shí)間序列為2階單整〔〕.某一時(shí)間序列經(jīng)一次差分變換成平穩(wěn)時(shí)間序列,此時(shí)間序列為1階單整〔〕TOC\o"1-5"\h\z.非平穩(wěn)時(shí)間序列之間不可能存在協(xié)整.〔〕.ADF檢驗(yàn)是最常見(jiàn)的單位根檢驗(yàn).〔〕.可以用圖形判斷時(shí)間序列的平穩(wěn)性.〔〕二、名詞解釋.平穩(wěn)時(shí)間序列.偽回歸.單位根檢驗(yàn).單整.協(xié)整三、選擇題〔1〕單項(xiàng)選擇.假設(shè),Y為1〔1〕序列,那么非平穩(wěn)時(shí)間序列Y為〔〕A.1階單整B.2階單整C.3階單整D,以上答案均不正確.某一時(shí)間序列經(jīng)三次差分變換成平穩(wěn)時(shí)間序列,此時(shí)間序列為〔A.1階單整B.3階單整C.2階單整D.以上答案均不正確.檢驗(yàn)時(shí)間序列平穩(wěn)性的方法是〔〕A.ADF檢驗(yàn)B.鄒檢驗(yàn)C.VIF檢驗(yàn)D.戈里瑟檢驗(yàn).假設(shè),Y為1〔2〕序列,那么非平穩(wěn)時(shí)間序列Y為〔〕A.1階單整B.2階單整C.3階單整D,以上答案均不正確.某一時(shí)間序列經(jīng)二次差分變換成平穩(wěn)時(shí)間序列,此時(shí)間序列為〔A.1階