計量經(jīng)濟學課后練習題（1-7章）與答案匯總

...wd......wd......wd...計量經(jīng)濟學練習題第一章導論一、單項選擇題⒈計量經(jīng)濟研究中常用的數(shù)據(jù)主要有兩類：一類是時間序列數(shù)據(jù)，另一類是【B】A總量數(shù)據(jù)B橫截面數(shù)據(jù)C平均數(shù)據(jù)D相對數(shù)據(jù)⒉橫截面數(shù)據(jù)是指【A】A同一時點上不同統(tǒng)計單位一樣統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)B同一時點上一樣統(tǒng)計單位一樣統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)C同一時點上一樣統(tǒng)計單位不同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)D同一時點上不同統(tǒng)計單位不同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)⒊下面屬于截面數(shù)據(jù)的是【D】A1991-2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均工業(yè)產(chǎn)值B1991-2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值C某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計數(shù)D某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值⒋同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱為【B】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)⒌回歸分析中定義【B】A解釋變量和被解釋變量都是隨機變量B解釋變量為非隨機變量，被解釋變量為隨機變量C解釋變量和被解釋變量都是非隨機變量D解釋變量為隨機變量，被解釋變量為非隨機變量二、填空題⒈計量經(jīng)濟學是經(jīng)濟學的一個分支學科，是對經(jīng)濟問題進展定量實證研究的技術(shù)、方法和相關(guān)理論，可以理解為數(shù)學、統(tǒng)計學和_經(jīng)濟學_三者的結(jié)合。現(xiàn)代計量經(jīng)濟學已經(jīng)形成了包括單方程回歸分析，聯(lián)立方程組模型，時間序列分析三大支柱。經(jīng)典計量經(jīng)濟學的最基本方法是回歸分析。計量經(jīng)濟分析的基本步驟是：理論〔或假說〕陳述、建設(shè)計量經(jīng)濟模型、收集數(shù)據(jù)、計量經(jīng)濟模型參數(shù)的估計、檢驗和模型修正、預(yù)測和政策分析。常用的三類樣本數(shù)據(jù)是截面數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)。經(jīng)濟變量間的關(guān)系有不相關(guān)關(guān)系、相關(guān)關(guān)系、因果關(guān)系、相互影響關(guān)系和恒等關(guān)系。三、簡答題⒈什么是計量經(jīng)濟學它與統(tǒng)計學的關(guān)系是怎樣的計量經(jīng)濟學就是對經(jīng)濟規(guī)律進展數(shù)量實證研究，包括預(yù)測、檢驗等多方面的工作。計量經(jīng)濟學是一種定量分析，是以解釋經(jīng)濟活動中客觀存在的數(shù)量關(guān)系為內(nèi)容的一門經(jīng)濟學學科。計量經(jīng)濟學與統(tǒng)計學密切聯(lián)系，如數(shù)據(jù)收集和處理、參數(shù)估計、計量分析方法設(shè)計，以及參數(shù)估計值、模型和預(yù)測結(jié)果可靠性和可信程度分析判斷等。可以說，統(tǒng)計學的知識和方法不僅貫穿計量經(jīng)濟分析過程，而且現(xiàn)代統(tǒng)計學本身也與計量經(jīng)濟學有不少相似之處。例如，統(tǒng)計學也通過對經(jīng)濟數(shù)據(jù)的處理分析，得出經(jīng)濟問題的數(shù)字化特征和結(jié)論，也有對經(jīng)濟參數(shù)的估計和分析，也進展經(jīng)濟趨勢的預(yù)測，并利用各種統(tǒng)計量對分析預(yù)測的結(jié)論進展判斷和檢驗等，統(tǒng)計學的這些內(nèi)容與計量經(jīng)濟學的內(nèi)容都很相似。反過來，計量經(jīng)濟學也經(jīng)常使用各種統(tǒng)計分析方法，篩選數(shù)據(jù)、選擇變量和檢驗相關(guān)結(jié)論，統(tǒng)計分析是計量經(jīng)濟分析的重要內(nèi)容和主要根基之一。計量經(jīng)濟學與統(tǒng)計學的基本區(qū)別在于，計量經(jīng)濟學是問題導向和以經(jīng)濟模型為核心的，而統(tǒng)計學那么是以經(jīng)濟數(shù)據(jù)為核心，且常常是數(shù)據(jù)導向的。典型的計量經(jīng)濟學分析從具體經(jīng)濟問題出發(fā)，先建設(shè)經(jīng)濟模型，參數(shù)估計、判斷、調(diào)整和預(yù)測分析等都是以模型為根基和出發(fā)點；典型的統(tǒng)計學研究那么并不一定需要從具體明確的問題出發(fā)，雖然也有一些目標，但可以是模糊不明確的。雖然統(tǒng)計學并不排斥經(jīng)濟理論和模型，有時也會利用它們，但統(tǒng)計學通常不一定需要特定的經(jīng)濟理論或模型作為根基和出發(fā)點，常常是通過對經(jīng)濟數(shù)據(jù)的統(tǒng)計處理直接得出結(jié)論，統(tǒng)計學側(cè)重的工作是經(jīng)濟數(shù)據(jù)的采集、篩選和處理。此外，計量經(jīng)濟學不僅是通過數(shù)據(jù)處理和分析獲得經(jīng)濟問題的一些數(shù)字特征，而且是借助于經(jīng)濟思想和數(shù)學工具對經(jīng)濟問題作深刻剖析。經(jīng)過計量經(jīng)濟分析實證檢驗的經(jīng)濟理論和模型，能夠?qū)Ψ治觥⒀芯亢皖A(yù)測更廣泛的經(jīng)濟問題起重要作用。計量經(jīng)濟學從經(jīng)濟理論和經(jīng)濟模型出發(fā)進展計量經(jīng)濟分析的過程，也是對經(jīng)濟理論證實或證偽的過程。這些是以處理數(shù)據(jù)為主，與經(jīng)濟理論關(guān)系對比松散統(tǒng)計學研究不能對比的功能，也是計量經(jīng)濟學與統(tǒng)計學的區(qū)別。⒉經(jīng)濟數(shù)據(jù)在計量經(jīng)濟分析中的作用是什么經(jīng)濟數(shù)據(jù)是計量經(jīng)濟分析的材料。經(jīng)濟數(shù)據(jù)是通過對經(jīng)濟變量進展觀測和統(tǒng)計，從現(xiàn)實經(jīng)濟和經(jīng)濟歷史中得到的，反映經(jīng)濟活動水平的數(shù)字特征。從本質(zhì)上說，經(jīng)濟數(shù)據(jù)都是由相關(guān)的經(jīng)濟規(guī)律生成的，因此是反映經(jīng)濟規(guī)律的信息載體，確定經(jīng)濟規(guī)律的基本材料。經(jīng)濟數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量，對計量經(jīng)濟分析的有效性和價值有舉足輕重輕重的影響。⒊試分別舉出時間序列數(shù)據(jù)、橫截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)的實例。時間序列數(shù)據(jù)指對同一個觀測單位，在不同時點的多個觀測值構(gòu)成的觀測值序列，或者以時間為序收集統(tǒng)計和排列的數(shù)據(jù)，如浙江某省從1980年到2007年各年的GDP；橫截面數(shù)據(jù)是指在現(xiàn)一時點上，對不同觀測單位觀測得到的多個數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集，如2007年全國31個省自治區(qū)直轄市的GDP；面板數(shù)據(jù)就是由對許多個體組成的同一個橫截面，在不同時點的觀測值構(gòu)成的數(shù)據(jù)，如從1980年到2007年各年的全國31個省自治區(qū)直轄市GDP。第二章兩變量線性回歸一、單項選擇題⒈表示x與y之間真實線性關(guān)系的是【C】ABECD⒉參數(shù)的估計量具備有效性是指【B】AVar()=0BVar()為最小C(－)＝0D(－)為最?、钞a(chǎn)量〔x，臺〕與單位產(chǎn)品成本〔y，元/臺〕之間的回歸方程為＝356－1.5x，這說明【B】A產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本增加356元B產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本減少1.5元C產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本平均增加356元D產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元⒋對回歸模型進展統(tǒng)計檢驗時，通常假定服從【C】AN〔0，〕Bt(n-2)CN〔0，〕Dt(n)⒌以y表示實際觀測值，表示回歸估計值，那么普通最小二乘法估計參數(shù)的準那么是使【D】A＝0B＝0C為最小D為最?、兑訶為解釋變量，Y為被解釋變量，將X、Y的觀測值分別取對數(shù)，如果這些對數(shù)值描成的散點圖近似形成為一條直線，那么適宜配合下面哪一模型形式?(D)A.Yi=β0+β1Xi+μiB.lnYi=β0+β1Xi+μiC.Yi=β0+β1lnXi+μiD.lnYi=β0+β1lnXi+μi⒎以下各回歸方程中，哪一個必定是錯誤的?(C)A.Yi=50+0.6XirXY=0.8B.Yi=-14+0.8XirXY=0.87C.Yi=15-1.2XirXY=0.89D.Yi=-18-5.3XirXY=-0.96⒏某一直線回歸方程的判定系數(shù)為0.81，那么解釋變量與被解釋變量間的線性相關(guān)系數(shù)為(B)A.0.81B.0.90C.0.66D.0.32⒐對于線性回歸模型Yi=β0+β1Xi+μi，要使普通最小二乘估計量具備無偏性，那么模型必須滿足(A)A.E(μi)=0 B.Var(μi)=σ2C.Cov(μi,μj)=0 D.μi服從正態(tài)分布⒑用一組有30個觀測值的樣本估計模型，在0.05的顯著性水平下對的顯著性作t檢驗，那么顯著地不等于零的條件是其統(tǒng)計量t大于【D】A〔30〕B〔30〕C〔28〕D〔28〕⒒某一特定的x水平上，總體y分布的離散度越大，即越大，那么【A】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⒓對于總體平方和TSS、回歸平方和RSS和殘差平方和ESS的相互關(guān)系，正確的選項是【B】ATSS>RSS+ESSBTSS=RSS+ESSCTSS<RSS+ESSDTSS=RSS+ESS⒔對于隨機誤差項εi,Var(εi)=E(ε)=2內(nèi)涵指〔B〕A．隨機誤差項的均值為零 B．所有隨機誤差都有一樣的方差C．兩個隨機誤差互不相關(guān)D．誤差項服從正態(tài)分布二、判斷題⒈隨機誤差項εi與殘差項ei是一回事。〔×〕⒉對兩變量回歸模型，假定誤差項εi服從正態(tài)分布?！病拧尝尘€性回歸模型意味著因變量是自變量的線性函數(shù)?！病拧尝丛诰€性回歸模型中，解釋變量是原因，被解釋變量是結(jié)果?！病拧尝翟趯嶋H中，兩變量回歸沒什么用，因為因變量的行為不可能僅由一個解釋變量來解釋?！病痢橙?、填空題⒈在計量經(jīng)濟模型中引入誤差項，是因為經(jīng)濟變量關(guān)系一般是隨機函數(shù)關(guān)系。⒉樣本觀測值與回歸理論值之間的偏差，稱為殘差，我們用殘差估計線性回歸模型中的誤差項。⒊__SST__反映樣本觀測值總體離差的大小；___SSR__反映由模型中解釋變量所解釋的那局部離差的大小；___SSE___反映樣本觀測值與估計值偏離的大小，也是模型中解釋變量未解釋的那局部離差的大小。⒋擬合優(yōu)度〔判定系數(shù)〕。它是由___回歸___引起的離差占總體離差的____比重____。假設(shè)擬合優(yōu)度越趨近于_1____，那么回歸直線擬合越好；反之，假設(shè)擬合優(yōu)度越趨近于__0___，那么回歸直線擬合越差。⒌在兩變量回歸中，是的無偏估計。四、簡答題⒈什么是隨機誤差項影響隨機誤差項的主要因素有哪些它和殘差之間的區(qū)別是什么影響Y的較小因素的集合；被忽略的因素、測量誤差、隨機誤差等；通過殘差對誤差項的方差進展估計。⒉決定系數(shù)說明了什么它與相關(guān)系數(shù)的區(qū)別和聯(lián)系是什么P53和P56⒊最小二乘估計具有什么性質(zhì)P37線性、無偏性和有效性〔或最小方差性〕⒋在回歸模型的基本假定中，的意義是什么該假設(shè)的含義是：如果兩變量之間確實是線性趨勢占主導地位，隨機誤差只是次要因素時，那么雖然隨機擾動會使個別觀測值偏離線性函數(shù)，但給定解釋變量時屢次重復觀測被解釋變量，概率均值會消除隨機擾動的影響，符合線性函數(shù)趨勢。第三章多元線性回歸模型一、單項選擇題⒈決定系數(shù)是指【C】A剩余平方和占總離差平方和的比重B總離差平方和占回歸平方和的比重C回歸平方和占總離差平方和的比重D回歸平方和占剩余平方和的比重⒉在由n=30的一組樣本估計的、包含3個解釋變量的線性回歸模型中，計算的決定系數(shù)為0.8500，那么調(diào)整后的決定系數(shù)為【D】A0.8603B0.8389C0.8655D0.8327⒊對于，檢驗H0:時，所用的統(tǒng)計量服從【A】At(n-k-1)Bt(n-k-2)Ct(n-k+1)Dt(n-k+2)⒋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】ABCD⒌用一組有30個觀測值的樣本估計模型后，在0.05的顯著性水平下對的顯著性作t檢驗，那么顯著地不等于零的條件是其統(tǒng)計量大于等于【C】A〔30〕B〔28〕C〔27〕D〔1，28〕⒍對模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi進展總體顯著性F檢驗，檢驗的零假設(shè)是(A)A.β1=β2=0 B.β1=0C.β2=0 D.β0=0或β1=0⒎在多元線性回歸中，判定系數(shù)R2隨著解釋變量數(shù)目的增加而〔B〕A．減少 B．增加C．不變 D．變化不定二、判斷題⒈在多元回歸模型的檢驗中，判定系數(shù)R2一定大于調(diào)整的R2?！病拧尝苍贓VIEWS中，genr命令是生成新的變量。〔∨〕⒊在EVIEWS中，建設(shè)非線性模型的方法只有將非線性模型線性化的方法?！病痢橙⑻羁疹}⒈調(diào)整的可決系數(shù)的作用是消除由解釋變量數(shù)目差異造成的影響。⒉在多元線性回歸模型中，F(xiàn)統(tǒng)計量與可決系數(shù)之間有如下關(guān)系：。⒊有k個解釋變量的多元回歸模型的誤差項方差σ2的無偏估計是。⒋在總體參數(shù)的各種線性無偏估計中，最小二乘估計量具有___最小方差________的特性。四、簡答題⒈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P121由于沒調(diào)整的決定系數(shù)只與被解釋變量的觀測值，以及回歸殘差有關(guān)，而與解釋變量無直接關(guān)系。但多元線性回歸模型解釋變量的數(shù)目有多有少，數(shù)學上可以證明，決定系數(shù)是解釋變量數(shù)目的增函數(shù)，意味著不管增加的解釋變量是否真是影響被解釋變量的重要因素，都會提高決定系數(shù)的數(shù)值，解釋變量個數(shù)越多，決定系數(shù)一定會越大。因此，用該決定系數(shù)衡量多元線性回歸模型的擬合程度是有問題的，會導致片面追求解釋變量數(shù)量的錯誤傾向。正是由于存在這種缺陷，決定系數(shù)在多元線性回歸分析擬合度評價方面的作用受到很大限制，需要修正。⒉回歸模型的總體顯著性檢驗與參數(shù)顯著性檢驗一樣嗎是否可以互相替代多元線性回歸模型每個參數(shù)的顯著性與模型總體的顯著性并不一定一致，因此除了各個參數(shù)的顯著性檢驗以處，，還需要進展模型總體顯著性，也就是全體解釋變量總體對被解釋變量是否存在明顯影響的檢驗，稱為“回歸顯著性檢驗〞。總體顯著性檢驗是多元回歸分析特有的，兩變量線性回歸解釋變量系數(shù)的顯著性檢驗與模型的總體顯著性檢驗一致，不需要進展總體顯著性檢驗。第四章異方差性一、單項選擇題⒈以下哪種方法不是檢驗異方差的方法【D】A戈德菲爾特——夸特檢驗B殘差序列圖檢驗C戈里瑟檢驗D方差膨脹因子檢驗⒉當存在異方差現(xiàn)象時，估計模型參數(shù)的適當方法是【A】A加權(quán)最小二乘法B工具變量法C廣義差分法D使用非樣本先驗信息⒊加權(quán)最小二乘法抑制異方差的主要原理是通過賦予不同觀測點以不同的權(quán)數(shù)，從而提高估計精度，即【A】A重視方差較小樣本的信息，輕視方差較大樣本的信息B重視方差較大樣本的信息，輕視方差較小樣本的信息C重視方差較大和方差較小樣本的信息D輕視方差較大和方差較小樣本的信息⒋如果戈里瑟檢驗說明，普通最小二乘估計結(jié)果的殘差與有顯著的形式為的相關(guān)關(guān)系〔滿足線性模型的全部經(jīng)典假設(shè)〕，那么用加權(quán)最小二乘法估計模型參數(shù)時，權(quán)數(shù)應(yīng)為【C】ABCD⒌如果戈德菲爾特——夸特檢驗顯著，那么認為什么問題是嚴重的【A】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⒍容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)是【C】A時間序列數(shù)據(jù)B面板數(shù)據(jù)C橫截面數(shù)據(jù)D年度數(shù)據(jù)⒎假設(shè)回歸模型中的隨機誤差項存在異方差性，那么估計模型參數(shù)應(yīng)采用【B】A普通最小二乘法B加權(quán)最小二乘法C廣義差分法D工具變量法⒏假設(shè)回歸模型為，其中var()=，那么使用加權(quán)最小二乘法估計模型時，應(yīng)將模型變換為【C】ABCD⒐設(shè)回歸模型為，其中var()=，那么的最小二乘估計量為【B】A.無偏且有效B無偏但非有效C有偏但有效D有偏且非有效三、判斷題⒈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。〔×〕⒉在異方差情況下，通常預(yù)測失效?！病拧尝吃诋惙讲钋闆r下，通常OLS估計一定高估了估計量的標準差?！病痢尝慈绻鸒LS回歸的殘差表現(xiàn)出系統(tǒng)性，那么說明數(shù)據(jù)中有異方差性。〔×〕⒌如果回歸模型遺漏一個重要的變量，那么OLS殘差必定表現(xiàn)出明顯的趨勢?！病拧尝懂敭惙讲畛霈F(xiàn)時，常用的t檢驗和F檢驗失效。〔∨〕⒎用截面數(shù)據(jù)建設(shè)模型時，通常比時間序列資料更容易產(chǎn)生異方差性?！病拧乘摹⒑喆痤}⒈什么是異方差性試舉例說明經(jīng)濟現(xiàn)象中的異方差性。兩變量和多元回歸線性回歸模型的第三條假設(shè)都要求誤差項是同方差的，就是誤差項的方差是常數(shù)，即不隨t變化。這條假設(shè)也不一定滿足，也就是線性回歸模型誤差項的方差有可能隨t變化，這時候稱線性回歸模型存在“異方差〞或“異方差性〞。舉例P162經(jīng)濟中不同收入家庭消費的分散度。⒉如何發(fā)現(xiàn)和判斷線性回歸模型是否存在異方差問題P166—P174⒊抑制和處理異方差問題有哪些方法P174—P180第五章自相關(guān)性一、單項選擇題⒈如果模型存在序列相關(guān)，那么【D】Acov〔，〕=0Bcov〔，〕=0〔ts〕Ccov〔，〕0Dcov〔，〕0〔ts〕⒉D－W檢驗的零假設(shè)是〔為隨機項的一階自相關(guān)系數(shù)〕【B】ADW=0B=0CDW=1D=1⒊DW的取值范圍是【D】A－1DW0B－1DW1C－2DW2D0DW4⒋當DW＝4是時，說明【D】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存在完全的負的一階自相關(guān)⒌根據(jù)20個觀測值估計的結(jié)果，一元線性回歸模型的DW＝2.3。在樣本容量n=20，解釋變量k=1，顯著性水平=0.05時，查得＝1，＝1.41，那么可以判斷【A】A不存在一階自相關(guān)B存在正的一階自相關(guān)C存在負的一階自相關(guān)D無法確定⒍當模型存在序列相關(guān)現(xiàn)象時，適宜的參數(shù)估計方法是【C】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⒎采用一階差分模型抑制一階線性自相關(guān)問題使用于以下哪種情況【B】A0B1C－1<<0D0<<1⒏假定某企業(yè)的生產(chǎn)決策是由模型描述的〔其中為產(chǎn)量，為價格〕，又知：如果該企業(yè)在t-1期生產(chǎn)過剩，經(jīng)濟人員會削減t期的產(chǎn)量。由此判斷上述模型存在【B】A異方差問題B序列相關(guān)問題C多重共線性問題D隨機解釋變量問題⒐根據(jù)一個n=30的樣本估計后計算得DW=1.4，在5％得的置信度下，＝1.35，＝1.49，那么認為原模型【B】A不存在一階序列自相關(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存在完全的負的一階自相關(guān)⒑對于模型，以表示與之間的線性相關(guān)系數(shù)〔t=1，2，，n〕，那么下面明顯錯誤的選項是【B】A=0.8，DW=0.4B=－0.8，DW=－0.4C=0，DW=2D=1，DW=0⒒DW統(tǒng)計量的值接近于2，那么樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)近似等于【A】A0B-1C1D0.5 ⒓樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)接近于-1，那么DW統(tǒng)計量近似等于【D】A0

B1

C2

D4⒔戈德菲爾德—夸特檢驗法可用于檢驗【A】A異方差性B多重共線性

C序列相關(guān)D設(shè)定誤差⒕在給定的顯著性水平之下，假設(shè)DW統(tǒng)計量的下和上臨界值分別為dL和du,那么當dL<DW<du時，可認為隨機誤差項【D】A存在一階正自相關(guān)

B存在一階負相關(guān)C不存在序列相關(guān)

D存在序列相關(guān)與否不能斷定三、判斷題⒈當模型存在高階自相關(guān)時，可用D-W法進展自相關(guān)檢驗?！病痢尝睤W值在0和4之間，數(shù)值越小說明正相關(guān)程度越大，數(shù)值越大說明負相關(guān)程度越大?！病拧尝臣僭O(shè)模型存在一階自相關(guān)，其他條件均滿足，那么仍用OLS法估計未知參數(shù)，得到的估計量是無偏的，不再是有效的，顯著性檢驗失效，預(yù)測失效?！病拧尝串敶嬖谧韵嚓P(guān)時，OLS估計量是有偏的，而且也是無效的。〔×〕⒌消除自相關(guān)的一階差分變換假定自相關(guān)系數(shù)必須等于－1。〔×〕⒍發(fā)現(xiàn)模型中存在誤差自相關(guān)時，都可以利用差分法來消除自相關(guān)?！病痢乘摹⒑喆痤}⒈自相性對線性回歸分析有什么影響P196—P198⒉發(fā)現(xiàn)和檢驗自相關(guān)性有哪些方法P198—P2088⒊抑制自相關(guān)性有哪些方法P208—P215第六章多重共線性一、單項選擇題⒈當模型存在嚴重的多重共線性時，OLS估計量將不具備【C】A線性B無偏性C有效性D一致性⒉經(jīng)歷認為，某個解釋變量與其他解釋變量間多重共線性嚴重的情況是這個解釋變量的VIF【C】A大于1B小于1C大于10D小于5⒊如果方差膨脹因子VIF＝10，那么認為什么問題是嚴重的【C】A異方差問題B序列相關(guān)問題C多重共線性問題D解釋變量與隨機項的相關(guān)性⒋在多元線性回歸模型中，假設(shè)某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1，那么說明模型中存在【A】A多重共線性

B異方差性

C序列相關(guān)

D高擬合優(yōu)度⒌在線性回歸模型中，假設(shè)解釋變量和的觀測值成比例，即有，其中k為非零常數(shù)，那么說明模型中存在【B】A方差非齊性B多重共線性C序列相關(guān)D設(shè)定誤差二、判斷題⒈盡管有完全的多重共線性，OLS估計量仍然是最優(yōu)線性無偏估計量。〔×〕⒉變量的兩兩高度相關(guān)并不表示高度多重共線性?！病痢尝吃诙嘣貧w中，根據(jù)通常的t檢驗，每個參數(shù)都是統(tǒng)計上不顯著的，你就不會得到一個高的值。(×)⒋變量不存在兩兩高度相關(guān)表示不存在高度多重共線性。(×)三、填空題⒈強的近似多重共線性會對多元線性回歸的有效性產(chǎn)生嚴重的不利影響。⒉第k個解釋變量與其他解釋變量之間相關(guān)系數(shù)平方越大，方差膨脹因子〔VIF〕越大。⒊存在完全多重共線性時，多元回歸分析是無法進展。⒋檢驗樣本是否存在多重共線性的常見方法有：__方差擴大因子法_和逐步回歸檢驗法。⒌處理多重共線性的方法有：保存重要解釋變量、去掉不重要解釋變量、__增加樣本容量_、_____差分模型______________。四、簡答題⒈什么是多重共線性多重共線性是由什么原因造成的多重共線性是指多元線性回歸模型中，模型的解釋變量之間存在某種程度的線性關(guān)系〔或P226—P227〕，原因見P227—228〕。⒉如何發(fā)現(xiàn)和判斷多重共線性P230—P235⒊抑制多重共線性有哪些方法P235—P244第七章計量經(jīng)濟分析建模與應(yīng)用一、單項選擇題⒈某商品需求函數(shù)為，其中y為需求量，x為價格。為了考慮“地區(qū)〞〔農(nóng)村、城市〕和“季節(jié)〞〔春、夏、秋、冬〕兩個因素的影響，擬引入虛擬變量，那么應(yīng)引入虛擬變量的個數(shù)為【B】A2B4C5D6⒉根據(jù)樣本資料建設(shè)某消費函數(shù)如下：=100.50+55.35+0.45，其中C為消費，x為收入，虛擬變量D＝，所有參數(shù)均檢驗顯著，那么城鎮(zhèn)家庭的消費函數(shù)為【A】A=155.85+0.45B=100.50+0.45C=100.50+55.35D=100.95+55.35二、填空題⒈在計量經(jīng)濟建摸時，對非線性模型的處理方法之一是_線性化_________。⒉虛擬變量不同的引入方式有兩種。假設(shè)要描述各種類型的模型在截距水平的差異，那么以加法方式引入虛擬解釋變量；假設(shè)要反映各種類型的模型的不同相對變化率時，那么以乘法引入虛擬解釋變量。⒊對于有m個不同屬性的定性因素，應(yīng)該設(shè)置m-1個虛擬變量來反映該因素的影響。三、簡答題⒈什么是虛擬變量它在模型中有什么作用P255⒉引入虛擬解釋變量的兩種基本方式是什么它們各適用于什么情況P258—P260四、綜合分析計算題㈠設(shè)某商品的需求量〔百件〕，消費者平均收入〔百元〕，該商品價格〔元〕。經(jīng)Eviews軟件對觀察的10個月份的數(shù)據(jù)用最小二乘法估計，結(jié)果如下：〔被解釋變量為〕VARIABLECOEFFICIENTSTD.ERRORT-STAT2-TAILSIGC99.46929513.4725717.38309650.000X12.50189540.7536147〔3.3199〕X2-6.58074301.3759059〔-4.7828〕R-squared0.949336Meanofdependentvar80.00000AdjustedR-squared〔〕S.D.ofdependentvar19.57890S.Eofregression4.997021Sumofsquaredresid174.7915Durbin-Watsonstat〔〕F–statistics〔〕完成以下問題：〔至少保存三位小數(shù)〕1．寫出需求量對消費者平均收入、商品價格的線性回歸估計方程。2．解釋偏回歸系數(shù)的統(tǒng)計含義和經(jīng)濟含義。3．對該模型做經(jīng)濟意義檢驗。4．估計調(diào)整的可決系數(shù)。5．在95%的置信度下對方程整體顯著性進展檢驗。6．在95%的置信度下檢驗偏回歸系數(shù)(斜率)的顯著性。7．檢驗隨機誤差項的一階自相關(guān)性?！玻?，〕解：⒈⒉需求量和收入正相關(guān)，和價格負相關(guān)，收入每增加一個單位，需求量上升2.5個單位，價格每增加一個單位，需求量下降6.58個單位；⒊該模型經(jīng)濟意義檢驗通過；⒋⒌，F(xiàn)檢驗通過⒍t1=3.3199,t2=-4.7828,t檢驗通過7．檢驗隨機誤差項的一階自相關(guān)性。,，,不存在一階自相關(guān)。㈡設(shè)某地區(qū)機電行業(yè)銷售額〔萬元〕和汽車產(chǎn)量〔萬輛〕以及建筑業(yè)產(chǎn)值〔千萬元〕。經(jīng)Eviews軟件對1981年——1997年的數(shù)據(jù)分別建設(shè)線性模型和雙對數(shù)模型進展最小二乘估計，結(jié)果如下：表1DependentVariable:YVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-57.4549681.02202-0.7091280.4899X145.7055815.668852.9169710.0113X211.933391.5165537.8687610.0000R-squared0.903899Meandependentvar545.5059AdjustedR-squared0.890170S.D.dependentvar193.3659S.E.ofregression64.08261Akaikeinfocriterion11.31701Sumsquaredresid57492.12Schwarzcriterion11.46405Loglikelihood-93.19457F-statistic65.83991Durbin-Watsonstat2.103984Prob(F-statistic)0.000000表2DependentVariable:Ln(Y)VariableCoefficientStd.Err