計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)）智慧樹(shù)知到期末考試答案2024年

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)）智慧樹(shù)知到期末考試答案2024年計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)）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:線性回歸模型中不能含有滯后內(nèi)生變量C:隨機(jī)誤差項(xiàng)服從一階自回歸D:被解釋變量為非隨機(jī)的答案:被解釋變量為非隨機(jī)的戈德菲爾德—匡特(G—Q)檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)()

A:序列相關(guān)B:設(shè)定誤差C:多重共線性D:異方差性答案:異方差性樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題，可以概括為完整性、準(zhǔn)確性、可比性和（）

A:系統(tǒng)性B:一致性C:時(shí)效性D:廣泛性答案:一致性在簡(jiǎn)單線性回歸模型中，認(rèn)為具有一定概率分布的變量是（）

A:外生變量B:虛擬變量C:內(nèi)生變量D:前定變量答案:內(nèi)生變量線性模型的影響因素（）

A:可以使數(shù)量因素，也可以是質(zhì)量因素B:只能是數(shù)量因素C:只能是隨機(jī)因素D:只能是質(zhì)量因素答案:可以使數(shù)量因素，也可以是質(zhì)量因素F檢驗(yàn)屬于經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型評(píng)價(jià)中的（）

A:經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則B:識(shí)別準(zhǔn)則C:經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則D:統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則答案:統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則模型產(chǎn)生自相關(guān)性的主要原因有()

A:經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的滯后效應(yīng)B:經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的慣性C:模型中遺漏了重要解釋變量D:模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差答案:經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的慣性###模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差###模型中遺漏了重要解釋變量###經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的滯后效應(yīng)異方差的常見(jiàn)類(lèi)型有（）

A:遞減型B:復(fù)雜型C:遞增型D:倒V型答案:復(fù)雜型###遞減型###遞增型如果模型中存在自相關(guān)現(xiàn)象，則會(huì)引起如下后果（）

A:參數(shù)估計(jì)值仍是無(wú)偏的B:預(yù)測(cè)精度降低C:變量的顯著性檢驗(yàn)失效D:參數(shù)估計(jì)量有偏E:參數(shù)估計(jì)值的方差不能正確確定答案:正確關(guān)于虛擬變量，下列表述正確的有（）

A:代表數(shù)量因素B:是質(zhì)的因素的數(shù)量化C:取值為1和0D:在有些情況下可代表數(shù)量因素E:代表質(zhì)的因素答案:是質(zhì)的因素的數(shù)量化;取值為1和0;代表質(zhì)的因素;在有些情況下可代表數(shù)量因素降低多重共線性的經(jīng)驗(yàn)方法有（）

A:橫截面與時(shí)間序列數(shù)據(jù)并用B:利用外部或先驗(yàn)信息C:變量或模型變換D:增大樣本容量答案:利用外部或先驗(yàn)信息;橫截面與時(shí)間序列數(shù)據(jù)并用;變量或模型變換;增大樣本容量G—Q檢驗(yàn)法的應(yīng)用條件是（）

A:將觀測(cè)值按解釋變量的大小順序排列B:將排列在中間的約1/4的觀測(cè)值刪除掉C:樣本容量盡可能大D:除了異方差外，其他假定條件均滿足E:隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布答案:將觀測(cè)值按解釋變量的大小順序排列;樣本容量盡可能大;隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布;將排列在中間的約1/4的觀測(cè)值刪除掉;除了異方差外，其他假定條件均滿足模型顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）通不過(guò)的原因可能在于：（）

A:樣本容量n比較?。籅:解釋變量與被解釋變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系；C:解釋變量選取不當(dāng)或遺漏重要解釋變量；D:回歸模型存在序列相關(guān)(時(shí)間序列中，不同時(shí)期)。答案:回歸模型存在序列相關(guān)(時(shí)間序列中,不同時(shí)期)###樣本容量n比較小###解釋變量與被解釋變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系###解釋變量選取不當(dāng)或遺漏重要解釋變量?jī)勺兞縓與Y間線性相關(guān)關(guān)系達(dá)到最高時(shí)，相關(guān)系數(shù)r可能等于()

A:-1B:0.9C:1D:0E:-0.9答案:1###-1DW檢驗(yàn)中的d值在0到4之間，數(shù)值越小說(shuō)明模型隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)度越小，數(shù)值越大說(shuō)明模型隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)度越大。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)布羅斯-戈弗雷檢驗(yàn)通過(guò)建立殘差項(xiàng)關(guān)于所有解釋變量的輔助回歸模型來(lái)判斷原模型是否存在自相關(guān)性。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)虛擬變量只能作為解釋變量。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)擬合優(yōu)度R2檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)是沒(méi)有區(qū)別的。（）

A:正確B:錯(cuò)誤答案:錯(cuò)誤當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的t和F檢驗(yàn)失效。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)DW檢驗(yàn)有運(yùn)用的前提條件，只有符合這些條件DW檢驗(yàn)才是有效的。（）

A:正確B:錯(cuò)誤答案:正確在經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析中，模型參數(shù)一旦被估計(jì)出來(lái)，就可將估計(jì)模型直接運(yùn)用于實(shí)際的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)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。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)虛擬變量原則上只能取0和1。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)所謂OLS估計(jì)量的無(wú)偏性就是估計(jì)值正好等于被估計(jì)值。()

A:正確B:錯(cuò)誤答案:錯(cuò)誤下面屬于截面數(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: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)C: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D:某年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值答案:AI參考:正確答案是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。\n\n截面數(shù)據(jù)是指在同一時(shí)間點(diǎn)上，對(duì)不同地區(qū)的某個(gè)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到的樣本數(shù)據(jù)。選項(xiàng)A中描述的是在1991年到2003年期間，每年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均工業(yè)產(chǎn)值，符合截面數(shù)據(jù)的定義。選項(xiàng)B描述的是某一年某地區(qū)所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計(jì)數(shù)，屬于時(shí)期數(shù)據(jù)。選項(xiàng)C和D描述的是各年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值，屬于時(shí)間序列數(shù)據(jù)。因此，答案為A。'利用普通最小二乘法求得的樣本回歸直線具有以下特點(diǎn)（）

A:必然通過(guò)點(diǎn)（）B:殘差ei與Xi之間存在一定程度的相關(guān)性C:可能通過(guò)點(diǎn)（）D:殘差ei的均值為常數(shù)E:的平均值與Yi的平均值相等答案:AI參考:正確選項(xiàng)為DE。\n\n普通最小二乘法是一種常用的回歸分析方法，它通過(guò)擬合一條直線來(lái)盡可能地描述樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系。利用普通最小二乘法求得的樣本回歸直線具有以下特點(diǎn)：\n\nA：必然通過(guò)點(diǎn)（Yi）：回歸直線必通過(guò)所有樣本點(diǎn)的中心，即Y的平均值。但并不一定通過(guò)特定的一個(gè)點(diǎn)。\nB：殘差ei與Xi之間存在一定程度的相關(guān)性：殘差是實(shí)際觀測(cè)值與回歸直線之間的差距，它與自變量Xi之間存在一定程度的相關(guān)性。\nC：可能通過(guò)點(diǎn)（Xj，Yj）：回歸直線可能通過(guò)樣本中的個(gè)別點(diǎn)，但這并不影響回歸直線的總體效果。\nD：殘差ei的均值為常數(shù)：殘差是實(shí)際觀測(cè)值與回歸直線之間的差距，其平均值為零，即殘差ei的均值為常數(shù)。\nE：的平均值與Yi的平均值相等：回歸直線的縱坐標(biāo)是樣本Y的平均值，這與每個(gè)Yi的平均值相等。\n\n因此，選項(xiàng)DE是正確的。'下列說(shuō)法正確的是()

A:偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)可用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谝浑A自相關(guān)B:DW檢驗(yàn)可用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谝浑A自相關(guān)C:布羅斯-戈弗雷檢驗(yàn)只能用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谝浑A自相關(guān)D:拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)可用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谝浑A自相關(guān)答案:AI參考:正確選項(xiàng)為B和D：DW檢驗(yàn)和拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)可用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谝浑A自相關(guān)。\n\nA選項(xiàng)中提到的偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)主要用于檢驗(yàn)兩個(gè)變量之間的偏相關(guān)關(guān)系，而非自相關(guān)問(wèn)題。\nC選項(xiàng)中提到的布羅斯-戈弗雷檢驗(yàn)是一種用于檢驗(yàn)多變量時(shí)間序列是否存在自相關(guān)的統(tǒng)計(jì)方法，但不僅僅局限于一階自相關(guān)。\n\nDW檢驗(yàn)和拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)是用于檢驗(yàn)一階自相關(guān)的常見(jiàn)統(tǒng)計(jì)方法。DW檢驗(yàn)通過(guò)檢測(cè)殘差序列的DW值來(lái)判斷模型中是否存在一階自相關(guān)，而拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)則通過(guò)構(gòu)建多元線性回歸模型并求解拉格朗日乘數(shù)來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谝浑A自相關(guān)。因此，選項(xiàng)B和D是正確的。'滯后變量可分為_(kāi)___和____兩類(lèi)。

答案:"AI參考:滯后變量可分為狀態(tài)變量和依存變量?jī)深?lèi)。"在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，加入虛擬變量的途徑有兩種基本類(lèi)型：一是____；二是____。

答案:"AI參考:正確選項(xiàng)為：一是將解釋變量中包含的連續(xù)變量拆分為虛擬變量；二是將解釋變量中不包含的分類(lèi)變量替換為虛擬變量。解釋變量中包含的連續(xù)變量拆分為虛擬變量，可以更好地控制某個(gè)特定類(lèi)別的影響，并且可以更直觀地展示不同類(lèi)別之間的差異。解釋變量中不包含的分類(lèi)變量替換為虛擬變量，可以通過(guò)虛擬變量來(lái)引入額外的控制變量，從而更好地控制其他可能影響結(jié)果的因素。這兩種方法都是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中加入虛擬變量的常見(jiàn)途徑。"計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主體是____。

答案:"AI參考:正確答案是“經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)”。經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)是運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等工具，研究如何應(yīng)用數(shù)學(xué)模型描述、建立和評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)定量關(guān)系的方法，即以經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的各種經(jīng)濟(jì)關(guān)系為研究客體，利用經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料與專門(mén)的方法建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行數(shù)量分析的學(xué)科。因此，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主體是經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)。