計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)智慧樹知到期末考試答案章節(jié)答案2024年南昌大學(xué)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)智慧樹知到期末考試答案+章節(jié)答案2024年南昌大學(xué)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。（）

答案:錯(cuò)如果回歸模型遺漏一個(gè)重要的變量，則OLS殘差必定表現(xiàn)出明顯的趨勢(shì)。（）

答案:對(duì)當(dāng)模型存在高階自相關(guān)時(shí)，可用DW檢驗(yàn)法進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)。（）

答案:錯(cuò)

答案:錯(cuò)DW值在0和4之間，數(shù)值越小說(shuō)明正相關(guān)程度越大，數(shù)值越大說(shuō)明負(fù)相關(guān)程度越大。（）

答案:對(duì)多重共線性問(wèn)題是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)違背古典假定引起的。（）

答案:錯(cuò)以乘法方式引入虛擬變量的作用是改變模型的斜率。（）

答案:對(duì)虛擬變量只能作為解釋變量。（）

答案:錯(cuò)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（）。

答案:一階差分法###廣義差分法###科克倫-奧克特迭代法###德賓兩步法關(guān)于多重共線性，判斷錯(cuò)誤的有（）。

答案:解釋變量?jī)蓛刹幌嚓P(guān)，則不存在多重共線性###所有的t檢驗(yàn)都不顯著，則說(shuō)明模型總體是不顯著的###有多重共線性的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型沒(méi)有應(yīng)用的意義以乘法形式引入虛擬解釋變量的主要作用是（）。

答案:合并了的回歸增加了自由度，提高了參數(shù)估計(jì)的精確性###可以方便地對(duì)模型的差異做各種假設(shè)檢驗(yàn)###用一個(gè)回歸替代了多個(gè)回歸，簡(jiǎn)化了分析過(guò)程

答案:完全多重共線性

答案:t(n-k-1)采用一階差分模型克服一階線性自相關(guān)問(wèn)題使用于下列哪種情況（）。

答案:1Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)（）。

答案:異方差性下列各回歸方程中，哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的（）。

答案:Yi=15-1.2XirXY=0.89

答案:如果方差膨脹因子VIF＝10，則認(rèn)為什么問(wèn)題是嚴(yán)重的（）。

答案:多重共線性問(wèn)題在檢驗(yàn)異方差的方法中，不正確的是（）

答案:DW檢驗(yàn)法

答案:

答案:庫(kù)伊克模型不具有如下特點(diǎn)（）。

答案:

答案:多重共線性

答案:對(duì)自回歸模型進(jìn)行估計(jì)時(shí)，假定原始模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)滿足古典線性回歸模型的所有假設(shè)，則估計(jì)量是一致估計(jì)量的模型有（）。

答案:局部調(diào)整模型當(dāng)DW＝4時(shí)，說(shuō)明（）。

答案:模型存在負(fù)自相關(guān)變量的兩兩高度相關(guān)并不表示高度多重共線性。（）

答案:錯(cuò)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1，則表明模型中存在（）。

答案:多重共線性在簡(jiǎn)單線性回歸模型中，解釋變量是原因，被解釋變量是結(jié)果。（）

答案:對(duì)虛擬變量個(gè)數(shù)的設(shè)置，應(yīng)遵循一定的規(guī)則，否則會(huì)陷入所謂的“虛擬變量陷阱”。（）

答案:對(duì)虛擬變量是人工構(gòu)造的取值為0和1的作為屬性變量代表的變量。（）

答案:對(duì)在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，引入虛擬變量是為了將定量因素和定性因素同時(shí)納入模型之內(nèi)。（）

答案:對(duì)在有截距項(xiàng)的回歸模型中，要考慮季節(jié)因素對(duì)冷飲銷售量的影響時(shí)，應(yīng)引入4個(gè)虛擬變量。（）

答案:錯(cuò)如果OLS回歸的殘差表現(xiàn)出系統(tǒng)性，則說(shuō)明數(shù)據(jù)中有異方差性。（）

答案:錯(cuò)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)三者的結(jié)合。（）

答案:對(duì)DF檢驗(yàn)時(shí)，若拒絕原假設(shè)，則非平穩(wěn)。（）

答案:錯(cuò)有的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的變動(dòng)，會(huì)在解釋變量達(dá)到某個(gè)臨界值時(shí)發(fā)生突變，為了區(qū)分不同階段的截距和斜率可利用虛擬變量進(jìn)行分段回歸。（）

答案:對(duì)兩個(gè)變量都是單整變量，若它們的單整階數(shù)不相同，則序列有可能協(xié)整。（）

答案:錯(cuò)回歸模型中，虛擬變量的引入數(shù)量，要根據(jù)定性變量的個(gè)數(shù)、每個(gè)定性變量的類型及有無(wú)截距項(xiàng)來(lái)確定。（）

答案:對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，加入虛擬變量的途徑有哪幾種（）。

答案:乘法型###加法類型###加法和乘法的組合

答案: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)（）。

答案:非一階自回歸模型###含有滯后的被解釋變量###樣本容量太小模型存在完全多重共線性時(shí)，下列判斷正確的是（）。

答案:只能估計(jì)參數(shù)的線性組合###參數(shù)無(wú)法估計(jì)

答案:從內(nèi)容角度看，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)可分為（）。

答案:理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)###應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

答案:關(guān)于自適應(yīng)預(yù)期模型和局部調(diào)整模型，下列說(shuō)法錯(cuò)誤的有（）。

答案:它們都滿足古典線性回歸模型的所有假設(shè)，從而可直接OLS方法進(jìn)行估計(jì)

答案:=－0.8，DW=－0.4如果Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)顯著，則認(rèn)為什么問(wèn)題是嚴(yán)重的（）。

答案:異方差問(wèn)題

答案:X的相對(duì)變動(dòng)，引起Y的期望值絕對(duì)量變動(dòng)對(duì)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，正確的是（）。

答案:TSS=RSS+ESS

答案:

答案:

答案:2%以X為解釋變量，Y為被解釋變量，將X、Y的觀測(cè)值分別取對(duì)數(shù)，如果這些對(duì)數(shù)值描成的散點(diǎn)圖近似形成為一條直線，則適宜配合下面哪一模型形式（）。

答案:lnYi=β0+β1lnXi+μi為了分析隨著解釋變量變動(dòng)一個(gè)單位，被解釋變量的增長(zhǎng)率變化情況，模型應(yīng)設(shè)定為（）。

答案:

答案:不能判斷是否存在一階自相關(guān)

答案:4

答案:在給定的顯著性水平之下，若DW統(tǒng)計(jì)量的下和上臨界值分別為dL和du,則當(dāng)dL答案:存在序列相關(guān)與否不能斷定

答案:預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，精度越低簡(jiǎn)單線性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是（）。

答案:1

答案:

答案:相互平行的

答案:檢驗(yàn)自回歸模型擾動(dòng)項(xiàng)的自相關(guān)性，常用德賓h檢驗(yàn)，下列命題正確的是（）。

答案:德賓h檢驗(yàn)適用任意階的自回歸模型隨機(jī)過(guò)程.w69502613015s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w69502613015s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w69502613015s.font0{font-style:italic;font-size:260px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w69502613015s.font1{font-style:italic;font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w69502613015s.font2{font-style:italic;font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w69502613015s.font3{font-size:241px;font-family:Symbol,serif;}.w69502613015s.font4{font-size:373px;font-family:Symbol,serif;}.w69502613015s.font5{font-size:282px;font-family:??ì?;}.w69502613015s.font6{font-style:italic;font-size:282px;font-family:??ì?;}.w69502613015s.font7{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}tY=Yε-+1tt是弱平穩(wěn)的。（）

答案:錯(cuò)”偽回歸“是指變量間本來(lái)不存在有意義的關(guān)系，但回歸結(jié)果卻得出存在有意義的錯(cuò)誤結(jié)論。（）

答案:對(duì)

答案:完全多重共線性

答案:非城鎮(zhèn)居民的年平均收入

答案:在沒(méi)有定量解釋變量的情形下，以加法形式引入虛擬解釋變量，主要用于（）。

答案:方差分析如果你有連續(xù)幾年的月度數(shù)據(jù)，如果只有2、4、6、8、10、12月表現(xiàn)季節(jié)類型，則需要引入虛擬變量的個(gè)數(shù)是（）。

答案:模型中有截距項(xiàng)時(shí)，引入5個(gè)

答案:局部調(diào)整模型

答案: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（）。

答案:多重共線性問(wèn)題

答案:對(duì)自回歸模型進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)時(shí)，下列說(shuō)法正確的有（）。

答案:使用DW檢驗(yàn)時(shí)，DW值往往趨近于2DW檢驗(yàn)的零假設(shè)是（為隨機(jī)項(xiàng)的一階自相關(guān)系數(shù)）（）。

答案:=0當(dāng)模型存在自相關(guān)現(xiàn)象時(shí)，適宜的參數(shù)估計(jì)方法是（）。

答案:廣義差分法

答案:模型不存在自相關(guān)DW的取值范圍是（）。

答案:0DW4若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差性，則估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)采用（）。

答案:加權(quán)最小二乘法加權(quán)最小二乘法克服異方差的主要原理是通過(guò)賦予不同觀測(cè)點(diǎn)以不同的權(quán)數(shù)，從而提高估計(jì)精度，即（）。

答案:重視方差較小樣本的信息，輕視方差較大樣本的信息在異方差情況下，通常預(yù)測(cè)失效。（）

答案:對(duì)當(dāng)模型存在異方差時(shí)，估計(jì)模型參數(shù)的適當(dāng)方法是（）。

答案:加權(quán)最小二乘法容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)是（）。

答案:橫截面數(shù)據(jù)盡管有完全的多重共線性，OLS估計(jì)量仍然是最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量。（）

答案:錯(cuò)經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為，某個(gè)解釋變量與其他解釋變量間多重共線性嚴(yán)重的情況是這個(gè)解釋變量的方差膨脹因子VIF（）。

答案:大于10當(dāng)模型存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，OLS估計(jì)量將不具備（）。

答案:有效性

答案:回歸平方和占總離差平方和的比重在由n=30的一組樣本估計(jì)的并且包含3個(gè)解釋變量的線性回歸模型中，計(jì)算的可決系數(shù)為0.8500，則調(diào)整后的決定系數(shù)為（）。

答案:0.8327在EViews中，genr命令是生成新的變量。（）

答案:對(duì)在多元線性回歸中，可決系數(shù)R2隨著解釋變量數(shù)目的增加而（）。

答案:增加

答案:

答案:

答案:對(duì)

答案:產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元已知某一直線回歸方程的可決系數(shù)為0.81，則解釋