計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（西北政法大學(xué)）智慧樹知到期末考試答案章節(jié)答案2024年西北政法大學(xué)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（西北政法大學(xué)）智慧樹知到期末考試答案+章節(jié)答案2024年西北政法大學(xué)多重共線性是總體的特征。

答案:錯(cuò)檢驗(yàn)異方差的方法有廣義差分法。

答案:錯(cuò)White檢驗(yàn)對(duì)樣本數(shù)量沒有要求。

答案:錯(cuò)OLS就是使誤差平方和最小化的估計(jì)過程。

答案:對(duì)DW檢驗(yàn)值在0到4之間，數(shù)值趨于4說明模型隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)度越小。

答案:錯(cuò)如果把常數(shù)項(xiàng)看成是一個(gè)變量的系數(shù)，該變量的樣本觀測值為（）

答案:1自回歸模型中DW值如果接近2，說明

答案:不能確定模型是否有自相關(guān)性下述可以用來修正多重共線性的方法有

答案:変量変換###增大樣本容量###剔除變量法在多個(gè)解釋變量的情況下，檢驗(yàn)異方差性最好用哪種方法？

答案:White檢驗(yàn)

答案:高的R2值，有一些變量的顯著性檢驗(yàn)不能通過，表示模型有異方差性。

答案:錯(cuò)乘法方式引入虛擬變量關(guān)注的是屬性因素不同水平斜率的變化。

答案:對(duì)在多元線性回歸中，若某解釋變量在理論上對(duì)被解釋變量沒有影響，該解釋變量的參數(shù)估計(jì)值一定為0。

答案:錯(cuò)在多元線性回歸中，多重可決系數(shù)是評(píng)價(jià)模型擬合優(yōu)度的最優(yōu)指標(biāo)。

答案:錯(cuò)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中比截面數(shù)據(jù)更容易出現(xiàn)異方差問題

答案:錯(cuò)若多元線性回歸模型中所有解釋變量對(duì)被解釋變量均無影響，則回歸方程的可決系數(shù)R2一定等于0。

答案:錯(cuò)模型只要擬合優(yōu)度的判定系數(shù)高，變量的顯著性檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)都通過，模型就不會(huì)存在異方差性。

答案:錯(cuò)多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。

答案:錯(cuò)估計(jì)參數(shù)的回歸方法只有OLS方法

答案:錯(cuò)如果模型存在兩階自相關(guān)，需要用哪種方法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖韵嚓P(guān)性？

答案:BG檢驗(yàn)加權(quán)最小二乘法可以解決什么問題？

答案:異方差問題R2是TSS/ESS的比值。

答案:錯(cuò)虛擬變量的交互效應(yīng)通過虛擬變量相乘來反映。

答案:對(duì)當(dāng)模型中解釋變量間存在高度的多重共線性時(shí)

答案:估計(jì)量的精度將大幅下降###各個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響將難于精確鑒別線性回歸模型意味著模型變量是線性的。

答案:錯(cuò)異方差性的后果是什么？

答案:參數(shù)的OLS估計(jì)仍然具有無偏性###參數(shù)OLS估計(jì)式的方差不再有效對(duì)自回歸模型進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)時(shí)，下列說法正確的是：

答案:使用DW檢驗(yàn)時(shí)，DW值往往趨近于2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)成為一門獨(dú)立學(xué)科的標(biāo)志是（）。

答案:1930年國際計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)成立下列說法中不是應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究目的的是（）。

答案:測定計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型所確定的經(jīng)濟(jì)關(guān)系對(duì)下列模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)，哪一個(gè)模型通常被認(rèn)為沒有實(shí)際價(jià)值的（

）

答案:虛擬變量可用于比較兩個(gè)回歸模型的差異，回歸模型不存在差異的是（）

答案:重合回歸進(jìn)行相關(guān)分析時(shí)，假定相關(guān)的兩個(gè)變量（）

答案:都是隨機(jī)變量呈現(xiàn)蛛網(wǎng)現(xiàn)象的經(jīng)濟(jì)變量要建立的模型應(yīng)是

答案:分布滯后模型多元線性回歸模型和一元線性回歸模型相比，顯著不同的基本假設(shè)是（）

答案:解釋變量之間互不相關(guān)已知某一元線性回歸方程的可決系數(shù)為0.81，則解釋變量與被解釋變量間的線性相關(guān)系數(shù)為：

答案:0.9復(fù)雜型的異方差無法修正。

答案:錯(cuò)在存在嚴(yán)重多重共線性的情況下，回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差會(huì)趨于變小，相應(yīng)的t值會(huì)趨于變大。

答案:錯(cuò)對(duì)模型的所有變量取對(duì)數(shù)后參數(shù)表示彈性。

答案:對(duì)可決系數(shù)R2的大小與回歸模型中包含解釋變量的個(gè)數(shù)無關(guān)。

答案:錯(cuò)在多元線性回歸模型的基本假定中，隨機(jī)誤差項(xiàng)的均值一定為0。

答案:對(duì)存在自相關(guān)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果是有偏的。

答案:錯(cuò)在多元線性回歸中，如果有系數(shù)的t檢驗(yàn)未通過，則F檢驗(yàn)一定不顯著。

答案:錯(cuò)當(dāng)模型存在自相關(guān)時(shí)，可用D-W法進(jìn)行檢驗(yàn)，不需任何前提條件。

答案:錯(cuò)變量不存在兩兩高度相關(guān)表示不存在高度多重共線性

答案:錯(cuò)回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)原假設(shè)是雙側(cè)檢驗(yàn)

答案:對(duì)自回歸模型是動(dòng)態(tài)模型。

答案:對(duì)如果模型是同方差的，用加權(quán)最小二乘法與普通最小二乘法的參數(shù)估計(jì)是一致的。

答案:對(duì)設(shè)定一個(gè)合理的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型要有科學(xué)的經(jīng)濟(jì)理論依據(jù)。

答案:對(duì)解釋變量間毫無線性關(guān)系時(shí)，不需要做多元回歸，每個(gè)參數(shù)都可以通過Y對(duì)Xj的一元回歸估計(jì)

答案:對(duì)在線性回歸模型中，解釋變量是因，應(yīng)變量是果。

答案:對(duì)計(jì)算OLS估計(jì)量無須古典線性回歸模型的基本假定。

答案:錯(cuò)

答案:對(duì)在多元線性回歸中，若隨機(jī)誤差項(xiàng)服從t分布，則OLS估計(jì)量不再具有BLUE的性質(zhì)。

答案:錯(cuò)下述哪些情況提示可能存在多重共線性

答案:有些解釋變量的回歸系數(shù)所帶正負(fù)號(hào)與定性分析結(jié)果相違背###重要解釋變量未能通過顯著性檢驗(yàn)可以用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型表示的經(jīng)濟(jì)關(guān)系是

答案:定義關(guān)系###制度關(guān)系###行為關(guān)系###技術(shù)（工藝）關(guān)系總體回歸模型的參數(shù)和樣本回歸模型的參數(shù)是一樣的。

答案:錯(cuò)針對(duì)多元線性回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)，是檢驗(yàn)該解釋變量對(duì)被解釋變量有無顯著解釋能力的檢驗(yàn)。

答案:對(duì)下述統(tǒng)計(jì)量可以用來檢驗(yàn)多重共線性的嚴(yán)重性

答案:相關(guān)系數(shù)###方差膨脹因子在多元回歸中，根據(jù)通常的t檢驗(yàn)，每個(gè)參數(shù)都是統(tǒng)計(jì)上不顯著的，你就不會(huì)得到一個(gè)高的R2值

答案:錯(cuò)BG檢驗(yàn)構(gòu)建的統(tǒng)計(jì)量服從什么分布？

答案:卡方分布

答案:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是（）的一個(gè)分支學(xué)科。

答案:經(jīng)濟(jì)學(xué)下列判斷正確的有

答案:多重共線性問題的實(shí)質(zhì)是樣本現(xiàn)象，因此可以通過增加樣本信息得到改善。###雖然多重共線性下，很難精確區(qū)分各個(gè)解釋變量的單獨(dú)影響，但可據(jù)此模型進(jìn)行預(yù)測。###在嚴(yán)重多重共線性下，OLS估計(jì)量仍是最佳線性無偏估計(jì)量。

答案:White檢驗(yàn)構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)量服從什么分布？

答案:卡方分布

答案:正自相關(guān)下面哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的（

）

答案:貨幣供應(yīng)量的變化對(duì)通貨膨脹的影響并不是即期的，要反應(yīng)這種非即期的關(guān)系，要建立怎樣的計(jì)量模型？

答案:分布滯后模型“虛擬變量陷阱”的本質(zhì)是（）

答案:完全多重共線性容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)為

答案:橫截面數(shù)據(jù)G-Q檢驗(yàn)的原假設(shè)是什么?

答案:同方差G-Q檢驗(yàn)中構(gòu)造的F統(tǒng)計(jì)量如果大于臨界值，說明什么？

答案:模型存在異方差如果在模型中需要引入性別和城鄉(xiāng)的變量，一共應(yīng)引入幾個(gè)虛擬變量？

答案:2White檢驗(yàn)的原假設(shè)是什么？

答案:同方差

答案:下列哪種情況屬于存在序列相關(guān)

答案:模型中引入實(shí)際上與解釋變量有關(guān)的變量，會(huì)導(dǎo)致參數(shù)的OLS估計(jì)量方差

答案:增大反映由模型中解釋變量所解釋的那部分離差大小的是（）

答案:回歸平方和

答案:要在模型中引入性別作為解釋變量，這個(gè)變量叫做（）

答案:虛擬變量按照時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)叫（）

答案:時(shí)間序列數(shù)據(jù)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VIF

答案:大于10

答案:虛擬變量對(duì)被解釋變量的影響是否顯著的判斷方法與數(shù)值型變量的判斷方法不同。

答案:錯(cuò)若要反映定性因素的不同情形對(duì)被解釋變量的影響，可能使用的引入虛擬變量的方式有（

）

答案:乘法方式與加法方式同時(shí)使用###加法方式###乘法方式虛擬變量可以作為解釋變量也可以作為被解釋變量引入多元線性回歸模型。

答案:對(duì)虛擬變量的交互相應(yīng)（

）

答案:通過虛擬變量相乘反映###在模型中引入兩個(gè)及以上虛擬變量做解釋變量時(shí)才有可能出現(xiàn)通過虛擬變量將定性因素引入多元線性回歸模型，有無截距項(xiàng)將影響虛擬變量引入的個(gè)數(shù)。

答案:對(duì)分布滯后模型和自回歸模型不能同時(shí)使用

答案:錯(cuò)哪一項(xiàng)不是產(chǎn)生滯后效應(yīng)的原因？

答案:測量誤差的變化消費(fèi)者的消費(fèi)水平，不僅依賴于當(dāng)年的收入，還同以前的收入水平有關(guān)，應(yīng)該建立怎樣的模型？

答案:分布滯后模型解釋變量中包含被解釋變量的滯后項(xiàng)稱為動(dòng)態(tài)模型

答案:對(duì)分布滯后模型可以修正多重共線性問題

答案:錯(cuò)表示x和y之間真實(shí)線性關(guān)系的是（）

答案:DW檢驗(yàn)原假設(shè)為

答案:ρ=0根據(jù)DW檢驗(yàn)決策規(guī)則，下面哪項(xiàng)表明誤差項(xiàng)之間無自相關(guān)。

答案:廣義差分法用于緩解

答案:自相關(guān)下列哪種情況屬于存在自相關(guān)

答案:懷特檢驗(yàn)需要對(duì)解釋變量排序

答案:錯(cuò)小樣本也可以對(duì)模型作G-Q檢驗(yàn)

答案:錯(cuò)異方差的表現(xiàn)形式有哪些？

答案:遞增型###復(fù)雜性###遞減型異方差的問題在哪種數(shù)據(jù)類型中更嚴(yán)重？

答案:截面數(shù)據(jù)產(chǎn)生異方差的原因有哪些？

答案:截面數(shù)據(jù)中總體各單位的差異###測量誤差的變化###模型設(shè)定誤差在高度多重共線的情形中，要評(píng)價(jià)一個(gè)或多個(gè)偏回歸系數(shù)的個(gè)別顯著性是不可能的。

答案:對(duì)檢測多重共線性的方法有（

）

答案:方差膨脹因子檢測法###簡單相關(guān)系數(shù)檢測法如果分析的目的僅僅是預(yù)測，則多重共線性是無害的。

答案:對(duì)盡管有嚴(yán)重的多重共線性，OLS估計(jì)量仍然是無偏估計(jì)量。

答案:對(duì)

答案:1.33倍在多元線性回歸模型中，t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)缺一不可。

答案:對(duì)以下指標(biāo)在一定程度上表征多元線性回歸模型整體擬合優(yōu)度的是（

）

答案:調(diào)整的R2###R2多元線性回歸模型的基本檢驗(yàn)包括哪些（

）

答案:經(jīng)濟(jì)含義檢驗(yàn)：系數(shù)正負(fù)是否符合經(jīng)濟(jì)邏輯及經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)###模型整體檢驗(yàn)：可決系數(shù)、調(diào)整可決系數(shù)、F檢驗(yàn)###預(yù)測檢驗(yàn)：給定解釋變量，被解釋變量的觀測值，與被解釋變量的真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比###單個(gè)參數(shù)估計(jì)量的檢驗(yàn)：t檢驗(yàn)在多元線性回歸模型中，加入新的解釋變量一定會(huì)使R2變大。

答案:錯(cuò)使用最小二乘法估計(jì)多元線性回歸模型得到的殘差項(xiàng)求和一定等于0。

答案:錯(cuò)回歸分析中定義的（

）

答案:解釋變量為非隨機(jī)變量，被解釋變量為隨機(jī)變量

答案:殘差最常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)準(zhǔn)則包括擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、變量的顯著性檢驗(yàn)和（

）。

答案:方程的顯著性檢驗(yàn)

答案:最小