計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)）知到智慧樹章節(jié)測試課后答案2024年秋安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)）知到智慧樹章節(jié)測試課后答案2024年秋安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)第一章單元測試

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

A:數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)

B:統(tǒng)計(jì)學(xué)

C:經(jīng)濟(jì)學(xué)

D:數(shù)學(xué)

答案:經(jīng)濟(jì)學(xué)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析工作的基本步驟是()

A:確定模型導(dǎo)向、確定變量及方程式、估計(jì)模型、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?yīng)用模型

B:模型設(shè)定、模型估計(jì)、模型檢驗(yàn)、模型應(yīng)用

C:設(shè)定模型、估計(jì)參數(shù)、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?yīng)用模型、模型評價(jià)

D:個(gè)體設(shè)計(jì)、總體設(shè)計(jì)、估計(jì)模型、應(yīng)用模型、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

答案:模型設(shè)定、模型估計(jì)、模型檢驗(yàn)、模型應(yīng)用

下列各種數(shù)據(jù)中,以下不應(yīng)該作為經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析所用數(shù)據(jù)的是()

A:時(shí)間序列數(shù)據(jù)

B:橫截面數(shù)據(jù)

C:計(jì)算機(jī)隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)

D:虛擬變量數(shù)據(jù)

答案:計(jì)算機(jī)隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)

在()中,為了全面描述經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系,合理構(gòu)造模型體系,有時(shí)需要引入一些非隨機(jī)的恒等方程。

A:聯(lián)立方程模型

B:單一方程模型

C:動(dòng)態(tài)模型

D:靜態(tài)模型

答案:聯(lián)立方程模型

從變量的因果關(guān)系看,經(jīng)濟(jì)變量可分為()

A:內(nèi)生變量

B:被解釋變量

C:解釋變量

D:外生變量

答案:被解釋變量

；解釋變量

使用時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析時(shí),要求指標(biāo)統(tǒng)計(jì)的()

A:對象及范圍可比

B:時(shí)間可比

C:口徑可比

D:計(jì)算方法可比

答案:對象及范圍可比

；時(shí)間可比

；口徑可比

；計(jì)算方法可比

一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型由以下哪些部分構(gòu)成()

A:參數(shù)

B:變量

C:方程式

D:隨機(jī)誤差項(xiàng)

答案:參數(shù)

；變量

；方程式

；隨機(jī)誤差項(xiàng)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型研究的經(jīng)濟(jì)關(guān)系有兩個(gè)基本特征:隨機(jī)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系。()

A:錯(cuò)B:對

答案:錯(cuò)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型檢驗(yàn)僅包括經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)。()

A:對B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)參數(shù)反映計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量聯(lián)系,通常具有不穩(wěn)定性。()

A:對B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

第二章單元測試

在一元線性回歸模型中,樣本回歸方程可表示為()

A:

B:

C:

D:

答案:

回歸分析中定義()

A:解釋變量和被解釋變量都是隨機(jī)變量

B:解釋變量和被解釋變量均為非隨機(jī)變量

C:解釋變量是隨機(jī)變量,被解釋變量是非隨機(jī)變量

D:被解釋變量是隨機(jī)變量,解釋變量是非隨機(jī)變量

答案:被解釋變量是隨機(jī)變量,解釋變量是非隨機(jī)變量

最常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)包括擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、解釋變量顯著性檢驗(yàn)和()

A:預(yù)測檢驗(yàn)

B:方程顯著性檢驗(yàn)

C:多重共線性檢驗(yàn)

D:異方差性檢驗(yàn)

答案:方程顯著性檢驗(yàn)

最小二乘準(zhǔn)則是指使()達(dá)到最小值的原則確定樣本回歸方程

A:

B:

C:

D:

答案:

對于經(jīng)典線性回歸模型,回歸系數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量具有的優(yōu)良性有()

A:線性性

B:方差最小性

C:無偏性

D:確定性

答案:線性性

；方差最小性

；無偏性

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:殘差的均值為0

B:必然通過點(diǎn)()

C:殘差與之間存在一定程度的相關(guān)性

D:的平均值與的平均值相等

答案:殘差的均值為0

；必然通過點(diǎn)()

；的平均值與的平均值相等

隨機(jī)誤差項(xiàng)產(chǎn)生的原因有()

A:模型中被忽略因素的影響

B:隨機(jī)因素的影響

C:模型函數(shù)形式設(shè)定誤差

D:數(shù)據(jù)的測量與歸并誤差

答案:模型中被忽略因素的影響

；隨機(jī)因素的影響

；模型函數(shù)形式設(shè)定誤差

；數(shù)據(jù)的測量與歸并誤差

只有滿足基本假設(shè)條件的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的普通最小二乘參數(shù)估計(jì)量才具有無偏性和有效性（）

A:對B:錯(cuò)

答案:對可決系數(shù)不僅反映了模型擬合程度的優(yōu)劣,而且有直觀的經(jīng)濟(jì)含義:它定量地描述了Y的變化中可以用回歸模型來說明的部分,即模型的可解釋程度（）

A:對B:錯(cuò)

答案:對在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中,通常是就參數(shù)而言判斷是否為線性回歸模型,而對解釋變量X則可以是線性的也可以是非線性的（）

A:錯(cuò)B:對

答案:對

第三章單元測試

()表示由解釋變量所解釋的部分,表示x對y的線性影響

A:回歸平方和

B:總離差平方和

C:殘差平方和

D:剩余平方和

答案:回歸平方和

用一組有40個(gè)觀測值的樣本估計(jì)模型后,在0.05的顯著性水平上對的顯著性作t檢驗(yàn),則顯著地不等于零的條件是其統(tǒng)計(jì)量t大于等于()

A:

B:

C:

D:

答案:

多元線性回歸分析中,調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)之間的關(guān)系是()

A:

B:

C:

D:

答案:

在多元回歸分析中,F檢驗(yàn)是用來檢驗(yàn)()

A:回歸模型的總體線性關(guān)系是否顯著

B:回歸方程的預(yù)測結(jié)果是否顯著

C:樣本數(shù)據(jù)的線性關(guān)系是否顯著

D:回歸模型的各回歸系數(shù)是否顯著

答案:回歸模型的總體線性關(guān)系是否顯著

對于線性回歸模型,各回歸系數(shù)的普通最小二乘估計(jì)具有的優(yōu)良特性有()

A:一致性

B:無偏性

C:有效性

D:不一致性

答案:一致性

；無偏性

；有效性

若模型滿足古典假定,則下列各式成立的有()

A:

B:

C:

D:

答案:

；

；

常見的非線性回歸模型主要有()

A:倒數(shù)模型

B:多項(xiàng)式模型

C:半對數(shù)模型

D:對數(shù)模型

答案:倒數(shù)模型

；多項(xiàng)式模型

；半對數(shù)模型

；對數(shù)模型

如果模型對樣本有較高的擬合優(yōu)度,F檢驗(yàn)一般都能通過（）

A:對B:錯(cuò)

答案:對若建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的目的是用于預(yù)測,則要求模型的遠(yuǎn)期擬合誤差較小。（）

A:錯(cuò)B:對

答案:錯(cuò)在多元線性回歸模型中,對回歸模型整體的顯著性檢驗(yàn)與斜率系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是一致的（）

A:對B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

第四章單元測試

若某個(gè)解釋變量的VIF(),則一般認(rèn)為這個(gè)解釋變量與其他解釋變量間存在多重共線性

A:小于5

B:大于5

C:小于10

D:大于10

答案:大于10

如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性,則最小二乘估計(jì)量的值為()

A:不確定,方差最小

B:確定,方差最小

C:確定,方差無限大

D:不確定,方差無限大

答案:不確定,方差無限大

對于模型,與相比,時(shí),估計(jì)量的方差將是原來的()

A:1.33倍

B:2倍

C:1.8倍

D:1倍

答案:1.33倍

在下列產(chǎn)生多重共線性的原因中,不正確的是()

A:模型中大量采用滯后變量

B:解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)

C:由于認(rèn)識上的局限使得選擇變量不當(dāng)

D:經(jīng)濟(jì)變量大多存在共同的變化趨勢

答案:解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)

多重共線性產(chǎn)生的原因主要有()

A:經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在同方向的變化趨勢

B:在建模過程中由于解釋變量選擇不當(dāng),引起了變量之間的多重共線性

的判定系數(shù)為1

C:經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在著密切的關(guān)聯(lián)

D:在模型中采用滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線性

答案:經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在同方向的變化趨勢

；在建模過程中由于解釋變量選擇不當(dāng),引起了變量之間的多重共線性

的判定系數(shù)為1

；經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在著密切的關(guān)聯(lián)

；在模型中采用滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線性

檢驗(yàn)多重共線性的方法有()

A:逐步回歸法

B:簡單相關(guān)系數(shù)法

C:輔助回歸模型檢驗(yàn)

D:方差膨脹因子法

答案:逐步回歸法

；簡單相關(guān)系數(shù)法

；輔助回歸模型檢驗(yàn)

；方差膨脹因子法

下面屬于多重共線性導(dǎo)致的直接后果是()

A:估計(jì)值的穩(wěn)定性降低

B:置信區(qū)間變寬

C:回歸系數(shù)參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差變大

D:接受備擇假設(shè)犯錯(cuò)的概率增大

答案:估計(jì)值的穩(wěn)定性降低

；置信區(qū)間變寬

；回歸系數(shù)參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差變大

；接受備擇假設(shè)犯錯(cuò)的概率增大

即使存在嚴(yán)重的多重共線性,OLS估計(jì)量仍是無偏估計(jì)量。()

A:錯(cuò)B:對

答案:對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。()

A:對B:錯(cuò)

答案:對逐步回歸就是先將解釋變量全部引入模型,再逐個(gè)檢驗(yàn)每個(gè)解釋變量的顯著性,并將不顯著的解釋變量予以剔除,直至模型中的解釋變量都顯著為止。（）

A:錯(cuò)B:對

答案:錯(cuò)

第五章單元測試

若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差,則參數(shù)的OLS估計(jì)量()

A:無偏但非有效

B:有偏但有效

C:無偏且有效

D:有偏且非有效

答案:無偏但非有效

若模型具有異方差性,常用的估計(jì)方法是()

A:廣義差分法

B:工具變量法

C:最小二乘法

D:加權(quán)最小二乘法

答案:加權(quán)最小二乘法

在異方差情況下,參數(shù)的OLS估計(jì)仍然具有無偏性的原因是()

A:無多重共線性假定成立

B:零均值假定成立

C:序列無自相關(guān)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

答案:零均值假定成立

設(shè),,則采用模型變換法的正確操作為()

A:

B:

C:

D:

答案:

常用的檢驗(yàn)異方差性的方法有()

A:方差膨脹因子檢驗(yàn)

B:戈德菲爾德-匡特檢驗(yàn)

C:戈里瑟檢驗(yàn)

D:懷特檢驗(yàn)

答案:戈德菲爾德-匡特檢驗(yàn)

；戈里瑟檢驗(yàn)

；懷特檢驗(yàn)

模型產(chǎn)生異方差性的主要原因有()

A:隨機(jī)因素影響

B:模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差

C:解釋變量中含有滯后變量

D:模型中遺漏了影響逐漸增大的因素

答案:隨機(jī)因素影響

；模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差

；模型中遺漏了影響逐漸增大的因素

關(guān)于異方差性的圖示檢驗(yàn)法,說法正確的是()

A:圖示檢驗(yàn)法可以精確地判定模型是否存在異方差

B:圖示檢驗(yàn)法只能粗略地判定模型是否存在異方差

C:對于原模型,可以在進(jìn)行OLS估計(jì)后,繪制對的散點(diǎn)圖判斷異方差

D:圖示檢驗(yàn)法主要有相關(guān)圖、殘差分布圖

答案:圖示檢驗(yàn)法只能粗略地判定模型是否存在異方差

；對于原模型,可以在進(jìn)行OLS估計(jì)后,繪制對的散點(diǎn)圖判斷異方差

；圖示檢驗(yàn)法主要有相關(guān)圖、殘差分布圖

在異方差情況下采用的普通最小二乘估計(jì)是無偏估計(jì)。（）

A:對B:錯(cuò)

答案:對當(dāng)模型存在異方差性,仍然可以用t檢驗(yàn)來判斷解釋變量影響的顯著性。（）

A:錯(cuò)B:對

答案:錯(cuò)在White檢驗(yàn)中,n與輔助回歸模型的判定系數(shù)R2的乘積為6.27,給定顯著水平下的卡方臨界值為5.99,則所建立的模型不存在異方差性。（）

A:對B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

第六章單元測試

如果模型存在自相關(guān)性,則模型參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量()

A:無偏但非有效

B:有偏但有效

C:無偏且有效

D:有偏且非有效

答案:無偏但非有效

已知DW統(tǒng)計(jì)量的值接近于2,則樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)近似等于()

A:0

B:-1

C:1

D:0.5

答案:0

當(dāng)模型存在自相關(guān)性時(shí),有效的參數(shù)估計(jì)方法是()

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

答案:廣義差分法

在下列引起自相關(guān)的原因中,不正確的是()

A:經(jīng)濟(jì)行為的滯后性

B:經(jīng)濟(jì)行為的慣性

C:解釋變量之間的共線性

D:模型設(shè)定誤差

答案:解釋變量之間的共線性

下列說法正確的是()

A: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)

B: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)

C: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)

D:DW檢驗(yàn)可用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谝浑A自相關(guān)

答案: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)

；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)

；DW檢驗(yàn)可用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谝浑A自相關(guān)

模型產(chǎn)生自相關(guān)性的主要原因有()

A:經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的慣性

B:模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差

C:模型中遺漏了重要解釋變量

D:經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的滯后效應(yīng)

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)

模型出現(xiàn)自相關(guān)性帶來的影響有()

A:t檢驗(yàn)可靠性降低

B:高估系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差

C:OLS估計(jì)不再是無偏有效估計(jì)

D:增大模型的預(yù)測誤差

答案:t檢驗(yàn)可靠性降低

；增大模型的預(yù)測誤差

DW統(tǒng)計(jì)量值接近2,則模型的一階自相關(guān)系數(shù)近似等于0。（）

A:對B:錯(cuò)

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

A:錯(cuò)B:對

答案:錯(cuò)利用Durbin估計(jì)法得到的自相關(guān)系數(shù)是有偏估計(jì)。（）

A:錯(cuò)B:對

答案:對

第七章單元測試

下列屬于一般滯后模型的是()

A:

B:

C:

D:

答案:

對于有限分布滯后模型,在一定條件下,參數(shù)可近似用一個(gè)關(guān)于滯后期i的阿爾蒙多項(xiàng)式表示,其中,多項(xiàng)式的階數(shù)必須滿足()

A:

B:

C:

D:

答案:

對無限分布滯后模型直接采用普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)時(shí),會(huì)遇到的最主要困難為()

A:滯后期長而樣本小時(shí)缺乏足夠自由度

B:滯后的解釋變量存在序列相關(guān)問題

C:無法估計(jì)無限分布滯后模型參數(shù)

D:難以客觀確定滯后期長度

答案:無法估計(jì)無限分布滯后模型參數(shù)

應(yīng)用阿爾蒙法估計(jì)模型時(shí),假定參數(shù)可以近似地表示為()

A:全部相同

B:滯后期的適當(dāng)次多

C:依遞減方式賦值

D:依幾何級數(shù)遞減

答案:滯后期的適當(dāng)次多

在模型中,延期乘數(shù)是指()

A:

B:

C:

D:

答案:

；

；

分布滯后模型中的滯后效應(yīng)產(chǎn)生的原因有()

A:制度因素

B:技術(shù)因素

C:隨機(jī)因素

D:心理因素

答案:制度因素

；技術(shù)因素

；心理因素

阿爾蒙估計(jì)法具有()特點(diǎn)

A:緩減多重共線性

B:滯后期長度和多項(xiàng)式次數(shù)易受主觀影響

C:減少估計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)

D:原理巧妙、簡單

答案:緩減多重共線性

；滯后期長度和多項(xiàng)式次數(shù)易受主觀影響

；減少估計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)

；原理巧妙、簡單

無限分布滯后模型無法直接應(yīng)用最小二乘法（）

A:錯(cuò)B:對

答案:對在估計(jì)分布滯后模型中,互相關(guān)分析一般用于初步判斷滯后期長度（）

A:對B:錯(cuò)

答案:對AIC和SC是用于衡量回歸模型優(yōu)良性的兩種準(zhǔn)則。（）

A:錯(cuò)B:對

答案:對

第八章單元測試

虛擬變量()。

A:只能代表數(shù)量因素

B:只能代表季節(jié)影響因素

C:只能代表質(zhì)的因素

D:主要來代表質(zhì)的因素,但在有些情況下可以用來代表數(shù)量因素

答案:主要來代表質(zhì)的因素,但在有些情況下可以用來代表數(shù)量因素

對于含有截距項(xiàng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型,若想將含有m個(gè)互斥類型的定性因素引入到模型中,則應(yīng)該引入虛擬變量個(gè)數(shù)為()。

A:

B:

C:

D:

答案:

當(dāng)質(zhì)的因素引進(jìn)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型時(shí),需要使用()。

A:虛擬變量

B:外生變量

C:前定變量

D:內(nèi)生變量

答案:虛擬變量

設(shè)某商品需求模型為,其中Y是商品的需求量,x是商品的價(jià)格,為了考慮全年12個(gè)月份季節(jié)變動(dòng)的影響,假設(shè)模型中引入了12個(gè)虛擬變量,則會(huì)產(chǎn)生的問題為()。

A:不完全的多重共線性

B:異方差性

C:序列相關(guān)

D:完全的多重共線性

答案:完全的多重共線性

關(guān)于虛擬變量,下列表述正確的有()

A:是質(zhì)的因素的數(shù)量化

B:在有些情況下可代表數(shù)量因素

C:代表質(zhì)的因素

D:可取值為1和0

答案:是質(zhì)的因素的數(shù)量化

；在有些情況下可代表數(shù)量因素

；代表質(zhì)的因素

；可取值為1和0

引入虛擬變量的主要作用()

A:將屬性因素引入到模型中

B:進(jìn)行分段線性回歸

C:提高模型的精度

D:模型結(jié)構(gòu)變化的檢驗(yàn)

答案:將屬性因素引入到模型中

；進(jìn)行分段線性回歸

；提高模型的精度

；模型結(jié)構(gòu)變化的檢驗(yàn)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中,加入虛擬變量的途徑有那幾種()

A:乘法型

B:減法型

C:加法和乘法的組合

D:加法類型

答案:乘法型

；加法和乘法的組合

；加法類型

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截距項(xiàng)來確定。()

A:對B:錯(cuò)

答案:對虛擬變量只能代表質(zhì)的因素。()

A:對B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)若干年的某經(jīng)濟(jì)變量月度數(shù)據(jù),假定一年有2月、3月、10月表現(xiàn)出季節(jié)變動(dòng),則應(yīng)引入4個(gè)虛擬變量。()

A:錯(cuò)B:對

答案:錯(cuò)

第九章單元測試

產(chǎn)生虛假回歸的原因是()

A:異方差性

B:序列非平穩(wěn)

C:自相關(guān)性

D:隨機(jī)解釋變量

答案:序列非平穩(wěn)

對于平穩(wěn)的時(shí)間序列,下列說法不正確的是()

A:序列方