計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)客觀題-1001

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)客觀題-1001一、單選題1、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)序列稱為：（C）A.橫截面數(shù)據(jù)B虛變量數(shù)據(jù)C時(shí)間序列數(shù)據(jù)D平行數(shù)據(jù)2、樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，可以概括為完整性、準(zhǔn)確性、可比性和（B）A時(shí)效性B一致性C廣泛性D系統(tǒng)性3、有人采用全國大中型煤炭企業(yè)的截面數(shù)據(jù)，估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)模型，然后用該模型預(yù)測未來煤炭行業(yè)的產(chǎn)出量，這是違反了數(shù)據(jù)的哪一條原則？（A）A一致性B準(zhǔn)確性C可比性D完整性4、同一時(shí)間不同個(gè)體的相同統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)是（D）A原始數(shù)據(jù)B時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)C時(shí)間序列數(shù)據(jù)D截面數(shù)據(jù)5、半對數(shù)模型Y=β0+β1lnX+μ中，參數(shù)β1的含義是（C）A.X的絕對變化引起的Y的絕對變化B.Y關(guān)于X的邊際變化C.X的相對變化引起的Y的絕對變化D.Y關(guān)于X的彈性6、在滿足經(jīng)典假設(shè)的回歸分析中，下列說法正確的是（C）A.被解釋變量和解釋變量均為隨機(jī)變量B.被解釋變量和解釋變量均為非隨機(jī)變量C.被解釋變量為隨機(jī)變量，解釋變量為非隨機(jī)變量D.被解釋變量為非隨機(jī)變量，解釋變量為隨機(jī)變量7、下列數(shù)據(jù)類型不屬于面板數(shù)據(jù)的有（C）A.100戶家庭過去10年的收入、消費(fèi)、儲蓄、就業(yè)、醫(yī)療等方面的數(shù)據(jù)B.我國內(nèi)地31個(gè)省級行政區(qū)域過去30年地區(qū)生產(chǎn)總值、價(jià)格的數(shù)據(jù)C.我國過去30年GDP、價(jià)格、就業(yè)的數(shù)據(jù)D.100個(gè)國家過去10的基尼系數(shù)8、廣義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不包括（A）A相關(guān)分析B回歸分析C時(shí)間序列分析D投入產(chǎn)出分析9、設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為iieX++=21tβ?β?Y,以下說法正確是（D）A∑ei≠0B∑ei?i≠0CY≠?D∑eiXi=010、一元線性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是（D）A.nB.n-1C.n-kD.111、在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為（C）A.Yt=β0+β1Xt+μtB.Yt=E(Y|Xt)+μtC.ttXY10β?β??+=D.E(Y|Xt)=β0+β1Xt12、最小二乘準(zhǔn)則按使（）達(dá)到最小的原則確定樣本回歸方程。（D）A.|∑ei|B.∑|ei|C.|ei|D.∑e213、極大似然準(zhǔn)則按從模型中得到既得的n組樣本觀測值的（）最大的準(zhǔn)則確定樣本回歸方程。（C）A離差平方和B均值C概率D方差14、一元線性回歸模型Yi=β0+β1Xi+μi的最小二乘回歸結(jié)果顯示，殘差平方和RSS=40.32，樣本容量n=25，則回歸模型的標(biāo)準(zhǔn)差σ為（B）A.1.270B.1.324C.1.613D.1.75315、反映模型中由解釋變量解釋的那部分離差大小是（B）A.總離差平方和B.回歸平方和C.殘差平方和D.可決系數(shù)16、根據(jù)樣本資料已估計(jì)得出人均消費(fèi)支出Y對人均收入X的回歸模型為lnYt=2+0.75lnXt,這表明人均收入每增加1%，人均消費(fèi)支出將增加（C）A.2%B.0.2%C.0.75%D.7.5%17、在模型Yt=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t+μt的回歸分析結(jié)果中，有F=462.58，其P值為0.000000，則表明（C）A.解釋變量X2t對Yt的影響不顯著B.解釋變量X1t對Yt的影響顯著C.模型所描述的變量之間的線性關(guān)系總體上顯著D.解釋變量X1t和X2t對Yt的影響都顯著18、設(shè)k為回歸模型中解釋變量的個(gè)數(shù)，n為樣本容量。則對回歸模型進(jìn)行總體顯著性檢驗(yàn)構(gòu)造的F統(tǒng)計(jì)量為（A）A.)1/(/--=knRSSkESSFB.)/()1/(knRSSkESSF--=C.RSSESSF=D.TSSRSSF-=119、已知二元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為∑ei2=800，樣本容量n=23,則隨機(jī)誤差項(xiàng)μt的方差的OLS估計(jì)值為（B）A.33.33B.40.00C.38.09D.36.3620、用n=30的樣本估計(jì)包含3個(gè)解釋變量的線性回歸模型，計(jì)算得決定系數(shù)為0.85，則調(diào)整的決定系數(shù)為（D)A.0.8603B.0.8389C.0.8655D.0.832721、已知隨機(jī)誤差項(xiàng)μt的方差估計(jì)值σ2為20，則樣本容量為n=55時(shí)，無截距項(xiàng)的四元線性回歸模型的殘差平方和∑et2為（D）A.1002B.1200C.1000D.102022、假定正確回歸模型為Y=β0+β1X1+β2X2+μ,若是模型中遺漏了解釋變量X2，則必然有（D）A.β1將無法估計(jì)B.可決系數(shù)將提高C.對β1的估計(jì)將更精確D.可決系數(shù)將降低23、在一元回歸中，F(xiàn)檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)的等價(jià)關(guān)系是（B）A.F=tB.F=t2C.F2=tD.F=|t|24、在多元線性回歸模型中，判定系數(shù)與解釋變量個(gè)數(shù)的關(guān)系是（C）A.解釋變量個(gè)數(shù)根據(jù)判定系數(shù)的大小決定B.判定系數(shù)隨解釋變量個(gè)數(shù)的增多先增大后減少C.判定系數(shù)隨著解釋變量個(gè)數(shù)的增多而增大D.判定系數(shù)隨著解釋變量個(gè)數(shù)的增多而減少25、在線性回歸模型中，若解釋變量X1和X2的觀測值成比例，即有X1i=kX2i,其中k為非零常數(shù)，則表明模型中存在（B）A.異方差B.多重共線性C.序列相關(guān)D.隨機(jī)解釋變量26、如果方差膨脹因子VIF=15，則認(rèn)為（C）問題是嚴(yán)重的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(jī)項(xiàng)的相關(guān)性27、完全多重共線性下參數(shù)估計(jì)量（B）A.唯一B.無法估計(jì)C.不存在D.有效28、在多元線性回歸模型中，如果某解釋變量對其他解釋變量回歸的決定系數(shù)接近于1，則表明模型中存在（B）A.異方差性B.多重共線性C.隨機(jī)解釋變量D.自相關(guān)性29、用綜合統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法可檢驗(yàn)（A）A.多重共線性B.異方差性C.自相關(guān)性D.隨機(jī)解釋變量30、逐步回歸法既可檢驗(yàn)又可修正（B）A.異方差性B.多重共線性C.隨機(jī)解釋變量D.自相關(guān)性31、多重共線性的程度越（），參數(shù)估計(jì)值就越（B）A.嚴(yán)重、精確B.嚴(yán)重、不精確C.不嚴(yán)重、不精確D.以上都不對32、Gleiser檢驗(yàn)法主要用于檢驗(yàn)（A）A.異方差性B.自相關(guān)性C.隨機(jī)解釋變量D.多重共線性33、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)（A）A.異方差性B.多重共線性C.序列相關(guān)D.設(shè)定誤差34、如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量（A）A.無偏、非有效B.有偏、非有效C.無偏、有效D.有偏、有效35、White檢驗(yàn)方法主要用于檢驗(yàn)（A）A.異方差性B.自相關(guān)性C.隨機(jī)解釋變量D.多重共線性36、所謂異方差是指（A）A.Var(μi)≠σ2B.Var(Xi)≠σ2C.Var(μi)=σ2D.Var(Xi)=σ237、加權(quán)最小二乘法是下列哪個(gè)參數(shù)估計(jì)方法的特例（B）A.廣義差分法B.廣義最小二乘法C.普通最小二乘法D.兩階段最小二乘法38、在下列產(chǎn)生異方差的原因中，不正確的是（D）A.模型設(shè)定有誤B.截面數(shù)據(jù)C.樣本數(shù)據(jù)中有異常值D.解釋變量的共線性39、在下列引起序列相關(guān)的原因中，正確的有幾個(gè)？（D）（1）經(jīng)濟(jì)變量具有慣性作用（2）經(jīng)濟(jì)行為的滯后性（3）設(shè)定偏誤（4）解釋變量之間的共線性A.1個(gè)B.4個(gè)C.2個(gè)D.3個(gè)40、若回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在一階自回歸形式的序列相關(guān)，則估計(jì)參數(shù)應(yīng)采用（C）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41、用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW統(tǒng)計(jì)量的取值范圍是（D）A.0≦DW≦1B.-1≦DW≦1C.-2≦DW≦2D.0≦DW≦442、廣義差分法與下列哪個(gè)方法等價(jià)（B）A.加權(quán)最小二乘法B.廣義最小二乘法C.普通最小二乘法D.兩階段最小二乘法43、在DW檢驗(yàn)中，當(dāng)DW統(tǒng)計(jì)量為2時(shí)，表明（C）A.存在完全的正相關(guān)B.存在完全的負(fù)相關(guān)C.不存在自相關(guān)D.不能確定44、在DW檢驗(yàn)中，存在不能判定的區(qū)域是（B）A.0<dw<dw<4<=""p=""></dwB.dL<dw<=""p=""u=""u<dw</dwB.dU<dw<=""p=""u=""></dw45、在修正序列相關(guān)的方法中，不包括（B）A.廣義差分法B.普通最小二乘法C.一階差分法D.Durbin兩步法46、某商品需求函數(shù)為Yi=β0+β1Xi+μi，其中Y為需求量，X為價(jià)格。為了考慮“地區(qū)”(農(nóng)村、城市）和（春、夏、秋、冬）兩個(gè)因素的影響，擬引入虛擬變量，則應(yīng)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（B）A.2B.4C.5D.647、虛擬變量（A）A.可以用來反映戰(zhàn)爭、自然災(zāi)害等定性因素對被解釋變量的影響B(tài).反映定性因素只能有兩種類別，通?？隙悇e賦值為1，否定類別賦值為0C.在模型中只能用字母D來表示D.不能用了反映不同時(shí)期變量關(guān)系的變化48、如果一個(gè)模型中不包含截距項(xiàng)，對一個(gè)具有m個(gè)特征的質(zhì)的因素可以引入虛擬變量的個(gè)數(shù)最多是(A)A.m個(gè)B.m-1個(gè)C.m-2個(gè)D.m+1個(gè)49、若要反映定性因素的不同情形對斜率的影響，則應(yīng)以什么方式引入虛擬變量（B）A.加法方式B.乘法方式C.臨界指標(biāo)方式D.加法、乘法方式同時(shí)使用50、“虛擬變量陷阱”是指模型出現(xiàn)了（D）A.隨機(jī)解釋變量問題B.異方差性C.自相關(guān)D.完全多重共線性51、若隨著解釋變量的變動(dòng)，被解釋變量的變動(dòng)存在2個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，即有3種變化模式，則在分段線性回歸模型中，應(yīng)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（B）A.1B.2C.3D.452、消費(fèi)函數(shù)模型211.03.05.0400?--+++=ttttIIIC，其中I為收入，則當(dāng)期收入It對未來消費(fèi)Ct+2的影響是：It增加1單位，Ct+2增加（C）A.0.5單位B.0.3單位C.0.1單位D.0.9單位53、分布滯后模型的估計(jì)中，最可能出現(xiàn)的問題為（C）A.異方差問題B.自相關(guān)問題C.多重共線性問題D.隨機(jī)解釋變量問題54、對于Koyck變換得到自回歸模型與自適應(yīng)預(yù)期模型，估計(jì)方法可采用（D）A.加權(quán)最小二乘法B.廣義差分法C.普通最小二乘法D.工具變量法55、模型Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+…+βsXt-s+μt中，β0+β1+…βs稱為（A）A.長期乘數(shù)B.短期乘數(shù)C.即期乘數(shù)D.延遲乘數(shù)56、對于有限分布滯后模型，解釋變量的滯后長度每增加1期，可利用的樣本數(shù)據(jù)就（B）A.增加1個(gè)B.減少1個(gè)C.增加2個(gè)D.減少2個(gè)57、如果隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)滿足古典線性回歸模型的所有假定，則OLS估計(jì)量是非一致估計(jì)量的模型是（C）A.多元線性回歸模型B.C-D生產(chǎn)函數(shù)模型C.自適應(yīng)預(yù)期模型D.局部調(diào)整模型58、Xt為弱平穩(wěn)時(shí)間序列需要滿足的條件不包括（C）A.E(Xt)=μB.Var(Xt)=σ2C.Xt~N(0,σ2)D.Cov(Xt,Xt+k)=γk59、一個(gè)隨機(jī)游走序列yt=yt-1+εt(t=1,2…)其中，假定擾動(dòng)項(xiàng)εt是零均值、同方差為σ2的獨(dú)立同分布序列。那么，該隨機(jī)游走序列的方差是（B）A.60、只有少數(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的時(shí)間序列表現(xiàn)為平穩(wěn)的，大多數(shù)指標(biāo)的時(shí)間序列是非平穩(wěn)的，下列哪個(gè)時(shí)間序列常常表現(xiàn)為1階單整？（B）A.利率B.不變價(jià)格表示的消費(fèi)或收入C.當(dāng)年價(jià)表示的消費(fèi)或收入D.存量經(jīng)濟(jì)指標(biāo)61、某一時(shí)間序列經(jīng)一次差分變換成平穩(wěn)時(shí)間序列，此時(shí)間序列為（A）A.1階單整B.2階單整C.0階單整D.非單整序列62、平穩(wěn)性檢驗(yàn)的方法有（C）A.LM檢驗(yàn)B.懷特檢驗(yàn)C.單位根檢驗(yàn)D.DW檢驗(yàn)63、有以下聯(lián)立方程組：Ct=α0+α1Yt+μ1tIt=β0+β1Yt+β2Yt-1+μ2tYt=Ct+It+Gt其中，Ct、It、Yt、Gt分別表示當(dāng)年的消費(fèi)，投資，產(chǎn)出及政府支出；Yt-1表示上一年的產(chǎn)出。在這個(gè)聯(lián)立方程組計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中，先決變量有幾個(gè)？（C）A.0個(gè)B.1個(gè)C.2個(gè)D.3個(gè)64、生產(chǎn)函數(shù)是（C）A.恒等方程B.制度方程C.技術(shù)方程D.定義方程65、簡化式模型就是把結(jié)構(gòu)式模型中的內(nèi)生變量表示為（B）A.外生變量和內(nèi)生變量的函數(shù)關(guān)系B.先決變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型C.滯后變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型D.外生變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型66、對聯(lián)立方程模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方法可以分兩類，即（B）A.間接最小二乘法和系統(tǒng)估計(jì)法B.單方程估計(jì)法和系統(tǒng)估計(jì)法B.單方程估計(jì)法和二階段最小二乘法D.工具變量法和間接最小二乘法67、能同時(shí)對聯(lián)立方程的全部方程進(jìn)行估計(jì)，同時(shí)得到所有方程的參數(shù)估計(jì)量的方法是（B）A.單方程估計(jì)方法B.系統(tǒng)估計(jì)法C.有限信息估計(jì)方法D.二階段最小二乘法68、間接最小二乘法只適用于下列哪種結(jié)構(gòu)方程的參數(shù)估計(jì)（A）A.恰好識別B.過度識別C.不可識別D.充分識別二、多選題1、在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中可作為解釋變量的有（ABD）A.政策變量B.控制變量C.內(nèi)生變量D.外生變量2、下列屬于統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)的是（ABD）A.擬合優(yōu)度檢驗(yàn)B.變量顯著性檢驗(yàn)C.模型預(yù)測檢驗(yàn)D.方程顯著性檢驗(yàn)3、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析過程包括（ABCD）A.理論模型的設(shè)定B.模型參數(shù)的估計(jì)C.模型的檢驗(yàn)D.模型的應(yīng)用4、一元線性回歸模型Yi=β+β1Xi+μi的基本假定包括（ABC）A.E(μi)=0B.Var(μi)=σ2C.Cov(μi,μj)=0(i≠j)D.μi~N(0,1)5、假設(shè)線性回歸模型滿足全部基本假設(shè)，最小二乘回歸得到的參數(shù)估計(jì)量具備（BCD）A.可靠性B.一致性C.線性D.無偏性6、被解釋變量Y的個(gè)別值的預(yù)測區(qū)間具有的特點(diǎn)是（ABD）A.預(yù)測區(qū)間隨XF的變化而變化B.預(yù)測區(qū)間的上、下限與樣本容量有關(guān)C.預(yù)測區(qū)間的寬度只決定于隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)μi的方差D.預(yù)測區(qū)間不僅受抽樣波動(dòng)影響，還受隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的影響7、以Y表示實(shí)際觀測值，?表示OLS估計(jì)回歸值，e表示殘差，則回歸直線滿足（ABCD）A.∑(Yi-?)=0B.∑?iei=0C.∑(Yi-?i)=0D.∑(?i-?)=08、殘差平方和是指（ADC）A.隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的變化B.解釋變量變化所引起的被解釋變量的變化C.被解釋變量的變化中，回歸方程不能做出解釋的部分D.被解釋變量的總離差平方和與回歸平方和之差9、回歸平方和是指（BD）A.被解釋變量的觀測值Yi與其均值?的離差平方和B.被解釋變量的回歸值?i與其均值?的離差平方和C.被解釋變量的總體平方和∑Yi2與殘差平方和∑ei2之差D.解釋變量變動(dòng)所引起的被解釋變量的變動(dòng)的大小10、下列關(guān)于被解釋變量的預(yù)測置信區(qū)間的描述正確的是（BCD）A.預(yù)測置信區(qū)間的寬度與樣本容量的大小無關(guān)B.總體均值和個(gè)別值的預(yù)測置信區(qū)間都以總體均值的點(diǎn)預(yù)測為中心C.總體均值的預(yù)測置信區(qū)間比個(gè)別值得預(yù)測置信區(qū)間窄D.總體均值和個(gè)別值得預(yù)測置信區(qū)間都在樣本均值點(diǎn)出最窄11、多重共線性產(chǎn)生的主要原因有（ABCD）A.經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在同方向的變化趨勢B.經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在密切的關(guān)聯(lián)度C.在模型中采用滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線性D.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12、檢驗(yàn)多重共線性嚴(yán)重性的方法有（BD）A.逐步回歸法B.方差膨脹因子C.工具變量法D.判定系數(shù)檢驗(yàn)法13、下列說法不正確的有（ABD）A.多重共線性的存在會(huì)影響模型在預(yù)測上的應(yīng)用B.多重共線性是完全可以避免的C.多重共線性不影響參數(shù)估計(jì)量的有效性D.多重共線性只有完全共線性一種類型14、下列哪些方法可克服異方差性（BD）A.差分法B.加權(quán)最小二乘法C.工具變量法D.廣義最小二乘法15、異方差性的后果包括（BC）A.參數(shù)估計(jì)量不再滿足無偏性B.變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義B.模型的預(yù)測失效D.普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量方差較大16、下列計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中，可能存在異方差問題的有（AB)A.用橫截面數(shù)據(jù)建立家庭消費(fèi)支出對家庭收入水平的回歸模型B.用橫截面數(shù)據(jù)建立產(chǎn)出對勞動(dòng)和資本的回歸模型C.以凱恩斯的有效需求理論為基礎(chǔ)構(gòu)造宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型D.以國民經(jīng)濟(jì)核算賬戶為基礎(chǔ)構(gòu)造宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型17、異方差的檢驗(yàn)方法有（ABC）A.圖示檢驗(yàn)法B.Glejser檢驗(yàn)C.White檢驗(yàn)D.t檢驗(yàn)18、下列選項(xiàng)中，可能導(dǎo)致模型產(chǎn)生序列相關(guān)的有（ABCD）A.模型形式被誤設(shè)B.經(jīng)濟(jì)序列本身的慣性C.模型中漏掉了重要的帶有自相關(guān)的解釋變量D.數(shù)據(jù)的編造19、序列相關(guān)性的影響包括（BC）A.參數(shù)估計(jì)量不再滿足無偏性B.變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義C.模型的預(yù)測失效D.普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量方差較大20、檢驗(yàn)序列相關(guān)的方法是（CD）A.F檢驗(yàn)法B.White檢驗(yàn)法C.圖形法D.DW檢驗(yàn)法21、能夠修正序列相關(guān)的方法有（BCD）A.加權(quán)最小二乘法B.Durbin兩步法C.廣義最小二乘法D.一階差分法22、在線性模型中引入虛擬變量，可以反映（ABCD）A.截距項(xiàng)變動(dòng)B.斜率變動(dòng)C.截距項(xiàng)和斜率同時(shí)變動(dòng)D.分段回歸23、“虛擬變量陷阱”是指模型出現(xiàn)了（AC）A.完全多重共線性B.近似多重共線性C.虛擬變量個(gè)數(shù)與定性因素類別個(gè)數(shù)相同D.虛擬變量個(gè)數(shù)小于定性因素類別個(gè)數(shù)24、虛擬變量的交互效應(yīng)（AC）A.在模型中引入兩個(gè)及以上虛擬變量作解釋變量時(shí)才有可能出現(xiàn)B.會(huì)影響OLS估計(jì)量的小樣本性質(zhì)C.通過虛擬變量相乘反映D.即“虛擬變量陷阱”25、需要用工具變量法進(jìn)行估計(jì)的自回歸分布滯后模型有（CD）A.不經(jīng)變換的無限分布滯后模型B.有限期分布滯后模型C.Koyck變換模型D.自適應(yīng)預(yù)期模型26、對于有限分布滯后模型，使用Almon多項(xiàng)式變換可以（AC）A.減弱多重共線性B.減弱異方差性C.避免因參數(shù)過多而自由度不足D.使估計(jì)量由有偏變?yōu)闊o偏27、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)可檢驗(yàn)（ABCD）A.X對Y有單向影響B(tài).Y對X有單向影響D.X與Y有雙向影響D.X與Y不存在影響28、下列時(shí)間序列中，平穩(wěn)的有（AB）A.白噪聲B.移動(dòng)平均過程C.差分平穩(wěn)過程D.趨勢平穩(wěn)過程29、弱平穩(wěn)是指時(shí)間序列的下列哪些特征不隨時(shí)間推移而變化（ABC）A.期望B.方差C.協(xié)方差D.分布結(jié)構(gòu)30、聯(lián)立方程模型的單方程估計(jì)有（ABC）A.間接最小二乘法B.工具變量法C.二階段最小二乘法D.三階段最小二乘法31、下列哪些變量屬于先決變量（CD）A.內(nèi)生變量B.隨機(jī)變量C.滯后變量D.外生變量32、對聯(lián)立方程模型參數(shù)的系統(tǒng)估計(jì)包括（CD）A.工具變量法B.有限信息極大似然估計(jì)法C.完全信息極大似然估計(jì)法D.三階段最小二乘法三、判斷題1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)的結(jié)合，是經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)的交叉學(xué)科，但這三門學(xué)科簡單地合起來，不能替代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。（T）2、無論單項(xiàng)因果關(guān)系還是雙向因果關(guān)系都應(yīng)用單方程模型進(jìn)行分析（F）3、平均工資和物價(jià)水平往往具有雙向因果關(guān)系。（T）4、面板數(shù)據(jù)結(jié)合了時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)特征的數(shù)據(jù)，面板數(shù)據(jù)在計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用價(jià)值較大。（T)服從正態(tài)分布，但被解釋變量Y不一定5、滿足基本假設(shè)條件下，隨機(jī)誤差項(xiàng)μi服從正態(tài)分布。（F）6、解釋變量是作為原因的變量，被解釋變量是作為結(jié)果的變量（T）7、可決系數(shù)接近1的一元線性回歸模型的兩個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)也可能接近于0。(F）8、模型結(jié)構(gòu)參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量具有線性性、無偏性、有效性，隨機(jī)干擾項(xiàng)方差的普通最小二乘估計(jì)量也是無偏的。（T）9、總體回歸函數(shù)中的系數(shù)是隨機(jī)變量，樣本回歸函數(shù)中的系數(shù)是參數(shù)（F）10、滿足基本假設(shè)條件下，樣本容量略大于解釋變量個(gè)數(shù)時(shí)，可以得到各參數(shù)的唯一確定的估計(jì)值，但參數(shù)估計(jì)結(jié)果的可靠性得不到保證。（T）11、回歸方程總體顯著性檢驗(yàn)的原假設(shè)是所有回歸參數(shù)同時(shí)為零（F）12、多元線性回歸中，可決系數(shù)R2是評價(jià)模型擬合優(yōu)度的最佳標(biāo)準(zhǔn)。（F）13、簡單性回歸模型與多元線性回歸的基本假定是相同的（F）14、多元線性回歸模型統(tǒng)計(jì)顯著是指模型中每個(gè)變量都統(tǒng)計(jì)顯著（F）15、解釋變量與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)是產(chǎn)生多重共線性的主要原因（F）16、當(dāng)模型中出現(xiàn)多重共線性時(shí)，參數(shù)的OLS估計(jì)是有偏的，不再有效（F）17、按差分進(jìn)行回歸的模型可以減少多重共線性（T）18、線性回歸中，要評價(jià)存在嚴(yán)重多重共線的變量的顯著性是不可能的（F）19、VIF越高，多重共線性越嚴(yán)重（T）20、存在異方差情況下，普通最小二乘估計(jì)量依然是無偏和有效的（F）21、如果存在異方差，通常使用的t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)無效。（T）22、如果OLS法估計(jì)的殘差是解釋變量的函數(shù)，則意味著存在著異方差（T）23、LM建議可以用來檢驗(yàn)異方差性問題（T）24、如果一個(gè)回歸模型設(shè)定有誤，則必定存在異方差，OLS殘差表現(xiàn)出明顯的洗系統(tǒng)模式。（T）25、DW值在0和4之間，數(shù)值越小說明正相關(guān)越強(qiáng)，數(shù)值越大說明負(fù)相關(guān)越強(qiáng)（T）26