计量经济学习题参考答案.doc

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1、第一章练习题:一、选择题:1.下面属于截面数据的是:(D)A.1991—2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值。B.1991—2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值。C.某年某地区20个乡镇工业产值的合计数。D.某年某地区20个乡镇各镇的工业产值。2.一个模型用于预测前必须经过的检验有:(ABCD)A.经济准则检验。B.统计检验。C.计量经济学准则检验。D.模型预测检验。E.实践检验。3.对计量经济模型的统计准则检验包括:(BDE)A.估计标准误差评价。B.拟合优度检验。C.预测误差程度评价。D.总体线性关系显著性检验。E.单个回归系数的

2、显著性检验。4.对计量经济模型的计量经济学准则检验包括:(BCE)A.误差程度检验。B.异方差检验。C.序列相关性检验。D.超一致性检验E.多重共线性检验。5.计量经济分析工作的四个步骤是:(BCDE)A.理论研究。B.设定模型。C.估计参数。D.检验模型.E.应用模型。二、简答题:1.下面设计的计量经济模型是否合理,为什么?(不合理,GDP在这里是定义方程),其中,是第一产业、第二产业和第三产业增加值。为随机误差项。第二章练习题一、选择题:1.变量之间的关系可以分为两大类,它们是:(A)A.函数关系和相关关系B.线性相关关系和非线性相关关系C.正相

3、关关系和负相关关系D.简单相关关系和复杂相关关系2.相关关系是指:(D)A.变量间的非独立关系B.变量间的因果关系C.变量间的函数关系D.变量间的不确定的依存关系3.进行相关分析时,假定相关的两个变量(A)A.都是随机变量B.都不是随机变量C.一个是随机变量,一个不是随机变量D.随机的或非随机都可以4.参数的估计量具有有效性是指(B)A.B.为最小C.D.为最小5.对于,以表示估计标准误差,表示回归值。则(B)A.时,B.时,C.时,为最小D.时,为最小6.对于,以表示估计标准误差,表示相关系数,则有(D)A.时,B.时,C.时,D.时,或7.产量(

4、x,台)与单位产品成本(y,元/台)之间的回归方程为,这说明(D)A.产量每增加一台,单位产品成本增加356元B.产量每增加一台,单位产品成本减少1.5元C.产量每增加一台,单位产品成本平均增加356D.产量每增加一台,单位产品成本平均减少1.5元8.以表示实际观测值,回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使(D)A.B.C.最小D.最小9.用普通最小二乘法估计经典线性模型,则样本回归直线通过点(D)A.B.C.D.10.以表示实际观测值,回归估计值,则用OLS得到的样本回归直线满足(A)A.B.C.D.11.已知某一直线回归方程的判定系数为0

5、.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为(B)A.0.64B.0.8C.0.4D.0.3212.相关系数的取值范围是(D)A.B.C.D.13.判定系数的取值范围是(C)A.B.C.D.第3章一、选择题:1.决定系数是指(C)A.剩余平方和占总离差平方和的比重B.总离差平方和占回归平方和的比重。C.回归平方和占总离差平方和的比重。D.回归平方和占剩余平方和的比重。2.在由n=30的一组样本估计的,包含3个解释变量的线性回归模型中,计算的多重决定系数为0.8500,则调整后的多重决定系数为(D)A.0.8603B.0.8389C.0.8655D

6、.0.83273.下列样本模型中,哪一个模型通常是无效的(B)A.B.C.D.第4章计量经济学的扩展模型之异方差性、序列相关性、多重共线性、随机解释变量问题一、选择题1.下列哪种方法不是检验异方差的方法(D)A.戈德菲尔德-匡特检验B.怀特检验C.戈里瑟(gleiser)D.方差膨胀因子检验2.当存在异方差现象时,估计模型参数的适当方法是(A)A.加权最小二乘法B.工具变量法C.广义差分法D.使用非样本先验信息3.如果戈德菲尔德-匡特检验显著,则认为什么问题是严重的( A  )A.异方差问题             B.序列相关问题C.多重共线性  

7、           D.设定误差问题4.下列哪种形式的序列相关可用DW统计量来检验(为具有零均值、常数方差,且不存在序列相关性的随机变量)(A)A.B.C.D.+5.当时,说明(D)A.不存在序列相关B.不能判断是否存在一阶序列相关。C.存在完全的正的一阶自相关D.存在完全的负的一阶自相关6.根据20个观测值估计的结果,一元线性回归模型的。在样本容量,解释变量,显著性水平时,查得,则可以判断(A)A.不存在一阶自相关B.存在正的一阶自相关C.存在负的一阶自相关D.无法确定7.当模型存在序列相关现象时,适宜的参数估计方法是 (  C )A.加权最小二

8、乘估计法   B.间接最小二乘法C.广义差分法       D.工具变量法8.模型中引入一个无关的解释变量 

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