习题及答案计量经济学 .docx

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1、第二章简单线性回归模型一、单项选择题(每题2分):1、回归分析中定义的()。A、解释变量和被解释变量都是随机变量B、解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量C、解释变量和被解释变量都为非随机变量D、解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量2、最小二乘准则是指使()达到最小值的原则确定样本回归方程。nnA、(YtYt?)B、YtY?tt1t1nC、maxY2tY?tD、(YtY?t)t13、下图中“{”所指的距离是()。A、随机误差项B、残差C、Yi的离差D、Y?的离差i4、参数估计量?是Yi的线性函数称为参数估计量具有(

2、)的性质。A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性?5、参数的估计量具备最佳性是指()。A、Var(?)0B、Var(?)为最小?0(?)C、D、为最小6、反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是()。A、总体平方和B、回归平方和C、残差平方和D、样本平方和7、总体平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是()。A、RSS=TSS+ESSB、TSS=RSS+ESSC、ESS=RSS-TSSD、ESS=TSS+RSS8、下面哪一个必定是错误的()。?A、Yi300.2Xi,rXY0.8?B、Yi751.5

3、Xi,rXY0.91?C、Yi52.1Xi,rXY0.78?D、Yi123.5Xi,rXY0.969、产量(X,台)与单位产品成本(Y,元/台)之间的回归方程为Y?3561.5X,这说明()。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356元D、产量每增加一台,单位产品成本平均减少1.5元10、回归模型Yi01Xii,i=1,⋯,n中,总体方差未知,检验H0:10时,?11服从()。所用的检验统计量S?1(2A、n2)B、t(n1)(2C、

4、n1)D、t(n2)11、对下列模型进行经济意义检验,哪一个模型通常被认为没有实际价值的()。A、Ci(消费)5000.8Ii(收入)B、Qdi(商品需求)100.8Ii(收入)0.9Pi(价格)C、Qsi(商品供给)200.75Pi(价格)0.60.4Yi0.65KiLiD、(产出量)(资本)(劳动)12、进行相关分析时,假定相关的两个变量()。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、随机或非随机都可以13、假设用OLS法得到的样本回归直线为Yi?1?2Xiei,以下说法不正确的是()。A

5、、ei0B、(X,Y)一定在回归直线上C、Y?YD、COV(Xi,ei)014、对样本的相关系数,以下结论错误的是()。A、越接近0,X和Y之间的线性相关程度越高B、越接近1,X和Y之间的线性相关程度越高C、11D、0,则在一定条件下X与Y相互独立。二、多项选择题(每题3分):1、利用普通最小二乘法求得的样本回归直线Y???X的特点()。i12iA、必然过点(X,Y)B、可能通过点(X,Y)C、残差ei的均值为常数D、Y?的均值与Yi的均值相等iE、残差ei与解释变量之间有一定的相关性2、古典线性回归模型的普通最小二乘估计量

6、的特性有()。A、无偏性B、线性C、最小方差D、不一致性E、有偏性3、指出下列哪些现象是相关关系()。A、家庭消费支出与收入B、商品销售额和销售量、销售价格C、物价水平与商品需求量D、小麦亩产量与施肥量E、学习成绩总分与各门课程成绩分数4、一元线性回归模型Yi??Xe的经典假设包括()。01ii2A、E(ei)0B、Var(ei)(常数)C、cov(ei,ej)0D、ei~N(0,1)E、X为非随机变量,且cov(Xi,ei)05、以Y表示实际观测值,Y?表示回归估计值,e表示残差,则回归直线满足()。A、通过样本均值点(X

7、,Y)B、YiY?iC、cov(X20i,ei)0D、(YiYi?)E、(Y?Y)20i6、反映回归直线拟合优度的指标有()。A、相关系数B、回归系数C、样本决定系数D、回归方程的标准误差E、剩余变差(或残差平方和)三、名词解释(每题4分):1、回归平方和2、拟合优度检验3、相关关系6、高斯-马尔可夫定理四、简答(每题5分):1、给定一元线性回归模型Yt01Xttt1,2,,n(1)叙述模型的基本假定;(2)写出参数0和1的最小二乘估计公式;(3)说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质;(4)写出随机扰动项方差的无偏估计

8、公式。2、随机误差项包含哪些因素影响?3、普通最小二乘法参数估计量的统计性质及其含义。4、令kids表示一名妇女生育孩子的数目,educ表示该妇女接受过教育的年数。生育率对教育年数的简单回归模型为kids01educu(1)随机扰动项u包含什么样的因素?它们可能与教育水平相关吗?(2)上述

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