济南大学
- 随机误差项存在自相关，那么OLS估计量将是有偏的
- 在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在多重共线性
- 最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小。
- 给定显著性水平α及自由度，若计算得到的|t|值超过临界t值，我们将接受零假设。
- 线性回归模型中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的，而变量则不一定是线性的。
- 在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。
- 在研究经济变量之间的非确定性关系时，回归分析是唯一可用的分析方法。
- 当经典假设不满足时，普通最小二乘估计一定不是最优线性无偏估计量。
- 解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因。
- 在多元线性回归情形下，方程联合显著性检验与拟合优度检验是一致的。
- 由于经济活动的滞后效应，会导致模型产生自相关。
- DW检验只能检验一阶自回归形式
- 模型的对数变换可以消除异方差性
- OLS就是使误差平方和最小化的估计过程。
- 存在严重多重共线性时，会使得接受原假设的概率增大。
- 估计的回归系数是统计显著的，意思是说它显著不为1。
- 多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。
- 对应于自变量的每一个观察值，利用样本回归函数可以求出因变量的真实值。
- 在小样本条件下，可以用GQ方法检验异方差
- 假定个人服装支出同收入水平和性别有关，由于性别是具有两种属性（男、女）的定性因素，因此，用虚拟变量回归方法分析性别对服装支出的影响时，需要引入两个虚拟变量。
- 自相关产生的可能原因包括（）
- 从内容角度看，计量经济学可分为（）。
- 关于多重共线性，判断错误的有（ ）
- 异方差性将导致
- 多重共线性产生的原因主要有（ ）。
- 下列计量经济分析中那些很可能存在异方差问题
- 下列哪些方法可用于异方差性的检验
- 当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（ ）
- 虚拟变量的特殊应用有（）。
- 反映回归直线拟合优度的指标有（）。
- 将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（）。
- 在利用月度数据构建计量经济模型时（含截距项），如果一年里的1、3、5、9四个月表现出季节模式，则应该引入虚拟变量个数为（）。
- 计量经济学模型分为单方程模型和（）。
- 采用一阶差分模型一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况（ ）。
- DW检验的零假设是（ρ为随机误差项的一阶相关系数）
- 设消费函数yt=a0+a1D+b1xt+ut，其中虚拟变量D=1（东中部）D=0（西部），如果统计检验表明a1≠0成立，则东中部的消费函数与西部的消费函数是（）。
- 加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，即
- 一元线性回归分析中的残差平方和RSS的自由度是（）。
- 回归分析中定义的（ ）
- 在异方差性情况下，常用的估计方法是
- white检验中构造的统计量nR2服从于什么分布
- 下面属于截面数据的是（）。
- 设某地区消费函数yi=c0+c1xi+ui中，消费支出不仅与收入x有关，而且与消费者的年龄构成有关，若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。假设边际消费倾向不变，则考虑上述构成因素的影响时，该消费函数引入虚拟变量的个数为（）。
- 如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（ ）
- 已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（ ）
- 计量经济学分为理论计量经济学和（ ）
- 经济计量模型是指（）。
- 在某线性回归方程的估计结果中，若残差平方和为10，总离差平方和为100，则回归方程的拟合优度为（ ）。
- 完全多重共线性时，下列判断不正确的是（ ）
- 模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导致参数的OLS估计量方差（ ）
A:错 B:对
答案:错
A:错 B:对
答案:对
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
答案:错
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
答案:错
A:对 B:错
答案:错
A:错 B:对
答案:错
A:对 B:错
答案:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:错 B:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:对 B:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:经济系统的惯性 B:数据本身的问题 C:蛛网现象 D:经济活动的滞后性 E:模型设定偏差
A:广义计量经济学 B:金融计量经济学 C:应用计量经济学 D:理论计量经济学 E:狭义计量经济学
A:所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的 B:解释变量两两不相关，则不存在多重共线性 C:有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义 D:存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析
A:建立在普通最小二乘法估计基础上的预测区间变宽 B:建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效 C:普通最小二乘法估计量非有效 D:普通最小二乘法估计量的方差的估计量有偏 E:普通最小二乘法估计量有偏和非一致
A:经济变量之间往往存在着密切的关联 B:在模型中包含滞后变量 C:抽样范围受限 D:经济变量之间往往存在同方向的变化趋势
A:以国民经济核算帐户为基础构造宏观计量经济模型 B:以30年的时序数据建立某种商品的市场供需模型 C:用横截面数据建立家庭消费支出对家庭收入水平的回归模型 D:以凯恩斯的有效需求理论为基础构造宏观计量经济模型 E:用横截面数据建立产出对劳动和资本的回归模型
A:判定系数增量贡献法 B:残差回归检验法 C:方差膨胀因子检验法 D:样本分段比较法 E:DW检验
A:估计对于样本容量的变动将十分敏感 B:部分解释变量与随机误差项之间将高度相关 C:各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别 D:估计量的精度将大幅度下降
A:修正模型的设定误差 B:工具变量法 C:检验模型结构的稳定性 D:调整季节波动 E:分段回归
A:回归方程的标准差 B:回归系数 C:相关系数 D:残差平方和 E:样本决定系数
A:外生变量 B:滞后变量 C:虚拟变量 D:政策变量
A:6 B:4 C:11 D:3
A:非随机方程模型 B:行为方程模型 C:随机方程模型 D:联立方程模型
A:0＜ρ＜1 B:ρ≈1 C:-1＜ρ＜0 D:ρ≈0
A:ρ＝0 B:DW＝1 C:ρ＝1 D:DW＝0
A:相互重叠的 B:相互交叉的 C:相互垂直的 D:相互平行的
A:轻视小误差和大误差的作用 B:重视小误差和大误差的作用 C:重视大误差的作用，轻视小误差的作用 D:重视小误差的作用，轻视大误差的作用
A:n B:1 C:n-1 D:n-2
A:解释变量和被解释变量都是随机变量 B:解释变量和被解释变量都为非随机变量 C:解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 D:解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量
A:一阶差分法 B:广义差分法 C:工具变量法 D:加权最小二乘法
A:t分布 B:F分布 C:正态分布 D:卡方分布
A:2000-2018年各年某地区20个乡镇各镇的工业产值 B:某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 C:某年某地区20个乡镇各镇的工业产值 D:2000-2018年各年某地区20个乡镇的平均工业产值
A:3个 B:4个 C:1个 D:2个
A:确定的 B:无偏的 C:有偏的 D:不确定
A:0.32 B:0.64 C:0.8 D:0.4
A:经济统计学 B:应用计量经济学 C:经济数学 D:数理经济学
A:模糊数学模型 B:数学规划模型 C:包含随机方程的经济数学模型 D:投入产出模型
A:0.9 B:无法计算 C:0.1 D:0.91
A:只能估计参数的线性组合 B:模型的拟合程度不能判断 C:可以计算模型的拟合程度 D:参数无法估计
A:非有效 B:增大 C:减小 D:有偏
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