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计量经济学（济南大学）
- 如果戈德菲尔特——匡特检验显著，则认为什么问题是严重的
- 当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是（ ）
- 同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（）。
- 对于模型yt=b0+b1x1t+b2x2t+ut，与r12=0相比，r12＝0.5时，估计量的方差将是原来的（ ）
- White检验方法主要用于检验
- 完全多重共线性时，下列判断不正确的是（ ）
- 当质的因素引进经济计量模型时，需要使用（）。
- 随机误差项是指（）。
- 在古典假定下，普通最小二乘估计量服从（ ）
- 在下列各种数据中，（）不应作为经济计量分析所用的数据。
- 经济计量模型是指（）。
- 应用某市1978-2005年人均可支配收入与年平均消费支出的数据资料建立简单的一元线性消费函数，估计结果得到样本决定系数R2=0.9938，总离差平方和TSS=480.12，则随机误差项ui的标准差估计值为（）。
- 当DW＝4时，说明（ ）。
- 对于模型yi=a0+a1D+b0xi+b1Dxi+ui，其中虚拟变量D=1(城镇家庭)D=0(农村家庭)，当统计检验表明下列哪项成立时，表示城镇家庭与农村家庭有一样的消费行为（）。
- DW的取值范围是（ ）。
- 根据样本资料建立某消费函数如下Yi=b0+b1Xi+ui，其中Y为需求量，X为价格。为了考虑地区（农村、城市）和季节（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为（）。
- 在某线性回归方程的估计结果中，若残差平方和为10，回归平方和为40，则回归方程的拟合优度为( )。
- 将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（）。
- 运用截面数据研究消费和收入之间关系的计量模型中，很有可能存在什么问题
- 经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF( )
- 下列判断正确的有（ ）
- 关于虚拟变量，下列表述正确的有（）。
- 模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（ ）
- 关于多重共线性，判断错误的有（ ）
- 虚拟变量的取值为0或1，分别代表某种属性的存在与否，其中（）。
- 虚拟变量的特殊应用有（）。
- 下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题（ ）
- 当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备
- DW检验不能用于下列哪些现象的检验（ ）。
- 针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（ ）。
- 内生变量是非随机变量。
- ARCH方法检验异方差时，可以判断出由哪一个解释变量引起的异方差
- 估计的回归系数是统计显著的，意思是说它显著不为1。
- 当DW值落在（du，4-du）时，无法判断是否存在自相关
- GQ方法检验异方差时，可以判断出由哪一个解释变量引起的异方差
- 根据最小二乘估计，我们可以得到总体回归方程。
- 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是有偏的
- 加权最小二乘法的思想是重视残差大的观测值
- 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。
- 在实际中，一元回归没什么用，因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释。
- 判定系数检验中，回归平方和占的比重越大，判定系数也越大。
- 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。
- 总离差平方和（TSS）可分解为残差平方和（ESS）与回归平方和（RSS）之和，其中残差平方和（ESS）表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分。
- 较高的简单相关系数是多重共线性存在的充要条件。
- 当经典假设满足时，普通最小二乘估计量具有最优线性无偏特征。
- G-Q检验法只能用来检验递增性异方差
- 存在异方差时，古典假定条件下用来检验假设的统计量不能不再成立
- 异方差检验的基本思想是随机误差项的方差和解释变量是否存在相关性
- white检验法可以判断由哪一个变量引起的异方差
- 双变量模型中，对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的。
A:设定误差问题 B:自相关性 C:多重共线性 D:异方差性
AI参考:正确答案是C:多重共线性。如果戈德菲尔特-匡特检验显著，说明模型存在多重共线性问题，此时模型中解释变量之间的线性关系很强，会对模型的估计结果产生不良影响，需要修正。而设定误差问题和自相关性问题通常不会导致检验显著，异方差性也不会影响检验结果。因此，多重共线性问题被认为是更严重的问题。'
A:广义差分法 B:间接最小二乘法 C:工具变量法 D:加权最小二乘法
答案:广义最小二乘法
A:修匀数据 B:截面数据 C:时间序列数据 D:原始数据
答案:时间序列数据
A:1倍 B:1.8倍 C:2倍 D:1.33倍
答案:1.33倍
A:自相关性 B:多重共线性 C:异方差性 D:随机解释变量
答案:异方差性
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
答案:可以计算模型的拟合程度
A:内生变量 B:前定变量 C:外生变量 D:虚拟变量
A:个别的Xi围绕它的期望值的离差 B:不可观测的因素所形成的误差 C:Yi的测量误差 D:Yi的预测值与实际值的偏差
A:F分布 B:t分布 C:正态分布 D:卡方分布
A:截面数据 B:时间序列数据 C:虚拟变量数据 D:计算机随机生成的数据
AI参考:正确答案是D:计算机随机生成的数据。经济计量分析通常需要真实、可靠的数据作为分析基础，计算机随机生成的数据通常缺乏实际意义和代表性，不应作为经济计量分析所用的数据。相比之下，截面数据、时间序列数据和虚拟变量数据都是在实际经济活动中获取的数据，可以用于经济计量分析。因此，D选项是正确答案。'
A:包含随机方程的经济数学模型 B:数学规划模型 C:模糊数学模型 D:投入产出模型
A:4.284 B:0.345 C:0.326 D:0.338
A:不能判断是否存在一阶自相关 B:存在完全的负的一阶自相关 C:不存在序列相关 D:存在完全的正的一阶自相关
AI参考:正确答案是C：不存在序列相关。当DW值等于4时，说明样本数据中自相关系数绝对值小于DW临界值表中的du（du值为du=4.3）可以认为不存在序列相关。因此选项C为正确答案。而A、B、D三个选项均与此不符，属于干扰选项。'
A:a1≠0,b1≠0 B:a1=0,b1=0 C:a1=0,b1≠0 D:a1≠0,b1=0
A:-1≤DW≤0 B:-1≤DW≤1 C:0≤DW≤4 D:-2≤DW≤2
A:4 B:5 C:6 D:2
A:0.2 B:无法计算 C:0.8 D:0.6
A:滞后变量 B:外生变量 C:政策变量 D:虚拟变量
A:异方差性 B:自相关性 C:设定误差问题 D:多重共线性
A:小于10 B:大于5 C:小于5 D:大于10
A:虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测 B:在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量 C:如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性 D:多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善
AI参考:正确选项为：B, D解释：B选项：在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。这是因为虽然存在多重共线性，但是模型中的解释变量仍然对被解释变量有线性关系，所以OLS估计量仍然是最佳线性无偏估计量。D选项：多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。这是因为增加样本信息可以减少数据间的共线性，从而改善模型的拟合效果。A选项：虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。这句话有一定的道理，但是在实际操作中，我们通常会通过增加样本信息、调整模型等方式来改善模型的拟合效果，而不是直接去掉某个解释变量。C选项：如果回归模型存在严重的多重共线性，不应当不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。因为这样做可能会导致模型拟合效果变差，甚至可能遗漏掉重要的解释变量。在存在严重多重共线性的情况下，应当通过增加样本信息、调整模型等方式来改善模型的拟合效果。'
A:代表数量因素 B:取值为1和0 C:在有些情况下可代表数量因素 D:是质的因素的数量化 E:代表质的因素
A:模型的判定系数为0 B:只能估计参数的线性组合 C:模型的判定系数为1 D:参数无法确定
AI参考:正确选项为D:参数无法确定。当模型存在完全多重共线性时，多个解释变量之间高度相关，导致参数估计值无法确定，而且线性回归分析的结果可能不准确。在这种情况下，模型的判定系数可能较高，但解释能力较弱，因为许多自变量对因变量的影响是相互抵消的。因此，完全多重共线性会降低模型的精度和可信度。'
A:解释变量两两不相关，则不存在多重共线性 B:有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义 C:存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析 D:所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的
A:0表示存在某种属性 B:1表示不存在某种属性 C:0表示不存在某种属性 D:0和1代表的内容可以随意设定 E:1表示存在某种属性
A:检验模型结构的稳定性 B:调整季节波动 C:修正模型的设定误差 D:分段回归 E:工具变量法
AI参考:正确答案是：ABCDE。虚拟变量的特殊应用有检验模型结构的稳定性、调整季节波动、修正模型的设定误差、分段回归以及工具变量法等。所以ABCDE都是正确选项。'
A:本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费函数 B:消费作被解释变量，收入作解释变量的消费函数 C:资本投入与劳动投入两个变量同时作为生产函数的解释变量 D:每亩施肥量、每亩施肥量的平方同时作为小麦亩产的解释变量的模型
A:无偏性 B:有效性 C:一致性 D:线性
A:的一阶线性自相关检验 B:．ut＝ρut－1+ρ2ut－2+vt形式的序列相关检验 C:xi=b0+b1xj+ut形式的多重共线性检验 D:递增型异方差的检验 E:遗漏重要解释变量导致的设定误差检验
A:加权最小二乘法 B:一阶差分法 C:残差回归法 D:广义差分法 E:Durbin两步法
A:错 B:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:错 B:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:错 B:对
A:对 B:错
A:对 B:错
A:错 B:对
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