第三章习题 回归模型扩展

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1、第三章习题回归模型的扩展一、填空题1.若所建模型的残差分布呈现逐渐扩大的趋势,则表明模型可能存在异方差(性)。2.若使用偏相关系数检验方法检验模型的自相关性,则在EVIEWS软件中,其命令为identresid。3.假设有如下根据广义差分变换的模型,若要利用Durbin估计法估计,则相应的EVIEWS命令为lsycy(-1)xx(-1)。4.解决自相关性常用的方法是广义差分法。5.有若干年的某经济变量月度数据,假定一年有1月、3月、9月分别表现出变动,则应引入3个虚拟变量数。6.当多元线性回归模型中出现多重共线性问题时,常用的处理方法有:直接剔除次要解释变量;间接剔除重要解释变量;逐步回归法;

2、主分量(成分)回归法。7.二元线形回归模型中自变量的相关系数的平方值为0.95,则则其方差膨胀因子数值为208.若某多元线形回归模型的容许度为0.05,则其方差膨胀因子数值为20。9、为了消除多重共线性的影响,阿尔蒙提出利用_滞后期的多项式_来逼近滞后参数的变化结构。10、根据有关数据,估计得到需求函数如下:利用此模型进行滞后效应乘数分析,得到的长期乘数为0.85。二、单选题1.若回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的普通最小二乘估计量(B)A、无偏且有效 B、无偏但非有效 C、有偏但有效 D、有偏且非有效2.若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用(C)A、普通最小

3、二乘法B、广义差分法 C、加权最小二乘法   D、工具变量法3.下列哪种检验,不仅能够检验异方差的存在性,而且通过“试验”可以探测异方差的具体形式(C)A、Park检验B、Gleiser检验C、Park检验和Gleiser检验D、White检验3.当回归模型存在自相关性时,t检验的可靠性会(A)A、降低    B、增大    C、不变       D、无法确定4.当残差分布呈现何种变化时说明模型很可能存在自相关性(D)A、递增趋势 B、递减趋势 C、随机波动  D、周期性变化5.当DW>4-dL,则认为随机误差项εi(D)A、不存在一阶负自相关B、无一阶序列相关C、存在一阶正自相关D、存在一阶

4、负自相关6.已知DW统计量的值接近于2,则样本回归模型残差的一阶自相关系数近似等于(C)A、1   B、-1   C、0   D、0.57、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1,则表明模型中存在(C)A.异方差性B.序列相关C.多重共线性D.拟合优度低8、某商品需求函数为,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(B)。A.2B.4C.5D.69、根据样本资料建立某消费函数如下:,其中C为消费,x为收入,虚拟变量,所有参数均检验显著,则城镇家庭的消费函数为(A)。A

5、.B.C.D.10、产生多重共线性的根本原因是(A)A、经济变量的内在联系B、经济惯性C、经济变量变化趋势的“共向性”D、解释变量中含有滞后变量11、下列模型为分布滞后模型的是(D)A、Yt-1=a+b0Xt-1+εt-1B、Yt=a+b0Xt-2+b1Yt-1+εtC、Yt-1=a+b0X1t-1+b1X2t-1+εt-1D、Yt=a+b0Xt+b1Xt-1+b2Xt-2+εt12、对于有限分布滞后模型,解释变量的滞后长度每增加一期,可利用的样本数据就会()A.增加1个B.减少1个C.增加2个D.减少2个三、多选题1.常用的检验异方差性的方法有(BCD)A、方差膨胀因子检测B、戈德菲尔德-匡

6、特检验C、怀特检验D、戈里瑟检验 E、DW检验2.模型产生异方差性的主要原因有(ACE)A、模型中遗漏了影响逐渐增大的因素B、解释变量中含有滞后变量C、模型函数形式的设定误差D、经济惯性E、随机因素影响3.模型出现异方差性带来的影响有(BDE)A、OLS估计不再是无偏估计B、OLS估计不再是有效估计C、低估系数的标准误差D、t检验可靠性降低E、增大模型的预测误差3.常用的检验自相关性的方法有(BD)A、布罗斯-戈弗雷检验B、偏相关系数检验C、特征值检验D、DW检验  E、怀特检验4.对自回归模型进行自相关检验时,直接用DW检验,则一般(AE)A、DW值趋近于2B、DW值趋近于4C、DW值趋近于

7、0D、DW检验有效E、DW检验无效5.下列说法正确的是(ABC)A、DW检验可用于检验模型是否存在一阶自相关B、偏相关系数检验可用于检验模型是否存在一阶自相关C、拉格朗日乘数检验可用于检验模型是否存在一阶自相关D、布罗斯-戈弗雷检验只能用于检验模型是否存在一阶自相关E、DW检验可用于检验模型是否存在高阶自相关7.模型产生自相关性的主要原因有(ACD)A、模型中遗漏了重要解释变量B、经济活动的滞后效

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