计量经济学判断选择题

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1、一、判断题(20分) 1. 线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果。(F) 2.多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。(F) 3.在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。(F) (有时高估有时低估)4.总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。(Y) 5.线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。  (F) (相关系数要接近±1)6.判定系数R平方的大小不受回归模型中所包含的解释变量个数的影响。( F )7.多重共线性是一种随机误差现象。 (F) 8.当存在自

2、相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的。  ( F )(自相关不影响OLS估计量的线性和无偏性,但使之失去有效性 )9.在异方差的情况下, OLS估计量误差放大的原因是从属回归的R平方变大。( F ) 10.任何两个计量经济模型的R平方都是可以比较的。  ( F )1.  随机误差项和残差项是一回事。(  F   ) 2.  给定显著性水平a及自由度,若计算得到的

3、t

4、值超过临界的t值,我们将接受零假设(  F  ) 3.  利用OLS法求得的样本回归直线Y=B1+B2X通过样本均值点(X均值,Y均值)。( T  ) 4.

5、  判定系数R平方=TSS/ESS。(  F  ) 5.  整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。( F ) (前者是F统计量,后者是T统计量)6.  双对数模型的R平方值可以与对数线性模型的相比较,但不能与线性对数模型的相比较。(  T  ) 7.  为了避免陷入虚拟变量陷阱,如果一个定性变量有m类,则要引入m个虚拟变量。(  F  ) (当有随机误差项时,引入m-1)9.  识别的阶条件仅仅是判别模型是否可识别的必要条件而不是充分条件。( T )10. 如果零假设H0:B2=0,在显

6、著性水平5%下不被拒绝,则认为B2一定是0。 ( F )1. 回归分析用来处理一个因变量与另一个或多个自变量之间的因果关系。( F ) 2. 拟合优度R2的值越大,说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。( T )3. 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。( F ) 4. 引入虚拟变量后,用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。( T )5. 多重共线性是总体的特征。( F ) 6. 任何两个计量经济模型的R平方都是可以比较的。( F ) 7. 异方差会使OLS估计量的标准误差高估,而自相关会使其低估。( F

7、 ) 8. 杜宾—瓦尔森检验能够检验出任何形式的自相关。( F ) 9. 异方差问题总是存在于横截面数据中,而自相关则总是存在于时间序列数据中。( F ) 10. 内生变量的滞后值仍然是内生变量。( F ) 二、选择题(20分) 1. 在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合,是(  D ) A. 原始数据      B. Pool数据      C. 时间序列数据    D. 截面数据  2. 下列模型中属于非线性回归模型的是(  C  )  3. 半对数模型的含义是(   C   )  A. X的绝对量变化,引起

8、Y的绝对量变化 B. Y关于X的边际变化  C. X的相对变化,引起Y的期望值绝对量变化     D. Y关于X的弹性 4. 模型中其数值由模型本身决定的变量是(  B  ) A、外生变量     B、内生变量    C、前定变量     D、滞后变量 5. 6. 根据样本资料估计人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为这表明人均收入每增加1%,人均消费支出将增加( B ) A. 0.2%      B. 0.75%         C. 2%           D. 7.5% 7. 如果回归模型违背了同方差假定(异方差),最

9、小二乘估计量是( A ) A. 无偏的,非有效的         B. 有偏的,非有效的 C. 无偏的,有效的            D. 有偏的,有效的 8. 在回归模型满足DW检验的前提条件下,当统计量等于2时,表明(   C   ) A. 存在完全的正自相关               B. 存在完全的负自相关 C. 不存在自相关                        D. 不能判定  9. 将一年四个季度对被解释变量的影响引入到包含截距项的回归模型当中,则需要引入虚拟变量的个数为 (  C   ) A.    

10、             B.             C. 3             D.  10. 在联立方程结构模型中,对模型中的每一个随机方程单独使用普通最小二乘法得到的估计参数是(   B   ) A. 有偏但一致的   B. 有偏且不一致的   C. 无偏且一致

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