计量经济学题库(判断题简答题计算题)

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1、1判断题1.从截面分析中得到的R2通常大于从时序分析中得到的R2。2.无约束模型是Yi=0+1X1i+2X2i+3X3i+ui，有约束模型为Yi=0+1X1i+ui。F统计量为：(RSSr−RSSu)/gRSSu/(n−k)其中的g=43.考伊克模型是假定待估参数是以等比数列递减的（）4.复相关系数R2随着解释变量的增加而增加。()5.如果回归模型的基本假设满足，并且误差项服从正态分布，那么(bb−b)/se(^b)服从t分布，其中，se(^b)表示标准差。6.要使得计量经济学模型拟合得好,就必须增加解释变

2、量。7.较高的两两相关系数并不一定表明存在着高度多重共线性。8.b是X的系数，原假设是：b=0，则如果原假设被拒绝的话，就称X对Y有显著的影响。9.违背基本架设的计量经济学模型是不可估计的。10.在存在自相关时，最小二乘估计是有偏的11.你要检验假设：b=0。设tc是t分布的临界值，如果bb−tcse(^b)≤0≤bb+tcse(^b)，则不能拒绝以上假设。12.在带常数项的线性回归中，残差平方和等于零。13.当自相关成为一个问题时，广义差分法是一个有效的解决办法。()14.以两种方式估计投资函数：第一种方

3、式，投资以万元来度量，第二种方式，投资以亿元来度量。两种估计得到的拟合优度是一样的。（）15.一元线性回归模型斜率参数的估计是被解释变量的方差和解释变量的比值16.变量的两两高度相关并不表示高度多重共线性。（）17.随机误差项的方差的估计量等于残差平方和除以样本容量。18.最小二乘估计的残差和小于任何其他线性估计的残差和。()19.杜宾沃森统计量约等于1−r，其中r是相邻两期干扰项的相关系数（一阶自相关系数）20.数理经济模型和计量经济学模型之间的差异之一是计量经济模型加入了未知或者不可知的随机变异。21.

4、如果一个原假设（nullhypothesis）不被拒绝，它就是真实的。（）22.若模型出现内生变量的滞后变量Yt−1作为解释变量，可用DW统计量进行自相关检验（）23.短期效应由当期值的系数表示124.实际问题中的多重共线性不是自变量之间存在理论上或实际上的线性关系造成的，而是由于所收集的数据之间存在近似的线性关系所致。25.随机变量X,Y间的相关系数可以取任意实数。26.正自相关意味着如果当前期的误差项是正的那么下一期的误差项将是负的。27.在线性回归模型中，为自变量或者应变量重新选取单位（比如，元换成千

5、元），会影响t统计量和R2的数值。()28.当计量经济学模型出现异方差性，其普通最小二乘法参数估计量仍具有无偏性，但不具有有效性。29.当异方差性成为一个问题时，加权最小二乘法是一个有效的解决办法。()30.一个加性虚拟自变量改变模型的斜率。()31.虚拟变量可以被用来对数据进行季节调整。()32.长期效应是所有解释变量滞后值的当前值的系数之和33.两阶段最小二乘估计是一种工具变量估计。（）34.在存在自相关时，最小二乘估计是有偏的。()35.在拟合优度检验中，拟合优度高，则解释变量对被解释变量的解释程度就

6、高，可以推测模型总体线性关系成立；反之亦然。36.若某一结构方程过度识别，可用间接最小二乘法估计参数（）37.区间估计是建立一个未知参数一定会落入的范围。38.内生变量是理论或模型所要解释的变量，即因变量，它是为理论或模型以外的因素所影响的变量，是具有某种概率分布的随机变量。（）39.在存在异方差性时，假设检验是不可信的。()40.在存在高度多重共线性的情况下，无法判断一个回归系数的显著性。41.尽管存在完全多重共线性，普通最小二乘估计量仍然是最优线性无偏估计量(BLUE)。42.异方差性在时间序列模型中是

7、一个普遍的现象。()43.虚拟解释变量使得截距项发生移动。44.设误差项为ut=ut−1+vt，其中vt满足基本假设。这表明模型存在异方差性45.消除自相关的一阶差分变换假定自相关系数必须等于1。46.如果一个方程不可识别，2SLS是不适用的。（）47.联立方程模型中可以包含恒等式48.斜率和截距参数的估计量是相互独立的。49.样本容量N越小，残差平方和RSS就越小，模型拟合优度越好。50.滞后变量的长期效应由滞后变量当前值的系数反应。()51.如果样本足够大，那么即使随机误差项不服从正态分布，最小二乘估

8、计量也服从正态分布。252.53.虚拟变量是用来表示数量差异的变量（）54.杜宾沃森检验在某些期数据缺失的情况下特别有用。55.假设检验可以告诉我们只有那个样本数据与我们的猜想一致或者相容。56.杜宾沃森（Durbin-Watson）检验是用来检验一阶自相关的。()57.改变解释变量或者是被解释变量的单位，对t统计量和R2没有影响58.当存在异方差时，最小二乘估计是有偏的。()59.最小二乘估计量是确定的数。60