自相关性习题集与问题详解解析汇报.doc

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1、自相关性一、名词解释1序列相关性2虚假序列相关3差分法4广义差分法5自回归模型6广义最小二乘法7DW检验8科克伦-奥克特跌代法9Durbin两步法10相关系数二、单项选择题1、如果模型yt=b0+b1xt+ut存在序列相关，则（）A.cov(xt,ut)=0B.cov(ut,us)=0(t≠s)C.cov(xt,ut)≠0D.cov(ut,us)≠0(t≠s)2、DW检验的零假设是（ρ为随机误差项的一阶相关系数）A、DW＝0　B、ρ＝0　　C、DW＝1　　　D、ρ＝13、下列哪个序列相关可用DW检验（vt为

2、具有零均值，常数方差且不存在序列相关的随机变量）A．ut＝ρut－1+vt　　B．ut＝ρut－1+ρ2ut－2+…+vtC．ut＝ρvt　　D．ut＝ρvt+ρ2vt-1+…4、DW的取值围是（）A、-1≤DW≤0　　B、-1≤DW≤1　　C、-2≤DW≤2　　D、0≤DW≤45、当DW＝4时，说明（）A、不存在序列相关　　　B、不能判断是否存在一阶自相关C、存在完全的正的一阶自相关　D、存在完全的负的一阶自相关6、根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW＝2.3。在样本容量n=20,解释变量k

3、=1，显著性水平为0.05时，查得dl=1,du=1.41,则可以决断（）A、不存在一阶自相关　B、存在正的一阶自相关C、存在负的一阶自　D、无法确定7、当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是（）A、加权最小二乘法　　　B、间接最小二乘法　　C、广义差分法　D、工具变量法8、对于原模型yt=b0+b1xt+ut，广义差分模型是指（）9、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（）A、ρ≈0　　　B、ρ≈1　C、-1＜ρ＜0　　D、0＜ρ＜110、假定某企业的生产决策是由模型St=b0+b

4、1Pt+ut描述的（其中St为产量，Pt为价格），又知：如果该企业在t-1期生产过剩，经营人员会削减t期的产量。由此决断上述模型存在（）A、异方差问题　　B、序列相关问题　　C、多重共线性问题　　D、随机解释变量问题11、根据一个n=30的样本估计后计算得DW＝1.4，已知在5%的置信度下，dl=1.35,du=1.49,则认为原模型（）A、存在正的一阶自相关　　B、存在负的一阶自相关　　C、不存在一阶自相关　D、无法判断是否存在一阶自相关。12对于模型，以ρ表示et与et-1之间的线性相关关系（t=1,2

5、,…T）,则下列明显错误的是（）A、ρ＝0.8，DW＝0.4　B、ρ＝-0.8，DW＝-0.4　C、ρ＝0，DW＝2D、ρ＝1，DW＝013、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为()A.横截面数据B.时间序列数据C.修匀数据D.原始数据一、多项选择题1、DW检验不适用一下列情况的序列相关检验（）A、高阶线性自回归形式的序列相关B、一阶非线性自回归的序列相关C、移动平均形式的序列相关D、正的一阶线性自回归形式的序列相关E、负的一阶线性自回归形式的序列相关2、以dl表示统计量DW的下限分布，du表示统计量DW

6、的上限分布，则DW检验的不确定区域是（）A、du≤DW≤4-duB、4-du≤DW≤4-dlC、dl≤DW≤duD、4-dl≤DW≤4E、0≤DW≤dl3、DW检验不适用于下列情况下的一阶线性自相关检验（）A、模型包含有随机解释变量　　B、样本容量太小　　C、非一阶自回归模型　　D、含有滞后的被解释变量　　E、包含有虚拟变量的模型4、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（）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　　D、Durbin两步法5、如果模型yt

7、=b0+b1xt+ut存在一阶自相关，普通最小二乘估计仍具备（）A、线性　　B、无偏性　　C、有效性　　D、真实性　　E、精确性6、DW检验不能用于下列哪些现象的检验A、递增型异方差的检验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、的一阶线性自相关检验E、遗漏重要解释变量导致的设定误差检验二、简答题1．简述DW检验的局限性。2．序列相关性的后果。3．简述序列相关性的几种检验方法。4．广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？5．解决序列相关

8、性的问题主要有哪几种方法？6．差分法的基本思想是什么？7．差分法和广义差分法主要区别是什么？8．请简述什么是虚假序列相关。9．序列相关和自相关的概念和畴是否是一个意思？10．DW值与一阶自相关系数的关系是什么？三、计算分析题1.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y、劳动投入L和资本投入K的年度数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程：(0.237)(0.)(0.),DW=0.858上式下面括号中的