计量经济学期末考试范围.doc

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1、一、单项选择题(10×1分=10分)。1、“计量经济学”一词最早是由()依照“生物计量学”创造出来的。A、恩格尔(R.Engle)B、弗瑞希(R.Frisch)C、萨缪尔森(P.Smuelson)D、丁伯根(J.Tinbergen)2、把反映某一总体特征的同一指标的数据,按一定的时间顺序和时间间隔排列起来,这样的数据称为()。A、横截面数据;B、时间序列数据;C、修匀数据;D、随机数据3、总体平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是()。A、RSS=TSS+ESSB、TSS=RSS+ESSC、ESS=RSS-TSSD、ES

2、S=TSS+RSS4、多元线性回归模型的“线性”是指对()而言是线性的。(A)解释变量;(B)被解释变量;(C)回归参数;(D)剩余项5、用一组有30个观测值的样本估计模型后,在0.05的显著性水平下对的显著性做t检验,则显著地不等于零地条件是其统计量大于等于()(A)t0.05(30);(B)t0.025(28);(C)t0.025(27);(D)F0.025(1,28)6、完全多重共线性产生的后果包括参数估计量的方差()(A)增大;(B)减小;(C)无穷大;(D)无穷小7.更容易产生异方差的数据为()A.时序数据B.平均数据C.横截面数据

3、D.年度数据8.在修正异方差的方法中,不正确的是()A.加权最小二乘法;B.对原模型变换的方法;C.对模型的对数变换法;D.两阶段最小二乘法9、在分段线性回归分析中,如果只有一个属性变量,且其有三种类型,则引入虚拟变量个数应为()A、1个,B、2个,C、3个,D、4个;10、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、B、C、D、二、多项选择题(10×2分=20分)。1、经济计量分析工作的几个步骤是()。A、经济理论研究B、设定模型C、估计参数D、检验模型E、应用模型

4、2、计量经济模型的检验一般包括内容有()。A、经济意义检验B、统计推断检验C、计量经济学检验D、预测检验E、对比检验3、古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有()。A、无偏性B、线性C、最小方差D、不一致性E、有偏性4、以Y表示实际观测值,表示回归估计值,e表示残差,则回归直线满足()。A、通过样本均值点B、C、D、E、5、反映回归直线拟合优度的指标有()。A、相关系数B、回归系数C、样本决定系数D、回归方程的标准误差E、剩余变差(或残差平方和)6、多元样本线性回归函数是()A、B、C、D、7、多元线性回归模型的古典假定有()A、零均值

5、假定B、同方差和无自相关假定C、随机扰动项与解释变量不相关假定D、无多重共线性假定E、正态性假定8、修正多重共线性的经验方法包括()A、剔除变量法B、增大样本容量C、变换模型形式D、截面数据与时间序列数据并用E、变量变换9、异方差性的检验的方法有()A.图示检验法;B.戈德菲尔德-夸特(G-Q)检验;C.怀特(White)检验;D.ARCH检验;E戈里瑟检验10.产生异方差性的主要原因是()A.模型中省略了某些重要变量;B.模型设定误差;C.测量误差的变化;D.截面数据中总体各单位的差异。三、简答题(4×5分=20分)。1、随机误差项包含哪些

6、因素影响?2、多元线性回归分析中,为什么要对可决系数加以修正?3、多重共线性对回归参数的估计有何影响?4、虚拟变量数量的设置规则和选择规则是什么?四、辨析题(10×1.5分=15分)。1、计量经济学研究经济生活中精确的函数关系。2、建立计量经济模型成功的三要素是理论、方法和数据。3、随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别。4、在计量经济模型中,随机扰动项与残差项无区别。5、多元线性回归模型是指对于变量而言是线性的。6、多重可决系数是介于-1和1之间的一个数,它越大表明模型对数据的拟合程度就越好。7、如果其他条件不变,VIF越高,O

7、LS估计量的方程越大。8、如果在多元回归中,根据通常的t检验,全部偏回归系数都是统计上不显著的,你就不会得到一个高的R2值。9.在异方差性的情况下,若采用Eviews软件中常用的OLS法,必定高估了估计量的标准误。10.如果存在异方差,通常使用的检验和检验是无效的。五、填空题(8×1.5分=12分)。1、已知某一直线回归方程的可决系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的相关系数为。2、多元线性回归模型的同方差和无自相关假定是指。3、对回归模型整体的显著性检验是。4、对回归参数的各个回归系数的显著性检验采用的是。5、在计量经济学中,引入虚拟变

8、量是为了将定量因素和同时纳入模型之内6、以乘法形式引入虚拟变量做回归模型的比较和结构变化检验时,合并后模型的应服从基本假定,特别是所比较的方差相同,否则会出现。7、

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