计量经济学试卷B教学内容.doc

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1、计量经济学试卷B一、单项选择题(每题2分,共40分)1、双对数模型中,参数的含义是(C)A、Y关于X的增长率B、Y关于X的发展速度C、Y关于X的弹性D、Y关于X的边际变化2、在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为:(C)A、B、C、D、 (其中)3、一元线性回归分析中的回归平方和ESS的自由度是(D)A、nB、n-1C、n-kD、k4、在多元回归中,调整后的判定系数与判定系数的关系为(A)A、B、C、D、与的关系不能确定5、在异方差性情况下,常用的估计方法是(D)A、一阶差分法B、广义差分法C、

2、工具变量法D、加权最小二乘法6、在以下选项中,正确表达了序列自相关的是(A)A、B、C、D、7、White检验方法主要用于检验(A)A、异方差性B、自相关性C、随机解释变量D、多重共线性8、在D.W.检验中,当d统计量为4时,表明(B)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、在序列自相关的情况下,参数估计值仍是无偏的,其原因是(D)A、零均值假定成立B、同方差假定成立C、无多重共线性假定成立D、解释变量与随机误差项不相关假定成立10、如果回归模型违背了同方差性,参

3、数的最小二乘估计量是(   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11、所谓异方差是指(A)A、B、C、D、12、在修正序列自相关的方法中,不正确的是(B)A、广义差分法B、普通最小二乘法C、一阶差分法D、Durbin两步法13、广义差分法是(B)的一个特例A、加权最小二乘法B、广义最小二乘法C、普通最小二乘法D、两阶段最小二乘法14. 在线性回归模型中,若解释变量和的观测值成比例,即有,其中k为非零常数,则表明模型中存在(B

4、)A、异方差B、多重共线性C、序列自相关D、设定误差15、在分布滞后模型中,短期影响乘数为(D)A、B、C、D、16、经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性,在分布滞后模型中,这种序列相关性就转化为(B)A.异方差问题B.多重共线性问题C.序列相关性问题D.设定误差问题17、对于含有截距项的计量经济模型,若想将含有m个互斥类型的定性因素引入到模型中,则应该引入虚拟变量个数为(B)A、mB、m-1C、m+1D、m-k18、设某计量经济模型为:,其中大学教授年薪,,则对于参数β的含义,下列解释正确的是

5、(C)A、β表示大学女教授的平均年薪B、β表示大学男教授的平均年薪C、β表示大学男教授与女教授平均年薪的差异D、β表示大学男教授和女教授平均年薪19、前定变量是(A)的合称A、外生变量和滞后变量B、内生变量和外生变量C、外生变量和虚拟变量D、解释变量和被解释变量20、简化式模型就是把结构式模型中的内生变量表示为(B)A、外生变量和内生变量的函数关系B、前定变量和随机误差项的函数模型C、滞后变量和随机误差项的函数模型D、外生变量和随机误差项的函数模型二、多项选择题(每题2分,共10分)1、古典线性回归

6、模型的普通最小二乘估计量的特性有(ABCD)A、无偏性B、线性性C、最小方差性D、一致性E、有偏性2、判定系数的公式为(BCD)A、B、C、D、E、3、有关调整后的判定系数与判定系数之间的关系叙述正确的有(BC)A、与均非负B、模型中包含的解释个数越多,与就相差越大C、只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1,则D、有可能大于E、有可能小于0,但却始终是非负4、多重共线性产生的原因有(BCE)A、遗漏或删除变量B、经济变量存在共同变化的趋势C、模型中大量采用了滞后变量D、残差的均值为零E、认识上的

7、局限造成选择变量不当5、当结构方程为恰好识别时,可选择的估计方法是(CDE)A、最小二乘法B、广义差分法C、间接最小二乘法D、二阶段最小二乘法E、有限信息最大似然估计法三、判断改错题,先判断题中说法是否正确,若错误,请指出错误之处。(每题3分,共15分)1、在经典多元线性回归中,对于(随机干扰项的方差)的最小二乘估计量和极大似然估计量是一样的。答:错误。的OLS估计量为,而ML估计量为2、经典计量经济学方法中所涉及的线性函数是指解释变量是线性的。答:错误。因为经典计量经济学方法中所涉及的线性函数,指

8、回归系数是线性的,即回归系数只以它的一次方出现,对解释变量则可以不是线性的。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答:错误。有可能高估也有可能低估4、一旦模型中的解释变量是随机变量,则违背了基本假设,使得模型的OLS估计量有偏且不一致。答:错误。模型中的基本假设是,当解释变量是随机变量时,进一步假设它们与随机干扰项不相关。事实上,当解释变量是随机变量且与随机干扰项同期相关时,才会使得OLS估计量有偏且不一致。5、对于联立方程模型,可以用OLS方

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