复件复习0910B答案.doc

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1、复习单项选择题1.计量经济学是一门(B)学科。A。数学B.经济C.统计D。测量2.狭义计量经济模型是指(C)。A。投入产出模型B。数学规划模型C.包含随机方程的经济数学模型D。模糊数学模型3.计量经济模型分为单方程模型和(C)。A。随机方程模型B.行为方程模型C。联立方程模型D.非随机方程模型4.经济计量分析的工作程序(B)A。设定模型,检验模型,估计模型,改进模型B。设定模型,估计参数,检验模型,应用模型C。估计模型,应用模型,检验模型,改进模型D。搜集资料,设定模型,估计参数,应用模型5.同一统计指标按时间顺序记录的数

2、据列称为(B)A。横截面数据B。时间序列数据C.修匀数据D.平行数据6.样本数据的质量问题,可以概括为完整性、准确性、可比性和(B)。A.时效性B。一致性C.广泛性D。系统性7.有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据,估计生产函数模型,然后用该模型预测未来煤炭行业的产出量,这是违反了数据的(A)原则。A.一致性B.准确性C.可比性D。完整性8.判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于(B)准则。A.经济计量准则B.经济理论准则C.统计准则D.统计准则和经济理论准则9.对下列模型进行经济意义检验,哪一个模型通常

3、被认为没有实际价值的(B).A.(消费)(收入)B。(商品需求)(收入)(价格)C。(商品供给)(价格)D.(产出量)(资本)(劳动)10.回归分析中定义的(B)A。解释变量和被解释变量都是随机变量B。解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量C.解释变量和被解释变量都为非随机变量D.解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量11.最小二乘准则是指使(D)达到最小值的原则确定样本回归方程。A.B.C.D。12。下图中“{”所指的距离是(B)A.随机误差项B.残差C.的离差D.的离差13.最大或然准则是从模型总体抽取该n组样

4、本观测值的(C)最大的准则确定样本回归方程。A.离差平方和B.均值C。概率D。方差14.参数估计量是的线性函数称为参数估计量具有(A)的性质。A。线性B.无偏性C.有效性D。一致性15.参数的估计量具备有效性是指(B)A。B。为最小C。D.为最小16.要使模型能够得出参数估计量,所要求的最小样本容量为(A)A。n≥k+1B.n≤k+1C。n≥30D。n≥3(k+1)17.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为,估计用样本容量为,则随机误差项的方差估计量为(B).A。33.33B.40C。38.09D。36.36

5、18.最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和(A).A。方程的显著性检验B。多重共线性检验C。异方差性检验D.预测检验19.反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是(B)。A。总体平方和B。回归平方和C。残差平方和11。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(B)。A。RSS=TSS+ESSB。TSS=RSS+ESSC。ESS=RSS—TSSD.ESS=TSS+RSS20.下面哪一个必定是错误的(C)。A。B。C.D。21。产量(X,台)与单位产品成本(Y,元/台)之间的回

6、归方程为,这说明(D)。A.产量每增加一台,单位产品成本增加356元B.产量每增加一台,单位产品成本减少1.5元C.产量每增加一台,单位产品成本平均增加356元D.产量每增加一台,单位产品成本平均减少1.5元22.回归模型,i=1,…,25中,总体方差未知,检验时,所用的检验统计量服从(D)。A。B.C.D.23。设为回归模型中的参数个数(包括截距项),n为样本容量,ESS为残差平方和,RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为(A)。A。B.C.D。24.根据可决系数R2与F统计量的关系可知,当

7、R2=1时有(C)。A.F=1B.F=-1C。F→+∞D.F=025.线性回归模型的参数估计量是随机变量的函数,即.所以是(A).A。随机变量B.非随机变量C.确定性变量D.常量26。由可以得到被解释变量的估计值,由于模型中参数估计量的不确定性及随机误差项的影响,可知是(C)。A.确定性变量B.非随机变量C。随机变量D。常量27.下面哪一表述是正确的(D).A。线性回归模型的零均值假设是指B.对模型进行方程显著性检验(即检验),检验的零假设是C.相关系数较大意味着两个变量存在较强的因果关系D.当随机误差项的方差估计量等于零

8、时,说明被解释变量与解释变量之间为函数关系28。在双对数线性模型中,参数的含义是(D).A。Y关于X的增长量B.Y关于X的发展速度C.Y关于X的边际倾向D。Y关于X的弹性29。根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归方程为,这表明人均收入每增加1%,人均消费支出将增加(C).A。2%B.0

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