计量经济学题(答案)
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《计量经济学》要点 量的说法正确的有（ C）
一、单项选择题
知识点：
第一章 A、被解释变量和解释变量均为随机变量
B、被解释变量和解释变量均为非随机变量
C、被解释变量为随机变量，解释变量为非随机 若干定义、概念
时间序列数据定义
变量
横截面数据定义
1.同一统计指标按时 间顺 序 记录的 数据称 为
( B )。 D、被解释变量为非随机变量，解释变量为随机
变量
双对数模型中参数的含义；
A、横截面数据 B、时间序列数据
C、修匀数据 D、原始数据
2.同一时间，不同单位相同指标组成的观测数据 7.双对数模型 ln Y ln 0 1 ln X 中，参数
称为（ B ）
A．原始数据 B．横截面数据 C．时间序列数据 D．修匀数据
变量定义（被解释变量、解释变量、内生变量、
的含义是（ ） D 1
A .X 的相对变化，引起 Y 的期望值绝对量变化
B.Y 关于 X 的边际变化
C.X 的绝对量发生一定变动时，引起因变量 Y 外生变量）
的相对变化率
单方程中可以作为被解释变量的是（控制变量、
D.Y 关于 X 的弹性 内生变量 、外生变量）；
3.在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变
8. 双对数模型 ln Y ln 0 1 ln X 中，参数 量的说法 正确 的有（ C ）
A、被解释变量和解释变量均为随机变量
1 的含义是 （ C ） B、被解释变量和解释变量均为非随机变量
A. Y 关于 X的增长率 C、被解释变量为随机变量，解释变量为非随机
变量
B .Y 关于 X的发展速度
D、被解释变量为非随机变量，解释变量为随机
变量
什么是解释变量、被解释变量？
计量经济学研究方法一般步骤 从变量的因果关系上，模型中变量可分为解释变 四步 12 点 量（Explanatory variable）和被解释变量 (Explained
variable)。
在模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量 C. Y 关于 X的弹性
D. Y 关于 X 的边际变化
9.计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤
（ B ）
A．确定科学的理论依据、 模型设定、 模型修定、 是变动的结果。
模型应用 被解释变量是模型要分析研究的对象，也常称为
“应变量 ”(Dependent variable) 、“回归 子”
（Regressand）等。 B．模型设定、估计参数、模型检验、模型应用
C．搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验
D．模型设定、检验、 结构分析、模型应用
解释 变量 也常称为 “自变量” (Independent
对计量经济模型应当进行哪些方面的检验？
variable)、“回归元”（Regressor）等，是说明应
经济意义检验 ：检验模型估计结果，尤其是参数
变量变动主要原因的变量。
因此，被解释变量只能由内生变量担任，不能由
估计，是否符合经济理论。
非内生变量担任。
4.单方程计量经济模型中可以作为被解释变量的
是（ C ） 统计推断检验 ：检验参数估计值是否抽样的偶然
结果，运用数理统计中的统计推断方法，对模型
及参数的统计可靠性做出说明。主要有 t，F ， A、控制变量 B、前定变量
C、内生变量 D、外生变量 2 等检验；
R
5.单方程计量经济模型的被解释变量是（ A ）
A、内生变量 B、政策变量
C、控制变量 D、外生变量 计量经济学检验 ：检验模型是否符合计量经济方
法的基本假定，例如检验模型是否存在多重共线
性，检验模型中的随机扰动项是否存在自相关和
6. 在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变 异方差性等等。
预测检验 ：模型预测的结果与经济运行的实际结
果相对比，以此检验模型的有效性。
在使用计量经济模型分析问题时， 通常会使用哪
些类型数据？使用这些类型数据各自应该注意
第二章 哪些问题？ 若干基本概念
（ ）时间序列数据 （ ）把反映某 1
Time Series Data 总体、样本回归方程、模型 一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间 古典线性回归模型的普通最小二乘估计量满足 顺序和时间间隔（如月度、季度、年度）排列起 的统计性质（最佳线性无偏估计） ；
1.古典线性回归模型的普通最小二乘估计量满足 来，这样的统计数据称为时间序列数据；
的统计性质
(A)
（ ）截面数据 同一时间（时 2
(Cross-Section Data) A. B.
最佳线性
无偏
估计
仅满足线性性
期或时点）某个指标在不同空间的观测数据，称
C.
D.
非有
效性
有偏性
为截面数据；
（3）面板数据（ Panel Data）面板数据指时间序 样本回归直线 ( X ,Y )
2. 设 OLS 法 得 到 的 样 本 回 归 直 线 为 列数据和截面数据相结合的数据，对若干个体进
行多期观测。例如在居民收支调查中收集的对各 Y X e ， 则 点 ( X , Y )
i 1 2 i i
个固定调查户在不同时期的调查数据，又如全国
( B )
A、一定不在回归直线上 各省市不同年份的经济发展状况的统计数据，就
都是面板数据；
（4）虚拟变量数据 (Dummy Variables Data)。 B、一定在回归直线上
C、不一定在回归直线上
D、在回归直线上方 时间序列数据若是非平稳的，可能造成“伪 经典线性计量模型的假定有哪些？
回归”；
假定 1：零均值假定; 假定 2：同方差假定 ; 假定
截面数据往往存在异方差；
3：无自相关假定 ; 假定 4：随机扰动项 ui 与解释
利用面板数据的计量经济模型已成为计量
经济学研究的专门问题，容易产生异方差、自相 变量 X 不相关; 假定 5：正态性假定；（假定 6：
i
关性。
无多重共线性）
3.下图中符号 “ ”所代表的是（ B ） 计量经济模型检验通常包含哪些检验？每种检
验基本思想是什么？
经济意义检验：检验模型估计结果，尤其是参 Y i Y? ?0 ?1 X
数估计，是否符合经济理论。
统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然
Y
结果，运用数理统计中的统计推断方法，对模型
及参数的统计可靠性作出说明。
X 计量经济学检验：检验模型是否符合计量经济方
A. 随机误差项 B. 残差 法的基本假定，例如检验模型是否存在多重共线
性，检验模型中的随机扰动项是否存在自相关和 C. Yi 的离差 D. Yi 的离差
t 检验通常可以用于检验 （ D ） 异方差性等等。
预测检验：模型预测的结果与经济运行的实际结 A 模型拟合优度 B 模型整体显著性
C 正态性 D 个体参数显著性
果相对比，以此检验模型的有效性。
4.以下 模型中不属于 变量 线性回 归模型是
( A )。
A、 2
E(Yi Xi ) X i
1 2 有关调整后的判定系数 2
R 与判定系数 2
R 之
B、 X i
Y u i 1 i
2 间的关系叙述正确的是（ C ）
A 2
R 等于 2
R
C、 2
E (Yi Xi ) X i
1 2 B 2
R 与 2
R 没有数量关系
D、 E (Yi Xi ) Xi
1 2 C 一般情况下 R 2 R2
5.用最小二乘法作回归分析时提出了古典假定，
这是为了（ B ） D 2
R 大于 2
R
A. 使回归方程更简化
B. 得到总体回归系数的最佳线性无偏估计 在模型 Yt 1 2 X 2t 3 X 3t ut的回归
分 析 结 果 报 告 中 ， 有 F 2634.23 ，
C. 使解释变量更容易控制
D. 使被解释变量更容易控制
6. 在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示 F的p值 ，则表明（ D ）
0.0000
为：（ c ） A、解释变量 X 2t 对Yt 的影响是显著的
A、 Yt 0 1 X t ut B、解释变量 X 3t 对Yt 的影响是显著的
B、 Yt E (Yt / X ) i C、解释变量 X 2t 和 X 3t 对Yt 的影响是均不显著
C、 Y? ?0 ?1
t X t D、解释变量 X 2t 和X3t 对Yt 的联合影响是显著的
D、 E Yt / X t 0 1 X t
第四章
多重共线性 （1）定义、产生原因；（2）后果；（3）
第三章
多元线性回归模型整体的读解 （对回归结果全过
程的读解分析） 检测；（4）弥补。
参数的最小二乘估计量的性质
简单相关系数矩阵方法主要用于检验（ D ）
A．异方差性 B.自相关性
根据 F 值判断整体显著性的规则（ p 值接近于零
表示整体显著）；
多元线性回归模型 RSS 反映了应变量观测值与
估计值之间的总变差
多元线性回归分析中的 RSS（剩余平方和）
反映了（ C ）
A．应变量观测值总变差的大小
B．应变量回归估计值总变差的大小
C．应变量观测值与估计值之间的总变差
D．Y 关于 X 的边际变化
多元线性回归模型 ESS自由度为 k-1 C．随机解释变量 D.多重共线性
能够检验多重共线性的方法有＿ A＿＿＿
A.简单相关系数矩阵法 B. DW 检验法
C. White 检验 D.ARCH 检验法
如果模型中的解释变量存在 完全 的多重共线
性，参数的最小二乘估计量是（ C ）
A．无偏的 B. 有偏的
C. 无法估计 D. 无正确答案
如果模型中的解释变量存在 不完全 的多重共
线性，参数的最小二乘估计量是（ A ）
A．无偏的 B. 有偏的
C. 无法估计 D. 无正确答案
多元线性回归分析中的 ESS 的自由度是
( D ） 如果模型中的解释变量存在 完全 的多重共线
A．K B．n
C．n-K D．k-1 性，参数的最小二乘估计量是 （ C ）
调整后的判定系数 2 2 A．无偏的 B. 有偏的
