西南财经_计量经济学期末试题西南财经大学2007 －2008 学年第一学期各专业本科2005 级（三年级一学期）学号评定成绩（分）学生担任教师《计量经济学》期末闭卷考试题（下述一- 四题全作计100分，两小时完卷）考试日期：试题全文：一、单选题答案二、多选题答案一、单项选择题（每小题1分，共30分）1、以下模型中属于线性回归模型是( )A. 212()i i i E Y X X ββ=+B. 1()i i i E Y X β=C. 212()i i i E Y X X ββ=+D. 12ii i X Y u ββ=++2、半对数模型01ln Y X ααμ=++中，参数1α的含义是（）A ． X 的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y 的相对变化率B ．Y 关于X 的弹性C ．X 的相对变化，引起Y 的期望值绝对量变化D ．Y 关于X 的边际变化3、在模型12233t t t t Y X X u βββ=+++的回归分析结果报告中，设F 统计量对应p 值为 F p ，给定显著性水平0.05α=，则下列说确是表明（）A 、若F p α<，解释变量2t X 对t Y 的影响是显著的B 、若F p α≥，解释变量2t X 和3t X 对t Y 的联合影响是显著的C 、若F p α< ，则解释变量2t X 和3t X 对t Y 的影响均不显著D 、以上说法均不对4、对被解释变量Y 个别值作的区间预测,不具有的特点是( ) A. 对Y 的预测区间是随F X 的变化而变化的 B. 对Y 的预测区间上下限与样本容量有关 C. 对Y 的预测区间只决定于随机扰动i u 的方差D. 对Y 的预测区间不仅受抽样波动影响，而且还受随机扰动项的影响5、对多元线性回归方程的显著性检验，所用的F 统计量可表示为（）A 、()(1)ESS n k RSS k --B 、22()(1)(1)R n k R k ---C 、(1)()ESS k RSS n k --D 、()ESSRSS n k -6、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与（）A. 样本容量大小有关B.与变量属性无关C. 模型有无截距项有关D.与被解释变量无关 7、关于可决系数2R ，以下说法中错误的是（）A 、可决系数2R 的定义为被回归方程已经解释的变差与总变差之比；B 、[]201R ∈，；C 、可决系数2R 反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述；D 、可决系数2R 的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。
计量经济学_西南财经大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。
答案:错误2.表示X和Y之间真实线性关系的总体回归模型是（）答案:3.时间序列数据中更容易出现异方差性。
答案:错误4.DW检验适用于下列哪种情况的检验（）答案:正的一阶自回归形式的自相关性5.DW统计量的取值范围是（）答案:6.如果一元线性回归模型中存在自相关性，则OLS估计不具有下列哪个性质（）答案:有效性7.下列哪个选项描述的是一元线性回归模型【图片】中的自相关性（）答案:8.利用估计的自回归系数【图片】一定能消除自相关性。
答案:错误9.当随机扰动项存在异方差性时，应该使用加权最小二乘法估计回归模型中的参数。
答案:正确10.用DW统计量估计自回归系数【图片】只适用于一阶自相关性。
答案:正确11.自相关性都会造成低估OLS估计量的真实方差。
答案:错误12.截面数据中不会出现自相关性。
答案:错误13.考虑一个样本量为100的多元回归模型【图片】，若去掉中间的20个观测值进行GQ检验，则检验统计量在原假设下服从（）分布答案:F(37, 37)14.对三元回归模型【图片】，样本量用n表示。
考虑包含交叉项的White检验，则检验统计量服从自由度为（）的卡方分布。
答案:915.下列哪个异方差检验不能诊断出是由哪个解释变量引起的异方差性（）答案:ARCH检验16.异方差性是指随机扰动项的方差会随解释变量的变化而变化。
答案:正确17.反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是（）答案:回归平方和18.虚拟变量的取值只能取0或1。
答案:错误19.在计量经济学的参数估计中，以下哪一项不属于参数估计“尽可能接近真实值”的判断标准是（）答案:渐进正态性20.关于古典假定与统计性质的关系，以下说法正确的是（）答案:若零均值假定不成立，则OLS的无偏性和有效性都会受到影响。
计量经济学练习题一、单项选择(每题2分)1、计量经济学是______C 的一个分支学科。
A 、统计学B 、数学C 、经济学D 、数理统计学2、下面属于横截面数据的是_D _________。
A 、1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B 、1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值C 、某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D 、某年某地区20个乡镇各镇的工业产值3.若一元线性回归模型12i i i Y X u ββ=++满足经典假定，那么参数1β、2β的普通最小二乘估计量1ˆβ、2ˆβ是所有线性估计量中（ B） A 、无偏且方差最大的B 、 无偏且方差最小的C 、有偏且方差最大的D 、有偏且方差最小的4.在一元线性回归模型12i i i Y X u ββ=++中，若回归系数2β通过了t 检验，则在统计意义上表示（ B ）A 、2ˆ0β≠B 、20β≠C 、20β=D 、2ˆ0β=5、在二元线性回归模型i i i i u X X Y +++=22110βββ中，1β表示（ A）。
A ．当X2不变时，X1每变动一个单位Y 的平均变动。
B ．当X1不变时，X2每变动一个单位Y 的平均变动。
C ．当X1和X2都保持不变时，Y 的平均变动。
D ．当X1和X2都变动一个单位时，Y 的平均变动。
6．按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量， 且（ A ）。
A ．与随机误差项不相关B ．与残差项不相关C ．与被解释变量不相关D ．与回归值不相关7、根据样本资料估计得出人均消费支出Y 对人均收入X的回归模型为·ln()20.75ln()i i Y X +＝，这表明人均收入每增加1％，人均消费支出将增加（ B ）A ．0.2%B ．0.75%C ．2%D ．7.5%8、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。
最小二乘准则是指（ D ）A ．使1ˆ()n i ii Y Y =-∑达到最小值 B ．使1ˆ||ni i i Y Y =-∑达到最小值 C ．使ˆmax ||i iY Y -达到最小值 D ．使21ˆ()ni i i Y Y =-∑达到最小值 9、已知三元线性回归模型估计的残差平方和为21800ni i e ==∑，估计用样本容量为n=24，则随机误差项i u 的方差估计量2ˆσ是 ( B )A ．33.33B ．40C ．38.09D ．36.3610、多元线性回归分析中的 RSS 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11、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、模型应用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、模型修定、结构分析、模型应用12、在一元线性回归问题中，因变量为Y ，自变量为X的样本回归方程可表示为（C ）A 、01t t t Y X u ββ=++B 、01t t t Y X e ββ=++C 、01t t Y X ββ=+))) D 、()01t t E Y X ββ=+13、对经典一元线性回归模型，用OLS 法得到的样本回归直线为01t t Y X ββ=+)))，则点(,)X Y ( B ) A ．一定不在回归直线上 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14、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15、检验多元线性回归模型时，发现各参数估计量的t 值都不显著，但模型的F值确很显著，这说明模型存在（ A ）A ．多重共线性B ．异方差C ．自相关D ．设定偏误16、White 检验可用于检验（B ）A ．自相关性 B. 异方差性 C ．解释变量随机性 D.多重共线性17、在给定的显著性水平下，若DW 统计量的下限、上限临界值分别为L d 、u d ，则当L u d d d <<时，可以认为随机误差项（ D ）A ．存在一阶正自相关B ．存在一阶负自相关C ．不存在一阶自相关D ．存在自相关与否不能断定18、已知模型的形式为12t t y x ββ=+,在用实际数据对模型的参数进行估计的时候,测得DW 统计量为0.52,则广义差分变量是( D )A. 11048 048t t t t y .y ,x .x ----B. 1107453 07453t t t t y .y ,x .x ----C. 11052 052t t t t y .y ,x .x ----D. 11074 074t t t t y .y ,x .x ----19、某商品需求模型为12t t t Y X u ββ=++，其中Y 为商品需求量，X 为商品价格，为了考察全年12个月份不同的影响，假定模型中引入12个虚拟变量，则会产生（ D ）问题。
