计量经济学练习题.doc

本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。第1章一、单项选择题1、在同一时间，不同统计单位的相同统计指标组成的数据列是( )A、时期数据 B、时点数据 C、时序数据 D、截面数据2、在经济数学模型中，依据经济法规人为确定的参数，如固定资产折旧率，利息率，称为( )A、定义参数 B、制度参数 C、内生参数 D、外生参数3、经济计量研究中的数据有两类，一类是时序数据，另一类是( )A、总量数据 B、横截面数据 C、平均数据 D、相对数据4、经济计量学起源于对经济问题的( )A、理论研究 B、应用研究 C、定量研究 D、定性研究5、弗里希将计量经济学定义为( )A、经济理论、统计学和数学三者的结合 B、管理学、统计学和数学三者的结合C、管理学、会计学和数学三者的结合 D、经济学、会计学和数学三者的结合6、有关经济计量模型的描述正确的为( )A、经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定性关系B、经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用确定性的数学方程加以描述C、经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述D、经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定性关系，用随机性的数学方程加以描述7、经济计量学一词的提出者是（ ）A、弗里德曼 B、丁伯根 C、费里希 D、克莱茵8、同一统计指标按时间顺序记录的数据列是( )A、时间数据 B、时点数据 C、时序数据 D、截面数据9、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型是ln=3、5+0、91nXi，这表明人均收入每增加1，人均消费支出将( )A、增加3、5 B、增加0、35 C、增加0、9 D、增加910、单一方程计量经济模型不包括（ ）A、行为方程 B、技术方程 C、制度方程 D、定义方程11、计量经济模型的被解释变量一定是（ ）A、控制变量 B、政策变量 C、内生变量 D、外生变量12、半对数模型中，参数的含义是（ ） A、X的绝对量变化，引起Y的绝对量变化 B、Y关于X的边际变化 C、X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化 D、Y关于X的弹性13、用模型描述现实经济系统的原则是( )A、以理论分析作先导，解释变量应包括所有解释变量B、以理论分析作先导，模型规模大小要适度C、模型规模越大越好；这样更切合实际情况D、模型规模大小要适度，结构尽可能复杂14、计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤（ ）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15、在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有（ ）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，解释变量为非随机变量D、被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量二、多项选择题1、以下属于横截面数据的有（ ）A、1980-2010年各年全国31个省市自治区的工业产值B、1980-2010年某地区的财政收入C、2010年全国31个省市自治区的服务业产值D、2010年30个重点调查城市的工业产值E、2010年全国国内生产总值的季度数据2、在模型的经济意义检验中，主要检验以下哪几项？（ ）A、参数估计量的符号B、参数估计量绝对值的大小C、参数估计量的相互关系D、参数估计量的显著性E、拟合优度检验3、对计量经济模型的检验主要从（ ）方面进行。A、经济意义的检验 B、统计推断检验C、计量经济学检验 D、模型预测检验 E、实践检验4、计量经济模型的应用领域主要有（ ）。A、结构分析 B、经济预测 C、政策评价 D、检验和发展经济理论E、市场均衡分析5、经济结构分析主要包括（ ）A、边际分析 B、弹性分析 C、乘数分析 D、比较静力学分析 E、动态分析第2章一、单选题1、在回归模型Yi=0+1Xi+ui中，检验H0：1=0时所用的统计量服从的分布为( )A、2(n-2) B、t(n-1) C、2(n-1) D、t(n-2)2、若X和Y在统计上独立，则相关系数等于( )A、-1 B、0 C、1 D、3、年劳动生产率X(千元)和工人工资Y(元)之间的回归直线方程为=20+60Xt，这表明年劳动生产率每提高1000元时，工人工资平均( )A、增加60元 B、减少60元 C、增加20元 D、减少20元4、设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量，则对总体回归模型进行显著性检验(F检验)时构造的F统计量为( )A、F= B、F=1-C、F=D、F=5、下列回归方程中一定错误的是（ ）A、 B、 C、 D、 6、以Yi表示实际观测值，表示预测值，则普通最小二乘法估计参数的准则是( )A、(Yi一)2=0 B、(Yi-)2=0C、(Yi一)2最小 D、(Yi-)2最小 7、在对回归模型进行统计检验时，通常假定随机误差项ui服从( )A、N(0，2) B、t(n-1) C、N(0，)(如果ij，则) D、t(n)8、已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为( )A、0.32 B、0.4 C、0.64 D、0.89、在利用线性回归模型进行区间预测时，随机误差项的方差越大，则( )A、预测区间越宽，精度越低 B、预测区间越宽，预测误差越小C、预测区间越窄，精度越高 D、预测区间越窄，预测误差越大 10、对于利用普通最小二乘法得到的样本回归直线，下面说法中错误的是( )A、ei=0 B、ei0 C、eiXi=0 D、Yi=11、回归系数进行显著性检验时的t统计量是( )A、 B、 C、 D、12、回归分析的目的为( )A、研究解释变量对被解释变量的依赖关系B、研究解释变量和被解释变量的相关关系C、研究被解释变量对解释变量的依赖关系D、研究解释变量之间的依赖关系13、在X与Y的相关分析中( )A、X是随机变量，Y是非随机变量 B、Y是随机变量，X是非随机变量C、X和Y都是随机变量 D、X和Y均为非随机变量14、随机误差项是指( )A、实际值与E（Yi|Xi）的偏差 B、估计值与的偏差C、实际值与估计值的偏差 D、个别的围绕它的期望值的离差15、按照经典假设，线性回归模型中的解释变量应为非随机变量，且( )A、与被解释变量Yi不相关 B、与随机误差项ui不相关C、与回归值值不相关 D、与残差项ei不相关16、判定系数R2的取值范围为( )A、0R22 B、0R21 C、0R24 D、1R2417、在一元回归模型中，回归系数通过了显著性t检验，表示( )A、0 B、0 C、0，=0 D、=0，018、根据判定系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时，有( )A、F=-1 B、F=0 C、F=1 D、F=19、在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（ ）A、 B、C、 D、 （其中）20、设OLS法得到的样本回归直线为，以下说法不正确的是( )A、 B、在回归直线上C、 D、21、用一组有30个观测值的样本估计模型，在0.05的显著性水平下对的显著性作检验，则显著地不等于零的条件是其统计量t大于( )。A、 t0.05(30) B、 t0.025(30) C、 t0.05(28) D、 t0.025(28)22、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为lnY=2.00+0.75lnX，这表明人均收入每增加1，人均消费支出将增加( )。A、 2% B、 0.2% C、 0.75% D、 7.5%23、以下不属于估计量的小样本性质的有（ ）A、 无偏性 B、 有效性 C、 线性 D、 一致性24、对线性回归方程，应用普通最小二乘法，会得到一组正规方程，一下方程中不是正规方程的是（ ）A、 B、C、 D、25、应用某市1978-2005年人均可支配收入与年均消费支出的数据资料建立简单的一元线性消费函数，估计结果得到样本决定系数R2=0.9938，总离差平方和TSS=480.12，则随机误差项的标准差估计值为（ ）A、 4.284 B、 0.326 C、 0.338 D、 0.345二、多选题1、指出下列哪些现象是相关关系( )A、家庭消费支出与收入 B、商品销售额与销售量、销售价格C、物价水平与商品需求量 D、小麦高产与施肥量E、学习成绩总分与各门课程分数2、一元线性回归模型的经典假设包括( )A、 B、 C、 D、E、3、以Y表示实际观测值，表示OLS估计回归值，e表示残差，则回归直线满足( )4、表示OLS估计回归值，u表示随机误差项，e表示残差。如果Y与X为线性相关关系，则下列哪些是正确的( )5、表示OLS估计回归值，u表示随机误差项。如果Y与X为线性相关关系，则下列哪些是正确的( )6、回归分析中估计回归参数的方法主要有( )A、相关系数法 B、方差分析法C、最小二乘估计法 D、极大似然法E、矩估计法7、用OLS法估计模型的参数，要使参数估计量为最佳线性无偏估计量，则要求( )A、 B、 C、 D、服从正态分布 EX为非随机变量，与随机误差项不相关。8、假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备( )A、可靠性 B、合理性C、线性 D、无偏性E、有效性9、普通最小二乘估计的直线具有以下特性( )A、通过样本均值点 B、C、 D、E、10、由回归直线估计出来的值( )A、是一组估计值 B、是一组平均值C、是一个几何级数 D、可能等于实际值YE、与实际值Y的离差之和等于零11、对于样本回归直线，回归变差可以表示为( )A、 B、C、 D、E、12、对于样本回归直线，为估计标准差，下列决定系数的算式中，正确的有( )A、 B、C、 D、E、13、下列相关系数的算式中，正确的有( )A、 B、C、 D、E、14、判定系数可表示为( )A、 B、C、 D、E、15、线性回归模型的变通最小二乘估计的残差满足( )A、 B、C、 D、E、16、调整后的判定系数的正确表达式有( )，k为解释变量的个数。A、 B、 C、 D、E、17、对总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为( )A、 B、C、 D、E、第3章1、在多元线性回归模型中，加入一个新的假定是( )A、随机误差项期望值为零 B、不存在异方差C、不存在自相关 D、无多重共线性2、在回归模型Y=1+2X2+3X3+4X4+ u中，如果假设H0：20成立，则意味着( )A、估计值0 B、X2与Y无任何关系C、回归模型不成立 D、X2与Y有线性关系3、在模型的回归分析结果报告中，有，则表明（ ）A、解释变量对的影响是显著的 B、解释变量对的影响是显著的C、解释变量和对的联合影响是显著的D、解释变量和对的影响是均不显著4、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、 B、 C、 D、5、在多元回归中，调整后的判定系数与判定系数的关系为（ ）A、 C、= D、与的关系不能确定6、多元线性回归分析中的 RSS反映了（ ）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7、计量经济模型中的内生变量（ ）A、可以分为政策变量和非政策变量 B、和外生变量没有区别C、其数值由模型所决定，是模型求解的结果 D、是可以加以控制的独立变量8、用一组有30个观测值的样本估计模型后，在0.05的显著性水平上对的显著性作检验，则显著地不等于零的条件是其统计量大于等于（ ）A、 B、 C、 D、9、模型中，的实际含义是（ ）A、关于的弹性 B、关于的弹性C、关于的边际倾向 D、关于的边际倾向10、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于，则表明模型中存在（ ）A、异方差性 B、序列相关 C、多重共线性 D、高拟合优度11、线性回归模型 中，检验时，所用的统计量 服从( )A、t(n-k+1) B、t(n-k-2)C、t(n-k-1) D、t(n-k+2)12、 调整的判定系数 与多重判定系数 之间有如下关系( ) A、 B、 C、 D、13、在多元线性回归分析中，F检验是用来检验（ ）A、回归模型的总体线性关系是否显著 B、回归模型的各回归系数是否显著 C、样本数据的线性关系是否显著 D、回归方程的预测结果是否显著14、在二元线性回归模型 中，若自变量 对因变量y的影响不显著，那么它所对应的偏回归系数 的取值（ ）A、可能接近0 B、可能接近1 C、可能小于0 D、可能大于115、根据汽车的行驶里程 单位：公里）、行驶时间 （单位：小时）和耗油量y（单位：升）数据，得到的在二元线性回归方程为 中，偏回归系数 的含义是（ ）A、行驶里程每增加1公里，耗油量平均增加0.1升B、行驶时间每增加1小时，耗油量平均增加0.1升C、在行驶时间不变的条件下，行驶里程每增加1公里，耗油量平均增加0.1升D、在行驶里程不变的条件下，行驶时间每增加1小时，耗油量平均增加0.1升16、在多元回归分析中，通常需要计算修正的多重判定系数，这样可以避免 的值（ ）A、由于模型中自变量个数的增加而越来越接近0B、由于模型中样本量的增加而越来越接近0C、由于模型中样本量的增加而越来越接近1 D、由于模型中自变量个数的增加而越来越接近117、在多元线性回归分析中，如果t检验表明回归系数 显著，则意味着（ ）A、整个回归方程的线性关系显著B、整个回归方程的线性关系不显著C、自变量与因变量之间的线性关系不显著D、自变量与因变量之间的线性关系显著 18、下面是根据3个自变量建立多元线性回归方程，得到的方差分析表如下。据此计算的多重可决系数为（ ） 平方和自由度方差F回归 321946.83107315.68.96残差 131723.21111974.84总变差 45367014 A、70.97% B、29.04% C、33.33% D、9.09%19、根据3个自变量建立多元线性回归方程，得到的方差分析表如下。据此计算的估计标准误差为（ ） 平方和自由度方差F回归 321946.83107315.68.96残差 131723.21111974.84总变差 45367014A、327.59 B、109.43 C、567.40 D、362.9420、根据两个自变量得到的多元回归方程为 ，并且已知 TSS=6724.1 ，RSS=6216.4。据此计算的多重判定系数为（ ）A、7.55% B、92.45% C、85.67% D、15.63%21、根据2个自变量建立多元线性回归方程，得到的方差分析表如下。据此计算的用于检验线性关系的统计量F=（ ） 平方和自由度方差回归 332.982166.49残差 1245.927177.99总变差 1578.909 A、1.07 B、0.94 C、0.27 D、3.7422、根据3个自变量进行回归，得到下面的回归结果（a=0.05）。根据上表可知（ ） Coefficients标准误差 t StatP-valueIntercept7589.10252445.02133.10390.00457X Variable 1-117.886131.8974-3.69580.00103X Variable 280.610714.76765.45860.00001X Variable 30.50120.12593.98140.00049A、回归系数 不显著， 和 显著 B、回归系数和不显著，显著 C、回归系数、和都不显著 D、回归系数、和都显著23、在n=30的一组样本、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得到多重决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为（ ）A、0.8603 B、0.8389 C、0.8655 D、0.832724、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，估计用的样本容量为24，则随机误差项ui的方差估计量为（ ）A、33.33 B、40 C、38.09 D、36.3625、假设一元回归方程为，其回归系数对应的t统计量为3.44，样本容量为20，则在5%的显著性水平下，该方程对应的方程显著性检验的F统计量为（ ）A、11.8336 B、1.8547 C、61.92 D、无法计算26、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、回归方程的显著性检验 B、多重共线性检验C、异方差性检验 D、自相关检验27、对回归方程进行的各种统计检验中，与其他检验所用统计量不同的是（ ）A、线性约束检验 B、若干个回归系数同时为零检验C、回归参数的显著性检验 D、回归方程的总体线性显著性检验第4章 多重共线性1、当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（ ）A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性2、经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF（ ）A、大于B、小于C、大于10D、小于53、模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导致参数的OLS估计量方差（ ）A、增大B、减小C、有偏D、非有效4、对于模型yt=b0+b1x1t+b2x2t +ut，与r12=0相比，r120.5时，估计量的方差将是原来的（ ）A、1倍B、1.33倍C、1.8倍D、2倍5、如果方差膨胀因子VIF10，则什么问题是严重的（ ）A、异方差问题 B、序列相关问题C、多重共线性问题D、解释变量与随机项的相关性6、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在( )A、异方差 B、序列相关 C、多重共线性 D、高拟合优度7、存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（ ）A、变大B、变小C、无法估计D、无穷大8、完全多重共线性时，下列判断不正确的是（ ）A、参数无法估计 B、只能估计参数的线性组合C、模型的拟合程度不能判断 D、可以计算模型的拟合程度9、在线性回归模型中，若解释变量和的观测值成比例，既有，其中为非零常数，则表明模型中存在（ ）。A、方差非齐性 B、多重共线性 C、序列相关 D、设定误差10、关于多重共线性下列说法错误的有（ ）A、计量经济学中所谓的多重共线性，不仅包括解释变量之间精确的线性关系，还包括解释变量之间近似的线性关系。B、当Rank(X)k时，表明在矩阵X中，至少有一个列向量可以用其余的列向量线性表示，则说明存在不完全的多重共线性。C、如果解释变量之间不存在完全或不完全的线性关系，则称无多重共线性。D、当两解释变量按同一方式变化时，要区别每个解释变量对被解释变量的影响程度非常困难。11、下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题（ ）A、每亩施肥量、每亩施肥量的平方同时作为小麦亩产的解释变量的模型B、消费作被解释变量，收入作解释变量的消费函数C、本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费函数D、商品价格、地区、消费风俗同时作为解释变量的需求函数12、当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时，下列判断错误的是（ ）A、各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B、部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C、估计量的精度将大幅度下降D、估计对于样本容量的变动将十分敏感13、下述统计量不能用来检验多重共线性的严重性（ ）A、相关系数B、DW值C、方差膨胀因子D、特征值14、多重共线性产生的原因主要有（ ）A、经济变量之间往往存在同方向的变化趋势B、经济变量之间往往存在着密切的关联C、在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性D、在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性E、以上都正确15、多重共线性的解决方法中下列不正确的有（ ）A、保留重要的解释变量，去掉次要的或替代的解释变量B、利用先验信息改变参数的约束形式C、变换模型的形式D、使用截面数据E、逐步回归法以及增加样本容量16、关于多重共线性，下列判断正确的有（ ）A、解释变量两两不相关，则不存在多重共线性B、所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析17、模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（ ）A、参数无法估计 B、不能估计参数的线性组合C、模型的判定系数为0 D、模型的判定系数为118、模型存在不完全多重共线性时，下列判断错误的是（ ）A、参数估计值可以确定，但随着共线性程度的增加而趋于不稳定B、参数估计量的方差随共线性程度的增加而增大C、对参数区间估计时，置信区间变小D、可能造成可决系数较高，F检验显著，各参数单独的t检验可能不显著E、可能使估计的回归系数符号相反19、检验多重共线性时，下列方法错误的是（ ）A、当增加或剔除一个解释变量，或者改变一个观测值时，回归参数的估计值发生较大变化，回归方程可能存在严重的多重共线性。B、从定性分析认为，解释变量的回归系数的标准误差较大，在回归方程中没有通过显著性检验时，可初步判断可能存在严重的多重共线性。C、有些解释变量的回归系数所带正负号与定性分析结果违背时，很可能存在多重共线性。D、解释变量的相关矩阵中，自变量之间的相关系数较小时，则不存在多重共线性问题。20、关于逐步回归法，下列说法错误的是（ ）A、逐步回归法是将统计上不显著的解释变量剔除，最后保留在模型中的解释变量之间没有多重共线性。B、逐步回归法可能因为删除了重要的相关变量而导致设定偏误。C、逐步回归过程中，若新变量的引入改进了修正的可决系数、F检验，且t检验显著，则考虑保留该变量。D、逐步回归过程中，若新变量的引入未能明显改进修正的可决系数、F检验，且对其他回归参数估计值的t检验也未带来什么影响，则认为该变量是多余的。21、零均值假定的违反主要对（ ）产生影响A、截距项的估计 B、斜率系数的估计C、解释变量 D、没有影响22、当出现严重共线性时，下列正确的是（ ）A、t值变大 B、置信区间变小C、VIF变大 D、模型的预测功能失去意义23、关于多重共线性，判断正确的有（ ） A、解释变量两两不相关，则可能存在多重共线性 B、所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的 C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义 D、存在严重的多重共线性的模型能够用于结构分析24、模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（ ） A、参数可以估计 B、只能估计参数的线性组合 C、模型的判定系数为0 D、模型的判定系数为125、不违反多重共线性假定的是（ ）A、完全的多重共线性 B、不完全的多重共线性C、非线性关系 D、近似的线性关系第5章 异方差1、Goldfeld-Quandt方法用于检验（ ）A、异方差性 B、自相关性C、随机解释变量 D、多重共线性2、在异方差性情况下，常用的估计方法是（ ）A、一阶差分法 B、广义差分法C、工具变量法 D、加权最小二乘法3、White检验方法主要用于检验（ ）A、异方差性 B、自相关性C、随机解释变量 D、多重共线性4、Glejser检验方法主要用于检验（ ）A、异方差性 B、自相关性C、随机解释变量 D、多重共线性5、下列哪种方法不是检验异方差的方法（ ）A、戈德菲尔特匡特检验 B、怀特检验 C、戈里瑟检验 D、方差膨胀因子检验6、当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（ ）A、加权最小二乘法 B、工具变量法 C、广义差分法 D、使用非样本先验信息7、加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，即（ ）A、重视大误差的作用，轻视小误差的作用B、重视小误差的作用，轻视大误差的作用C、重视小误差和大误差的作用D、轻视小误差和大误差的作用8、如果戈里瑟检验表明，普通最小二乘估计结果的残差与有显著的形式的相关关系（满足线性模型的全部经典假设），则用加权最小二乘法估计模型参数时，权数应为（）A、 B、 C、 D、 9、如果Goldfeld-Quandt检验显著，则认为什么问题是严重的（ ）A、异方差问题 B、序列相关问题 C、多重共线性问题 D、设定误差问题10、如果与之间存在线性关系，则认为异方差形式为（ ）A、 B、 C、 D、 11、 如果与之间存在线性关系，则认为异方差形式为（ ）A、 B、 C、 D、 12、在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质（ ）A、有效性 B、无偏性 C、最小方差性 D、精确性13、异方差性将导致的后果，下列判断错误的是（ ）A、普通最小二乘法估计量有偏和非一致B、普通最小二乘法估计量非有效C、普通最小二乘法估计量的方差的估计量有偏D、建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效E、建立在普通最小二乘法估计基础上的预测区间变宽14、下列哪些方法可用于异方差性的检验（ ）A、DW检验B、方差膨胀因子检验法C、判定系数增量贡献法D、样本分段比较法15、当模型存在异方差现象时，加权最小二乘估计量具备（ ）A、线性无偏性B、精确性C、有效性D、一致性E、以上都正确16、关于异方差下列判断正确的有（ ）A、当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性B、当异方差出现时，常用的t和F检验失效C、异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差D、如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异方差性17、ARCH检验方法主要用于检验（ ）A、异方差性 B、自相关性C、随机解释变量 D、多重共线性18、关于异方差检验方法，下列判断错误是（ ）A、图示检验法的特点是简单易操作，但有时很难准确对是否存在异方差下结论，还需要采用其他统计检验方法。B、戈德菲尔德-夸特检验的功效，一是与对观测值的正确排序有关；二是与删除数据的个数的大小有关。C、怀特检验的特点是不仅能够检验异方差的存在，同时在多个解释变量的情况下，还能判断出是哪一个变量引起的异方差。D、ARCH检验的特点是不仅能判断时间序列数据模型中是否存在异方差，还能诊断出是哪一个变量引起的异方差。19、线性模型不满足下列哪一假定，称为异方差现象（ ）A、 B、（常数）C、 D、20、容易产生异方差性的数据是（ ）A、时间序列数据 B、虚变量数据C、横截面数据 D、年度数据21、如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是（ ） 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22、产生异方差性的原因不包括（ ）A、模型中遗漏了某些解释变量 B、模型函数形式的设定误差C、样本数据的测量误差 D、非随机因素的影响23、异方差的解决方法不包括（ ）A、普通最小二乘法 B、加权最小二乘法C、模型变换法 D、模型的对数变换第6章 自相关1、如果模型yt=b0+b1xt+ut存在序列相关，则（ ）A、cov(xt, ut)=0 B、cov(ut, us)=0(ts) C、 cov(xt, ut)0 D、 cov(ut, us)0(ts)2、DW检验的零假设是（为随机误差项的一阶相关系数）（ ）A、DW0B、0C、DW1D、13、下列哪个序列相关可用DW检验（vt为具有零均值，常数方差且不存在序列相关的随机变量）（ ）A、utut1+vt B、utut1+2ut2+vtC、utvt D、utvt+2 vt-1 +4、DW的取值范围是（ ）A、-1DW0 B、-1DW1C、-2DW2D、0DW45、当DW4时，说明（ ）A、不存在序列相关 B、不能判断是否存在一阶自相关C、存在完全的正的一阶自相关 D、存在完全的负的一阶自相关6、根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW2、3。在样本容量n=20,解释变量k=1，显著性水平为0、05时，查得dL=1,du=1、41,则可以决断（ ）A、不存在一阶自相关 B、存在正的一阶自相关C、存在负的一阶自相关 D、无法确定7、当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是（ ）A、加权最小二乘法B、间接最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法8、对于原模型yt=b0+b1xt+ut，广义差分模型是指（ ）9、采用一阶差分模型一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况（ ）A、0B、1 C、-10D、0110、假定某企业的生产决策是由模型St=b0+b1Pt+ut描述的（其中St为产量，Pt为价格），又知：如果该企业在t-1期生产过剩，经营人员会削减t期的产量。由此决断上述模型存在（ ）A、异方差问题B、序列相关问题C、多重共线性问题D、随机解释变量问题11、根据一个n=30的样本估计后计算得DW1.4，已知在5%的置信度下，dl=1、35,du=1、49,则认为原模型（ ）A、存在正的一阶自相关 B、存在负的一阶自相关C、不存在一阶自相关 D、无法判断是否存在一阶自相关。12、对于模型，以表示et与et-1之间的线性相关关系（t=1,2,T）,则下列明显错误的是（ ）A、0.8，DW0.4 B、-0.8，DW-0.4C、0，DW2 D、1，DW013、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为 ( )A、横截面数据 B、时间序列数据 C、修匀数据 D、原始数据14、DW检验适用下列哪些情况的序列相关检验（ ）A、高阶线性自回归形式的序列相关B、一阶非线性自回归的序列相关C、移动平均形式的序列相关D、正的一阶线性自回归形式的序列相关15、以dL表示统计量DW的下限分布，du表示统计量DW的上限分布，则DW检验的不确定区域是（ ）A、duDW4-du B、4-duDW4-dl C、0DWdl D、4-dlDW416、DW检验不适用于下列哪些情况下的自相关检验（ ）A、包含有虚拟变量的模型 B、样本容量太小C、非一阶自回归模型 D、含有滞后的被解释变量E、以上都正确17、针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法不是适用的（ ）A、加权最小二乘法B、一阶差分法C、广义差分法D、Durbin两步法18、如果模型yt=b0+b1xt+ut存在一阶自相关，普通最小二乘估计仍具备（ ）A、无偏性B、精确性C、有效性D、真实性19、DW检验不能用于下列哪些现象的检验（ ）A、一阶自相关的检验B、utut1+2ut2+vt形式的序列相关检验C、xi=b0+b1xj+ut形式的多重共线性检验D、的一阶线性自相关检验20、关于自相关下列判断错误的是（ ）A、自相关关系主要存在于时间序列数据中，但是在横截面数据中也可能会出现自相关，称其为空间自相关。B、当存在自相关时，普通最小二乘估计量不再是最佳线性无偏估计量。C、由于自相关的存在，参数的最小二乘估计量有效，但F检验和检验也是不可靠的。D、影响预测精度的两大因素都因自相关的存在而加大不确定性，使预测的置信区间不可靠，从而降低了预测的精度。21、给定显著性水平，若DW统计量的下限临界值和上限临界值分别为dL和dU，则当时，可认为随机误差项（ ）A、存在一阶正自相关 B、存在一阶负自相关C、不存在自相关 D、无法判断是否存在自相关22、应用DW检验需满足的条件不包括（ ）A、模型包含截距项B、模型解释变量不能包含被解释变量的滞后项C、样本容量足够大D、解释变量为随机变量23、自相关性的影响不包括（ ）A、OLS参数估计值仍是无偏的B、OLS参数估计值不再具有最小方法性C、随即误差项的方差会被高估D、模型的统计检验失效24、关于DW检验，以下说法不正确的是（ ）A、DW检验只适用于一阶自相关性检验，且样本容量要充分大B、DW检验统计量的取值范围是0,4C、当DW=2时，对应的相关系数为0，表明不存在自相关性D、当DW接近于4时，相关系数接近于1，表明可能存在完全的一阶自相关25、用于进行广义差分变换的自相关系数的估计方法有（ ）A、科克伦-奥克特迭代法 B、加权最小二乘法C、回归法 D、普通最小二乘法第7章1、过去时期的、对当前被解释变量产生影响的变量称为（ ）滞后变量 B、内生变量 C、前定变量 D、被解释变量2、滞后效应产生的原因（ ）心理预期因素 B、技术因素 C、制度因素 D、以上全都是3、在分布滞后模型中，被称为（ ）延迟乘数 B、动态乘数 C、短期或即期乘数 D、长期乘数4、下列模型是自回归模型的是（ ）A、B、 C、D、以上都不是5、在分布滞后模型中，常见的滞后结构模型不包括（ ）A、递减滞后模型 B、不变滞后模型 C、递增滞后模型 D、型滞后结构6、对有限分布滞后模型，利用多项式进行变换，这种方法为（ ）A、经验加权法 B、阿尔蒙法 C、库伊克模型 D、自适应预测模型7、在自回归模型的构建过程中，通过（ ）的转换，可以将自回归模型最终转换为一阶自回归形式。A、库伊克模型 B、自适应预测模型 C、局部调整模型 D、以上全都是8、在库伊克模型 、自适应预测模型、局部调整模型三个模型中，（ ）模型满足古典假定，可直接使用最小二乘法进行估计。A、库伊克模型 B、自适应预测模型 C、局部调整模型 D、以上全都是9、在自回归模型的估计过程中，为了缓解扰动项与解释变量存在相关所带来估计的偏倚，可采用（ ）A、工具变量法 B、逐步回归法 C、加权最小二乘法 D、广义差分法10、在自回归模型的估计过程中，诊断一阶