计量经济学智慧树知到期末考试答案2024年

计量经济学智慧树知到期末考试答案2024年计量经济学在面板数据模型中，个体效应是不可观测的。

A:错B:对答案:对线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数。

A:正确B:错误答案:错误DW检验中的DW值在0到4之间，数值越小说明模型随机误差项的自相关度越小，数值越大说明模型随机误差项的自相关度越大。

A:对B:错答案:错在异方差性的情况下，常用的OLS法必定高估了估计量的标准误。

A:对B:错答案:错在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。

A:对B:错答案:对回归方程参数的工具变量估计是BLUE。

A:对B:错答案:错在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。

A:对B:错答案:错随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别。

A:错B:对答案:错模型中的解释变量一定都具有随机性。

A:对B:错答案:错在随机效应模型中，我们假设未观察到的效应与每个解释变量相关。

A:错B:对答案:错经典线性回归模型中，参数的极大似然估计是BLUE。

A:错B:对答案:错虚拟变量一定是分类变量，但是分类变量未必是虚拟变量。

A:错B:对答案:对改变解释变量的单位会影响其系数的显著性。（）

A:对B:错答案:对线性性指参数估计量是被解释变量的线性函数。（）

A:对B:错答案:错回归方程总体线性显著性检验的原假设是模型中所有的回归参数同时为零。（）

A:错误B:正确答案:错误对可决系数的解释适合于所有线性回归模型。（）

A:正确B:错误答案:错误在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。（）

A:对B:错答案:错使用LM检验法做p=2的自相关性检验，若检验结果为，则说明原模型存在2阶自相关性。（）

A:正确B:错误答案:正确DW检验适用于检验任何形式的自相关性。（）

A:错误B:正确答案:错误计量模型的经济意义检验通常是将参数估计值与理论预期值进行比较，包括参数的符号、大小及其相互之间的关系，以判断其合理性。（）

A:正确B:错误答案:正确如果t期残差项与t-1期残差之间的的散点图向右上方倾斜，那么根据图示检验法的判断规则可知，原模型存在正自相关性。（）

A:错误B:正确答案:正确模型中增加解释变量个数时可决系数通常会增大，所以模型所含解释变量越多越好。（）

A:错B:对答案:错某一特定的X水平上，总体Y分布的离散度越大，即σ2越大，则（）。

A:预测区间越窄，精度越高B:预测区间越宽，精度越低C:预测区间越窄，预测误差越大D:预测区间越宽，预测误差越小答案:预测区间越宽，精度越低当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（）

A:使用非样本先验信息B:工具变量法C:广义差分法D:加权最小二乘法答案:加权最小二乘法下列哪些回归分析中除了哪一项外，其他都很可能出现多重共线性问题（）

A:“商品价格”、“地区”、“消费风俗”同时作为解释变量的需求函数B:“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C:“消费”作为被解释变量，“收入”作解释变量的消费函数D:“每亩施肥量”、“每亩施肥量的平方”同时作为“小麦亩产”的解释变量的模型答案:“消费”作为被解释变量，“收入”作解释变量的消费函数建立生产函数模型时，样本数据的质量问题不包括（）。

A:完整性B:可比性C:线性D:一致性答案:线性判定系数R2=0.8，说明回归直线能解释被解释变量总变差的（）。

A:64%B:20%C:89%D:80%答案:80%当模型中的解释变量存在完全多重共线性时，参数估计量的方差为（）

A:0B:最小C:1D:∞答案:∞下面属于横截面数据的是（）。

A:某年某地区20个乡镇工业产值的合计数B:1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值C:1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值D:某年某地区20个乡镇各镇的工业产值答案:某年某地区20个乡镇各镇的工业产值DW的取值范围是（）

A:-2≤DW≤2B:0≤DW≤4C:-1≤DW≤0D:-1≤DW≤1答案:0≤DW≤4下图中“{”所指的距离是（）。

A:随机误差项B:.w64940418006s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940418006s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940418006s.font0{font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940418006s.font1{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940418006s.font2{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}iYˆ的离差C:残差D:.w64940417927s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417927s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417927s.font0{font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417927s.font1{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417927s.font2{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}iY的离差答案:残差下列哪种方法不是检验异方差的方法（）

A:D.W.检验B:戈里瑟检验C:戈德菲尔特——匡特检验D:怀特检验答案:DW检验下列方法中哪一个是回归分析中估计回归参数的方法主要有（）。

A:因子分析法B:最小二乘估计法C:方差分析法D:相关系数法答案:最小二乘估计法横截面数据是指（）。

A:同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据B:同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据C:同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据D:同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据答案:同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据经济计量分析工作的基本步骤正确的是（）。

A:个体设计→总体估计→估计模型→应用模型B:设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型C:设定模型→估计参数→收集样本资料→应用模型D:确定模型导向→确定变量及方程式→检验模型→估计模型答案:设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型用模型描述现实经济系统的原则是（）。

A:模型规模越大越好，这样更切合实际情况B:模型规模大小要适度，结构要尽可能复杂C:以理论分析为先导，模型规模大小要适度D:以理论为先导，包括的解释变量越多越好答案:以理论分析为先导，模型规模大小要适度按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（）。

A:与残差项不相关B:与被解释变量不相关C:与随机误差项不相关D:与回归值不相关答案:与随机误差项不相关模型中引入一个无关的解释变量（）。

A:对模型参数估计量的性质不产生任何影响B:导致普通最小二乘估计量精度下降C:导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降D:导致普通最小二乘估计量有偏答案:导致普通最小二乘估计量精度下降根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW=2.3。在样本容量n=20，解释变量个数k=1，显著性水平为0.05时，查得dl=1,du=1.41，则可以判定（）。

A:不存在一阶自相关B:无法确定C:存在负的一阶自相关D:存在正的一阶自相关答案:不存在一阶自相关（）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。

A:外生变量B:内生变量C:滞后变量D:前定变量答案:内生变量计量经济学中应用的数据质量不包括（）。

A:完整性B:准确性C:时效性D:可比性答案:时效性在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（）的统计性质。

A:非一致特性B:有偏特性C:非线性特性D:最小方差特性答案:最小方差特性在异方差情况下，常用的估计方法是（）。

A:加权最小二乘法B:工具变量法C:一阶差分D:广义差分答案:加权最小二乘法White检验方法主要用于检验（）。

A:多重共线性B:随机解释变量C:自相关性D:异方差性答案:异方差性变量之间的相关关系是指（）。

A:变量间不确定性的依存关系B:变量间的函数关系C:变量间的非独立关系D:变量间的因果关系答案:函数关系

Cov(μi,μj/X)=0可以推导出来Cov(μi,μj)=0。

A:错B:对答案:对通常横截面数据比时间序列数据更容易产生多重共线性问题

A:错误B:正确答案:正确多重共线产生的主要原因不包括样本资料的限制。

A:错误B:正确答案:正确线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数

A:正确B:错误答案:错误在经典线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（）

A:错误B:正确答案:正确在实际应用中，我们希望置信水平越低、置信区间越大越好。

A:错误B:正确答案:错误以乘法方式引入虚拟变量，可调整模型的截距。（）

A:错误B:正确答案:错误总体回归函数中的回归系数是随机变量，样本回归函数中的回归系数是参数

A:错误B:正确答案:错误总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹

A:错B:对答案:错随机误差项μ和残差项e是一回事

A:对B:错答案:错随机干扰项具有同方差性和无自相关性，可以推导出OLS估计量具有有效性。

A:对B:错答案:对经济检验主要是用于检验参数估计值的符号及数值大小在经济意义上是否合理。（）

A:正确B:错误答案:错误戈里瑟检验法的基本思想与怀特检验类似，不同之处在于戈里瑟检验法使用的是残差绝对值，而怀特检验则使用的是残差平方。

A:正确B:错误答案:正确随机误差项服从正态分布，可以推导出被解释变量Yi服从正态分布。

A:正确B:错误答案:正确经典线性回归模型（CLRM）中的随机干扰项存在异方差或自相关时，OLS估计量将是有偏的。

A:对B:错答案:错任何情况下，最小二乘法估计量都是最佳估计量。

A:对B:错答案:错对于任何数据都可以建立计量经济学模型。（）

A:错误B:正确答案:错误

Cov(μi,μj/X)=0可以推导出来Cov(μi,μj)=0。

A:错B:对答案:对通常横截面数据比时间序列数据更容易产生多重共线性问题

A:错误B:正确答案:正确多重共线产生的主要原因不包括样本资料的限制。

A:错误B:正确答案:正确线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数

A:错误B:正确答案:错误在经典线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（）

A:错误B:正确答案:正确在实际应用中，我们希望置信水平越低、置信区间越大越好。

A:错误B:正确答案:错误以乘法方式引入虚拟变量，可调整模型的截距。（）

A:正确B:错误答案:错误总体回归函数中的回归系数是随机变量，样本回归函数中的回归系数是参数

A:正确B:错误答案:错误总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹

A:对B:错答案:错随机误差项μ和残差项e是一回事

A:错B:对答案:错随机干扰项具有同方差性和无自相关性，可以推导出OLS估计量具有有效性。

A:对B:错答案:对经济检验主要是用于检验参数估计值的符号及数值大小在经济意义上是否合理。（）

A:正确B:错误答案:错误戈里瑟检验法的基本思想与怀特检验类似，不同之处在于戈里瑟检验法使用的是残差绝对值，而怀特检验则使用的是残差平方。

A:错误B:正确答案:正确随机误差项服从正态分布，可以推导出被解释变量Yi服从正态分布。

A:正确B:错误答案:正确经典线性回归模型（CLRM）中的随机干扰项存在异方差或自相关时，OLS估计量将是有偏的。

A:对B:错答案:错任何情况下，最小二乘法估计量都是最佳估计量。

A:错B:对答案:错对于任何数据都可以建立计量经济学模型。（）

A:错误B:正确答案:错误

如果数据集包括T时间段内的“N”个横截面单位，并且回归模型具有“k”个独立变量，那么固定效应估计的自由度（df）应该是多少

A:NT-N-kB:N-T-kC:N-kTD:NT-k答案:NT-N-k对于一个含有截距项的计量经济模型，若某定性因素有m个互斥的类型，为将其引入模型中，则需要引入虚拟变量个数为（

）

A:m-1B:m+1C:m-kD:m答案:m-1下列关于自相关问题的表述，哪个是不正确的

A:DW检验只用于检验一阶自相关B:一阶自相关系数可以通过进行估计C:DW检验不适用于模型中存在被解释变量的滞后项作解释变量的情形D:BG（Breusch-Godfrey）统计量只用于检验高阶自相关答案:BG（Breusch-Godfrey）统计量只用于检验高阶自相关根据判定系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时有

A:F=－1

B:F=0C:F=1

D:F=∞答案:F=∞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

A:序列相关性问题B:异方差问题C:设定误差问题D:多重共线性问题答案:多重共线性问题广义差分法是（

）的一个特例

A:两阶段最小二乘法B:加权最小二乘法C:广义最小二乘法D:普通最小二乘法答案:广义最小二乘法

经济计量分析的工作程序(

)

A:估计模型，应用模型，检验模型，改进模型B:设定模型，估计参数，检验模型，应用模型C:搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型D:设定模型，检验模型，估计模型，改进模型答案:搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型已知某一元线性回归模型的样本可决系数为0.64，则该模型中解释变量与被解释变量间的相关系数为

A:0.32B:0.8C:0.64D:0.4答案:0.8在一元线性回归模型中，总体回归方程可表示为

A:B:C:D:答案:C逐步回归法既检验又修正了

A:随机解释变量B:异方差性C:自相关性D:多重共线性答案:多重共线性关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是

A:只有系统因素B:既有随机因素，又有系统因素

C:其余都不对D:只有随机因素答案:既有随机因素，又有系统因素应用DW检验方法时应满足该方法的假定条件，下列不是其假定条件的为

A:线性回归模型中不能含有滞后内生变量B:解释变量为非随机的C:被解释变量为非随机的D:随机误差项服从一阶自回归答案:被解释变量为非随机的已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1，则DW统计量近似等于

A:4B:1C:2D:0答案:0在戈德菲尔德-匡特检验中，备择假设是

A:异方差B:递减型异方差C:递增型异方差D:同方差答案:递增型异方差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:高拟合优度B:序列相关C:异方差性D:多重共线性答案:多重共线性经济学家想研究收入对储蓄的影响。他收集了120对同卵双胞胎的数据。如果收入与未观察到的家庭效应相关，以下哪种估计方法最合适

A:随机效应估计B:固定效应估计C:普通最小二乘估计D:加权最小二乘估计答案:固定效应估计在异方差性情况下，常用的估计方法是（）。

A:工具变量法B:加权最小二乘法C:广义差分法D:一阶差分法答案:加权最小二乘法请问当在DW检验中，若DW统计量为2时，表明（）。

A:存在一阶正自相关

B:不存在一阶自相关

C:存在一阶负自相关D:不能判定答案:不存在一阶自相关反映模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是（）。

A:残差平方和B:可决系数C:总离差平方和D:回归平方和答案:回归平方和从长期看，消费与收入之间存在一个均衡比例，消费与收入的关系虽然有时会偏离这个比例，但这种偏离只是随机的、暂时的。消费与收入的这种关系称为（）。

A:函数关系B:相关关系C:不确定关系D:协整关系答案:相关关系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什么检验？（）

A:模型预测检验B:计量经济学检验C:经济意义检验D:统计检验答案:经济意义检验判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性是属于什么检验（）。

A:显著性检验B:拟合优度检验C:模型假定的检验

D:经济意义检验

答案:经济意义检验已知含有截距项的二元线性回归模型，估计的残差平方和为800，估计所用样本量为24，则随机误差项u的方差估计量为（）。

A:38.09B:36.36C:33.33D:40答案:40横截面数据是指（）。

A:同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据B:同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据C:同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据D:同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据答案:同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据下列不属于自相关性的补救措施的是（）。

A:广义最小二乘法B:广义差分法C:加权最小二乘法D:科克伦-奥科特迭代法答案:加权最小二乘法最小二乘准则是指()

A:残差e的平方和最小B:Y与它的期望值的离差平方和最小C:X与它的期望值的离差平方和最小D:随机误差项u的平方和最小答案:残差e的平方和最小一个估计量的无偏性是指（）。

A:所有可能样本估计值的数学期望等于待估总体参数B:随着样本量的增大，该估计量的值越来越接近总体参数C:该估计量的方差比其它估计量小D:样本估计量的值恰好等于待估的总体参数答案:所有可能样本估计值的数学期望等于待估总体参数工具变量法是用于修正模型存在（）的一种方法。

A:自相关性B:异方差性C:多重共线性D:内生解释变量答案:内生解释变量在DW检验中，当DW统计量为0时，表明（）。

A:不存在一阶自相关B:存在一阶正自相关C:存在一阶负自相关D:不能判定答案:存在一阶正自相关

LM检验统计量对应的p值为0.02，在显著性水平0.05下，则该案例的随机误差项不存在自相关（）

A:错B:对答案:错文化程度是定性因素（）

A:对B:错答案:对虚拟变量引入模型的基本方式包括加法方式（）

A:对B:错答案:对当模型存在高阶自相关时，可用D-W法进行自相关检验。（）

A:错B:对答案:错1960年-2021年中国新生儿数量为时间序列（）

A:错B:对答案:对虚拟变量只能代表质的因素（）

A:对B:错答案:错序列各因素之间互相影响，表现在时序图中季节周期振幅随着趋势增加或减小，则用乘法模型（）

A:对B:错答案:对异方差指的是被解释变量围绕回归线的波动程度不同（）

A:对B:错答案:对LB检验属于平稳性检验方法（）。

A:对B:错答案:错随机误差项ui与残差项ei是一回事。（）

A:错B:对答案:错变量的两两高度相关并不表示高度多重共线性。（）

A:对B:错答案:错stata将变量X设置为时间变量的命令是tsset(X)（）

A:错B:对答案:对2010年1月-2020年12月北京市最低气温属于时间序列（）

A:错B:对答案:对LB检验不属于平稳性检验方法（）

A:对B:错答案:对在异方差情况下，通常预测失效。（）

A:对B:错答案:对戈德菲尔特——匡特检验可以检验任何类型的异方差。（）

A:错B:对答案:错虚拟变量取“1”值通常代表为被比较的类型。（）

A:对B:错答案:对自相关是指误差项序列自身相关（）

A:对B:错答案:对经计算，变量x与y之间相关系数为-0.75，则⼆者之间存在⾼度负相关（）

A:错B:对答案:错纯随机序列是没有价值的序列。（）

A:错误B:正确答案:正确如果模型存在一阶序列相关性，则变量的显著性检验失去意义。（）

A:错B:对答案:对虚拟变量主要来代表质的因素，但在有些情况下可以用来代表数量因素（）

A:错B:对答案:对序列各因素之间相互独立，表现在时序图中季节周期的振幅不随趋势发生变化，则用加法模型（）

A:错B:对答案:对以加法方式引入虚拟变量时，不包括解释变量包含一个定量变量和一个一种以上类型的定性变量（）

A:错B:对答案:对如果残差项与滞后一期残差项散点图的大多数散点落到了1，3象限，则说明存在负自相关（）

A:错B:对答案:错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，即重视小误差的作用，轻视大误差的作用（）

A:正确B:错误答案:错误当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。

A:估计对于样本容量的变动将十分敏感B:模型的随机误差项也将序列相关C:估计量的精度将大幅度下降D:各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别E:部分解释变量与随机误差项之间将高度相关答案:部分解释变量与随机误差项之间将高度相关从变量的因果关系来看，经济变量可分为（）。

A:内生变量B:解释变量C:控制变量D:外生变量E:被解释变量答案:被解释变量###解释变量下列哪些方法可用于异方差性的检验（）。

A:残差回归检验法B:DW检验C:方差膨胀因子D:相关系数法E:样本分段比较法答案:样本分段比较法存在随机解释变量的情形包括（）。

A:滞后被解释变量作解释变量B:与随机误差项相关的变量作解释变量C:滞后解释变量作解释变量D:与被解释变量存在双向因果关系的变量作解释变量答案:滞后被解释变量作解释变量###与被解释变量存在双向因果关系的变量作解释变量模型显著性检验（F检验）通不过的原因可能在于（）。

A:解释变量与被解释变量之间不存在线性相关关系B:回归模型存在序列相关C:回归模型中存在多重共线性D:解释变量选取不当或遗漏重要解释变量E:样本容量比较小答案:解释变量选取不当或遗漏重要解释变量;解释变量与被解释变量之间不存在线性相关关系;样本容量比较小;回归模型存在序列相关;回归模型中存在多重共线性回归变差（或称回归平方和ESS）是指（）。

A:被解释变量的实际值与平均值的离差平方和B:被解释变量的回归值与平均值的离差平方和C:解释变量变动所引起的被解释变量的变差D:随机因素影响所引起的被解释变量的变差E:被解释变量的总变差（TSS）与剩余变差（RSS）之差答案:解释变量变动所引起的被解释变量的变差针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（）。

A:残差回归法B:Durbin两步法C:一阶差分法D:加权最小二乘法E:广义差分法答案:Durbin两步法###广义差分法DW检验不适用于下列情况的序列相关检验（）。

A:一阶非线性自回归的序列相关B:解释变量不是随机变量C:高阶线性自回归形式的序列相关D:模型中含有截矩项E:模型中存在被解释变量的滞后项作为解释变量答案:一阶非线性自回归的序列相关###高阶线性自回归形式的序列相关建立生产函数模型时，样本数据的质量问题包括（）。

A:准确性B:可比性C:完整性D:一致性E:线性答案:线性关于多重共线性，判断错误的有（）。

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答案:所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的###有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义###解释变量两两不相关，则不存在多重共线性计量经济学是经济学、数学和（）等学科的有机结合而形成的一门经济学科。

A:计算机科学B:统计学C:数理经济学D:计量学答案:经济理论模型设定时，选择变量容易发生遗漏了重要变量、选择了不重要的变量、选择了无关变量和（）错误。

A:选择了独立变量B:选择了重要变量C:遗漏了随机误差项D:选择了不独立变量答案:选择了不独立变量用模型描述现实经济系统的原则是（）。

A:模型规模越大越好，这样更切合实际情况B:模型规模大小要适度，结构尽可能复杂C:以理论分析作先导，模型规模大小要适度D:以理论分析作先导，解释变量应包括所有解释变量答案:以理论分析作先导，模型规模大小要适度以下哪个不是剔除变量法的基本原则（

）。

A:辅助回归模型的可决系数R2较大的解释变量。B:经济学理论上至关重要的解释变量。C:经济学理论上是不重要的解释变量。D:方差膨胀因子VIF较大的解释变量。答案:经济学理论上至关重要的解释变量残差平方和往往会随着解释变量的个数增多而（

）

A:不变B:减小

C:不确定D:增大答案:减小在经济学的结构分析中，不包括下面那一项（）。

A:方差分析B:乘数分析C:弹性分析D:比较静力分析答案:方差分析理论模型设计的工作，不包括下面哪个方面（）。

A:收集数据B:确定变量之间的数学关系C:拟定模型中待估参数的期望值D:选择变量答案:收集数据设M为货币需求量，Y为收入水平，r为利率，流动性偏好函数为：M=β0+β1Y+β2r+u，又设a,b分别是β1，β2的估计值，则根据经济理论，一般来说（）。

A:a应为负值，b应为正值B:a应为正值，b应为正值C:a应为负值，b应为负值D:a应为正值，b应为负值答案:a应为正值,b应为负值在多元线性回归模型中，如果某个解释变量对其他解释变量做线性回归，可决系数接近于1，则说明模型存在严重的（

）问题。

A:自相关B:异方差C:内生性D:多重共线答案:多重共线总体显著性F检验属于计量经济模型评价中的（）。

A:参数显著性检验B:计量经济学检验C:经济意义检验D:统计检验答案:统计检验描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（）。

A:应用计量经济模型B:宏观计量经济模型C:微观计量经济模型D:理论计量经济模型答案:微观计量经济模型单一方程计量经济模型必然包括（）。

A:制度方程B:行为方程C:定义方程D:技术方程答案:定义方程计量经济学是经济学、数学和（）等学科的有机结合而形成的一门经济学科。

A:统计学B:计算机科学C:数理经济学D:计量学答案:经济理论模型设定时，选择变量容易发生遗漏了重要变量、选择了不重要的变量、选择了无关变量和（）错误。

A:选择了重要变量B:选择了不独立变量C:选择了独立变量D:遗漏了随机误差项答案:选择了不独立变量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:模型规模大小要适度，结构尽可能复杂C:模型规模越大越好，这样更切合实际情况D:以理论分析作先导，模型规模大小要适度答案:以理论分析作先导，模型规模大小要适度以下哪个不是剔除变量法的基本原则（

）。

A:辅助回归模型的可决系数R2较大的解释变量。B:经济学理论上是不重要的解释变量。C:经济学理论上至关重要的解释变量。D:方差膨胀因子VIF较大的解释变量。答案:经济学理论上至关重要的解释变量残差平方和往往会随着解释变量的个数增多而（

）

A:不确定B:不变C:减小

D:增大答案:减小在经济学的结构分析中，不包括下面那一项（）。

A:比较静力分析B:方差分析C:乘数分析D:弹性分析答案:方差分析理论模型设计的工作，不包括下面哪个方面（）。

A:选择变量B:收集数据C:拟定模型中待估参数的期望值D:确定变量之间的数学关系答案:收集数据设M为货币需求量，Y为收入水平，r为利率，流动性偏好函数为：M=β0+β1Y+β2r+u，又设a,b分别是β1，β2的估计值，则根据经济理论，一般来说（）。

A:a应为正值，b应为负值B:a应为正值，b应为正值C:a应为负值，b应为负值D:a应为负值，b应为正值答案:a应为正值,b应为负值在多元线性回归模型中，如果某个解释变量对其他解释变量做线性回归，可决系数接近于1，则说明模型存在严重的（

）问题。

A:内生性B:自相关C:异方差D:多重共线答案:多重共线总体显著性F检验属于计量经济模型评价中的（）。

A:计量经济学检验B:参数显著性检验C:统计检验D:经济意义检验答案:统计检验描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（）。

A:应用计量经济模型B:宏观计量经济模型C:理论计量经济模型D:微观计量经济模型答案:微观计量经济模型

两个变量之间的相关系数为-1，则这两个变量是（）

A:不存在相关性B:负相关关系C:完全相关关系D:正相关关系答案:完全相关###负相关

下列指标不一定为正数的是（）

A:相关系数B:回归估计标准误C:常数项回归系数D:斜率回归系数答案:相关系数###常数项回归系数###斜率回归系数

关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，说法错误的是(

)

A:只有随机因素B:只有系统因素C:不能确定D:既有随机因素，又有系统因素答案:不能确定###只有随机因素如果模型中存在自相关现象，则会引起如下后果

A:变量的显著性检验失效B:预测精度降低C:参数估计值有偏D:参数估计值仍是无偏的E:参数估计值的方差不能正确确定答案:正确对于经典线性回归模型，与回归系数的OLS估计量的优良特性无关的是()。

A:线性性B:确定性C:无偏性D:有效性答案:无偏性###有效性###线性性下列是自相关性的补救措施的是（）。

A:广义差分法

B:科克伦-奥科特迭代法C:广义最小二乘法

D:加权最小二乘法答案:加权最小二乘法对于线性回归模型，下列关于调整的可决系数与可决系数的叙述，正确的是（）。

A:模型中包含的解释变量个数越多，两者相差越大B:判断多元线性回归模型优劣时，使用前者C:两者均非负D:当模型中增加一个解释变量时，后者通常会增大，但前者不一定增大答案:均非负虚拟变量作为解释变量引入模型的方式不包括以下（）。

A:乘法方式B:混合方式

C:加法方式

D:除法方式答案:乘法方式###加法方式如下表述不正确的是（）。

A:OLS估计量的线性性，意味着因变量是自变量的线性表达式B:OLS估计量的有效性，意味着在所有无偏估计量中，OLS估计量的方差最小C:高斯马尔可夫定理成立，不需要随机误差项满足正态分布的假定D:零均值假定，意味着残差的和为零答案:A利用OLS法估计只存在异方差性的模型，下列表述正确的是（）。

A:通常的变量和方程的显著性检验失效B:回归系数的OLS估计量具有最小方差性C:回归系数的OLS估计量具有线性性和无偏性D:基于该估计结果对被解释变量进行预测，其精度下降答案:回归系数的OLS估计量具有线性性和无偏性;通常的变量和方程的显著性检验失效;基于该估计结果对被解释变量进行预测，其精度下降采用不同的工具变量得到的参数估计值是一样的。（）

A:对B:错答案:错一元回归几乎没有实际用途，因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量决定。（）

A:错B:对答案:错在多元线性回归中，t检验和F检验缺一不可。（）

A:对B:错答案:对回归方程总体显著性检验的原假设是所有回归参数同时为零。（）

A:正确B:错误答案:正确总体回归函数中的系数是随机变量，样本回归函数中的系数是参数。（）

A:错B:对答案:错多重共线性问题是随机误差项违背古典假定引起的。（）

A:错误B:正确答案:错误当存在严重多重共线性时，普通最小二乘法往往会低估参数估计量的方差。（）

A:对B:错答案:错多元线性模型中，若解释变量之间两两的相关性较低，则无严重多重共线性。（）

A:错B:对答案:错简化式参数与结构式参数之间的关系被称为参数关系体系。（）

A:错B:对答案:对联立方程组模型在建模初可以遵循一定的规则保证模型的可识别。（）

A:错B:对答案:对用DW统计量估计自回归系数只适用于一阶序列相关性。（）

A:正确B:错误答案:正确同一问题的两个模型，一个是一阶差分形式，一个是水平形式，这两个模型的是不可以直接比较的。（）

A:错误B:正确答案:正确联立方程组模型的变量分为内生变量和外生变量，外生变量和滞后的内生变量统称为先决变量。（）

A:错B:对答案:对可以用DW法进行模型的自相关检验，不需要任何前提条件。（）

A:错B:对答案:错普通OLS方法也可以用来对联立方程组的结构式方程进行估计。（）

A:错B:对答案:错计量模型有两类参数需要估计，即结构参数和随机误差项的分布参数。（）

A:对B:错答案:对DW值在0和4之间，数值越小说明正相关越强，数值越大说明负相关越强。（）

A:错B:对答案:对在计量模型中，和随机方程一样，恒等方程也含有随机误差项。（）

A:错B:对答案:错结构式识别条件只适用于结构模型。（）

A:对B:错答案:对平均工资和物价水平往往具有双向因果关系。（）

A:错B:对答案:对在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。（）

A:对B:错答案:对如果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。（）

A:错B:对答案:错关于可行广义最小二乘法的修正步骤，说法正确的是（）。

A:通过可行广义最小二乘法确定的权重形式为残差绝对值的倒数。B:对原模型进行回归确定残差序列值，进而确定残差平方值，这是广义最小二乘法的基础。C:通过可行广义最小二乘法确定的权重形式为残差估计量的绝对值的倒数。D:在原模型回归结果基础上，建立关于残差平方与解释变量的辅助模型并估计结果，得到残差平方拟合值。答案:在原模型回归结果基础上,建立关于残差平方与解释变量的辅助模型并估计结果,得到残差平方拟合值###对原模型进行回归确定残差序列值,进而确定残差平方值,这是广义最小二乘法的基础###通过可行广义最小二乘法确定的权重形式为残差估计量的绝对值的倒数计量经济模型的检验一般包括的内容有（）。

A:经济意义的检验B:统计检验C:预测检验D:对比检验E:计量经济学的检验答案:经济意义的检验###统计检验###计量经济学的检验###预测检验关于异方差问题，说法正确的是（）。

A:截面数据一定会产生异方差问题B:随着观测技术的改进，随机误差项的条件方差往往越来越小C:任何数据都有可能存在异方差问题，只是截面数据更容易产生异方差问题D:面板数据一定不会产生异方差问题答案:任何数据都有可能存在异方差问题,只是截面数据更容易产生异方差问题###随着观测技术的改进,随机误差项的条件方差往往越来越小关于可行广义最小二乘法的修正步骤，说法正确的是（）。

A:通过可行广义最小二乘法确定的权重形式为残差估计量的绝对值的倒数。B:在原模型回归结果基础上，建立关于残差平方与解释变量的辅助模型并估计结果，得到残差平方拟合值。C:通过可行广义最小二乘法确定的权重形式为残差绝对值的倒数。D:对原模型进行回归确定残差序列值，进而确定残差平方值，这是广义最小二乘法的基础。答案:在原模型回归结果基础上,建立关于残差平方与解释变量的辅助模型并估计结果,得到残差平方拟合值###对原模型进行回归确定残差序列值,进而确定残差平方值,这是广义最小二乘法的基础###通过可行广义最小二乘法确定的权重形式为残差估计量的绝对值的倒数计量经济模型的检验一般包括的内容有（）。

A:经济意义的检验B:预测检验C:统计检验D:对比检验E:计量经济学的检验答案:经济意义的检验###统计检验###计量经济学的检验###预测检验关于异方差问题，说法正确的是（）。

A:任何数据都有可能存在异方差问题，只是截面数据更容易产生异方差问题B:随着观测技术的改进，随机误差项的条件方差往往越来越小C:面板数据一定不会产生异方差问题D:截面数据一定会产生异方差问题答案:任何数据都有可能存在异方差问题,只是截面数据更容易产生异方差问题###随着观测技术的改进,随机误差项的条件方差往往越来越小二元线性回归模型中,普通最小二乘法估计参数的准则是使（）。

A:.w64940417950s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417950s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417950s.font0{font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417950s.font1{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417950s.font2{font-size:530px;font-family:Symbol,serif;}.w64940417950s.font3{font-size:374px;font-family:宋体;}.w64940417950s.font4{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}2iiˆYY0å（－）＝B:.w64940417961s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417961s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417961s.font0{font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417961s.font1{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417961s.font2{font-size:530px;font-family:Symbol,serif;}.w64940417961s.font3{font-size:374px;font-family:宋体;}.w64940417961s.font4{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}iiˆYY0å（－）＝C:.w64940417922s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417922s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417922s.font0{font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417922s.font1{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417922s.font2{font-size:530px;font-family:Symbol,serif;}.w64940417922s.font3{font-size:374px;font-family:宋体;}.w64940417922s.font4{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}2iiˆYYå（－）＝最小D:.w64940417939s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417939s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417939s.font0{font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417939s.font1{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417939s.font2{font-size:530px;font-family:Symbol,serif;}.w64940417939s.font3{font-size:374px;font-family:宋体;}.w64940417939s.font4{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}iiˆYYå（－）＝最小答案:AI参考:正确选项是：C:.w64940417922s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417922s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417922s.font0{font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417922s.font1{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417922s.font2{font-size:530px;font-family:Symbol,serif;}.w64940417922s.font3{font-size:374px;font-family:宋体;}.w64940417922s.font4{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}iiˆYYå（－）＝最小

\n\n因为题目中给出的选项中，只有C选项中明确提到了“最小”，并且选项中的描述也符合最小二乘法的原理，即使模型拟合误差的平方和最小。其他选项中的描述与最小二乘法的原理不符。因此，正确答案是C选项。'用一组有40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t检验，则显著地不等于零的条件是其统计量t大于（）。

A:t0.05(39)B:t0.025(38)C:t0.05(39)D:t0.025(40)答案:AI参考:选项C是正确答案。在t检验中，我们通常要求t值大于t界值，以确定统计量是否显著地不等于零。对于给定的样本量（40个观测值），t界值会根据显著性水平（0.05）和自由度（n-1）来确定。在给定的选项中，只有C选项的t界值（t0.05(39））小于或等于t值，这意味着如果t值大于t0.05(39），则统计量将显著地不等于零。因此，答案为C：t0.05(39）。'在二元线性回归模型中，表示（）。

A:当X1和X2都变动一个单位时，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X2不变时，X1每变动一个单位Y的平均变动D:当X1和X2都保持不变时，Y的平均变动答案:AI参考:答案：C\n推理过程：\n由题意可知，图中的三个“+”表示数据的变化趋势，其中第二个“+”所表示的数值与题目有关。从第二个“+”处两个坐标点可以看出，X轴为X2变量值，Y轴为Y的平均变化量。选项中只有C符合此趋势。A、B、D与图中的数据变化趋势不符。'对于线性回归模型，要使普通最小二乘估计量具备无偏性，则模型必须满足（）。

A:.w64940417979s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417979s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417979s.font0{font-style:italic;font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417979s.font1{font-style:italic;font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417979s.font2{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}iu服从正态分布B:.w64940417999s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417999s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417999s.font0{font-size:473px;font-family:Symbol,serif;}.w64940417999s.font1{font-style:italic;font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417999s.font2{font-style:italic;font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417999s.font3{font-size:373px;font-family:Symbol,serif;}.w64940417999s.font4{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417999s.font5{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}()jiuuji¹=0),cov(C:.w64940417920s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417920s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417920s.font0{font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417920s.font1{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417920s.font2{font-style:italic;font-size:373px;font-family:Symbol,serif;}.w64940417920s.font3{font-size:373px;font-family:Symbol,serif;}.w64940417920s.font4{font-style:italic;font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417920s.font5{font-style:italic;font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417920s.font6{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}2)(s=iuVarD:.w64940417966s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417966s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417966s.font0{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417966s.font1{font-size:373px;font-family:Symbol,serif;}.w64940417966s.font2{font-style:italic;font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417966s.font3{font-style:italic;font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417966s.font4{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}0)(=iuE答案:AI参考:通过对选项进行分析，可以得出答案为“C：(β(iūj))=0，cov(u+jiu+uiu)=σ²u”。\n\n原因如下：\n\n为了使普通最小二乘估计量具备无偏性，即β的期望值为0，必须满足(β(iūj))=0。其中，β是模型参数，i、j、u分别表示变量，需要满足条件：(iūj)=0。\n\n另外，还需要满足cov(u+jiu+uiu)=σ²u。这是为了保证普通最小二乘估计量的协方差矩阵是对角线元素为σ²，非对角线元素为0的方阵。其中，σ²是随机误差项的方差。\n\n因此，选项C满足这两个条件，是正确的答案。'对回归模型进行检验时，通常假定服从（）。

A:.w64940417989s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417989s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417989s.font0{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417989s.font1{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}t(n)B:.w64940418009s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940418009s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940418009s.font0{font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940418009s.font1{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940418009s.font2{font-style:italic;font-size:373px;font-family:Symbol,serif;}.w64940418009s.font3{font-size:374px;font-family:宋体;}.w64940418009s.font4{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}2N0)s（，C:.w64940417944s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417944s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417944s.font0{font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417944s.font1{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417944s.font2{font-style:italic;font-size:373px;font-family:Symbol,serif;}.w64940417944s.font3{font-size:374px;font-family:宋体;}.w64940417944s.font4{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}2iN0)s（，D:.w64940417930s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417930s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417930s.font0{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417930s.font1{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}t(n-2)答案:AI参考:从题干给出的回归模型和相关文本描述来看，选项B是正确的。\n\n解释：\n\n*在回归模型中，假设误差项u服从正态分布N(0,σ2)，其中σ2是误差的方差。\n*选项B描述的是t(n)服从自由度为n的t分布，这与误差项u服从正态分布的情况相符。\n*选项A描述的是t(n)服从自由度为n-2的t分布，这与误差项服从正态分布的情况不符。\n*选项C和D描述的是其他分布，与题干中的描述不符。\n\n因此，答案为B。'平稳序列建模过程中识别模型和定阶的依据是（）。

A:样本自相关系数和偏自相关系数B:样本均值和方差C:样本自相关系数D:样本偏自相关系数答案:AI参考:在平稳序列建模过程中，识别模型和定阶的依据是样本自相关系数。样本自相关系数能够反映时间序列数据在滞后若干期后与自身当前值的相关性，通过对不同滞后期的样本自相关系数进行观察，可以确定模型的阶数。偏自相关系数则用于分析时间序列变量的季节性和趋势性，因此不适用于平稳序列建模过程中的模型识别和定阶。因此，选项C：“样本自相关系数”是正确答案。'下列哪项不属于时间序列（）。

A:1884年-1939年英格兰与威尔士每亩小麦产量B:2020年全国34个省市机场旅客人数C:1820-1869年太阳黑子D:2010年1月-2020年12月cpi物价指数答案:AI参考:不属于时间序列的是B:2020年全国34个省市机场旅客人数。\n\n时间序列是一种按时间顺序排列的数据集合，通常用于描述某一变量在时间上的变化情况。在四个选项中，A、C、D三项都符合时间序列的特征，分别是英格兰与威尔士每亩小麦产量的历史数据、太阳黑子的历史数据以及Cpi物价指数在十年内的变化情况。而B项则描述的是全国机场旅客人数的一个静态数据，没有体现出时间上的变化，因此不属于时间序列。'某序列同时可建立多个模型：ARIMA(1,1,0)、ARIMA(0,1,2)、ARIMA(1,1,1)、ARIMA(1,1,2)。其AIC值分别为535.7896、540.2866、543.2011、536.4556，最优模型为（）。

A:ARIMA(0,1,2)B:ARIMA(1,1,1)C:ARIMA(1,1,2)D:ARIMA(1,1,0)答案:AI参考:最优模型为B，ARIMA(1,1,1)。\n\n因为本题中给出了四个ARIMA模型，我们需要通过AIC值的大小来选择最优模型。AIC即信息准则，是模型选择的重要指标之一。通过观察给定的AIC值，可知最小值对应的模型即为最优模型。在本题中，四个模型的AIC值分别为535.7896、540.2866、543.2011、536.4556，其中最小值为535.7896，对应模型为ARIMA(1,1,1)。因此，最优模型为ARIMA(1,1,1)。'多元线性回归模型中，多重判定系数是指（）。

A:总离差平方和占回归平方和的比重B:回归平方和占剩余平方和的比重C:剩余平方和占总离差平方和的比重D:回归平方和占总离差平方和的比重答案:AI参考:正确答案是C:剩余平方和占总离差平方和的比重。\n\n多元线性回归模型中，多重判定系数表示了回归方程预测因变量拟合优度，也就是残差平方和占总离差平方和的比例。故选C。'设Y表示实际观测值，表示OLS估计回归值，则下列哪项成立（）。

A:.w64940417963s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417963s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417963s.font0{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417963s.font1{font-style:italic;font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417963s.font2{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}ˆY=YiB:.w64940417926s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417926s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417926s.pen1{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:16;stroke-linejoin:round;}.w64940417926s.font0{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417926s.font1{font-size:374px;font-family:宋体;}.w64940417926s.font2{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}ˆYY＝C:.w64940417951s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417951s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417951s.pen1{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:16;stroke-linejoin:round;}.w64940417951s.font0{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417951s.font1{font-style:italic;font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417951s.font2{font-size:373px;font-family:Symbol,serif;}.w64940417951s.font3{font-weight:bold;font-size:76px;font-family:System,sans-serif;}ˆYYi=D:.w64940417941s.brush0{fill:rgb(255,255,255);}.w64940417941s.pen0{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:1;stroke-linejoin:round;}.w64940417941s.pen1{stroke:rgb(0,0,0);stroke-width:16;stroke-linejoin:round;}.w64940417941s.font0{font-size:406px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w64940417941s.font1{font-style:italic;font-size:262px;font-family:"TimesNewRoman",serif;}.w649404179