MOOC 计量经济学-电子科技大学 中国大学慕课答案

MOOC计量经济学-电子科技大学中国大学慕课答案第1讲单元测试1、问题：回归分析中关于解释变量X和被解释变量Y的说法正确的是：选项：A、解释变量X和被解释变量Y都是随机变量B、解释变量X和被解释变量Y都是非随机变量C、解释变量X是非随机变量，被解释变量Y是随机变量D、解释变量X是随机变量，被解释变量Y是非随机变量正确答案:【解释变量X是非随机变量，被解释变量Y是随机变量】2、问题：以下模型属于线性回归模型的是：选项：A、B、C、D、E、正确答案:【#】3、问题：在回归方程中，G代表性别虚拟变量，男性则为1，否则为0。若G的定义改变为女性为1，否则为0，则回归方程应为：选项：A、B、C、D、正确答案:【】4、问题：以下关于计量经济学用途的说法正确的有：选项：A、分析个人消费与个人可支配收入之间的关系。B、检验边际效用递减在现实中是否成立。C、预测未来经济走势，如国内生产总值（GDP）。D、描述商品价格与需求量之间的因果关系。E、分析父母身高与子女身高之间的函数关系。正确答案:【分析个人消费与个人可支配收入之间的关系。#检验边际效用递减在现实中是否成立。#预测未来经济走势，如国内生产总值（GDP）。】5、问题：计量经济学可用于描述商品需求曲线，即需求量与价格的关系。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】6、问题：计量经济学只能做定量研究，不能做定性研究，如个人的职业选择。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】7、问题：回归分析考察的是解释变量与被解释变量之间的函数关系。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】8、问题：回归方程中，被解释变量等于其估计值与随机误差项之和。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】9、问题：残差指的是被解释变量的真实值与估计值之差。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】10、问题：数据不准确可能导致回归分析的结论存在偏误。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】第2讲单元测试1、问题：讨论回归结果时不用花费太多时间去分析常数项的估计值，这主要依据的假设是：选项：A、误差项总体均值为0。B、所有解释变量与误差项都不相关。C、误差项与观测值互不相关。D、误差项具有同方差。E、模型设定无误。正确答案:【误差项总体均值为0。】2、问题：在关于身高和体重的模型中，新增QQ号码这个变量后，以下说法错误的是：选项：A、身高的参数估计值可能发生变化。B、判定系数可能减小。C、调整的判定系数可能减小。D、QQ号码的参数估计值一定为0.E、常数项的估计值可能发生变化。正确答案:【判定系数可能减小。#QQ号码的参数估计值一定为0.】3、问题：一元回归方程的样本回归线必然通过的点为：选项：A、B、C、D、E、正确答案:【#】4、问题：以下关于最小二乘法的说法正确的有：选项：A、最小二乘法的目标是残差平方和最小。B、所估计的对象是方程中的参数。C、最小二乘法的目标是残差之和最小。D、判定系数可以为负数E、判定系数越大，模型越好。F、判定系数并不是越大越好。正确答案:【最小二乘法的目标是残差平方和最小。#所估计的对象是方程中的参数。#判定系数并不是越大越好。】5、问题：建立玉米产量Y对施肥密度F和降雨量R的回归方程，估计结果为。则以下说法正确的有：选项：A、常数项-120意味着玉米产量可能为负。B、若变量F的参数真实值为0.20，则参数估计值-0.10表明OLS估计量是有偏的。C、变量F的参数估计值的符号不符合预期，并不影响OLS估计量的BLUE性质。D、若方程不满足所有古典假设，变量R的参数真实值也可能等于5.33。正确答案:【变量F的参数估计值的符号不符合预期，并不影响OLS估计量的BLUE性质。#若方程不满足所有古典假设，变量R的参数真实值也可能等于5.33。】6、问题：最小二乘法的目标是误差项之和最小。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】7、问题：若所有解释变量对被解释变量没有影响，回归方程的判定系数一定为0。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】8、问题：若某解释变量在理论上对被解释变量没有影响，该解释变量的参数估计值一定为0.选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】9、问题：若采用两组样本估计同一回归方程，参数估计值的差异体现了数据的随机性。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】10、问题：若解释变量之间存在完全多重共线性，则参数估计值无法获得。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】11、问题：随机误差项的总体均值为0以及随机误差项与解释变量不相关保证了参数估计量的无偏性。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】12、问题：若随机误差项服从t分布，则OLS估计量不再具有BLUE性质。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】第3讲单元测试1、问题：以下不适用F检验的情形是选项：A、在含季节性虚拟变量的回归方程中，检验季节性是否存在。B、在柯布—道格拉斯生产函数中，检验规模报酬是否不变。C、在回归方程中，检验结构是否存在变化。D、在回归方程中，检验误差项是否服从正态分布。E、在回归方程中，检验某一参数是否异于零。F、在回归方程中，检验某一参数是否大于零。正确答案:【在回归方程中，检验误差项是否服从正态分布。#在回归方程中，检验某一参数是否大于零。】2、问题：以下关于t检验的局限性的说法错误的是选项：A、t检验的结果是完全可信的。B、t检验的统计显著性并不等同于理论有效性。C、t检验不能考察相应变量在方程中的相对重要性。D、随着样本容量的增大，t统计量的值会越来越大。E、对于一个超大规模的样本而言，t检验没有任何意义，因为你几乎可以拒绝任何原假设。F、在回归方程中，参数估计值和t统计量的值越大，该变量越重要。正确答案:【t检验的结果是完全可信的。#在回归方程中，参数估计值和t统计量的值越大，该变量越重要。】3、问题：以下关于单侧t检验的判定方法正确的是选项：A、如果t统计量的值大于临界值，则拒绝原假设。B、如果t统计量的值大于临界值，且参数符号与H0隐含的符号相同，则拒绝原假设。C、如果t统计量的值大于临界值，且参数符号与HA隐含的符号相同，则拒绝原假设。D、如果p值小于研究所要求的显著性水平，则拒绝原假设。E、如果p值小于研究所要求的显著性水平，且参数符号与H0隐含的符号相同，则拒绝原假设。F、如果p值小于研究所要求的显著性水平，且参数符号与HA隐含的符号相同，则拒绝原假设。正确答案:【如果t统计量的值大于临界值，且参数符号与HA隐含的符号相同，则拒绝原假设。#如果p值小于研究所要求的显著性水平，且参数符号与HA隐含的符号相同，则拒绝原假设。】4、问题：以下关于单侧t检验和双侧t检验的说法正确的有选项：A、对参数符号具有明显预期时用单侧t检验，预期不确定时用双侧t检验。B、EViews回归结果中的t检验默认的是双侧检验。C、EViews回归结果中的t检验默认的是单侧检验。D、给定自由度和显著性水平，双侧t检验的临界值大于单侧t检验的临界值。E、给定自由度和显著性水平，双侧t检验的临界值是单侧t检验的临界值的2倍。F、在给定的显著性水平下，若某参数的双侧t检验拒绝原假设，该参数的单侧t检验在参数符号符合预期时也拒绝原假设。G、在给定的显著性水平下，若某参数的单侧t检验拒绝原假设，该参数的双侧t检验也拒绝原假设。正确答案:【对参数符号具有明显预期时用单侧t检验，预期不确定时用双侧t检验。#EViews回归结果中的t检验默认的是双侧检验。#给定自由度和显著性水平，双侧t检验的临界值大于单侧t检验的临界值。#在给定的显著性水平下，若某参数的双侧t检验拒绝原假设，该参数的单侧t检验在参数符号符合预期时也拒绝原假设。】5、问题：以下关于邹检验的说法正确的有选项：A、邹检验主要考察方程的总体显著性。B、邹检验只能处理回归方程仅存在一次结构变化的情形。C、邹检验假定两个子样本的误差项服从独立、同方差的正态分布。D、邹检验明确指出子样本中方程的差别来源于截距项。E、邹检验不确定子样本中方程的差别来源于截距还是斜率，或二者兼有。F、邹检验假定结构转折点的时间是已知的。G、邹检验允许结构变化的时间是未知的。正确答案:【邹检验假定两个子样本的误差项服从独立、同方差的正态分布。#邹检验不确定子样本中方程的差别来源于截距还是斜率，或二者兼有。#邹检验假定结构转折点的时间是已知的。】6、问题：假设检验通常将希望出现的结果作为原假设，将不希望出现的结果作为备择假设。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】7、问题：检验回归参数是否显著地异于某一特定的非零值，可以用t检验，也可以用F检验。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】8、问题：若方程总体显著性的F检验拒绝原假设，每个斜率参数的双侧t检验都拒绝“参数为零”原假设。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】9、问题：假设检验的结论是“不拒绝”而不是“接受”。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】10、问题：显著性水平也就是第一类错误的概率。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】11、问题：在回归分析中，t统计量的绝对值越大，相应的解释变量越重要。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】第4讲单元测试1、问题：以下关于模型设定准则的说法正确的是选项：A、回归方程包含一个变量的最重要的准则是理论，而不是统计上的显著性。B、参数t检验不显著的变量不能简单地从方程中剔除。C、若变量加入方程后，判定系数增大，方程应包含该变量。D、若变量加入方程，其他变量的系数符号发生改变且不再符合预期，方程不应包含该变量。E、若某变量是理论上必须包含的变量，即使系数t检验不显著，方程也应包含该变量。F、t检验不显著的变量应该从方程中剔除。正确答案:【回归方程包含一个变量的最重要的准则是理论，而不是统计上的显著性。#参数t检验不显著的变量不能简单地从方程中剔除。#若变量加入方程，其他变量的系数符号发生改变且不再符合预期，方程不应包含该变量。#若某变量是理论上必须包含的变量，即使系数t检验不显著，方程也应包含该变量。】2、问题：以下关于函数形式选择的说法正确的是选项：A、研究柯布-道格拉斯生产函数，方程为B、研究柯布-道格拉斯效用函数，方程为C、研究可支配收入对某种商品消费量的影响，方程为D、研究可支配收入对消费的影响，方程为E、研究员工年龄对员工年收入的影响，方程为正确答案:【研究柯布-道格拉斯生产函数，方程为#研究可支配收入对消费的影响，方程为#研究员工年龄对员工年收入的影响，方程为】3、问题：当方程中同时存在遗漏变量和不相干变量时，应首先解决遗漏变量的问题。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】4、问题：相对而言，遗漏变量的后果比不相干变量的后果更加严重。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】5、问题：模型设定准则中AIC的值越大越好，SC的值越小越好。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】6、问题：方程函数形式的选择主要取决于哪个函数形式拟合的最好。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】第5讲单元测试1、问题：建立人均鸡肉消费量Y对鸡肉价格PC、牛肉价格PB、人均总收入XD、人均可支配收入YD的回归方程，采用年度数据的回归结果显示，方程存在多重共线性。以下关于多重共线性的补救措施正确的是选项：A、剔除鸡肉价格PCB、剔除牛肉价格PBC、剔除人均总收入XD或人均可支配收入YDD、采用相对价格PC/PB或PB/PC替代PC和PBE、增大样本容量正确答案:【剔除人均总收入XD或人均可支配收入YD#采用相对价格PC/PB或PB/PC替代PC和PB#增大样本容量】2、问题：支配变量通常与被解释变量高度相关，以至于掩盖了方程中其他解释变量对被解释变量的影响。因此，回归分析中应避免使用支配变量。以下情形中，所涉及的变量属于支配变量的是选项：A、某棒球队每年参加比赛的次数都相同，在关于赢得比赛次数的方程中，该球队输掉比赛的次数。B、某餐厅的各连锁店的销售额基本相同，在总销售额模型中，连锁店的个数。C、总消费支出的方程中，可支配收入。D、某汽车制造商（自己不制造轮胎）生产汽车数量的年度模型中，所购买的轮胎数量。E、农业供给函数中，每亩地使用的化肥数量。正确答案:【某棒球队每年参加比赛的次数都相同，在关于赢得比赛次数的方程中，该球队输掉比赛的次数。#某餐厅的各连锁店的销售额基本相同，在总销售额模型中，连锁店的个数。#某汽车制造商（自己不制造轮胎）生产汽车数量的年度模型中，所购买的轮胎数量。】3、问题：如果回归方程选取和为解释变量，由于是的函数，方程存在完全多重共线性。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】4、问题：多重共线性可能造成参数估计值的符号与预期不一致。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】5、问题：多重共线性指的是解释变量与被解释变量之间存在的线性关系。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】6、问题：几乎每一个回归方程都在某种程度上存在多重共线性问题。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】第6讲单元测试1、问题：序列相关性产生的后果主要包括：选项：A、OLS估计量是有偏的。B、OLS估计量仍是无偏的。C、OLS估计量是有效的。D、OLS估计量不再是有效的。E、标准误的OLS估计量是有偏的。F、OLS估计假设检验仍然可靠。G、OLS估计的假设检验不可靠。正确答案:【OLS估计量仍是无偏的。#OLS估计量不再是有效的。#标准误的OLS估计量是有偏的。#OLS估计的假设检验不可靠。】2、问题：以下关于序列相关检验方法的说法正确的有：选项：A、序列相关检验首先要明确是纯序列相关还是非纯序列相关。B、德宾-沃森d统计量的取值在-1和+1之间。C、德宾-沃森d检验是双侧检验，即检验误差项是否存在序列相关。D、德宾-沃森d检验假定误差项具有同方差性。E、德宾-沃森d检验只能检验一阶序列相关。正确答案:【序列相关检验首先要明确是纯序列相关还是非纯序列相关。#德宾-沃森d检验假定误差项具有同方差性。#德宾-沃森d检验只能检验一阶序列相关。】3、问题：设定偏误可能导致回归模型存在非纯序列相关。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】4、问题：若回归模型修正了非纯序列相关问题后，无需检验纯序列相关问题。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】5、问题：若德宾-沃森d检验未发现序列相关性，回归模型一定不存在序列相关性问题。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】6、问题：德宾-沃森d统计量仅在时间序列数据的回归模型中有意义。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】第7讲单元测试1、问题：异方差性产生的后果主要包括：选项：A、OLS估计量是有偏的。B、OLS估计量仍是无偏的。C、OLS估计量仍是有效的。D、OLS估计量不再是有效的。E、标准误的OLS估计量是有偏的。F、标准误的OLS估计量是无偏的。G、OLS估计假设检验仍然可靠。H、OLS估计的假设检验不可靠。正确答案:【OLS估计量仍是无偏的。#OLS估计量不再是有效的。#标准误的OLS估计量是有偏的。#OLS估计的假设检验不可靠。】2、问题：以下关于异方差性检验方法的说法正确的有：选项：A、异方差检验首先要明确是纯异方差还是非纯异方差。B、Park检验中对t统计量进行检验时应采用单侧检验C、Park检验采用的是双对数回归模型。D、White检验中可包含解释变量的交叉项，也可不包含解释变量的交叉项。E、异方差检验主要关注残差。F、若异方差与解释变量完全没有关系，White检验也无能为力。正确答案:【异方差检验首先要明确是纯异方差还是非纯异方差。#Park检验采用的是双对数回归模型。#White检验中可包含解释变量的交叉项，也可不包含解释变量的交叉项。#若异方差与解释变量完全没有关系，White检验也无能为力。】3、问题：遗漏变量可能导致回归模型存在非纯异方差性。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】4、问题：横截面数据的回归更容易产生异方差。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】5、问题：异方差性的检验思路与序列相关性的检验思路是相似的。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】6、问题：若回归模型修正了非纯异方差性问题后，无需检验纯异方差性问题。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】7、问题：若Park检验和White检验均未检验出异方差性，回归模型一定不存在异方差问题。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】8、问题：异方差性是回归分析中普遍存在的问题，几乎每个方程都需要进行异方差性修正，因此，同方差不必包含在古典假设中。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】第8讲单元测试1、问题：在仅含虚拟变量的一元回归模型中，若重新设置被省略的状态，改变虚拟变量的定义，则以下说法正确的是：选项：A、截距参数不会发生变化。B、斜率参数不会发生变化。C、仅有截距参数发生变化。D、仅有斜率参数发生变化。E、截距参数和斜率参数均会发生变化。正确答案:【截距参数和斜率参数均会发生变化。】2、问题：在研究收入问题时，有人发现收入主要受到工作经验、学历的影响。而且随着工作经验的增加，学历产生的影响更大。令Y代表收入；Exp代表工作年限；D代表学历虚拟变量，大学毕业及以上取1，大学以下取0。以下回归方程中正确的是：选项：A、B、C、D、E、F、正确答案:【】3、问题：虚拟变量的个数一般比定性变量的状态个数少1。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】4、问题：若研究东部、中部、西部的员工工资差异，模型中需要设置3个虚拟变量。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】5、问题：运用斜率虚拟变量时，方程中一般同时包含截距虚拟变量和一般解释变量。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】6、问题：若分析学历（含高中生、本科生、硕士生三类）对薪水的影响，可设置硕士生为2，本科生为1，其他为0。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】7、问题：引入加法形式的虚拟变量主要考察截距的不同。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】8、问题：引入乘法形式的虚拟变量主要考察斜率的不同。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】9、问题：邹检验可采用虚拟变量模型实现。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】第9讲单元测试1、问题：以下关于模型设定的说法错误的是：选项：A、考察性别对薪酬的影响需使用虚拟变量模型。B、自然实验中，分析某项政策的影响需使用Difference-in-Difference方法。C、研究高中文理分科的影响因素可使用Logit模型或Probit模型。D、分析个人的职业选择可使用多元Logit模型。E、分析线上购物和线下购物的选择可使用线性概率模型。F、分析债券信用评级的影响因素可使用多元Logit模型。正确答案:【分析线上购物和线下购物的选择可使用线性概率模型。#分析债券信用评级的影响因素可使用多元Logit模型。】2、问题：以下关于虚拟应变量模型的说法错误的是：选项：A、线性概率模型可能存在被解释变量的估计值