计量经济学知到智慧树章节测试课后答案2024年秋南开大学

计量经济学知到智慧树章节测试课后答案2024年秋南开大学第一章单元测试

残差是样本的随机误差项。

A:错B:对

答案:对回归模型能够对现实做出完全准确的描述。

A:对B:错

答案:错线性回归模型的“线性”是只针对于参数而言的。

A:对B:错

答案:对是非线性模型。

A:错B:对

答案:错异方差的假定不会影响最小二乘估计量的一致性。

A:对B:错

答案:对

第二章单元测试

A:B:C:D:

答案:当估计一个商品的数量需求是否与价格呈线性关系的需求函数时，你应该：

A:允许价格受其它的因素影响。B:不包括常数项因为商品的价格不会是零。C:假设随机误差项平均地来说为0。D:不需要考虑其它的解释变量。

答案:假设随机误差项平均地来说为0。

异方差意味着

A:模型不能自动假设为同方差。B:随机误差项的方差不是常数。C:经济个体不全都是理性的。D:被观测的个体有不同的偏好。

答案:随机误差项的方差不是常数。以下关于最小二乘法，说法错误的是

A:B:C:D:

答案:

以下说法错误的是

A:模型的解释变量解释力度越强，R2就越高。B:存在异方差时，变量的显著性检验失效。C:一元回归方程中存在多重共线性的问题。D:如果模型的可决系数很高，我们可以认为此模型的质量较好。

答案:存在异方差时，变量的显著性检验失效。如果你计算的t统计量的绝对值超过标准正态分布的临界值，你可以

A:安全地假设，你的回归结果是显著的B:得出结论，实际值是非常接近的回归直线C:

拒绝误差项为同方差的原假设D:

拒绝零假设

答案:

拒绝零假设单侧检验和双侧检验的t统计量的构造：

A:是相同的B:依赖于相应分布的临界值C:因为单侧检验的临界值是1.645，但是双侧检验的临界值是1.96（在5%的显著水平下）所以单侧检验和双侧检验的ｔ统计量是不同的D:用做双侧检验的临界值，然而单侧检验只要1.96

答案:是相同的左侧检验的P值

A:B:C:D:

答案:回归模型中的单个系数的显著性检验的t统计量可以通过用回归系数除以1.96来计算。

A:对B:错

答案:错如果你计算的t统计量的绝对值超过标准正态分布的临界值，你可以得出结论，实际值是非常接近的回归直线吗？

A:错B:对

答案:错

第三章单元测试

A:对B:错

答案:错不完全的多重共线性的情况下，最小二乘估计量不能计算。

A:对B:错

答案:错样本容量大于100时，最小二乘估计量不会有偏。

A:对B:错

答案:错在多元回归模型中，当保持其他解释变量不变，估计Xi每变化一单位对Yi的影响时，这等同于数学上的对Xi求解偏导数。

A:对B:错

答案:对在两个变量的回归模型中，如果丢掉两个相关变量中的一个，那么最小二乘估计量就不会存在了。

A:错B:对

答案:错

在不完全多重共线性下：

A:有两个或两个以上的解释变量是高度相关的B:即使样本量n大于100，OLS估计量仍不是无偏的C:误差项高度但不完全相关

D:无法计算OLS的估计值

答案:有两个或两个以上的解释变量是高度相关的

当存在遗漏变量的问题时，E(ui|Xi)=0的假设不成立，这意味着：

A:残差之和乘以任何一个解释变量的值都不为零B:残差之和不为零C:OLS估计量不满足一致性D:加权最小二乘估计量为BLUE

答案:OLS估计量不满足一致性

在多元回归模型中，最小二乘估计量是从以下哪个选项得出的

A:最小化残差之差的绝对值B:最小化真实值和拟合值之间的距离C:使误差平方和为零D:最小化预测误差的平方和

答案:最小化预测误差的平方和

由OLS估计得出的样本回归线

A:是使预测误差的平方和最小的回归线

B:与总体回归线一样C:斜率不可能为正和负D:截距为零

答案:是使预测误差的平方和最小的回归线

多元回归方程的OLS残差

A:与总体回归方程误差值完全相等B:可以通过真实值减去拟合值求得C:为零，因为估计值就是预测值D:不可被计算，因为有不止一个解释变量

答案:可以通过真实值减去拟合值求得

第四章单元测试

下列两个模型yi=β0+β1xi+ui与lnyi=β0+β1xi+ui都属于本质线性回归模型，回归系数β1的经济含义是相同的。

A:对B:错

答案:错是一个本质非线性的回归模型。

A:对B:错

答案:错是本质线性回归方程，可以把它们转化为线性回归方程ln[(1-yi)/yi）=-β0-β1xi。

A:错B:对

答案:对对数函数模型yi=β0+β1Lnxi+ui中β1的经济含义是，当其他变量保持不变时，平均而言X增长1个单位时，引起Y增加β1%。

A:对B:错

答案:错微观经济学中的边际成本和平均成本曲线都是二次多项式函数模型，呈U型形式，这是由边际收益递减决定的。

A:错B:对

答案:对假设采用同一样本数据估计如下回归模型，那么模型yi=β0+β1x1i+β2x2i+εi可以与下列哪些模型之间的R2进行比较（）

A:yi=β0+β1x1i+β2x2i+β3x1i2+εiB:lnyi=β0+β1lnx1i+β2lnx2i+εiC:lnyi=β0+β1lnx1i+β2lnx2i2+εiD:yi=β1x1i+β2x2i+εi

E:yi=β0+β1x1i+β2lnx2i+εi

答案:yi=β0+β1x1i+β2x2i+β3x1i2+εi；yi=β1x1i+β2x2i+εi

；yi=β0+β1x1i+β2lnx2i+εi下列非线性回归模型中，哪些模型不可以进行线性化（）

A:

B:

C:

D:

答案:

；

下列方程系数呈线性的是（

）

A:B:C:D:E:

答案:；；

第五章单元测试

同方差是指()

A:误差项ui服从正态分布B:Var(ui|Xi)依赖于XiC:Var(ui|Xi)是常数

D:误差项ui中没有离群值

答案:Var(ui|Xi)是常数

在具体运用加权最小二乘法时,如果变换的结果是

则Var(u)是下列形式中的哪一种?()

A:B:C:D:

答案:

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:加权最小二乘法D:工具变量法

答案:加权最小二乘法在异方差的情况下，参数估计值的方差不能正确估计的原因是（）

A:B:C:D:

答案:

在检验异方差的方法中，不正确的是（

）

A:ARCH检验法B:DW检验法C:White检验法

D:Goldfeld-Quandt方法

答案:DW检验法

在异方差的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（

）

A:序列无自相关假定成立B:零均值假定成立

C:无多重共线性假定成立

D:解释变量与随机误差项不相关假定成立

答案:解释变量与随机误差项不相关假定成立

如果存在异方差，常用的OLS会高估估计量的标准差

A:错B:对

答案:错如果存在异方差，通常使用的t检验和F检验是无效的。

A:对B:错

答案:对如果变量之间有共同变化的趋势也容易导致模型存在异方差。

A:对B:错

答案:错存在异方差情形下，OLS估计量是有偏的和无效的。

A:对B:错

答案:错

第六章单元测试

在下列引起误差项序列相关的原因中，哪些说法是正确的？（）

A:经济变量具有惯性作用。B:解释变量之间的共线性。C:模型形式设定偏误。D:经济行为的滞后性。

答案:经济变量具有惯性作用。；模型形式设定偏误。；经济行为的滞后性。对于一元线性回归模型，当随机误差项存在一阶自相关情形时，下面估计自相关系数ρ的方法中，哪些是不正确的？（）

A:用被解释变量与其一阶滞后回归，一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量。B:直接计算模型残差与其一阶滞后的简单相关系数。C:用OLS估计得到的模型残差对其一阶滞后进行回归，一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量。D:通过DW统计量来计算，即r=1-DW/2。

答案:用被解释变量与其一阶滞后回归，一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量。在DW检验中，当DW统计量为2时，下面哪些说法是正确的？（）

A:存在完全正自相关B:存在完全负自相关C:不能判定D:不存在自相关

答案:不存在自相关德宾-沃森（DW）检验假定误差项的方差具有同方差性。

A:错B:对

答案:对回归模型的随机误差项存在序列自相关时，将无法使用OLS方法估计模型。

A:错B:对

答案:对在存在序列自相关的情形下，常用的OLS估计量总是高估了估计量的标准差。

A:错B:对

答案:错布罗施-戈弗雷（BG）检验统计量只用于检验高阶自相关。

A:错B:对

答案:错用一阶差分变换消除自相关问题的方法是假定自相关系数r为-1。

A:对B:错

答案:错当存在序列自相关时，OLS估计量是有偏并且无效的。

A:对B:错

答案:错一阶自相关系数可以通过r=1-DW/2进行估计。

A:错B:对

答案:对

第七章单元测试

已知线性回归模型：下面的表达式中，哪些说明解释变量之间具有多重共线性？（其中为随机干扰项）

A:B:C:D:E:F:

答案:；下面的各对解释变量中，哪些容易导致模型产生多重共线性？

A:在一个农业供给函数中，农田面积和所用的种子数量。B:在一个投资方程中，长期利率和货币供给。C:在一个耐用品需求函数中，冰箱的价格和洗衣机的价格。D:在一个宏观经济方程中，GDP和GNP。

答案:在一个农业供给函数中，农田面积和所用的种子数量。；在一个宏观经济方程中，GDP和GNP。若多元线性回归模型的多重共线性问题不严重，可以不用修正。

A:对B:错

答案:对若回归模型的解释变量之间存在高度共线性，则无法使用普通最小二乘法估计参数。

A:对B:错

答案:错若模型存在高度多重共线性，则普通最小二乘估计也无法应用。

A:错B:对

答案:错若模型存在高度多重共线性，则导致参数的OLS估计量方差增大。

A:对B:错

答案:对若存在高度多重共线性，则导致参数进行区间估计时置信区间变宽。

A:错B:对

答案:对在多元线性回归模型中，若以某个解释变量为被解释变量，对其他解释变量进行回归估计，如果发现回归的拟合优度高，就表明解释变量之间存在较高程度的多重共线性问题。

A:对B:错

答案:对其他条件不变，方差膨胀因子（VIF）越高，OLS估计量的方差越大。

A:错B:对

答案:错和VIF相比，容许度（TOL）是多重共线性的更好的度量指标。

A:错B:对

答案:错

第八章单元测试

落入“虚拟变量陷阱”时，一般会导致正规方程无解。

A:对B:错

答案:对

随着工具变量的引入，模型中原有的问题变量被彻底替代，在工具变量法中毫无作用。

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:对受教育程度（education）影响新入职员工的工资收入吗？企业个人信息数据库中的数据，包括：月工资（wage）、工作年限（experience）、受教育程度（education）和性别（male）等变量。在变量education中，0—本科以下1—本科毕业

2—硕士毕业

3—博士毕业，变量education是分类变量，有1+2=3。

A:错B:对

答案:错受教育程度（education）影响新入职员工的工资收入吗？企业个人信息数据库中的数据，包括：月工资（wage）、工作年限（experience）、受教育程度（education）和性别（male）等变量。在变量education中，0—本科以下1—本科毕业

2—硕士毕业

3—博士毕业，考虑受教育程度的作用，最多可引入（

）个虚拟变量。

A:3B:1C:0D:2

答案:3受教育程度（education）影响新入职员工的工资收入吗？企业个人信息数据库中的数据，包括：月工资（wage）、工作年限（experience）、受教育程度（education）和性别（male）等变量。在变量education中，0—本科以下1—本科毕业

2—硕士毕业

3—博士毕业，性别male是虚拟变量，男性取值为1，女性取值为0。这种设定方式下，基础类别是“男性”

A:错B:对

答案:错

1、假若有一项实证工作研究影响啤酒销量的因素，收集的数据从1991年1季度至2011年4季度，所用的变量为：人均啤酒消费量（beer,升），家庭月平均收入水平（income，人民币元），啤酒价格（price,元/升）。人均啤酒消费量beer的时间序列有明显的季节性。于是，设定以下四个虚拟变量，令

建立如下回归模型beer=15.1744+0.0018*ln(income)-0.8704*price+5.7153*D1+10.6614*D2+20.6815*D3基础类别是（

）

A:第四季度B:第二季度C:第一季度D:第三季度

答案:第四季度在如下耐用品存量调整模型中

耐用品的存量yt由前一个时期的存量yt-1和当期收入xt共同决定。假定模型的随机误差项不存在序列相关性，是独立同分布的高斯白噪声过程。下列说法正确的是（）

A:普通最小二乘估计量是一致的B:普通最小二乘估计量是有偏的C:普通最小二乘估计量是一致的D:普通最小二乘估计量是无偏的

答案:普通最小二乘估计量是一致的；普通最小二乘估计量是有偏的；普通最小二乘估计量是一致的1990-1997年香港季度GDP呈线性增长。1997年由于遭受东南亚金融危机的影响，经济发展处于停滞状态，1998-2002年GDP总量几乎没有增长。对这样一种先增长后停滞，且含有季节性周期变化的过程简单地用一条直线去拟合显然是不恰当的。为区别不同季节，和不同时期，定义季节虚拟变量D2、D3、D4和区别不同时期的虚拟变量DT如下，

这两组虚拟变量共同反映了（

）种类别。

A:6B:8C:4D:5

答案:8

第九章单元测试

对于回归模型

下列约束中，（

）不是线性约束。

A:B:C:D:

答案:线性约束中，约束的个数是（

）

A:2B:0C:3D:1

答案:2LR、wald和LM检验中，检验统计量在原假设下渐近服从（

）

A:F分布B:t分布C:正态分布D:卡方分布

答案:卡方分布格兰杰非因果性检验可以利用（

）完成。

A:Wald统计量B:F统计量C:LM统计量D:LR统计量

答案:Wald统计量；F统计量；LM统计量；LR统计量原始数据中收入（income）的计价单位是人民币元，若将income计价单位改为百元，会影响Jarque-Bera检验的结果。

A:错B:对

答案:错检验回归模型中关于系数的约束时，LR统计量不仅需要估计有约束模型，还需要估计无约束模型。

A:对B:错

答案:对LR统计量可用于检验回归模型中关于系数的线性约束。

A:错B:对

答案:对Wald统计量仅用于检验回归模型中关于系数的非线性约束。

A:对B:错

答案:对检验回归模型中关于系数的约束时，LM统计量仅需估计有约束模型。

A:错B:对

答案:对F统计量即能够用于检验回归模型中系数的非线性约束问题，也能够检验线性约束问题。

A:错B:对

答案:错

第十章单元测试

经济学家想研究教育对工资的影响。他们收集了500对同卵双胞胎的面板数据。如果工资与未观察到的家庭效应相关，以下哪种估计方法最合适（

）

A:加权最小二乘估计B:固定效应估计C:普通最小二乘估计D:随机效应估计

答案:固定效应估计下列关于自然实验的表述正确的是（

）

A:自然实验是由外生事件引起的

B:自然实验中的处理组可以随机选择C:自然实验中的对照组可以随机选择D:自然实验是由内生性事件改变个人、家庭、城市等运行环境而引起的。

答案:自然实验是由外生事件引起的

平衡面板数据集（

）