《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程期末試卷A卷
適用班級(jí)：統(tǒng)計(jì)0741 統(tǒng)計(jì)0742
時(shí) 間：120分鐘 閉卷 考試課程
課程開課系：經(jīng)濟(jì)系
題 號(hào)
一
二
三
四
五
六
七
八
總 分
核分人
應(yīng)得分
10
20
10
30
30
實(shí)得分
得分
評(píng)卷教師
一、判斷題 （每小題1分，共10分）
（ ）1．在對(duì)參數(shù)進(jìn)行最小二乘估計(jì)之前，沒(méi)有必要對(duì)模型提出古典假定。
（ ）2．?dāng)M合優(yōu)度檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)是沒(méi)有區(qū)別的。
（ ）3．隨機(jī)誤差項(xiàng)
和殘差項(xiàng)
完全是一回事。
（ ）4．在線性回歸模型中，解釋變量是原因，被解釋變量是結(jié)果。
（ ）5．在參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)中，若計(jì)算得到的 | t | 值超過(guò)臨界的 t 值，我們將接受零假設(shè)。
（ ）6．整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。
（ ）7．為了避免陷入虛擬變量陷阱，在帶有截距項(xiàng)的模型中，如果一個(gè)定性變量有
類，則要引入
-1個(gè)虛擬變量。
（ ）8．盡管存在著完全多重共線性，普通最小二乘估計(jì)量仍然是最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量。
（ ）9．消除自相關(guān)的一階差分變換假定自相關(guān)系數(shù)
必須等于1。
（ ）10．線性回歸模型中線性指的是變量線性。
得分
評(píng)卷教師
二、單項(xiàng)選擇題 （每小題1分，共20分）
1．把反映某一總體特征的同一指標(biāo)的數(shù)據(jù)，按一定的時(shí)間順序和時(shí)間間隔排列起來(lái)，這樣的數(shù)據(jù)稱為（ ）
A. 橫截面數(shù)據(jù) B. 時(shí)間序列數(shù)據(jù)
C. 面板數(shù)據(jù) D. 原始數(shù)據(jù)
2． 在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為（ ）
A.
B.
C．
D.
3．設(shè)k為回歸模型中的回歸參數(shù)個(gè)數(shù)，n為樣本容量。則對(duì)多元線性回歸方
程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)，所用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為（ ）
A.
B．
C．
D．
4．已知五元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為
，樣本容量為46，則隨機(jī)誤差項(xiàng)
的方差估計(jì)量
為( )
A. 33.33 B.40 C. 38.09 D.20
5．設(shè)
為解釋變量，則完全多重共線性是( )
6．關(guān)于可決系數(shù)
，以下說(shuō)法中錯(cuò)誤的是（ ）
A.可決系數(shù)
的定義為被回歸方程已經(jīng)解釋的變差與總變差之比
B.
C.可決系數(shù)
反映了樣本回歸線對(duì)樣本觀測(cè)值擬合優(yōu)劣程度的一種描述
D.可決系數(shù)
的大小不受到回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響
7．更容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)為 ( )
A. 時(shí)序數(shù)據(jù) B. 修勻數(shù)據(jù)
C. 橫截面數(shù)據(jù) D. 年度數(shù)據(jù)
8. 在檢驗(yàn)異方差的方法中，不正確的是（ ）
A. Goldfeld-Quandt方法 B.圖示檢驗(yàn)法
C. White檢驗(yàn)法 D. DW檢驗(yàn)法
9.對(duì)于有限分布滯后模型，解釋變量的滯后長(zhǎng)度每增加一期，可利用的樣本數(shù)據(jù)就會(huì)( )
A. 增加1個(gè) B. 減少1個(gè) C. 增加2個(gè) D. 減少2個(gè)
10．在給定的顯著性水平之下，若DW統(tǒng)計(jì)量的下和上臨界值分別為dL和du,則當(dāng)dL<DW<du時(shí)，可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)( )
A. 存在一階正自相關(guān) B. 存在一階負(fù)相關(guān)
C. 不存在序列相關(guān) D. 存在序列相關(guān)與否不能斷定
11．如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性，則最小二乘估計(jì)量（ ）
A.不確定，方差無(wú)限大 B.確定，方差無(wú)限大
C.不確定，方差最小 D.確定，方差最小
12．對(duì)于無(wú)限分布滯后模型Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+β2Xt-2+…+ut，無(wú)法用最小二乘法估計(jì)其參數(shù)是因?yàn)椋?nbsp; ）
A．參數(shù)有無(wú)限多個(gè) B．沒(méi)有足夠的樣本容量
C．存在嚴(yán)重的多重共線性 D．存在序列相關(guān)
13．多元線性回歸分析中的 ESS反映了（ ）
A. 因變量觀測(cè)值總變差的大小
B. 因變量回歸估計(jì)值總變差的大小
C. 因變量觀測(cè)值與估計(jì)值之間的總變差
D. Y關(guān)于X的邊際變化
14.對(duì)于一個(gè)沒(méi)有截距項(xiàng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，若某定性因素有m個(gè)互斥的類型，為將其引入模型中，則需要引入虛擬變量個(gè)數(shù)為（ ）
A. m B. m-1 C. m+1 D. m-k
15．經(jīng)濟(jì)變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)大多存在序列相關(guān)性，在分布滯后模型中，這種序列相關(guān)性就轉(zhuǎn)化為（ ）
A．異方差問(wèn)題 B. 多重共線性問(wèn)題
C．序列相關(guān)性問(wèn)題 D. 設(shè)定誤差問(wèn)題
16．對(duì)于有限分布滯后模型
在一定條件下，參數(shù)
可近似用一個(gè)關(guān)于
的阿爾蒙多項(xiàng)式表示（
），其中多項(xiàng)式的次數(shù)m必須滿足（ ）
A．m〈k > B．m=k C．m〉k D．m≥ k
17．多元線性回歸模型中，發(fā)現(xiàn)各參數(shù)估計(jì)量的t值都不顯著，但模型的
F值確很顯著，這說(shuō)明模型存在（ ）
A．多重共線性 B．異方差
C．自相關(guān) D．設(shè)定偏誤
18.一元線性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是（ ）
A. n B. n-1 C. n-k D. 1
19.設(shè)M為貨幣需求量，Y為收入水平，r為利率，流動(dòng)性偏好函數(shù)為
，又設(shè)
、
分別是
、
的估計(jì)值，則根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論，一般來(lái)說(shuō)( )
A.
應(yīng)為正值，
應(yīng)為負(fù)值 B.
應(yīng)為正值，
應(yīng)為正值
C.
應(yīng)為負(fù)值，
應(yīng)為負(fù)值 D.
應(yīng)為負(fù)值，
應(yīng)為正值
20.設(shè)
為隨機(jī)誤差項(xiàng)，則一階線性自相關(guān)是指（ ）
得分
評(píng)卷教師
三、多項(xiàng)選擇題 （ 分）
1．最小二乘估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)有（ ）
A. 無(wú)偏性 B. 線性性 C. 最小方差性
D. 不一致性 E. 有偏性
2．在DW檢驗(yàn)中，存在不能判定的區(qū)域是（ ）
A. 0﹤
﹤
B.
﹤
﹤4-
C.
﹤
﹤
D.4-
﹤
﹤4-
4-
﹤
﹤4
3．自相關(guān)情形下，常用的參數(shù)估計(jì)方法有（ ）
A．一階差分法 B．廣義差分法
C．工具變量法 D．加權(quán)最小二乘法
E．普通最小二乘法
4、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)一般包括內(nèi)容有（ ）
A、經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn) B、統(tǒng)計(jì)推斷的檢驗(yàn)
C、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的檢驗(yàn) D、對(duì)比檢驗(yàn)
5、判定系數(shù)的公式為（ ）
A.
B.
C.1—
D.
E.
得分
評(píng)卷教師
四、簡(jiǎn)答題 （ 分）
1、（10分）應(yīng)用普通最小二乘法應(yīng)滿足的古典假定。
2、（共10分）我們?cè)趯?shí)證研究中經(jīng)常遇到違背古典模型假定的問(wèn)題，通常包括異方差問(wèn)題、序列相關(guān)問(wèn)題、多重共線性問(wèn)題等等。請(qǐng)回答：
（1）自相關(guān)的含義是什么？（2分）
（2）異方差的含義是什么？（2分）
（3）若異方差形式為
且滿足其他古典線性回歸基本假定的條件下，以一元線性回歸模型為例寫出解決此異方差問(wèn)題的方法。（6分）
3、（共10分）已知某市33個(gè)工業(yè)行業(yè)2009年生產(chǎn)函數(shù)為：
Q=ALaKbeu
（1）說(shuō)明a、b的經(jīng)濟(jì)意義。（4分）
（2）寫出將生產(chǎn)函數(shù)變換為線性函數(shù)的變換方法。（3分）
（3）假如變換后的線性回歸模型的常數(shù)項(xiàng)估計(jì)量為
，試寫出A的估計(jì)式。（3分）
得分
評(píng)卷教師
五、計(jì)算分析題 （共30分）
1．異方差的White檢驗(yàn)式估計(jì)結(jié)果如下，
= 0.0604 + 0.0008 RATEt - 0.00004 (RATEt)2
(1.3) (0.1) (-0.3) R2 = 0.000327, T = 739
（1）White統(tǒng)計(jì)量=？（2分）
（2）White統(tǒng)計(jì)量服從何種分布？（3分）
（3）結(jié)合本例，相應(yīng)自由度是多少？（3分）
（4）通過(guò)查表在顯著性水平0.05下該分布的臨界值為5.991，試判斷原回歸式誤差項(xiàng)中是否存在異方差。（2分）
2、（共20分）根據(jù)中國(guó)1950——1972年進(jìn)出口貿(mào)易總額
（單位億元）與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值
（單位億元）的數(shù)據(jù)，估計(jì)了進(jìn)出口貿(mào)易總額和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間的關(guān)系，結(jié)果如下：
Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 10/05/031 Time: 11:02
Sample: 1950 1972
Included observations: 23
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
0.682674
0.235425
2.8997515
LOG(X)
0.514047
0.070189
7.323777
R-squared
0.718641
Mean dependent var
4.596044
Adjusted R-squared
0.705243
S.D. dependent var
0.301263
S.E. of regression
0.163560
Akaike info criterion
-0.700328
Sum squared resid
0.561792
Schwarz criterion
-0.601589
Log likelihood
10.05377
F-statistic
53.63771
Durbin-Watson stat
0.518528
Prob(F-statistic)
（給定顯著性水平0.05，t0.025（21）=2.08，dL =1.26 dU =1.44）
（1）寫出所得到的樣本回歸模型的表達(dá)式，并解釋系數(shù)的意義？（4分）
（2）分析該結(jié)果的系數(shù)顯著性和擬合優(yōu)度？（4分）
（3）在通常使用DW統(tǒng)計(jì)量需要有那些基礎(chǔ)假設(shè)？（3分）
（4）該模型是否存在自相關(guān)？（3分）
（5）估計(jì)自相關(guān)系數(shù)？（3分）
（6）如何對(duì)該模型進(jìn)行改進(jìn)？（3分）
《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程期末試卷A卷
適用班級(jí)：統(tǒng)計(jì)0741 統(tǒng)計(jì)0742
時(shí) 間：120分鐘 閉卷 考試課程
課程開課系：經(jīng)濟(jì)系
題 號(hào)
一
二
三
四
五
六
七
八
總 分
核分人
應(yīng)得分
10
20
10
30
30
實(shí)得分
得分
評(píng)卷教師
一、判斷題 （每小題1分，共10分）
（ ）1．在對(duì)參數(shù)進(jìn)行最小二乘估計(jì)之前，沒(méi)有必要對(duì)模型提出古典假定。
（ ）2．?dāng)M合優(yōu)度檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)是沒(méi)有區(qū)別的。
（ ）3．隨機(jī)誤差項(xiàng)
和殘差項(xiàng)
完全是一回事。
（ ）4．在線性回歸模型中，解釋變量是原因，被解釋變量是結(jié)果。
（ ）5．在參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)中，若計(jì)算得到的 | t | 值超過(guò)臨界的 t 值，我們將接受零假設(shè)。
（ ）6．整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。
（ ）7．為了避免陷入虛擬變量陷阱，在帶有截距項(xiàng)的模型中，如果一個(gè)定性變量有
類，則要引入
-1個(gè)虛擬變量。
（ ）8．盡管存在著完全多重共線性，普通最小二乘估計(jì)量仍然是最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量。
（ ）9．消除自相關(guān)的一階差分變換假定自相關(guān)系數(shù)
必須等于1。
（ ）10．線性回歸模型中線性指的是變量線性。
得分
評(píng)卷教師
二、單項(xiàng)選擇題 （每小題1分，共20分）
1．把反映某一總體特征的同一指標(biāo)的數(shù)據(jù)，按一定的時(shí)間順序和時(shí)間間隔排列起來(lái)，這樣的數(shù)據(jù)稱為（ ）
A. 橫截面數(shù)據(jù) B. 時(shí)間序列數(shù)據(jù)
C. 面板數(shù)據(jù) D. 原始數(shù)據(jù)
2． 在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為（ ）
A.
B.
C．
D.
3．設(shè)k為回歸模型中的回歸參數(shù)個(gè)數(shù)，n為樣本容量。則對(duì)多元線性回歸方
程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)，所用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為（ ）
A.
B．
C．
D．
4．已知五元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為
，樣本容量為46，則隨機(jī)誤差項(xiàng)
的方差估計(jì)量
為( )
A. 33.33 B.40 C. 38.09 D.20
5．設(shè)
為解釋變量，則完全多重共線性是( )
6．關(guān)于可決系數(shù)
，以下說(shuō)法中錯(cuò)誤的是（ ）
A.可決系數(shù)
的定義為被回歸方程已經(jīng)解釋的變差與總變差之比
B.
C.可決系數(shù)
反映了樣本回歸線對(duì)樣本觀測(cè)值擬合優(yōu)劣程度的一種描述
D.可決系數(shù)
的大小不受到回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響
7．更容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)為 ( )
A. 時(shí)序數(shù)據(jù) B. 修勻數(shù)據(jù)
C. 橫截面數(shù)據(jù) D. 年度數(shù)據(jù)
8. 在檢驗(yàn)異方差的方法中，不正確的是（ ）
A. Goldfeld-Quandt方法 B.圖示檢驗(yàn)法
C. White檢驗(yàn)法 D. DW檢驗(yàn)法
9.對(duì)于有限分布滯后模型，解釋變量的滯后長(zhǎng)度每增加一期，可利用的樣本數(shù)據(jù)就會(huì)( )
A. 增加1個(gè) B. 減少1個(gè) C. 增加2個(gè) D. 減少2個(gè)
10．在給定的顯著性水平之下，若DW統(tǒng)計(jì)量的下和上臨界值分別為dL和du,則當(dāng)dL<DW<du時(shí)，可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)( )
A. 存在一階正自相關(guān) B. 存在一階負(fù)相關(guān)
C. 不存在序列相關(guān) D. 存在序列相關(guān)與否不能斷定
11．如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性，則最小二乘估計(jì)量（ ）
A.不確定，方差無(wú)限大 B.確定，方差無(wú)限大
C.不確定，方差最小 D.確定，方差最小
12．對(duì)于無(wú)限分布滯后模型Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+β2Xt-2+…+ut，無(wú)法用最小二乘法估計(jì)其參數(shù)是因?yàn)椋?nbsp; ）
A．參數(shù)有無(wú)限多個(gè) B．沒(méi)有足夠的樣本容量
C．存在嚴(yán)重的多重共線性 D．存在序列相關(guān)
13．多元線性回歸分析中的 ESS反映了（ ）
A. 因變量觀測(cè)值總變差的大小
B. 因變量回歸估計(jì)值總變差的大小
C. 因變量觀測(cè)值與估計(jì)值之間的總變差
D. Y關(guān)于X的邊際變化
14.對(duì)于一個(gè)沒(méi)有截距項(xiàng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，若某定性因素有m個(gè)互斥的類型，為將其引入模型中，則需要引入虛擬變量個(gè)數(shù)為（ ）
A. m B. m-1 C. m+1 D. m-k
15．經(jīng)濟(jì)變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)大多存在序列相關(guān)性，在分布滯后模型中，這種序列相關(guān)性就轉(zhuǎn)化為（ ）
A．異方差問(wèn)題 B. 多重共線性問(wèn)題
C．序列相關(guān)性問(wèn)題 D. 設(shè)定誤差問(wèn)題
16．對(duì)于有限分布滯后模型
在一定條件下，參數(shù)
可近似用一個(gè)關(guān)于
的阿爾蒙多項(xiàng)式表示（
），其中多項(xiàng)式的次數(shù)m必須滿足（ ）
A．m〈k > B．m=k C．m〉k D．m≥ k
17．多元線性回歸模型中，發(fā)現(xiàn)各參數(shù)估計(jì)量的t值都不顯著，但模型的
F值確很顯著，這說(shuō)明模型存在（ ）
A．多重共線性 B．異方差
C．自相關(guān) D．設(shè)定偏誤
18.一元線性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是（ ）
A. n B. n-1 C. n-k D. 1
19.設(shè)M為貨幣需求量，Y為收入水平，r為利率，流動(dòng)性偏好函數(shù)為
，又設(shè)
、
分別是
、
的估計(jì)值，則根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論，一般來(lái)說(shuō)( )
A.
應(yīng)為正值，
應(yīng)為負(fù)值 B.
應(yīng)為正值，
應(yīng)為正值
C.
應(yīng)為負(fù)值，
應(yīng)為負(fù)值 D.
應(yīng)為負(fù)值，
應(yīng)為正值
20.設(shè)
為隨機(jī)誤差項(xiàng)，則一階線性自相關(guān)是指（ ）
得分
評(píng)卷教師
三、多項(xiàng)選擇題 （ 分）
1．最小二乘估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)有（ ）
A. 無(wú)偏性 B. 線性性 C. 最小方差性
D. 不一致性 E. 有偏性
2．在DW檢驗(yàn)中，存在不能判定的區(qū)域是（ ）
A. 0﹤
﹤
B.
﹤
﹤4-
C.
﹤
﹤
D.4-
﹤
﹤4-
4-
﹤
﹤4
3．自相關(guān)情形下，常用的參數(shù)估計(jì)方法有（ ）
A．一階差分法 B．廣義差分法
C．工具變量法 D．加權(quán)最小二乘法
E．普通最小二乘法
4、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)一般包括內(nèi)容有（ ）
A、經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn) B、統(tǒng)計(jì)推斷的檢驗(yàn)
C、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的檢驗(yàn) D、對(duì)比檢驗(yàn)
5、判定系數(shù)的公式為（ ）
A.
B.
C.1—
D.
E.
得分
評(píng)卷教師
四、簡(jiǎn)答題 （ 分）
1、（10分）應(yīng)用普通最小二乘法應(yīng)滿足的古典假定。
2、（共10分）我們?cè)趯?shí)證研究中經(jīng)常遇到違背古典模型假定的問(wèn)題，通常包括異方差問(wèn)題、序列相關(guān)問(wèn)題、多重共線性問(wèn)題等等。請(qǐng)回答：
（1）自相關(guān)的含義是什么？（2分）
（2）異方差的含義是什么？（2分）
（3）若異方差形式為
且滿足其他古典線性回歸基本假定的條件下，以一元線性回歸模型為例寫出解決此異方差問(wèn)題的方法。（6分）
3、（共10分）已知某市33個(gè)工業(yè)行業(yè)2009年生產(chǎn)函數(shù)為：
Q=ALaKbeu
（1）說(shuō)明a、b的經(jīng)濟(jì)意義。（4分）
（2）寫出將生產(chǎn)函數(shù)變換為線性函數(shù)的變換方法。（3分）
（3）假如變換后的線性回歸模型的常數(shù)項(xiàng)估計(jì)量為
，試寫出A的估計(jì)式。（3分）
得分
評(píng)卷教師
五、計(jì)算分析題 （共30分）
1．異方差的White檢驗(yàn)式估計(jì)結(jié)果如下，
= 0.0604 + 0.0008 RATEt - 0.00004 (RATEt)2
(1.3) (0.1) (-0.3) R2 = 0.000327, T = 739
（1）White統(tǒng)計(jì)量=？（2分）
（2）White統(tǒng)計(jì)量服從何種分布？（3分）
（3）結(jié)合本例，相應(yīng)自由度是多少？（3分）
（4）通過(guò)查表在顯著性水平0.05下該分布的臨界值為5.991，試判斷原回歸式誤差項(xiàng)中是否存在異方差。（2分）
2、（共20分）根據(jù)中國(guó)1950——1972年進(jìn)出口貿(mào)易總額
（單位億元）與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值
（單位億元）的數(shù)據(jù)，估計(jì)了進(jìn)出口貿(mào)易總額和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間的關(guān)系，結(jié)果如下：
Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 10/05/031 Time: 11:02
Sample: 1950 1972
Included observations: 23
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
0.682674
0.235425
2.8997515
LOG(X)
0.514047
0.070189
7.323777
R-squared
0.718641
Mean dependent var
4.596044
Adjusted R-squared
0.705243
S.D. dependent var
0.301263
S.E. of regression
0.163560
Akaike info criterion
-0.700328
Sum squared resid
0.561792
Schwarz criterion
-0.601589
Log likelihood
10.05377
F-statistic
53.63771
Durbin-Watson stat
0.518528
Prob(F-statistic)
（給定顯著性水平0.05，t0.025（21）=2.08，dL =1.26 dU =1.44）
（1）寫出所得到的樣本回歸模型的表達(dá)式，并解釋系數(shù)的意義？（4分）
（2）分析該結(jié)果的系數(shù)顯著性和擬合優(yōu)度？（4分）
（3）在通常使用DW統(tǒng)計(jì)量需要有那些基礎(chǔ)假設(shè)？（3分）
（4）該模型是否存在自相關(guān)？（3分）
（5）估計(jì)自相關(guān)系數(shù)？（3分）
（6）如何對(duì)該模型進(jìn)行改進(jìn)？（3分）
《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程期末試卷A卷
適用班級(jí)：統(tǒng)計(jì)0741 統(tǒng)計(jì)0742
時(shí) 間：120分鐘 閉卷 考試課程
課程開課系：經(jīng)濟(jì)系
題 號(hào)
一
二
三
四
五
六
七
八
總 分
核分人
應(yīng)得分
10
20
10
30
30
實(shí)得分
得分
評(píng)卷教師
一、判斷題 （每小題1分，共10分）
（ ）1．在對(duì)參數(shù)進(jìn)行最小二乘估計(jì)之前，沒(méi)有必要對(duì)模型提出古典假定。
（ ）2．?dāng)M合優(yōu)度檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)是沒(méi)有區(qū)別的。
（ ）3．隨機(jī)誤差項(xiàng)
和殘差項(xiàng)
完全是一回事。
（ ）4．在線性回歸模型中，解釋變量是原因，被解釋變量是結(jié)果。
（ ）5．在參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)中，若計(jì)算得到的 | t | 值超過(guò)臨界的 t 值，我們將接受零假設(shè)。
（ ）6．整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。
（ ）7．為了避免陷入虛擬變量陷阱，在帶有截距項(xiàng)的模型中，如果一個(gè)定性變量有
類，則要引入
-1個(gè)虛擬變量。
（ ）8．盡管存在著完全多重共線性，普通最小二乘估計(jì)量仍然是最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量。
（ ）9．消除自相關(guān)的一階差分變換假定自相關(guān)系數(shù)
必須等于1。
（ ）10．線性回歸模型中線性指的是變量線性。
得分
評(píng)卷教師
二、單項(xiàng)選擇題 （每小題1分，共20分）
1．把反映某一總體特征的同一指標(biāo)的數(shù)據(jù)，按一定的時(shí)間順序和時(shí)間間隔排列起來(lái)，這樣的數(shù)據(jù)稱為（ ）
A. 橫截面數(shù)據(jù) B. 時(shí)間序列數(shù)據(jù)
C. 面板數(shù)據(jù) D. 原始數(shù)據(jù)
2． 在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為（ ）
A.
B.
C．
D.
3．設(shè)k為回歸模型中的回歸參數(shù)個(gè)數(shù)，n為樣本容量。則對(duì)多元線性回歸方
程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)，所用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為（ ）
A.
B．
C．
D．
4．已知五元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為
，樣本容量為46，則隨機(jī)誤差項(xiàng)
的方差估計(jì)量
為( )
A. 33.33 B.40 C. 38.09 D.20
5．設(shè)
為解釋變量，則完全多重共線性是( )
6．關(guān)于可決系數(shù)
，以下說(shuō)法中錯(cuò)誤的是（ ）
A.可決系數(shù)
的定義為被回歸方程已經(jīng)解釋的變差與總變差之比
B.
C.可決系數(shù)
反映了樣本回歸線對(duì)樣本觀測(cè)值擬合優(yōu)劣程度的一種描述
D.可決系數(shù)
的大小不受到回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響
7．更容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)為 ( )
A. 時(shí)序數(shù)據(jù) B. 修勻數(shù)據(jù)
C. 橫截面數(shù)據(jù) D. 年度數(shù)據(jù)
8. 在檢驗(yàn)異方差的方法中，不正確的是（ ）
A. Goldfeld-Quandt方法 B.圖示檢驗(yàn)法
C. White檢驗(yàn)法 D. DW檢驗(yàn)法
9.對(duì)于有限分布滯后模型，解釋變量的滯后長(zhǎng)度每增加一期，可利用的樣本數(shù)據(jù)就會(huì)( )
A. 增加1個(gè) B. 減少1個(gè) C. 增加2個(gè) D. 減少2個(gè)
10．在給定的顯著性水平之下，若DW統(tǒng)計(jì)量的下和上臨界值分別為dL和du,則當(dāng)dL<DW<du時(shí)，可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)( )
A. 存在一階正自相關(guān) B. 存在一階負(fù)相關(guān)
C. 不存在序列相關(guān) D. 存在序列相關(guān)與否不能斷定
11．如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性，則最小二乘估計(jì)量（ ?。?div style="height:15px;">
12．對(duì)于無(wú)限分布滯后模型Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+β2Xt-2+…+ut，無(wú)法用最小二乘法估計(jì)其參數(shù)是因?yàn)椋?nbsp; ）
A. 因變量觀測(cè)值總變差的大小
B. 因變量回歸估計(jì)值總變差的大小
C. 因變量觀測(cè)值與估計(jì)值之間的總變差
D. Y關(guān)于X的邊際變化
14.對(duì)于一個(gè)沒(méi)有截距項(xiàng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，若某定性因素有m個(gè)互斥的類型，為將其引入模型中，則需要引入虛擬變量個(gè)數(shù)為（ ）
15．經(jīng)濟(jì)變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)大多存在序列相關(guān)性，在分布滯后模型中，這種序列相關(guān)性就轉(zhuǎn)化為（ ）
A．異方差問(wèn)題 B. 多重共線性問(wèn)題
C．序列相關(guān)性問(wèn)題 D. 設(shè)定誤差問(wèn)題
A.
應(yīng)為負(fù)值 B.
C.
應(yīng)為負(fù)值 D.
A. 無(wú)偏性 B. 線性性 C. 最小方差性
D. 不一致性 E. 有偏性
A. 0﹤
B.
C.
A.
B.
D.
E.
2、（共10分）我們?cè)趯?shí)證研究中經(jīng)常遇到違背古典模型假定的問(wèn)題，通常包括異方差問(wèn)題、序列相關(guān)問(wèn)題、多重共線性問(wèn)題等等。請(qǐng)回答：
（單位億元）的數(shù)據(jù)，估計(jì)了進(jìn)出口貿(mào)易總額和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間的關(guān)系，結(jié)果如下：
Std. Error
Prob.
S.D. dependent var
S.E. of regression
