計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題-wenkub
2023-04-09 07:57:27 本頁面
【正文】 C. D. 下列各回歸方程中，哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的?( )A. Yi=45+ rXY= B. Yi=4+ rXY =C. Yi= rXY= D. Yi= rXY=方差膨脹因子檢測法用于檢驗(yàn)（ ）A. 是否存在異方差 B. 是否存在多重共線性C. 是否存在序列相關(guān) D. 回歸方程是否成立1下列哪種方法不能用來檢驗(yàn)異方差（ ）。 A. B. C． D. 1在二元線性回歸模型：中，表示（ ） A．當(dāng)X2不變、X1變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)，Y的平均變動(dòng) B．當(dāng)X1不變、X2變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)，Y的平均變動(dòng) C．當(dāng)X1和X2都保持不變時(shí)， Y的平均變動(dòng)D．當(dāng)X1和X2都變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)， Y的平均變動(dòng)1 對于隨機(jī)誤差項(xiàng)ui,Var(ui)=E(u2i)=2內(nèi)涵指（ ）A．隨機(jī)誤差項(xiàng)的均值為零 B．誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布C．兩個(gè)隨機(jī)誤差互不相關(guān) D．所有隨機(jī)誤差都有相同的方差1當(dāng)du DW4du，則認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)ui（ ）A．不存在一階負(fù)自相關(guān) B．存在一階正自相關(guān)C．無一階序列相關(guān) D．存在一階負(fù)自相關(guān)假設(shè)n為樣本容量，則在一元線性回歸模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)的無偏估計(jì)量為（ ）A． B． C． D．2最常用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)不包括下列哪種（ ）。 A. B. C． D. 4某一特定水平上，總體分布的離散度越大，即越大，則（ ） A. 預(yù)測區(qū)間越寬，預(yù)測誤差越小 B. 預(yù)測區(qū)間越寬，精度越低 C. 預(yù)測區(qū)間越窄，預(yù)測誤差越大 D. 預(yù)測區(qū)間越窄，精度越高4對于隨機(jī)誤差項(xiàng)ui,Var(ui)=E(u2i)=2內(nèi)涵指（ ?。? A．隨機(jī)誤差項(xiàng)的均值為零 B．誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布 C．兩個(gè)隨機(jī)誤差互不相關(guān) D．所有隨機(jī)誤差都有相同的方差4 當(dāng)dL DWdu，則認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)ui（ ?。? A．不能確定 B．存在一階正自相關(guān) C．無一階序列相關(guān) D．存在一階負(fù)自相關(guān)4用普通最小二乘法估計(jì)線性回歸方程，其代表的樣本回歸直線通過點(diǎn)（ ） A. B. C. D.4最常用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)不包括下列哪種（ ）。C① GDP② Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared③ . dependent var. of regression④ Akaike info criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihoodHannanQuinn criter.FstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic) （21）=；（1，21）=；k=1,n=23時(shí)DW統(tǒng)計(jì)量的臨界值dL=，dU=。（1）．請?jiān)诳瞻滋幪钌稀熬芙^”原假設(shè)或者“不拒絕”原假設(shè)。其一元線性回歸結(jié)果如下所示：（共22分）Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/02/09 Time: 21:48Sample: 1960 1995Included observations: 36VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.（4分） （3）．說明估計(jì)參數(shù)與回歸模型是否顯著?（4分） （4）．解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義。 （1）．在空白處填上相應(yīng)的數(shù)字（計(jì)算過程中保留4位小數(shù)）（4分） （2）．根據(jù)輸出結(jié)果，寫出回歸模型的表達(dá)式。（6分）（2）．寫出CONS和GDP的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的兩個(gè)2階滯后回歸模型。在紛雜的塵世里，為自己留下一片純靜的心靈
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