計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試卷b(編輯修改稿)
2025-04-21 07:58 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 函數(shù)關(guān)系 B、前定變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型C、滯后變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型 D、外生變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10分）古典線性回歸模型的普通最小二乘估計(jì)量的特性有（ABCD ）A、無偏性 B、線性性 C、最小方差性D、一致性 E、有偏性判定系數(shù)的公式為(BCD )A、RSSTSSB、ESSTSSC、1RSSTSSD、ESSESS+RSSE、ESSRSS有關(guān)調(diào)整后的判定系數(shù)R與判定系數(shù)R之間的關(guān)系敘述正確的有（ BC ）A、R與R均非負(fù)B、模型中包含的解釋個(gè)數(shù)越多，R與R就相差越大2 22 22 2C、只要模型中包括截距項(xiàng)在內(nèi)的參數(shù)的個(gè)數(shù)大于1，則R225。R22D、R有可能大于R22E、R有可能小于0，但R卻始終是非負(fù)在經(jīng)典多元線性回歸中，對(duì)于s （隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差）的最小二乘估計(jì)量和極大似然2 2多重共線性產(chǎn)生的原因有（BCE ）A、遺漏或刪除變量 B、經(jīng)濟(jì)變量存在共同變化的趨勢(shì)C、模型中大量采用了滯后變量 D、殘差的均值為零E、認(rèn)識(shí)上的局限造成選擇變量不當(dāng)當(dāng)結(jié)構(gòu)方程為恰好識(shí)別時(shí)，可選擇的估計(jì)方法是（CDE ）A、最小二乘法 B、廣義差分法 C、間接最小二乘法D、二階段最小二乘法 E、有限信息最大似然估計(jì)法三、判斷改錯(cuò)題，先判斷題中說法是否正確，若錯(cuò)誤，請(qǐng)指出錯(cuò)誤之處。（每題3分，共15分）2估計(jì)量是一樣的。答：錯(cuò)誤。s 的OLS估計(jì)量為229。e22ink1，而ML估計(jì)量為229。en2i經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法中所涉及的線性函數(shù)是指解釋變量是線性的。答：錯(cuò)誤。因?yàn)榻?jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法中所涉及的線性函數(shù)，指回歸系數(shù)是線性的，即回歸系數(shù)只以它的一次方出現(xiàn)，對(duì)解釋變量則可以不是線性的。方差來源平方和自由度來自回歸（ESS）65965②來自殘差（RSS）①③來自總離差（TSS）6604214在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差答：錯(cuò)誤。有可能高估也有可能低估一旦模型中的解釋變量是隨機(jī)變量，則違背了基本假設(shè)，使得模型的OLS估計(jì)量有偏且不一致。答：錯(cuò)誤。模型中的基本假設(shè)是，當(dāng)解釋變量是隨機(jī)變量時(shí)，進(jìn)一步假設(shè)它們與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)。事實(shí)上，當(dāng)解釋變量是隨機(jī)變量且與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)時(shí)，才會(huì)使得OLS估計(jì)量有偏且不一致。對(duì)于聯(lián)立方程模
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