【文章內(nèi)容簡介】 b2185。0（2）多項24.下列哪種情況會違反線性回歸模型的基本假設(shè)E(ei)＝0(ei為隨機(jī)誤差項)A．非線性隨機(jī)函數(shù)關(guān)系仍用線性模型進(jìn)行ols估計B．模型參數(shù)發(fā)生改變C．遺漏重要變量D．異常值E．以上都不對25.下列屬于模型設(shè)定偏誤的是（ ）。A、模型遺漏重要的解釋變量 B、模型設(shè)定沒有考慮到參數(shù)變化C、模型形式設(shè)定有誤 D、把非線性模型設(shè)定為線性模型E、模型預(yù)測值與實際值的誤差26.已知多元線性回歸模型參數(shù)發(fā)生改變，可以采用（ ）方法處理。A．鄒檢驗 B．分段回歸 C．引入虛擬變量 D．VIF檢驗27.變量關(guān)系非線性可以采用（ ）方法處理。A、初等數(shù)學(xué)變換化為線性模型 B、非線性回歸 C、分段回歸 D、逐步回歸四、計算分析題，還考慮到職稱可能也對工資有影響，職稱分為中級及以下與高級共2個層次，將職稱以虛擬變量DD…等表示。（1）請解釋虛擬變量的設(shè)置原則？（2）需要設(shè)置幾個虛擬變量？請對虛擬變量進(jìn)行賦值。（3）寫出考慮職稱因素的可能的線性回歸模型。為研究學(xué)歷與工資的關(guān)系，我們隨機(jī)抽樣調(diào)查了510名員工（其中360名男，150名女），并得到如下兩種回歸模型：?W=+5（）t=() ()?W=122.9621+23.8238D+EDU(2.2)t=() () ()其中，W(wage)=工資（單位：千元）；EDU(education)=受教育年限完美WORD格式編輯專業(yè)資料整理分享D=237。236。1238。0男女請回答以下問題：（1）你將選擇哪一個模型？為什么？（5分）（2）D的系數(shù)說明了什么？（5分）五、簡答題1．哪些情況可能引起線性回歸模型誤差項均值非零？分別該如何處理2．處理參數(shù)改變的方法有哪些？3．虛擬變量的設(shè)置原則是什么？4．用Eviews軟件做非線性回歸的三個步驟是什么？第六章 習(xí) 題一、判斷題22.處理異方差的方法是加入虛擬變量。（ ）23.線性回歸模型存在異方差，最小二乘估計量仍然是無偏的。（ ）24.線性回歸模型存在異方差，最小二乘估計量仍然是有效的。（ ）25.戈德菲爾德夸特檢驗可以檢驗復(fù)雜性異方差。（ ）26.懷特檢驗可以檢驗異方差。（ ）二、名詞解釋1．同方差2．異方差3．加權(quán)最小二乘法4．戈里瑟檢驗5．懷特檢驗三、選擇題（1）單選1.檢驗線性回歸模型是否存在異方差的方法是（ ）A．懷特檢驗 B．T檢驗 C．DW檢驗 D．鄒檢驗2.戈德夸特檢驗構(gòu)造一個服從（ ）的統(tǒng)計量來對線性回歸模型進(jìn)行異方差檢驗。完美WORD格式編輯專業(yè)資料整理分享A．正態(tài)分布 B．t分布 C．χ2分布 D．F分布3.下列方法中（ ）不僅可以判斷線性回歸模型是否存在異方差，而且可以得出具體的異方差形式。A．戈德夸特檢驗 B．懷特檢驗C．戈里瑟檢驗 D．殘差序列圖分析4.對于模型Yi=β0+β1Xi+ui，如果在異方差檢驗中發(fā)現(xiàn)Var(ui)=Xi4σ2，則用加權(quán)最小二乘法處理異方差估計模型參數(shù)時，權(quán)數(shù)應(yīng)為（ ）。A．Xi B．Xi2 C．1/Xi D．1/Xi25.回歸模型中具有異方差性時，仍用OLS估計模型，則以下說法正確的是（ ）A.參數(shù)估計值是無偏非有效的 B.參數(shù)估計量仍具有最小方差性C.常用F檢驗失效 D.參數(shù)估計量是有偏的6.更容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)為( )A.時序數(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)7.檢驗線性回歸模型是否存在異方差的方法是（ ）A．T檢驗 B．戈德菲爾德夸特檢驗 C．DW檢驗 D．鄒檢驗8.檢驗線性回歸模型是否存在異方差的方法是（ ）A．戈里瑟檢驗 B．T檢驗 C．DW檢驗 D．鄒檢驗（2）多選9．如果模型中存在異方差現(xiàn)象，則會引起如下后果（ ）A.參數(shù)估計值有偏 B.參數(shù)估計值的方差不能正確確定C.變量的顯著性檢驗失效 D.預(yù)測精度降低E.參數(shù)估計值仍是無偏的10．常用的檢驗異方差的方法有（ ）。A、戈里瑟檢驗 B、戈德菲爾德匡特檢驗 C、懷特檢驗D、DW檢驗 E、方差膨脹因子檢測四、計算分析題1.對樣本回歸方程LOG(Y)=+*LOG(L)+*LOG(K)+e進(jìn)行懷特異方差檢驗，HeteroskedasticityTest:WhiteObs*Rsquared Prob ScaledexplainedSS Prob TestEquation:DependentVariable:RESID^2完美WORD格式編輯專業(yè)資料整理分享Method:LeastSquaresDate:11/20/11 Time:16:53Sample:19781994Includedobservations:17Coefficient Std.Error tStatistic Prob.C LOG(L) (LOG(L))^2 (LOG(L))*(LOG(K)) LOG(K) (LOG(K))^2 Rsquared Meandependentvar AdjustedRsquared .dependentvar Akaikeinfo.ofregression criterion Sumsquaredresid Schwarzcriterion HannanQuinnLoglikelihood criter. Fstatistic DurbinWatsonstat Prob(Fstatistic) （1）請寫出估計的輔助回歸方程？（2）請指出懷特統(tǒng)計量的值并判斷樣本回歸方程是否存在異方差？（4個解釋變量）進(jìn)行最小二乘法回歸。將樣本容量為60的樣本按從小到大的順序排列后，去掉中間的20個樣本后在均分為兩組，分別回歸后Σei2=，Σe22=，在α=95%的置信水平下判斷是否存在異方差。如果存在，判斷是遞增還是遞減的異方差。（（10，10）=，（12，12）=，（15，15）=）五、問答題1．試述異方差的影響。2．試述克服異方差的方法。3．試述常用的檢驗異方差的方法。4．試述懷特檢驗的步驟。第七章 習(xí) 題完美WORD格式編輯專業(yè)資料整理分享一、判斷題27.任何情況下都可以用一階差分法消除序列相關(guān)。（ ）28.存在誤差序列相關(guān)時，OLS估計量仍然是無偏的。（ ）29.DW檢驗值在0到4之間，數(shù)值趨于4說明模型誤差項的自相關(guān)度越小。（ ）30.誤差一階相關(guān)是最常見的誤差序列相關(guān)（ ）。31.DW檢驗的所有數(shù)值區(qū)域均可作出誤差序列相關(guān)或不相關(guān)的判斷（ ）。二、名詞解釋1．誤差序列相關(guān)2．誤差序列一階相關(guān)3．廣義差分法4．柯奧迭代法5．杜賓兩步法三、選擇題（1）單選28.設(shè)ut為隨機(jī)誤差項，則一階線性自相關(guān)是指（ ）A.cov(ut,us)185。0(t185。s)C.ut=r1ut1+r2ut2+etB.ut=rut1+etD.ut=r2ut1+et29.在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計值仍是無偏的，其原因是（ ）A.無多重共線性假定成立B.同方差假定成立C.零均值假定成立D.解釋變量與隨機(jī)誤差項不相關(guān)假定成立30.應(yīng)用DW檢驗方法時應(yīng)滿足該方法的假定條件，下列不是其假定條件的為（ ）A.解釋變量為非隨機(jī)的B.被解釋變量為非隨機(jī)的C.線性回歸模型中不能含有滯后內(nèi)生變量D.隨機(jī)誤差項服從一階自回歸31.在下列引起序列自相關(guān)的原因中，不正確的是（ ）A.經(jīng)濟(jì)變量具有慣性作用 B.經(jīng)濟(jì)行為的滯后性C.設(shè)定偏誤 D.解釋變量之間的共線性完美WORD格式編輯專業(yè)資料整理分享32.在DW檢驗中，當(dāng)d統(tǒng)計量為2時，表明（ ）A.存在完全的正自相關(guān) B.存在完全的負(fù)自相關(guān)C.不存在自相關(guān) D.不能判定33.在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計值的方差不能正確估計的原因是（ ）i(u2)185。s2(xiui)185。0(uiuj)185。0(i185。j)(ui)185。034.如果回歸模型違背了無自相關(guān)假定，最小二乘估計量是( )A．無偏的，有效的 B.有偏的，非有效的C．無偏的，非有效的 D.有偏的，有效的（2）多選35.如果模型中存在序列自相關(guān)現(xiàn)象，則有如下后果（ ）A.參數(shù)估計值有偏 B.參數(shù)估計值的方差不能正確確定C.變量的顯著性檢驗失效 D.預(yù)測精度降低E．參數(shù)估計值仍是無偏的36.在DW檢驗中，存在不能判定的區(qū)域是（ ）A.0﹤d﹤dlD.4du﹤d﹤4dlB.du﹤d﹤4duE．4dl﹤d﹤4C.dl﹤d﹤du37.檢驗序列自相關(guān)的方法是（ ）A.F檢驗法 B.White檢驗法 C.圖形法D.ARCH檢驗法 E．DW檢驗法 F.GoldfeldQuandt檢驗法四