【文章內(nèi)容簡介】 為1如果回歸模型違背了無自相關(guān)假定，最小二乘估計量（a）A．無偏的，非有效的 ，非有效的C．無偏的，有效的 ，有效的1在自相關(guān)性情況下，常用的估計方法是（b）A．一階差分法 C．工具變量法 2 2（b）A.yi=b1+b2xi+uiB.yif(xi)=b1f(xi)+b2xif(xi)+uif(xi)C. 2if(xi)f(xi)f(xi)yf(xi)=b12+b2xi2+ui2f(xi)=b1f(xi)+b2xif(xi)+uif(xi)1ARCH檢驗方法主要用于檢驗（a）A．異方差性 C．隨機(jī)解釋變量 1在修正異方差的方法中，不正確的是（d）A、加權(quán)最小二乘法 B、對原模型變換的方法C、對模型的對數(shù)變換法 D、兩階段最小二乘法1GoldfeldQuandt方法用于檢驗（a）A．異方差性 C．隨機(jī)解釋變量 在異方差性情況下，常用的估計方法是（d）A．一階差分法 C．工具變量法 2在異方差的情況下，參數(shù)估計值的方差不能正確估計的原因是（a）i(u2)185。s2(xiui)185。0(uiuj)185。0(i185。j)(ui)185。02White檢驗方法主要用于檢驗（a）A．異方差性 C．是否遺漏解釋變量 y2在具體運用加權(quán)最小二乘法時,如果變換的結(jié)果是x=b11x+b2xx+ux,則Var(u)是下列形式中的哪一種?( b)A.c.s2xB.s2xD.s2x2s2Log(x)2在異方差性情況下，常用的估計方法是（d）A．一階差分法 C．工具變量法 2加權(quán)最小二乘法是（b）的一個特例A.廣義差分法 第七章分布滯后模型的意義分布滯后模型的分類及各個類型的特點分布滯后模型短期影響乘數(shù)設(shè)無限分布滯后模型為Yt=a+b0Xt+b1Xt1+b2Xt2+L+ut，則短期影響乘數(shù)為（a）B、lb 0A．b0kC、1lk1l0D、b01l對于有限分布滯后模型Yt=a+b0Xt+b1Xt1+b2Xt2+L+bsXtK+ut在一定條件下，參數(shù)bi可近似用一個關(guān)于i的多項式表示（i=0，1，2，…，K），下列說法中不正確的是（d）A、多項式的階數(shù)m小于KB、可采用Almon法對此模型進(jìn)行估計C、該模型比較容易產(chǎn)生多重共線性型的所有假設(shè)，則對于這兩個模型中的滯后隨機(jī)解釋變量Yt1和誤差項ut，下列說法正確D、以上說法都不對第七章檢驗自回歸模型擾動項的自相關(guān)性，常用德賓h檢驗，下列命題正確的是（b）A．德賓h檢驗只適用一階自回歸模型B．德賓h檢驗適用任意階的自回歸模型C．德賓h統(tǒng)計量服從t分布D．德賓h檢驗可以用于小樣本問題在自適應(yīng)預(yù)期模型和庫伊克模型中，假定原始模型的隨機(jī)擾動項ut滿足古典線性回歸模*的有（d）A．Cov(Yt1,ut)=0,B．Cov(Yt1,ut)=0,C．Cov(Yt1,ut)185。0,D．Cov(Yt1,ut)185。0,****t tt tt tt tCov(u*,u*1)=0Cov(u*,u*1)185。0Cov(u*,u*1)=0Cov(u*,u*1)185。0下列說法正確的有（c）A、時序數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)沒有差異B、對總體回歸模型的顯著性檢驗沒有必要C、總體回歸方程與樣本回歸方程是有區(qū)別的D、判定系數(shù) 不可以用于衡量擬合優(yōu)度第八章虛擬變量的定義、作用以及規(guī)則虛擬變量( a)，但在有些情況下可以用來代表數(shù)量因素 對于含有截距項的計量經(jīng)濟(jì)模型，若想將含有m個互斥類型的定性因素引入到模型中，則應(yīng)該引入虛擬變量個數(shù)為（b）A m B m1 C m+1 D mk簡述虛擬變量設(shè)置規(guī)則什么是虛擬變量？在設(shè)定虛擬變量時，應(yīng)該注意什么問題？設(shè)置規(guī)則是什么？虛擬變量是將定性因素數(shù)量化取值為0或1的一類特殊人工變量。主要作用：在模型中引入定性因素；分段回歸等。注意避免虛擬變量陷阱。虛擬變量個數(shù)的設(shè)置規(guī)則是：若定性因素有m個相互排斥的類型（或?qū)傩?、水平），在有截距項的模型中只能引入m－1個虛擬變量，否則會陷入所謂“虛擬變量陷阱”，產(chǎn)生完全的多重共線性。在無截距項的模型中，定性因素有m個相互排斥的類型時，引入m個虛擬變量不會導(dǎo)致完全多重共線性，不過這時虛擬變量參數(shù)的估計結(jié)果，實際上是D=1時的樣本均值。設(shè)某計量經(jīng)濟(jì)模型為：Yi=a+bDi+ui，其中Yi大學(xué)教授年薪，Di=237。236。1238。0男教授，則對于參數(shù)α、β的含義，下列解釋不正確的是（b）女教授A.α表示大學(xué)女教授的平均年薪；B.β表示大學(xué)男教授的平均年薪；C.α+β表示大學(xué)男教授的平均年薪；D.β表示大學(xué)男教授和女教授平均年薪的差額對于一個含有截距項的計量經(jīng)濟(jì)模型，若某定性因素有m個互斥的屬性，對于一個含有截距項的計量經(jīng)濟(jì)模型，若某定性因素有m個互斥的類型，為將其引入模型中，則需要引入虛擬變量個數(shù)為 （b）A m B m1 C m+1 D mk第八章虛擬變量(a)，但在有些情況下可以用來代表數(shù)量因素 對于一個回歸模型中不包含截距項，若將一個具有m個特征的質(zhì)的因素引入進(jìn)計量經(jīng)濟(jì)模型，則虛擬變量數(shù)目為（a）A、ｍ　　　　　　B、ｍ－１　　　　　　C、ｍ－２　　　　　D、ｍ＋１對于含有截距項的計量經(jīng)濟(jì)模型，若想將含有m個互斥類型的定性因素引入到模型中，則應(yīng)該引入虛擬變量個數(shù)為（b）Am B m1 C m+1 Dmk對于含有截距項的計量經(jīng)濟(jì)模型，若想將含有m個互斥類型的定性因素引入到模型中，則應(yīng)該引入虛擬變量個數(shù)為（b）Am B m1 C m+1 Dmk237。設(shè)某計量經(jīng)濟(jì)模型為：Yi=a+bDi+ui，其中Yi大學(xué)教授年薪，Di=236。1238。0男教授，女教授則對于參數(shù)α、β的含義，下列解釋不正確的是（b）A.α表示大學(xué)女教授的平均年薪； B.β表示大學(xué)男教授的平均年薪；C.α+β表示大學(xué)男教授的平均年薪； D.β表示大學(xué)男教授和女教授平均年薪的差額將一年四個季度對因變量的影響引入到模型中，則需要引入虛擬變量的個數(shù)為（b）A 4 B 3 C 2 D1在利用月度數(shù)據(jù)構(gòu)建計量經(jīng)濟(jì)模型時，如果一年里的9四個月表現(xiàn)出季節(jié)模式，則應(yīng)該引入虛擬變量個數(shù)為（a ）A 4 B 12 C 11 D6在經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)生轉(zhuǎn)折時期，可以通過引入虛擬變量方法來表示這種變化。例如，研究中國城鎮(zhèn)居民消費函數(shù)時。1991年前后，城鎮(zhèn)居民商品性實際支出Y對實際可支配收入X的Dt=237。236。1；回歸關(guān)系明顯不同?，F(xiàn)以1991年為轉(zhuǎn)折時期，設(shè)虛擬變量 238。0；1991年以前1991年以后，數(shù)據(jù)散點圖顯示消費函數(shù)發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化：基本消費部分下降了，邊際消費傾向變大了。則城鎮(zhèn)居民線性消費函數(shù)的理論方程可以寫作：（d）。A、Yt=C、Yt=b0+b1Xt+utb0+b1Xt+b2Dt+utB、Yt=D、Yt=b0+b1Xt+b2DtXt+utb0+b1Xt+b2Dt+b3DtXt+ut設(shè)某地區(qū)消費函數(shù)中，消費支出不僅與收入x有關(guān)，而且與消費者的年齡構(gòu)成有關(guān)，若將年齡構(gòu)成分為小孩、青年人、成年人和老年人4個層次。假設(shè)邊際消費傾向不變，考慮上述年齡構(gòu)成因素的影響時，該消費函數(shù)引入虛擬變量的個數(shù)為（c）A1個 B 2個C3個D4個第十章時間序列數(shù)據(jù)特有屬性平穩(wěn)的概念、產(chǎn)生的后果、檢驗的方法非平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù)的建模技術(shù)要點某一時間序列經(jīng)一次差分變換成平穩(wěn)時間序列，此時間序列稱為（a）A．1階單整 B．2階單整 C．K階單整 D．以上答案均不正確簡述時間序列平穩(wěn)性的含義：時間序列的統(tǒng)計規(guī)律時間序列平穩(wěn)性分嚴(yán)格平穩(wěn)和廣義平穩(wěn)性。嚴(yán)格平穩(wěn)是指隨機(jī)過程的聯(lián)合分布函數(shù)與時間的位移無關(guān)；廣義平穩(wěn)性是指隨機(jī)過程的均值、方差和協(xié)方差不隨時間變化，自協(xié)方差函數(shù)僅是時間間隔的函數(shù)，又稱為弱平穩(wěn)性什么是偽回歸？其產(chǎn)生的原因是？所謂“偽回歸”，是指變量間本來不存在有意義的關(guān)系，但回歸結(jié)果卻得出存在有意義關(guān)系的錯誤結(jié)論。造成“偽回歸”的根本原因在于時間序列變量的非平穩(wěn)性。下列方法可以用于檢驗時間序列平穩(wěn)性的是（c ）A.ARCH檢驗 B. White檢驗 C. ADF檢驗 D.DW檢驗第十章某一時間序列經(jīng)一次差分變換成平穩(wěn)時間序列，此時間序列稱為（a）A．1階單整 B．2階單整 C．K階單整 D．以上答案均不正確屬于平穩(wěn)性檢驗的方法是（c）A、ARCH檢驗 B、G—Q檢驗 C、單位根檢驗 D、德賓h檢驗?zāi)骋粫r間序列經(jīng)兩次差分變換成平穩(wěn)時間序列，此時間序列稱為（2）A、1階單整 B、2階單整 C、K階單整 D、以上答案均不正確如果兩個變量都是一階單整的，則（d）A．這兩個變量一定存在協(xié)整關(guān)系B．這兩個變量一定不存在協(xié)整關(guān)系C．相應(yīng)的誤差修正模型一定成立D．還需對誤差項進(jìn)行檢驗第十一章簡化式模型就是把結(jié)構(gòu)式模型中的內(nèi)生變量表示為(b)單方程計量經(jīng)濟(jì)模型的被解釋變量是（a）A、內(nèi)生變量 B、政策變量 C、控制變量 D、外生變量前定變量是(a)的合稱。 二、簡答題計量經(jīng)濟(jì)模型檢驗通常包含哪些檢驗？每種檢驗基本思想是什么？經(jīng)濟(jì)意義檢驗：檢驗?zāi)Ｐ凸烙嫿Y(jié)果，尤其是參數(shù)估計，是否符合經(jīng)濟(jì)理論。統(tǒng)計推斷檢驗：檢驗參數(shù)估計值是否抽樣的偶然結(jié)果，運用數(shù)理統(tǒng)計中的統(tǒng)計推斷方法，對模型及參數(shù)的統(tǒng)計可靠性作出說明。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗：檢驗?zāi)Ｐ褪欠穹嫌嬃拷?jīng)濟(jì)方法的基本假定，例如檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性，檢驗?zāi)Ｐ椭械碾S機(jī)擾動項是否存在自相關(guān)和異方差性等等。模型預(yù)測檢驗：模型預(yù)測的結(jié)果與經(jīng)濟(jì)運行的實際結(jié)果相對比，以此檢驗?zāi)Ｐ偷挠行?。在使用計量?jīng)濟(jì)模型分析問題時，通常會使用哪些類型數(shù)據(jù)？使用這些類型數(shù)據(jù)各自應(yīng)該注意哪些問題？（1）、時間序列數(shù)據(jù)（TimeSeriesData）：把反映某一總體特征的同一指標(biāo)的數(shù)據(jù)，按照一定的時間順序和時間間隔（如月度、季度、年度）排列起來，這樣的統(tǒng)計數(shù)據(jù)稱為時間序列數(shù)據(jù)。（2）、截面數(shù)據(jù)(CrossSectionData)：同一時間（時期或時點）某個指標(biāo)在不同空間的觀測數(shù)據(jù)，稱為截面數(shù)據(jù)。（3）、面板數(shù)據(jù)（PanelData）面板數(shù)據(jù)指時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)相結(jié)合的數(shù)據(jù)，對若干個體進(jìn)行多期觀測。例如在居民收支調(diào)查中收集的對各個固定調(diào)查戶在不同時期的調(diào)查數(shù)據(jù)，又如全國各省市不同年份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，就都是面板數(shù)據(jù)。（4）、虛擬變量數(shù)據(jù)(DummyVariablesData)：人為構(gòu)造的表示定性因素的數(shù)據(jù)，將定性因素數(shù)量化取值為0或1的一類特殊人工變量。時間序列數(shù)據(jù)若是非平穩(wěn)的，可能造成“偽回歸”；截面數(shù)據(jù)往往存在異方差；利用面板數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟(jì)模型已成為計量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的專門問題，容易產(chǎn)生異方差、自相關(guān)性虛擬變量數(shù)據(jù)避免陷入虛擬變量陷阱什么是解釋變量、被解釋變量？從變量的因果關(guān)系上，模型中變量可分為解釋變量（Explanatoryvariable）和被解釋變量(Explainedvariable)。在模型中，解釋變量是變動的原因，被解釋變量是變動的結(jié)果。被解釋變量是模型要分析研究的對象，也常稱為“應(yīng)變量”(Dependentvariable)、“回歸子”（Regressand）等。解釋變量也常稱為“自變量”(Independentvariable)、“回歸元”（Regressor）等，是說明應(yīng)變量變動主要原因的變量。經(jīng)典線性計量模型的假定有哪些？假定1：零均值假定。假定2：同方差假定。假定3：無自相關(guān)假定。假定4：隨機(jī)擾動項ui與解釋變量Xi不相關(guān)。假定5：正態(tài)性假定；假定6：無多重共線性什么是異方差性？有哪些方法可以檢驗?zāi)Ｐ椭惺欠翊?