計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題集-資料下載頁(yè)
2025-03-25 07:57本頁(yè)面
【正文】 DW統(tǒng)計(jì)量的值接近于2，則樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)ρ近似等于(A)A.0B.–1C.1D.4二、多項(xiàng)選擇題關(guān)于自適應(yīng)預(yù)期模型和局部調(diào)整模型，下列說(shuō)法不正確的有（CE）A.它們都是由某種期望模型演變形成的B.它們最終都是一階自回歸模型C.它們都是庫(kù)伊克模型的特例D.它們的經(jīng)濟(jì)背景不同，從而可直接用OLS進(jìn)行估計(jì)能夠檢驗(yàn)多重共線性的方法有（AB）B.t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)綜合判斷法C.DW檢驗(yàn)法E.White檢驗(yàn)有關(guān)調(diào)整后的判定系數(shù)2R與判定系數(shù)2R之間的關(guān)系敘述正確的有（BC）A.2R與2R均非負(fù)，2R與2R就相差越大.，則22RR.D.2R有可能大于2RE.2R有可能小于0，但2R卻始終是非負(fù)檢驗(yàn)序列自相關(guān)的方法是（CE）A.F檢驗(yàn)法B.White檢驗(yàn)法C.圖形法D.ARCH檢驗(yàn)法E.DW檢驗(yàn)法F.GoldfeldQuandt檢驗(yàn)法三、判斷題（判斷下列命題正誤，并說(shuō)明理由）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。錯(cuò)誤在古典假定條件下，OLS估計(jì)得到的參數(shù)估計(jì)量是該參數(shù)的最佳線性無(wú)偏估計(jì)（具有線性、無(wú)偏性、有效性）。總之，提出古典假定是為了使所作出的估計(jì)量具有較好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)和方便地進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的t和F檢驗(yàn)失效；正確由于異方差類(lèi)似于t比值的統(tǒng)計(jì)量所遵從的分布未知；即使遵從t分布，由于方差不在具有最小性。這時(shí)往往會(huì)夸大t檢驗(yàn)，使得t檢驗(yàn)失效；由于F分布為兩個(gè)獨(dú)立的變量之比，故依然存在類(lèi)似于t分布中的問(wèn)題。解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)，是產(chǎn)生多重共線性的主要原因。錯(cuò)誤產(chǎn)生多重共線性的主要原因是：經(jīng)濟(jì)變量大多存在共同變化趨勢(shì)； 模型中大量采用滯后變量；認(rèn)識(shí)上的局限使得選擇變量不當(dāng)；……。如果經(jīng)典線性回歸模型（CLRM）中的干擾項(xiàng)不服從正態(tài)分布，OLS估計(jì)量將有偏的。錯(cuò)誤即使經(jīng)典線性回歸模型（CLRM）中的干擾項(xiàng)不服從正態(tài)分布，OLS估計(jì)量仍然是無(wú)偏的。因?yàn)椋摫磉_(dá)式成立與否與正態(tài)性無(wú)關(guān)。由間接最小二乘法與兩階段最小二乘法得到的估計(jì)量都是無(wú)偏估計(jì)。錯(cuò)誤間接最小二乘法適用于恰好識(shí)別方程的估計(jì)，其估計(jì)量為無(wú)偏估計(jì)；而兩階段最小二乘法不僅適用于恰好識(shí)別方程，也適用于過(guò)度識(shí)別方程。兩階段最小二乘法得到的估計(jì)量為有偏、一致估計(jì)。四、計(jì)算題可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)(D)Lddd第五套一、單項(xiàng)選擇題下列說(shuō)法正確的有（C）2R所謂異方差是指（A）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d和d,則當(dāng)時(shí)，L U用模型描述現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的原則是(B)A、模型規(guī)模大小要適度，結(jié)構(gòu)盡可能復(fù)雜B、以理論分析作先導(dǎo)，模型規(guī)模大小要適度C、模型規(guī)模越大越好；這樣更切合實(shí)際情況D、以理論分析作先導(dǎo)，解釋變量應(yīng)包括所有解釋變量如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)是（A）A．無(wú)偏的，非有效的B.有偏的，非有效的C．無(wú)偏的，有效的D.有偏的，有效的1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)(B)A.增加1個(gè)B.減少1個(gè)C.增加2個(gè)D.減少2個(gè)1關(guān)于自適應(yīng)預(yù)期模型和局部調(diào)整模型，下列說(shuō)法錯(cuò)誤的有（D）D．都滿足古典線性回歸模型的所有假設(shè)，故可直接用OLS方法進(jìn)行估計(jì)1在檢驗(yàn)異方差的方法中，不正確的是（D）A.GoldfeldQuandt方法B.ARCH檢驗(yàn)法C.White檢驗(yàn)法D.DW檢驗(yàn)法1邊際成本函數(shù)為2012Cααα=+++（C表示邊際成本，Q表示產(chǎn)量），則下列說(shuō)法正確的有（C）A.模型為非線性模型B.模型為線性模型C.模型中可能存在多重共線性D.模型中不應(yīng)包括作為解釋變量2Q21對(duì)自回歸模型進(jìn)行估計(jì)時(shí)，假定原始模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)滿足古典線性回歸模型的所有假設(shè)，則估計(jì)量是一致估計(jì)量的模型有（B）tuA．庫(kù)伊克模型B.局部調(diào)整模型C.自適應(yīng)預(yù)期模型D.自適應(yīng)預(yù)期和局部調(diào)整混合模型1在DW檢驗(yàn)中，當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量為0時(shí)，表明（A）1在下列產(chǎn)生序列自相關(guān)的原因中，不正確的是（D）1簡(jiǎn)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)變量的函數(shù)關(guān)系量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)所構(gòu)成的模型型所構(gòu)成的模型1加權(quán)最小二乘法是（C）的一個(gè)特例回歸分析中定義的(B)A.解釋變量和被解釋變量都是隨機(jī)變量B.解釋變量為非隨機(jī)變量，被解釋變量為隨機(jī)變量C.解釋變量和被解釋變量都為非隨機(jī)變量D.解釋變量為隨機(jī)變量，被解釋變量為非隨機(jī)變量二、多項(xiàng)選擇題如果模型中解釋變量之間存在共線性，則會(huì)引起如下后果（BCD）A.參數(shù)估計(jì)值確定應(yīng)用DW檢驗(yàn)方法時(shí)應(yīng)滿足該方法的假定條件，下列是其假定條件的有（ABCDE）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、判斷題（判斷下列命題正誤，并說(shuō)明理由）雙變量模型中，對(duì)樣本回歸函數(shù)整體的顯著性檢驗(yàn)與斜率系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是一致的；正確最好能夠?qū)懗鲆辉€性回歸模型；F統(tǒng)計(jì)量與T統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系，即的來(lái)歷；或者說(shuō)明一元線性回歸僅有一個(gè)解釋變量，因此對(duì)斜率系數(shù)的t檢驗(yàn)等價(jià)于對(duì)方程的整體性檢驗(yàn)。多重共線性問(wèn)題是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)違背古典假定引起的。錯(cuò)誤應(yīng)該是解釋變量之間高度相關(guān)引起的。結(jié)構(gòu)型模型中的每一個(gè)方程都稱(chēng)為結(jié)構(gòu)式方程，結(jié)構(gòu)方程中，解釋變量只可以是前定變量。錯(cuò)誤結(jié)構(gòu)方程中，解釋變量可以是前定變量，也可以是內(nèi)生變量。通過(guò)虛擬變量將屬性因素引入計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，引入虛擬變量的個(gè)數(shù)與模型有無(wú)截距項(xiàng)無(wú)關(guān)。錯(cuò)誤模型有截距項(xiàng)時(shí)，如果被考察的定性因素有m個(gè)相互排斥屬性，則模型中引入m－1個(gè)虛擬變量，否則會(huì)陷入“虛擬變量陷阱”；模型無(wú)截距項(xiàng)時(shí)，若被考察的定性因素有m個(gè)相互排斥屬性，可以引入m個(gè)虛擬變量，這時(shí)不會(huì)出現(xiàn)多重共線
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