計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題-文庫(kù)吧資料
2025-03-31 07:57本頁(yè)面
【正文】 —W檢驗(yàn)5對(duì)模型進(jìn)行總體顯著性F檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的零假設(shè)是( ) A. β1=0 B. β1=β2=0 C. β2=0 D. β0=0或β1=0 5在有限分布滯后模型中，長(zhǎng)期影響乘數(shù)是( ) A. B. C. D. 5對(duì)于模型，與相比，當(dāng)r12=，估計(jì)量的方差將是原來的（ ） A. 1倍 B. 倍 C. 倍 D. 2 倍 名詞解釋擬合優(yōu)度 多重共線性自回歸模型判定系數(shù)高斯馬爾可夫定理 分布滯后模型高斯馬爾可夫定理普通最小二乘法虛擬變量截面數(shù)據(jù)1最大似然原理1多重共線性1格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn) 簡(jiǎn)答題 相關(guān)分析與回歸分析的聯(lián)系與區(qū)別？ 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型出現(xiàn)異方差，如果仍采用普通最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)會(huì)產(chǎn)生哪些后果？ 回歸模型中引入虛擬變量的作用是什么？有哪幾種基本的引入方式？它們各適用于什么情況？在多元線性回歸分析中如何才能縮小參數(shù)的置信區(qū)間？ 在多元線性回歸分析中，t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)有何不同？在一元線性回歸分析中二者是否有等價(jià)的作用？在多元線性回歸分析中，t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)有何不同？在一元線性回歸分析中二者是否有等價(jià)的作用？計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型出現(xiàn)多重共線性，如果仍采用普通最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)會(huì)產(chǎn)生哪些后果？ 回歸分析構(gòu)成計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法論基礎(chǔ)，主要內(nèi)容包括哪些方面？相關(guān)分析與回歸分析的聯(lián)系與區(qū)別？計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型出現(xiàn)異方差，如果仍采用普通最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)，會(huì)產(chǎn)生哪些后果？1用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW檢驗(yàn)法的假定條件有哪些？ 證明題證明：一元線性回歸總離差平方和的分解式，證明：一元線性回歸模型中估計(jì)的Y的均值等于實(shí)測(cè)的Y的均值，五、計(jì)算與分析題1．將1978—2000年中國(guó)商品進(jìn)口（M）與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）進(jìn)行回歸，其一元線性回歸結(jié)果如下所示：（18分）Dependent Variable: MMethod: Least SquaresSample: 1978 2000Included observations: 23VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. 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(cè)區(qū)間越寬，預(yù)測(cè)誤差越小 B. 預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，精度越低 C. 預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，預(yù)測(cè)誤差越大 D. 預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，精度越高4對(duì)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（ ）。 —W檢驗(yàn)2對(duì)模型進(jìn)行總體顯著性F檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的零假設(shè)是( ) A. β1=β2=0 B. β1=0 C. β2=0 D. β0=0或β1=0 2在有限分布滯后模型中，長(zhǎng)期影響乘數(shù)是( ) A. B. C. D. 12對(duì)于二元線性回歸模型使用普通最小 二乘法所滿足的基本要求樣本容量是（ ） A
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