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第六章第六章 自相关性自相关性 一 单项选择题 1 利用德宾 h 检验自回归模型扰动项的自相关性时 下列命题正确的是 A 德宾 h 检验只适用一阶自回归模型 B 德宾 h 检验适用任意阶的自回归模型 C 德宾 h 统计量渐进服从 t 分布 D 德宾 h 检验可以用于小样本问题 2 已知样本回归模型残差的一阶自相关系数近于 1 则 DW 统计量近似等于 A 0 B 1 C 2 D 4 3 下列说法正确的是 A 序列自相关是样本现象 B 序列自相关是一种随机误差现象 C 序列自相关是总体现象 D 截面数据更易产生序列自相关 4 在下列引起序列自相关的原因中 不正确的是 A 经济变量具有惯性作用 B 经济行为的滞后 C 设定偏误 D 解释变量之间的共线性 5 对自回归模型进行自相关检验时 下列说法正确的有 A 使用DW检验有效 B 使用DW检验时 DW值往往趋近于0 C 使用DW检验时 DW值往往趋近于2 D 使用DW检验时 DW值往往趋近于4 6 在DW检验中 不能判定的区域是 A 0 d 4 d 4 B du d 4 du l d l d C d du 4 du d 4 D 上述都不对 l d l d 7 在修正序列自相关的方法中 不正确的是 A 广义差分法 B 普通最小二乘法 C 一阶差分法 D Durbin两步法 8 普通最小二乘法是 的一个特例 A 广义差分法 B 加权最小二乘法 C 间接最小二乘法 D 两阶段最小二乘法 9 广义差分法是对 用最小二乘法估计其参数 A B ttt uxy 21 11211 ttt uxy C ttt uxy 21 D 11211 1 tttttt uuxxyy 10 DW 是用于检验 的 A 异方差性 B 多重共线性 C 自相关性 D 设定误差 二 多项选择题 1 能够修正序列自相关的方法有 A 加权最小二乘法 B 科克伦 奥克特 chrane Orcutt 迭代法 C 普通最小二乘法 D 一阶差分法 E 广义差分法 2 如果模型中存在序列自相关现象 则有如下后果 A 参数估计值有偏 B 参数估计值的方差不能正确确定 C 参数的显著性检验失效 D 预 测精度降低 E 参数估计值仍是无偏的 3 下列说法不正确的有 A 加权最小二乘法是普通最小二乘法的特殊情况 B 普通最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况 C 普通最小二乘法是广义差分法的特殊情况 D 广义差分法是普通最小二乘法的特殊情况 4 在 DW 检验中 不能判定的区域是 A 0 d 4 d 4 B du d 4 du l d l d C d du D 4 du d 4 l d l d 三 名词解释 1 序列相关性 2 科克伦 奥克特迭的代法 3 差分法 4 DW 检验法 四 解答题 1 对于模型 试问 12tt YX 1 如果用变量的一次差分估计该模型 则意味着采用了何种自相关形式 2 用差分估计时 如果包含一个截距项 其含义是什么 2 自相关性的消除方法有哪些 3 DW 检验的局限性是什么 五 判断题 判断下列命题正误 并说明理由 1 在异方差性的情况下 常用的OLS法必定高估了估计量的标准误 2 DW 检验中的 d 值在 0 到 4 之间 数值越小说明模型随机误差项的自相关度越小 数 值越大说明模型随机误差项的自相关度越大 3 消除序列相关的一阶差分变换 假定自相关系数必须等于 1 六 计算分析题 1 在研究生产中的劳动在增加值中所占的份额 即劳动份额的变动时 有以下模型 模型 A 01tt Ytu 模型 B 2 012tt Yttu 其中 Y 为劳动的份额 为劳动时间 根据该研究时期内的 16 年数据进行参数估计 得t 到模型结果为 模型 A 0 45280 0041 3 9608 t Yt 2 0 5284 0 8252RDW 模型 B 2 0 47860 01270 0005 3 2724 2 7777 t Ytt 2 0 6629 1 82RDW 其中 括号中的数字是 检验值 t 则查表得16 1 5 nk 1 106 1 371 LU dd 则查表得16 2 5 nk 0 982 1 539 LU dd 1 模型 A 中有没有自相关 模型 B 呢 2 如何解释自相关的存在 3 你怎样区分自相关 七 填空题 1 五项古典假定中的第条 随机扰动项之间逐次不相关的假定被破坏 而其余四项古典 假定均满足
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