精选选择与判断.doc

单选：1、在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而增加。2、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明模型中存在多重共线性。3、经济计量模型是指包含随机方程的经济数学模型。4、当质的因素引进经济计量模型时，需要使用虚拟变量。5、将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为滞后变量6、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型Ln Y=5+0.75LnX,这表明人均收入每增加1%，人均消费支出将预期增加0.75%。7、关于样本相关系数r，越接近于1，Y与X之间线性相关程度越高，越接近于0，Y与X之间线性相关程度越弱，-1r1。8、当DW4-dL，则认为随机误差项：存在一阶负自相关。9、如果回归模型包含二个质的因素，且每个因素有两种特征，则回归模型中需要引入两个虚拟变量。10、线性回归模型 中，检验H0: =0（i=1，2，,k）时，所用的统计量 服从t(n-k-1)。11、在C-D生产函数中，和是弹性。12、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为时间序列数据。13、回归分析中，用来说明拟合优度的统计量为判定系数。14、回归模型中，检验时，所用统计量服从。15、如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量无偏但非有效。16、若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用加权最小二乘法。17、已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数近似等于0.18、在线性回归模型中，若解释变量和的观测值成比例，即有，其中为非零常数，则表明模型中存在多重共线性。19、设个人消费函数中，消费支出Y不仅同收入X有关，而且与消费者年龄构成有关，年龄构成可分为青年、中年和老年三个层次，假设边际消费倾向不变，则考虑年龄因素的影响，该消费函数引入虚拟变量的个数应为2个。20、在分布滞后模型中，短期影响乘数为。多选：1、 对于经典的线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有无偏性、有效性、一致性。2、 经济计量模型主要应用经济预测、经济结构分析、评价经济政策、政策模拟。3、 常用的检验异方差性的方法有戈里瑟检验、戈德菲尔德-匡特检验、怀特检验。4、对分布滞后模型直接采用普通最小二乘法估计参数时，会遇到的困难有难以客观确定滞后期的长度、滞后期长而样本小时缺乏足够自由度、解释变量间存在多重共线性问题。5、 常用的检验自相关性方法有偏相关系数检验、布罗斯戈弗雷检验、DW检验。6、若表示随即误差项，表示残差，则下列计量经济学模型的表述形式正确的有 、 、7、常用的检验异方差性的方法有戈里瑟检验、戈德菲尔德-匡特检验、怀特检验。8、对自回归模型进行自相关检验直接用DW检验，则一般DW值趋于2且无效。9、 对分布滞后模型直接采用普通最小二乘法估计参数时，会遇到的困难有无法估计无限分布滞后模型参数、难以客观确定滞后期长度、滞后期长而样本小时缺乏足够自由度、滞后的解释变量存在序列相关问题、解释变量间存在多重共线性问题。10、自相关系数的估计方法有近似估计法、迭代估计法、Durbin估计法、搜索估计法。11、构造模型时，若遗漏了重要的解释变量，则模型可能出现异方差性、自相关性。12、关于多重共线性的影响，下面哪些不正确：增大回归标准差、难以区分单个自变量的影响、统计量增大、回归模型不稳定。13、虚拟变量的作用有描述定性因素、提高模型精度、便于处理异常数据。14、产生滞后效应的原因有心理因素、技术因素、制度因素。判断：错1. 在存异方差情况下采用的普通最小二乘回归估计是有偏估计2. 回归模型中，检验时，所用的统计量服从于 3. 用一阶差分变换消除自相关性是假定自相关系数为1。4. 解释变量x为非随机变量，则解释变量与随机误差项相关。5. 在Eviews中，常利用SCAT命令绘制趋势图。 6. 怀特检验是检验模型是否存在自相关性的方法之一。 7. 多重共线性的存在会降低OLS估计的方差。8. 计量经济学通过建立模型定量分析经济变量之间的确定性关系。9. 使用普通最小二乘法估计模型时，所选择的回归模型使得所有观察值的残差和达到最小。10. 若建立计量经济模型的目的是用于预测，则要求模型的远期拟合误差较小。11. 当确定时，越小，表明模型的拟合优度越好。12. 使用高斯牛顿迭代法估计非线性回归模型时，只有误差精度的设定不同会影响迭代估计的结果。13. 当模型存在异方差性、自相关性或多重共线性时，OLS估计都不再是有效估计。14. EVIEWS中，利用葛兰杰方法检验变量X是否为Y变化的原因时，若F统计量大于给定显著水平下的临界值，则X不是Y变化的原因。15. 回归模型中，检验时，所用的统计量服从于 16. 解释变量x为非随机变量，则解释变量与随机误差项相关。17. 在Eviews中，常利用SCAT命令绘制趋势图。18. 怀特检验是检验模型是否存在自相关性的方法之一。 19. 横截面数据容易产生自相关性。 20. 可以证明，判定系数R2是关于解释变量个数的单调递增函数。21. 多重共线性的存在会降低OLS估计的方差。 判断：对22. DW统计量的值接近于2,则样本回归模型残差一阶自相关系数近似等于023. 方差膨胀因子检测法可以检测模型的多重共线性24. 设有样本回归直线为均值。点(,)一定在回归直线上25. 用一阶差分变换消除自相关性是假定自相关系数为1。26. 总体回归直线是解释变量取各给定值时被解释变量条件均值的轨迹。27. 在模型中增加解释变量会使得判定系数增大，但调整的判定系数不一定增大。28. 随着多重共线性程度的增强，方差膨胀因子以及系数估计误差都在增大。29. 当模型存在异方差时，普通最小二乘法不是最佳线性估计。30. 阿尔蒙法是用来对自回归模型进行估计的。 填空1、古典回归模型假定中的