2022年《计量经济学》谢识予分章练习题

1、精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -计量经济学分章练习题第一章习题一、判定题1. 投入产出模型和数学规划模型都是计量经济模型；（ × ）2. 弗里希因创立了计量经济学从而获得了诺贝尔经济学奖；（ ）3. 丁伯根因创立了建立了第1 个计量经济学应用模型从而获得了诺贝尔经济学奖；（ ）4. 格兰杰因在协整理论上的奉献而获得了诺贝尔经济学奖；（ ）5. 赫克曼因在挑选性样本理论上的奉献而获得了诺贝尔经济学奖；（ ）二、名词说明 1计量经济学，经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证讨论的技术、方法和相关理论； 2计量经济学模型，是一个或一组方程表

2、示的经济变量关系以及相关条件或假设，是经济问题相关方面之间数量联系和制约关系的基本描述； 3计量经济检验，由计量经济学理论打算的，目的在于检验模型的计量经济学性质；通常最主要的检验准就有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验， 说明变量的多重共线性检验等； 4截面数据，指在同一个时点上，对不同观测单位观测得到的多个数据构成的数 据 集 ； 5面板数据，是由对很多个体组成的同一个横截面，在不同时点的观测数据构成的数据；三、单项挑选题1. 把反映某一单位特点的同一指标的数据，按肯定的时间次序和时间间隔排列起来，这样的数据称为（B）A. 横截面数据B.时间序列数据C.面板数据D.原始数据2. 同一时

3、间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为（C）A原始数据B时间序列数据C截面数据D面板数据3. 不同时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为（D）A原始数据B时间序列数据精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 1 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -C截面数据D面板数据4. 对计量经济模型进行的结构分析不包括（D） A乘数分析B弹性分析 C比较静态分析D随机分析5. 一个一般家庭的每月所消费的水费和电费是（B）A因果关系B相关关系C恒等关系D不相关关系6. 中国的居民消

4、费和GDP是（ C）A因果关系B相关关系C相互影响关系D不相关关系7. 以下（ B）是计量经济模型A Y01X iB Y01 XiiC投入产出模型D其他8.投资是（ A）经济变量A流量B存量C派生D虚拟变量9.资本是（ B）经济变量A流量B存量C派生D虚拟变量10. 对定性因素进行数量化处理，需要定义和引进（A宏观经济变量B微观经济变量C虚拟变量D派生变量C）四、运算分析题1. “计量经济模型就是数学”这种说法正确吗，为什么.计量经济学模型不是数学式子，相比数学式子多了一个随机误差项，是随机性的函数关系；2. 请尝试建立高校生消费函数模型；consumption= 0+ 1income+五、简

5、答题1什么是计量经济学；计量经济学是经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证讨论的技术、方法和相关理论；精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 2 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -2试述计量经济分析的基本方法与步骤；1 建模， 2 预备数据， 3估量参数， 4 检验和修正模型， 5 分析、猜测和下结论3计量经济学模型必需通过哪些检验；a. 经济意义检验， b. 统计学检验， c. 计量经济学检验， d. 猜测检验4.经济变量之间的一般有哪几种关系；a. 不相关关系， b

6、. 相关关系， c. 因果关系， d. 相互影响关系， e.恒等关系其次章习题一、判定题1. 2 分布是对称分布；（ × ）2. 最大似然估量是依据生成样本的可能性最大来估量参数；（ ）3. t 分布是有偏斜的分布； （ × ）4. F 分布是有偏斜的分布； （ ）5. 独立、同分布正态随机变量的任意线性组合仍听从正态分布；（ ）t 2 =F（1, k）6. k； （ ）7. 均方误就是方差；（ × ）二、名词说明1线性性，参数估量量是随机变量观测值的线性组合；2无偏性3有效性4一样性5随机变量三、单项挑选题11. 令 Z1,Z 2, ,Z k 为 k 个独立的听

7、从标准正态分布的随机变量，就它们的平方和听从自由度为 k 的（）分布；A正态分布B t 分布 C 2 分布 D F 分布12. 以下哪些（）分布是对称分布； A正态分布和 2 分布 B 正态分布和 F 分布C正态分布和 t 分布D 2 分布和 F 分布13. 以下哪些（）分布是有偏斜的分布；精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 3 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -2A正态分布和 分布 B 正态分布和 F 分布C正态分布和 t 分布D 2 分布和 F 分布14. 显著性检验是

8、（）；A计量检验B 统计检验C 猜测检验D 经济意义检验15. F 分布可以看做是（）相除；A正态分布和 2 分布 B 正态分布和 F 分布C 2 分布和 2 分布Dt 分布和 2 分布16. t 分布可以看做是（）相除；2A正态分布和 分布 B 正态分布和 F 分布C 2 分布和 2 分布D标准正态分布和 2 分布17. 令 Z1,Z 2, ,Z k 为 k 个独立的听从同一正态分布的随机变量，就它们的任意线性组合听从（）分布；2A正态分布B t 分布 C 分布 D F 分布18. 自由度为 k>2 的 t 分布的方差是（）；AkB 2k C k/ （k-2 ） D k/ （ k-1

9、）19. 自由度为 k>2 的 t 分布的数学期望是（）；AkB 2k C 1 D 020. 自由度为 k>2 的2 分布的方差是（）；AkB 2k C k/ （k-2 ） D k/ （ k-1 ）四、运算分析题1掷两枚硬币，请指出至少显现一个正面的概率是多少？2.随机变量 x 听从自由度为 20 的 t 分布，那么 y=x2 听从什么分布？五、简答题1什么是概率的古典定义；2试述契约贝晓夫不等式；3试述 独立同分布场合的大数定理；4.什么是统计检验；第三章习题一、判定题8.数学模型不是计量经济模型； （）精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 4 页，共 2

10、7 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -9. 打算系数与相关系数的含义是相同的； （ × ）10. 在计量经济模型中，随机扰动项与残差项无区分；（）11. 投入产出模型和数学规划模型都是经济计量模型；（）12. 高斯马尔科夫定律假设随机误差项听从正态分布；（）二、名词说明1Blue 估量2球形扰动3拟合度4打算系数5点猜测三、挑选题（ 1）单项1. 下面属于面板数据的是（）；A、1991-各年某地区 20 个乡镇的平均工业产值B、1991-各年某地区 20 个乡镇的各镇工业产值C、某年某地区 20 个乡镇

11、工业产值的合计数D、某年某地区 20 个乡镇各镇工业产值2. 线性回来分析中的基本假设定义（）；A 说明变量和被说明变量都是随机变量B 说明变量为非随机变量，被说明变量为随机变量 C 说明变量和被说明变量都为非随机变量D说明变量为随机变量，被说明变量为非随机变量3. 最小二乘原理是指使（）达到最小值的原就确定样本回来方程；nntYYtA. YtY.B.t.t 1t 1tC. max YtY.n2YtD. Yt.t14. 对线性回来模型单个参数进行显著性检验的是（）2A打算系数 RB t 检验CF 检验D标准差5. 衡量样本回来直线对数据拟合程度的是（）A打算系数 R2B t 检验CF 检验D标

12、准差6. 同一统计指标按时间次序记录的数据列称为（）A、横截面数据B、时间序列数据C 、面板数据D 、时间数据精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 5 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -7. 在回来模型 Y01X ii中， n 为样本容量，检验H 0 :10 时所用的统.计量1听从的分布为（）；1Var . A、2n-2B、tn-1C、2n-1D、tn-2（ 2）多项8最小二乘估量量的统计性质有（）A. 无偏性B.线性性C.最小方差性D.不一样性E.有偏性i01i9利用一般最

13、小二乘法求得的样本回来直线Y. X 的特点（）A.必定通过点 X , Y B.可能通过点 X ,Y C.残差 ei 的均值为常数D.Y.Y 的平均值相等E.残差 ei 与说明变量i 的平均值与iXi 之间有肯定的相关性10随机变量（随机误差项）ui 中一般包括那些因素（）A 回来模型中省略的变量B 人们的随机行为C 建立的数学模型的形式不够完善；D 经济变量之间的合并误差；E 测量误差；四、运算分析题1. 某线性回来的结果如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1981 2002Included observations:

14、22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C237.7530 3.4782000.0024X0.7510890.010396 0.0000R-squared0.996183Mean dependent var3975.000Adjusted R-squared0.995992S.D. dependent var3310.257Sum squared resid878414.7Schwarz criterion13.71371Log likelihood-147.7598F-statistic5219.299Durbin-Watson stat

15、1.287765ProbF-statistic0.000000精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 6 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -（ 1）运算括号内的值（ 2）判定说明变量 X对被说明变量 Y是否有显著性影响并给出理由2（ 3）运算随机误差项的方差 的估量值；2. 下表给出了含截距项的一元线性回来模型的回来的结果：方差来源来自回来 ESS平方和106.58自由度（ df ）平方和的均值 （MSS ）1来自残差 RSS总离差 TSS（108.38）17（）注：保留 3

16、位小数，可以使用运算器；在5%的显著性水平下；1. 完成上表中空白处内容；2.此回来模型包含多少个样本？3. 求 R2 ；五、简答题1什么 BLUE估量；2什么是球形扰动；3. 什么是高斯马尔科夫定律？4. 什么是最小二乘估量量的线性性？第四章习题一、判定题13. 要使得计量经济学模型拟合得好，就必需增加说明变量； （ ）14. 一元线性回来模型与多元线性回来模型的基本假定是相同的； （ ）15. 打算系数与相关系数的含义是相同的； （ ）16. 线性回来模型中增加说明变量，调整的打算系数将变大； （ ） 5线性回来模型中检验回来显著性时结果显著，就全部说明变量对被说明变量都没有说明力；（ ）

17、二、名词说明1打算系数2调整的打算系数精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 7 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -3参数显著性检验4模型总体显著性检验5多元线性回来模型三、挑选题（ 1）单项8. 为了分析随着说明变量变动一个单位，因变量的增长率变化的情形，模型应当设定为 ；A、 ln Y12 ln XB、 Y12 ln XC、 ln Y12 XD、Y12 Xe29. 已知含截距项的3 元线性回来模型估量的残差平方和为量为 n=24，就误差项方差的无偏估量量S2 为 （）A 、

18、 400B 、 40C、60D 、 80i =1200，样本容10. 多元线性回来模型满意六个基本假设，其最小二乘估量量听从（）A正态分布B t 分布C2 分布DF 分布11. 一般最小二乘法要求线性回来模型的随机误差项ui , 满意某些基本假定，以下错误选项（）；222A Eui =0B Eui = iC Eui u j =0 ，i j DuiN0, 12. 多元线性回来分析中的ESS（说明平方和）反映了（） A因变量观测值总变差的大小B因变量回来估量值总变差的大小 C因变量观测值与估量值之间的总变差DY 关于 X 的边际变化13. 用一组有 30 个观测值的样本估量模型Yi01 X1i2

19、X 2i3 X 3ii ，并在 0.05 的显著性水平下对总体显著性进行检验，就检验拒绝零假设的条件是统计量 F 大于 ；A 、 F0.053,26B、t0.0253,30C、 F0.053,30D、 t 0.0252,2614. 多元线性回来分析中的TSS（总的离差平方和）的自由度为（）AkBnCn-k-1Dn-1（ 2）多项15. 对于 ols ，以下式子中正确选项（）（ ESS为说明平方和， RSS为残差平方和）AR2 =RSS/TSSBR2 =ESS/TSSC R2 =ESS/RSSDTSS=ESS+RSSE以上都不对精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 8 页

20、，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -16. 对于线性回来模型的随机误差项i , Vari =Ei 2 = 2 内涵指（） A随机误差项的期望为零B全部随机误差都有相同的方差 C两个随机误差互不相关D误差项听从正态分布E以上都不对17. 对模型 Yi = 0+1X1i + 2X2i +i 进行总体显著性检验， 假如检验结果总体线性关系显著，就有可能（）；A 1=2=0B10，2=0C 1=0， 2 0 D 1 0， 2 0E以上都对四、运算分析题1某线性回来的结果如下：Dependent Variable

21、: Y Method: Least SquaresDate: 11/30/08Time: 13:47 Sample: 1 16Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-176.277830.62414-5.7561700.0001X11.026137（ ）62.789360.0000X20.6699640.191239（）0.0039R-squared0.999726Mean dependent var5468.869Adjusted R-squared0.99968S.D. depende

22、nt var3659.889S.E. of regression65.10726Akaike info criterion11.35731Sum squared resid55106.42Schwarz criterion11.50217Log likelihood-87.85848F-statistic（ ）Durbin-Watson stat1.345305ProbF-statistic0.000000（ 1）运算括号内的值；（ 2）写出回来模型方程；（ 3）判定说明变量 X1 对被说明变量 Y是否有显著性影响，并给出理由；（ 4）运算随机误差项的方差2的估量值；2. 下表给出了用最小二乘

23、法对三元线性模型回来的结果 说明变量个数为3方差来源平方和（ SS）自由度（ df ）来自回来 ESS900（）来自残差 RSS（）（）总离差 TSS100018精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 9 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -（1）运算括号里的值（2）求 R2 和 R 2（3）对回来显著性进行检验F 0.05 =3.29五、简答题1试述多元线性回来模型的基本假设；2. 试述多元线性回来模型的基本假设与一元线性回来模型的不同之处；3. 试述多元线性回来模型的基本假设

24、与一元线性回来模型的相同之处；4. 多元线性回来模型为什么采纳调整的打算系数？第五章习题一、判定题17. 邹检验是检验线性回来模型是否显现反常值问题；（）18. 国籍变量是虚拟变量；（）19. 通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关；（）20. 经济数据显现脱离基本趋势的反常值时，就会违反线性回来模型的基本假设（ i 为随机误差项） E i 0；（）21. 非线性回来需要对待估参数赋初始值； （）二、名词说明1说明变量缺落2反常值3规律性扰动4虚拟变量5参数转变三、挑选题（ 1）单项18. 设个人消费函数Yi =C0 +C1Xi +ui 中，消费支出Y 不

25、仅同收入 X 有关，而且与消精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 10 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -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，就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A 1 个B2 个C3 个D4 个19. 需求函数 Yi =0+1X i + i，为了考虑“区域” 因素 东部沿海、 中部、西部、珠江三角洲、北部5 种不同的状态 的影响，引入5 个虚拟变量，就模型的A 参数估量量将达到最大精度B 参

26、数估量量是有偏估量量C 参数估量量是非一样估量量D 参数将无法估量20. 邹检验是检验多元线性回来模型显现了（）问题；A反常值B异方差C参数发生转变D误差序列相关21. 设模型 Y0 1D1 Xi2 DX ii，其中 D 为虚拟变量，当上式为斜率变动模型时，统计检验结果应为 ；A 、 10,20B 、 10,20C 、 10,20D 、 10,2022. 设模型 Y0 1D1 Xi2 DX ii，其中 D 为虚拟变量，当上式为截距变动模型时，统计检验结果应为 ；A 、 10,20B 、 10,20C 、 10,20D 、 10,2023. 设模型 Y0 1D1 Xi2 DX ii，其中 D 为

27、虚拟变量，当上式为截距和斜率同时变动模型时，统计检验结果应为 ；A 、 10,20B 、 10,20C 、 10,20D 、 10,20（ 2）多项24. 以下哪种情形会违反线性回来模型的基本假设E i 0i为随机误差项 A非线性随机函数关系仍用线性模型进行ols 估量B模型参数发生转变C遗漏重要变量D反常值E以上都不对25. 以下属于模型设定偏误的是（）；A、模型遗漏重要的说明变量B、模型设定没有考虑到参数变化C、模型形式设定有误D、把非线性模型设定为线性模型E、模型猜测值与实际值的误差26. 已知多元线性回来模型参数发生转变，可以采纳（）方法处理；A邹检验B分段回来C引入虚拟变量DVIF

28、检验27. 变量关系非线性可以采纳（）方法处理；精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 11 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -A、初等数学变换化为线性模型B、非线性回来C、分段回来D、逐步回来四、运算分析题1. 用线性回来模型估量工资 Wage与工龄 Exper 的关系时，仍考虑到职称可能也对工资有影响，职称分为中级及以下与高级共 2个层次，将职称以虚拟变量 D1 、D2、,等表示；（ 1）请说明虚拟变量的设置原就？（ 2）需要设置几个虚拟变量？请对虚拟变量进行赋值；（ 3）

29、写出考虑职称因素的可能的线性回来模型；2、为讨论学历与工资的关系， 我们随机抽样调查了 510 名员工（其中 360 名男，150 名女），并得到如下两种回来模型：W.232.065515 5.662EDU（2.1 ）t=5.20668.6246W.122 . 962123 . 8238 D34.02 EDU2. 2t=2.58844.01495.1613其中， Wwage=工资 （单位：千元）；EDUeducation= 受训练年限1男D0女请回答以下问题：（1） ） 你将挑选哪一个模型？为什么？（5 分）（2） ） D 的系数说明白什么？（ 5 分）五、简答题1哪些情形可能引起线性回来模型

30、误差项均值非零？分别该如何处理2处理参数转变的方法有哪些？3虚拟变量的设置原就是什么？4用 Eviews 软件做非线性回来的三个步骤是什么？第六章习题一、判定题精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 12 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -22. 处理异方差的方法是加入虚拟变量； （）23. 线性回来模型存在异方差，最小二乘估量量仍旧是无偏的；（）24. 线性回来模型存在异方差，最小二乘估量量仍旧是有效的；25. 戈德菲尔德 - 夸特检验可以检验复杂性异方差； （）26. 怀特

31、检验可以检验异方差； （）（）二、名词说明1同方差2异方差3加权最小二乘法4戈里瑟检验5怀特检验三、挑选题（ 1）单项1. 检验线性回来模型是否存在异方差的方法是（）A怀特检验B T 检验CDW 检验D邹检验2. 戈德- 夸特检验构造一个听从（）的统计量来对线性回来模型进行异方差检验；A正态分布B t 分布C2 分布DF 分布3. 以下方法中（）不仅可以判定线性回来模型是否存在异方差，而且可以得出详细的异方差形式；4A戈德-夸特检验 B怀特检验C戈里瑟检验 D 残差序列图分析4. 对于模型 Y i=0+1X i +ui ，假如在异方差检验中发觉Var ui=Xi加权最小二乘法处理异方差估量模型

32、参数时，权数应为（）；AX iB X i2C 1/X iD1/ X i 2 2，就用5. 回来模型中具有异方差性时， 仍用 OLS估量模型，就以下说法正确选项（）A. 参数估量值是无偏非有效的B.参数估量量仍具有最小方差性C.常用 F 检验失效D.参数估量量是有偏的6. 更简洁产生异方差的数据为A. 时序数据B.修匀数据C.横截面数据D.年度数据7. 检验线性回来模型是否存在异方差的方法是（）AT 检验B戈德菲尔德 -夸特检验CDW 检验D邹检验8. 检验线性回来模型是否存在异方差的方法是（）A戈里瑟检验B T 检验C DW 检验D邹检验精选名师 优秀名师 - - - - - - - - -

33、-第 13 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -（ 2）多项9 假如模型中存在异方差现象，就会引起如下后果（）A. 参数估量值有偏B.参数估量值的方差不能正确确定C.变量的显著性检验失效D.猜测精度降低 E.参数估量值仍是无偏的10常用的检验异方差的方法有（）；A、戈里瑟检验B、戈德菲尔德 - 匡特检验C、怀特检验D、DW检验E、方差膨胀因子检测四、运算分析题1. 对样本回来方程 LOGY=-1.95+0.60*LOGL+0.67* LOGK+e进行怀特异方差检验，Heteroskedasticity

34、 Test: WhiteObs*R-squared8.099182Prob0.1509Scaled explained SS3.324059Prob0.6502Test Equation:Dependent Variable: RESID2 Method: Least SquaresDate: 11/20/11Time: 16:53 Sample: 1978 1994Included observations: 17CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C15.5632013.022011.1951460.2572LOGL-5.0323514.278733-

35、1.1761310.2644LOGL20.4131090.3517601.1744070.2650LOGL*LOGK-0.2093590.183413-1.1414630.2779LOGK1.2186261.1144051.0935220.2975LOGK20.0298670.0240811.2402680.2407R-squared0.476422Mean dependent var0.000623Adjusted R-squared0.238433S.D. dependent var0.000707S.E. of regression0.000617Akaike info criterio

36、n-11.67327Sum squared resid4.19E-06Schwarz criterion-11.37919Log likelihood105.2228Hannan-Quinn criter.-11.64404F-statistic2.001861Durbin-Watson stat2.585670ProbF-statistic0.156732精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 14 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -（ 1）请写出估量的帮助回来方程？（ 2）

37、请指出怀特统计量的值并判定样本回来方程是否存在异方差？222. 对某含截距项的线性模型（4 个说明变量）进行最小二乘法回来；将样本容量 为 60 的样本按从小到大的次序排列后，去掉中间的20 个样本后在均分为两组，分别回来后ei =896.6 ， e2 =147.2 ，在=95%的置信水平下判定是否存在异方差；假如存在，判定是递增仍是递减的异方差；（ F0.05 （ 10，10）=2.98 ， F0.05（ 12，12）=2.69 ，F0.05 （ 15，15）=2.4 ）五、问答题1试述异方差的影响；2试述克服异方差的方法；3试述常用的检验异方差的方法；4试述怀特检验的步骤；第七章习题一、判

38、定题27. 任何情形下都可以用一阶差分法排除序列相关；（）28. 存在误差序列相关时， OLS估量量仍旧是无偏的；（）29. DW检验值在 0 到 4 之间，数值趋于 4 说明模型误差项的自相关度越小；（）30. 误差一阶相关是最常见的误差序列相关（）；31. DW 检验的全部数值区域均可作出误差序列相关或不相关的判定（）；二、名词说明1误差序列相关2误差序列一阶相关3广义差分法4柯奥迭代法5杜宾两步法三、挑选题（ 1）单项28. 设ut 为随机误差项，就一阶线性自相关是指（）精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 15 页，共 27 页 - - - - - - - -

39、- -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -2A. cov ut , us 0tsB. utut 1tC. ut1ut1 2ut 2tD. utut 1t29. 在序列自相关的情形下，参数估量值仍是无偏的，其缘由是（）A. 无多重共线性假定成立B. 同方差假定成立C. 零均值假定成立D. 说明变量与随机误差项不相关假定成立30. 应用 DW检验方法时应满意该方法的假定条件，以下不是其假定条件的为（）A. 说明变量为非随机的B. 被说明变量为非随机的C. 线性回来模型中不能含有滞后内生变量D. 随机误差项听从一阶自回来31. 在以下引起序列自相关的缘由中，不正

40、确选项（）A. 经济变量具有惯性作用B.经济行为的滞后性C.设定偏误D.说明变量之间的共线性32.在 DW检验中，当 d 统计量为2 时，说明（）A.存在完全的正自相关C.不存在自相关B.存在完全的负自相关D.不能判定33. 在序列自相关的情形下，参数估量值的方差不能正确估量的缘由是（）22A.Eui B.Eui u j 0ij C.Exi ui 0D.Eui 034. 假如回来模型违反了无自相关假定，最小二乘估量量是 A无偏的，有效的B.有偏的，非有效的 C无偏的，非有效的D.有偏的，有效的（ 2）多项35. 假如模型中存在序列自相关现象，就有如下后果（）A. 参数估量值有偏B.参数估量值的

41、方差不能正确确定C.变量的显著性检验失效D.猜测精度降低E参数估量值仍是无偏的36. 在 DW检验中，存在不能判定的区域是（）A. 0 d dlB. d u d 4- duC. dl d duD. 4-du d 4- dlE4-dl d 437. 检验序列自相关的方法是（）精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 16 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -A. F 检验法B. White检验法C.图形法D. ARCH检验法EDW 检验法F.Goldfeld-Quandt 检验法四、

42、运算分析题1. 用家庭消费支出Y 、可支配收入X1 、个人财宝X2 设定模型如下：Yi01 X1i2 X2ii, 回来分析结果为：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 10VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C24.40706.99733.48810.0101X1-0.34010.4785-0.71080.5002X20.08230.04581.79690.1152R-squared0.9615Mean dependent var111.1256

43、Adjusted R-squared0.9505S.D. dependent var31.4289S.E. of regression6.5436Akaike info criterion4.1338Sum squared resid342.5486Schwarz criterion4.2246Log likelihood-31.8585F-statistic87.3336Durbin-Watson stat2.4382ProbF-statistic0.000000其中已知d0.052.10L=0.697,d0.052.10U=1.641（ 1）在0.05 的显著性水平下，判定模型中随机误差项

44、是否存在自相关性，要求把DW检验的临界值和区域图画出来；（ 2）运算随机误差项的一阶自相关系数的估量值；2某线性回来的结果如下：Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 11/17/11Time: 20:45Sample: 1981 1999Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C1.4307110.8606191.6624210.1159G0.2719600.1709401.5909690.1312S0.4161520.02385717

45、.443720.0000精选名师 优秀名师 - - - - - - - - - -第 17 页，共 27 页 - - - - - - - - - -精品word 名师归纳总结 - - - - - - - - - - - -R-squared0.986920Mean dependent var5.407480Adjusted R-squared0.985285S.D. dependent var0.496602S.E. of regression0.060241Akaike info criterion-2.636977Sum squared resid0.058064Schwarz criterion-2.487855Log likelihood28.05128F-statistic603.6032Durbin-Watson stat0.553242ProbF-st