福建卫生职业技术学院《计量经济学实验课》2025-2026学年期末试卷

福建卫生职业技术学院《计量经济学实验课》2025-2026学年期末试卷一、单项选择题（本大题共10小题，每小题2分，共20分）

1.在计量经济学中，用于检验模型整体线性关系的统计量是（）。

A.F统计量B.t统计量C.R平方D.D-W统计量

2.若某个自变量的系数估计值在统计上不显著，可能的原因是（）。

A.该变量与因变量无关B.样本量过小C.存在多重共线性D.模型设定错误

3.在进行单位根检验时，ADF检验的原假设是（）。

A.时间序列平稳B.时间序列非平稳C.差分序列平稳D.差分序列非平稳

4.异方差性对OLS估计量的影响是（）。

A.估计量有偏B.估计量无偏但方差增大C.估计量方差减小D.估计量方差不变

5.在进行协整检验时，Engle-Granger两步法的第一步是（）。

A.构建协整向量B.进行单位根检验C.进行回归分析D.进行格兰杰因果检验

6.在面板数据模型中，固定效应模型适用于（）。

A.存在个体差异的情况B.不存在个体差异的情况C.样本量较小的情况D.时间跨度较短的情况

7.在非线性回归模型中，常用的估计方法包括（）。

A.OLS估计B.最大似然估计C.最小二乘法D.以上都是

8.在时间序列分析中，ARIMA模型适用于（）。

A.平稳时间序列B.非平稳时间序列C.存在季节性波动的时间序列D.以上都是

9.在计量经济学中，用于检验模型是否存在内生性的方法是（）。

A.Hausman检验B.Breusch-Pagan检验C.White检验D.Durbin-Watson检验

10.在进行模型选择时，AIC和BIC准则的区别在于（）。

A.AIC更侧重于模型拟合度B.BIC更侧重于模型复杂度C.AIC适用于小样本D.BIC适用于大样本

二、多项选择题（本大题共5小题，每小题3分，共15分）

1.计量经济学模型估计的主要方法包括（）。

A.OLS估计B.最大似然估计C.最小二乘法D.广义最小二乘法E.非线性最小二乘法

2.异方差性的影响包括（）。

A.估计量有偏B.标准误偏误C.假设检验失效D.模型预测精度下降E.以上都是

3.面板数据模型的主要类型包括（）。

A.横截面数据模型B.时间序列数据模型C.固定效应模型D.随机效应模型E.混合效应模型

4.时间序列分析中常用的模型包括（）。

A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.ARIMA模型E.季节性ARIMA模型

5.计量经济学模型检验的主要内容包括（）。

A.模型拟合度检验B.自相关性检验C.异方差性检验D.多重共线性检验E.内生性检验

三、判断题（本大题共10小题，每小题2分，共20分）

1.在进行单位根检验时，ADF检验比PP检验更稳健。（×）

2.若某个自变量的系数估计值在统计上显著，则该变量对因变量有显著影响。（√）

3.异方差性不会影响OLS估计量的无偏性。（√）

4.在面板数据模型中，固定效应模型和随机效应模型没有本质区别。（×）

5.在非线性回归模型中，OLS估计仍然适用。（×）

6.ARIMA模型适用于非平稳时间序列。（√）

7.在计量经济学中，AIC和BIC准则的选择没有区别。（×）

8.Hausman检验用于检验模型是否存在内生性。（√）

9.在时间序列分析中，季节性ARIMA模型适用于存在季节性波动的时间序列。（√）

10.计量经济学模型估计的主要目标是获得无偏估计量。（×）

四、材料分析题（本大题共2小题，每小题10分，共20分）

材料一：

某研究者在研究居民消费支出与收入之间的关系时，收集了2000年至2022年的年度数据，并建立了以下回归模型：

消费支出=β0+β1*收入+μ

经过估计，得到β1=0.8，标准误为0.1，R平方为0.75。同时，进行White检验发现存在异方差性，但Hausman检验结果表明不存在内生性。

（1）根据上述结果，解释该模型的估计结果。（10分）

材料二：

某研究者研究了中国GDP与固定资产投资之间的关系，收集了1990年至2022年的年度数据，并建立了以下面板数据模型：

GDP=β0+β1*固定资产投资+β2*时间+μ

其中，β2表示时间趋势的影响。经过估计，得到β1=0.6，β2=0.02，标准误分别为0.1和0.005，R平方为0.85。同时，进行Breusch-Pagan检验发现存在异方差性，但Hausman检验结果表明不存在内生性。

（2）根据上述结果，解释该模型的估计结果。（10分）

五、论述题（本大题共1小题，共25分）

材料一：

某研究者在研究房价与收入、教育水平之间的关系时，收集了某城市1000户家庭的样本数据，并建立了以下回归模型：

房价=β0+β1*收入+β2*教育水平+μ

其中，教育水平用年数表示。经过估计，得到β1=0.5，β2=0.3，标准误分别为0.1和0.05，R平方为0.6。同时，进行Breusch-Pagan检验发现存在异方差性，但Hausman检验结果表明不存在内生性。

材料二：

某研究者在研究房价与收入、教育水平之间的关系时，收集了另一城市的样本数据，并建立了以下回归模型：

房价=β0+β1*收入+β2*教育水平+μ

其中，教育水平用年数表示。经过估计，得到β1=0.7，β2=0.4，标准误分别为0.15和0.08，R平方为0.65。同时，进行Breusch-Pagan检验发现存在异方差