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计量经济学题库什么是OLS估计？原理ols估计是指样本回归函数尽可能好的拟合这组织，即样本回归线上的点与真实观测点的总体误差尽可能小的估计方法。一、什么是计量经济学？ 答：计量经济学以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与及经济活动数量规律的研究，并以建立和应用随机性的经济计量模型为核心的一门经济学科。计量经济学模型揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数量方程加以描述。二、建立计量经济学模型的步骤和要点1.理论模型的设计（确定模型所包含的变量，确定模型的数量形式，拟定理论模型中的待估参数的理论期望值）2.样本数据的收集（常用的样本数据：时间序列数据，截面数据，虚变量数据）3.模型参数的估计（选择模型参数估计方法，应用软件的使用）4.模型的检验 模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。经济意义检验需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；统计检验需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；计量经济学检验需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。5.模型成功的三要素：理论、方法、数据三、计量经济学模型的应用方面（功能）答：结构分析，经济预测，政策评价，检验与发展经济理论四、引入随机干扰项的原因，内容？原因：1.代表未知的影响因素2.代表数据观测误差3.代表残缺数据4.代表模型设定误差5.代表众多细小影响因素6.变量的内在随机性内容：1.被遗漏的影响因素（由于研究者对客观经济现象了解不充分，或是由于经济理论上的不完善，以至于使研究者在建立模型时遗漏了一些对被解释变量有重要影响的变量）；2.变量的测量误差（在观察和测量变量时，种种原因使观测值并不等于他的真实值而造成的误差）；3.随机误差（在影响被解释变量的诸因素中，还有一些不能控制的因素）；4.模型的设定误差（在建立模型时，由于把非线性关系线性化，或者略去模型）五、什么是随机误差项和残差，他们之间的区别是什么随机误差项u=Y-E(Y/X)，而总体回归函数Y=Y+e，其中e就是残差,利用Y估计Y时带来的误差e=Y-Y是对随机变量u的估计六、一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？违背基本假设是否就不能进行估计1.回归模型是正确设定的；2.解释变量X是确定性变量不是随机变量；在重复抽样中取固定值。3.解释变量在x所抽取的样本中具有变异性，而且随着样本容量的无限增加，解释变量X的样本方差趋于一个非零的有限常数。4.随机误差项u具有给定X条件下的零均值，同方差以及不序列相关性，即E(ui/Xi)=0；Var (ui/Xi)=sm2；Cov(ui，uj/ Xi，Xj)=0 5. 随机误差项与解释变量之间不相关：Cov(Xi, Ui)=0 6. 随机误差项服从零均值、同方差的正态分布违背.还可进行估计，只是不能使用普通最小二乘法进行估计。七、高斯-马尔可夫定理如果满足古典线性回归模型的基本假定，则在所有线性无偏估计量中，OLS估计量具有最小方差，即OLS估计量是最优线性无偏估计量。假设条件：1.回归模型是正确设定的；2.解释变量X是确定性变量不是随机变量；在重复抽样中取固定值。3. 解释变量在x所抽取的样本中具有变异性，而且随着样本容量的无限增加，解释变量X的样本方差趋于一个非零的有限常数。4.随机误差项u具有给定X条件下的零均值，同方差以及不序列相关性八、异方差性对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。类型：单调递增型，单调递减型，复杂型。原因：模型中遗漏了随时间变化影响逐渐增大的因素。（即测量误差变化）模型函数形式设定误差。随机因素的影响。（即截面数据中总体各单位的差异）后果：1参数估计量非有效2.变量的显著性检验失去意义3.模型的预测失效检验：图示检验法 ， 戈德菲尔德匡特检验，怀特检验，帕克检验和戈里瑟检验处理：基本思想:变异方差为同方差，或尽量缓解方差变异的程度。（加权最小二乘法（WLS），异方差稳健标准误法）九、序列相关性如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，则称为存在.原因：1经济数据序列惯性；2模型设定的偏误；3滞后效应；4蛛网现象；5数据的编造后果：1参数估计量非有效；2.变量的显著性检验失去意义；3.模型的预测失效检验方法：一、图示法；二、回归检验法；三、D.W.检验法；四、拉格朗日乘数检验补救方法：广义最小二乘法（GLS），广义差分法，随机干扰项相关系数的估计，广义差分法在计量经济学软件中的实现，序列相关稳健标准误法。十、多重共线性如果模型的解释变量之间存在着较强的相关关系，则称模型存在多重共线性。原因：（1）经济变量相关的共同趋势2.滞后变量的引入3.样本资料的限制后果：1.完全共线性下参数估计量不存在2.近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大3.参数估计量经济含义不合理4.变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义检验：1.检验多重共线性是否存在2.判明存在多重共线性的范围克服方法：1.排除引起共线性的变量2.差分法3.见笑参数估计量的方差十一、回归模型中引入虚拟变量的作用是什么？有哪几种基本的引入方式？它们各适合用于什么情况答：在模型中引入虚拟变量，主要是为了寻找某(些)定性因素对解释变量的影响。加法方式与乘法方式是最主要的引入方式。前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。十二、滞后变量模型有哪几种类型？分布滞后模型使用OLS方法存在哪些问题？答：滞后变量模型有分布滞后模型和自回归模型两大类，前者只有解释变量及其滞后变量作为模型的解释变量，不包含被解释变量的滞后变量作为模型的解释变量；而后者则以当期解释变量与被解释变量的若干期滞后变量作为模型的解释变量。分布滞后模型有无限期的分布滞后模型和有限期的分布滞后模型；自回归模型又以Coyck模型、自适应预期模型和局部调整模型最为多见。分布滞后模型使用OLS法存在以下问题：(1)对于无限期的分布滞后模型，由于样本观测值的有限性，使得无法直接对其进行估计。(2)对于有限期的分布滞后模型，使用OLS方法会遇到：没有先验准则确定滞后期长度，对最大滞后期的确定往往带有主观随意性；如果滞后期较长，由于样本容量有限，当滞后变量数目增加时，必然使得自由度减少，将缺乏足够的自由度进行估计和检验；同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关，即模型可能存在高度的多重共线性。传统或经典方法论（建立模型）（一）理论模型的设计1、理论或假说的陈述；2、理论的数学模型的设定；3、理论的计量经济模型的设定；（二）获取数据（三）模型的参数估计（四）模型的检验1、经济意义的检验2、统计检验3、计量经济学检验4、预测检验（五）模型应用1、经济分析/构分析2、经济预测3、政策评价4、检验与发展经济理论计量经济学模型成功的三要素理论、方法、数据回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。用意在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体均值。前一个变量被称为被解释变量或应变量后一个变量被称为解释变量或自变量总体回归函数（方程）：PRF由于统计相关的随机性，回归方程关心的是根据解释变量的已知或给定值，考察被解释变量的总体均值，即当解释变量取某个确定值时，与之统计相关的被解释变量所可能出现的对应值的平均值。在给定解释变量条件下被解释变量的期望轨迹称为总体回归线，或更一般地称为总体回归曲线相应的函数（方程）：总体回归函数（方程）（PRF）含义：回归函数（PRF）说明被解释变量的平均状态（总体条件期望）随解释变量X变化的规律随机干扰项是在模型设定中省略下来而由集体地影响着被解释变量的全部变量的替代物样本回归函数（SRF） 样本回归函数的随机形式线性回归模型在上述意义上的基本假设：(1) 解释变量,是确定性变量，不是随机变量，而且解释变量之间互不相关。(2) 随机误差项具有均值和同方差。即()i=1,2,n Var()= i=1,2,n其中E表示均值或期望，也可用表示；ar表示方差，也可以用表示。(3) 随机误差项在不同样本点之间是独立的，不存在序列相关。即Cov(,)=0 ij i,j=1,2,n其中ov表示协方差。(4) 随机误差项与解释变量之间不相关。即Cov(,)=0 j=1,2,k i=1,2,n(5) 随机误差项服从均值、同方差的正态分布。即 i=1,2,n一元线性回归模型的参数估计：普通最小二乘法估计已知一组样本观测值（,），（i=1,2,n），要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值，即样本回归线上的点与真实观测点的“总体误差”尽可能地小，或者说被解释变量的估计值与观测值应该在总体上最为接近，最小二乘法给出的判断的标准是：二者之差的平方和最小。即在给定样本观测值之下，选择出、能使与之差的平方和最小。为什么用平方和？因为二者之差可正可负，简单求和可能将很大的误差抵消掉，只有平方和才能反映二者在总体上的接近程度。这就是最小二乘原则。根据微积分学的运算，可推得用于估计、的下列方程组 方程组(2.2.6)称为正则方程组线性性：即是否是另一随机变量的线性函数；无偏性：即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；有效性：即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。高斯马尔可夫定理：在给定经典线形回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量普通最小二乘估计量OLS(ordinary least Squares)具有线性、无偏性、最小方差性等优良性质。具有这些优良性质的估计量又称为最佳线性无偏估计量，即BLUE估计量 总体方差在总体方差的无偏估计量求出后,估计的参数和的方差和标准差的估计量分别是的样本方差： 的样本标准差： 样本方差： 的样本标准差：的无偏估计量为 一元线性回归模型的统计检验1. 拟合优度检验：对样本回归直线与样本观测值之间拟合优度的检验。度量拟合优度的指标：判定系数TSS=ESS+RSS 称为总离差分解式，说明的观测值围绕其均值的总离差可分解为两部分，一部分来自回归线，另一部分则来自随机势力。称为（样本）判定系数，表明，在总离差平方和中，回归平方和所占的比重越大，残差平方和所占的比重越小，则回归直线与样本点拟合得越好。在回归分析中，是一个比r更有意义的度量，因为前者显示因变量的变异中由解释变量解释的部分占怎样一个比例，即对一个变量的变异在多大程度上决定另一个变量的变异，提供一个总的度量，而后者则没有这种价值存在 2.参数显著性检验（t检验）在一元线性回归模型中，在随机误差项为正态分布的假设下，由于则可构造统计量 t = t(n-2)即该t统计量服从自由度为n-2的t分布。用t统计量进行参数显著性检验的步骤：对总体参数提出假设（原假设） ： ， （对立假设/备则假设） ： 以原假设构造t统计量，并由观测数据计算其值 t = 式中，为参数估计量的标准差：=给定显著水平，查自由度为n-2的t分布表，得临界值;若| t | ，则拒绝，接受：，即认为所对应的变量对被解释变量的影响不容忽视；若| t | =，则接受：，即认为所对应的变量对被解释变量没有明显的影响同样地，由于，可构造统计量 多元线性回归模型在实际经济问题中，一个变量往往要受到多个原因变量的影响，表现在线性回归模型中的解释变量有多个，这样的模型被称为多元线性回归模型。 i=1、2、n（3.1.1）由（3.1.1）表示的n个随机方程的矩阵表达式为：Y=XB+N其中， 普通最小二乘估计随机抽取被解释变量和解释变量的n组样本观测值：如果模型的参数估计值已经得到，则有： i=1，2，n 那么，根据最小二乘原理，参数估计值应该是下列方程组的解。即 其中Q = =得到待估参数估计值正规方程组： 解该(k+1)个方程组成的线性代数方程组，即可得到(k+1)个待估参数的估计值，j = 0,1,2,k.。的矩阵形式如下： = 即： 由于满秩，故有多元回归方程及偏回归系数的含义在经典回归模型的假定下，式（3.1.1）两边对Y求条件期望得：称为多元回归方程（函数）。多元回归分析是以多个解释变量的固定值为条件的回归分析，并且所获得的，是诸变量X值固定时Y的平均值或Y的平均响应。诸称为偏回归系数。偏回归系数的含义如下： 度量着在保持，不变的情况下，每变化1个单位时，Y的均值E(Y)的变化，或者说给出的单位变化对Y均值的“直接”或“净”（不含其它变量）影响。其它参数的含义与之相同。OLS估计量的统计性质1.线性性 2、无偏性 3、最小方差性 随机误差项方差的估计随机误差项方差的无偏估计为：多元线性回归模型的统计检验一、拟合优度检验如果在模型中增加一个解释变量，回归平方就会增大，导致增大。这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好，只要增加解释变量就可。但是，现实情况往往是，由增加解释变量个数引起的的增大与拟合好坏无关，因此在含解释变量个数k不同的模型之间比较拟合优度，就不是一个适合的指标，必须加以调整。在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所以调整的思路是将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响。其中为残差平方和的自由度，为总体平方和的自由度。二、方程的显著性检验（F检验） 服从自由度为（k，n-k-1）的F分布。给定一个显著水平，可得到一个临界值，根据样本再求出F统计量的数值后，可通过或 来拒绝或接受原假设。三、变量显著性检验（t检验）在变量显著性检验中设计的原假设为：给定一个显著水平，得到一个临界值，于是可根据或来拒绝或接受原假设。异方差的概念对于模型 同方差性假设为 如果出现即对不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数，则认为出现了异方差性。异方差的类型（1）单调递增型：随X的增大而增大；（2）单调递减型：随X的增大而减小；（3）复杂型 与X的变化呈复杂形式（1）单调递增型：随X的增大而增大；（2）单调递减型：随X的增大而减小；（3）复杂型： 与X的变化呈复杂形式异方差性的后果1.参数估计量非有效（1）仍存在无偏性（2）不具有最小方差性2.变量的显著性检验失去意义3.模型的预测失效检验思路：正如上面所指出的，异方差性，即相对于不同的解释变量观测值，随机误差项具有不同的方差，那么检验异方差性，也就是检验随机误差项的方差与解释变量观测值之间的相关性及其相关的“形式”。1、图示法 2.戈德菲尔德-匡特（Goldfeld-Quandt）检验G-Q检验的思想：先将样本一分为二，对子样和子样分别作回归，然后利用两个子样的残差之比构造统计量进行异方差检验。由于该统计量服从于F分布，因此假如存在递增的异方差，则F远大于1；反之就会等于1（同方差）、或小于1（递减方差）。G-Q检验的步骤：将n对样本观察值（）按解释变量观察值的大小排队；将序列中间的个观察值除去，并将剩下的观察值划分为较小与较大的相同的两个子样本，每个子样样本容量均为。对每个子样分别求回归方程，并计算各自的残差平方和。分别用与表示对应较小与较大的子样本的残差平方和（自由度均为）提出假设：分别为两个子样对应的随机项误差。构造统计量 检验。给定显著性水平，确定F分布表中相应的临界值。若，存在递增异方差；反之，不存在递增异方差。3.戈里瑟（Gleiser）检验与帕克（Park）检验加权最小二乘法（WLS）（Weighted Least Squares ）。加权最小二乘法是对原来模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。例如，在递增异方差下，由于对来自的较小的子样本，其真实的总体方差较小，与回归直线拟合值之间的残差的信度较大，应予以重视；而对较大的子样本，由于真实总体的方差较大，残差反映的信息应打折扣。这就意味着，在采用OLS方法时，对较小的残差平方需要赋予较大的权数，对较大的赋予较小的权数，以对残差提供的信息的重要程度作一番校正，提高参数估计的精度。加权最小二乘法具体步骤是：选择普通最小二乘法估计原模型，得到随机误差项的近似估计量；建立的数据序列；选择加权最小二乘法，以序列作为权，进行估计得到参数估计量。实际上是以乘原模型的两边，得到一个新模型，采用普通最小二乘法估计新模型。注：在实际操作中人们通常采用如下的经验方法，即并不对原模型进行异方差性检验，而是直接选择加权最小二乘法，尤其是采用截面数据作样本时。如果确实存在异方差性，则被有效的消除了；如果不存在异方差性，则加权最小二乘法等价于普通最小二乘法。序列相关性对于模型随机误差项互相独立的基本假设表现为： 如果出现 即对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性。在其他假设仍成立的条件下，序列相关即意味着， 如果仅存在（5.1.2）称为一阶序列相关，或自相关这是最见的一种序列相关问题。自相关往往可写成如下形式： 其中：被称为自协方差系数或一阶自相关系数是满足以下标准的OLS假定的随机干扰项：序列相关产生的原因 惯性 设定偏误：模型中未含应包括的变量 蛛网现象 数据的“编造 序列相关性的后果参数计量非有效 变量的显著性失去意义 序列相关性的检验关于序列相关性的检验方法有多种，例如冯诺曼比检验法、回归检验法、D.W.检验等。这些检验方法的共同思路是，首先采用普通最小二乘法估计模型，以求得随机误差项的“近似估计量”，用表示：然后通过分析这些“近似估计量”之间的相关性以达到判断随机误差项是否具有序列相关性的目的。图示法 回归检验法以为被解释变量，以各种可能的相关量，诸如以、等为解释变量，建立各种方程 对方程进行估计并进行显著性检验，如果存在某一种函数形式，使得方程显著成立，则说明原模型存在序列相关性。具体应用时需要反复试算。回归检验法的优点是一旦确定了模型存在序列相关性，也就同时知道了相关的形式，而且它适用于任何类型的序列相关性问题的检验。杜宾瓦森检验法最具有应用价值的是D.W.检验，它仅适用于一阶自相关的检验。构造计量： 计算该统计量的值，根据样本容量n和解释变量数目k查D.W.分布表，得到临界值dl 和du，然后按照下列准则考察计算得到的D.W.值，以判断模型的自相关状态。若0D.W.dl 则存在正自相关dlD.W.du 不能确定duD.W.4-dl无自相关4-duD.W.4-dl不能确定4-dl D.W.4 存在负自相关也就是说，当D.W.值为2左右时，模型不存在一阶自相关。序列相关性的修正如果模型被检验证明存在序列相关性，则需要发展新的方法估计模型，最常用的方法是广义最小二乘法和差分法。一、广义最小二乘法（GLS）二、差分法差分法是一类克服序列相关性的有效的方法，被广泛地采用。差分法是将原模型变换为差分模型，分为一阶差分法和广义差分法。多重共线性的概念对于模型: 其基本假设之一是解释变量X1，X2，Xk 是互相独立的。如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性（Multicollinearity）。如果存在其中c不全为0，即某一个解释变量可以用其它解释变量的线性组合表示，则称为解释变量间存在完全共线性。如果存在其中c不全为0，vi为随机误差项，则称为一般共线性（近似共线性）或交互相关（intercorrelated）。实际经济问题中的多重共线性一般地，产生多重共线性的主要原因有以下三个方面：1、经济变量相关的共同趋势2、滞后变量的引入3、样本资料的限制多重共线性的后果1.完全共线性下参数估计量不存在2.近似共线性下普通最小二乘法参数估计量增大（但仍有效）3.参数估计量经济含义不合理4.变量的显著性检验失去意义5模型的预测功能失效多重共线性的检验多重共线性检验的任务是：（1）检验多重共线性是否存在；（2）估计多重共线性的范围。一、检验多重共线性是否存在1、对两个解释变量的模型，采用简单相关系数法2、对多个解释变量的模型，采用综合统计检验法二、判断存在多重共线性的范围1.判定系数检验法2.逐步回归法克服多重共线性的方法1.第一类方法：排除引起共线性的变量2.第二类方法：差分法随机解释变量问题对于模型 其基本假设之一是解释变量X1，X2，Xk是确定性变量。如果某个或多个随机变量作解释变量，则称为随机解释变量问题。为讨论方便，我们假设（7.1.1）中X2为随机解释变量。对于随机解释变量问题1、随机解释变量与随机误差项不相2、随机解释变量与随机误差项在小样本下相关，在大样本下渐近无关随机解释变量的后果 随机解释变量与随机误差项不相关 随机解释变量与随机误差项在小样本下相关，在大样本下渐近无关 随机解释变量与随机误差项高度相关 滞后被解释变量作解释变量，并且与随机误差项相关工具变量法工具变量，顾名思义是在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量。那么，选择为工具变量的变量必须满足以下条件：与所替代的随机解释变量高度相关；与随机误差项不相关；与模型中其它解释变量不相关，以避免出现多重共线性为了在模型中能够反映这些因素的影响，并提高模型的精度，需要将它们“量化”，这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来完成的。根据这些因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量（dummy variables）记为D。同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为虚拟变量模型或者方差分析(analysis-of variance: ANOVA)模型。虚拟变量的引入 虚拟变量做为解释变量引入模型有两种基本方式：加法方式和乘法方式（1），且，即两个回归相同，称为重合回归；（2），但，即两个回归的差异仅在其截距，称为平行回归；（3），但，即两个回归的差异仅在其斜率，称为汇合回归；（4），且，即两个回归完全不同，称为相异回归。模型中引入虚拟变量的作用1.分离异常因素的影响；2.考察不可试题的“定性”因素的不同属性类型对因变量的作用；3.提高模型精度。虚拟变量的设置原则 虚拟变量的个数须按以下原则确定：每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别数少1，即如果有m个定性变量，只在模型中引入m-1个虚拟变量。联立方程模型(Simultaneous equation models)就是由多个相互联系的单一方程组成的方程组，每一方程中的因变量在方程组中被联合决定，从而能够全面反映经济系统的运行规律。变量在联立方程计量经济学模型中，对于其中每个随机方程，其变量仍然有被解释变量与解释变量之分。但是对于模型系统而言，变量往往分为内生变量和外生变量两人类，外生变量与滞后内生变量又被统称为先决变量。内生变量是由模型系统决定的变量，其大小由方程组的联立解得到。外生变量一般是由系统外部确定的变量外生变量与滞后内生变量(lagged endogenous variables)统称为先决变量或前定变量。一、单项选择题（每小题1分）1计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。 A统计学 B数学 C经济学 D数理统计学2计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。A1930年世界计量经济学会成立B1933年计量经济学会刊出版C1969年诺贝尔经济学奖设立 D1926年计量经济学（Economics）一词构造出来3外生变量和滞后变量统称为（D）。A控制变量 B解释变量 C被解释变量 D前定变量4横截面数据是指（A）。A同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据5同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。A时期数据 B混合数据 C时间序列数据 D横截面数据6在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（ ）。A内生变量 B外生变量 C滞后变量 D前定变量7描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（ ）。A微观计量经济模型 B宏观计量经济模型 C理论计量经济模型 D应用计量经济模型8经济计量模型的被解释变量一定是（ ）。A控制变量 B政策变量 C内生变量 D外生变量9下面属于横截面数据的是（ ）。A19912003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B19912003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值C某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10经济计量分析工作的基本步骤是（ ）。A设定理论模型收集样本资料估计模型参数检验模型B设定模型估计参数检验模型应用模型C个体设计总体估计估计模型应用模型D确定模型导向确定变量及方程式估计模型应用模型11将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（ ）。A虚拟变量 B控制变量 C政策变量 D滞后变量12（ ）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。A外生变量 B内生变量 C前定变量 D滞后变量13同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ ）。A横截面数据 B时间序列数据 C修匀数据 D原始数据14计量经济模型的基本应用领域有（ ）。A结构分析、经济预测、政策评价 B弹性分析、乘数分析、政策模拟C消费需求分析、生产技术分析、 D季度分析、年度分析、中长期分析15变量之间的关系可以分为两大类，它们是（ ）。A函数关系与相关关系 B线性相关关系和非线性相关关系C正相关关系和负相关关系 D简单相关关系和复杂相关关系16相关关系是指（ ）。A变量间的非独立关系B变量间的因果关系C变量间的函数关系 D变量间不确定性的依存关系17进行相关分析时的两个变量（ ）。A都是随机变量 B都不是随机变量C一个是随机变量，一个不是随机变量 D随机的或非随机都可以18表示x和y之间真实线性关系的是（ ）。A B C D19参数的估计量具备有效性是指（ ）。A B C D20对于，以表示估计标准误差，表示回归值，则（ ）。A BC D21设样本回归模型为，则普通最小二乘法确定的的公式中，错误的是（ ）。 A BC D22对于，以表示估计标准误差，r表示相关系数，则有（ ）。A B C D 23产量（X，台）与单位产品成本（Y，元/台）之间的回归方程为，这说明（ ）。 A产量每增加一台，单位产品成本增加356元 B产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元C产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元 D产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元24在总体回归直线中，表示（ ）。A当X增加一个单位时，Y增加个单位B当X增加一个单位时，Y平均增加个单位C当Y增加一个单位时，X增加个单位D当Y增加一个单位时，X平均增加个单位25对回归模型进行检验时，通常假定 服从（ ）。A B C D26以Y表示实际观测值，表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（ ）。A B C D27设Y表示实际观测值，表示OLS估计回归值，则下列哪项成立（ ）。A B C D28用OLS估计经典线性模型，则样本回归直线通过点_。A B C D29以Y表示实际观测值，表示OLS估计回归值，则用OLS得到的样本回归直线满足（ ）。A B C D30用一组有30个观测值的样本估计模型，在0.05的显著性水平下对的显著性作t检验，则显著地不等于零的条件是其统计量t大于（ ）。At0.05(30) Bt0.025(30) Ct0.05(28) Dt0.025(28)31已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（ ）。A0.64 B0.8 C0.4 D0.3232相关系数r的取值范围是（ ）。Ar-1 Br1C0r1 D1r133判定系数R2的取值范围是（ ）。AR2-1 BR21C0R21 D1R2134某一特定的X水平上，总体Y分布的离散度越大，即2越大，则（ ）。A预测区间越宽，精度越低 B预测区间越宽，预测误差越小C预测区间越窄，精度越高 D预测区间越窄，预测误差越大35如果X和Y在统计上独立，则相关系数等于（ ）。A1 B1 C0 D36根据决定系数R2与F统计量的关系可知，当R21时，有（ ）。AF1 BF-1 CF0 DF37在CD生产函数中，（ ）。A.和是弹性 B.A和是弹性 C.A和是弹性 D.A是弹性38回归模型中，关于检验所用的统计量，下列说法正确的是（ ）。A服从 B服从 C服从 D服从39在二元线性回归模型中，表示（ ）。A当X2不变时，X1每变动一个单位Y的平均变动。 B当X1不变时，X2每变动一个单位Y的平均变动。C当X1和X2都保持不变时，Y的平均变动。 D当X1和X2都变动一个单位时，Y的平均变动。40在双对数模型中，的含义是（ ）。AY关于X的增长量 BY关于X的增长速度 CY关于X的边际倾向 DY关于X的弹性41根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为，这表明人均收入每增加1，人均消费支出将增加（ ）。A2 B0.2 C0.75 D7.542按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（ ）。A与随机误差项不相关 B与残差项不相关 C与被解释变量不相关 D与回归值不相关43根据判定系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时有（ ）。 A.F=1 B.F=1 C.F= D.F=0 44下面说法正确的是（ ）。 A.内生变量是非随机变量 B.前定变量是随机变量 C.外生变量是随机变量 D.外生变量是非随机变量 45在具体的模型中，被认为是具有一定概率分布的随机变量是（ ）。A.内生变量 B.外生变量 C.虚拟变量 D.前定变量 46回归分析中定义的（ ）。A.解释变量和被解释变量都是随机变量 B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C.解释变量和被解释变量都为非随机变量 D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 47计量经济模型中的被解释变量一定是（ ）。A控制变量 B政策变量C内生变量 D外生变量48.在由的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得多重决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为（ ）A. 0.8603 B. 0.8389 C. 0.8655 D.0.832749.下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的（ ）A. （消费）=500+0.8（收入） B. （商品需求）=10+0.8（收入）+0.9（价格）C. （商品供给）=20+0.75（价格） D. （产出量）=0.65（劳动）（资本）50.用一组有30个观测值的样本估计模型后，在0.05的显著性水平上对的显著性作检验，则显著地不等于零的条件是其统计量大于等于（ ）A. B. C. D. 51.模型中，的实际含义是（ ）A.关于的弹性 B. 关于的弹性 C. 关于的边际倾向 D. 关于的边际倾向52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于，则表明模型中存在（ ）A.异方差性B.序列相关C.多重共线性D.高拟合优度53.线性回归模型 中，检验时，所用的统计量 服从( )A.t(n-k+1) B.t(n-k-2) C.t(n-k-1) D.t(n-k+2)54. 调整的判定系数 与多重判定系数 之间有如下关系( ) A. B. C. D. 55关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是（ ）。A.只有随机因素 B.只有系统因素 C.既有随机因素，又有系统因素 D.A、B、C 都不对56在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k 为解释变量个数)：（ ）A nk+1 B nk+1 C n30 或n3（k+1） D n3057.下列说法中正确的是：（ ）A 如果模型的 很高，我们可以认为此模型的质量较好B 如果模型的 较低，我们可以认为此模型的质量较差C 如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量D 如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量58.半对数模型中，参数的含义是（ ）。 AX的绝对量变化，引起Y的绝对量变化 BY关于X的边际变化 CX的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化 DY关于X的弹性59.半对数模型中，参数的含义是（ ）。A.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率 B.Y关于X的弹性C.X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化 D.Y关于X的边际变化60.双对数模型中，参数的含义是（ ）。A.X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化 B.Y关于X的边际变化C.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率 D.Y关于X的弹性61.Goldfeld-Quandt方法用于检验（ ）A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性62.在异方差性情况下，常用的估计方法是（ ）A.一阶差分法 B.广义差分法 C.工具变量法 D.加权最小二乘法63.White检验方法主要用于检验（ ）A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性64.Glejser检验方法主要用于检验（ ）A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性65.下列哪种方法不是检验异方差的方法（ ）A.戈德菲尔特匡特检验 B.怀特检验 C.戈里瑟检验 D.方差膨胀因子检验66.当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是 （ ）A.加权最小二乘法 B.工具变量法 C.广义差分法 D.使用非样本先验信息67.加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，即（ ）A.重视大误差的作用，轻视小误差的作用 B.重视小误差的作用，轻视大误差的作用C.重视小误差和大误差的作用 D.轻视小误差和大误差的作用68.如果戈里瑟检验表明，普通最小二乘估计结果的残差与有显著的形式的相关关系（满足线性模型的全部经典假设），则用加权最小二乘法估计模型参数时，权数应为（ ）A. B. C. D. 69果戈德菲尔特匡特检验显著，则认为什么问题是严重的（ ）A.异方差问题 B.序列相关问题 C.多重共线性问题 D.设定误差问题70.设回归模型为，其中，则的最有效估计量为（ ）A. B. C. D. 71如果模型yt=b0+b1xt+ut存在序列相关，则（ ）。A. cov(xt, ut)=0 B. cov(ut, us)=0(ts) C. cov(xt, ut)0 D. cov(ut, us) 0(ts)72DW检验的零假设是（为随机误差项的一阶相关系数）（ ）。ADW0 B0 CDW1 D173下列哪个序列相关可用DW检验（vt为具有零均值，常数方差且不存在序列相关的随机变量）（ ）。Autut1+vt Butut1+2ut2+vt Cutvt Dutvt+2 vt-1 +74DW的取值范围是（ ）。A-1DW0 B-1DW1 C-2DW2 D0DW475当DW4时，说明（ ）。A不存在序列相关 B不能判断是否存在一阶自相关C存在完全的正的一阶自相关 D存在完全的负的一阶自相关76根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW2.3。在样本容量n=20,解释变量k=1，显著性水平为0.05时，查得dl=1,du=1.41,则可以决断（ ）。A不存在一阶自相关 B存在正的一阶自相关 C存在负的一阶自 D无法确定77当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是（ ）。A加权最小二乘法B间接最小二乘法 C广义差分法 D工具变量法78对于原模型yt=b0+b1xt+ut，广义差分模型是指（ ）。79采用一阶差分模型一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况（ ）。A0 B1 C-10 D0180定某企业的生产决策是由模型St=b0+b1Pt+ut描述的（其中St为产量，Pt为价格），又知：如果该企业在t-1期生产过剩，经营人员会削减t期的产量。由此决断上述模型存在（ ）。A异方差问题B序列相关问题C多重共线性问题D随机解释变量问题81根据一个n=30的样本估计后计算得DW1.4，已知在5%的置信度下，dl=1.35,du=1.49,则认为原模型（ ）。A存在正的一阶自相关 B存在负的一阶自相关C不存在一阶自相关 D无法判断是否存在一阶自相关。82. 于模型，以表示et与et-1之间的线性相关关系（t=1,2,T）,则下列明显错误的是（ ）。A0.8，DW0.4 B-0.8，DW-0.4 C0，DW2 D1，DW083同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ ）。 A.横截面数据 B.时间序列数据 C.修匀数据 D.原始数据84当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（ ）A线性 B无偏性 C有效性 D一致性85经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF（ ）。A大于 B小于 C大于5 D小于586模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导致参数的OLS估计量方差（ ）。A增大 B减小 C有偏 D非有效87对于模型yt=b0+b1x1t+b2x2t +ut，与r12=0相比，r120.5时，估计量的方差将是原来的（ ）。A1倍 B1.33倍 C1.8倍 D2倍88如果方差膨胀因子VIF10，则什么问题是严重的（ ）。A异方差问题 B序列相关问题C多重共线性问题 D解释变量与随机项的相关性89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于1，则表明模型中存在( )。A 异方差 B 序列相关 C 多重共线性 D 高拟合优度90存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（ ）。A变大 B变小 C无法估计 D无穷大91完全多重共线性时，下列判断不正确的是（ ）。A参数无法估计 B只能估计参数的线性组合C模型的拟合程度不能判断D可以计算模型的拟合程度92设某地区消费函数中，消费支出不仅与收入x有关，而且与消费者的年龄构成有关，若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。假设边际消费倾向不变，则考虑上
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