经济计量学课堂小测及答案.ppt

1 在假设检验中 不拒绝原假设意味着 D A 原假设肯定是正确的B 原假设肯定是错误的C 没有证据证明原假设是正确的D 没有证据证明原假设是错误的 2 在假设检验中 第一类错误是指 A A 当原假设正确时拒绝原假设B 当原假设错误时拒绝原假设C 当备择假设正确时拒绝备择假设D 当备择假设不正确时未拒绝备择假设 3 在假设检验中 第二类错误是指 B A 当原假设正确时拒绝原假设B 当原假设错误时未拒绝原假设C 当备择假设正确时拒绝备择假设D 当备择假设不正确时未拒绝备择假设 4 指出下列假设检验中哪一个属于右侧检验 C 5 如果原假设H0为真 所得到的样本结果会像实际观测结果那么极端或更极端的概率称为 C A 临界值B 统计量C P值D 事先给定的显著性水平 6 P值越小 B A 拒绝原假设的可能性越小B 拒绝原假设的可能性越大C 拒绝备择假设的可能性越大D 不拒绝备择假设的可能性越少 7 对于给定的显著性水平a 根据P值拒绝原假设的准则是 B 8 在假设检验中 如果所计算出的P值越小 说明检测的结果是 A A 越显著B 越不显著C 越真实D 越不真实 9 在大样本情况下 检验总体均值所使用的统计量是 D 10 在小样本情况下 当总体方差未知时 检验总体均值所使用的统计量是 C 1 在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合 是 D A 原始数据B 时点数据C 时间序列数据D 截面数据 2 回归分析中定义的 B 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 3 在一元线性回归模型中 样本回归方程可表示为 C 4 用模型描述现实经济系统的原则是 B A 以理论分析作先导 解释变量应包括所有解释变量B 以理论分析作先导 模型规模大小要适度C 模型规模越大越好 这样更切合实际情况D 模型规模大小要适度 结构尽可能复杂 5 回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离 最小二乘准则是指 D 6 设OLS法得到的样本回归直线为BA 一定不在回归直线上B 一定在回归直线上C 不一定在回归直线上D 在回归直线上方 7 下图中 所指的距离是B随机误差项残差因变量观测值的离差因变量估计值的离差 8 下面哪一个必定是错误的C 9 线性回归模型的OLS估计量是随机变量Y的函数 所以OLS估计量是 A A 随机变量B 非随机变量C 确定性变量D 常量 10 为了对回归模型中的参数进行假设检验 必须在古典线性回归模型基本假定之外 再增加以下哪一个假定 B解释变量与随机误差项不相关随机误差项服从正态分布随机误差项的方差为常数两个误差项之间不相关 1 用OLS估计总体回归模型 以下说法不正确的是 D 2 包含有截距项的二元线性回归模型中的回归平方和ESS的自由度是 D A nB n 2C n 3D 2 3 对多元线性回归方程的显著性检验 k代表回归模型中待估参数的个数 所用的F统计量可表示为 B 4 已知三元线性回归模型估计的残差平方和为800 样本容量为24 则随机误差项的方差估计量为 B A 33 33B 40C 38 09D 36 36 5 在多元回归中 调整后的判定系数与判定系数的关系为A 6 下面哪一表述是正确的 DA 线性回归模型的零均值假设是指B 对模型进行方程总体显著性检验 即F检验 检验的零假设是C 相关系数较大意味着两个变量存在较强的因果关系D 当随机误差项的方差估计量等于零时 说明被解释变量与解释变量之间为函数关系 7 在模型的回归分析结果报告中 有F 263489 p 0 000 则表明 C A 解释变量X1对Y的影响是显著的B 解释变量X2对Y的影响是显著的C 解释变量X1 X2对的Y联合影响是显著的D 解释变量X1 X2对的Y的影响是均不显著 8 关于判定系数 以下说法中错误的是 D A 判定系数的为被回归方程已经解释的变差与总变差之比 B 判定系数的取值范围为0到1 C 判定系数反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述 D 判定系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响 9 多选 回归平方和是指 BCD A 被解释变量的观测值与其平均值的离差平方和B 被解释变量的估计值与其平均值的离差平方和C 被解释变量的总平方和与残差平方和之差D 解释变量变动所引起的被解释变量的离差的大小E 随机因素影响所引起的被解释变量的离差大小 10 多选 校正的判定系数的正确表达式有 BC 为研究中国各地区入境旅游状况 建立了各省市旅游外汇收入 Y 百万美元 旅行社职工人数 X1 人 国际旅游人数 X2 万人次 的模型 用某年31个省市的截面数据估计结果如下 从经济意义上考察估计模型的合理性 在5 显著性水平上 分别检验参数的显著性 在5 显著性水平上 检验模型的整体显著性 请填写表中空白处的数值 写出计算过程 答案 P175 8 14 1 在双对数线性模型参数的含义是 D A Y关于X的增长量B Y关于X的发展速度C Y关于X的边际倾向D Y关于X的弹性 2 根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归方程为这表明人均收入每增加 人均消费支出将增加 C A 2 B 0 2 C 0 75 D 7 5 3 在半对数线性模型参数的含义是 CA X的绝对量变化 引起Y的绝对量变化B Y关于X的边际变化C X的相对变化 引起Y的期望值绝对量变化D Y关于X的弹性 4 在半对数线性模型参数的含义是 AA X的绝对量发生一定变动时 引起Y的期望值的相对变化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 5 回归模型Y关于X的弹性为 C 6 如果两个变量之间的关系近似地表现为 当x发生一个绝对量变动时 y以一个固定的相对量变动 则适宜的回归模型是C 7 对科布 道格拉斯生产函数模型进行估计的结果为则原模型中的参数A的估计值为C 1 B 2 A 3 D 4 A 5 D 6 6答案 1 B 2 B 3 如果方差膨胀因子VIF 15 则认为 C 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 4 一般多重共线性下OLS估计量是 CA 不存在B 有无穷多解C 最优线性无偏估计量D 非有效 5 完全多重共线性下OLS估计量是 BA 唯一B 有无穷多解C 有偏的D 有效的 6 6 1 在其他变量不变的情况下 一城市的人口越多或房屋数量越多 则对用水的需求越高 所以可期望house和pop的符号为正 收入较高的个人可能用水较多 因此pcy的预期符号为正 但它可能是不显著的 如果水价上涨 则用户会节约用水 所以可预期price的系数为负 显然如果降雨量较大 则草地和其他花园或耕地的用水需求就会下降 所以可以期望rain的系数符号为负 从估计的模型看 除了pcy之外 所有符号都与预期相符 6 2 t 统计量检验单个变量的显著性 F 统计值检验变量是否是联合显著的 这里t 检验的自由度为15 5 1 9 在5 的显著性水平下的临界值为2 262 可见 所有参数估计值的t值的绝对值都小于该值 所以即使在5 的水平下这些变量也不是显著的 这里 F 统计值的分子自由度为5 分母自由度为9 5 显著性水平下F分布的临界值为3 45 可见计算的F值大于该临界值 表明回归系数是联合显著的 T检验与F检验结果的矛盾可能是由于多重共线性造成的 house pop pcy是高度相关的 这将使它们的t 值降低且表现为不显著 price和rain不显著另有原因 根据经验 如果一个变量的值在样本期间没有很大的变化 则它对被解释变量的影响就不能够很好地被度量 可以预期水价与年降雨量在各年中一般没有太大的变化 所以它们的影响很难度量 6 3 多重共线性往往表现的是解释变量间的样本观察现象 在不存在完全共线性的情况下 近似共线并不意味着基本假定的任何改变 所以OLS估计量的无偏性 一致性和有效性仍然成立 即仍是BLUE估计量 但共线性往往导致参数估计值的方差大于不存在多重共线性的情况