計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)客觀題 - 1001

1、1、 單選題1、 同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)序列稱(chēng)為： （ C ）A. 橫截面數(shù)據(jù) B虛變量數(shù)據(jù) C時(shí)間序列數(shù)據(jù) D平行數(shù)據(jù)2、 樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題，可以概括為完整性、準(zhǔn)確性、可比性和 （ B ）A時(shí)效性 B一致性 C廣泛性 D系統(tǒng)性3、 有人采用全國(guó)大中型煤炭企業(yè)的截面數(shù)據(jù)，估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)模型，然后用該模型預(yù)測(cè)未來(lái)煤炭行業(yè)的產(chǎn)出量，這是違反了數(shù)據(jù)的哪一條原則？ （ A ）A一致性 B準(zhǔn)確性 C可比性 D完整性4、 同一時(shí)間不同個(gè)體的相同統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)是 （ D ）A原始數(shù)據(jù) B時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù) C時(shí)間序列數(shù)據(jù) D截面數(shù)據(jù)5、 半對(duì)數(shù)模型Y=0+1lnX+中，參數(shù)1的含義是 （ C ）A.

2、 X的絕對(duì)變化引起的Y的絕對(duì)變化B. Y關(guān)于X的邊際變化C. X的相對(duì)變化引起的Y的絕對(duì)變化D. Y關(guān)于X的彈性6、 在滿(mǎn)足經(jīng)典假設(shè)的回歸分析中，下列說(shuō)法正確的是 （ C ）A. 被解釋變量和解釋變量均為隨機(jī)變量B. 被解釋變量和解釋變量均為非隨機(jī)變量C. 被解釋變量為隨機(jī)變量，解釋變量為非隨機(jī)變量D. 被解釋變量為非隨機(jī)變量，解釋變量為隨機(jī)變量7、 下列數(shù)據(jù)類(lèi)型不屬于面板數(shù)據(jù)的有 （ C ）A. 100戶(hù)家庭過(guò)去10年的收入、消費(fèi)、儲(chǔ)蓄、就業(yè)、醫(yī)療等方面的數(shù)據(jù)B. 我國(guó)內(nèi)地31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域過(guò)去30年地區(qū)生產(chǎn)總值、價(jià)格的數(shù)據(jù)C. 我國(guó)過(guò)去30年GDP、價(jià)格、就業(yè)的數(shù)據(jù)D. 100個(gè)國(guó)家過(guò)去1

3、0的基尼系數(shù)8、 廣義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不包括 （ A ）A 相關(guān)分析 B 回歸分析 C 時(shí)間序列分析 D投入產(chǎn)出分析9、 設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為,以下說(shuō)法正確是（ D ）A ei0 B eii0 C D eiXi=0 10、 一元線性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是 （ D ）A. n B. n-1 C.n-k D.111、 在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為 （ C ）A. Yt=0+1Xt+t B.Yt=E(Y|Xt)+t C. D.E(Y|Xt)=0+1Xt12、 最小二乘準(zhǔn)則按使（ ）達(dá)到最小的原則確定樣本回歸方程。 （ D ）A. |ei| B.|ei| C.|ei|

4、 D.e213、 極大似然準(zhǔn)則按從模型中得到既得的n組樣本觀測(cè)值的（ ）最大的準(zhǔn)則確定樣本回歸方程。 （ C ）A 離差平方和 B 均值 C 概率 D 方差14、 一元線性回歸模型Yi=0+1Xi+i的最小二乘回歸結(jié)果顯示，殘差平方和RSS=40.32，樣本容量n=25，則回歸模型的標(biāo)準(zhǔn)差為 （ B ）A.1.270 B.1.324 C.1.613 D.1.75315、 反映模型中由解釋變量解釋的那部分離差大小是 （ B ）A. 總離差平方和 B.回歸平方和 C.殘差平方和 D.可決系數(shù)16、 根據(jù)樣本資料已估計(jì)得出人均消費(fèi)支出Y對(duì)人均收入X的回歸模型為lnYt=2+0.75lnXt,這表明人

5、均收入每增加1%，人均消費(fèi)支出將增加 （ C ）A.2% B.0.2% C.0.75% D.7.5%17、 在模型Yt=0+1X1t+2X2t+3X3t+t的回歸分析結(jié)果中，有F=462.58，其P值為0.000000，則表明 （ C ）A. 解釋變量X2t對(duì)Yt的影響不顯著B(niǎo). 解釋變量X1t對(duì)Yt的影響顯著C. 模型所描述的變量之間的線性關(guān)系總體上顯著D. 解釋變量X1t和X2t對(duì)Yt的影響都顯著18、 設(shè)k為回歸模型中解釋變量的個(gè)數(shù)，n為樣本容量。則對(duì)回歸模型進(jìn)行總體顯著性檢驗(yàn)構(gòu)造的F統(tǒng)計(jì)量為 （ A ）A. B. C. D.19、已知二元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為ei2=800，樣

6、本容量n=23,則隨機(jī)誤差項(xiàng)t的方差的OLS估計(jì)值為 （ B ）A.33.33 B.40.00 C.38.09 D.36.3620、用n=30的樣本估計(jì)包含3個(gè)解釋變量的線性回歸模型，計(jì)算得決定系數(shù)為0.85，則調(diào)整的決定系數(shù)為 （ D )A.0.8603 B.0.8389 C.0.8655 D.0.832721、 已知隨機(jī)誤差項(xiàng)t的方差估計(jì)值2為20，則樣本容量為n=55時(shí)，無(wú)截距項(xiàng)的四元線性回歸模型的殘差平方和et2為 （ D ）A.1002 B.1200 C.1000 D.102022、 假定正確回歸模型為Y=0+1X1+2X2+,若是模型中遺漏了解釋變量X2，則必然有 （ D ）A.1

7、將無(wú)法估計(jì)B.可決系數(shù)將提高 C.對(duì)1的估計(jì)將更精確 D.可決系數(shù)將降低23、在一元回歸中，F(xiàn)檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)的等價(jià)關(guān)系是 （ B ）A.F=t B.F=t2 C.F2=t D.F=|t|24、在多元線性回歸模型中，判定系數(shù)與解釋變量個(gè)數(shù)的關(guān)系是 （ C ）A.解釋變量個(gè)數(shù)根據(jù)判定系數(shù)的大小決定B.判定系數(shù)隨解釋變量個(gè)數(shù)的增多先增大后減少C.判定系數(shù)隨著解釋變量個(gè)數(shù)的增多而增大D.判定系數(shù)隨著解釋變量個(gè)數(shù)的增多而減少25、在線性回歸模型中，若解釋變量X1和X2的觀測(cè)值成比例，即有X1i=kX2i,其中k為非零常數(shù)，則表明模型中存在 （ B ）A.異方差 B.多重共線性 C.序列相關(guān) D.隨機(jī)解釋變

8、量26、如果方差膨脹因子VIF=15，則認(rèn)為（ C ）問(wèn)題是嚴(yán)重的A.異方差問(wèn)題 B.序列相關(guān)問(wèn)題 C.多重共線性問(wèn)題D.解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)的相關(guān)性27、完全多重共線性下參數(shù)估計(jì)量 （ B ）A.唯一 B.無(wú)法估計(jì) C.不存在 D.有效28、在多元線性回歸模型中，如果某解釋變量對(duì)其他解釋變量回歸的決定系數(shù)接近于1，則表明模型中存在 （ B ）A.異方差性 B.多重共線性 C.隨機(jī)解釋變量 D.自相關(guān)性29、用綜合統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法可檢驗(yàn) （ A ）A.多重共線性 B.異方差性 C.自相關(guān)性 D.隨機(jī)解釋變量30、逐步回歸法既可檢驗(yàn)又可修正 （ B ）A.異方差性 B.多重共線性 C.隨機(jī)解釋變量 D.自

9、相關(guān)性31、多重共線性的程度越（ ），參數(shù)估計(jì)值就越（ B ）A.嚴(yán)重、精確 B.嚴(yán)重、不精確 C.不嚴(yán)重、不精確 D.以上都不對(duì)32、Gleiser檢驗(yàn)法主要用于檢驗(yàn) （ A ）A.異方差性 B.自相關(guān)性 C.隨機(jī)解釋變量 D.多重共線性33、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn) （ A ）A.異方差性 B.多重共線性 C.序列相關(guān) D.設(shè)定誤差34、如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量 （ A ）A.無(wú)偏、非有效 B.有偏、非有效 C.無(wú)偏、有效 D.有偏、有效35、White檢驗(yàn)方法主要用于檢驗(yàn) （ A ）A.異方差性 B.自相關(guān)性 C.隨機(jī)解釋變量 D.多重共線性36

10、、所謂異方差是指 （ A ）A.Var(i)2 B.Var(Xi)2 C.Var(i)=2 D.Var(Xi)=2 37、加權(quán)最小二乘法是下列哪個(gè)參數(shù)估計(jì)方法的特例 （ B ）A.廣義差分法 B.廣義最小二乘法 C.普通最小二乘法 D.兩階段最小二乘法38、在下列產(chǎn)生異方差的原因中，不正確的是（ D ）A.模型設(shè)定有誤 B.截面數(shù)據(jù) C.樣本數(shù)據(jù)中有異常值 D.解釋變量的共線性39、在下列引起序列相關(guān)的原因中，正確的有幾個(gè)？ （ D ）（1）經(jīng)濟(jì)變量具有慣性作用 （2）經(jīng)濟(jì)行為的滯后性（3）設(shè)定偏誤 （4）解釋變量之間的共線性A.1個(gè) B.4個(gè) C.2個(gè) D.3個(gè)40、 若回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)

11、存在一階自回歸形式的序列相關(guān)，則估計(jì)參數(shù)應(yīng)采用（ C ）A. 普通最小二乘法 B.加權(quán)最小二乘法 C.廣義差分法 D.工具變量法41、 用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW統(tǒng)計(jì)量的取值范圍是 （ D ）A.0DW1 B.-1DW1 C.-2DW2 D.0DW442、 廣義差分法與下列哪個(gè)方法等價(jià) （ B ）A. 加權(quán)最小二乘法B.廣義最小二乘法C.普通最小二乘法D.兩階段最小二乘法43、 在DW檢驗(yàn)中，當(dāng)DW統(tǒng)計(jì)量為2時(shí)，表明 （ C ）A. 存在完全的正相關(guān) B.存在完全的負(fù)相關(guān) C.不存在自相關(guān) D.不能確定44、 在DW檢驗(yàn)中，存在不能判定的區(qū)域是（ B ）A.0DWdL 4-dLDW4 B.dLDW

12、dU 4-dUDW4-dLB. dUDW4-dU D.上述都不對(duì)45、 在修正序列相關(guān)的方法中，不包括 （ B ）A. 廣義差分法 B.普通最小二乘法 C.一階差分法 D.Durbin兩步法46、 某商品需求函數(shù)為Yi=0+1Xi+i，其中Y為需求量，X為價(jià)格。為了考慮“地區(qū)”(農(nóng)村、城市）和（春、夏、秋、冬）兩個(gè)因素的影響，擬引入虛擬變量，則應(yīng)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為 （ B ）A.2 B.4 C.5 D.647、 虛擬變量（ A ）A. 可以用來(lái)反映戰(zhàn)爭(zhēng)、自然災(zāi)害等定性因素對(duì)被解釋變量的影響B(tài). 反映定性因素只能有兩種類(lèi)別，通?？隙?lèi)別賦值為1，否定類(lèi)別賦值為0C. 在模型中只能用字母D來(lái)表示

13、D. 不能用了反映不同時(shí)期變量關(guān)系的變化48、 如果一個(gè)模型中不包含截距項(xiàng)，對(duì)一個(gè)具有m個(gè)特征的質(zhì)的因素可以引入虛擬變量的個(gè)數(shù)最多是( A )A. m個(gè) B.m-1個(gè) C.m-2個(gè) D.m+1個(gè)49、 若要反映定性因素的不同情形對(duì)斜率的影響，則應(yīng)以什么方式引入虛擬變量（ B ）A. 加法方式 B.乘法方式 C.臨界指標(biāo)方式 D.加法、乘法方式同時(shí)使用50、 “虛擬變量陷阱”是指模型出現(xiàn)了（ D ）A. 隨機(jī)解釋變量問(wèn)題 B.異方差性 C.自相關(guān) D.完全多重共線性51、 若隨著解釋變量的變動(dòng)，被解釋變量的變動(dòng)存在2個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，即有3種變化模式，則在分段線性回歸模型中，應(yīng)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（ B

14、 ）A.1 B.2 C.3 D.452、 消費(fèi)函數(shù)模型，其中I為收入，則當(dāng)期收入It對(duì)未來(lái)消費(fèi)Ct+2的影響是：It增加1單位，Ct+2增加（ C ）A.0.5單位 B.0.3單位 C.0.1單位 D.0.9單位53、 分布滯后模型的估計(jì)中，最可能出現(xiàn)的問(wèn)題為（ C ）A. 異方差問(wèn)題 B.自相關(guān)問(wèn)題 C.多重共線性問(wèn)題 D.隨機(jī)解釋變量問(wèn)題54、 對(duì)于Koyck變換得到自回歸模型與自適應(yīng)預(yù)期模型，估計(jì)方法可采用（ D ）A. 加權(quán)最小二乘法 B.廣義差分法 C.普通最小二乘法 D.工具變量法55、 模型Yt=+0Xt+1Xt-1+sXt-s+t中，0+1+s稱(chēng)為（ A ）A. 長(zhǎng)期乘數(shù) B.

15、短期乘數(shù) C.即期乘數(shù) D.延遲乘數(shù)56、 對(duì)于有限分布滯后模型，解釋變量的滯后長(zhǎng)度每增加1期，可利用的樣本數(shù)據(jù)就（ B ）A. 增加1個(gè) B.減少1個(gè) C.增加2個(gè) D.減少2個(gè)57、 如果隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)滿(mǎn)足古典線性回歸模型的所有假定，則OLS估計(jì)量是非一致估計(jì)量的模型是（ C ）A. 多元線性回歸模型 B.C-D生產(chǎn)函數(shù)模型C.自適應(yīng)預(yù)期模型D.局部調(diào)整模型58、 Xt為弱平穩(wěn)時(shí)間序列需要滿(mǎn)足的條件不包括（ C ）A. E(Xt)= B.Var(Xt)=2 C.XtN(0,2) D.Cov(Xt,Xt+k)=k59、 一個(gè)隨機(jī)游走序列yt=yt-1+t(t=1,2)其中，假定擾動(dòng)項(xiàng)t是零均值、

16、同方差為2的獨(dú)立同分布序列。那么，該隨機(jī)游走序列的方差是（ B ）A. 2 B.t2 C.t22 D.60、 只有少數(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的時(shí)間序列表現(xiàn)為平穩(wěn)的，大多數(shù)指標(biāo)的時(shí)間序列是非平穩(wěn)的，下列哪個(gè)時(shí)間序列常常表現(xiàn)為1階單整？ （ B ）A. 利率 B.不變價(jià)格表示的消費(fèi)或收入 C.當(dāng)年價(jià)表示的消費(fèi)或收入 D.存量經(jīng)濟(jì)指標(biāo)61、某一時(shí)間序列經(jīng)一次差分變換成平穩(wěn)時(shí)間序列，此時(shí)間序列為（ A ）A.1階單整 B.2階單整 C.0階單整 D.非單整序列62、平穩(wěn)性檢驗(yàn)的方法有（ C ）A.LM檢驗(yàn) B.懷特檢驗(yàn) C.單位根檢驗(yàn) D.DW檢驗(yàn)63、有以下聯(lián)立方程組：Ct=0+1Yt+1t It=0+1Yt+2

17、Yt-1+2t Yt=Ct+It+Gt其中，Ct、It、Yt、Gt分別表示當(dāng)年的消費(fèi)，投資，產(chǎn)出及政府支出；Yt-1表示上一年的產(chǎn)出。在這個(gè)聯(lián)立方程組計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中，先決變量有幾個(gè)？（C ）A.0個(gè) B.1個(gè) C.2個(gè) D.3個(gè)64、 生產(chǎn)函數(shù)是（ C ）A. 恒等方程 B.制度方程 C.技術(shù)方程 D.定義方程65、 簡(jiǎn)化式模型就是把結(jié)構(gòu)式模型中的內(nèi)生變量表示為（ B ）A. 外生變量和內(nèi)生變量的函數(shù)關(guān)系B. 先決變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型C. 滯后變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型D. 外生變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型66、對(duì)聯(lián)立方程模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方法可以分兩類(lèi)，即（ B ）A. 間接最小二乘法

18、和系統(tǒng)估計(jì)法 B.單方程估計(jì)法和系統(tǒng)估計(jì)法B. 單方程估計(jì)法和二階段最小二乘法 D.工具變量法和間接最小二乘法67、能同時(shí)對(duì)聯(lián)立方程的全部方程進(jìn)行估計(jì)，同時(shí)得到所有方程的參數(shù)估計(jì)量的方法是（ B ）A.單方程估計(jì)方法 B.系統(tǒng)估計(jì)法 C.有限信息估計(jì)方法 D.二階段最小二乘法68、間接最小二乘法只適用于下列哪種結(jié)構(gòu)方程的參數(shù)估計(jì)（ A ）A.恰好識(shí)別 B.過(guò)度識(shí)別 C.不可識(shí)別 D.充分識(shí)別2、 多選題1、 在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中可作為解釋變量的有（ ABD ）A. 政策變量 B.控制變量 C.內(nèi)生變量 D.外生變量2、 下列屬于統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)的是（ ABD ）A. 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) B.變量顯著性檢驗(yàn)

19、C.模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn) D.方程顯著性檢驗(yàn)3、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析過(guò)程包括（ ABCD ）A. 理論模型的設(shè)定 B.模型參數(shù)的估計(jì) C.模型的檢驗(yàn) D.模型的應(yīng)用4、 一元線性回歸模型Yi=0+1Xi+i的基本假定包括（ ABC ）A. E(i)=0 B.Var(i)=2 C.Cov(i,j)=0(ij) D.iN(0,1)5、 假設(shè)線性回歸模型滿(mǎn)足全部基本假設(shè)，最小二乘回歸得到的參數(shù)估計(jì)量具備（ BCD ）A. 可靠性 B.一致性 C.線性 D.無(wú)偏性6、 被解釋變量Y的個(gè)別值的預(yù)測(cè)區(qū)間具有的特點(diǎn)是（ ABD ）A. 預(yù)測(cè)區(qū)間隨XF的變化而變化B. 預(yù)測(cè)區(qū)間的上、下限與樣本容量有關(guān)C. 預(yù)測(cè)區(qū)間的寬度

20、只決定于隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)i的方差D. 預(yù)測(cè)區(qū)間不僅受抽樣波動(dòng)影響，還受隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的影響7、 以Y表示實(shí)際觀測(cè)值，表示OLS估計(jì)回歸值，e表示殘差，則回歸直線滿(mǎn)足（ ABCD ）A. (Yi-)=0 B.iei=0 C.(Yi-i)=0 D.(i-)=08、 殘差平方和是指（ ADC ）A. 隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的變化B. 解釋變量變化所引起的被解釋變量的變化C. 被解釋變量的變化中，回歸方程不能做出解釋的部分D. 被解釋變量的總離差平方和與回歸平方和之差9、 回歸平方和是指（ BD ）A. 被解釋變量的觀測(cè)值Yi與其均值的離差平方和B. 被解釋變量的回歸值i與其均值的離差平方和C. 被解釋

21、變量的總體平方和Yi2與殘差平方和ei2之差D. 解釋變量變動(dòng)所引起的被解釋變量的變動(dòng)的大小10、 下列關(guān)于被解釋變量的預(yù)測(cè)置信區(qū)間的描述正確的是（ BCD ）A. 預(yù)測(cè)置信區(qū)間的寬度與樣本容量的大小無(wú)關(guān)B. 總體均值和個(gè)別值的預(yù)測(cè)置信區(qū)間都以總體均值的點(diǎn)預(yù)測(cè)為中心C. 總體均值的預(yù)測(cè)置信區(qū)間比個(gè)別值得預(yù)測(cè)置信區(qū)間窄D. 總體均值和個(gè)別值得預(yù)測(cè)置信區(qū)間都在樣本均值點(diǎn)出最窄11、 多重共線性產(chǎn)生的主要原因有（ ABCD ）A. 經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在同方向的變化趨勢(shì)B. 經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在密切的關(guān)聯(lián)度C. 在模型中采用滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線性D. 在建模過(guò)程中由于解釋變量選擇不當(dāng)，引起了變量

22、之間的多重共線性12、 檢驗(yàn)多重共線性嚴(yán)重性的方法有（ BD ）A. 逐步回歸法 B.方差膨脹因子 C.工具變量法 D.判定系數(shù)檢驗(yàn)法13、 下列說(shuō)法不正確的有（ ABD ）A. 多重共線性的存在會(huì)影響模型在預(yù)測(cè)上的應(yīng)用B. 多重共線性是完全可以避免的C. 多重共線性不影響參數(shù)估計(jì)量的有效性D. 多重共線性只有完全共線性一種類(lèi)型14、 下列哪些方法可克服異方差性（ BD ）A. 差分法 B.加權(quán)最小二乘法 C.工具變量法 D.廣義最小二乘法15、 異方差性的后果包括（ BC ）A. 參數(shù)估計(jì)量不再滿(mǎn)足無(wú)偏性 B.變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義B. 模型的預(yù)測(cè)失效 D.普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量方差較大

23、16、 下列計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中，可能存在異方差問(wèn)題的有（AB)A. 用橫截面數(shù)據(jù)建立家庭消費(fèi)支出對(duì)家庭收入水平的回歸模型B. 用橫截面數(shù)據(jù)建立產(chǎn)出對(duì)勞動(dòng)和資本的回歸模型C. 以凱恩斯的有效需求理論為基礎(chǔ)構(gòu)造宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型D. 以國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算賬戶(hù)為基礎(chǔ)構(gòu)造宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型17、 異方差的檢驗(yàn)方法有（ ABC）A. 圖示檢驗(yàn)法 B.Glejser檢驗(yàn) C.White檢驗(yàn) D.t檢驗(yàn)18、 下列選項(xiàng)中，可能導(dǎo)致模型產(chǎn)生序列相關(guān)的有（ ABCD ）A. 模型形式被誤設(shè) B.經(jīng)濟(jì)序列本身的慣性C.模型中漏掉了重要的帶有自相關(guān)的解釋變量 D.數(shù)據(jù)的編造19、序列相關(guān)性的影響包括（ BC ）A.參數(shù)估計(jì)量不再

24、滿(mǎn)足無(wú)偏性 B.變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義C.模型的預(yù)測(cè)失效 D.普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量方差較大20、檢驗(yàn)序列相關(guān)的方法是（ CD ）A.F檢驗(yàn)法 B.White檢驗(yàn)法 C.圖形法 D.DW檢驗(yàn)法21、能夠修正序列相關(guān)的方法有（ BCD ）A.加權(quán)最小二乘法 B.Durbin兩步法 C.廣義最小二乘法 D.一階差分法22、在線性模型中引入虛擬變量，可以反映（ ABCD ）A.截距項(xiàng)變動(dòng) B.斜率變動(dòng) C.截距項(xiàng)和斜率同時(shí)變動(dòng) D.分段回歸23、“虛擬變量陷阱”是指模型出現(xiàn)了（ AC ）A.完全多重共線性 B.近似多重共線性 C.虛擬變量個(gè)數(shù)與定性因素類(lèi)別個(gè)數(shù)相同 D.虛擬變量個(gè)數(shù)小于定性因素類(lèi)

25、別個(gè)數(shù)24、虛擬變量的交互效應(yīng)（ AC ）A.在模型中引入兩個(gè)及以上虛擬變量作解釋變量時(shí)才有可能出現(xiàn)B.會(huì)影響OLS估計(jì)量的小樣本性質(zhì) C.通過(guò)虛擬變量相乘反映D.即“虛擬變量陷阱”25、需要用工具變量法進(jìn)行估計(jì)的自回歸分布滯后模型有（ CD ）A.不經(jīng)變換的無(wú)限分布滯后模型 B.有限期分布滯后模型C.Koyck變換模型 D.自適應(yīng)預(yù)期模型26、對(duì)于有限分布滯后模型，使用Almon多項(xiàng)式變換可以（ AC ）A.減弱多重共線性 B.減弱異方差性 C.避免因參數(shù)過(guò)多而自由度不足D.使估計(jì)量由有偏變?yōu)闊o(wú)偏27、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)可檢驗(yàn)（ ABCD ）A.X對(duì)Y有單向影響 B.Y對(duì)X有單向影響 D.X

26、與Y有雙向影響D.X與Y不存在影響28、下列時(shí)間序列中，平穩(wěn)的有（ AB ）A.白噪聲 B.移動(dòng)平均過(guò)程 C.差分平穩(wěn)過(guò)程 D.趨勢(shì)平穩(wěn)過(guò)程29、弱平穩(wěn)是指時(shí)間序列的下列哪些特征不隨時(shí)間推移而變化（ ABC ）A.期望 B.方差 C.協(xié)方差 D.分布結(jié)構(gòu)30、聯(lián)立方程模型的單方程估計(jì)有（ ABC ）A.間接最小二乘法 B.工具變量法 C.二階段最小二乘法D.三階段最小二乘法31、下列哪些變量屬于先決變量（ CD ）A.內(nèi)生變量 B.隨機(jī)變量 C.滯后變量 D.外生變量32、對(duì)聯(lián)立方程模型參數(shù)的系統(tǒng)估計(jì)包括（ CD ）A.工具變量法 B.有限信息極大似然估計(jì)法 C.完全信息極大似然估計(jì)法D.三階

27、段最小二乘法3、 判斷題1、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)的結(jié)合，是經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)的交叉學(xué)科，但這三門(mén)學(xué)科簡(jiǎn)單地合起來(lái)，不能替代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。 （ T ）2、 無(wú)論單項(xiàng)因果關(guān)系還是雙向因果關(guān)系都應(yīng)用單方程模型進(jìn)行分析（ F ）3、 平均工資和物價(jià)水平往往具有雙向因果關(guān)系。（ T ）4、 面板數(shù)據(jù)結(jié)合了時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)特征的數(shù)據(jù)，面板數(shù)據(jù)在計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用價(jià)值較大。（ T )5、 滿(mǎn)足基本假設(shè)條件下，隨機(jī)誤差項(xiàng)i服從正態(tài)分布，但被解釋變量Y不一定服從正態(tài)分布。（ F ）6、 解釋變量是作為原因的變量，被解釋變量是作為結(jié)果的變量（ T ）7、 可決系數(shù)接近1的一元線性回歸模型的

28、兩個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)也可能接近于0。( F ）8、 模型結(jié)構(gòu)參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量具有線性性、無(wú)偏性、有效性，隨機(jī)干擾項(xiàng)方差的普通最小二乘估計(jì)量也是無(wú)偏的。（ T ）9、 總體回歸函數(shù)中的系數(shù)是隨機(jī)變量，樣本回歸函數(shù)中的系數(shù)是參數(shù)（ F ）10、 滿(mǎn)足基本假設(shè)條件下，樣本容量略大于解釋變量個(gè)數(shù)時(shí)，可以得到各參數(shù)的唯一確定的估計(jì)值，但參數(shù)估計(jì)結(jié)果的可靠性得不到保證。（ T ）11、 回歸方程總體顯著性檢驗(yàn)的原假設(shè)是所有回歸參數(shù)同時(shí)為零（ F ）12、 多元線性回歸中，可決系數(shù)R2是評(píng)價(jià)模型擬合優(yōu)度的最佳標(biāo)準(zhǔn)。（ F ）13、 簡(jiǎn)單性回歸模型與多元線性回歸的基本假定是相同的（ F ）14、 多元線

29、性回歸模型統(tǒng)計(jì)顯著是指模型中每個(gè)變量都統(tǒng)計(jì)顯著（ F ）15、 解釋變量與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)是產(chǎn)生多重共線性的主要原因（ F ）16、 當(dāng)模型中出現(xiàn)多重共線性時(shí)，參數(shù)的OLS估計(jì)是有偏的，不再有效（ F ）17、 按差分進(jìn)行回歸的模型可以減少多重共線性（ T ）18、 線性回歸中，要評(píng)價(jià)存在嚴(yán)重多重共線的變量的顯著性是不可能的（ F ）19、 VIF越高，多重共線性越嚴(yán)重（ T ）20、 存在異方差情況下，普通最小二乘估計(jì)量依然是無(wú)偏和有效的（ F ）21、 如果存在異方差，通常使用的t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)無(wú)效。（ T ）22、 如果OLS法估計(jì)的殘差是解釋變量的函數(shù)，則意味著存在著異方差（ T ）23、 LM建議可以用來(lái)檢驗(yàn)異方差性問(wèn)題（ T ）24、 如果一個(gè)回歸模型設(shè)定有誤，則必定存在異方差，OLS殘差表現(xiàn)出明顯的洗系統(tǒng)模式。（ T ）25、 DW值