計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（濟(jì)南大學(xué)）智慧樹知到期末考試答案章節(jié)答案2024年濟(jì)南大學(xué)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（濟(jì)南大學(xué)）智慧樹知到期末考試答案+章節(jié)答案2024年濟(jì)南大學(xué)外生變量是隨機(jī)變量。

答案:錯(cuò)在模型中引入解釋變量的多個(gè)滯后項(xiàng)容易產(chǎn)生多重共線性。

答案:對(duì)當(dāng)經(jīng)典假設(shè)滿足時(shí)，普通最小二乘估計(jì)量具有最優(yōu)線性無偏特征。

答案:對(duì)G-Q檢驗(yàn)法只能用來檢驗(yàn)遞增性異方差

答案:錯(cuò)DW檢驗(yàn)只能檢驗(yàn)一階自回歸形式

答案:對(duì)總離差平方和（TSS）可分解為殘差平方和（ESS）與回歸平方和（RSS）之和，其中殘差平方和（ESS）表示總離差平方和中可由樣本回歸直線解釋的部分。

答案:錯(cuò)回歸分析中估計(jì)回歸參數(shù)的方法主要有（）

答案:最小二乘估計(jì)法###極大似然法DW檢驗(yàn)前提條件包括（）

答案:解釋變量是非隨機(jī)的###數(shù)據(jù)序列無缺失項(xiàng)###線性模型不包含滯后的被解釋變量###隨機(jī)誤差項(xiàng)為一階自回歸形式###截距項(xiàng)不為0自相關(guān)產(chǎn)生的可能原因包括（）

答案:經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的滯后性###數(shù)據(jù)本身的問題###模型設(shè)定偏差###蛛網(wǎng)現(xiàn)象###經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的慣性虛擬變量的取值為0或1，分別代表某種屬性的存在與否，其中（）。

答案:0表示不存在某種屬性###1表示存在某種屬性對(duì)于經(jīng)典線性回歸模型，各回歸系數(shù)的普通最小二乘法估計(jì)量具有的優(yōu)良特性有（）。

答案:線性性###無偏性###有效性對(duì)于模型yi=a0+a1D+b0xi+b1Dxi+ui，其中虛擬變量D=1(城鎮(zhèn)家庭)D=0(農(nóng)村家庭)，當(dāng)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明下列哪項(xiàng)成立時(shí)，表示城鎮(zhèn)家庭與農(nóng)村家庭有一樣的消費(fèi)行為（）。

答案:a1=0,b1=0將內(nèi)生變量的前期值作解釋變量，這樣的變量稱為（）。

答案:滯后變量經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為某個(gè)解釋與其他解釋變量間多重共線性嚴(yán)重的情況是這個(gè)解釋變量的VIF()

答案:大于10經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型是指（）。

答案:包含隨機(jī)方程的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型根據(jù)最小二乘估計(jì)，我們可以得到總體回歸方程。

答案:錯(cuò)由于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的滯后效應(yīng)，會(huì)導(dǎo)致模型產(chǎn)生自相關(guān)。

答案:對(duì)采用OLS法估計(jì)具有異方差模型的參數(shù)估計(jì)量是有偏的

答案:錯(cuò)在對(duì)數(shù)線性模型中，解釋變量的系數(shù)表示被解釋變量對(duì)解釋變量的彈性。

答案:對(duì)當(dāng)經(jīng)典假設(shè)不滿足時(shí)，普通最小二乘估計(jì)一定不是最優(yōu)線性無偏估計(jì)量。

答案:錯(cuò)所謂OLS估計(jì)量的無偏性，是指參數(shù)估計(jì)量的數(shù)學(xué)期望等于各自的真值。

答案:對(duì)隨機(jī)誤差項(xiàng)存在自相關(guān)，那么OLS估計(jì)量將是有效的

答案:錯(cuò)當(dāng)DW值落在（0，dl）時(shí)，誤差項(xiàng)存在負(fù)自相關(guān)

答案:錯(cuò)下列哪些回歸分析中很可能出現(xiàn)多重共線性問題（）

答案:本期收入和前期收入同時(shí)作為消費(fèi)的解釋變量的消費(fèi)函數(shù)###資本投入與勞動(dòng)投入兩個(gè)變量同時(shí)作為生產(chǎn)函數(shù)的解釋變量一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型由以下哪些部分構(gòu)成（）

答案:變量###隨機(jī)誤差項(xiàng)###方程式###參數(shù)如果模型中解釋變量之間存在共線性，則會(huì)引起如下后果（）

答案:參數(shù)估計(jì)值不確定###參數(shù)估計(jì)值的方差趨于無限大###參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義不正確###參數(shù)估計(jì)值確定以dl表示統(tǒng)計(jì)量DW的下限分布，du表示統(tǒng)計(jì)量DW的上限分布，則DW檢驗(yàn)的不確定區(qū)域是（）。

答案:4-du≤DW≤4-dl###dl≤DW≤du如果多元線性回歸中k個(gè)解釋變量之間無多重共線性，則解釋變量觀測(cè)值矩陣的列的秩為（）

答案:k下列哪個(gè)序列相關(guān)可用DW檢驗(yàn)（vt為具有零均值，常數(shù)方差且不存在序列相關(guān)的隨機(jī)變量）

答案:ut＝ρut－1+vt###ut＝ρut－1+vt經(jīng)驗(yàn)表明，方差膨脹因子大于（），說明解釋變量與其余解釋變量之間有嚴(yán)重的多重共線性。

答案:10運(yùn)用截面數(shù)據(jù)研究消費(fèi)和收入之間關(guān)系的計(jì)量模型中，很有可能存在什么問題

答案:異方差性多元線性回歸模型中，發(fā)現(xiàn)各參數(shù)估計(jì)量的t值都不顯著，但模型的可決系數(shù)很大，F(xiàn)值確很顯著，這說明模型存在（）

答案:多重共線性在某線性回歸方程的估計(jì)結(jié)果中，若殘差平方和為10，總離差平方和為100，則回歸方程的擬合優(yōu)度為（?）。

答案:0.9當(dāng)質(zhì)的因素引進(jìn)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型時(shí)，需要使用（）。

答案:虛擬變量計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型分為單方程模型和（）。

答案:聯(lián)立方程模型存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差（）

答案:變大如果戈德菲爾特——匡特檢驗(yàn)顯著，則認(rèn)為什么問題是嚴(yán)重的

答案:異方差性存在嚴(yán)重多重共線性時(shí)，會(huì)使得接受原假設(shè)的概率增大。

答案:對(duì)在實(shí)際中，一元回歸沒什么用，因?yàn)橐蜃兞康男袨椴豢赡軆H由一個(gè)解釋變量來解釋。

答案:錯(cuò)最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的基本原理是使殘差平方和最小。

答案:對(duì)虛擬變量只能作為解釋變量。

答案:錯(cuò)廣義差分法的前提是自相關(guān)系數(shù)是確定的

答案:對(duì)在研究經(jīng)濟(jì)變量之間的非確定性關(guān)系時(shí)，回歸分析是唯一可用的分析方法。

答案:錯(cuò)加權(quán)最小二乘法的思想是重視殘差大的觀測(cè)值

答案:錯(cuò)隨機(jī)誤差項(xiàng)存在自相關(guān)，那么OLS估計(jì)量將是有偏的

答案:錯(cuò)存在異方差時(shí)，古典假定條件下用來檢驗(yàn)假設(shè)的統(tǒng)計(jì)量不能不再成立

答案:對(duì)多重共線性包括完全的多重共線性和不完全的共線性。

答案:對(duì)內(nèi)生變量是非隨機(jī)變量。

答案:錯(cuò)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)產(chǎn)生的原因大致包括如下幾個(gè)方面，它們是（）。

答案:數(shù)學(xué)模型函數(shù)的形式的誤定###客觀現(xiàn)象的隨機(jī)性（人的行為、社會(huì)環(huán)境與自然影響的隨機(jī)性）###測(cè)量與歸并誤差（估計(jì)時(shí)測(cè)量和歸并誤差都?xì)w入隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)）###模型省略變量（被省略的具有隨機(jī)性的變量歸入隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)）DW檢驗(yàn)不能用于下列哪些現(xiàn)象的檢驗(yàn)（）。

答案:遞增型異方差的檢驗(yàn)###．ut＝ρut－1+ρ2ut－2+vt形式的序列相關(guān)檢驗(yàn)###的一階線性自相關(guān)檢驗(yàn)###xi=b0+b1xj+ut形式的多重共線性檢驗(yàn)###遺漏重要解釋變量導(dǎo)致的設(shè)定誤差檢驗(yàn)反映回歸直線擬合優(yōu)度的指標(biāo)有（）。

答案:殘差平方和###樣本決定系數(shù)###相關(guān)系數(shù)指出下列哪些現(xiàn)象是相關(guān)關(guān)系（）。

答案:物價(jià)水平與商品需求量###小麥高產(chǎn)與施肥量###家庭消費(fèi)支出與收入下列判斷正確的有（）

答案:雖然多重共線性下，很難精確區(qū)分各個(gè)解釋變量的單獨(dú)影響，但可據(jù)此模型進(jìn)行預(yù)測(cè)###在嚴(yán)重多重共線性下，OLS估計(jì)量仍是最佳線性無偏估計(jì)量###多重共線性問題的實(shí)質(zhì)是樣本現(xiàn)象，因此可以通過增加樣本信息得到改善檢驗(yàn)自相關(guān)的方法包括（）

答案:DW檢驗(yàn)###LM檢驗(yàn)從內(nèi)容角度看，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)可分為（）。

答案:理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)###應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)于多重共線性，判斷錯(cuò)誤的有（）

答案:所有的t檢驗(yàn)都不顯著，則說明模型總體是不顯著的###解釋變量?jī)蓛刹幌嚓P(guān)，則不存在多重共線性###有多重共線性的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型沒有應(yīng)用的意義根據(jù)20個(gè)觀測(cè)值估計(jì)的結(jié)果，一元線性回歸模型的DW＝2.3。在樣本容量n=20,解釋變量k=1，顯著性水平為0.05時(shí)，查得dl=1,du=1.41,則可以決斷（）。

答案:不存在一階自相關(guān)隨機(jī)誤差項(xiàng)是指（）。

答案:不可觀測(cè)的因素所形成的誤差有關(guān)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的描述正確的是（）。

答案:經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素之間的定量關(guān)系，用隨機(jī)性的數(shù)學(xué)方程加以描述DW的取值范圍是（）。

答案:0≤DW≤4應(yīng)用某市1978-2005年人均可支配收入與年平均消費(fèi)支出的數(shù)據(jù)資料建立簡(jiǎn)單的一元線性消費(fèi)函數(shù)，估計(jì)結(jié)果得到樣本決定系數(shù)R2=0.9938，總離差平方和TSS=480.12，則隨機(jī)誤差項(xiàng)ui的標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)值為（）。

答案:0.338在下列各種數(shù)據(jù)中，（）不應(yīng)作為經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析所用的數(shù)據(jù)。

答案:計(jì)算機(jī)隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)Goldfeld-Quandt方法用于檢驗(yàn)

答案:異方差性當(dāng)DW＝4時(shí)，說明（）。

答案:存在完全的負(fù)的一階自相關(guān)加權(quán)最小二乘法克服異方差的主要原理是通過賦予不同觀測(cè)點(diǎn)以不同的權(quán)數(shù)，從而提高估計(jì)精度，即

答案:重視小誤差的作用，輕視大誤差的作用回歸分析中定義的（）

答案:解釋變量為非隨機(jī)變量，被解釋變量為隨機(jī)變量在古典假定下，普通最小二乘估計(jì)量服從（）

答案:正態(tài)分布那種檢驗(yàn)異方差的方法是針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的？

答案:ARCH法在利用月度數(shù)據(jù)構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型時(shí)（含截距項(xiàng)），如果一年里的1、3、5、9四個(gè)月表現(xiàn)出季節(jié)模式，則應(yīng)該引入虛擬變量個(gè)數(shù)為（）。

答案:3下列哪種方法不是檢驗(yàn)異方差的方法

答案:方差膨脹因子檢驗(yàn)設(shè)某地區(qū)消費(fèi)函數(shù)yi=c0+c1xi+ui中，消費(fèi)支出不僅與收入x有關(guān)，而且與消費(fèi)者的年齡構(gòu)成有關(guān)，若將年齡構(gòu)成分為小孩、青年人、成年人和老年人4個(gè)層次。假設(shè)邊際消費(fèi)傾向不變，則考慮上述構(gòu)成因素的影響時(shí)，該消費(fèi)函數(shù)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（）。

答案:3個(gè)估計(jì)的回歸系數(shù)是統(tǒng)計(jì)顯著的，意思是說它顯著不為1。

答案:錯(cuò)線性回歸模型中的“線性”主要是指回歸模型中的參數(shù)是線性的，而變量則不一定是線性的。

答案:對(duì)在小樣本條件下，可以用GQ方法檢驗(yàn)異方差

答案:錯(cuò)多重共線性的程度越嚴(yán)重，參數(shù)估計(jì)值越不能確定。

答案:對(duì)前定變量是隨機(jī)變量。

答案:錯(cuò)異方差檢驗(yàn)的基本思想是隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差和解釋變量是否存在相關(guān)性

答案:對(duì)在多元線性回歸情形下，當(dāng)解釋變量存在非線性關(guān)系時(shí)，并不違反無多重共線性假定。

答案:對(duì)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)，是產(chǎn)生多重共線性的主要原因。

答案:錯(cuò)總體回歸函數(shù)給出了對(duì)應(yīng)于每一個(gè)自變量的因變量的值。

答案:錯(cuò)逐步回歸法既可以檢驗(yàn)多重共線性，也可以修正多重共線性。

答案:對(duì)OLS就是使誤差平方和最小化的估計(jì)過程。

答案:對(duì)在簡(jiǎn)單線性回歸情形下，F(xiàn)檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)是一致的。

答案:對(duì)較高的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)是多重共線性存在的充要條件。

答案:錯(cuò)總離差平方和可分解為回歸平方和與殘差平方和。

答案:錯(cuò)模型的對(duì)數(shù)變換可以消除異方差性

答案:錯(cuò)在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，線性模型的“線性”通常是就參數(shù)而言的。

答案:對(duì)模型變換法的前提是異方差的形式已知

答案:對(duì)多重共線性問題是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)違背古典假定引起的。

答案:錯(cuò)如果研究的目的僅在于預(yù)測(cè)被解釋變量，多重共線性并不是嚴(yán)重的問題。

答案:對(duì)對(duì)應(yīng)于自變量的每一個(gè)觀察值，利用樣本回歸函數(shù)可以求出因變量的真實(shí)值。

答案:錯(cuò)剩余變差（或殘差平方和）是指（）。

答案:被解釋變量的實(shí)際值與回歸值的離差平方和###被解釋變量的總變差與回歸平方和之差###被解釋變量的變差中，回歸方程不能做出解釋的部分###隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的變差如果模型yt=b0+b1xt+ut存在一階自相關(guān)，普通最小二乘估計(jì)仍具備（）。

答案:無偏性###線性DW檢驗(yàn)不適用下列情況的序列相關(guān)檢驗(yàn)（）。

答案:移動(dòng)平均形式的序列相關(guān)###一階非線性自回歸的序列相關(guān)###高階線性自回歸形式的序列相關(guān)虛擬變量的特殊應(yīng)用有（）。

答案:檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性###分段回歸###調(diào)整季節(jié)波動(dòng)當(dāng)模型中解釋變量間存在高度的多重共線性時(shí)（）

答案:估計(jì)對(duì)于樣本容量的變動(dòng)將十分敏感###各個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響將難以精確鑒別###估計(jì)量的精度將大幅度下降能夠檢驗(yàn)多重共線性的方法有（）

答案:簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)法###t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)綜合判斷法DW檢驗(yàn)不適用于下列情況下的一階線性自相關(guān)檢驗(yàn)（）。

答案:非一階自回歸模型###樣本容量太小###含有滯后的被解釋變量在對(duì)多元線性同歸模型的古典假定全都滿足的條件下，普通最小二乘估計(jì)量滿足（）

答案:線性性質(zhì)###有效性###無偏性剩余變差是指（）

答案:被解釋變量的總變差與回歸平方和之差###隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的變差###被解釋變量的變差中，回歸方程不能做出解釋的部分內(nèi)生變量（）。

答案:一般情況下，內(nèi)生變量與隨機(jī)項(xiàng)相關(guān)。###在聯(lián)立方程模型中，內(nèi)生變量由系統(tǒng)內(nèi)方程決定，同時(shí)又對(duì)模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響；即作為被解釋變量，又可以在不同的方程中作為解釋變量。###內(nèi)生變量一般都是經(jīng)濟(jì)變量計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分為理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和（）

答案:應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)設(shè)消費(fèi)函數(shù)yt=a0+a1D+b1xt+ut，其中虛擬變量D=1（東中部）D=0（西部），如果統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明a1≠0成立，則東中部的消費(fèi)函數(shù)與西部的消費(fèi)函數(shù)是（）。

答案:相互平行的回歸分析的目的是（）。

答案:研究被解釋變量對(duì)解釋變量的依賴關(guān)系下面屬于截面數(shù)據(jù)的是（）。

答案:某年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值于模型，以ρ表示et與et-1之間的線性相關(guān)關(guān)系（t=1,2,…T）,則下列明顯錯(cuò)誤的是（）。

答案:ρ＝-0.8，DW＝-0.4按經(jīng)典假設(shè)，線性回歸模型中的解釋變量應(yīng)是非隨機(jī)變量，且（）。

答案:與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)采用一階差分模型一階線性自相關(guān)問題適用于下列哪種情況（）。

答案:ρ≈1在某線性回歸方程的估計(jì)結(jié)果中，若殘差平方和為10，回歸平方和為40，則回歸方程的擬合優(yōu)度為()。

答案:0.8對(duì)于模型yt=b0+b1x1t+b2x2t+ut，與r12=0相比，r12＝0.5時(shí)，估計(jì)量的方差將是原來的（）

答案:1.33倍已知某一直線回歸方程的判定系數(shù)為0.64，則解釋變量與被解釋變量間的線性相關(guān)系數(shù)為（）

答案:0.8設(shè)Yi=b0+b1Xi+ui，其中Yi為居民消費(fèi)支出，Xi為居民收入，虛擬變量Di=1(大城鎮(zhèn)居民)Di=0(農(nóng)村居民)，則截距變動(dòng)模型為（）。

答案:Yi=b0+b1Xi+b2Di+ui如果方差膨脹因子VIF＝20，則什么問題是嚴(yán)重的（）

答案:多重共線性問題下述統(tǒng)計(jì)量可以用來檢驗(yàn)多重共線性的嚴(yán)重性（）

答案:方差膨脹因子White檢驗(yàn)方法主要用于檢驗(yàn)

答案:異方差性分段線性回歸模型的幾何圖形是（）。

答案:折線DW檢驗(yàn)的零假設(shè)是（ρ為隨機(jī)誤差項(xiàng)的一階相關(guān)系數(shù)）

答案:ρ＝0完全多重共線性時(shí)，下列判斷不正確的是（）

答案:可以計(jì)算模型的擬合程度如果懷特檢驗(yàn)顯著，則認(rèn)為什么問題是嚴(yán)重的

答案:異方差性對(duì)美國(guó)儲(chǔ)蓄與收入關(guān)系的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分為兩個(gè)時(shí)期分別建模，重建時(shí)期是1946-1954，重建后時(shí)期是1955-1963，模型如下：重建時(shí)期：Yt=a1+a2Xt+u1t重建后時(shí)期:Yt=a3+a4Xt+u2t，關(guān)于上述模型，下列說法正確的是（）。

答案:a1=a3,a2≠a4時(shí)則稱為共點(diǎn)回歸###a1≠a3,a2≠a4時(shí)則稱為相異回歸###a1=a3,a2=a4時(shí)則稱為重合回歸###a1≠a3,a2=a4時(shí)則稱為平行回歸大學(xué)教授薪金回歸方程：Yi=a1+a2D2i+a3D3i+bXi+ui，其中Yi為大學(xué)教授年薪，Xi為教齡，虛擬變量D2i=1(男性)D2i=0(其他)，虛擬變量D3i=1(白種人)D3i=0(其他)，則非白種男性教授平均薪金為（）。

答案:E(Yi|Xi,D2i=1,D3i=0)=a1+a2+bXi設(shè)某商品需求模型為yt=b0+b1xt+ut，其中y是商品的需求量，x是商品的價(jià)格，為了考慮全年12個(gè)月份季節(jié)變動(dòng)的影響，假設(shè)模型中引入了12個(gè)虛擬變量，則會(huì)產(chǎn)生的問題為（）。

答案:完全的多重共線性通過虛擬變量將屬性因素引入計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，引入虛擬變量的個(gè)數(shù)僅與樣本容量大小有關(guān)。

答案:錯(cuò)在考察城鎮(zhèn)居民與非城鎮(zhèn)居民的平均消費(fèi)支出是否有差異時(shí)，下列哪個(gè)模型不適宜（Y代表消費(fèi)支出，X代表可支配收入，D表示虛擬變量）（）。

答案:Yi=a1+a2D2i+a3D3i+bXi+ui虛擬變量（）。

答案:主要來代表質(zhì)的因素，但在有些情況下可以用來代表數(shù)量因素如果一個(gè)回歸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)的因素要引入虛擬變量數(shù)目為（）。

答案:m若想考察某地區(qū)的邊際消費(fèi)傾向在某段時(shí)間前后是否發(fā)生顯著變化，則下列哪個(gè)模型比較合適（Y代表消費(fèi)支出，X代表可支配收入，D表示虛擬變量）（）。

答案:Yi=a1+b1Xi+b2(DiXi)+ui通過虛擬變量將屬性因素引入計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，引入虛擬變量的個(gè)數(shù)與模型有無截距項(xiàng)無關(guān)。

答案:錯(cuò)當(dāng)DW值落在（4-dl，4）時(shí)，無法判斷是否存在自相關(guān)

答案:錯(cuò)自相關(guān)系數(shù)ρ>0，說明存在

答案:正自相關(guān)存在自相關(guān)的模型，OLS估計(jì)量具有

答案:一致性###線性###無偏性采用內(nèi)插法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，容易出現(xiàn)什么問題

答案:異方差可以利用DW值去估計(jì)自相關(guān)系數(shù)

答案:對(duì)根據(jù)樣本回歸殘差的圖形能判斷是否存在自相關(guān)

答案:對(duì)一個(gè)家庭的消費(fèi)行為會(huì)影響到其他家庭，那么不同觀測(cè)點(diǎn)的隨機(jī)誤差項(xiàng)可能存在

答案:異方差估計(jì)自相關(guān)系數(shù)的方法包括

答案:德賓兩步法###科科倫奧克特迭代法###DW與ρ的關(guān)系DW檢驗(yàn)不能確定的兩個(gè)區(qū)域?yàn)?/p>

答案:4-du,4-dl###di,duLM自相關(guān)檢驗(yàn)中構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)量TR2服從于什么分布

答案:卡方分布GQ檢驗(yàn)和white檢驗(yàn)都要求觀測(cè)值大樣本

答案:對(duì)進(jìn)行white檢驗(yàn)時(shí)，需要將樣本觀測(cè)值按解釋變量排序

答案:錯(cuò)存在異方差的模型，OLS估計(jì)量具有

答案:一致性###無偏性###線性GQ異方差檢驗(yàn)采用的統(tǒng)計(jì)量服從什么分布

答案:F分布white檢驗(yàn)的特點(diǎn)包括

答案:判斷由哪一個(gè)變量引起的異方差###檢驗(yàn)異方差A(yù)RCH檢驗(yàn)是對(duì)截面數(shù)據(jù)回歸的異方差檢驗(yàn)方法

答案:錯(cuò)對(duì)于生產(chǎn)函數(shù)模型，可能存在的測(cè)量誤差隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大而增加，則模型可能存在什么問題

答案:異方差對(duì)數(shù)線性回歸模型的殘差表示為絕對(duì)誤差

答案:錯(cuò)樣本回歸的殘差圖形可以檢驗(yàn)是否存在異方差

答案:對(duì)加權(quán)最小二乘估計(jì)量具有（）性質(zhì)

答案:一直性###線性###無偏性###有效性逐步回歸法既檢驗(yàn)又修正了（）

答案:多重共線性如果模型中的解釋變量存在完全的多重共線性，參數(shù)的最小二乘估計(jì)量是（）

答案:無偏的一般而言，如果每?jī)蓚€(gè)解釋變量的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)（零階相關(guān)系數(shù)）大于()，則可認(rèn)為存在著較嚴(yán)重的多重共線性。

答案:0.8在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，多重共線性包括（）

答案:解釋變量之間精確的線性關(guān)系###解釋變量之間近似的線性關(guān)系如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性，則最小二乘估計(jì)量（)。

答案:不確定，方差無限大方差膨脹因子(VIF)的大小可度量多重共線性的嚴(yán)重程度，經(jīng)驗(yàn)表明方差膨脹因子（）時(shí)，說明解釋變量與其余解釋變量之間有嚴(yán)重的多重共線性。

答案:VIF≥10多重共線性產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)背景主要有（）

答案:部分因素的變化與另一部分因素的變化相關(guān)程度較高時(shí)###抽樣僅僅限于總體中解釋變量取值的一個(gè)有限范圍，使得變量變異不大###模型中包含滯后變量###經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)在含有k個(gè)解釋變量的多元線性回歸中，無多重共線性意味著解釋變量的數(shù)據(jù)矩陣的秩等于（）

答案:k多元線性回歸模型中解釋變量之間的關(guān)系可能表現(xiàn)為（）

答案:存在一定程度的線性關(guān)系###完全共線性###無線性相關(guān)關(guān)系可決系數(shù)R2的取值范圍是（）

答案:大于等于0且小于等于1回歸分析中定義的（）

答案:解釋變量為非隨機(jī)變量，被解釋變量為隨機(jī)變量在由n=30