計量經(jīng)濟學(xué)知到智慧樹章節(jié)測試課后答案2024年秋南開大學(xué)

計量經(jīng)濟學(xué)知到智慧樹章節(jié)測試課后答案2024年秋南開大學(xué)第一章單元測試

殘差是樣本的隨機誤差項。

A:錯B:對

答案:對回歸模型能夠?qū)ΜF(xiàn)實做出完全準確的描述。

A:對B:錯

答案:錯線性回歸模型的“線性”是只針對于參數(shù)而言的。

A:對B:錯

答案:對是非線性模型。

A:錯B:對

答案:錯異方差的假定不會影響最小二乘估計量的一致性。

A:對B:錯

答案:對

第二章單元測試

A:B:C:D:

答案:當(dāng)估計一個商品的數(shù)量需求是否與價格呈線性關(guān)系的需求函數(shù)時，你應(yīng)該：

A:允許價格受其它的因素影響。B:不包括常數(shù)項因為商品的價格不會是零。C:假設(shè)隨機誤差項平均地來說為0。D:不需要考慮其它的解釋變量。

答案:假設(shè)隨機誤差項平均地來說為0。

異方差意味著

A:模型不能自動假設(shè)為同方差。B:隨機誤差項的方差不是常數(shù)。C:經(jīng)濟個體不全都是理性的。D:被觀測的個體有不同的偏好。

答案:隨機誤差項的方差不是常數(shù)。以下關(guān)于最小二乘法，說法錯誤的是

A:B:C:D:

答案:

以下說法錯誤的是

A:模型的解釋變量解釋力度越強，R2就越高。B:存在異方差時，變量的顯著性檢驗失效。C:一元回歸方程中存在多重共線性的問題。D:如果模型的可決系數(shù)很高，我們可以認為此模型的質(zhì)量較好。

答案:存在異方差時，變量的顯著性檢驗失效。如果你計算的t統(tǒng)計量的絕對值超過標準正態(tài)分布的臨界值，你可以

A:安全地假設(shè)，你的回歸結(jié)果是顯著的B:得出結(jié)論，實際值是非常接近的回歸直線C:

拒絕誤差項為同方差的原假設(shè)D:

拒絕零假設(shè)

答案:

拒絕零假設(shè)單側(cè)檢驗和雙側(cè)檢驗的t統(tǒng)計量的構(gòu)造：

A:是相同的B:依賴于相應(yīng)分布的臨界值C:因為單側(cè)檢驗的臨界值是1.645，但是雙側(cè)檢驗的臨界值是1.96（在5%的顯著水平下）所以單側(cè)檢驗和雙側(cè)檢驗的ｔ統(tǒng)計量是不同的D:用做雙側(cè)檢驗的臨界值，然而單側(cè)檢驗只要1.96

答案:是相同的左側(cè)檢驗的P值

A:B:C:D:

答案:回歸模型中的單個系數(shù)的顯著性檢驗的t統(tǒng)計量可以通過用回歸系數(shù)除以1.96來計算。

A:對B:錯

答案:錯如果你計算的t統(tǒng)計量的絕對值超過標準正態(tài)分布的臨界值，你可以得出結(jié)論，實際值是非常接近的回歸直線嗎？

A:錯B:對

答案:錯

第三章單元測試

A:對B:錯

答案:錯不完全的多重共線性的情況下，最小二乘估計量不能計算。

A:對B:錯

答案:錯樣本容量大于100時，最小二乘估計量不會有偏。

A:對B:錯

答案:錯在多元回歸模型中，當(dāng)保持其他解釋變量不變，估計Xi每變化一單位對Yi的影響時，這等同于數(shù)學(xué)上的對Xi求解偏導(dǎo)數(shù)。

A:對B:錯

答案:對在兩個變量的回歸模型中，如果丟掉兩個相關(guān)變量中的一個，那么最小二乘估計量就不會存在了。

A:錯B:對

答案:錯

在不完全多重共線性下：

A:有兩個或兩個以上的解釋變量是高度相關(guān)的B:即使樣本量n大于100，OLS估計量仍不是無偏的C:誤差項高度但不完全相關(guān)

D:無法計算OLS的估計值

答案:有兩個或兩個以上的解釋變量是高度相關(guān)的

當(dāng)存在遺漏變量的問題時，E(ui|Xi)=0的假設(shè)不成立，這意味著：

A:殘差之和乘以任何一個解釋變量的值都不為零B:殘差之和不為零C:OLS估計量不滿足一致性D:加權(quán)最小二乘估計量為BLUE

答案:OLS估計量不滿足一致性

在多元回歸模型中，最小二乘估計量是從以下哪個選項得出的

A:最小化殘差之差的絕對值B:最小化真實值和擬合值之間的距離C:使誤差平方和為零D:最小化預(yù)測誤差的平方和

答案:最小化預(yù)測誤差的平方和

由OLS估計得出的樣本回歸線

A:是使預(yù)測誤差的平方和最小的回歸線

B:與總體回歸線一樣C:斜率不可能為正和負D:截距為零

答案:是使預(yù)測誤差的平方和最小的回歸線

多元回歸方程的OLS殘差

A:與總體回歸方程誤差值完全相等B:可以通過真實值減去擬合值求得C:為零，因為估計值就是預(yù)測值D:不可被計算，因為有不止一個解釋變量

答案:可以通過真實值減去擬合值求得

第四章單元測試

下列兩個模型yi=β0+β1xi+ui與lnyi=β0+β1xi+ui都屬于本質(zhì)線性回歸模型，回歸系數(shù)β1的經(jīng)濟含義是相同的。

A:對B:錯

答案:錯是一個本質(zhì)非線性的回歸模型。

A:對B:錯

答案:錯是本質(zhì)線性回歸方程，可以把它們轉(zhuǎn)化為線性回歸方程ln[(1-yi)/yi）=-β0-β1xi。

A:錯B:對

答案:對對數(shù)函數(shù)模型yi=β0+β1Lnxi+ui中β1的經(jīng)濟含義是，當(dāng)其他變量保持不變時，平均而言X增長1個單位時，引起Y增加β1%。

A:對B:錯

答案:錯微觀經(jīng)濟學(xué)中的邊際成本和平均成本曲線都是二次多項式函數(shù)模型，呈U型形式，這是由邊際收益遞減決定的。

A:錯B:對

答案:對假設(shè)采用同一樣本數(shù)據(jù)估計如下回歸模型，那么模型yi=β0+β1x1i+β2x2i+εi可以與下列哪些模型之間的R2進行比較（）

A:yi=β0+β1x1i+β2x2i+β3x1i2+εiB:lnyi=β0+β1lnx1i+β2lnx2i+εiC:lnyi=β0+β1lnx1i+β2lnx2i2+εiD:yi=β1x1i+β2x2i+εi

E:yi=β0+β1x1i+β2lnx2i+εi

答案:yi=β0+β1x1i+β2x2i+β3x1i2+εi；yi=β1x1i+β2x2i+εi

；yi=β0+β1x1i+β2lnx2i+εi下列非線性回歸模型中，哪些模型不可以進行線性化（）

A:

B:

C:

D:

答案:

；

下列方程系數(shù)呈線性的是（

）

A:B:C:D:E:

答案:；；

第五章單元測試

同方差是指()

A:誤差項ui服從正態(tài)分布B:Var(ui|Xi)依賴于XiC:Var(ui|Xi)是常數(shù)

D:誤差項ui中沒有離群值

答案:Var(ui|Xi)是常數(shù)

在具體運用加權(quán)最小二乘法時,如果變換的結(jié)果是

則Var(u)是下列形式中的哪一種?()

A:B:C:D:

答案:

在異方差性情況下，常用的估計方法是（）

A:一階差分法B:廣義差分法C:加權(quán)最小二乘法D:工具變量法

答案:加權(quán)最小二乘法在異方差的情況下，參數(shù)估計值的方差不能正確估計的原因是（）

A:B:C:D:

答案:

在檢驗異方差的方法中，不正確的是（

）

A:ARCH檢驗法B:DW檢驗法C:White檢驗法

D:Goldfeld-Quandt方法

答案:DW檢驗法

在異方差的情況下，參數(shù)估計值仍是無偏的，其原因是（

）

A:序列無自相關(guān)假定成立B:零均值假定成立

C:無多重共線性假定成立

D:解釋變量與隨機誤差項不相關(guān)假定成立

答案:解釋變量與隨機誤差項不相關(guān)假定成立

如果存在異方差，常用的OLS會高估估計量的標準差

A:錯B:對

答案:錯如果存在異方差，通常使用的t檢驗和F檢驗是無效的。

A:對B:錯

答案:對如果變量之間有共同變化的趨勢也容易導(dǎo)致模型存在異方差。

A:對B:錯

答案:錯存在異方差情形下，OLS估計量是有偏的和無效的。

A:對B:錯

答案:錯

第六章單元測試

在下列引起誤差項序列相關(guān)的原因中，哪些說法是正確的？（）

A:經(jīng)濟變量具有慣性作用。B:解釋變量之間的共線性。C:模型形式設(shè)定偏誤。D:經(jīng)濟行為的滯后性。

答案:經(jīng)濟變量具有慣性作用。；模型形式設(shè)定偏誤。；經(jīng)濟行為的滯后性。對于一元線性回歸模型，當(dāng)隨機誤差項存在一階自相關(guān)情形時，下面估計自相關(guān)系數(shù)ρ的方法中，哪些是不正確的？（）

A:用被解釋變量與其一階滯后回歸，一階滯后的參數(shù)估計量作為ρ的估計量。B:直接計算模型殘差與其一階滯后的簡單相關(guān)系數(shù)。C:用OLS估計得到的模型殘差對其一階滯后進行回歸，一階滯后的參數(shù)估計量作為ρ的估計量。D:通過DW統(tǒng)計量來計算，即r=1-DW/2。

答案:用被解釋變量與其一階滯后回歸，一階滯后的參數(shù)估計量作為ρ的估計量。在DW檢驗中，當(dāng)DW統(tǒng)計量為2時，下面哪些說法是正確的？（）

A:存在完全正自相關(guān)B:存在完全負自相關(guān)C:不能判定D:不存在自相關(guān)

答案:不存在自相關(guān)德賓-沃森（DW）檢驗假定誤差項的方差具有同方差性。

A:錯B:對

答案:對回歸模型的隨機誤差項存在序列自相關(guān)時，將無法使用OLS方法估計模型。

A:錯B:對

答案:對在存在序列自相關(guān)的情形下，常用的OLS估計量總是高估了估計量的標準差。

A:錯B:對

答案:錯布羅施-戈弗雷（BG）檢驗統(tǒng)計量只用于檢驗高階自相關(guān)。

A:錯B:對

答案:錯用一階差分變換消除自相關(guān)問題的方法是假定自相關(guān)系數(shù)r為-1。

A:對B:錯

答案:錯當(dāng)存在序列自相關(guān)時，OLS估計量是有偏并且無效的。

A:對B:錯

答案:錯一階自相關(guān)系數(shù)可以通過r=1-DW/2進行估計。

A:錯B:對

答案:對

第七章單元測試

已知線性回歸模型：下面的表達式中，哪些說明解釋變量之間具有多重共線性？（其中為隨機干擾項）

A:B:C:D:E:F:

答案:；下面的各對解釋變量中，哪些容易導(dǎo)致模型產(chǎn)生多重共線性？

A:在一個農(nóng)業(yè)供給函數(shù)中，農(nóng)田面積和所用的種子數(shù)量。B:在一個投資方程中，長期利率和貨幣供給。C:在一個耐用品需求函數(shù)中，冰箱的價格和洗衣機的價格。D:在一個宏觀經(jīng)濟方程中，GDP和GNP。

答案:在一個農(nóng)業(yè)供給函數(shù)中，農(nóng)田面積和所用的種子數(shù)量。；在一個宏觀經(jīng)濟方程中，GDP和GNP。若多元線性回歸模型的多重共線性問題不嚴重，可以不用修正。

A:對B:錯

答案:對若回歸模型的解釋變量之間存在高度共線性，則無法使用普通最小二乘法估計參數(shù)。

A:對B:錯

答案:錯若模型存在高度多重共線性，則普通最小二乘估計也無法應(yīng)用。

A:錯B:對

答案:錯若模型存在高度多重共線性，則導(dǎo)致參數(shù)的OLS估計量方差增大。

A:對B:錯

答案:對若存在高度多重共線性，則導(dǎo)致參數(shù)進行區(qū)間估計時置信區(qū)間變寬。

A:錯B:對

答案:對在多元線性回歸模型中，若以某個解釋變量為被解釋變量，對其他解釋變量進行回歸估計，如果發(fā)現(xiàn)回歸的擬合優(yōu)度高，就表明解釋變量之間存在較高程度的多重共線性問題。

A:對B:錯

答案:對其他條件不變，方差膨脹因子（VIF）越高，OLS估計量的方差越大。

A:錯B:對

答案:錯和VIF相比，容許度（TOL）是多重共線性的更好的度量指標。

A:錯B:對

答案:錯

第八章單元測試

落入“虛擬變量陷阱”時，一般會導(dǎo)致正規(guī)方程無解。

A:對B:錯

答案:對

隨著工具變量的引入，模型中原有的問題變量被徹底替代，在工具變量法中毫無作用。

A:錯B:對

答案:錯

虛擬變量一定是分類變量，但是分類變量未必是虛擬變量。

A:錯B:對

答案:對受教育程度（education）影響新入職員工的工資收入嗎？企業(yè)個人信息數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，包括：月工資（wage）、工作年限（experience）、受教育程度（education）和性別（male）等變量。在變量education中，0—本科以下1—本科畢業(yè)

2—碩士畢業(yè)

3—博士畢業(yè)，變量education是分類變量，有1+2=3。

A:錯B:對

答案:錯受教育程度（education）影響新入職員工的工資收入嗎？企業(yè)個人信息數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，包括：月工資（wage）、工作年限（experience）、受教育程度（education）和性別（male）等變量。在變量education中，0—本科以下1—本科畢業(yè)

2—碩士畢業(yè)

3—博士畢業(yè)，考慮受教育程度的作用，最多可引入（

）個虛擬變量。

A:3B:1C:0D:2

答案:3受教育程度（education）影響新入職員工的工資收入嗎？企業(yè)個人信息數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，包括：月工資（wage）、工作年限（experience）、受教育程度（education）和性別（male）等變量。在變量education中，0—本科以下1—本科畢業(yè)

2—碩士畢業(yè)

3—博士畢業(yè)，性別male是虛擬變量，男性取值為1，女性取值為0。這種設(shè)定方式下，基礎(chǔ)類別是“男性”

A:錯B:對

答案:錯

1、假若有一項實證工作研究影響啤酒銷量的因素，收集的數(shù)據(jù)從1991年1季度至2011年4季度，所用的變量為：人均啤酒消費量（beer,升），家庭月平均收入水平（income，人民幣元），啤酒價格（price,元/升）。人均啤酒消費量beer的時間序列有明顯的季節(jié)性。于是，設(shè)定以下四個虛擬變量，令

建立如下回歸模型beer=15.1744+0.0018*ln(income)-0.8704*price+5.7153*D1+10.6614*D2+20.6815*D3基礎(chǔ)類別是（

）

A:第四季度B:第二季度C:第一季度D:第三季度

答案:第四季度在如下耐用品存量調(diào)整模型中

耐用品的存量yt由前一個時期的存量yt-1和當(dāng)期收入xt共同決定。假定模型的隨機誤差項不存在序列相關(guān)性，是獨立同分布的高斯白噪聲過程。下列說法正確的是（）

A:普通最小二乘估計量是一致的B:普通最小二乘估計量是有偏的C:普通最小二乘估計量是一致的D:普通最小二乘估計量是無偏的

答案:普通最小二乘估計量是一致的；普通最小二乘估計量是有偏的；普通最小二乘估計量是一致的1990-1997年香港季度GDP呈線性增長。1997年由于遭受東南亞金融危機的影響，經(jīng)濟發(fā)展處于停滯狀態(tài)，1998-2002年GDP總量幾乎沒有增長。對這樣一種先增長后停滯，且含有季節(jié)性周期變化的過程簡單地用一條直線去擬合顯然是不恰當(dāng)?shù)?。為區(qū)別不同季節(jié)，和不同時期，定義季節(jié)虛擬變量D2、D3、D4和區(qū)別不同時期的虛擬變量DT如下，

這兩組虛擬變量共同反映了（

）種類別。

A:6B:8C:4D:5

答案:8

第九章單元測試

對于回歸模型

下列約束中，（

）不是線性約束。

A:B:C:D:

答案:線性約束中，約束的個數(shù)是（

）

A:2B:0C:3D:1

答案:2LR、wald和LM檢驗中，檢驗統(tǒng)計量在原假設(shè)下漸近服從（

）

A:F分布B:t分布C:正態(tài)分布D:卡方分布

答案:卡方分布格蘭杰非因果性檢驗可以利用（

）完成。

A:Wald統(tǒng)計量B:F統(tǒng)計量C:LM統(tǒng)計量D:LR統(tǒng)計量

答案:Wald統(tǒng)計量；F統(tǒng)計量；LM統(tǒng)計量；LR統(tǒng)計量原始數(shù)據(jù)中收入（income）的計價單位是人民幣元，若將income計價單位改為百元，會影響Jarque-Bera檢驗的結(jié)果。

A:錯B:對

答案:錯檢驗回歸模型中關(guān)于系數(shù)的約束時，LR統(tǒng)計量不僅需要估計有約束模型，還需要估計無約束模型。

A:對B:錯

答案:對LR統(tǒng)計量可用于檢驗回歸模型中關(guān)于系數(shù)的線性約束。

A:錯B:對

答案:對Wald統(tǒng)計量僅用于檢驗回歸模型中關(guān)于系數(shù)的非線性約束。

A:對B:錯

答案:對檢驗回歸模型中關(guān)于系數(shù)的約束時，LM統(tǒng)計量僅需估計有約束模型。

A:錯B:對

答案:對F統(tǒng)計量即能夠用于檢驗回歸模型中系數(shù)的非線性約束問題，也能夠檢驗線性約束問題。

A:錯B:對

答案:錯

第十章單元測試

經(jīng)濟學(xué)家想研究教育對工資的影響。他們收集了500對同卵雙胞胎的面板數(shù)據(jù)。如果工資與未觀察到的家庭效應(yīng)相關(guān)，以下哪種估計方法最合適（

）

A:加權(quán)最小二乘估計B:固定效應(yīng)估計C:普通最小二乘估計D:隨機效應(yīng)估計

答案:固定效應(yīng)估計下列關(guān)于自然實驗的表述正確的是（

）

A:自然實驗是由外生事件引起的

B:自然實驗中的處理組可以隨機選擇C:自然實驗中的對照組可以隨機選擇D:自然實驗是由內(nèi)生性事件改變個人、家庭、城市等運行環(huán)境而引起的。

答案:自然實驗是由外生事件引起的

平衡面板數(shù)據(jù)集（

）