計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基本點(diǎn)練習(xí)題及答案

Chapl—3

1、在同一時(shí)間不同統(tǒng)計(jì)單位的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)組合，是（）

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)

2、回歸分析中定義的（）

A、解釋變量和被解釋變量都是隨機(jī)變量

B、解釋變量為非隨機(jī)變量，被解釋變量為隨機(jī)變量

C、解釋變量和被解釋變量都為非隨機(jī)變量

D、解釋變量為隨機(jī)變量，被解釋變量為非隨機(jī)變量

3、在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為：（）

A、乙=珞+旦%+/B、=內(nèi)

C、6=a+6匕D、用石/區(qū)）=珞+月匕（其中1=1,2,…凈）

4、用模型描述現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的原則是（）

A、以理論分析作先導(dǎo)，解釋變量應(yīng)包括所有解釋變量

B、以理論分析作先導(dǎo)，模型規(guī)模大小要適度

C、模型規(guī)模越大越好；這樣更切合實(shí)際情況

D、模型規(guī)模大小要適度，結(jié)構(gòu)盡可能更雜

5、回歸分析中使用的距離是點(diǎn)到直線的垂直坐標(biāo)距離。最小二乘準(zhǔn)則是指

（）

B、使二憶一耳

A、便達(dá)到最小值達(dá)到最小值

、使忖一埒達(dá)到最小值二（4一月1達(dá)到最小值

CmaxD、俅

6、設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為

匕=Bl+P2^i+%，則點(diǎn)（賁,P）

A、一定不在回歸直線上

B、一定在眄1歸直線上

C、不一定在回歸直線上

D、在回歸直線上方

7、下圖中所指的距離是

￡=仆氏x

X

A.隨機(jī)誤差項(xiàng)

B.殘差

C.因變量觀測(cè)值的離差

D.因變量估計(jì)值的離差

8、下面哪一個(gè)必定是縉誤的

A=30+O.2-ATt=0.8

B.K=-75+1.5△二K=0.91a

C.E=5—2.1JV]7-^=0.78~

=

D.E-12—3.5JVZZc”=—O.96~

9、線性回歸模型的OLS估計(jì)量是隨機(jī)變量Y的函數(shù)，所以O(shè)LS估計(jì)量是（）。

A.隨機(jī)變量B.非隨機(jī)變量

C.確定性變量D.常量

10、為了對(duì)回歸模型中的參數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，必須在古典線性回歸模型基本假定

之外，再增加以下哪一個(gè)假定：

A.解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)

B.隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布

C.隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差為常數(shù)

D.兩個(gè)誤差項(xiàng)之間不相關(guān)

DBCBDBBCAB

Chap4

1、用OLS估計(jì)總體回歸模型，以下說(shuō)法不正確的是：

A-工%=0B.（不了）在回歸直線上

C.y=PD.

2、包含有截距項(xiàng)的二元線性回歸模型中的回歸平方和ESS的自由度是（）

A、n

n-2

C、n-3

D、2

3、對(duì)多元線性回歸方程的顯著性檢驗(yàn),，k代表回歸模型中待估參數(shù)的個(gè)數(shù)，所

用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為：

巨00/5—wssy（后—±>

A、氏SS—JL）：B、氏SS一七）

衣。/（門一k）_______ESS

o、。一年2）/（后一工）Q、RSS

4、已知三元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為800,樣本容量為24,則隨機(jī)誤

差項(xiàng)的方差估計(jì)量為（）

A、33.33B、40C、38.09D、36.36

5、在多元回歸中，調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)的關(guān)系為

A-R2<R2B.R2>R2

C.頁(yè)2=爐D.鎮(zhèn)與爐的關(guān)系不能確定

[總y=o

6、下面哪一表述是正確的：

A.線性回歸模型的零均值假設(shè)是指

B.對(duì)模型K=尸0+4IX[j+尸2乂21+出

進(jìn)行方程總體顯著性檢驗(yàn)（即F檢驗(yàn)），檢驗(yàn)的零假設(shè)是

“°：Bo=B\=%=0

C.相關(guān)系數(shù)較大意味著兩個(gè)變量存在較強(qiáng)的因果關(guān)系

D.當(dāng)隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差估計(jì)量等于零時(shí)，說(shuō)明被解釋變量與解釋變量之間為函數(shù)關(guān)系

7、在模型的

匕=Bo+B\牙”+尸2i+

回歸分析結(jié)果報(bào)告中，有F=263489,p=0.000,則表明（）

A、解釋變量XI對(duì)Y的影響是顯著的

B、解釋變量X2對(duì)Y的影響是顯著的

C、解釋變量X【，X2對(duì)的Y聯(lián)合影響是顯著的

D、解釋變量XI,X2對(duì)的Y的影響是均不顯著

8、關(guān)于判定系數(shù)，以下說(shuō)法中錯(cuò)誤的是（）

A、判定系數(shù)是因變量的總變異中能由回歸方程解釋的匕例；

B、判定系數(shù)的取值范圍為。到1；

C、判定系數(shù)反映了樣本回歸線對(duì)樣本觀測(cè)值擬合優(yōu)劣程度的一種描述；

D、判定系數(shù)的大小不受到回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響。

9、回歸平方和是指（）（多選）

A.被解釋變量的觀測(cè)值與其平均值的離差平方和

氏被解釋變量的估計(jì)值與其平均值的離差平方和

C.被解釋變量的總平方和與殘差平方和之差

D.解釋變量變動(dòng)所引起的被解釋變量變動(dòng)的大小

E.隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量變動(dòng)的大小

10、校正的判定系數(shù)的正確表達(dá)式有（）0（多選）

ry一二二,5一D

（匕一劉）二一左）

N《匕一土）二/0Z—

E（匕一七）］/.z—1）

D.A2—1

11、請(qǐng)?zhí)顚懕碇锌瞻滋幍臄?shù)值，寫出計(jì)算過(guò)程

DependentVariable：CI

Method：LeastSquares

Sample：164

Includedobservations：64

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C263.64211.59322.7410.000

FLR-2.232①-10.6290.000

PGUP-0.0060.002②0.007

R-squared0.708leandependentvar141.500

AdjustedR-squared③S.D.dependentvar75.978

S.E.ofregression?Akaikeinfocriterioj10.347

Sumsquaredresid106315.600Schwarzcriterion10.448

Loglikelihood-328.101F-statistic⑤

Durbin-Watsonstat2.186Prob(F-statistic)0.000

DDBBADCDBCDBC

DependentVariable：CI

■ethod：LeastSquares

Sample：164

Includedobservations：64

VariableCoefficientStd.Errort-STaxisticProb.

C263.64211.59322.7410.000

FLR-2.2320.210-10.6290.000

PGNP-0.0060.002-2.8190.007

R-squacred0.708■eandependentvar141.500

AdjustedR-squared0.698S.D.dependentvar75.978

S.E.ofregression41.748Akaikeinfocriterion10.347

Sunsquaredresid106315.600Schwarzcriterion10.448

Loglikelihood-328.101F—statistic73.833

Diurbin—Watsonstat2.186Prob(F—statistic)0.000

Chap5

1、在雙對(duì)數(shù)線性模型LrjYi=B1+B^LnXl+%

參數(shù)當(dāng)?shù)暮x是：

A.Y關(guān)于X的增長(zhǎng)量

B.Y關(guān)于X的發(fā)展速度

C.Y關(guān)于X的邊際傾向

D.Y關(guān)于X的彈性

2、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的回歸方程為

Inf=2.00+0.751nX

這表明人均收入每增加1%,人均消費(fèi)支出將增加（）

A.2%

B.0.2%

C.0.75%

D.7.5%

3、在半對(duì)數(shù)線性模型X=山區(qū)十%

參數(shù)32的含義是：

A.X的絕對(duì)量變化，引起Y的絕對(duì)量變化

B.Y關(guān)于X的邊際變化

C.X的相對(duì)變化，引起Y的期望值絕對(duì)量變化

D.Y關(guān)于X的彈性

4、在半對(duì)數(shù)線性模型LW=與+與X,+/

參數(shù)呂？的含義是：

A.X的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí)，引起Y的期望值的相對(duì)變化

B.Y關(guān)于X的彈性

C.X的相對(duì)變化，引起Y的期望值絕對(duì)量變化

D.Y關(guān)于X的邊際變化

5、回歸模型14+8山區(qū)+“,

Y關(guān)于X的彈性為（）

B.B2Xt

0.凡匕

6、如果兩個(gè)變量之間的關(guān)系近似地表現(xiàn)為：當(dāng)x發(fā)生一個(gè)絕對(duì)量變動(dòng)時(shí)，y以

一個(gè)固定的相對(duì)量變動(dòng)，則適宜的回歸模型是

々.乙=B、+B2LrzX哀+it.

=氐+—乙

IB.Y&fJL二L"A"*?+"’

C.LnY=B、+BrX,+zt/

DY1=B、+石+zj

對(duì)科布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)模型Y=AKalfeu

進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果為L(zhǎng)nY}=2.27+0.5132〃4+QAlZLnK,+%

則原模型中的參數(shù)A的估計(jì)值為

42.27

B.Ln2.27

8、對(duì)科布?道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)模型Y=AKalfeu

進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果為。工=2.27+0.513上叫+0.412。（+與

則該經(jīng)濟(jì)體處于規(guī)模報(bào)酬（）階段。

A不變

B.遞增

C.遞減

D無(wú)法判斷

9、建立數(shù)學(xué)成績(jī)Y（分）和家庭收入X（元）的回歸模型，估計(jì)結(jié)果為

Y=432.41+0.003XX

如果將樣本數(shù)據(jù)中的家庭收入調(diào)整成以千元為單位的數(shù)據(jù)，則估計(jì)結(jié)果會(huì)發(fā)生

什么變化？

A.截距和斜率都不變

B.截距不變，斜率為3.1

C.截距為0.43241,斜率不變

D.截距為0.43241,斜率為3.1

10、建立數(shù)學(xué)成績(jī)Y（分）和家庭收入X（元）的雙對(duì)數(shù)回歸模型，估計(jì)結(jié)果為

LnY=4.888+0A26LnX

如果將樣本數(shù)據(jù)中的家庭收入調(diào)整成以千元為單位的數(shù)據(jù)，則估計(jì)結(jié)果會(huì)發(fā)生

什么變化？

A.截距和斜率都不變

B.截距改變，斜率不變

C.械距不變，斜率改變

D.截距和斜率都改變

DCCACCCCBB

Chap7—8

1、下列描述正確的是：

A.過(guò)低擬合的模型中自變量系數(shù)的OLS估計(jì)量仍然是無(wú)偏的

B.過(guò)低擬合的模型中的自變量系數(shù)的方差低估了其真實(shí)的方差

C.過(guò)度擬合的模型中自變量系數(shù)的OLS估計(jì)量仍然是無(wú)偏的

D.過(guò)度擬合的模型中自變量系數(shù)的OLS估計(jì)量具有方差最小性

2、下列描述正確的是：

A.包括不相關(guān)變量造成的問(wèn)題沒(méi)有遺漏變量造成的后果嚴(yán)重，因此應(yīng)盡可能地使模型

包含更多的解釋變量

B.Reset檢驗(yàn)?zāi)軌驒z驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谠O(shè)定誤差，并能夠提供模型正確形式的備選方案

C.檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖诙嘤嘧兞亢褪欠裼羞z漏變量利用的F檢驗(yàn)是相同的

3、關(guān)于MWD檢驗(yàn)的描述錯(cuò)誤的是：

A.原假設(shè)是：模型的因變量是線性形式；備擇假設(shè)：模型的因變量是對(duì)數(shù)形式

B.檢驗(yàn)的結(jié)論有可能同時(shí)拒絕原假設(shè)和備擇假設(shè)

C.檢驗(yàn)的結(jié)論不可能同時(shí)拒絕原假設(shè)和備擇假設(shè)

4、關(guān)于Reset檢驗(yàn)的描述錯(cuò)誤的是：

A.在reset檢驗(yàn)中拒絕原假設(shè)，意味著原始模型是錯(cuò)誤設(shè)定的

B.在resei檢驗(yàn)中不拒絕原假設(shè)，意味著原始模型是錯(cuò)誤設(shè)定的

C.Reset檢驗(yàn)主要是用作診斷模型設(shè)定誤差的工具

D.Resei檢驗(yàn)無(wú)須設(shè)定備擇模型

5、包含有截距項(xiàng)的二元回歸模型的判定系數(shù)是0.75,對(duì)該模型進(jìn)行reset檢驗(yàn),

將因變量的估計(jì)值的二次第、三次器引入到原始模型中，得到的新的模型的判

定系數(shù)是0?95,樣本容量為50,reset檢驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算式為

A(0.95-0.75)/(50-5)

(1-0.95)/2

(1-0.95)/(50-5)

C，(1—095)/2

(