西南財(cái)經(jīng)大學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題及答案

本文格式為Word版，下載可任意編輯——西南財(cái)經(jīng)大學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題及答案計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題一、單項(xiàng)選擇每題2分1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是______C的一個(gè)分支學(xué)科。

A、統(tǒng)計(jì)學(xué)B、數(shù)學(xué)C、經(jīng)濟(jì)學(xué)D、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)2、下面屬于橫截面數(shù)據(jù)的是_D_________。

A、1991－2022年各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的平均工業(yè)產(chǎn)值B、1991－2022年各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值C、某年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計(jì)數(shù)D、某年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值3.若一元線性回歸模型得志經(jīng)典假定，那么參數(shù)、的普遍最小二乘估計(jì)量、是全體線性估計(jì)量中（B）A、無(wú)偏且方差最大的B、無(wú)偏且方差最小的C、有偏且方差最大的D、有偏且方差最小的4.在一元線性回歸模型中，若回歸系數(shù)通過(guò)了t檢驗(yàn)，那么在統(tǒng)計(jì)意義上表示（B）A、B、C、D、5、在二元線性回歸模型中，表示（A）。

A．當(dāng)X2不變時(shí)，X1每變動(dòng)一個(gè)單位Y的平均變動(dòng)。

B．當(dāng)X1不變時(shí)，X2每變動(dòng)一個(gè)單位Y的平均變動(dòng)。

C．當(dāng)X1和X2都保持不變時(shí)，Y的平均變動(dòng)。

D．當(dāng)X1和X2都變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)，Y的平均變動(dòng)。

6．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（A）。

A．與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)B．與殘差項(xiàng)不相關(guān)C．與被解釋變量不相關(guān)D．與回歸值不相關(guān)7、根據(jù)樣本資料估計(jì)得出人均消費(fèi)支出Y對(duì)人均收入X的回歸模型為，這說(shuō)明人均收入每增加1％，人均消費(fèi)支出將增加（B）A．0.2B．0.75C．2D．7.58、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)那么是指（D）A．使達(dá)成最小值B．使達(dá)成最小值C．使達(dá)成最小值D．使達(dá)成最小值9、已知三元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為，估計(jì)用樣本容量為n24，那么隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差估計(jì)量是BA．33.33B．40C．38.09D．36.3610、多元線性回歸分析中的RSS反映了（C）A．應(yīng)變量觀測(cè)值總變差的大小B．應(yīng)變量回歸估計(jì)值總變差的大小C．應(yīng)變量觀測(cè)值與估計(jì)值之間的總變差D．Y關(guān)于X的邊際變化11、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法一般分為以下四個(gè)步驟（B）A.確定科學(xué)的理論依據(jù)、模型設(shè)定、模型修定、模型應(yīng)用B．模型設(shè)定、估計(jì)參數(shù)、模型檢驗(yàn)、模型應(yīng)用C．搜集數(shù)據(jù)、模型設(shè)定、估計(jì)參數(shù)、預(yù)料檢驗(yàn)D．模型設(shè)定、模型修定、布局分析、模型應(yīng)用12、在一元線性回歸問(wèn)題中，因變量為Y，自變量為X的樣本回歸方程可表示為（C）A、B、C、D、13、對(duì)經(jīng)典一元線性回歸模型，用OLS法得到的樣本回歸直線為，那么點(diǎn)BA．確定不在回歸直線上B．確定在回歸直線上C．不確定在回歸直線上D．在回歸直線上方14、多元線性回歸分析中的RSS（剩余平方和）反映了（C）A．應(yīng)變量觀測(cè)值總變差的大小B．應(yīng)變量回歸估計(jì)值總變差的大小C．應(yīng)變量觀測(cè)值與估計(jì)值之間的總變差D．Y關(guān)于X的邊際變化15、檢驗(yàn)多元線性回歸模型時(shí)，察覺(jué)各參數(shù)估計(jì)量的t值都不顯著，但模型的F值確很顯著，這說(shuō)明模型存在（A）A．多重共線性B．異方差C．自相關(guān)D．設(shè)定偏誤16、White檢驗(yàn)可用于檢驗(yàn)（B）A．自相關(guān)性B.異方差性C．解釋變量隨機(jī)性D.多重共線性17、在給定的顯著性水平下，若DW統(tǒng)計(jì)量的下限、上限臨界值分別為、，那么當(dāng)時(shí)，可以認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)（D）A．存在一階正自相關(guān)B．存在一階負(fù)自相關(guān)C．不存在一階自相關(guān)D．存在自相關(guān)與否不能斷定18、已知模型的形式為,在用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型的參數(shù)舉行估計(jì)的時(shí)候,測(cè)得DW統(tǒng)計(jì)量為0.52,那么廣義差分變量是DA.B.C.D.19、某商品需求模型為，其中Y為商品需求量，X為商品價(jià)格，為了考察全年12個(gè)月份不同的影響，假定模型中引入12個(gè)虛擬變量，那么會(huì)產(chǎn)生（D）問(wèn)題。

A．異方差B.不完全多重共線性C．序列相關(guān)性D.完全多重共線性20、若季節(jié)因素有4個(gè)互斥的類型，那么在有截距項(xiàng)的模型中需要引入（C）個(gè)虛擬變量。

A.1B.2C.3D.421、同一時(shí)間點(diǎn)上，不同單位一致指標(biāo)組成的觀測(cè)數(shù)據(jù)稱為（B）A．原始數(shù)據(jù)B．橫截面數(shù)據(jù)C．時(shí)間序列數(shù)據(jù)D．虛擬變量數(shù)據(jù)22、在古典假設(shè)成立的條件下用OLS方法估計(jì)線性回歸模型參數(shù)，那么參數(shù)估計(jì)量具有（C）的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。

A．有偏特性B.非線性特性C．最小方差特性D.非一致性特性23、設(shè)估計(jì)的回歸方程為，那么回歸系數(shù)0.6表示（A）A.X增加一個(gè)單位時(shí)，Y平均增加0.6個(gè)單位B.X增加1時(shí)，Y平均增加0.6個(gè)單位C.X增加一個(gè)單位時(shí)，Y平均增加0.90.61.5個(gè)單位D.X增加1時(shí)，Y平均增加0.624、在得志古典假定的模型的回歸分析結(jié)果報(bào)告中，有F值等于128.52，其P值為0.0000，那么說(shuō)明（B）A、解釋變量的影響是顯著的B、解釋變量的聯(lián)合影響是顯著的C、解釋變量的影響是顯著的D、解釋變量的影響是均不顯著25、檢驗(yàn)多元線性回歸模型時(shí)，察覺(jué)各參數(shù)估計(jì)量的t值都不顯著，但模型的F值確很顯著，這說(shuō)明模型存在（A）A．多重共線性B．異方差C．自相關(guān)D．設(shè)定偏誤26、ARCH檢驗(yàn)可用于檢驗(yàn)（B）A．自相關(guān)性B.異方差性C．解釋變量隨機(jī)性D.多重共線性27、回歸模型中具有異方差性時(shí)，仍用最小二乘估計(jì)法參數(shù)，那么以下（C）錯(cuò)誤A參數(shù)估計(jì)值是無(wú)偏非有效的B常用T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)失效C參數(shù)估計(jì)量的仍具有最小方差性D預(yù)料失效28、已知模型的形式為,在用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型的參數(shù)舉行估計(jì)的時(shí)候,測(cè)得DW統(tǒng)計(jì)量為0.52,那么廣義差分變量是DA.B.C.D.29、當(dāng)定性因素引進(jìn)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型時(shí),需要使用D.A、外生變量B、前定變量C、內(nèi)生變量D、虛擬變量30、若季節(jié)因素有4個(gè)互斥的類型，那么在有截距項(xiàng)的模型中需要引入（C）個(gè)虛擬變量。

A.1B.2C.3D.431、在一元線性回歸問(wèn)題中，因變量為Y，自變量為X的樣本回歸方程可表示為（C）A、B、C、D、32、雙對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（C）。

A．Y關(guān)于X的增加長(zhǎng)率B．Y關(guān)于X的進(jìn)展速度C．Y關(guān)于X的彈性D．Y關(guān)于X的邊際變化33、在得志古典假定的模型的回歸分析結(jié)果報(bào)告中，有的t值等于8.52，其P值為0.001，那么說(shuō)明（A）A、解釋變量的影響是顯著的B、解釋變量的聯(lián)合影響是顯著的C、解釋變量的影響是顯著的D、解釋變量的影響是均不顯著34、多元線性回歸分析中的ESS（回歸平方和）反映的是（B）A．應(yīng)變量觀測(cè)值總變差的大小B．應(yīng)變量回歸估計(jì)值總變差的大小C．應(yīng)變量觀測(cè)值與估計(jì)值之間的總變差D．Y關(guān)于X的邊際變化35、在二元線性回歸模型中，若解釋變量與有關(guān)系，其中為非零常數(shù)，那么說(shuō)明模型中存在B.A、異方差性B、多重共線性C、序列相關(guān)D、設(shè)定誤差36、在給定的顯著性水平下，若DW統(tǒng)計(jì)量的下限、上限臨界值分別為、，那么當(dāng)時(shí)，可以認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)（D）A．存在一階正自相關(guān)B．存在一階負(fù)自相關(guān)C．不存在一階自相關(guān)D．存在自相關(guān)與否不能斷定37、在模型有異方差的處境下,常用的修正方法是DA.廣義差分法B.工具變量法C.逐步回歸法D.加權(quán)最小二乘法38、某商品需求模型為，其中Y為商品需求量，X為商品價(jià)格，為了考察全年12個(gè)月份不同的影響，假定模型中引入12個(gè)虛擬變量，那么會(huì)產(chǎn)生（D）問(wèn)題。

A．異方差B.不完全多重共線性C．序列相關(guān)性D.完全多重共線性39、若定性因素有m個(gè)互斥的類型，在有截距項(xiàng)的模型中需要引入（B）個(gè)虛擬變量。

AmBm-1Cm1Dm-k40、在模型的根本假定方面，多元線性回歸模型與簡(jiǎn)樸線性回歸模型相比，多了如下哪一條假定（D）。

A．隨機(jī)誤差項(xiàng)零均值B.隨機(jī)誤差項(xiàng)同方差C．隨機(jī)誤差項(xiàng)互不相關(guān)D.解釋變量無(wú)多重共線性41、假設(shè)回歸模型違背了無(wú)自相關(guān)假定，最小二乘估計(jì)量CA.無(wú)偏的，有效的B.有偏的，非有效的C．無(wú)偏的，非有效的D.有偏的，有效的42、White檢驗(yàn)可用于檢驗(yàn)（B）A．自相關(guān)性B.異方差性C．解釋變量隨機(jī)性D.多重共線性43、某商品需求模型為，其中Y為商品需求量，X為商品價(jià)格，為了考察全年12個(gè)月份不同的影響，假定模型中引入12個(gè)虛擬變量，那么會(huì)產(chǎn)生（D）問(wèn)題。

A．異方差B.不完全多重共線性C．序列相關(guān)性D.完全多重共線性44、在一元線性回歸問(wèn)題中，因變量為Y，自變量為X的總體回歸方程可表示為（）A、B、C、D、45、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間依次記錄的數(shù)據(jù)稱為。

A、橫截面數(shù)據(jù)B、時(shí)間序列數(shù)據(jù)C、修勻數(shù)據(jù)D、原始數(shù)據(jù)46、在古典假設(shè)成立的條件下用OLS方法估計(jì)線性回歸模型參數(shù)，那么參數(shù)估計(jì)量具有（C）的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。

A．有偏特性B.非線性特性C．最小方差特性D.非一致性特性47、設(shè)估計(jì)的回歸方程為，那么回歸系數(shù)0.8表示（A）A.X增加一個(gè)單位時(shí)，Y平均增加0.8個(gè)單位B.X增加1時(shí)，Y平均增加0.8個(gè)單位C.X增加一個(gè)單位時(shí)，Y平均增加1.20.82個(gè)單位D.X增