金融計(jì)量學(xué)知到智慧樹(shù)章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋山東管理學(xué)院

金融計(jì)量學(xué)知到智慧樹(shù)章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋山東管理學(xué)院第一章單元測(cè)試

以下（）不是金融數(shù)據(jù)的特點(diǎn)？

A:數(shù)據(jù)量大

B:非平穩(wěn)

C:準(zhǔn)確性高

D:數(shù)據(jù)頻度低

答案:數(shù)據(jù)頻度低

在同一時(shí)間，不同統(tǒng)計(jì)單位相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)列，數(shù)據(jù)按照統(tǒng)計(jì)單位進(jìn)行排列是（）。

A:面板數(shù)據(jù)

B:平行數(shù)據(jù)

C:橫截面數(shù)據(jù)

D:時(shí)間序列數(shù)據(jù)

答案:橫截面數(shù)據(jù)

山東省所有城市2010-2020年年度降雨量所構(gòu)成的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)類(lèi)型是（）。

A:時(shí)間序列數(shù)據(jù)

B:面板數(shù)據(jù)

C:組合數(shù)據(jù)

D:橫截面數(shù)據(jù)

答案:面板數(shù)據(jù)

對(duì)金融計(jì)量模型進(jìn)行序列相關(guān)檢驗(yàn)、異方差性檢驗(yàn)和多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)等屬于（）檢驗(yàn)。

A:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

B:經(jīng)濟(jì)適用性

C:統(tǒng)計(jì)

D:經(jīng)濟(jì)意義

答案:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

Eviews按照操作互動(dòng)性來(lái)劃分，屬于（）模式的計(jì)量軟件。

A:菜單

B:命令行

C:中間

D:點(diǎn)選

答案:中間

對(duì)金融計(jì)量模型進(jìn)行檢驗(yàn)應(yīng)該包括（）方面的檢驗(yàn)。

A:經(jīng)濟(jì)適用性檢驗(yàn)

B:統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

C:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)

D:經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)

答案:統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)

；經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)

在金融計(jì)量建模中可以使用的金融計(jì)量軟件種類(lèi)繁多，并且隨著技術(shù)的進(jìn)步不斷升級(jí)。這些軟件可以按操作的互動(dòng)性與否分為（）三種模式。

A:菜單模式

B:中間模式

C:命令行模式

D:點(diǎn)選模式

答案:菜單模式

；中間模式

；命令行模式

為了能更高研究金融規(guī)律，金融計(jì)量學(xué)要求所建立的模型需要對(duì)真實(shí)世界的金融問(wèn)題實(shí)現(xiàn)完全模擬。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)中國(guó)每年的通貨膨脹率數(shù)據(jù)是一個(gè)橫截面數(shù)據(jù)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)中國(guó)、日本、韓國(guó)三國(guó)2020年的GDP數(shù)據(jù)構(gòu)成了平行數(shù)據(jù)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

第二章單元測(cè)試

球的表面積公式是,那么表面積S和半徑R的關(guān)系是（）。

A:函數(shù)關(guān)系

B:非線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系

C:線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系

D:回歸關(guān)系

答案:函數(shù)關(guān)系

對(duì)于一元線(xiàn)性回歸模型+，參數(shù)估計(jì)量顯著性檢驗(yàn)構(gòu)造的t統(tǒng)計(jì)量及服從的分布分別是（）。

A:

B:

C:

D:

答案:

一元線(xiàn)性回歸模型中，方差的最小二乘估計(jì)量是（）。

A:

B:

C:

D:

答案:

一元線(xiàn)性回歸模型中，最小二乘估計(jì)量的大樣本性質(zhì)包括（）。

A:漸近有效性

B:漸近無(wú)偏性

C:其他都是

D:一致性

答案:其他都是

擬合優(yōu)度被定義為（）。

A:

B:

C:

D:

答案:

一元線(xiàn)性回歸模型中，最小二乘估計(jì)量的小樣本性質(zhì)包括（）。

A:無(wú)偏性

B:有限性

C:線(xiàn)性性

D:有效性

答案:無(wú)偏性

；線(xiàn)性性

；有效性

為什么要設(shè)定隨機(jī)誤差項(xiàng)，原因包括（）。

A:代表殘缺數(shù)據(jù)

B:代表未知的因素

C:代表誤差

D:代表眾多細(xì)小的因素

答案:代表殘缺數(shù)據(jù)

；代表未知的因素

；代表誤差

；代表眾多細(xì)小的因素

增大樣本容量、提高擬合優(yōu)度能顯著增寬參數(shù)的置信區(qū)間。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)假設(shè)檢驗(yàn)的核心思想就是利用樣本信息來(lái)判斷原假設(shè)是否合理，邏輯推理方法是反證法。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)也是一個(gè)隨機(jī)變量。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

第三章單元測(cè)試

在多元線(xiàn)性回歸模型中，隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差的無(wú)偏估計(jì)量為（）。

A:

B:

C:

D:

答案:

對(duì)于多元線(xiàn)性回歸模型，樣本最小容量為（）。

A:k

B:30

C:3（k+1）

D:k+1

答案:k+1

在常見(jiàn)的幾個(gè)信息準(zhǔn)則中，（）對(duì)自由度減少的懲罰是最嚴(yán)厲的。

A:SC

B:AIC

C:DW

D:HQIC

答案:SC

在多元線(xiàn)性回歸模型中，解釋變量X是之間互不相關(guān)，即無(wú)多重共線(xiàn)性，用矩陣的語(yǔ)言進(jìn)行表示就是（）。

A:解釋變量矩陣是非奇異的

B:解釋變量矩陣是奇異矩陣

C:解釋變量矩陣是行滿(mǎn)秩的

D:解釋變量矩陣是列滿(mǎn)秩的

答案:解釋變量矩陣是列滿(mǎn)秩的

Theil不相等系數(shù)U越接近于（），則模型的預(yù)測(cè)能力最好。

A:1.5

B:0

C:0.5

D:1

答案:0

試研究一樣本，樣本區(qū)間為2000年1月到2019年12月，如果我們以2000年1月到2016年12月的數(shù)據(jù)來(lái)擬合模型，然后來(lái)預(yù)測(cè)2016年12月到2019年12月的結(jié)果，據(jù)此與真實(shí)值來(lái)進(jìn)行對(duì)比，判斷模型的擬合效果如何，這種預(yù)測(cè)方式叫做（）。

A:樣本內(nèi)預(yù)測(cè)

B:事前預(yù)測(cè)

C:樣本外預(yù)測(cè)

D:事后模擬

答案:事前預(yù)測(cè)

；樣本外預(yù)測(cè)

以下（）是一個(gè)“好”的模型所應(yīng)該具有的特征。

A:高擬合性

B:理論一致性

C:節(jié)省性

D:預(yù)測(cè)能力強(qiáng)

答案:高擬合性

；理論一致性

；節(jié)省性

；預(yù)測(cè)能力強(qiáng)

MSE越大，則MAE就越大。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)在多元回歸模型中，調(diào)整后的擬合優(yōu)度越大，方程整體的顯著性檢驗(yàn)越容易通過(guò)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)如果在模型中增加解釋變量，擬合優(yōu)度就會(huì)變大，所以增加解釋變量會(huì)提高模型的解釋能力。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)

第四章單元測(cè)試

Spearman檢驗(yàn)法為什么不能直接使用隨機(jī)誤差項(xiàng)μ與解釋變量X的相關(guān)系數(shù)來(lái)進(jìn)行判定呢？原因是（）。

A:在多元回歸模型中，解釋變量X有多個(gè)，不知道和哪個(gè)來(lái)計(jì)算相關(guān)系數(shù)

B:Spearman提出的相關(guān)系數(shù)計(jì)算方法精度更高

C:相關(guān)系數(shù)計(jì)算出來(lái)誤差過(guò)大

D:在OLS估計(jì)方法下，相關(guān)系數(shù)始終為0無(wú)法判斷

答案:在OLS估計(jì)方法下，相關(guān)系數(shù)始終為0無(wú)法判斷

懷特檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量是（）。

A:，其中n為樣本容量，為原回歸函數(shù)的擬合優(yōu)度

B:，其中n為樣本容量，為輔助回歸函數(shù)的擬合優(yōu)度

C:,其中ESS是原回歸函數(shù)的解釋平方和

D:,其中ESS是輔助回歸函數(shù)的解釋平方和

答案:，其中n為樣本容量，為輔助回歸函數(shù)的擬合優(yōu)度

對(duì)于異方差檢驗(yàn)的解析法，核心思想都是一致的，即（）。

A:判斷解釋變量的方差與被解釋變量之間的相關(guān)性

B:相關(guān)系數(shù)法檢驗(yàn)

C:判斷隨機(jī)誤差項(xiàng)之間的相關(guān)性

D:判斷隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與解釋變量之間的相關(guān)性

答案:判斷隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與解釋變量之間的相關(guān)性

在G-Q檢驗(yàn)法中，為什么要將樣本中居中的d項(xiàng)觀測(cè)數(shù)據(jù)除去？原因是（）。

A:中間的數(shù)據(jù)基本都存在變異性，去除效果會(huì)更好

B:減少模型的自由度

C:可以使兩組的數(shù)據(jù)區(qū)分度更大

D:增加模型的自由度

答案:可以使兩組的數(shù)據(jù)區(qū)分度更大

在因變量y與解釋變量x的散點(diǎn)圖中，若隨著x的增加，圖中y散點(diǎn)分布的區(qū)域逐漸變寬，則隨機(jī)項(xiàng)可能出現(xiàn)了（）異方差。

A:同

B:遞減

C:復(fù)雜

D:遞增

答案:遞增

戈里瑟檢驗(yàn)法的缺點(diǎn)有（）。

A:結(jié)構(gòu)函數(shù)過(guò)多，難以確定解釋變量的適當(dāng)?shù)膬绱?/p>

B:需要進(jìn)行大量計(jì)算，比較繁瑣

C:無(wú)法在更大的范圍內(nèi)尋找異方差性的結(jié)構(gòu)函數(shù)。

D:該方法可用于大樣本，而在小樣本中不適用

答案:結(jié)構(gòu)函數(shù)過(guò)多，難以確定解釋變量的適當(dāng)?shù)膬绱?/p>

；需要進(jìn)行大量計(jì)算，比較繁瑣

；該方法可用于大樣本，而在小樣本中不適用

如果依然用OLS進(jìn)行估計(jì)，以下（）是異方差導(dǎo)致的后果。

A:模型的預(yù)測(cè)失效

B:變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義

C:參數(shù)估計(jì)量的線(xiàn)性性和無(wú)偏性不再成立

D:參數(shù)估計(jì)量非有效

答案:模型的預(yù)測(cè)失效

；變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義

；參數(shù)估計(jì)量非有效

在存在異方差的情況下，普通最小二乘估計(jì)量的線(xiàn)性性和無(wú)偏性不會(huì)受到影響。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)異方差之所以會(huì)產(chǎn)生，是因?yàn)閿?shù)據(jù)處理方法有誤，正確處理數(shù)據(jù)即可解決這一問(wèn)題。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

第五章單元測(cè)試

模型存在自相關(guān)問(wèn)題，是因?yàn)檫`背了經(jīng)典線(xiàn)性回歸模型關(guān)于（）方面的假設(shè)。

A:隨機(jī)誤差項(xiàng)是無(wú)序列相關(guān)的

B:隨機(jī)誤差項(xiàng)是正態(tài)分布的

C:隨機(jī)誤差項(xiàng)是零均值的

D:隨機(jī)誤差項(xiàng)是同方差的

答案:隨機(jī)誤差項(xiàng)是無(wú)序列相關(guān)的

杜賓-h檢驗(yàn)法中，統(tǒng)計(jì)量表達(dá)式中，表示（）。

A:所有因變量OLS估計(jì)量的方差和

B:所有自變量OLS估計(jì)量的方差和

C:自變量滯后項(xiàng)OLS估計(jì)量的方差

D:因變量滯后項(xiàng)OLS估計(jì)量的方差

答案:因變量滯后項(xiàng)OLS估計(jì)量的方差

一般情況下，對(duì)于實(shí)際經(jīng)濟(jì)金融問(wèn)題，檢驗(yàn)其自相關(guān)是否存在可以利用DW檢驗(yàn)法，如果存在自相關(guān)問(wèn)題，檢驗(yàn)結(jié)果最常見(jiàn)的情形是（）。

A:d統(tǒng)計(jì)量落在0到4區(qū)間

B:d統(tǒng)計(jì)量落在du到4-du區(qū)間

C:d統(tǒng)計(jì)量落在4-dL到4區(qū)間

D:d統(tǒng)計(jì)量落在0到dL區(qū)間

答案:d統(tǒng)計(jì)量落在0到dL區(qū)間

繪制和的散點(diǎn)圖，在縱坐標(biāo)，在橫坐標(biāo)。如果繪制出來(lái)的散點(diǎn)落在第一和第三象限，則隨機(jī)項(xiàng)存在()自相關(guān)。

A:第一象限是正自相關(guān)，第三象限是負(fù)自相關(guān)

B:負(fù)

C:第一象限是負(fù)自相關(guān)，第三象限是正自相關(guān)

D:正

答案:正

對(duì)于一階線(xiàn)性自相關(guān)，自相關(guān)程度的度量運(yùn)用了自相關(guān)系數(shù)，這體現(xiàn)了（）之間的相關(guān)性。

A:X與Y

B:與X

C:與

D:與Y

答案:與

關(guān)于DW檢驗(yàn)，以下哪些是它的使用局限（）。

A:一般要求樣本容量至少為15,否則很難對(duì)自相關(guān)的存在性做明確的結(jié)論

B:只適用于一階線(xiàn)性自相關(guān)，對(duì)于高階自相關(guān)皆不適用

C:無(wú)法用來(lái)判定通過(guò)原點(diǎn)的回歸模型的自相關(guān)問(wèn)題

D:不適合用于自回歸模型

答案:一般要求樣本容量至少為15,否則很難對(duì)自相關(guān)的存在性做明確的結(jié)論

；只適用于一階線(xiàn)性自相關(guān)，對(duì)于高階自相關(guān)皆不適用

；無(wú)法用來(lái)判定通過(guò)原點(diǎn)的回歸模型的自相關(guān)問(wèn)題

；不適合用于自回歸模型

如果依然用OLS進(jìn)行估計(jì)，以下（）是自相關(guān)導(dǎo)致的后果。

A:可能會(huì)導(dǎo)致F檢驗(yàn)失效

B:可能會(huì)導(dǎo)致t檢驗(yàn)失效

C:參數(shù)估計(jì)量的方差是有偏的

D:參數(shù)估計(jì)量非有效

答案:可能會(huì)導(dǎo)致F檢驗(yàn)失效

；可能會(huì)導(dǎo)致t檢驗(yàn)失效

；參數(shù)估計(jì)量的方差是有偏的

；參數(shù)估計(jì)量非有效

BG檢驗(yàn)適用范圍更廣泛，適用于高階自相關(guān)的檢驗(yàn)，這一點(diǎn)是DW檢驗(yàn)很杜賓-h檢驗(yàn)做不到的。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)杜賓兩步法第一步是先求得自相關(guān)系數(shù)，第二步和廣義差分法一樣。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)當(dāng)存在自相關(guān)的情況時(shí)，在小樣本的情況下最小二乘估計(jì)量仍然是線(xiàn)性的和無(wú)偏的，但卻不是有效的，但是在大樣本的情況下是BLUE。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)

第六章單元測(cè)試

在對(duì)模型的解釋變量進(jìn)行選擇時(shí)，我們常用逐步回歸法，即以Y為被解釋變量，逐個(gè)引入解釋變量X，構(gòu)成回歸模型，進(jìn)行模型估計(jì)。如果在引入一個(gè)新解釋變量后，模型的擬合優(yōu)度顯著提高，則說(shuō)明新引入的變量是（）。

A:一個(gè)獨(dú)立解釋變量

B:隨機(jī)分布的變量

C:可以被舍去的變量

D:其他解釋變量可以替代的變量

答案:一個(gè)獨(dú)立解釋變量

在以下四個(gè)多重共線(xiàn)性修正方法中，難度最大、要求最高的方法是（）。

A:利用先驗(yàn)信息法

B:補(bǔ)充新的數(shù)據(jù)

C:刪除不必要的變量

D:改變解釋變量形式

答案:利用先驗(yàn)信息法

解釋變量之間相關(guān)性越大，方差膨脹因子VIF越（）。

A:大，但不會(huì)大于1

B:大

C:小，但不會(huì)小于0

D:小

答案:大

如果在產(chǎn)生多重共線(xiàn)性的因素中有相對(duì)不重要的變量，則可試著將其刪除，但會(huì)產(chǎn)生以下（）新的問(wèn)題。

A:當(dāng)排除了某個(gè)或某些變量后，保留在模型中的變量的系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義將發(fā)生變化，其估計(jì)值也將發(fā)生變化

B:刪除某個(gè)變量可能會(huì)導(dǎo)致模型設(shè)定誤差

C:被刪除的變量對(duì)因變量的影響將會(huì)被其他解釋變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)所吸收

D:其他都是

答案:其他都是

下列（）情況下不容易發(fā)生多重共線(xiàn)性。

A:在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，同時(shí)使用解釋變量的當(dāng)期值和滯后值

B:在觀測(cè)值個(gè)數(shù)較少，甚至小于解釋變量個(gè)數(shù)時(shí)

C:觀測(cè)值超過(guò)30，并且大于3倍解釋變量數(shù)目

D:抽樣限制在解釋變量X取值的一個(gè)有限范圍內(nèi)

答案:觀測(cè)值超過(guò)30，并且大于3倍解釋變量數(shù)目

多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)的三個(gè)步驟依次為（）。

A:多重共線(xiàn)性所導(dǎo)致的膨脹效果

B:檢驗(yàn)多重共線(xiàn)性問(wèn)題是否嚴(yán)重

C:多重共線(xiàn)性的存在范圍，即確定多重共線(xiàn)性是由哪些主要變量引起的

D:多重共線(xiàn)性的表現(xiàn)形式，即找出與主要變量有共線(xiàn)性的解釋變量

答案:檢驗(yàn)多重共線(xiàn)性問(wèn)題是否嚴(yán)重

；多重共線(xiàn)性的存在范圍，即確定多重共線(xiàn)性是由哪些主要變量引起的

；多重共線(xiàn)性的表現(xiàn)形式，即找出與主要變量有共線(xiàn)性的解釋變量

如果依然用OLS進(jìn)行估計(jì)，以下（）是多重共線(xiàn)性導(dǎo)致的后果。

A:參數(shù)估計(jì)量的經(jīng)濟(jì)含義變得不合理

B:在近似共線(xiàn)性的情況下，普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量的方差會(huì)變大

C:存在完全共線(xiàn)性的情況下，參數(shù)估計(jì)量就不會(huì)存在

D:變量的顯著性檢驗(yàn)和模型的預(yù)測(cè)功能失去意義

答案:參數(shù)估計(jì)量的經(jīng)濟(jì)含義變得不合理

；在近似共線(xiàn)性的情況下，普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量的方差會(huì)變大

；存在完全共線(xiàn)性的情況下，參數(shù)估計(jì)量就不會(huì)存在

；變量的顯著性檢驗(yàn)和模型的預(yù)測(cè)功能失去意義

多重共線(xiàn)性問(wèn)題在金融數(shù)據(jù)中是普遍存在的，不僅存在于時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，也存在于橫截面數(shù)據(jù)中。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)多重共線(xiàn)性并不是一種樣本現(xiàn)象，本質(zhì)是模型設(shè)定存在錯(cuò)誤。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)利用樣本數(shù)據(jù)回歸模型，先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種處理或交叉計(jì)算，容易使樣本數(shù)據(jù)之間產(chǎn)生多重共線(xiàn)性。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)

第七章單元測(cè)試

虛擬變量D作為回歸中的一次項(xiàng)，與其他解釋變量呈相加的關(guān)系，這種方式常用來(lái)改變線(xiàn)性回歸方程的（）。

A:截距項(xiàng)

B:截距和斜率項(xiàng)

C:其他都正確

D:斜率項(xiàng)

答案:截距項(xiàng)

鄒氏檢驗(yàn)所用的方法本質(zhì)是（）。

A:受約束回歸的F檢驗(yàn)

B:受約束回歸的t檢驗(yàn)

C:虛擬變量的F檢驗(yàn)

D:虛擬變量的t檢驗(yàn)

答案:受約束回歸的F檢驗(yàn)

在檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕Y(jié)構(gòu)穩(wěn)定性時(shí)，虛擬變量法的本質(zhì)是（）。

A:虛擬變量的F檢驗(yàn)

B:虛擬變量的t檢驗(yàn)

C:受約束回歸的F檢驗(yàn)

D:受約束回歸的t檢驗(yàn)

答案:虛擬變量的t檢驗(yàn)

虛擬變量陷阱是因?yàn)殄e(cuò)誤地引入虛擬變量，導(dǎo)致模型出現(xiàn)（）問(wèn)題。

A:異方差

B:多重共線(xiàn)性

C:隨機(jī)解釋變量

D:自相關(guān)

答案:多重共線(xiàn)性

下列（）不是虛擬變量法較之鄒氏檢驗(yàn)法的優(yōu)點(diǎn)。

A:虛擬變量法能夠清楚表明是截距或斜率抑或兩者都發(fā)生了變化

B:由于合并兩個(gè)回歸而減少了虛擬變量的個(gè)數(shù)，增加了自由度，從而參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性也有所改進(jìn)

C:較之鄒氏檢驗(yàn)的三次回歸，虛擬變量法只需作一次總的回歸，因而顯得簡(jiǎn)單

D:虛擬變量法利用受約束回歸的思想，檢驗(yàn)更加規(guī)范

答案:虛擬變量法利用受約束回歸的思想，檢驗(yàn)更加規(guī)范

以下（）情況中，引入虛擬變量的方式是錯(cuò)誤的。

A:考查國(guó)內(nèi)、國(guó)外公司業(yè)績(jī)的差別，引入國(guó)內(nèi)公司一個(gè)虛擬變量

B:考查季節(jié)性因素，引入春、夏、秋三個(gè)虛擬變量

C:考查季度因素的影響，引入第一、第二、第三、第四四個(gè)虛擬變量

D:考查男女之間的差別，引入男、女兩個(gè)虛擬變量

答案:考查季度因素的影響，引入第一、第二、第三、第四四個(gè)虛擬變量

；考查男女之間的差別，引入男、女兩個(gè)虛擬變量

兩個(gè)線(xiàn)性模型可能存在以下（）關(guān)系。

A:重合回歸

B:平行回歸

C:相異回歸

D:匯合回歸

答案:重合回歸

；平行回歸

；相異回歸

；匯合回歸

在通常情況下，對(duì)模型施加約束條件會(huì)降低模型的解釋能力。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)一個(gè)模型中，只能引入一個(gè)虛擬變量，不能同時(shí)引入多個(gè)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)在引入虛擬變量的時(shí)候，只能以加法方式或者乘法方式引入，不能同時(shí)使用加法和乘法方式引入。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

第八章單元測(cè)試

有時(shí)候時(shí)間序列的高度相關(guān)僅僅是因?yàn)閮烧咄瑫r(shí)隨時(shí)間有向上或向下變動(dòng)的趨勢(shì)，并沒(méi)有真正的聯(lián)系，即出現(xiàn)偽回歸的情況。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)法則，當(dāng)（）時(shí)，所估計(jì)的回歸就有謬誤之嫌。

A:

B:

C:

D:

答案:

EG檢驗(yàn)和CRDW檢驗(yàn)都是來(lái)判斷變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系的，它們的基本思想都是基于（）平穩(wěn)性的檢驗(yàn)。

A:回歸方程的F統(tǒng)計(jì)量

B:回歸方程的殘差

C:參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差

D:回歸方程的隨機(jī)誤差項(xiàng)

答案:回歸方程的殘差

從經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)的角度來(lái)看，協(xié)整是指（）。

A:因變量和自變量之間存在一個(gè)長(zhǎng)期的均衡關(guān)系

B:因變量和自變量之間存在一個(gè)短期的波動(dòng)溢出關(guān)系

C:因變量和自變量都是平穩(wěn)的時(shí)間序列，但它們的線(xiàn)性組合確實(shí)不平穩(wěn)的

D:因變量和自變量都是不平穩(wěn)的時(shí)間序列，但它們的線(xiàn)性組合是平穩(wěn)的

答案:因變量和自變量之間存在一個(gè)長(zhǎng)期的均衡關(guān)系

在確定ADF檢驗(yàn)時(shí)模型的類(lèi)別時(shí)，當(dāng)下列（）情況出現(xiàn)時(shí)，模型最好包含時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)。

A:其他情況均包括

B:數(shù)據(jù)圖形呈現(xiàn)明顯的隨時(shí)間快速增長(zhǎng)或下降的趨勢(shì)

C:數(shù)據(jù)圖形呈現(xiàn)出無(wú)規(guī)則上升、下降并反復(fù)這一狀況

D:數(shù)據(jù)圖形呈明顯的隨時(shí)間遞增或遞減的趨勢(shì)，但是趨勢(shì)并不太陡峭

答案:數(shù)據(jù)圖形呈現(xiàn)明顯的隨時(shí)間快速增長(zhǎng)或下降的趨勢(shì)

關(guān)于格蘭杰因果檢驗(yàn)，下列說(shuō)法（）是錯(cuò)誤的。

A:格蘭杰因果檢驗(yàn)時(shí)都是單向的形式

B:檢驗(yàn)可能存在無(wú)法辨別的情況，即第三個(gè)變量z也可能是引起x、y變化的原因，但x和y沒(méi)有直接的因果關(guān)系

C:因果檢驗(yàn)的結(jié)果對(duì)滯后項(xiàng)數(shù)m非常敏感

D:檢驗(yàn)的原假設(shè)是“x是引起y變化的原因”或“y是引起x變化的原因”

答案:檢驗(yàn)的原假設(shè)是“x是引起y變化的原因”或“y是引起x變化的原因”

以下說(shuō)法一定正確的是（）。

A:如果序列x和y~I(0),則ax+by~I(0)

B:如果序列x和y~I(1),則ax+by~I(1)

C:如果序列x~I(0),則a+bx~I(0)

D:如果序列y~I(1),則a+bx~I(1)

答案:如果序列x~I(0),則a+bx~I(0)

；如果序列y~I(1),則a+bx~I(1)

對(duì)于方程，單位根檢驗(yàn)的原假設(shè)為（）。

A:=1

B:=1

C:=0

D:=0

答案:=1

；=0

在通常情況下，DF檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)、EG檢驗(yàn)的臨界值都是一樣的。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)格蘭杰因果檢驗(yàn)著眼于過(guò)去的影響，在模型設(shè)定中增加了變量的滯后項(xiàng)。而希姆斯因果檢驗(yàn)不僅著眼于過(guò)去的影響，也著眼于未來(lái)的影響，在模型中增加了變量的滯后項(xiàng)和未來(lái)項(xiàng)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)白噪聲序列和隨機(jī)游走序列都是平穩(wěn)的。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

第九章單元測(cè)試

對(duì)于一個(gè)滯后長(zhǎng)度為4，擁有4個(gè)方程的VAR模型，需要估計(jì)()個(gè)參數(shù)。

A:281

B:81

C:68

D:30

答案:68

對(duì)于ECM模型的結(jié)果解讀，我們主要看ECM項(xiàng)的系數(shù)，若結(jié)果為（），則誤差值就會(huì)被慢慢修正，系統(tǒng)靠自身的能力可以逐步向均衡狀態(tài)變化，即實(shí)現(xiàn)了誤差修正。

A:1

B:負(fù)

C:0

D:正

答案:負(fù)

ARDL模型中的變量間一定要具有長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系，對(duì)于長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系的檢驗(yàn)一般是利用（）。

A:建立與ARDL模型相對(duì)應(yīng)的ECM模型，并計(jì)算出ECM項(xiàng)的t統(tǒng)計(jì)量，據(jù)此來(lái)判斷變量間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系

B:利用協(xié)整檢驗(yàn)

C:建立與ARDL模型相對(duì)應(yīng)的ECM模型，并計(jì)算出F統(tǒng)計(jì)量，據(jù)此來(lái)判斷變量間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系

D:利用單位根檢驗(yàn)

答案:建立與ARDL模型相對(duì)應(yīng)的ECM模型，并計(jì)算出F統(tǒng)計(jì)量，據(jù)此來(lái)判斷變量間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系

對(duì)于EGARCH模型的條件方差方程，當(dāng)（）時(shí)，表明確實(shí)存在杠桿效應(yīng)或反饋效應(yīng)。

A:

B:

C:

D:

答案:

作為VAR模型的新發(fā)展，SVAR模型是將（）與VAR模型結(jié)合了起來(lái)。

A:ARDL模型

B:GARCH模型

C:結(jié)構(gòu)方程

D:簡(jiǎn)化方程

答案:結(jié)構(gòu)方程

以下說(shuō)法正確的是（）。

A:如果某序列的自相關(guān)函數(shù)是p階截尾的，并且偏自相關(guān)函數(shù)是拖尾的，則可以把該序列設(shè)為AR(p)過(guò)程

B:如果某序列的自相關(guān)函數(shù)是q階截尾的，并且偏自相關(guān)函數(shù)是拖尾的，則可以把該序列設(shè)為MA(q)過(guò)程

C:如果某序列的偏自相關(guān)函數(shù)是p階截尾的，并且自相關(guān)函數(shù)是拖尾的，則可以把該序列設(shè)為AR(p)過(guò)程

D:如果某序列的偏自相關(guān)函數(shù)是q階截尾的，并且自相關(guān)函數(shù)是拖尾的，則可以把該序列設(shè)為MA(q)過(guò)程

答案:如果某序列的自相關(guān)函數(shù)是q階截尾的，并且偏自相關(guān)函數(shù)是拖尾的，則可以把該序列設(shè)為MA(q)過(guò)程

；如果某序列的偏自相關(guān)函數(shù)是p階截尾的，并且自相關(guān)函數(shù)是拖尾的，則可以把該序列設(shè)為AR(p)過(guò)程

GARCH模型反映了隨機(jī)過(guò)程的一種特性：方差隨時(shí)間變化而變化，且具有（）。

A:非對(duì)稱(chēng)性

B:叢集性

C:波動(dòng)性

D:平穩(wěn)性

答案:叢集性

；波動(dòng)性

在一定條件滿(mǎn)足的情況下，MA過(guò)程和AR過(guò)程是可以相互轉(zhuǎn)化的。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)VAR模型不以經(jīng)濟(jì)金融理論為基礎(chǔ)，因此可以在一定程度上任意添加其他的解釋變量。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)TARCH模型可以用來(lái)驗(yàn)證資本市場(chǎng)上收益與風(fēng)險(xiǎn)是不是成正比的。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

第十章單元測(cè)試

以下說(shuō)法中錯(cuò)誤的是（）。

A:內(nèi)生變量只能作為被解釋變量

B:外生變量是前定變量

C:外生變量只能作為解釋變量

D:滯后的內(nèi)生變量是前定變量

答案:內(nèi)生變量只能作為被解釋變量

可識(shí)別性的階條件是（）。

A:充分但非必要條件

B:充要條件

C:其他說(shuō)法均不對(duì)

D:必要但非充分條件

答案:必要但非充分條件

當(dāng)聯(lián)立方程模型存在聯(lián)立性偏誤時(shí)，若仍對(duì)結(jié)構(gòu)式模型中的每個(gè)結(jié)構(gòu)方程分別運(yùn)用OLS進(jìn)行估計(jì)，所得到的參數(shù)估計(jì)值將是（）。

A:無(wú)偏和不一致的

B:有偏和不一致的

C:有偏和大樣本下一致的

D:無(wú)偏和大樣本下一致的

答案:有偏和不一致的

以下（）不屬于聯(lián)立方程模型中的變量分類(lèi)。

A:前定變量

B:內(nèi)生變量

C:虛擬變量

D:外生變量

答案:虛擬變量

若通過(guò)階條件判斷某結(jié)構(gòu)方程是恰好識(shí)別的，則進(jìn)一步應(yīng)用秩條件進(jìn)行判斷，判斷為不可識(shí)別的。則該結(jié)構(gòu)方程是()的。

A:恰好識(shí)別

B:不可識(shí)別

C:過(guò)度識(shí)別

D:有待進(jìn)一步確認(rèn)

答案:不可識(shí)別

以下說(shuō)法正確的是（）。

A:如果有一個(gè)或幾個(gè)方程是不可識(shí)別的，則稱(chēng)這個(gè)結(jié)構(gòu)式模型是不可識(shí)別的

B:識(shí)別性是針對(duì)結(jié)構(gòu)方程而言的，而不是針對(duì)模型的

C:在同一個(gè)結(jié)構(gòu)式模型中，有的結(jié)構(gòu)方程可以識(shí)別，有的結(jié)構(gòu)方程不可以識(shí)別，有的結(jié)構(gòu)方程則不用識(shí)別

D:識(shí)別性是針對(duì)模型而言的，而不是針對(duì)方程的

答案:如果有一個(gè)或幾個(gè)方程是不可識(shí)別的，則稱(chēng)這個(gè)結(jié)構(gòu)式模型是不可識(shí)別的

；識(shí)別性是針對(duì)結(jié)構(gòu)方程而言的，而不是針對(duì)模型的

；在同一個(gè)結(jié)構(gòu)式模型中，有的結(jié)構(gòu)方程可以識(shí)別，有的結(jié)構(gòu)方程不可以識(shí)別，有的結(jié)構(gòu)方程則不用識(shí)別

聯(lián)立方程模型的估計(jì)方法中，以下（）屬于單一方程法。

A:兩階段最小二乘法

B:間接最小二乘法

C:普通最小二乘法

D:三階段最小二乘法

答案:兩階段最小二乘法

；間接最小二乘法

；普通最小二乘法

若某變量實(shí)際為外生變量，但卻設(shè)定其為內(nèi)生變量，若運(yùn)用工具變量法和兩階段最小二乘法等存在聯(lián)立性的情況下才會(huì)使用的估計(jì)方法，盡管可以得到一致估計(jì)量，但卻無(wú)法得到最優(yōu)估計(jì)量。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)內(nèi)生變量一定不是前定變量，但是前定變量有可能是內(nèi)生變量。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)在判斷聯(lián)立方程的可識(shí)別性時(shí)，秩條件和階條件本質(zhì)是一樣的，是可以相互轉(zhuǎn)化的。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案