模擬考試題(第4套)

8/8第四套一、單項(xiàng)選擇題１、設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為，則點(diǎn)（）

A.一定不在回歸直線上

B．一定在回歸直線上C.不一定在回歸直線上

D。在回歸直線上方2、在下列各種數(shù)據(jù)中,以下不應(yīng)作為經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析所用數(shù)據(jù)的是（)A。時(shí)間序列數(shù)據(jù)Ｂ。橫截面數(shù)據(jù)C．計(jì)算機(jī)隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)D.虛擬變量數(shù)據(jù)3、在簡(jiǎn)單線性回歸模型中，認(rèn)為具有一定概率分布的隨機(jī)數(shù)（）

隨機(jī)變量

A．內(nèi)生變量

B。外生變量C．虛擬變量

D。前定變量4、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=2.0０+0．７５ｌnXi，這表明人均收入每增加1％，人均消費(fèi)支出將增加（)

Ａ.0。2%

B.0．75％

Ｃ。2％

Ｄ。7.5％

5、多元線性回歸分析中的ＲＳS反映了（

）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６、在經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)生轉(zhuǎn)折時(shí)期，可以通過(guò)引入虛擬變量方法來(lái)表示這種變化。例如，研究中國(guó)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)時(shí)。1991年前后，城鎮(zhèn)居民商品性實(shí)際支出Y對(duì)實(shí)際可支配收入X的回歸關(guān)系明顯不同?，F(xiàn)以１991年為轉(zhuǎn)折時(shí)期,設(shè)虛擬變量，數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖顯示消費(fèi)函數(shù)發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化:基本消費(fèi)部分下降了，邊際消費(fèi)傾向變大了。則城鎮(zhèn)居民線性消費(fèi)函數(shù)的理論方程可以寫(xiě)作（

）

Ａ。

B.

C。

D。7、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)進(jìn)行估計(jì)的時(shí)候，測(cè)得DＷ統(tǒng)計(jì)量為0.5２,則廣義差分變量是（）Ａ。B。Ｃ.D。8、在有Ｍ個(gè)方程的完備聯(lián)立方程組中,若用H表示聯(lián)立方程組中全部的內(nèi)生變量與全部的前定變量之和的總數(shù),用表示第ｉ個(gè)方程中內(nèi)生變量與前定變量之和的總數(shù)時(shí)，第i個(gè)方程不可識(shí)別時(shí)，則有公式(

）成立。

Ａ.

Ｂ。

C.

D.９、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（）Ａ．無(wú)偏的B.有偏的Ｃ.不確定D。確定的10、關(guān)于聯(lián)立方程組模型,下列說(shuō)法中錯(cuò)誤的是（）A。結(jié)構(gòu)式模型中解釋變量可以是內(nèi)生變量，也可以是前定變量B.簡(jiǎn)化式模型中解釋變量可以是內(nèi)生變量C。簡(jiǎn)化式模型中解釋變量是前定變量D。結(jié)構(gòu)式模型中解釋變量可以是內(nèi)生變量11、在序列自相關(guān)的情況下,參數(shù)估計(jì)值仍是無(wú)偏的,其原因是()A．零均值假定成立

B.同方差假定成立C。無(wú)多重共線性假定成立

D。解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)假定成立１２、在ＤＷ檢驗(yàn)中,當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量為２時(shí)，表明（）Ａ．存在完全的正自相關(guān)

B。存在完全的負(fù)自相關(guān)Ｃ．不存在自相關(guān)

D.不能判定13、在下列多重共線性產(chǎn)生的原因中，不正確的是（）Ａ．經(jīng)濟(jì)本變量大多存在共同變化趨勢(shì)

B.模型中大量采用滯后變量C．由于認(rèn)識(shí)上的局限使得選擇變量不當(dāng)

Ｄ。解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)1４、下列說(shuō)法不正確的是()A。異方差是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象

Ｂ.異方差產(chǎn)生的原因有設(shè)定誤差C．檢驗(yàn)異方差的方法有F檢驗(yàn)法

D。修正異方差的方法有加權(quán)最小二乘法1５、設(shè)ｋ為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù),n為樣本容量。則對(duì)多元線性回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)，所用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為()A.Ｂ．C.Ｄ.１６、對(duì)聯(lián)立方程組模型中過(guò)度識(shí)別方程的估計(jì)方法有（)A。間接最小二乘法B.普通最小二乘法C．間接最小二乘法和二階段最小二乘法D．二階段最小二乘法1７、對(duì)模型進(jìn)行對(duì)數(shù)變換，其原因是()Ａ．能使誤差轉(zhuǎn)變?yōu)榻^對(duì)誤差

B．能使誤差轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄬?duì)誤差Ｃ．更加符合經(jīng)濟(jì)意義

D。大多數(shù)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象可用對(duì)數(shù)模型表示1８、局部調(diào)整模型不具有如下特點(diǎn)（

）A.對(duì)應(yīng)的原始模型中被解釋變量為期望變量，它不可觀測(cè)B．模型是一階自回歸模型C．模型中含有一個(gè)滯后被解釋變量，但它與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)Ｄ．模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)存在自相關(guān)19、假設(shè)根據(jù)某地區(qū)1970-—1999年的消費(fèi)總額Ｙ(億元)和貨幣收入總額X(億元)的年度資料,估計(jì)出庫(kù)伊克模型如下:則（

)A.分布滯后系數(shù)的衰減率為0。186４B．在顯著性水平下，ＤＷ檢驗(yàn)臨界值為,由于，據(jù)此可以推斷模型擾動(dòng)項(xiàng)存在自相關(guān)C。即期消費(fèi)傾向?yàn)?。２５18,表明收入每增加1元，當(dāng)期的消費(fèi)將增加０。２518元D.收入對(duì)消費(fèi)的長(zhǎng)期影響乘數(shù)為的估計(jì)系數(shù)０。813620、在模型有異方差的情況下，常用的補(bǔ)救措施是（

）

A。廣義差分法

B。工具變量法C．逐步回歸法

Ｄ。加權(quán)最小二乘法二、多項(xiàng)選擇題1、調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)之間的關(guān)系敘述正確的有（）A。與均非負(fù)B.有可能大于C.判斷多元回歸模型擬合優(yōu)度時(shí),使用D。模型中包含的解釋變量個(gè)數(shù)越多，與就相差越大E.只要模型中包括截距項(xiàng)在內(nèi)的參數(shù)的個(gè)數(shù)大于1，則2、如果模型中存在序列自相關(guān)現(xiàn)象，則有如下后果（）Ａ。參數(shù)估計(jì)值有偏

Ｂ。參數(shù)估計(jì)值的方差不能正確確定C。變量的顯著性檢驗(yàn)失效

D．預(yù)測(cè)精度降低Ｅ.參數(shù)估計(jì)值仍是無(wú)偏的3、下列說(shuō)法不正確的有(）A。加權(quán)最小二乘法是廣義最小二乘法的特殊情況Ｂ。廣義最小二乘法是加權(quán)最小二乘法的特殊情況C。廣義最小二乘法是廣義差分法的特殊情況D.廣義差分法是廣義最小二乘法的特殊情況Ｅ.普通最小二乘法是加權(quán)最小二乘法的特殊情況F。加權(quán)最小二乘法是普通最小二乘法的特殊情況4、關(guān)于聯(lián)立方程模型識(shí)別問(wèn)題，以下說(shuō)法正確的有（）A.滿足階條件的方程則可識(shí)別Ｂ.如果一個(gè)方程包含了模型中的全部變量,則這個(gè)方程恰好識(shí)別C.如果一個(gè)方程包含了模型中的全部變量，則這個(gè)方程不可識(shí)別D。如果兩個(gè)方程包含相同的變量，則這兩個(gè)方程均不可識(shí)別Ｅ．聯(lián)立方程組中的每一個(gè)方程都是可識(shí)別的，則聯(lián)立方程組才可識(shí)別Ｆ.滿足階條件和秩條件的方程一定是過(guò)度識(shí)別5、在DW檢驗(yàn)中,存在不能判定的區(qū)域是(）Ａ。0﹤﹤

B.﹤﹤4—C.﹤﹤

Ｄ。４－﹤﹤４—E．4—﹤﹤４三、判斷題(判斷下列命題正誤，并說(shuō)明理由）1、隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)方差的無(wú)偏估計(jì)沒(méi)有區(qū)別。2、經(jīng)典線性回歸模型（ＣＬＲM)中的干擾項(xiàng)不服從正態(tài)分布的，OLS估計(jì)量將有偏的.3、虛擬變量的取值只能取0或１。4、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)是沒(méi)有區(qū)別的。５、聯(lián)立方程組模型不能直接用OLS方法估計(jì)參數(shù)。四、計(jì)算題1、通過(guò)建模發(fā)現(xiàn),某企業(yè)的某種產(chǎn)品價(jià)格P和可變成本Ｖ之間滿足如下關(guān)系:。目前可變成本占產(chǎn)品價(jià)格的20%?，F(xiàn)在，企業(yè)可以改進(jìn)該產(chǎn)品，但是改進(jìn)要增加10％可變成本（其他費(fèi)用保持不變)。問(wèn),企業(yè)是否該選擇改進(jìn)？2、某公司想決定在何處建造一個(gè)新的百貨店，對(duì)已有的30個(gè)百貨店的銷售額作為其所處地理位置特征的函數(shù)進(jìn)行回歸分析，并且用該回歸方程作為新百貨店的不同位置的可能銷售額,估計(jì)得出（括號(hào)內(nèi)為估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差)(０．02)（0．01）（1.0）(１.0）其中：＝第個(gè)百貨店的日均銷售額（百美元)；=第個(gè)百貨店前每小時(shí)通過(guò)的汽車數(shù)量（１０輛)；＝第個(gè)百貨店所處區(qū)域內(nèi)的人均收入（美元);＝第個(gè)百貨店內(nèi)所有的桌子數(shù)量；=第個(gè)百貨店所處地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)店面的數(shù)量；請(qǐng)回答以下問(wèn)題：說(shuō)出本方程中系數(shù)0.1和０。０1的經(jīng)濟(jì)含義。各個(gè)變量前參數(shù)估計(jì)的符號(hào)是否與期望的符號(hào)一致？在＝0。0５的顯著性水平下檢驗(yàn)變量的顯著性。（臨界值，,,)３、以廣東省東莞市的財(cái)政支出作為被解釋變量、財(cái)政收入作為解釋變量做計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，即，方程估計(jì)、殘差散點(diǎn)圖及AＲCH檢驗(yàn)輸出結(jié)果分別如下：方程估計(jì)結(jié)果：ＤependentVａriaｂle：YMetｈod：LeastSｑuarｅsＤatｅ：０5/31/03Ｔime：12：42Sample：１9８0199７Iｎｃlｕdedobservaｔiｏｎs:18VariableＣoｅfficieｎtＳtｄ．Erｒoｒt-StａｔiｓtiｃProｂ．C—2４57。310680．５7３8—3.6106４４0.０023X０．7１93080．01１15364。4970７0.0０00Ｒ－sqｕared0。996１6８Meandepeｎdentｖaｒ２5335。11AdjustedR—squared0。995929S。D。dependentvａr３5０27。9７Ｓ。E．ofregrｅssiｏn223４。9３９Ａkaikeinｆｏｃｒiｔerｉon1８。366２6SｕｍsｑｕaredｒeｓidSchwaｒｚcriｔｅrion18。46519Loglikelihoｏｄ—163.2９63F－ｓtatiｓtｉc4159.872Dｕrｂin—Ｗａt(yī)sｏnｓｔａｔ２.181１83Proｂ（Ｆ—statｉｓｔic）0.00000０殘差與殘差滯后1期的散點(diǎn)圖：ARCH檢驗(yàn)輸出結(jié)果:ARCHTest：Ｆ－stａt(yī)istic2。88６46５Prｏｂaｂiｌｉｔy0．085992Oｂs*R-sｑｕａｒed7。867378Probabilｉｔy0.096559TestEｑｕatioｎ:DeｐenｄｅｎtVａriａｂｌe:RESIＤ＾２Ｍethod：LeａstＳqｕａｒｅsDate：06／1０/03Tiｍｅ：00:33Sampｌｅ(ａdjusｔed)：19841９97Includedobservatiｏｎs:1４afterａdjuｓtingendｐoｉnｔsVariableCoｅｆfｉcientStd．Errort—ＳtaｔｉstｉcPｒoｂ．C—9299８57．７６46７9４.—1。21６1770.２54９ＲEＳＩＤ^2(－１)0.0３35820．3083770.1089000。9157RESＩD^２(—2)—0。７4３2７30。32０4２４-２．3196500。04５5ＲＥSIＤ^２（－3)-０．854８5211。02966—0。0775050.9399REＳID^2(—4）37.04３45１0．913８03.39４１8２0.0079R—sｑuareｄ0.5619５6Mｅandｅpｅndenｔvar５662887。AdjusｔedＲ—ｓｑuaｒed0.367269S。D.ｄependentｖａrS.Ｅ。oｆregrｅssiｏnAkaｉkeiｎfｏｃｒiterｉoｎ35.8６88０Ｓｕmsqｕaredｒesｉd1．5