《2019年经济计量学课堂小测及答案ppt课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2019年经济计量学课堂小测及答案ppt课件（58页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、1,在假设检验中，不拒绝原假设意味着（ D） A. 原假设肯定是正确的 B. 原假设肯定是错误的 C. 没有证据证明原假设是正确的 D. 没有证据证明原假设是错误的,2,在假设检验中，第一类错误是指（A ） A. 当原假设正确时拒绝原假设 B.当原假设错误时拒绝原假设 C.当备择假设正确时拒绝备择假设 D.当备择假设不正确时未拒绝备择假设,3,在假设检验中，第二类错误是指（ B） A. 当原假设正确时拒绝原假设 B.当原假设错误时未拒绝原假设 C.当备择假设正确时拒绝备择假设 D.当备择假设不正确时未拒绝备择假设,4,指出下列假设检验中哪一个属于右侧检验: C,5,如果原假设H0为真，所得到的
2、样本结果会像实际观测结果那么极端或更极端的概率称为(C )。 A、临界值 B、统计量 C、P值 D、事先给定的显著性水平,6,P值越小（ B ）。 A、拒绝原假设的可能性越小 B、拒绝原假设的可能性越大 C、拒绝备择假设的可能性越大 D、不拒绝备择假设的可能性越少,7,对于给定的显著性水平a,根据P值拒绝原假设的准则是（ B ）,8,在假设检验中，如果所计算出的P值越小，说明检测的结果是（ A ）。 A、越显著 B、越不显著 C、越真实 D、越不真实,9,在大样本情况下，检验总体均值所使用的统计量是（ D ）,10,在小样本情况下，当总体方差未知时，检验总体均值所使用的统计量是（ C）,1,在
3、同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合，是（ D ） A、原始数据 B、时点数据 C、时间序列数据 D、截面数据,2,回归分析中定义的(B ) A、解释变量和被解释变量都是随机变量 B、解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C、解释变量和被解释变量都为非随机变量 D、解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量,3,在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为：（ C ）,4,用模型描述现实经济系统的原则是( B ) A、以理论分析作先导，解释变量应包括所有解释变量 B、以理论分析作先导，模型规模大小要适度 C、模型规模越大越好；这样更切合实际情况 D、模型规模大小要适度，结构尽可
4、能复杂,5,回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则是指（ D ）,6,设OLS法得到的样本回归直线为 B A、一定不在回归直线上 B、一定在回归直线上 C、不一定在回归直线上 D、在回归直线上方,7,下图中“”所指的距离是 B 随机误差项 残差 因变量观测值的离差 因变量估计值的离差,8,下面哪一个必定是错误的 C,9,线性回归模型的OLS估计量是随机变量Y的函数，所以OLS估计量是（A）。 A.随机变量 B.非随机变量 C.确定性变量 D.常量,10,为了对回归模型中的参数进行假设检验，必须在古典线性回归模型基本假定之外，再增加以下哪一个假定： B 解释变量与随机误差项不
5、相关 随机误差项服从正态分布 随机误差项的方差为常数 两个误差项之间不相关,1,用OLS估计总体回归模型，以下说法不正确的是 ： D,2,包含有截距项的二元线性回归模型中的回归平方和ESS的自由度是 （ D） A、n B、n-2 C、n-3 D、2,3,对多元线性回归方程的显著性检验，k代表回归模型中待估参数的个数，所用的F统计量可表示为： B,4,已知三元线性回归模型估计的残差平方和为800，样本容量为24，则随机误差项的方差估计量为( B ) A、33.33 B、 40 C、 38.09 D 、36.36,5,在多元回归中，调整后的判定系数与判定系数的关系为 A,6,下面哪一表述是正确的
6、： D A.线性回归模型的零均值假设是指 B.对模型 进行方程总体显著性检验（即F检验），检验的零假设是 C.相关系数较大意味着两个变量存在较强的因果关系 D.当随机误差项的方差估计量等于零时，说明被解释变量与解释变量之间为函数关系,7,在模型的 回归分析结果报告中，有F=263489，p=0.000，则表明（ C ） A、解释变量X1对Y的影响是显著的 B、解释变量X2对Y的影响是显著的 C、解释变量X1, X2对的Y联合影响是显著的 D、解释变量X1, X2对的Y的影响是均不显著,8,关于判定系数，以下说法中错误的是（ D ） A、判定系数的为被回归方程已经解释的变差与总变差之比； B、判
7、定系数的取值范围为0到1； C、判定系数反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述； D、判定系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。,9（多选）,回归平方和是指（ BCD ） A.被解释变量的观测值与其平均值的离差平方和 B.被解释变量的估计值与其平均值的离差平方和 C.被解释变量的总平方和与残差平方和之差 D.解释变量变动所引起的被解释变量的离差的大小 E.随机因素影响所引起的被解释变量的离差大小,10 （多选）,校正的判定系数的正确表达式有（ BC）。,为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y，百万美元）、旅行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（
8、X2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下： 从经济意义上考察估计模型的合理性。 在5%显著性水平上，分别检验参数的显著性。 在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。,请填写表中空白处的数值，写出计算过程,答案,P175， 8.14,1,在双对数线性模型 参数 的含义是（D） A.Y关于X的增长量 B.Y关于X的发展速度 C.Y关于X的边际倾向 D.Y关于X的弹性,2,根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归方程为 这表明人均收入每增加，人均消费支出将增加（C ） A.2% B.0.2% C.0.75% D.7.5%,3,在半对数线性模型 参数 的含义是：C
9、AX的绝对量变化，引起Y的绝对量变化 BY关于X的边际变化 CX的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化 DY关于X的弹性,4,在半对数线性模型 参数 的含义是：A A.X的绝对量发生一定变动时，引起Y的期望值的相对变化 B.Y关于X的弹性 C.X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化 D.Y关于X的边际变化,5,回归模型 Y关于X的弹性为（ C）,6,如果两个变量之间的关系近似地表现为：当x发生一个绝对量变动时，y以一个固定的相对量变动，则适宜的回归模型是 C,7,对科布-道格拉斯生产函数模型 进行估计的结果为 则原模型中的参数A的估计值为 C,1,B,2,A,3,D,4,A,5,D,6,6 答案
10、,1,B,2,B,3,如果方差膨胀因子VIF=15，则认为（ C ）问题是严重的 A、异方差问题 B、序列相关问题 C、多重共线性问题 D、解释变量与随机项的相关性,4,一般多重共线性下OLS估计量是：C A、不存在 B、有无穷多解 C、最优线性无偏估计量 D、非有效,5,完全多重共线性下OLS估计量是：B A、唯一 B、有无穷多解 C、有偏的 D、有效的,6,6,（1）在其他变量不变的情况下，一城市的人口越多或房屋数量越多，则对用水的需求越高。所以可期望house和pop的符号为正； 收入较高的个人可能用水较多，因此pcy的预期符号为正，但它可能是不显著的。 如果水价上涨，则用户会节约用水，
11、所以可预期price的系数为负。 显然如果降雨量较大，则草地和其他花园或耕地的用水需求就会下降，所以可以期望rain的系数符号为负。 从估计的模型看，除了pcy之外，所有符号都与预期相符。,6,（2）t-统计量检验单个变量的显著性，F-统计值检验变量是否是联合显著的。 这里t-检验的自由度为15-5-1=9，在5%的显著性水平下的临界值为2.262。可见，所有参数估计值的t值的绝对值都小于该值，所以即使在5%的水平下这些变量也不是显著的。 这里，F-统计值的分子自由度为5，分母自由度为9。5%显著性水平下F分布的临界值为3.45。可见计算的F值大于该临界值，表明回归系数是联合显著的。 T检验与F检验结果的矛盾可能是由于多重共线性造成的。house、pop、pcy是高度相关的，这将使它们的t-值降低且表现为不显著。price和rain不显著另有原因。根据经验，如果一个变量的值在样本期间没有很大的变化，则它对被解释变量的影响就不能够很好地被度量。可以预期水价与年降雨量在各年中一般没有太大的变化，所以它们的影响很难度量。,6,（3）多重共线性往往表现的是解释变量间的样本观察现象，在不存在完全共线性的情况下，近似共线并不意味着基本假定的任何改变，所以OLS估计量的无偏性、一致性和有效性仍然成立，即仍是BLUE估计量。但共线性往往导致参数估计值的方差大于不存在多重共线性的情况。,
