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1、计量经济学试题绪论部分：1.下列属于时间序列数据的有（ ACDE ）A.19801990年某省的人口数B.1990年某省各县市国民生产总值C.19901995年某厂的工业总产值D.19901995年某厂的职工人数E.19901995年某厂的固定资产总额2.在同一时间，不同统计单位的相同统计指标组成的数据列是( D )A.时期数据 B.混合数据 C.时序数据 D.截面数据3下面属于截面数据的是（ D ）A 19811990年各年某地区20个乡镇的平均工业产值 B 19811990年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值 C 某年某地区20个乡镇的工业产值的总量 D 某年某地区20个乡镇的各镇的工业产
2、值第2章：一元线性回归1 利用普通最小二乘法估计得到的样本回归直线，必然通过( A )A.点() B.点(0，0) C.点(，0) D.点(0，)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的回归模型为LY=5+0.75LX,这表明人均收入每增加1%，人均消费支出将预期增加（B）A0.2% B0.75% C5% D7.5%3 普通最小二乘法确定一元线性回归模型Yi=的参数和的准则是使（ B ）Aei最小 Bei2最小 Cei最大 Dei2最大第2章：一元线性回归1 回归分析中，用来说明拟合优度的统计量为( B )A.相关系数 B.判定系数 C.回归系数 D.标准差2 对于随机误差项ui
3、, Var(ui)=E(u)=2内涵指（B）A随机误差项的均值为零B所有随机误差都有相同的方差C两个随机误差互不相关D误差项服从正态分布3 判定系数R2的取值范围为( B )A.0R22 B.0R21 C.0R24 D.1R244 以Y表示实际观测值，表示估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（ D ）A B C 最小 D 最小5 普通最小二乘法估计回归参数的基本准则是使（C ）最小。A总变差 B、参数平方和 C、残差平方和 D、回归平方和6 已知某一直线回归方程的可决系数为0.81，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（ B ）A、0.81 B、0.9 C、0.405 D、0.654
4、1第3章：多元回归分析1 多元回归模型通过了整体显著性F检验，则可能的情况为( BCD )A.B.0，0 C.=0，0 D.0，=0E.=0，=0，=02 多元回归模型中F检验的备择假设为 （ B ）A偏回归系数全为O B.偏回归系数不全为O C.常数项不为O D.偏回归系数都不为0第8章：虚拟变量回归1 设个人消费函数Yi=C0+C1Xi+ui中，消费支出Y不仅同收入X有关，而且与消费者年龄构成有关，年龄构成可分为青年、中年和老年三个层次，假设边际消费倾向不变，则考虑年龄因素的影响，该消费函数引入虚拟变量的个数应为( B ) 有截距，则引入n-1个A.1个 B.2个 C.3个 D.4个2 根
5、据虚拟变量D取值的变化，回归模型Yi=0+1D+（DZi）+ui可以表示成的形式有（ ）AYi=0+ui BYi=0+(+uiCYi=(0+1)+uiDCYi=(0+1)+uiEYi=0+3 在回归模型中，D为性别因素， ， ，则会产生的问题为（ D ）A.异方差 B.序列相关 C.不完全共线性 D.完全共线性4 以加法的方式引进虚拟变量，将会改变（ A ）A 模型的截距 B 模型的斜率 C 同时改变截距和斜率 D 误差项第5章：异方差性1在线性回归模型中，如果存在异方差，则常用的估计方法是（ D ）A广义差分法 B工具变量法 C一阶差分法 D加权最小二乘法2 怀特检验适用于检验( B )A.
6、序列相关 B.异方差 C.多重共线性 D.设定误差3下列可说明存在异方差的情况是（ D ）A. B. C.（常数）D.4 名词解释：异方差：对于不同的样本点，随机误差项的方差不是常数。5下面那种方法不是检验异方差的方法（ D ）A 图示法 B WHITE检验法 C Glejser检验 D 方差膨胀因子法第6章：序列相关性1 当DW4-dL，则认为随机误差项ui（D）A不存在一阶负自相关 B无一阶序列相关 C存在一阶正自相关 D存在一阶负自相关2 对于大样本，德宾-瓦森（DW）统计量的近似计算公式为（C）ADW2（2-）BDW3（1-） CDW2（1-）DDW2（1+）3 对于某样本回归模型，已
7、求得DW的值为l，则模型残差的自相关系数近似等于（ C ）A.-0.5 B.0 C.0.5 D.14 以下选项中，正确表达了序列相关的是（ A ）A.Cov(ui，uj)0，ij B.Cov(ui，uj)=0，ij C.Cov(xi，xj)0，i=j D.Cov(xi，uj)05 已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1，则DW统计量近似等于( D )A.0 B.1 C.2 D.46 若使用普通最小二乘法估计的模型残差的一阶自相关系数为0.8，则DW统计量的值近似为（ B ）A0.2 B0.4 C0.8 D1.67 如果dLDWdu，则( )A.随机误差项存在一阶正自相关B.随机误差项存
8、在一阶负自相关C.随机误差项不存在一阶自相关D.不能判断随机误差项是否存在一阶自相关8 序列相关是指回归模型中( D )A.解释变量X的不同时期相关B.被解释变量Y的不同时期相关C.解释变量X与随机误差项u之间相关D.随机误差项u的不同时期相关9 DW检验适用于检验( B )A.异方差 B.序列相关 C.多重共线性 D.设定误差10 若计算的统计量接近4，则表明该模型（ C ）A.不存在一阶序列相关 B.存在一阶正序列相关C.存在一阶负序列相关 D.存在高阶序列相关11 最可能出现序列相关的样本数据类型是（ A ）A时间序列数据 B.虚拟变量数据 C.截面数据 D.混合数据12 计量经济模型中
9、序列相关的主要检验方法有 （ AD ）A残差图法 B.方差比检验法 C.ADF检验法D.DW检验法 E. Glejser检验法名词解释：一阶自相关：随机误差项ut与滞后一期的误差项ut-1相关，即ut=p ut-1+vt。简答题：试用图示的方法说明DW检验的判断区间和判断标准。13 模型存在序列相关时，适宜的参数估计方法是（ C ）A 加权最小二乘法 B 间接最小二乘法 C 广义差分法 D 工具变量法14 当DW=4时，说明（ D ）A.不存在序列相关 B.不存在一阶自回归形式的序列相关C.存在完全的正的一阶自回归形式的序列相关 D. 存在完全的负的一阶自回归形式的序列相关14 列那种形式的序
10、列相关可用DW统计量检验（ A ）A B C D 第4章：多重共线性1 在线性回归模型中，若解释变量X1和X2的观测值成比例，即X1i=KX2i，其中K为常数，则表明模型中存在( B )A.方差非齐性 B.多重共线性 C.序列相关 D.设定误差2 检验多重共线性的方法有( ACD )A.简单相关系数检测法 B.样本分段比较法 C.方差膨胀因子检测法D.判定系数增量贡献法 E.工具变量法3 判定系数增量贡献法可用于检测（ C ）A方差非齐性问题B序列相关问题C多重共线性问题D回归系数是否显著异于零4在对多元线性回归模型进行检验时，发现各参数估计量的t检验值都很低，但模型的R2值却很高，这说明模型
11、存在（ C ）A方差非齐性 B序列相关性 C多重共线性 D设定误差5 常用的处理多重共线性的方法有( )A.追加样本信息 B.使用非样本先验信息 C.进行变量形式的转换 D.逐步回归法E.广义差分法6 计量经济模型中存在多重共线性的原因为( CDE )A.模型中存在异方差 B.模型中存在虚拟变量 C.经济变量相关的共同趋势D.滞后变量的引入 E.样本资料的限制7在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在( A ) A.多重共线性 B.异方差性 C.序列相关 D.高拟合优度名词解释：多重共线性：两个或多个解释变量之间出现的线性相关性。8、如果方差膨胀因
12、子VIF10，则认为（ C ）问题是严重的。A、异方差性 B、序列相关性C、多重共线性 D、解释变量与随机项的相关性第10章：时间序列的平稳性及其检验1 如果一个时间序列呈上升趋势，则这个时间序列是( B )A.平稳时间序列 B.非平稳时间序列 C.一阶单整序列 D.一阶协整序列2 平稳时间序列的均值和方差是固定不变的，它的协方差只与( A )A.所考察的两期间隔长度有关 B.时间t有关C.时间序列的上升趋势有关 D.时间序列的下降趋势有关3 某一时间序列经过两次差分后成为平稳时间序列，此时间序列为（A）A2阶单整 B3阶单整 C4阶单整 D5阶单整4 如果Yt为平稳时间序列，则Yt为( )A
13、.0阶单整 B.1阶单整 C.2阶单整 D.协整5 名词解释平稳时间序列：是指均值和方差固定不变，协方差只与所考察的两期间隔长度有关，而与时间的变化无关的时间序列。k阶单整：如果一个非平稳时间序列经过K次差分后平稳，而K-1次差分却不平稳，则称这个时间序列是K阶单整的。分析题1 根据25户居民的可支配收入I、家庭财产A与消费支出CM间的数据。以下是使用Eviews估计模型得到的结果：Dependent Variable: CMMethod: Least SquaresDate: 12/20/07 Time: 22:50Sample: 1 25Included observations: 25VariableCoefficien
