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计量经济学期末试卷

来源:用户分享 时间:2025/10/10 2:08:31 本文由loading 分享 下载这篇文档手机版
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第一题 判断题 10×2=20分(从以下题目中任选10题,判断对错;如果2

P66

1, OLS法是使残差平方和最小化的估计方法。 对

2, 计算OLS估计值无需古典线性回归模型的基本假定。 对

3, 若线性回归模型满足假设条件(1)——(4),但扰动项不服从正态分布,则尽管OLS估计量不再是BLUE,但仍为无偏估计量。 错 只要满足(1)——(4),OLS估计量就是BLUE

4,最小二乘斜率系数的假设检验所依据的是t分布,要求??的抽样分布是正态分布。 对

5,R =TSS/ESS 错 R =ESS/TSS

6,若回归模型中无截距项,则Σet=0未必成立。 对

7,若原假设未被拒绝,则它为真。 错 只能说不能拒绝原假设

8,在双变量回归模型中,б 的值越大,斜率系数的方差越大。 错 Var(??)=б /Σxt 只有当Σxt 恒定,上述说法才正确。 P149

1, 尽管存在严重多重共线性,普通最小二乘法估计量仍然是最佳线性无偏估计量。

2, 如果分析的目的仅仅是为了预测,则多重共线性并无妨碍。 对

3, 如果解释变量两两之间的相关系数都低,则一定不存在多重共线性。 错 即使解释变量两两之间的相关系数都低,也不能排除存在多重共线性的可能性

4,如果存在异方差性,通常用的t检验和F检验是无效的。 对

5,当存在自相关时,OLS估计量既不是无偏的,也不是有效的。

注意:

本书中无偏性不成立仅两种情况: 1, 模型中忽略了有关的解释变量。 2, 随机解释变量与扰动项同期无关。

错 在扰动项自相关的情况下OLS估计量仍为无偏估计量,但不再具有最小方差的性质,即不是BLUE

6,消除一阶自相关的一阶差分变换法假定自相关系数必须等于1。 对

7,模型中包含无关的解释变量,参数估计会有偏,并且会增大估计量的方差,即增大误差。

错 模型中包含无关的解释变量,参数估计仍无偏,但会增大估计量的方差,即增大误差

8,多元回归中,如果全部“斜率”系数各自t检验都不显著,则R 值也高不了。

错 在多重共线性的情况下,尽管全部“斜率”系数各自t检验都不显著,R 值仍可能高

9,存在异方差的情况下,OLS法总是高估系数估计量的标准误差。

错 存在异方差的情况下,OLS法通常会高估系数估计量的标准误差,但不总是

10,如果一个具有非常数方差的解释变量被(不正确的)忽略了,那么OLS残差将呈异方差性。

错 异方差性是关于扰动项的方差,而不是关于解释变量的方差 P171

1, 所有计量经济模型实质上都是动态模型。 错 使用横截面数据的模型就不是动态模型

2,如果分布滞后系数中,有的为正有的为负,则科克模型将没有多大用处。 对

3,若适应预期模型用OLS估计,则估计量将有偏,但一致。 错 估计量既不是无偏的,又不是一致的

4,对于小样本,部分调整模型的OLS估计量是有偏的。 对

5,若回归方程中既包括随机解释变量、扰动项又自相关,则采用工具变量法,将产生无偏且一致的估计量。

错 将产生一致估计量,但是在小样本情况下,得到的估计量是有偏的。 6,解释变量中包括滞后因变量的情况下,用德宾-沃森d统计量来检验自相关是没有实际用处的。 对 P215

1, OLS法适用于估计联立方程模型中的结构方程。

错 一般来说,不行。因为联立方程中变量的相互作用,因而结构方程中 往往包括随机解释变量。

2,2SLS法不能用于不可识别方程。

3,估计联立方程模型的2SLS法和其他方法只有在大样本的情况下,才能具有我们期望的统计性质。 对

4, 联立方程模型作为一个整体,不存在类似R 这样的拟合程度测量。 对

5, 如果要估计的方程扰动项自相关或存在跨方程的相关,则2SLS法和其他估计结构方程的方法都不能用。 错 可以用3SLS法

6,如果一个方程恰好识别,则ILS和2SLS给出相同结果。 对

第二题 单项选择题(10道×2=20分)(任选10题) P194

1, 某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列,此时间序列称为(A) A.一阶单整 B .2阶单整 C. K阶单整 D.以上答案均不正确 2,如果两个变量都是一阶单整的,则(D)

A.这两个变量一定存在协整关系B. 这两个变量一定存在协整关系C.相应的误差修正模型一定成立 D.还需对误差项进行检验

3,如果同阶单整的线性组合是平稳时间序列,则这些变量之间关系是(B) A.伪回归关系B.协整关系C.短期均衡关系D.短期非均衡关系 4, 若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 P216

1, 结构式模型中的方程称为结构方程。在结构方程中,解释变量可以是前定变量,也可以是(C)

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