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高级计量经济学练习题精编版

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2b. 你决定将TIME和HP之间的函数形式改为反函数形式。新方程的回归结果如下:

你认为哪一个方程更恰当?为什么? 作业题6

2c. 既然这两个方程选用的是两种不同的函数形式,那么,它们的调整的判定系数可以用

来比较吗?为什么?

第五讲作业题

作业题1 你受雇于学生辅导办公室,帮助减少调皮学生对宿舍的破坏。你要做的第一步就是建立一个截面模型,该模型把上学期每个宿舍的破坏损失作为宿舍成员特征的函数(括号中的数值为标准误): 式中,D代表上学期第i个宿舍的破坏损失(单位:美元);F代表在第i个宿舍中大一新生的入住百分比;S代表第i个宿舍的学生人数;A代表上学期第i个宿舍向学生辅导办公室报告的涉及酗酒事件的次数。 自由度 29 30

单侧:5% % a. 针对变量S的参数做出适当假设,并在5%的显著性水平下进行检验。 作业题2

b. 该方程存在什么问题(从遗漏变量、不相干变量或多重共线性中选择)?为什么? 作业题3

c. 假定你现在得知,变量S和A之间的简单相关系数为,这会改变你在b中的答案吗?如果改变的话,怎样改变的? 作业题4

d. 参数估计值的符号与预期不一致,这可能是由多重共线性引起的吗?为什么?

第六讲作业题

第一讲回归分析概述测试题

问题1 判断题 (1分)

计量经济学可用于描述商品需求曲线,即需求量与价格的关系。

问题2 判断题 (1分)

计量经济学只能做定量研究,不能做定性研究,如个人的职业选择。

问题3 判断题 (1分)

回归分析考察的是解释变量与被解释变量之间的函数关系。

问题4 判断题 (1分)

回归方程中,被解释变量等于其估计值与随机误差项之和。

问题5 判断题 (1分)

残差指的是被解释变量的真实值与估计值之差。

问题6 判断题 (1分)

数据不准确可能导致回归分析的结论存在偏误。

问题7 单选 (2分)

回归分析中关于解释变量X和被解释变量Y的说法正确的是:

问题8 单选 (2分)

以下模型属于线性回归模型的是:

问题9 单选 (2分)

在回归方程中,G代表性别虚拟变量,男性则为1,否则为0。若G的定义改变为女性为1,否则为0,则回归方程应为:

问题10 多选 (3分)

以下关于计量经济学用途的说法正确的有: 第二讲普通最小二乘法测试题

问题1 单选 (2分)

讨论回归结果时不用花费太多时间去分析常数项的估计值,这主要依据的假设是: A 误差项总体均值为0。(√) B所有解释变量与误差项都不相关。 C误差项与观测值互不相关 。 D误差项具有同方差。 E模型设定无误。 问题2 判断题 (1分)

最小二乘法的目标是误差项之和最小。

问题3 判断题 (1分)

若所有解释变量对被解释变量没有影响,回归方程的判定系数一定为0。

问题4 判断题 (1分)

若某解释变量在理论上对被解释变量没有影响,该解释变量的参数估计值一定为0.

问题5 多选 (3分)

以下关于最小二乘法的说法正确的有:

A 最小二乘法的目标是残差平方和最小。(√) B所估计的对象是方程中的参数。(√) C最小二乘法的目标是残差之和最小。 D判定系数可以为负数 E判定系数越大,模型越好。 问题6 单选 (2分)

在关于身高和体重的模型中,新增QQ号码这个变量后,以下说法错误的是: A 身高的参数估计值可能发生变化。 B判定系数可能减小。。(√) C调整的判定系数可能减小。

D QQ号码的参数估计值一定为0. (√) E常数项的估计值可能发生变化。 问题7 判断题 (1分)

若采用两组样本估计同一回归方程,参数估计值的差异体现了数据的随机性。

问题8 判断题 (1分)

若解释变量之间存在完全多重共线性,则参数估计值无法获得。

问题9 单选 (2分)

一元回归方程的样本回归线必然通过的点为: 对 对

问题10 判断题 (1分)

随机误差项的总体均值为0以及随机误差项与解释变量不相关保证了参数估计量的无偏性。

问题11 判断题 (1分)

若随机误差项服从t分布,则OLS估计量不再具有BLUE性质。

问题12 多选 (3分)

建立玉米产量Y对施肥密度F和降雨量R的回归方程,估计结果为。则以下说法正确的有:

1常数项-120意味着玉米产量可能为负。

2若变量F的参数真实值为,则参数估计值表明OLS估计量是有偏的。

3变量F的参数估计值的符号不符合预期,并不影响OLS估计量的BLUE性质。(√) 4若方程不满足所有古典假设,变量R的参数真实值也可能等于。(√) 第十讲预测

1一个预测方程在样本内拟合得很好,但并不能保证在样本外也可以进行准确的预测 2预测是对被解释变量样本外的观测值的估计

3平稳时间序列和非平稳时间序列均可采用ARMA模型预测 4计量模型的预测既可以进行均值预测,又可以进行区间预测 5时间序列分析体现了“让数据自己说话”的思想

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