计量经济学练习【重庆工商大学】 (2).pdf
版权申诉
39 浏览量
2023-03-10
19:47:28
上传
评论
收藏 353KB PDF 举报
一、判断正误
（正确划“√”，错误划“×”）
（
×
）1、在研究经济变量之间的非确定性关系时，回归分析是惟一可用的分析方法。
（
×
）2、对应于自变量的每一个观察值，利用样本回归函数可以求出因变量的真实值。
（
√
）3、OLS 回归方法的基本准则是使残差平方和最小。
（
×
）4、在存在异方差的情况下，OLS 法总是高估了估计量的标准差。
（
√
）5、无论回归模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为（n-1）。
（
√
）6、线性回归分析中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的，而变量则
不一定是线性的。
（
√
）7、当我们说估计的回归系数在统计上是显著的，意思是说它显著异于 0。
（
×
）8、总离差平方和（TSS）可分解为残差平方和（RSS）与回归平方和（ESS）之
和，其中残差平方（RSS）表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分。
（
×
）9、所谓 OLS 估计量的无偏性，是指回归参数的估计值与真实值相等。
（
×
）10、当模型中解释变量均为确定性变量时，则可以用 DW 统计量来检验模型的
随机误差项所有形式的自相关性。
（
×
）11、一般情况下，在用线性回归模型进行预测时，个值预测与均值预测结果相
等，且它们的置信区间也相同。
（
√
）12、对于模型 Y
i
=β
0
+β
1
X
1i
+β
2
X
2i
+……+β
k
X
ki
+μ
i
，i=1,2, ……,n；如果 X
2
=X
5
+X
6
，
则模型必然存在解释变量的多重共线性问题。
（
√
）13、在随机误差项存在正自相关的情况下，OLS 法总是低估了估计量的标准差。
（
√
）14、一元线性回归模型的 F 检验和 t 检验是一致的。p88
（
×
）15、如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机
误差项的序列相关。
（
√
）16、在近似多重共线性下，只要模型满足 OLS 的基本假定，则回归系数的最小
二乘估计量仍然是一 BLUE 估计量。
（
×
）17、所谓参数估计量的线性性，是指参数估计量是解释变量的线性组合。
（
√
）18、拟合优度的测量指标是可决系数 R
2
或调整过的可决系数，R
2
越大，说明回
归方程对样本的拟合程度越高。
二、单项选择
1、回归直线
Y
t
=
ˆ
0
+
ˆ
1
X
t
必然会通过点（ B ）
_ _ _
^
_
A、（0，0）； B、（
X
，
Y
）；C、（
X
，0）；D、（0，
Y
）。
2、针对经济指标在同一时间所发生结果进行记录的数据列，称为（ B ）
A、面板数据；B、截面数据；C、时间序列数据；D、时间数据。
3、如果样本回归模型残差的一阶自相关系数 ρ 接近于 0，那么 DW 统计量的值近似等
于（ C ）
A、0 B、1 C、2 D、4
4、若回归模型的随机误差项存在自相关，则参数的 OLS 估计量（ D ）
A、无偏且有效 B、有偏且非有效 C、有偏但有效 D、无偏但非有效
5、下列哪一种检验方法不能用于异方差检验（ B ）
资源评论
คิดถึง643
- 粉丝: 3910
- 资源: 1万+
最新资源
- 基于Javascript的诊所管理系统设计源码
- 人工智能在电子信息管理系统中的应用与效率优化研究
- 详解protobuf-c之在C语言中如何使用repeated生成数组和字符串（包含配置pb-callback-t）
- Python 程序语言设计模式思路-并发模式：消费者模式：协调生产者和消费者之间的数据交换
- pythonA*算法（A-star algorithm），寻路算法
- guitest.zip
- udp_echo.v
- udp_echo_server.v
- python双向广度优先搜索算法（Bidirectional Breadth-First Search, BBFS），寻路算法
- python迭代加深算法（Iterative Deepening Depth-First Search, IDDFS），寻路算法
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！
点击此处反馈
