計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題及全部答案

1、《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》習(xí)題習(xí)題(一)一、判斷正誤一、判斷正誤1在研究經(jīng)濟(jì)變量之間的非確定性關(guān)系時(shí)，回歸分析是唯一可用的分析方法。（）2最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的基本原理是使殘差平方和最小。（）3無(wú)論回歸模型中包括多少個(gè)解釋變量，總離差平方和的自由度總為（n1）。（）4當(dāng)我們說(shuō)估計(jì)的回歸系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上是顯著的，意思是說(shuō)它顯著地異于0。（）5總離差平方和（TSS）可分解為殘差平方和（ESS）與回歸平方和（RSS）之和，其中殘差平方和（ESS）

2、表示總離差平方和中可由樣本回歸直線解釋的部分。（）6多元線性回歸模型的F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)是一致的。（）7當(dāng)存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，普通最小二乘估計(jì)往往會(huì)低估參數(shù)估計(jì)量的方差。（）8如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差隨解釋變量變化而變化，則線性回歸模型存在隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)。（）9在存在異方差的情況下，會(huì)對(duì)回歸模型的正確建立和統(tǒng)計(jì)推斷帶來(lái)嚴(yán)重后果。（）10檢驗(yàn)只能檢驗(yàn)一階自相關(guān)。（）..DW二、單選題二、單選題1樣本回歸函數(shù)（方程）的表達(dá)式為（）。A=B=

3、iY01iiXu????()iEYX01iX???C=D=iY01??iiXe?????iY01??iX???2下圖中“｛”所指的距離是（）。OXiXYiY01???iiYX????YA隨機(jī)干擾項(xiàng)B殘差C的離差D的離差iY?iY3在總體回歸方程=中，表示（）。()EYX01X???1?A當(dāng)增加一個(gè)單位時(shí)，增加個(gè)單位XY1?B當(dāng)增加一個(gè)單位時(shí)，平均增加個(gè)單位XY1?C當(dāng)增加一個(gè)單位時(shí)，增加個(gè)單位YX1?D當(dāng)增加一個(gè)單位時(shí)，平均增加個(gè)單位Y

4、X1?4可決系數(shù)是指（）。2RA剩余平方和占總離差平方和的比重B總離差平方和占回歸平方和的比重E為非隨機(jī)變量，且=0X()iiCovXu2由回歸直線=估計(jì)出來(lái)的（）。?iY01??iX????iYA是一組平均數(shù)B是實(shí)際觀測(cè)值的估計(jì)值iYC是實(shí)際觀測(cè)值均值的估計(jì)值D可能等于實(shí)際觀測(cè)值iYiYE與實(shí)際觀測(cè)值之差的代數(shù)和等于零iY3異方差的檢驗(yàn)方法有（）A圖示檢驗(yàn)法B檢驗(yàn)GlejserC檢驗(yàn)D檢驗(yàn)White..DWE檢驗(yàn)GoldfeldQut

5、?4下列哪些非線性模型可以通過(guò)變量替換轉(zhuǎn)化為線性模型（）。A=B=iY201iiXu????1iY01(1)iiXu????C=D=lniY01lniiXu????iYiuiiAKLe??E=iY1122012iiXXieeu????????5在線性模型中引入虛擬變量，可以反映（）。A截距項(xiàng)變動(dòng)B斜率變動(dòng)C斜率與截距項(xiàng)同時(shí)變動(dòng)D分段回歸E以上都可以四、簡(jiǎn)答題1隨機(jī)干擾項(xiàng)主要包括哪些因素？它和殘差之間的區(qū)別是什么？2簡(jiǎn)述為什么要對(duì)參數(shù)進(jìn)行

6、顯著性檢驗(yàn)？試說(shuō)明參數(shù)顯著性檢驗(yàn)的過(guò)程。3簡(jiǎn)述序列相關(guān)性檢驗(yàn)方法的共同思路。五、計(jì)算分析題1下表是某次線性回歸的EViews輸出結(jié)果，根據(jù)所學(xué)知識(shí)求出被略去部分的值（用大寫字母標(biāo)示），并寫出過(guò)程（保留3位小數(shù)）。DependentVariable:YMethod:LeastSquaresIncludedobservations:13VariableCoefficientStd.ErrtStatisticProb.C7.105975A4.

7、3903210.0014X11.3931150.3100504.4931960.0012X21.4806740.1801858.2175060.0000Rsquared0.872759Meandependentvar7.756923AdjustedRsquaredBS.D.dependentvar3.041892S.E.ofregression1.188632Akaikeinfocriterion3.382658Sumsquaredre