计量经济学第四五六节习题.docx
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计量经济学第四五六节习题
第四五六章习题
一、单选题
1、如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量
A.无偏的，非有效的
B.有偏的，非有效的
C.无偏的，有效的
D.有偏的，有效的
2、
Goldfeld-Quandt方法用于检验
A.异方差性
B.自相关性
C.随机解释变量
D.多重共线性
3、
DW检验方法用于检验
A.异方差性
B.自相关性
C.随机解释变量
D.多重共线性
4、
在异方差性情况下，常用的估计方法是
A.一阶差分法
B.广义差分法
C.工具变量法
D.加权最小二乘法
5、
在以卜选项中，止确表达了丿序列自相关的是
A.Cov（Ui,Uj）=0,i=j
B.Cov（ui,比）=0,i=j
C.Cov（Xj,Xj）=0,i=j
D.CovgUj）=0,i=j
6、
如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量
A.无偏的，非有效的
B.有偏的，非有效的
C.无偏的，有效的
D.有偏的，有效的
7、
如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计
B.确定，方差无限大
D.确定，方差最小
B.自相关性
A•不确定，方差无限大
C.不确定，方差最小
8、用t检验与F检验综合法检验
A.多重共线性
D.非正态性
C.异方差性
9、在自相关情况下，常用的估计方法
A.普通最小二乘法B.广义差分法
，则仍可用模型进行
C•工具变量法D.加权最小二乘法10、在不完全多重共线性不严重的情况下（其它条件不变）
A.经济预测B.政策评价
C.结构分析D.检验与发展经济理论
11、White检验方法主要用于检验
A.异方差性B.自相关性
C.随机解释变量D.多重共线性
12、ARCH检验方法主要用于检验
A.异方差性B.自相关性
C.随机解释变量D.多重共线性
13、Glejser检验方法主要用于检验
A.异方差性B.自相关性
14、简单相关系数矩阵方法主要用于检验
A.异方差性B.自相关性
C.随机解释变量
D.多重共线性
2
B.Var（xJJ-
2
DVar（xJ二
BCovguJ=0,i=j
D.CovgUj）=0,i=j
15、所谓异方差是指
2
AVar（u」亠-
CVar（Uj）：
16、所谓自相关是指
A.Cov（q,比）=0,i=j
C.Cov（Xj,Xj）=0,i=j
17、所谓不完全多重共线性是指存在不全为零的数九1,心，…入,有
A.Mi2X2|||，kXkv=0B.1X12X2|（|"k=0
C「Xi2X2•山•*Xk•v二e'xD.，iXi•「2X2•HI-'kXk-^e-Xl'"Xk
式中v是随机误差项
18、设Xi，X2为解释变量，则完全多重共线性是
1x
A.x1x2=0B.X1e2=0
2
C.x1•1x2v=0（v为随机误差项）D.x1ex^0
2
19、多重共线性是一种
A•样本现象B.随机误差现象
C•被解释变量现象D.总体现象
20、广义差分法是对用最小二乘法估计其参数
A.yt='■2xtutB.yt」=一12Xt」■
C"%=仁1壬2焉讥Dy-二乙。
-'）：
2（人-‘人」）5-
21、在DW检验中要求有假定条件，在下列条件中不正确的是
A•解释变量为非随机的B.随机误差项为一阶
自回归形式
C•线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量D.线性回归模型为一
元回归形式
22、广义差分法是的一个特例
A.加权最小二乘法B.广义最小二乘法
C.普通最小二乘法D.两阶段最小二乘法
23、在下例引起序列自相关的原因中，不正确的是
A.经济变量具有惯性作用B.经济行为的滞后性
C.设定偏误D.解释变量之间的共线性
24、加权最小二乘法是的一个特例
A.广义差分法B.广义最小二乘法
C.普通最小二乘法D.两阶段最小二乘法
25、设ut为随机误差项，则一阶自相关是指
A.cov（；t,；s）二0（t二s）
C・Ut二：
*[Ut1i2山2
B.ut二讥」t
2
D.ututJ；t
26、在序列自相关的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是.
A.零均值假疋成立
B.同方差假疋成立
C.无多重共线性假定成立
D.解释变量与随机误差项不相关
假定成立
27、在异方差的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是.
A.零均值假疋成立
B.序列无自相关假疋成立
C.无多重共线性假定成立
D.解释变量与随机误差项不相关
假定成立
28、在异方差的情况下，参数估计值的方差不能正确估计的原因是.
A.E（u2）
C.E（XjUi）=0
B.E（*Uj）=0（i=j）
D.E（u」=0
28、在序列自相关的情况下，参数估计值的方差不能正确估计的原因是.
A.E（u2）2
C.E（XiUi）=0
B.E&Uj）=0（i=j）
D.E（uJ=0
29、应用DW检验方法时应满足该方法的假定条件，下列不是其假定条件的为
A.解释变量为非随机的B.被解释变量为非随机的
C.线性回归模型中不能含有滞后内生变量D.随机误差项服从一阶自
回归
30、在DW检验中，当d统计量为2时，表明
A.存在完全的正自相关B.存在完全的负自相关
C.不存在自相关D.不能判定
31、在DW检验中，当d统计量为4时，表明
A.存在完全的正自相关B.存在完全的负自相关
C.不存在自相关D.不能判定
32、在DW检验中，当d统计量为0时，表明
A.存在完全的正自相关
C.不存在自相关
B.存在完全的负自相关
D.不能判定
33、在DW检验中，存在不能判定的区域是
A.0B.duCdiD.上述都不对
34、在修正序列自相关的方法中，能修正高阶自相关的方法是
A.利用DW统计量值求出?
C.Durbin两步法
35、违背零均值假定的原因是
A.变量没有出现异常值
C.变量为正常波动
B.Cochrane-Orcutt法
D.移动平均法
B.变量出现了异常值
D.变量取值恒定不变
36、对违背零均值的情况可采用引入虚拟变量的方法，这时会对产生影
响
A.斜率系数B.截距项
C.解释变量
D.模型的结构
37、在下列多重共线性产生的原因中，不正确的是
A.经济本变量大多存在共同变化趋势B.模型中大量采用滞后变
C.由于认识上的局限使得选择变量不当
D.解释变量与随机误差项
相关
38、多重共线性的程度越，参数估计值越
A.严重能确定B.不严重能确定
C.严重不能确定D.上述都不对
39、多重共线性的程度越，参数估计值的方差估计越
A.严重能确定B.不严重能确定
C.严重不能确定D.上述都不对
40、在DW检验中，存在正自相关的区域是
A.4-divdv4B.0C.du41、辅助回归法（又待定系数法）主要用于检验
A•异方差性B.自相关性
C.随机解释变量D.多重共线性
42、逐步回归法既检验又修正了
A•异方差性B.自相关性
C.随机解释变量D.多重共线性
43、在下列产生异方差的原因中，不正确的是
A.设定误差B.截面数据
C.样本数据的观测误差D.解释变量的共线性
44、在下列产生序列自相关的原因中，不正确的是
A.经济变量的惯性作用B.经济行为的滞后作用
C.设定偏误D.解释变量的共线性
B-yi-?
1^B2xi.ui
、f（Xi）.f（Xi）■f（Xi）,f（Xi）
D.yif（xj（x」^Xif（Xi）Uif（Xi）
45、设yi二」2XiUi，Vr（Ui）乂：
=2f（Xj），则对原模型变换的正确形式为
a.yi=r:
2XiUi
Cyi卩1+卩XiUi
C・22222
f（Xi）f（Xi）f（Xi）f（Xi）
46、对模型进行对数变换，其原因是—
A.能使误差转变为绝对误差B.能使误差转变为相对误差
C.更加符合经济意义D.大多数经济现象可用对数模型表示
47、在修正异方差的方法中，不正确的是
A.加权最小二乘法B.对原模型变换的方法
C.对模型的对数变换法D.两阶段最小二乘法
48、在修正序列自相关的方法中，不正确的是
49、在检验异方差的方法中，不正确的是
A.多重共线性产生的原因有模型中大量采用滞后变量
B.多重共线性是样本现象
C.检验多重共线性的方法有DW检验法
D.修正多重共线性的方法有增加样本容量
56、在DW检验中，存在负自相关的区域是
A.4-divdv4B.0vdC.du57.在DW检验中，存在零自相关的区域是
A.4-6C.du58.设线性回归模型为yi=、「2X2i「3X3「Ui，下列表明变量之间具有完全多重共线性的是
A.Ox12x20x3=0B.O%2x20x3v=0
C.O捲0x20x3=0D.O捲0x20x3v=0
其中v为随机误差项
59.设线性回归模型为yi=r」2x2i「3x3iui，下列表明变量之间具有不完全多重共线性的是
A.0x12x20x3=0B.0%2x20x3v=0
C.0%0x20x3=0D.0%0x20x3v=0
其中v为随机误差项
60.如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是
（）
A.无偏的B.有偏的C.不确定D.确定的
61.已知模型的形式为y=「」2x•U,在用实际数据对模型的参数进行估计的
时候，测得DW统计量为0.6453则广义差分变量是（）
Ayt-0.6453yjXt-0.6453XgByt-0.6774丫^,xt-0.6774xt—
C.yt-y-Xt_x.D.yt-。
临匕风_0.05Xt_,
62.如果回归模型违背了同方差性，参数的最小二乘估计量是（）
A.无偏的，非有效的B.有偏的，非有效的
C.无偏的，有效的D.有偏的，有效的
63.Goldfeld-quandt检验法用于检验（）
A.异方差B.序列自相关
65.在模型有异方差的情况下，常用的方法是（）
A.广义差分法B.工具变量法
C.逐步回归法D.加权最小二乘法
66.
在以下选项中，正确表达了序列自相关的是（
Var（u）是下列形式中的哪一种?
（
中k为非零常数，则表明模型中存在（
A.异方差B.多重共线性C.序列自相关D.设定误差
69.已知DW统计量的值接近于2,则样本回归模型残差的一阶自相关系数？
近
似等于（）
A.0B.-C.1D.4
、多项选择
1、设线性回归模型为yi二‘1「
2X2i
'：
3x3iUi，下列表明变量之间具有多重共
线性的是.
B.
A.0Xj2x20x3=0
C.O%0x20x3=0
1门
E.x2x3=0
0为2x20x3v=0
D.0%0x20x3v=0
1
F.x2x3v=0
B.DW检验法
D.ARCH检验法
F逐步回归法
B.数据的结合
D.逐步回归法
F.两阶段最小二乘法
B.参数估计值不确定
D.参数的经济意义不正确
B.经济变量存在共同变化的趋势
D.残差的均值为零
B.设定误差
D.截面数据
其中v为随机误差项
2、能够检验多重共线性的方法有
A.简单相关系数矩阵法
C.t检验与F检验综合判断法
E.辅助回归法（又待定系数法）
3、能够修正多重共线性的方法有
A.增加样本容量
C.变换模型的函数形式
E.差分模型
4、如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果
A.参数估计值确定
C.参数估计值的方差趋于无限大
E.DW统计量落在了不能判定的区域
5、多重共线性产生的原因有
A.遗漏或删除变量
C.模型中大量采用了滞后变量
E.认识上的局限造成选择变量不当
6异方差产生的原因有
A.模型中遗漏或删除变量
C.样本数据的观测误差
7、如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果
A.参数估计值有偏B.参数估计值的方差不能正确确定
C.变量的显著性检验失效D.预测精度降低
E.参数估计值仍是无偏的
8、能够检验异方差的方法是
A.F检验法B.White检验法
D.ARCH检验法
F.Goldfeld-Quandt检验法
B.逐步回归法
D.对原模型变换法
F.数据结合的方法
B.经济变量的惯性作用
D.经济行为的滞后性
F.心理预期的作用
B.参数估计值的方差不能正确确定
D.预测精度降低
D.ARCH检验法
F.Goldfeld-Quandt检验法
B.Durbin两步法
D.一阶差分法
F.广义差分法
C.图形法
E.DW检验法
9、能够修正异方差的方法有
A.加权最小二乘法
C.广义最小二乘法
E.对模型进行对数变换
10、序列自相关产生的原因有
A.设定误差
C.经济变量大多具有共同变化的趋势
E.蛛网现象
11、如果模型中存在序列自相关现象，则会引起如下后果
A.参数估计值有偏
C.变量的显著性检验失效
E.参数估计值仍是无偏的
12、下列违背古典假定的随机误差现象是
A.多重共线性B.异方差性
C.序列自相关D.随机解释变量
13、检验序列自相关的方法是
A.F检验法B.White检验法
C.图形法
E.DW检验法
14、能够修正序列自相关的方法有
A.加权最小二乘法
C.广义最小二乘法
E.对模型进行对数变换
G.Cochrane-Orcutt法
15、广义最小二乘法的特殊情况是
A.对模型进行对数变换B.加权最小二乘法
C.数据的结合D.广义差分法
E.增加样本容量
16、应用DW检验方法时应满足该方法的假定条件，下列是其假定条件的有
A.解释变量为非随机的
B.被解释变量为非随机的
C.线性回归模型中不能含有滞后内生变量
D.随机误差项服从一阶自
回归
17、下列说法正确的是
A.多重共线性产生的原因有模型中大量采用滞后变量
B.多重共线性是样本现象
C.检验多重共线性的方法有DW检验法
D.修正多重共线性的方法有增加样本容量
18、下列说法正确的是
A.异方差是一种随机误差现象B.异方差产生的原因有设定误差
C.检验异方差的方法有F检验法D.修正异方差的方法有加权最小二乘法
19、下列说法正确的是
A.自相关是一种随机误差现象
B.自相关产生的原因有经济变量的惯性作用
D.
C.异方差是总体现象
22、下列说法正确的是
A.异方差是样本现象
C.异方差是总体现象
时间序列更易产生异方差
B.异方差的变化与解释变量的变化有关
D.时间序列更易产生异方差
23、下列说法正确的是
A.多重共线性分为完全和不完全B.多重共线性是一种样本现象
C.在共线性程度不严重的时候可进行预测分析
D.多重共线性的存在是难以避免的
24、下列说法不正确的是
A.多重共线性是总体现象B.多重共线性是完全可以避免的
C.多重共线性是一种样本现象
D.在共线性程度不严重的时候可进行结构分析
E.只有完全多重共线性一种类型
25、模型的对数变换有以下特点
A.能使测定变量值的尺度缩小B.更加符合经济意义
C.模型的残差为相对误差D.经济现象中大多数可用对数模型表示
26、Goldfeld-Quandt检验法的应用条件是
A.将观测值按解释变量的大小顺序排列B.样本容量尽可能大
C.随机误差项服从正态分布
D.将排列在中间的约1/4的观测值删除掉
27、在DW检验中，存在不能判定的区域是
A.0E.4-dl28、多重共线性的检验可通过下列的结合来判断
A.DW检验B.ARCH检验
C.t检验D.White检验
E.F检验
29、下列说法正确的有
A.加权最小二乘法是广义最小二乘法的特殊情况
B.广义最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况
C.广义最小二乘法是广义差分法的特殊情况
D.广义差分法是广义最小二乘法的特殊情况
E.普通最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况
F.加权最小二乘法是普通最小二乘法的特殊情况
30、下列说法不正确的有
A.加权最小二乘法是广义最小二乘法的特殊情况
B.广义最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况
C.广义最小二乘法是广义差分法的特殊情况
D.广义差分法是广义最小二乘法的特殊情况
E.普通最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况
F.加权最小二乘法是普通最小二乘法的特殊情况
三、简答题:
1.多重共线性对模型的主要影响是什么?
2.什么是多重共线性?
产生多重共线性的经济背景有哪些?
3.什么是加权最小二乘法,它的基本思想是什么?
4.异方差性对模型有什么影响?
5.怎样认识用一阶自回归表示序列自相关?
简述DW检验的应用条件。
6.什么是广义差分法？
它的基本思想是什么？
四、计算题
1、研究我国改革开放以来（1978——1997年）钢材供应量，根据理论与实际情
况分析，影响我国钢材供应量y（万吨）的主要因素有：
原油产量X2（万吨），生铁产量X3（万吨），原煤产量X4（万吨）,电力产量X5（亿千瓦小时），固定资产投资X6（亿元），国内生产总值X7（亿元）铁路运输量X8（万吨）。
现估计出如下模型，试根据该模型和有关资料求解以下问题：
$=874.5823-0.0087x20.0596x3112.9319x40.9716x50.4292x6-0.0954x7-0.0166x8
t=（1.0876）（-0.1092）（0.4527）（0.8297）（5.5758）（6.1307）（-4.8807）
（-0.8677）
2
R=0.9987,S.E.=89.2557,DW=2.1373,F=2148.399
xj（j=2,3,…之）间的相关系数表：
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X2
1.0000
0.9422
0.9752
0.9321
0.8280
0.8472
0.9849
X3
0.9422
1.0000
0.9699
0.9937
0.9429
0.9497
0.9550
X4
0.9752
0.9699
1.0000
0.9750
0.8914
0.9103
0.9851
X5
0.9321
0.9937
0.9750
1.0000
0.9596
0.9691
0.9455
X6
0.8280
0.9429
0.8914
0.9596
1.0000
0.9962
0.8277
X7
0.8472
0.9497
0.9103
0.9691
0.9962
1.0000
0.8461
X8
0.9849
0.9550
0.9851
0.9455
0.8277
0.8461
1.0000
⑴对所给模型进行评价；
⑵根据相关系数表，并结合模型的各项检验指标判断模型中可能存在的问题;
⑶针对模型出现的问题提出相应的修正措施
2、在研究生产函数时，得到如下两个模型估计式：
（1LnQ?
二-5.040.887LnK0.893LnL
se=（1.40）（0.087）（0.137）
R2=0.878,n=21
（2）LnS二-8.570.0272t0.460LnK1.285LnL
se=（2.99）（0.0204）（0.333）（0.324）
R2=0.889,n=21
其中，Q=产量，K=资本，L=劳动时间（技术指标），门=样本容量。
试求解以
（1）说明在模型
（1）中所有的系数在统计上都是显著的（〉=°.°5）;
（2）说明在模型
（2）中t和LnK的系数在统计上是不显著的（〉=°.°5）；
（3）可能是什么原因使得模型
（2）中LnK的不显著性？
（4）如果t和LnK之间的相关系数为0.98,你将从中得出什么结论？
（5）模型
（1）中，规模报酬为多少？
T分布表：
dfPr
0.1
0.05
0.02
19
1.729
2.093
2.539
20
1.725
2.086
2.528
21
1.721
2.080
2.518
3、根据某城市1978――1998年人均储蓄与人均收入的数据资料建立了如下回归模型：
0二-2187.5211.6843X
se=（340.0103）（0.0622）
R2=0.9748,S.E.=1065.425,DW=0.2934,F=733.6066
试求解以下问题：
（1）取时间段1978——1985和1991——1998,分别建立两个模型。
模型1:
0--145.44150.3971X
t=（-8.7302）（25.4269）
R2=0.990「e1=1372.202
模型2：
*—4602.3651.9525X
t=（-5.0660）（18.4094）
R2=0.9
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