判断题

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1.1 题目列表

1.（___）一般经验告诉我们，对于采用截面数据作样本的经济计量学问题，由于在不同样本点上解释变量以外的其他因素的差异较大，所以随机误差项往往存在异方差性。

2.（___）对于采用时间序列数据作样本的计量经济学问题，由于在不同样本点上解释变量以外的其他因素在时间上的连续性，带来它们对被解释变量的影响的连续性，所以随机误差项往往存在序列相关性。

3.（___）对多元线性回归模型的变量的显著性进行检验时，如果统计量的值\(|t^{\ast}|>t_{1-\alpha/2(n-k)}\)（其中\(k\)表示全部回归系数个数），则接受原假设。

4.（___）估计量和估计值之间的关系类似于函数和函数值之间的关系。从取值性质上来说，我们经常把估计量看成是确定变量，所以才需要研究它的分布。

5.（___）对于一元和多元线性回归模型，在满足基本假设的情况下，普通最小二乘估计量只是一个无偏估计量。

6.（___）对于样本容量问题，一般经验认为，当\(n \geq 20\)或者至少\(n \geq k\)时（其中\(k\)表示全部回归系数个数），才能满足模型估计的基本要求。

7.（___）在实际应用中，我们希望置信度越高越好，置信区间越小越好。缩小置信区间的方法有：增大样本容量；提高模型的拟合优度；提高样本观测值的分散度。

8.（___）利用杜宾检验（DW检验）自回归模型扰动项的自相关性时，杜宾检验可以用于小样本问题。

9.（___）杜宾检验（DW检验）中的DW值在0到4之间，数值越小说明模型随机误差项的自相关度越小，数值越大说明模型随机误差项的自相关度越大。

10.（___）在计量经济模型中，随机扰动项与残差项无区别。

1.2 参考答案

注记参考答案

序号	01	02	03	04	05	06	07	08	09	10
答案	T	T	F	F	F	F	T	F	F	F

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2.1 题目列表

1.（___）计量经济学模型揭示经济活动中各因素之间的定量关系，用确定性的数学方程加以描述。

2.（___）关于家庭食物支出与家庭总支出的模型\(log(Food_i)=\beta_0 +\beta_1log(Expd_i)+ u_i\)（其中\(Food_i\)代表家庭食物支出，\(Expd_i\)代表家庭总支出），根据经济学理论我们应该预期参数\(\beta_1>1\)。

3.（___）普通最小二乘法下的样本回归线\(Y_i=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1X_{i}\)，一定经过样本均值点\((\overline{X}, \overline{Y})\)。

4.（___）对线性模型随机干扰项\(u_i\)的方差\({\sigma^2}\)进行估计，我们可以采用普通最小二乘法（OLS）和极大似然估计法（ML），分别得到\(\hat{\sigma}^2_{OLS}\)和\(\hat{\sigma}^2_{ML}\)，它们二者都是参数\({\sigma^2}\)的无偏估计量。

5.（___）在线性回归模型预测中，给定相同的显著性水平和样本外观测值\(X_0\)，那么均值预测\(E(Y|X=X_0)\)的置信区间总是大于个值预测\((Y_i|X=X_0)\)的置信区间。

6.（___）在多元线性回归模型中，为了避免出现完全共线性问题，则要求自变量矩阵\(\boldsymbol{X}\)是列满秩的，也即任意一列向量都不能由其他列向量线性表达。

7.（___）模型在存在异方差性问题的情况下，常用的普通最小二乘法（OLS）得到的回归参数估计量仍是线性的、无偏的，但不再是最有效的（方差最小的）。

8.（___）使用怀特检验（White Test）方法检验模型是否存在异方差问题，则怀特检验的辅助模型中，可以出现原模型中解释变量、以及二次方或高次方形式，或者原模型中解释变量的交叉项。

9.（___）异方差问题的拉格朗日检验法（LM）和序列自相关的拉格朗日检验法（LM），二者LM统计量都是卡方统计量，且二者的辅助回归模型都是一样的。

10.（___）已知支付方式是一个定性变量，其变量取值为{现金；银行卡；手机支付；其他}，如果要将该定性变量转换为完备互斥的4个虚拟变量，则含有截距项的虚拟变量模型设置中应该引入其中的任意3个虚拟变量。

2.2 参考答案

注记参考答案

序号	01	02	03	04	05	06	07	08	09	10
答案	F	F	T	F	F	T	T	F	F	T

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3.1 题目列表

1.（___）在实际中，一元回归没什么用，因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释。

2.（___）在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的经济分析。

3.（___）一元线性回归模型与多元线性回归模型的经典线性回归模型假设是完全相同的。

4.（___）线性回归模型一般包括变量线性回归模型和参数线性回归模型，前者意味着因变量与自变量是线性关系。

5.（___）即使经典线性回归模型（CLRM）中的干扰项不服从正态分布，OLS估计量仍然是无偏的。

6.（___）用OLS估计线性回归模型，若可决系数高，则说明纳入模型中的这些解释变量对被解释变量解释能力强。

7.（___）在一元线性回归模型中，对样本回归模型整体的显著性检验与对斜率参数的显著性检验是一致的。

8.（___）多重共线性问题是随机干扰项违背经典线性回归模型假设引起的。

9.（___）模型在存在异方差性问题的情况下，常用的普通最小二乘法（OLS）必定会高估估计量的标准误。

10.（___）把定性变量用虚拟变量表达，并将虚拟变量引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。

3.2 参考答案

注记参考答案

序号	01	02	03	04	05	06	07	08	09	10
答案	F	F	F	T	T	F	T	F	F	F

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4.1 题目列表

1.（___）计量经济学模型、经济数学模型和数理经济模型在经济研究中具有各自的位置和作用，不能完全等同视之。

2.（___）\(Q = AK^{\alpha}L^{\beta}e^{u_i}\)不属于计量经济模型（其中：\(e\approx 2.71828\)为自然数，\(A\)表示常数，\(K\)表示资本，\(L\)表示劳动，\(\alpha\)和\(\beta\)表示参数，\(u_i\)表示随机干扰项）。

3.（___）对于一元线性回归模型\(Y_i = \beta_1 +{\beta}_2X_{2i}+u_i\)，普通最小二乘法下的样本回归线不一定会经过点\((\overline{X},\overline{Y})\)。

4.（___）样本回归模型\(Y_i = \hat{\beta}_1 +\hat{\beta}_2X_{2i}+e_i\)也可以写成如下的离差形式：\(y_i=\hat{\beta}_2x_i+e_i\)。

5.（___）A和B两个同学对同一总体分别进行独立的随机抽样（抽样数都为\(n\)）。两个同学都构建了同样的线性回归模型\(Y_i = \hat{\beta}_1 +\hat{\beta}_2X_i+u_i\)，并且采用普通最小二乘法进行参数估计。如果可决系数计算结果发现\(R^2_A > R^2_B\)，则表明B同学得到的参数估计量不是最优线性无偏估计量。

6.（___）对于线性回归模型\(Y_i = {\beta}_1 +{\beta}_2X_{2i}+{\beta}_3X_{3i}+u_i\)，如果它满足经典线性回归模型假设（CLRM），且随机干扰项服从如下独立正态同分布： \(i.i.d\quad u_i \sim N(0,\sigma^2)\)。那么普通最小二乘法下的参数估计量\(\hat{\beta}_1\)、\(\hat{\beta}_2\)、\(\hat{\beta}_3\)也将服从正态分布。

7.（___）对于多元线性回归模型\(Y_i = {\beta}_1 +{\beta}_2X_{2i}+{\beta}_3X_{3i}+u_i\)，在普通最小二乘法下的对模型进行整体显著性F检验，则F检验的原假设\(H_0:\beta_2=\beta_3=0\)，备择假设\(H_1:\) \(\beta_2,\beta_3\)都不为0。

8.（___）多重共线性问题可能是一种样本现象，同一个模型在一份样本数据下可能表现出多重共线性，而在另一份样本数据下则可能不存在多重共线性，因此增加样本容量有可能会一定程度上消减多重共线性问题。

9.（___）当回归模型随机干扰项出现异方差性时，仍旧采用普通最小二乘法进行参数估计，则参数估计量必定是有偏的、且不再是有效的（方差最小的）估计量。

10.（___）对于有截距的加法形式的虚拟变量回归模型，如果某个定性变量有三个属性类别，则可以对应地编码设置3个虚拟变量，而且需要将这3个虚拟变量都放到模型中去。

4.2 参考答案

注记参考答案

序号	01	02	03	04	05	06	07	08	09	10
答案	F	T	T	F	T	F	T	F	T	T