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残差是样本的随机误差项。

A:对
B:错
答案: 对

回归模型能够对现实做出完全准确的描述。

A:错
B:对
答案: 错

线性回归模型的“线性”是只针对于参数而言的。

A:错
B:对
答案: 对

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是非线性模型。

A:对
B:错
答案: 错

异方差的假定不会影响最小二乘估计量的一致性。

A:错
B:对
答案: 对

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A:D:D:答案:第3张

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D:D:答案:第9张

B:D:D:答案:第3张

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C:D:D:答案:第3张

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D:D:答案:第15张

答案: D:D:答案:第3张

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当估计一个商品的数量需求是否与价格呈线性关系的需求函数时,你应该: 

A:不需要考虑其它的解释变量。
B:假设随机误差项平均地来说为0。
C:允许价格受其它的因素影响。
D: 不包括常数项因为商品的价格不会是零。
答案: 假设随机误差项平均地来说为0。

 异方差意味着  

A:模型不能自动假设为同方差。
B:被观测的个体有不同的偏好。
C: 经济个体不全都是理性的。
D:随机误差项的方差不是常数。
答案: 随机误差项的方差不是常数。

以下关于最小二乘法,说法错误的是  

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D:D:答案:第21张

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 以下说法错误的是   

 

A:模型的解释变量解释力度越强,R2就越高。
B:如果模型的可决系数很高,我们可以认为此模型的质量较好。
C: 一元回归方程中存在多重共线性的问题。
D:存在异方差时,变量的显著性检验失效。
答案: 存在异方差时,变量的显著性检验失效。

如果你计算的t统计量的绝对值超过标准正态分布的临界值,你可以   

A:得出结论,实际值是非常接近的回归直线
B: 拒绝零假设
C:安全地假设,你的回归结果是显著的
D: 拒绝误差项为同方差的原假设
答案:  拒绝零假设

单侧检验和双侧检验的t统计量的构造: 

A:依赖于相应分布的临界值
B:用 做双侧检验的临界值,然而单侧检验只要1.96
C:是相同的
D:因为单侧检验的临界值是1.645,但是双侧检验的临界值是1.96(在5%的显著水平下)所以单侧检验和双侧检验的t统计量是不同的
答案: 是相同的

左侧检验的P值              

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D:D:答案:第32张

B:D:D:答案:第3张

D:D:答案:第3张

D:D:答案:第35张

C:D:D:答案:第3张

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D:D:答案:第39张

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回归模型中的单个系数的显著性检验的t统计量可以通过用回归系数除以1.96来计算。

A:错
B:对
答案: 错

如果你计算的t统计量的绝对值超过标准正态分布的临界值,你可以得出结论,实际值是非常接近的回归直线吗?

A:对
B:错
答案: 错

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A:错
B:对
答案: 错

不完全的多重共线性的情况下,最小二乘估计量不能计算。

A:错
B:对
答案: 错

样本容量大于100时,最小二乘估计量不会有偏。

A:错
B:对
答案: 错

在多元回归模型中,当保持其他解释变量不变,估计Xi每变化一单位对Yi的影响时,这等同于数学上的对Xi求解偏导数。

A:错
B:对
答案: 对

在两个变量的回归模型中,如果丢掉两个相关变量中的一个,那么最小二乘估计量就不会存在了。

A:对
B:错
答案: 错

 在不完全多重共线性下:

A:有两个或两个以上的解释变量是高度相关的
B:误差项高度但不完全相关

C:即使样本量n大于100,OLS估计量仍不是无偏的
D:无法计算OLS的估计值
答案: 有两个或两个以上的解释变量是高度相关的

  当存在遗漏变量的问题时,E(ui | Xi) = 0的假设不成立,这意味着:

A:加权最小二乘估计量为BLUE
B:OLS估计量不满足一致性  
C:残差之和不为零
D:残差之和乘以任何一个解释变量的值都不为零
答案: OLS估计量不满足一致性  

 在多元回归模型中,最小二乘估计量是从以下哪个选项得出的   

A:最小化预测误差的平方和
B:最小化残差之差的绝对值
C:最小化真实值和拟合值之间的距离
D:使误差平方和为零
答案: 最小化预测误差的平方和

 由OLS估计得出的样本回归线              

A:与总体回归线一样
B:是使预测误差的平方和最小的回归线

C:截距为零
D:斜率不可能为正和负
答案: 是使预测误差的平方和最小的回归线

多元回归方程的OLS残差              

A:为零,因为估计值就是预测值
B:可以通过真实值减去拟合值求得
C:不可被计算,因为有不止一个解释变量
D:与总体回归方程误差值完全相等
答案: 可以通过真实值减去拟合值求得

残差是样本的随机误差项。

A:错
B:对
答案: 对

下列两个模型yi 01xi+uilnyi 01xi+ui都属于本质线性回归模型,回归系数β1的经济含义是相同的。

A:错
B:对
答案: 错

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D:D:答案:第46张

是一个本质非线性的回归模型。

A:对
B:错
答案: 错

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D:D:答案:第48张

是本质线性回归方程,可以把它们转化为线性回归方程ln[(1- yi)/yi)=-β01xi

A:错
B:对
答案: 对

对数函数模型yi 01Lnxi+ui β1的经济含义是,当其他变量保持不变时,平均而言X增长1个单位时,引起Y增加β1%

A:对
B:错
答案: 错

微观经济学中的边际成本和平均成本曲线都是二次多项式函数模型,呈U型形式,这是由边际收益递减决定的。

A:错
B:对
答案: 对

假设采用同一样本数据估计如下回归模型,那么模型

yi 01x1i2x2ii可以与下列哪些模型之间的R2进行比较()

A:

lnyi = β01lnx1i2lnx2i2i

B:yi = β01x1i2lnx2ii
C:lnyi = β01lnx1i2lnx2ii
D:yi = β01x1i2x2i3x1i2i
E:

yi = β1x1i2x2ii

答案: yi = β01x1i2lnx2ii;yi = β01x1i2x2i3x1i2i;

yi = β1x1i2x2ii

下列非线性回归模型中,哪些模型不可以进行线性化()

A:

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D:D:答案:第50张

B:

D:D:答案:第3张

D:D:答案:第52张

C:

D:D:答案:第3张

D:D:答案:第3张

D:D:答案:第55张

D:

D:D:答案:第3张

D:D:答案:第3张

D:D:答案:第58张

答案:

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;

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 下列方程系数呈线性的是(  )

A:

D:D:答案:第3张

D:D:答案:第3张

D:D:答案:第67张

B:

D:D:答案:第3张

D:D:答案:第69张

C:

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D:D:答案:第3张

D:D:答案:第72张

D:

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D:D:答案:第74张

E:

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D:D:答案:第77张

答案:

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;

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D:D:答案:第3张

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;

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   同方差是指 ( ) 

A:误差项ui中没有离群值
B:Var(ui|Xi)是常数   
C:误差项ui服从正态分布
D: Var(ui|Xi)依赖于Xi
答案: Var(ui|Xi)是常数   

在具体运用加权最小二乘法时, 如果变换的结果是D:D:答案:第3张

D:D:答案:第88张

 

则Var(u)是下列形式中的哪一种?( )

 

A:

D:D:答案:第3张

D:D:答案:第90张

B:

D:D:答案:第3张

D:D:答案:第92张

C:

D:D:答案:第3张

D:D:答案:第94张

D:

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答案:

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 在异方差性情况下,常用的估计方法是( )

A:一阶差分法
B:工具变量法
C:加权最小二乘法
D: 广义差分法
答案: 加权最小二乘法

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:

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B:

D:D:答案:第3张

D:D:答案:第3张

D:D:答案:第105张

C:

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D:D:答案:第107张

D:

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D:D:答案:第109张

答案:

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 在检验异方差的方法中,不正确的是(   

A:ARCH检验法
B: Goldfeld-Quandt方法
C:DW检验法
D:White检验法 
答案: DW检验法

 在异方差的情况下,参数估计值仍是无偏的,其原因是(    )

A:无多重共线性假定成立   
B:零均值假定成立   
C:解释变量与随机误差项不相关假定成立
D:序列无自相关假定成立
答案: 解释变量与随机误差项不相关假定成立

 如果存在异方差,常用的OLS会高估估计量的标准差

A:错
B:对
答案: 错

如果存在异方差,通常使用的t检验和F检验是无效的。

A:错
B:对
答案: 对

如果变量之间有共同变化的趋势也容易导致模型存在异方差。

A:对
B:错
答案: 错

存在异方差情形下,OLS估计量是有偏的和无效的。

 

A:错
B:对
答案: 错



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