2021 计量经济学导论-刘惠英(南京农业大学) 最新满分章节测试答案

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本课程起止时间为:2021-02-28到2021-07-10
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第二章 一元回归方程的估计及分布理论 第二单元测试

1、 问题:OLS估计量是通过（）推导的：
选项：
A:将对应的最小值的与对应的最大值的相连
B: 最小化残差之和
C: 最小化残差绝对值之和
D: 最小化残差的平方之和
答案: 【 最小化残差的平方之和】

2、 问题:将因变量的值扩大10，将自变量的值同时扩大100，则：
选项：
A: 斜率的估计值不变
B: 截矩的估计值不变
C: 回归的不变
D: OLS估计量的方差不变
答案: 【 回归的不变】

3、 问题:估计量具有抽样分布的原因是（）
选项：
A:在给定的情况下，误差项的不同实现会导致的取值有所不同
B: 在现实数据中你往往会重复得到多组样本
C: 经济数据是不精确的
D: 不同的人可能有不同的估计结果
答案: 【在给定的情况下，误差项的不同实现会导致的取值有所不同】

4、 问题: 在其他因素相同的条件下，斜率估计量标准差较小，如果（）
选项：
A: 解释变量有更多变差
B: 误差项的方差更大
C: 样本容量更小
D: 截矩估计值更小
答案: 【 解释变量有更多变差】

5、 问题:误差项的异方差会影响OLS估计量的（）
选项：
A: 线性性
B: 无偏性
C: 一致性
D:最优性
答案: 【最优性】

6、 问题:在简单回归模型中,一般用来表示
选项：
A:变量。
B:系数。
C:误差项。
D:残差项。
答案: 【误差项。】

7、 问题:解释变量与残差之间的样本协方差总是为零。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

8、 问题:回归模型 不可以用OLS估计，因为它是一个非线性模型。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

9、 问题:过原点的回归模型中，残差项之和也等于0。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

10、 问题:可决系数没有单位。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

第三章 一元回归方程的检验 第三单元测试

1、 问题:在回归方程 = 698.9 – 2.28 × STR 中，如果斜率系数的 t- 统计量为 -4.38, 则它的标准误是（）？‍
选项：
A:0.52
B:1.96
C:-1.96
D:4.38
答案: 【0.52】

2、 问题:在假设检验中，如果得到一个很小的 p-值（比如小于5%），则
选项：
A:该结果有利于原假设
B:说明t统计量小于1.96
C:该结果不利于原假设
D:该结果出现的概率大约为5%
答案: 【该结果不利于原假设】

3、 问题:如果一个假设在5%的显著水平下不能被拒绝，则它
选项：
A:在10%的显著水平下一定不会被拒绝
B:在10%的显著水平下一定被拒绝
C:在1%的显著水平下可能被拒绝
D:在1%的显著水平下一定不会被拒绝
答案: 【在1%的显著水平下一定不会被拒绝】

4、 问题:如果一个假设在5%的显著水平下被拒绝，则它
选项：
A:在10%的显著水平下一定不会被拒绝
B:在10%的显著水平下一定被拒绝
C:在1%的显著水平下一定被拒绝
D:在1%的显著水平下一定不会被拒绝
答案: 【在10%的显著水平下一定被拒绝】

5、 问题:下列哪个现象会使得通常的OLS t 统计量无效？
选项：
A:异方差
B:X有异常值
C:误差项没有正态分布，但是数据满足中心极限定理要求
D:回归方程没有常数项
答案: 【异方差】

6、 问题:在一个普通商品的需求函数中，需求数量是商品价格的线性函数。在进行价格的显著性检验时，你应该：
选项：
A:对截矩项进行双侧检验；
B:对截矩项进行单侧检验；
C:对斜率项进行双侧检验；
D:对斜率项进行单侧检验。
答案: 【对斜率项进行单侧检验。】

7、 问题:用小样本数据进行回归时，如果用正态分布来代替原本应该使用的t-分布来进行单个回归系数的检验会导致拒绝域的增大。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

8、 问题:当经典线性回归模型去掉残差服从正态分布的假设时，仍然可以使用最小二乘法来估计未知参数，但是这时检验某个参数是否等于0的统计量不再服从t分布。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

9、 问题:显著意味着系数不等于0。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

10、 问题:计量经济学里，显著性包括经济显著性和统计显著性两个维度。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

第五章 多元回归方程的估计及分布理论 第五单元 多元回归模型测试

1、 问题:虚拟变量陷阱(dummy variable trap)是以下哪个情形
选项：
A:不完全多重共线性
B:仅仅是理论所关心的
C:完全多重共线性
D:实际操作中不会发生的
答案: 【完全多重共线性】

2、 问题:如果多元回归的四个经典假设条件（参数线性，随机抽样，零条件均值，不存在完全多重共线性）满足，那么OLS估计量满足
选项：
A:如果n>25,估计量是正态分布的
B:是BLUE
C:如果误差项是同方差，那么估计量一定是正太分布
D:是无偏且一致的估计量
答案: 【是无偏且一致的估计量】

3、 问题:关于不完全共线性，如下哪个说法是正确的
选项：
A:无法计算最小二乘估计量
B:即使样本容量n>100,最小二乘估计量也是有偏的
C:两个或者多个自变量是高度相关的
D:回归误差项是高度相关的
答案: 【两个或者多个自变量是高度相关的】

4、 问题:如果回归模型中遗漏了能够影响因变量的变量，会产生的后果是
选项：
A:虽然无法度量出遗漏变量的作用，但是对模型中现存的变量进行估计不受影响
B:一定会使得当前模型的最小二乘估计量有偏
C:既然其他变量没有包括进来，所以当前模型的估计是正确的
D:如果遗漏的变量和现存的变量相关，会使得当前的最小二乘估计量有偏
答案: 【如果遗漏的变量和现存的变量相关，会使得当前的最小二乘估计量有偏】

5、 问题:如果模型有遗漏变量偏差，会使得哪一个最小二乘的假设条件不满足
选项：