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第一章 单元测试
1、
计量经济学研究中，不需要用到：
A:经济学
B:医学
C:统计学
D:数学
答案: 医学
2、 _对___有因果影响？
A:身高，健康
B:收入，消费
C:收入，失业率
D:年龄，智商
答案: 收入，消费
3、 下列那些指标可用于描述两个变量之间的关系？
A:中位数
B:协方差
C:方差
D:均值
答案: 协方差
4、 下列哪条不是横截面数据的特征？
A:每一条观察值都是一个不同的个体，可视为独立样本
B:横截面数据常见的计量问题是异方差
C:横截面数据往往来自于宏观经济调查
D:在横截面数据分析中，观察值的顺序并不重要
答案: 横截面数据往往来自于宏观经济调查
5、 研究金砖四国2001-2019年的GDP增长率需要用到下列哪种数据？
A:面板数据
B:混合截面数据
C:横截面数据
D:时间序列数据
答案: 面板数据
6、
在经济学的分析中，因果关系只能通过实验数据来估计。
A:对
B:错
答案: 错
7、 时间序列数据又被称为纵向数据。
A:对
B:错
答案: 错
8、 建立计量经济学模型时，只需考虑我们感兴趣的变量。
A:对
B:错
答案: 错
9、 相关系数只能描述两个变量之间的线性关系。
A:错
B:对
答案: 对
10、 建立预测模型不需要严格的因果关系。
A:对
B:错
答案: 对
第二章 单元测试
1、 在简单回归模型中，u 一般用来表示
A:系数
B:残差项
C:变量
D:误差项
答案: 误差项
2、 OLS估计量是通过（）推导的：
A:最小化残差绝对值之和
B:最小化残差之和
C:最小化残差的平方之和
D:将对应Xi的最小值的Yi与对应Xi的最大值的Yi相连
答案: 最小化残差的平方之和
3、 将因变量的值扩大10，将自变量的值同时扩大100，则：
A:截矩的估计值不变
B:OLS估计量的方差不变
C:回归的R^2不变
D:斜率的估计值不变
答案: 回归的R^2不变
4、 在一个带截矩项的一元线性模型中，下列哪条OLS的代数性质不成立？
A:误差项的均值为0
B:解释变量与残差之间的样本协方差为零
C:回归线总是经过样本均值(
)
D:残差项的和为0
答案: 误差项的均值为0
5、 估计量具有抽样分布的原因是：
A:在现实数据中你往往会重复得到多组样本
B:经济数据是不精确的
C:不同的人可能有不同的估计结果
D:在给定X的情况下，误差项的不同实现会导致Y的取值有所不同
答案: 在给定X的情况下，误差项的不同实现会导致Y的取值有所不同
6、 误差项的异方差会影响OLS估计量的
A:无偏性
B:线性性
C:最优性
D:一致性
答案: 最优性
7、
回归模型 不可以用OLS估计，因为它是一个非线性模型。
A:错
B:对
答案: 错
8、 过原点的回归模型中，残差项之和也一定等于0。
A:错
B:对
答案: 错
9、 拟合优度没有单位。
A:对
B:错
答案: 对
第三章 单元测试
1、
在回归方程
中，如果斜率系数的 t- 统计量为 -4.38, 则它的标准误是（）？
A:4.38
B:-1.96
C:1.96
D:0.52
答案: 0.52
2、
在假设检验中，如果得到一个很小的p-值（比如小于5%），则
A: 该结果有利于原假设；
B:该结果出现的概率大约为5%。
C:说明t统计量小于1.96;
D:该结果不利于原假设；
答案: 该结果不利于原假设；
3、
如果 一个假设在5%的显著水平下不能被拒绝，则它
A:在1%的显著水平下可能被拒绝；
B:在10%的显著水平下一定被拒绝；
C:在10%的显著水平下一定不会被拒绝；
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、
下列哪个现象会使得通常的OLS 中t 统计量无效？
A:误差项没有正态分布，但是数据满足中心极限定理要求；
B:异方差；
C:回归方程没有常数项；
D: X有异常值；
答案: 异方差；
5、
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：
A:对截矩项进行双侧检验；
B:对斜率项进行双侧检验；
C:对截矩项进行单侧检验；
D:对斜率项进行单侧检验。
答案: 对斜率项进行单侧检验。
6、
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。
A:错
B:对
答案: 对
7、
对于单侧和双侧的备择假设，t 统计量的构造是相同的。
A:错
B:对
答案: 对
8、
当经典线性回归模型去掉误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。
A:对
B:错
答案: 错
9、
如果一个解释变量的系数不能拒绝
的原假设，该变量应当从模型里删除。
A:对
B:错
答案: 错
10、
当t分布的自由度很大时，t分布可以由正态分布近似。
A:对
B:错
答案: 对
第四章 单元测试
1、
下表是使用加州学区数据获得描述统计量和一元回归分析的结果：
从表中可以看出，这个样本有（）个观测值；
A:14
B:420
C:400
答案: 420
2、
下表是使用加州学区数据获得描述统计量和一元回归分析的结果：
变量str的样本均值为（ ）
A:18.58
B:19.26
C:19.64
D:67.44
答案: 19.64
3、
下表是使用加州学区数据获得描述统计量和一元回归分析的结果：
最小的一个班生师比为（ ）
A:18
B:12
C:14
D:16
答案: 14
4、
选项r可用于控制异方差性。
A:错
B:对
答案: 对
5、
R2很小意味着解释变量不显著。
A:错
B:对
答案: 错
第五章 单元测试
1、 如果因为遗漏变量导致假设条件E(ui|Xi) = 0不成立，则：
A:加权最小二乘是BLUE的
B:残差与解释变量乘积的和不为0
C:残差的和不为0
D:OLS估计量不一致
答案: OLS估计量不一致
2、
对于一个二元线性回归模型，这里的
是一个__.
A:自变量
B:截距项
C:因变量
D:斜率参数
答案: 斜率参数
3、 在一个有截距项的回归模型估计结果中，已知总的离差平方和SST=49，归直线所能解释的离差平方和SSE=35， 那么可知残差平方和SSR等于：
A:18
B:10
C:12
D:14
答案: 14
4、
在一个二元线性回归模型中，X1和X2都是因变量的影响因素。先用Y仅对X1回归，发现没有相关性。接着用Y对X1和X2回归，发现斜率系数
有较大变化，这说明第一个模型中存在：
A:完全多重共线
B:虚拟变量陷阱
C:异方差
D:遗漏变量偏差
答案: 遗漏变量偏差
5、
不完全多重共线时：
A:误差项是高度相关的，但不是完全共线的
B:即使是n>100时，OLS估计量仍然是有偏的
C:OLS估计量无法计算
D:两个或以上的解释变量高度共线
答案: 两个或以上的解释变量高度共线
6、
调整的，即
的计算公式为：
A:
B:
C:
D:
答案:
7、 模型有7个自变量，现有20个观测值，那么此时回归模型的自由度是：
A:17
B:13
C:7
D:12
答案: 12
8、 多元线性回归模型中的“线性”指的是对参数是线性的。
A:错
B:对
答案: 对
9、 当多元模型中加入一个新的自变量，新得到的会减小
A:对
B:错
答案: 错
10、
两个回归用的是不同的数据集，即使其中一个模型用了更少的自变量，我们仍然能用来比较两个模型。
A:错
B:对
答案: 错
第六章 单元测试
1、 多元回归模型单个系数的假设检验 ,我们构造的检验统计量服从：
A:卡方统计量
B:残差平方和
C:t统计量
D:F统计量
答案: t统计量
2、
假设检验的显著性水平是：
A:当原假设不为真时，我们能拒绝它的最小概率
B:当原假设为真时，我们拒绝它的概率
C:当原假设不为真时，我们拒绝它的概率
D:当原假设为真时，我们能拒绝它的最小概率
答案: 当原假设为真时，我们拒绝它的概率
3、 对于单个约束而言，F统计量：
A:临界值为1.96
B:是t统计量的平方
C:是t统计量的平方根
D:是负的
答案: 是t统计量的平方
4、 整体显著性的F统计量是检验：
A:所有斜率系数和截距为0
B:截距项及部分斜率系数为0
C:目标解释变量的斜率系数为0，其他的不为0
D:所有斜率系数为0
答案: 所有斜率系数为0
5、 同方差下的F统计量可以用如下公式计算：
A:
B:
C:
D:
答案:
6、 同方差下的F统计量和异方差下的F统计量通常是：
A:线性相关的
B:相同的
C:不同的
D:异方差下的F统计量通常是同方差下的F统计量的1.96倍
答案: 不同的
7、 以下哪组原假设不能采用F检验：
A:β2 =0.
B:β2 = 1 且β3= β4/β5.
C:β1 + β2 = 1 且β3 = -2β4.
D:β0 = β1且β1 = 0.
答案: β2 = 1 且β3= β4/β5.
8、 检验一个包含两个约束条件的原假设，其中无约束的R2和有约束的R2分别为 0.4366 和 0.4149。总的观测值为420个，则F统计量为：
A:8.01
B:4.61
C:10.34
D:7.71
答案: 8.01
9、 多元回归模型中，OLS估计量是一致估计量的充分条件是：
A:样本量小于模型中的参数个数
B:自变量和随机误差项不相关
C:自变量和随机误差项完全相关
D:因变量和随机误差项不相关
答案: 自变量和随机误差项不相关
10、
如果和
是回归模型中未知参数的估计量，那么可得
A:错
B:对
答案: 错
第七章 单元测试
1、
请问下列哪一个不能化为参数线性的回归模型：
A:
B:
C:
D:
答案:
2、
一元对数线性模型的形式为：
A:
B:
C:
D:
答案:
3、
在模型中，参数
的含义是：
A:自变量每变化一个单位，因变量的均值变化
B:自变量每增加一个单位，因变量的均值成比例变化100
%
C:自变量每增加1%，因变量的均值变化0.01
D:自变量每增加1%，因变量的均值成比例变化100
%
答案: 自变量每增加1%，因变量的均值变化0.01
4、
据回归结果
= 607.3 + 3.85 Income – 0.0423Income2, 当收入值为多少时考试成绩能取到最大值：
A:无法计算
B:607.3
C:91.02
D:45.50
答案: 45.50
5、
非线性模型中，当其他自变量保持不变，X1 变化△X1，因变量的期望值的变化量为：
A:△Y = f(X1 + X1, X2,… Xk).
B:△Y = f(X1 + X1, X2,…, Xk)- f(X1, X2,…Xk).
C:△Y = f(X1 + △X1, X2 + △X2,…, Xk+ △Xk)- f(X1, X2,…Xk).
D:△Y = f(X1 + △X1, X2,…, Xk)- f(X1, X2,…Xk).
答案: △Y = f(X1 + △X1, X2,…, Xk)- f(X1, X2,…Xk).
6、
根据回归结果
= 686.3 – 1.12STR – 0.67PctEL + 0.0012(STR×PctEL），当PCTEL保持不变，STR增加一个单位会使得平均考试成绩变化：
A:-1.12 – 0.67PctEL
B:686.3-1.12PctEL
C:-1.12 + 0.0012PctEL
D:– 0.67PctEL + 0.0012PctEL
答案: -1.12 + 0.0012PctEL
7、 为了判断模型是线性回归模型还是r阶的多项式回归模型，我们可以：
A:比较两个回归模型的TSS
B:看多项式回归的R2 是否大于线性回归模型的R2
C:比较两个模型的残差平方和
D:用F统计量检验多项式回归中的(r-1)个高阶次项前面的系数是否全都为0
答案: 用F统计量检验多项式回归中的(r-1)个高阶次项前面的系数是否全都为0
8、
根据回归结果
= 557.8 + 36.42 ln (Income). 收入增加 1%使得平均成绩增加：
A:无法计算
B:557.8分
C:0.36分
D:36.42分
答案: 0.36分
9、 回归结果是内部有效的，指的是：
A:所有的假设检验都是显著的
B:参数的真实值被包含于置信区间内
C:从研究总体及其环境中得到的相关推断和结论可推广到其他总体及其环境中
D:有关因果效应的统计推断对研究总体是正确的
答案: 有关因果效应的统计推断对研究总体是正确的
10、 模型ln(Yi) = β0 + β1ln(Xi) + ui，β1 表示：
A:Y 关于 X的弹性
B:X对Y的边际效应
C:X变化一个单位时，Y的均值变化
D:Y 关于 X的半弹性
答案: Y 关于 X的弹性
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