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1、应用回归分析试卷题号一二三四合计备注得分阅卷人审核人考试时间共120 分钟 ( 需使用计算器 ) 要求将答案做在答题纸上，做在别处无分。一、 （50 分）单项选择题（每题1 分）1.回归分析的建模依据为（）A.统计理论B.预测理论C.经济理论D. 数学理论2.随机方程式构造依据为（）A经济恒等式B.政策法规C.变量间的技术关系D.经济行为3. 回归模型的被解释变量一定是（）A控制变量B.政策变量C.内生变量D.外生变量4.在同一时点或时期上，不同统计单位的相同统计指标组成的数据是（ ）A时期数据B.时点数据C.时序数据D.截面数据5.回归分析的目的为（）A研究解释变量对被解释变量的依赖关系B.
2、研究解释变量和被解释变量的相关关系C.研究被解释变量对解释变量的依赖关系D. 以上说法都不对6.在回归分析中，有关被解释变量Y 和解释变量X 的说法正确的为（）AY 为随机变量， X 为非随机变量B. Y 为非随机变量，X 为随机变量C.X、Y 均为随机变量D. X、Y 均为非随机变量7.在 X 与 Y 的相关分析中（）AX 是随机变量， Y 是非随机变量B. Y 是随机变量， X 是非随机变量C.X 和 Y 都是随机变量D. X 和 Y 均为非随机变量8.总体回归线是指（）A解释变量X 取给定值时，被解释变量Y 的样本均值的轨迹。B样本观测值拟合的最好的曲线。C使残差平方和最小的曲线D解释变
3、量X 取给定值时，被解释变量Y 的条件均值或期望值的轨迹。9最小二乘准则是指（）.随机误差项的平方和最小B. Y 与它的期望值E(Y/X) 的离差平方和最小C. X 与它均值E(X) 的离差的平方和最小D.残差 e 的平方和最小10.按照经典假设 ,线性回归模型中的解释变量应为非随机变量,且( ) A.与被解释变量Y 不相关B.与随机误差项不相关C. 与回归值?Y不相关D.以上说法均不对11.有效估计量是指( ) A.在所有线性无偏估计中方差最大B.在所有线性无偏估计量中变异系数最小C.在所有线性无偏估计量中方差最小D.在所有线性无偏估计量中变异系数最大12.在一元线性回归模型中, 2的无偏估
4、计量2?为( ) A.21niienB. 211niienC. 212niienD. 213niien13 判定系数2R的取值范围为( ) A.202RB. 201R名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 1 页，共 4 页 - - - - - - - - - C. 204RD. 214R14.回归系数1通过了 t 检验 ,表示 ( ) A.10B.1?0C. 11?0,0D.11?0,015.个值区间预测就是给出( ) A.预测值0?Y的一个置值区间B.实
5、际值0Y的一个置值区间C.实际值0Y的期望值的一个置值区间D.实际值0X的一个置值区间16.一元线性回归模型01YX中, 0的最小二乘估计是( ) A.01?YXB. 01?YXC. 01?YXD. 01?YX17. 回归分析中简单回归指的是_ A.两个变量之间的回归 B.三个以上变量的回归C.两个变量之间的线性回归 D.变量之间的线性回归18. 运用 OLSE ，模型及相关变量的基本假定不包括_ A.E( i)=0 B.cov(i, j)=0 ij,i,j=1,2,3,， n C.var( i)=0 i=1,2， n D.解释变量是非随机的19. R2（调整 R2）的计算公式是_ A.R2=
6、 1-11nnp.SSESST B. R2=1-11npn.SSESSTC. R2=1-12nnp.SSESST D. R2=1-21npn.SSESST20. 下列选项哪个是用来检验模型是否存在异方差问题_ A.方差扩大化因子VIF B.DW检验 C.等级相关系数 D.连贯检验21.在多元线性回归模型中，调整后的判定系数2R与判定系数2R的关系为（）A.22RRB. 22RRC. 22RRD. 22RR22.下列哪种情况说明存在异方差（）A.( )0iEB.()0,ijEijC.22()iE(常数 ) D. 22()iiE23.当模型存在异方差时，使用普通最小二乘法得到的估计量是（）A.有偏
7、估计量B.有效估计量C.无偏估计量D.渐进有效估计量24.下列哪种方法不是检验异方差的方法（）A.残差图分析法B.等级相关系数法C.样本分段比检验D.DW 检验法25.异方差情形下，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26.下列那种情况属于存在序列相关（）A.( ,)0,ijCovijB. (,)0,ijCovijC. 2(,),ijCovijD. 2( ,),ijiCovij27.若线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（）A.有偏估计量B.有效估计量C.无效估计量D.渐进有效估计量28.下列哪种方法
8、不是检验序列有效的方法（）A.残差图分析法B.自相关系数法C.方差扩大因子法D. DW 检验法29. DW 检验适用于检验（）A.异方差B.序列相关C.多重共线性D.设定误差30若计算的DW 的统计量为2，则表明该模型（）A.不存在序列相关B.存在一阶正序列相关C.存在一阶负序列相关D.存在高阶相关31.DW 检验的原假设为（）A. DW=0 B. 0C. DW=1 D. 132.DW 统计量的取范围是（）名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 2 页，共
9、4 页 - - - - - - - - - A. 10DWB. 11DWC. 22DWD. 04DW33.根据 20 个观测值估计的一元线性回归模型的DW=2.3 ，在样本容量n =20，解释变量个数k =1（不包含常数项），显著型水平=0.05 时，查得dL=1.201 ，dU=1.411，则可以判断该模型（）A.不存在一阶自相关B.有正的一阶自相关C.有负的一阶自相关D.无法确定34.当模型存在一阶自相关情况下，常用的估计方法是（）A.加权最小二乘法B.广义差分法C.工具变量法D.普通最小二乘法35.采用一阶差分法估计一阶自相关模型，适合于（）A. 1B. 0C. 10D. 0136.在多
10、元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明模型中存在（）A.异方差B.自相关C.多重共线性D.设定误差37.在线性回归模型中，若解释变量1X和2X的观测值成比例，即有12iiXkX，其中 k 为非零常数，则表明模型中存在（）A.异方差B.严格共线性D 序列相关D.高度共线性38.经验认为，某个解释变量与其他解释变量间多重共线性很严重的判别标准是这个解释变量的方差扩大化因子( ) A.大于零B 小于 1 C 大于 10 D 小于 5 39.若查表得到dL 和 dU，则不存在序列相关的区间为（）A.0DWdLB. 4dUDWdUC. 44dUDWdLD. 44dUDW4
11、0.设01YX,Y 表示居民消费支出，X 表示居民收入， D=1 代表城镇居民， D=0 代表农村居民， 则截距变动模型为 （）A. 012YXDB. 021()YXC. 012()YXD. 012(*)YXDX41.设01YX,Y 表示居民消费支出，X 表示居民收入， D=1 代表城镇居民， D=0 代表农村居民， 则斜率变动模型为 （）A. 012YXDB. 021()YXC. 012()YXD. 012(*)YXDX42.设虚拟变量D 影响线性回归模型中X 的斜率，如何引进虚拟变量，使模型成为斜率变动模型（）A.直接引进D B.按新变量 D*X 引进C.按新变量 (D+X) 引进D.无法
12、引进43.虚拟变量的赋值原则是（）A.给定某一质量变量的某属性出现为1，未出现为0 B.不用赋值C.按照某一质量变量属性种类编号赋值D. 以上说法都不正确44.有关虚拟变量的表述正确的是（）A.用来代表质的因素，有时候也可以代表数量因素B.只能用来代表质的因素C.只能用来代表数量因素D.以上说法都不正确45.如果一个回归模型包含截距项，对一个具有M 个特征的质的因素需要引入的虚拟变量的个数为（）A.M B.(M-1) C.(M-2) D.(M+1) 46.设个人消费函数01YX中，消费支出Y 不仅与收入X 有关，而且与消费者的性别、年龄构成有关，年龄构成可以分为老，中，青三个层次，假定边际消费
13、倾向不变，该消费函数引入虚拟变量的个数为（）A.1 个B.2 个C.3 个D.4 个47.在一个包含截距项的回归模型01YX中，如果将一个具有M 个特征的质的因素设定M 个虚拟变量，则会产生的问题是（）A.异方差B.序列相关C.不完全多重线性相关D.完全多重线性相关48.设消费函数为012YXD，式中 Y 表示某年居民的消费水平，X 表示同年居民的收入水平，D 为虚拟变量， D=1表示正常年份，D=0 表示非正常年份，则（）A. 该模型为截距、斜率同时变动模型B.该模型为截距变动模型C.该模型为斜率变动模型D.该模型为时间序列模型49.设截距和斜率同时变动模型为0123(*)YXDDX，对模型
14、做t 检验，下面哪种情况成立时，该模型为截距变动模型（）名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 3 页，共 4 页 - - - - - - - - - A.230,0B. 230,0C. 230,0D. 230,050.根据样本资料建立的消费函数如下：?110.5650.5ttCDX，其中， C 为消费， X 为收入， 虚拟变量D=1 表示城镇家庭， D=0表示农村家庭，所有参数均检验显著，则城镇家庭的消费函数为（）A. ?110.5 0.5ttCXB. ?
15、175.50.5ttCXC. ?110.565.5ttCXD. ?1300.5ttCX二、 （10 分）判断题（每题1 分，做出判断即可）1. 最小二乘估计量具有最小方差。（）2. 多元线性回归中，F 检验是用来检验模型中每一个自变量对y 的影响是否显著。（）3. 在一元线性回归方程10yx中，1var()反映的是估计量1的波动大小。（）4. 自相关问题是指回归模型中一个解释变量与另一个解释变量相关造成的对模型的影响。（）5. 模型中的解释变量越多，说明该模型越准确，越能表明变量间的关系。（）6. 变量间的统计关系是一种确定性的关系，即由一个或一些变量可以唯一确定另外一个变量。（）7. 当回归
16、方程中存在多重共线性问题时，可以通过剔除变量消除这种共线性。（）8. 回归方程的检验结果越显著，2r越大。( ) 9. 如果经济模型中不包含常数项，则m 个属性特征需要引入m 个虚拟变量。（）10.残差平方和SSE是由自变量x 的波动引起的。（）三、（ 20 分）证明题（每题10 分）1.试证明经典线性回归模型参数估计量的性质2,1var()()x x，并说明你在证明时用到了那些基本假定。2.平方和分解式SST=SSR+SSE 在什么情况下成立，证明之。四、（ 20 分）计算题选定烟台市2005 年 1-8 月份百人冰激淋消费额为被解释变量，以同期月平均气温为影响冰激淋消费额的主要因素。有以下
17、数据：烟台市 2005 年 1-8 月份月平均气温与百人冰激淋消费额表月份1 2 3 4 5 6 7 8 月平均气温（0C）百人冰激淋消费额（元）5.5 238 6.6 385 8.1 441 15.8 567 19.5 544 22.4 603 28.3 8.15 28.9 687 根据以上数据完成（结果保留两位小数）（1）建立线性回归模型，并对10,进行参数估计；（2）对方程的拟合优度、参数的显著性水平进行检验（20.05,(6)2.447t）；（3）解释1的经济含义。名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 4 页，共 4 页 - - - - - - - - -