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1、计量经济学1 .外生变量和滞后变量统称为前定变量。2 .设消费函数为入与毛+4以+% ,其中虚拟变量D = |i城镇至庭I。农村家庭，当统计检验表明下列哪项成立 时，表示城镇家庭与农村家庭有一样的消费行为 4=04=0，o3 .当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方 法是广义差分法。4 .设某商品需求模型为乂=%+比毛+,其中Y 是商品的需求量，X是商品的价格，为了考虑全年12 个月份季节变动的影响，假设模型中引入了 12个虚 拟变量，则会产生的问题为完全的多重共线性。5 .计量经济模型的基本应用领域有结构分析、经济 预测、政策评价。6 .完全多重共线性时，可以计算模型的拟合程度的 判断是
2、不正确的。7 .当质的因素引进经济计量模型时，需要使用虚拟 变量。8 .半对数模型丫二片+4加X + M中，参数与的 含义是X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变 化。9 .存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差变 大。10 .在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量 的线性回归模型中，计算得多重决定系数为0.8500, 则调整后的多重决定系数为0.8327o.对于模型乂 = %+瓦/+% ,为了考虑地区 因素（北方、南方），引入2个虚拟变量形成截距变 动模型，则会产生完全多重共线性。11 .模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导 致参数的OLS估计量方差增大。12 . Ut=pUt
3、jVt序列相关可用DW检验t为具有零均值，常数方差且不存在序列相关的随机变量）。13 .关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正 确的说法是既有随机因素，又有系统因素。14 . Goldfeld-Quandt方法用于检验异方差性。15 .判定系数R2的取值范围是0R2lo.经济计量模型的被解释变量一定是内生变量。16 .用OLS估计经典线性模型Yi=A）+ AXi+oi则样本回归直线通过点（又，丫）o17 .消费函数模型，I, I“I ,其中1为收入，则当期收入It对未来消费ct+2的影响是：It增加一单 位，Ct+2增加0个单位。18 .回归模型4=4+必+%中，关于检验%4=所用的统计量
4、,说法正确的是服从i加一.如果模型yt型o+bXt+Ut存在序列相关,则cov(ut, uj wO(txs)。19 .如果联立方程中某个结构方程包含了所有的变 量，则这个方程为不可识别。20 .如果戈里瑟检验表明，普通最小二乘估计结果的 残差6与著有显著的形式4 =0一28715玉+匕一的相关关系(,满足线性模型 的全部经典假设)，则用加权最小二乘法估计模型参数时，权数应为0O21 .对于自适应预期模型，估计模型参数应采用工具 变量法。25,双对数模型加丫二自十4加X + M中，参数打 的含义是Y关于X的弹性。26 .某一特定的X水平上，总体Y分布的离散度越 大，即。2越大，则预测区间越宽，精
5、度越低。27 .计量经济学成为一门独立学科的标志是1933年 计量经济学会刊出版。28 .产量（X,台）与单位产品成本（Y,元/台）之间 的回归方程为冷=356-L5X产量每增加一台，单 位产品成本平均减少L5元。29 .用一组有30个观测值的样本估计模型 乂=瓦+4与+%+，后，在o.o5的显著性水平 上对打的显著性作t检验，则显著地不等于零的 条件是其统计量t大于等于九必07）。30 .按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非 随机变量，且与随机误差项不相关。31 .将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的 数学处理方法有直接置换法；对数变换法。32 .在包含有随机解释变量的回归模型中
6、，可用作随 机解释变量的工具变量必须具备的条件有，此工具 变量与该解释变量高度相关;与随机误差项不相关。33 .对于分段线性回归模型乂 =用+ 4/+耳（毛-,其中虚拟变量 D代表数量因素;该模型是系统变参数模型的一种特 殊形式。34 . DW检验不适用以下列情况的序列相关检验：高 阶线性自回归形式的序列相关；一阶非线性自回归的 序列相关;移动平均形式的序列相关；正的一阶线性 自HI归形式的序列相关。35 .虚拟变量的取值为。和1,分别代表某种属性的 存在与否，其中0表示不存在某种属性;1表示存在某 种属性。36 .结构式模型中的解释变量可以是外生变量;滞后内 生变量;虚拟变量;滞后外生变量;
7、模型中其他结构方程 的被解释变量。37 .以Y表示实际观测值，Y表示OLS估计回归值，e表示残差，则回归直线满足通过样本均值点（y） 2X=ZcovCXejO38 .使用时序数据进行经济计量分析时，要求指标统 计的对象及范围可比;时间可比;口径可比;计算方法可 比;内容可比。39 .对模型K =进行总体显著性检验，如果检验结果总体线性关系显著，则有4 ,。/2 = 0.4 =f 0 . 4 , 力2 * 0京一XT.下列相关系数的算式中，正确的有句口丫 ；工(区一帝(丫1，eKY)(x厂用(K-Xn- ； ORy ； (X-jQY-YJ2 .汇取用丫宓%-即(笔一m240 .高斯马尔科夫定理：OLS估计量具有BULE性质、含义是：(1)它是线性 的(linear) ： OLS估计量是因变量的线性函数。(2)它是无偏的(unbiased)：估计量的均值或数学 期望等于真实的参数。比如口片)=与o(3)它是最优的或有效的(Best or efficient)：如果 存在其它线性无偏的估计量，其方差必定大于OLS估 计量的方差。41 .随机误差项与残差有何区别？残差指因变量的真实值与由样本回归函数所得的因 变量估计值的差，而随机误差项是因变量真实值与 由总体回归函数所决定的因变量的条件期望值之 差。