内容发布更新时间 : 2024/5/6 8:54:34星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

一、单项选择题：

1．下面哪个假定保证了线性模型y = Xβ + μ的OLS估计量的无偏性。（ A ）

A．X与μ不相关。 B．μ是同方差的。 C．μ无序列相关。 D．矩阵X是满秩的。

2．下列对于自相关问题的表述，哪个是不正确的。（ B ） A．Durbin-Watson检验只用于检验一阶自相关。

B．BG（Breusch-Godfrey）统计量只用于检验高阶自相关。 C．一阶自相关系数可以通过ρ=1-DW/2进行估计。 D．DW检验不适用于模型中存在被解释变量的滞后项作解释变量的情形。

3．下列关于时间序列的论述哪个是不正确的。（ C ） A．AR过程的自相关函数呈拖尾特征。 B．MA过程的偏自相关函数呈拖尾特征。

C．对于一个时间序列，其自相关函数和偏自相关函数必定有一个是截尾的。 D．在MA(q)过程中，白噪声项对该随机过程的影响只会持续q期。

4.对于ARMA（1，1）过程（xt = ?1 xt-1 + ut + ?1 ut-1）,其相关图(上)与偏相关图（下）如下:

1.00.50.0-0.524681012141.00.50.0-0.52468101214

则可以确定（ C ）是正确的。

A. ?1>0；?1<0 B. ?1<0；?1<0 C. ?1>0；?1>0 D. ?1<0；?1>0

5.下列不平稳的时间序列??t为白噪声过程?有??A.xt?0.3xt?1??tC.xt?0.6xt?1?0.1xt?2??tB.xt?0.7xt?1?0.1xt?2??tD.xt?0.7xt?1?0.6xt?2??t(D)

6.设时间序列?Xt?是由Xt??0??1t??t??t是一白噪声过程?生成,下列陈述

正确的是??B.?Xt?t?是平稳时间序列D.?Xt?E?Xt??是平稳时间序列A.?Xt?是平稳时间序列C.?Xt??t?是平稳时间序列(D)

7.设??t?是一个期望为0,方差为1的独立同分布随机时间序列,定义如下11随机过程:Xt??t??t?1??t?2,则对E?Xt?与Var?Xt?的描述,下列22正确的是??A.E?Xt?与Var?Xt?均与时间t有关B.E?Xt?与时间t有关,而Var?Xt?与时间t无关C.E?Xt?与Var?Xt?均与时间t无关D.E?Xt?与时间t无关,而Var?Xt?与时间t有关(C)

二、判断并说明理由（四个全对） 1.有两个模型:?1?Yi??0??1Xi1??2Xi2??i;?2?Yi?Xi1??0??1Xi1??2Xi2??i??i,?i为白噪声过程?则对相同的样本,

两个模型的最小二乘法残差相等,即对任何i,有?i??i.?教材P104?5?

2.令?YX和?XY分别为Y对X的回归方程及X对Y回归方程中的斜率,则有?YX?XY?r,其中r为X与Y之间的线性相关系数.2

3.对模型Yt??0??1Xt1??2Xt2??3Yt?1??t,假设?t与Yt?1相关,而与Xt1,Xt2无关,为了消除相关性,先作Yt关于Xt1与Xt2回归,得到Yt,再作如下回归:Yt??0??1Xt1??2Xt2??3Yt?1??t这一方法可以消除原模型中Yt?1与?t的相关性.

4.对于一元线性回归模型Yt??0??1Xt???t,假设解释变量Xt?的实测值Xt与之有偏误:Xt?Xt??et,其中et是具有零均值,不序列相关,且与Xt?及?t不相关的随机变量.我们可直接将Xt??Xt?et代入原模型,使之变换成Yt??0??1Xt??t??t为变换后模型的随机干扰项?进行OLS估计,依然能够实现BLUE性质.

综合题： 1.