内容发布更新时间 : 2024/5/5 6:19:16星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。
费者年龄构成有关，年龄构成可分为青年、中年和老年三个层次，假设边际消费倾向不变，则考虑年龄因素的影响，该消费函数引入虚拟变量的个数应为( )
A．1个 B．2个 C．3个 D．4个
19. 需求函数Yi=β0+β1Xi+μi，为了考虑“区域”因素(东部沿海、中部、西部、珠江三角洲、北部5种不同的状态)的影响，引入5个虚拟变量，则模型的( )
A． 参数估计量将达到最大精度 B． 参数估计量是有偏估计量 C． 参数估计量是非一致估计量 D． 参数将无法估计 20. 邹检验是检验多元线性回归模型出现了（ ）问题。 A．异常值 B．异方差 C．参数发生改变 D．误差序列相关 21. 设模型
Y??0??1D??1Xi??2?DXi???i，其中D为虚拟变量，当上式为斜
率变动模型时，统计检验结果应为( )。
A、?1?0,??2?0 B、?1?0,??2?0 C、?1?0,??2?0 D、?1?0,??2?0 22. 设模型
Y??0??1D??1Xi??2?DXi???i，其中D为虚拟变量，当上式为截
距变动模型时，统计检验结果应为( )。
A、?1?0,??2?0 B、?1?0,??2?0 C、?1?0,??2?0 D、?1?0,??2?0 23. 设模型
Y??0??1D??1Xi??2?DXi???i，其中D为虚拟变量，当上式为截
距和斜率同时变动模型时，统计检验结果应为( )。
A、?1?0,??2?0 B、?1?0,??2?0 C、?1?0,??2?0 D、?1?0,??2?0
（2）多项
24. 下列哪种情况会违反线性回归模型的基本假设E(?i)＝0(?i为随机误差项) A．非线性随机函数关系仍用线性模型进行ols估计
B．模型参数发生改变 C．遗漏重要变量 D．异常值 E．以上都不对 25. 下列属于模型设定偏误的是（ ）。
A、模型遗漏重要的解释变量 B、模型设定没有考虑到参数变化 C、模型形式设定有误 D、把非线性模型设定为线性模型 E、模型预测值与实际值的误差
26. 已知多元线性回归模型参数发生改变，可以采用（ ）方法处理。 A．邹检验 B．分段回归 C．引入虚拟变量 D．VIF检验 27. 变量关系非线性可以采用（ ）方法处理。
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A、初等数学变换化为线性模型 B、非线性回归 C、分段回归 D、逐步回归
四、计算分析题
1.用线性回归模型估计工资Wage与工龄Exper的关系时，还考虑到职称可能也对工资有影响，职称分为中级及以下与高级共2个层次，将职称以虚拟变量D1、D2、?等表示。
（1）请解释虚拟变量的设置原则？
（2）需要设置几个虚拟变量？请对虚拟变量进行赋值。 （3）写出考虑职称因素的可能的线性回归模型。
2、为研究学历与工资的关系，我们随机抽样调查了510名员工（其中360名男，150名女），并得到如下两种回归模型：
? ? 232 W. 06551 ? 5 5.662 EDU
（2.1）
t=(5.2066) (8.6246)
? ? 122 . W9621 ? 23 . 8238 D ?
34.02 EDU
(2. 2)
t=(2.5884) (4.0149) (5.1613)
其中，W(wage)=工资 （单位：千元）；EDU(education)=受教育年限
? 1
D ? ?
?0
男
女
请回答以下问题：
（1） 你将选择哪一个模型？为什么？（5分） （2） D的系数说明了什么？（5分）
五、简答题
1．哪些情况可能引起线性回归模型误差项均值非零？分别该如何处理 2．处理参数改变的方法有哪些？ 3．虚拟变量的设置原则是什么？
4．用Eviews软件做非线性回归的三个步骤是什么？
第六章 习 题
一、判断题
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22. 处理异方差的方法是加入虚拟变量。（ ）
23. 线性回归模型存在异方差，最小二乘估计量仍然是无偏的。（ ） 24. 线性回归模型存在异方差，最小二乘估计量仍然是有效的。（ ） 25. 戈德菲尔德-夸特检验可以检验复杂性异方差。（ ） 26. 怀特检验可以检验异方差。（ ）
二、名词解释 1．同方差 2．异方差
3．加权最小二乘法 4．戈里瑟检验 5．怀特检验
三、选择题 （1）单选
1. 检验线性回归模型是否存在异方差的方法是（ ） A．怀特检验 B．T检验 C．DW检验 D．邹检验
2. 戈德-夸特检验构造一个服从（ ）的统计量来对线性回归模型进行异方差检验。
A．正态分布 B．t分布 C．χ2分布 D．F分布
3. 下列方法中（ ）不仅可以判断线性回归模型是否存在异方差，而且可以得出具体的异方差形式。
A．戈德-夸特检验 B．怀特检验 C．戈里瑟检验 D．残差序列图分析 4. 对于模型Yi=β0+β1Xi+ui，如果在异方差检验中发现Var(ui)=Xi4σ2，，则用加权最小二乘法处理异方差估计模型参数时，权数应为（ ）。 A．Xi B．Xi2 C．1/Xi D．1/ Xi2
5. 回归模型中具有异方差性时，仍用OLS估计模型，则以下说法正确的是（ ）
A. 参数估计值是无偏非有效的 B. 参数估计量仍具有最小方差性 C. 常用F 检验失效 D. 参数估计量是有偏的 6. 更容易产生异方差的数据为 ( )
A. 时序数据 B. 修匀数据 C. 横截面数据 D. 年度数据 7. 检验线性回归模型是否存在异方差的方法是（ ）
A．T检验 B．戈德菲尔德-夸特检验 C．DW检验 D．邹检验 8. 检验线性回归模型是否存在异方差的方法是（ ） A．戈里瑟检验 B．T检验 C．DW检验 D．邹检验
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（2）多选
9． 如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果（ ） A. 参数估计值有偏 B. 参数估计值的方差不能正确确定
C. 变量的显著性检验失效 D. 预测精度降低 E. 参数估计值仍是无偏的 10．常用的检验异方差的方法有（ ）。
A、戈里瑟检验 B、戈德菲尔德-匡特检验 C、怀特检验 D、DW检验 E、方差膨胀因子检测
四、计算分析题
1. 对样本回归方程LOG(Y)=-1.95+0.60*LOG(L)+0.67* LOG(K)+e 进行怀特异方差检验，
Heteroskedasticity Test: White Obs*R-squared Scaled explained SS
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/20/11 Time: 16:53 Sample: 1978 1994 Included observations: 17
C LOG(L) (LOG(L))^2 (LOG(L))*(LOG(K))
LOG(K) (LOG(K))^2
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
Coefficient 15.56320 -5.032351 0.413109 -0.209359 1.218626 0.029867
Std. Error 13.02201 4.278733 0.351760 0.183413 1.114405 0.024081
8.099182 Prob 3.324059 Prob
t-Statistic 1.195146 -1.176131 1.174407 -1.141463 1.093522 1.240268
0.1509 0.6502 Prob. 0.2572 0.2644 0.2650 0.2779 0.2975 0.2407 0.000623 0.000707 -11.67327 -11.37919 -11.64404 2.585670
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0.476422 Mean dependent var 0.238433 S.D. dependent var 0.000617 Akaike info criterion 4.19E-06 Schwarz criterion 105.2228 Hannan-Quinn criter. 2.001861 Durbin-Watson stat 0.156732
（1）请写出估计的辅助回归方程？
（2）请指出怀特统计量的值并判断样本回归方程是否存在异方差？
2.对某含截距项的线性模型（4个解释变量）进行最小二乘法回归。将样本容量为60的样本按从小到大的顺序排列后，去掉中间的20个样本后在均分为两组，分别回归后Σei2=896.6，Σe22=147.2，在α=95%的置信水平下判断是否存在异方差。如果存在，判断是递增还是递减的异方差。（F0.05（10，10）=2.98，F0.05（12，12）=2.69，F0.05（15，15）=2.4）
五、问答题
1．试述异方差的影响。 2．试述克服异方差的方法。
3．试述常用的检验异方差的方法。 4．试述怀特检验的步骤。
第七章 习 题
一、判断题
27. 任何情况下都可以用一阶差分法消除序列相关。（ ） 28. 存在误差序列相关时，OLS估计量仍然是无偏的。（ ）
29. DW检验值在0到4之间，数值趋于4说明模型误差项的自相关度越小。（ ） 30. 误差一阶相关是最常见的误差序列相关（ ）。
31. DW检验的所有数值区域均可作出误差序列相关或不相关的判断（ ）。
二、名词解释 1．误差序列相关 2．误差序列一阶相关 3．广义差分法 4．柯奥迭代法 5．杜宾两步法
三、选择题 （1）单选
28. 设ut为随机误差项，则一阶线性自相关是指（ ）
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