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全國2012年1月自考《計量經(jīng)濟學(xué)》試題

來源:考試網(wǎng) [ 2012年3月12日 ] 【大 中 小】

全國20121月自考《計量經(jīng)濟學(xué)》試題

課程代碼:00142

 

一、單項選擇題(本大題共20小題,每小題1分,共20分)

在每小題列出的四個備選項中只有一個是符合題目要求的,請將其代碼填寫在題后的括號內(nèi)。錯選、多選或未選均無分。

1.單方程經(jīng)濟計量模型必然是(   )

A.隨機方程                                                   B.政策方程

C.制度方程                                                   D.定義方程

2.在對XY的回歸分析中(   )

A.X是隨機變量                                             B.Y是隨機變量

C.XY都是隨機變量                                  D.XY都是非隨機變量

3.在多元線性回歸中,調(diào)整后的判定系數(shù) 與判定系數(shù)R2的關(guān)系有(   )

A.R2<                                                        B. ≤R2

C.R2≤                                                      D. <R2

4.根據(jù)判定系數(shù)R2F統(tǒng)計量的關(guān)系可知,當(dāng)R2=1時,有(   )

A.F=-1                                                          B.F=0

C.F=1                                                           D.F=∞

5.懷特檢驗法適用于檢驗(   )

A.異方差性                                                   B.多重共線性

C.序列相關(guān)                                                   D.設(shè)定誤差

6.DW檢驗法中DW值位于(   )

A.[0,4]                                                        B.[1,2]

C.[2,6]                                                        D.[3,8]

7.方差非齊性情況下,常用的估計方法是(   )

A.一階差分法                                                B.廣義差分法

C.工具變量法                                                D.加權(quán)最小二乘法

8.已知模型的DW統(tǒng)計量的值為0.6時,普通最小二乘估計殘差的一階自相關(guān)系數(shù)為(   )

A.0.3                                                             B.0.4

C.0.5                                                             D.0.7

9.設(shè)某商品需求模型為Yt01Xt+ut,其中Y是商品的需求量,X是商品的價格,為了考慮全年4個季節(jié)變動的影響,假設(shè)模型中引入了4個虛擬變量,則會產(chǎn)生的問題為(   )

A.異方差性                                                   B.完全的多重共線性

C.不完全的多重共線性                                  D.序列相關(guān)

10.根據(jù)線性回歸模型的普通最小二乘估計殘差計算得到DW統(tǒng)計量的值為4,這表明模型隨機誤差項(   )

A.不存在一階序列相關(guān)                                  B.存在一階正序列相關(guān)

C.存在一階負(fù)序列相關(guān)                                  D.不存在二階序列相關(guān)

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責(zé)編:smilemei
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