2020 计量经济学(北京联合大学) 最新满分章节测试答案

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本课程起止时间为:2020-03-02到2020-07-02
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第1讲 回归分析概述 第1讲单元测试

1、 问题:回归分析中关于解释变量X和被解释变量Y的说法正确的是：
选项：
A:解释变量X和被解释变量Y都是随机变量
B:解释变量X和被解释变量Y都是非随机变量
C:解释变量X是非随机变量，被解释变量Y是随机变量
D:解释变量X是随机变量，被解释变量Y是非随机变量
答案: 【解释变量X是非随机变量，被解释变量Y是随机变量】

2、 问题:以下模型属于线性回归模型的是：
选项：
A:
B:
C:
D:
E:
答案: 【;
】

3、 问题:以下关于计量经济学用途的说法正确的有：
选项：
A:分析个人消费与个人可支配收入之间的关系。
B:检验边际效用递减在现实中是否成立。
C:预测未来经济走势，如国内生产总值（GDP）。
D:描述商品价格与需求量之间的因果关系。
E:分析父母身高与子女身高之间的函数关系。
答案: 【分析个人消费与个人可支配收入之间的关系。;
检验边际效用递减在现实中是否成立。;
预测未来经济走势，如国内生产总值（GDP）。】

4、 问题:计量经济学可用于描述商品需求曲线，即需求量与价格的关系。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】
分析：【用途之一：描述经济现实】

5、 问题:计量经济学只能做定量研究，不能做定性研究，如个人的职业选择。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【可以研究职业选择问题，采用虚拟变量方式。】

6、 问题:回归分析考察的是解释变量与被解释变量之间的函数关系。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【经济变量之间存在依赖关系，而非确定性的函数关系。】

7、 问题:回归方程中，被解释变量等于其估计值与随机误差项之和。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【应为估计值与残差之和。】

8、 问题:残差指的是被解释变量的真实值与估计值之差。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

9、 问题:数据不准确可能导致回归分析的结论存在偏误。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】
分析：【这是回归分析的局限性之一。】

第2讲 普通最小二乘法 第2讲单元测试

1、 问题:在关于身高和体重的模型中，新增QQ号码这个变量后，以下说法错误的是：
选项：
A:身高的参数估计值可能发生变化。
B:判定系数可能减小。
C:QQ号码的参数估计值不一定为0.
D:常数项的估计值可能发生变化。
答案: 【判定系数可能减小。】

2、 问题:一元回归方程的样本回归线必然通过的点为：
选项：
A:
B:
C:
D:
E:
答案: 【;
】

3、 问题:以下关于最小二乘法的说法正确的有：
选项：
A:最小二乘法的目标是残差平方和最小。
B:所估计的对象是方程中的参数。
C:最小二乘法的目标是残差之和最小。
D:判定系数可以为负数
E:判定系数越大越好
答案: 【最小二乘法的目标是残差平方和最小。;
所估计的对象是方程中的参数。;
判定系数越大越好】

4、 问题:建立玉米产量Y对施肥密度F和降雨量R的回归方程，估计结果为。则以下说法正确的有：
选项：
A:常数项-120意味着玉米产量可能为负。
B:若变量F的参数真实值为0.20，则参数估计值-0.10表明OLS估计量是有偏的。
C:变量F的参数估计值的符号不符合预期，并不影响OLS估计量的BLUE性质。
D:若方程不满足所有古典假设，变量R的参数真实值也可能等于5.33。
答案: 【变量F的参数估计值的符号不符合预期，并不影响OLS估计量的BLUE性质。;
若方程不满足所有古典假设，变量R的参数真实值也可能等于5.33。】

5、 问题:最小二乘法的目标是误差项之和最小。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【应为残差平方和最小。】

6、 问题:若所有解释变量对被解释变量没有影响，回归方程的判定系数一定为0。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【数据的随机性可能导致判定系数大于0.】

7、 问题:若某解释变量在理论上对被解释变量没有影响，该解释变量的参数估计值一定为0.
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【样本估计值有可能为非零值。】

8、 问题:若采用两组样本估计同一回归方程，参数估计值的差异体现了数据的随机性。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

9、 问题:若解释变量之间存在完全多重共线性，则参数估计值无法获得。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

10、 问题:随机误差项的总体均值为0以及随机误差项与解释变量不相关保证了参数估计量的无偏性。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

11、 问题:若随机误差项服从t分布，则OLS估计量不再具有BLUE性质。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【分布假设不影响BLUE性质。】

【作业】第2讲 普通最小二乘法 第2讲单元作业

1、 问题:1 查尔斯·拉弗（Charles Lave）发表了一篇驾驶员交通事故率的研究报告。他的总体结论是驾驶速度的方差（同一公路上汽车驾驶速度差异的程度）是交通事故率的重要决定因素。在他的分析中，采用两年的全美数据分别估计，得出的回归方程为：第一年：第二年： ‍式中，代表第i个州州际公路上的交通事故数量（单位：车辆每行驶一亿英里的交通事故数）；代表一个不确定的估计截距；代表第i个州的驾驶速度的方差；代表第i个州每名驾驶员的平均罚单数量；代表第i个州内每平方英里医院的数量。1a.考察变量的理论依据，给出其参数符号的预期。‍
评分规则: 【 解释变量C的参数符号不确定(1分)，因为高处罚率可能源于冒险驾驶（会增加事故数量），也可能源于警察严格的处罚制度（会减少冒险驾驶,从而减少事故数量）（2分）。其余合理描述可得1分。
】

2、 问题:1b.这两年的参数估计的差异是否值得重视？请说出你的理由。在什么情况下，应该关注这些差异呢？
评分规则: 【 不值得重视（1分）。不同年份数据得到的参数估计值有些差异是正常的，这源于数据的随机性（1分）。我们更关心的是参数在数量级上的差异或符号的改变（2分）。
】

3、 问题:1c.通过比较两个方程的调整的判定系数，哪一个方程具有更高的判定系数？调整的判定系数越高，回归方程越好吗？为什么？
评分规则: 【 第1年的方程具有更高的判定系数（1分）；调整的判定系数越高，回归方程不一定越好（1分）；拟合优度仅是衡量回归方程质量的指标之一，参数估计值是否符合经济理论、是否符合研究者的预期比拟合优度更加重要（1分）。
】

4、 问题:假定你决定建一个离你学校最近的冷冻酸奶商店的销售量模型。店主很乐意帮助收集数据，因为她相信你们学校的学生是她的主要顾客。经过长时间的数据收集以及无限量的冷冻酸奶供给之后，你估计得到以下回归方程：式中，代表第t个两周内冷冻酸奶的销售总量；代表t期的平均温度（单位：华氏温度）；代表t期该商店冷冻酸奶价格（单位：美元）；代表反映是否在学校报纸发布广告的虚拟变量（1=店主在学校报纸上做了广告）；代表反映是否为学校学期时间的虚拟变量（1=t期是学校学期时间，即9月初到12月初、1月初到5月底）。2a.为什么要假定“无限量的冷冻酸奶供给”？（提示：考虑模型是否满足经典假设）
评分规则: 【 产品供给可能是销售量的影响因素之一，而模型并未将供给量作为解释变量，供给量应包含在误差项中（1分）。供给量与价格相关，这导致解释变量与误差项相关，违背经典假设（1分）。若假定无限量的酸奶供给，供给量与价格之间没有相关关系，满足经典假设“解释变量与误差项不相关”（2分）。
】

5、 问题:2b.说明变量P和变量C的参数估计值的经济含义。
评分规则: 【 p的参数估计值的含义为：在其他变量保持不变的情况下，该商店冷冻酸奶价格每增加1美元，则销售量将平均下降46.94个单位（2分）。C的参数估计值的含义为：在其他变量保持不变的情况下，学校学期时间的销售量比非学期时间的销售量少152.1个单位（2分）。
】

6、 问题:2c.你和店主对变量C的参数符号都很惊讶。你能解释为什么吗？
评分规则: 【 变量C的参数符号不符合预期，因为学校学期期间的酸奶销售量应该比非学校学期期间的销售量多，C的符号应该为正（1分）。而出现不符合预期的情况很可能是因为缺少了变量，如季节因素（1分，言之有理即可）。
】