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山东省所有城市2010-2020年年度降雨量所构成的数据，其数据类型是（ ）。 A:时间序列数据 B:面板数据 C:横截面数据 D:组合数据 答案: 面板数据在多元线性回归模型中，解释变量X是之间互不相关，即无多重共线性，用矩阵的语言进行表示就是（ ）。 A:解释变量矩阵 是非奇异的 B:解释变量矩阵 是行满秩的 C:解释变量矩阵 是奇异矩阵 D:解释变量矩阵 是列满秩的 答案: 解释变量矩阵 是列满秩的对金融计量模型进行序列相关检验异方差性检验和多重共线性检验等属于（ ）检验。 A:计量经济学 B:统计 C:经济意义 D:经济适用性 答案: 计量经济学Theil不相等系数U越接近于（ ），则模型的预测能力最好。 A:0.5 B:0 C:1 D:1.5 答案: 0
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以下（ ）不是金融数据的特点？
A:准确性高
B:数据频度低
C:数据量大
D:非平稳
答案: 数据频度低
在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列，数据按照统计单位进行排列是（ ）。
A:面板数据
B:平行数据
C:时间序列数据
D:横截面数据
答案: 横截面数据
山东省所有城市2010-2020年年度降雨量所构成的数据，其数据类型是（ ）。
A:时间序列数据
B:面板数据
C:横截面数据
D:组合数据
答案: 面板数据
对金融计量模型进行序列相关检验异方差性检验和多重共线性检验等属于（ ）检验。
A:计量经济学
B:统计
C:经济意义
D:经济适用性
答案: 计量经济学
Eviews按照操作互动性来划分，属于（ ）模式的计量软件。
A:命令行
B:菜单
C:点选
D:中间
答案: 中间
对金融计量模型进行检验应该包括（ ）方面的检验。
A:经济意义检验
B:计量经济学检验
C:统计检验
D:经济适用性检验
答案: 经济意义检验
,计量经济学检验
,统计检验
在金融计量建模中可以使用的金融计量软件种类繁多，并且随着技术的进步不断升级。这些软件可以按操作的互动性与否分为（ ）三种模式。
A:菜单模式
B:中间模式
C:点选模式
D:命令行模式
答案: 菜单模式
,中间模式
,命令行模式
为了能更高研究金融规律，金融计量学要求所建立的模型需要对真实世界的金融问题实现完全模拟。（ ）
A:对
B:错
答案: 错
中国每年的通货膨胀率数据是一个横截面数据。（ ）
A:错
B:对
答案: 错
中国日本韩国三国2020年的GDP数据构成了平行数据。（ ）
A:错
B:对
答案: 错
球的表面积公式是
,那么表面积S和半径R的关系是（ ）。
A:回归关系
B:非线性相关关系
C:线性相关关系
D:函数关系
答案: 函数关系
对于一元线性回归模型
+
，参数估计量
显著性检验构造的t统计量及服从的分布分别是（ ）。
A:
B:
C:
D:
答案:
一元线性回归模型中，方差的最小二乘估计量是（ ）。
A:
B:
C:
D:
答案:
一元线性回归模型中，最小二乘估计量的大样本性质包括（ ）。
A:其他都是
B:一致性
C:渐近无偏性
D:渐近有效性
答案: 其他都是
拟合优度被定义为（ ）。
A:
B:
C:
D:
答案:
一元线性回归模型中，最小二乘估计量的小样本性质包括（ ）。
A:线性性
B:有限性
C:有效性
D:无偏性
答案: 线性性
,有效性
,无偏性
为什么要设定随机误差项，原因包括（ ）。
A:代表众多细小的因素
B:代表误差
C:代表未知的因素
D:代表残缺数据
答案: 代表众多细小的因素
,代表误差
,代表未知的因素
,代表残缺数据
增大样本容量提高拟合优度能显著增宽参数的置信区间。（ ）
A:对
B:错
答案: 错
假设检验的核心思想就是利用样本信息来判断原假设是否合理，逻辑推理方法是反证法。（ ）
A:错
B:对
答案: 对
也是一个随机变量。（ ）
A:对
B:错
答案: 对
在多元线性回归模型中，随机误差项
的方差的无偏估计量为（ ）。
A:
B:
C:
D:
答案:
对于多元线性回归模型
，样本最小容量为（ ）。
A:k+1
B:k
C:3（k+1）
D:30
答案: k+1
在常见的几个信息准则中，（ ）对自由度减少的惩罚是最严厉的。
A:AIC
B:DW
C:SC
D:
HQIC
答案: SC
在多元线性回归模型中，解释变量X是之间互不相关，即无多重共线性，用矩阵的语言进行表示就是（ ）。
A:解释变量矩阵
是非奇异的
B:解释变量矩阵
是行满秩的
C:解释变量矩阵
是奇异矩阵
D:解释变量矩阵
是列满秩的
答案: 解释变量矩阵
是列满秩的
Theil不相等系数U越接近于（ ），则模型的预测能力最好。
A:0.5
B:0
C:1
D:1.5
答案: 0
试研究一样本，样本区间为2000年1月到2019年12月，如果我们以2000年1月到2016年12月的数据来拟合模型，然后来预测2016年12月到2019年12月的结果，据此与真实值来进行对比，判断模型的拟合效果如何，这种预测方式叫做（ ）。
A:事前预测
B:样本内预测
C:事后模拟
D:样本外预测
答案: 事前预测
,样本外预测
以下（ ）是一个“好”的模型所应该具有的特征。
A:节省性
B:高拟合性
C:预测能力强
D:理论一致性
答案: 节省性
,高拟合性
,预测能力强
,理论一致性
MSE越大，则MAE就越大。（ ）
A:错
B:对
答案: 对
在多元回归模型中，调整后的拟合优度越大，方程整体的显著性检验越容易通过。（ ）
A:错
B:对
答案: 对
如果在模型中增加解释变量，拟合优度就会变大，所以增加解释变量会提高模型的解释能力。（ ）
A:错
B:对
答案: 错
Spearman检验法为什么不能直接使用随机误差项μ与解释变量X的相关系数来进行判定呢？原因是（ ）。
A:在OLS估计方法下，相关系数始终为0无法判断
B:Spearman提出的相关系数计算方法精度更高
C:在多元回归模型中，解释变量X有多个，不知道和哪个来计算相关系数
D:相关系数计算出来误差过大
答案: 在OLS估计方法下，相关系数始终为0无法判断
怀特检验的统计量是（ ）。
A:
,其中ESS是原回归函数的解释平方和
B:
，其中n为样本容量，
为原回归函数的拟合优度
C:
，其中n为样本容量，
为辅助回归函数的拟合优度
D:
,其中ESS是辅助回归函数的解释平方和
答案:
，其中n为样本容量，
为辅助回归函数的拟合优度
对于异方差检验的解析法，核心思想都是一致的，即（ ）。
A:判断解释变量的方差与被解释变量之间的相关性
B:判断随机误差项的方差与解释变量之间的相关性
C:判断随机误差项之间的相关性
D:相关系数法检验
答案: 判断随机误差项的方差与解释变量之间的相关性
在G-Q检验法中，为什么要将样本中居中的d项观测数据除去？原因是（ ）。
A:可以使两组的数据区分度更大
B:中间的数据基本都存在变异性，去除效果会更好
C:减少模型的自由度
D:增加模型的自由度
答案: 可以使两组的数据区分度更大
在因变量y与解释变量x的散点图中，若随着x的增加，图中y散点分布的区域逐渐变宽，则随机项可能出现了（ ）异方差。
A:递增
B:递减
C:复杂
D:同
答案: 递增
戈里瑟检验法的缺点有（ ）。
A:结构函数过多，难以确定解释变量的适当的幂次
B:该方法可用于大样本，而在小样本中不适用
C:无法在更大的范围内寻找异方差性的结构函数。
D:需要进行大量计算，比较繁琐
答案: 结构函数过多，难以确定解释变量的适当的幂次
,该方法可用于大样本，而在小样本中不适用
,需要进行大量计算，比较繁琐
如果依然用OLS进行估计，以下（ ）是异方差导致的后果。
A:变量的显著性检验失去意义
B:模型的预测失效
C:参数估计量的线性性和无偏性不再成立
D:参数估计量非有效
答案: 变量的显著性检验失去意义
,模型的预测失效
,参数估计量非有效
在存在异方差的情况下，普通最小二乘估计量的线性性和无偏性不会受到影响。（ ）
A:错
B:对
答案: 对
异方差之所以会产生，是因为数据处理方法有误，正确处理数据即可解决这一问题。（ ）
A:对
B:错
答案: 错
模型存在自相关问题，是因为违背了经典线性回归模型关于（ ）方面的假设。
A:随机误差项是正态分布的
B:随机误差项是同方差的
C:随机误差项是无序列相关的
D:随机误差项是零均值的
答案: 随机误差项是无序列相关的
杜宾-h检验法中，统计量表达式
中，
表示（ ）。
A:自变量滞后项OLS估计量的方差
B:所有因变量OLS估计量的方差和
C:所有自变量OLS估计量的方差和
D:因变量滞后项OLS估计量的方差
答案: 因变量滞后项OLS估计量的方差
一般情况下，对于实际经济金融问题，检验其自相关是否存在可以利用DW检验法，如果存在自相关问题，检验结果最常见的情形是（ ）。
A:d统计量落在4-dL到4区间
B:d统计量落在0到dL区间
C:d统计量落在du到4-du区间
D:d统计量落在0到4区间
答案: d统计量落在0到dL区间
绘制
和
的散点图，
在纵坐标，
在横坐标。如果绘制出来的散点落在第一和第三象限，则随机项
存在( )自相关。
A:第一象限是负自相关，第三象限是正自相关
B:正
C:负
D:第一象限是正自相关，第三象限是负自相关
答案: 正
对于一阶线性自相关，自相关程度的度量运用了自相关系数，这体现了（ ）之间的相关性。
A:
与
B:
与Y
C:X与Y
D:
与X
答案:
与
关于DW检验，以下哪些是它的使用局限（ ）。
A:一般要求样本容量至少为15,否则很难对自相关的存在性做明确的结论
B:只适用于一阶线性自相关，对于高阶自相关皆不适用
C:无法用来判定通过原点的回归模型的自相关问题
D:不适合用于自回归模型
答案: 一般要求样本容量至少为15,否则很难对自相关的存在性做明确的结论
,只适用于一阶线性自相关，对于高阶自相关皆不适用
,无法用来判定通过原点的回归模型的自相关问题
,不适合用于自回归模型
如果依然用OLS进行估计，以下（ ）是自相关导致的后果。
A:可能会导致t检验失效
B:可能会导致F检验失效
C:参数估计量的方差是有偏的
D:参数估计量非有效
答案: 可能会导致t检验失效
,可能会导致F检验失效
,参数估计量的方差是有偏的
,参数估计量非有效
BG检验适用范围更广泛，适用于高阶自相关的检验，这一点是DW检验很杜宾-h检验做不到的。（ ）
A:错
B:对
答案: 对
杜宾两步法第一步是先求得自相关系数，第二步和广义差分法一样。（ ）
A:错
B:对
答案: 对
当存在自相关的情况时，在小样本的情况下最小二乘估计量仍然是线性的和无偏的，但却不是有效的，但是在大样本的情况下是BLUE。（ ）
A:错
B:对
答案: 错
库损车乃四铰巫涉艇管庭捌纲
接经拣系福蚂烂棱何盼薪脓凶