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本课程起止时间为:2020-11-09到2021-02-28
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第1单元 君自故乡来，应知故乡事：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:在回归方程中，G代表性别虚拟变量，男性则为1，否则为0。若G的定义改变为女性为1，否则为0，则回归方程应为：
选项：
A:
B:
C:
D:
答案: 【】

4、 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）。】

5、 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】

6、 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。】

7、 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。】

8、 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。】

9、 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】

10、 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。】

【作业】第2单元 模型也讲“真、善、美”：模型设定 第2讲作业

1、 问题:1.一元线性回归模型的基本假设有哪些？违背基本假设的计量经济学模型是否就不可以估计？
评分规则: 【 三类假设，各30分。不可以估计，10分。
】

第4单元 偶然与必然：普通最小二乘法 第4讲单元测试

1、 问题:以下关于模型设定准则的说法正确的是
选项：
A:回归方程包含一个变量的最重要的准则是理论，而不是统计上的显著性。
B:参数t检验不显著的变量不能简单地从方程中剔除。
C:若变量加入方程后，判定系数

2、 问题:以下关于函数形式选择的说法正确的是
选项：
A:研究柯布-道格拉斯生产函数，方程为
B:研究柯布-道格拉斯效用函数，方程为
C:研究可支配收入对某种商品消费量的影响，方程为
D:研究可支配收入对消费的影响，方程为
E:研究员工年龄对员工年收入的影响，方程为
答案: 【研究柯布-道格拉斯生产函数，方程为;
研究可支配收入对消费的影响，方程为;
研究员工年龄对员工年收入的影响，方程为】

3、 问题:当方程中同时存在遗漏变量和不相干变量时，应首先解决遗漏变量的问题。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】
分析：【遗漏变量导致的后果更严重】

4、 问题:相对而言，遗漏变量的后果比不相干变量的后果更加严重。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】
分析：【有偏比非有效更严重】

5、 问题:模型设定准则中AIC的值越大越好，SC的值越小越好。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【均为越小越好】

6、 问题:方程函数形式的选择主要取决于哪个函数形式拟合的最好。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【取决于对理论的符合程度】

第3单元 实事求是：数据的收集 第3讲单元测试

1、 问题:以下不适用F检验的情形是
选项：
A:在含季节性虚拟变量的回归方程中，检验季节性是否存在。
B:在柯布—道格拉斯生产函数中，检验规模报酬是否不变。
C:在回归方程中，检验结构是否存在变化。
D:在回归方程中，检验误差项是否服从正态分布。
E:在回归方程中，检验某一参数是否异于零。
F:在回归方程中，检验某一参数是否大于零。
答案: 【在回归方程中，检验误差项是否服从正态分布。;
在回归方程中，检验某一参数是否大于零。】

2、 问题:以下关于t检验的局限性的说法错误的是
选项：
A:t检验的结果是完全可信的。
B:t检验的统计显著性并不等同于理论有效性。
C:t检验不能考察相应变量在方程中的相对重要性。
D:随着样本容量的增大，t统计量的值会越来越大。
E:对于一个超大规模的样本而言，t检验没有任何意义，因为你几乎可以拒绝任何原假设。
F:在回归方程中，参数估计值和t统计量的值越大，该变量越重要。
答案: 【t检验的结果是完全可信的。;
在回归方程中，参数估计值和t统计量的值越大，该变量越重要。】

3、 问题:以下关于单侧t检验的判定方法正确的是
选项：
A:如果t统计量的值大于临界值，则拒绝原假设。
B:如果t统计量的值大于临界值，且参数符号与H0隐含的符号相同，则拒绝原假设。
C:如果t统计量的值大于临界值，且参数符号与HA隐含的符号相同，则拒绝原假设。
D:如果p值小于研究所要求的显著性水平，则拒绝原假设。
E:如果p值小于研究所要求的显著性水平，且参数符号与H0隐含的符号相同，则拒绝原假设。
F:如果p值小于研究所要求的显著性水平，且参数符号与HA隐含的符号相同，则拒绝原假设。
答案: 【如果t统计量的值大于临界值，且参数符号与HA隐含的符号相同，则拒绝原假设。;
如果p值小于研究所要求的显著性水平，且参数符号与HA隐含的符号相同，则拒绝原假设。】

4、 问题:以下关于单侧t检验和双侧t检验的说法正确的有
选项：
A:对参数符号具有明显预期时用单侧t检验，预期不确定时用双侧t检验。
B:EViews回归结果中的t检验默认的是双侧检验。
C:EViews回归结果中的t检验默认的是单侧检验。
D:给定自由度和显著性水平，双侧t检验的临界值大于单侧t检验的临界值。
E:给定自由度和显著性水平，双侧t检验的临界值是单侧t检验的临界值的2倍。
F:在给定的显著性水平下，若某参数的双侧t检验拒绝原假设，该参数的单侧t检验在参数符号符合预期时也拒绝原假设。
G:在给定的显著性水平下，若某参数的单侧t检验拒绝原假设，该参数的双侧t检验也拒绝原假设。

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