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起止时间:2021-03-15到2021-07-30
更新状态:每5天更新一次
第10讲 预测 第10讲单元测试
1、 一个预测方程在样本内拟合得很好，但并不能保证在样本外也可以进行准确的预测。
A:正确
B:错误
答案: 正确
2、 预测是对被解释变量样本外的观测值的估计。
A:正确
B:错误
答案: 错误
3、 计量模型的预测既可以进行均值预测，又可以进行区间预测。
A:正确
B:错误
答案: 正确
4、 平稳时间序列和非平稳时间序列均可采用ARMA模型预测。
A:正确
B:错误
答案: 错误
5、 均方根误差RMSE指标越小，模型的预测能力越强。
A:正确
B:错误
答案: 正确
6、 时间序列模型预测中，动态预测的效果一定优于静态预测的效果。
A:正确
B:错误
答案: 错误
7、 当存在序列相关时，广义最小二乘法的预测结果通常优于普通最小二乘法。
A:正确
B:错误
答案: 正确
8、 时间序列分析体现了“让数据自己说话”的思想。
A:正确
B:错误
答案: 正确
第9讲 虚拟应变量模型 第9讲单元测试
1、 以下关于模型设定的说法错误的是：
A:考察性别对薪酬的影响需使用虚拟变量模型。
B:自然实验中，分析某项政策的影响需使用Difference-in-Difference方法。
C:研究高中文理分科的影响因素可使用Logit模型或Probit模型。
D:分析个人的职业选择可使用多元Logit模型。
E:分析线上购物和线下购物的选择可使用线性概率模型。
F:分析债券信用评级的影响因素可使用多元Logit模型。
答案: 分析线上购物和线下购物的选择可使用线性概率模型。;
分析债券信用评级的影响因素可使用多元Logit模型。
2、 以下关于虚拟应变量模型的说法错误的是：
A:线性概率模型可能存在被解释变量的估计值不在(0,1)之间的问题。
B:调整的判定系数不能准确度量线性概率模型的拟合优度。
C: Logit模型和Probit模型可采用极大似然法估计。
D:Logit模型和Probit模型不存在遗漏变量的问题。
答案: Logit模型和Probit模型不存在遗漏变量的问题。
3、 虚拟应变量模型仅能分析二元选择问题。
A:正确
B:错误
答案: 错误
分析：可以分析多元选择问题。
4、 虚拟变量仅可作为解释变量，不能作为被解释变量。
A:正确
B:错误
答案: 错误
5、 研究大学毕业生是选择就业还是选择深造，可采用Logit模型或Probit模型。
A:正确
B:错误
答案: 正确
6、 通常情况下，Logit模型和Probit模型得到的参数估计值在符号和显著性上是相似的。
A:正确
B:错误
答案: 正确
7、 调整的判定系数可精确度量线性概率模型的拟合优度。
A:正确
B:错误
答案: 错误
8、 虚拟应变量模型不能采用虚拟变量为解释变量。
A:正确
B:错误
答案: 错误
第1讲 回归分析概述 第1讲单元测试
1、 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：
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、 以下模型属于线性回归模型的是：
A:
B:
C:
D:
E:
答案: ;
3、 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：
A:
B:
C:
D:
答案:
4、 以下关于计量经济学用途的说法正确的有：
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、 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。
A:正确
B:错误
答案: 正确
分析：用途之一：描述经济现实
6、 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。
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、 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。
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、 回归方程中，被解释变量等于其估计值与随机误差项之和。
A:正确
B:错误
答案: 错误
分析：应为估计值与残差之和。
9、 残差指的是被解释变量的真实值与估计值之差。
A:正确
B:错误
答案: 正确
10、 数据不准确可能导致回归分析的结论存在偏误。
A:正确
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