全國2007年1月高等教育自學(xué)考試計量經(jīng)濟學(xué)試題歷年試卷
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網(wǎng)站收集有1萬多套自考試卷,答案已超過2000多套。我相信沒有其他網(wǎng)站能比此處更全、更方便的了。 全國2007年1月高等教育自學(xué)考試 計量經(jīng)濟學(xué)試題 課程代碼:00142 一、單項選擇題(本大題共25小題,每小題1分,共25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.經(jīng)濟計量分析工作的研究對象是( ) A.經(jīng)濟理論 B.經(jīng)濟數(shù)學(xué)方法 C.經(jīng)濟數(shù)學(xué)模型 D.社會經(jīng)濟系統(tǒng) 2.在雙對數(shù)線性模型lnYi=lnβ0+β1lnXi+ui中,β1的含義是( ) A.Y關(guān)于X的增長量 B.Y關(guān)于X的發(fā)展速度 C.Y關(guān)于X的邊際傾向 D.Y關(guān)于X的彈性 3.在二元線性回歸模型:中,表示( ) A.當(dāng)X2不變、X1變動一個單位時,Y的平均變動 B.當(dāng)X1不變、X2變動一個單位時,Y的平均變動 C.當(dāng)X1和X2都保持不變時, Y的平均變動 D.當(dāng)X1和X2都變動一個單位時, Y的平均變動 4.如果線性回歸模型的隨機誤差項存在異方差,則參數(shù)的普通最小二乘估計量是( ) A.無偏的,但方差不是最小的 B.有偏的,且方差不是最小的 C.無偏的,且方差最小 D.有偏的,但方差仍為最小 5.DW檢驗法適用于檢驗( ) A.異方差 B.序列相關(guān) C.多重共線性 D.設(shè)定誤差 6.如果X為隨機解釋變量,Xi與隨機誤差項ui相關(guān),即有Cov(Xi,ui)≠0,則普通最小二乘估計是( ) A.有偏的、一致的 B.有偏的、非一致的 C.無偏的、一致的 D.無偏的、非一致的 7.設(shè)某商品需求模型為Yt=β0+β1Xt+ ut,其中Y是商品的需求量,X是商品價格,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.序列相關(guān) C.不完全的多重共線性 D.完全的多重共線性 8.當(dāng)截距和斜率同時變動模型Yi=α0+α1D+β1Xi+β2 (DXi)+ui退化為截距變動模型時,能通過統(tǒng)計檢驗的是( ) A.α1≠0,β2≠0 B.α1=0,β2=0 C.α1≠0,β2=0 D.α1=0,β2≠0 9.若隨著解釋變量的變動,被解釋變量的變動存在兩個轉(zhuǎn)折點,即有三種變動模式,則在分段線性回歸模型中應(yīng)引入虛擬變量的個數(shù)為( ) A.1個 B.2個 C.3個 D.4個 10.對于無限分布滯后模型Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+β2Xt-2+…+ut,無法用最小二乘法估計其參數(shù)是因為( ) A.參數(shù)有無限多個 B.沒有足夠的自由度 C.存在嚴(yán)重的多重共線性 D.存在序列相關(guān) 11.使用多項式方法估計有限分布滯后模型Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+…+βkXt-k+ut時,多項 式βi=α0+α1i+α2i2+…+αmim的階數(shù)m必須( ) A.小于k B.小于等于k C.等于k D.大于k 12.對于無限分布滯后模型Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+β2Xt-2+…+ut,Koyck假定βk=β0λk,0<λ C.1-λ D. 13.對自回歸模型進行自相關(guān)檢驗時,若直接使用DW檢驗,則DW值趨于( ) A.0 B.1 C.2 D.4 14.對于Koyck變換模型Yt=α(1-λ)+ β0Xt+λYt-1+Vt,其中Vt=ut-λut-1,則可用作Yt-1的工具變量為( ) A.Xt B.Xt-1 C.Yt D.Vt 15.在聯(lián)立方程模型中,一個方程不能識別是因為( ) A.該方程中無外生變量 B.該方程中包含的變量太少 C.該方程與其它方程有相同的統(tǒng)計形式 D.該方程中包含的變量太多 16.在聯(lián)立方程模型中,存在識別問題的方程為( ) A.制度方程 B.隨機方程 C.恒等式 D.制度方程與隨機方程 17.如果某個結(jié)構(gòu)式方程是恰好識別的,則估計該方程的參數(shù)可以用( ) A.廣義差分法 B.加權(quán)最小二乘法 C.間接最小二乘法 D.普通最小二乘法 18.使用工具變量法估計恰好識別的方程時,下列選項中有關(guān)工具變量的表述錯誤的是 ( ) ...... ...... |
結(jié)束
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