《計量經(jīng)濟學(xué)》題庫考試復(fù)習(xí)資料.doc

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1、《計量經(jīng)濟學(xué)》要點 一、單項選擇題（每小題2分，共20分） 二、簡答題（每題10分，共40分） 三、計算分析題（20分2=40分） 涉及第1、2、3、4、5、6、7、8、10、11章的內(nèi)容； 講課方式：按照考試題型，逐章逐個知識點（考點）進(jìn)行講解。 一、單項選擇題 知識點： 第一章 時間序列數(shù)據(jù)定義 橫截面數(shù)據(jù)定義 同一統(tǒng)計指標(biāo)按時間順序記錄的數(shù)據(jù)稱為( b )。 A、橫截面數(shù)據(jù) B、時間序列數(shù)據(jù) C、修勻數(shù)據(jù) D、原始數(shù)據(jù) 同一時間，不同單位相同指標(biāo)組成的觀測數(shù)據(jù)稱為（ b ） A．原始數(shù)據(jù) B．橫截面數(shù)據(jù) C．時間序列數(shù)

2、據(jù) D．修勻數(shù)據(jù) 變量定義（被解釋變量、解釋變量、內(nèi)生變量、外生變量、前定變量） 單方程中可以作為被解釋變量的是（控制變量、前定變量 、內(nèi)生變量、外生變量）； 在回歸分析中，下列有關(guān)解釋變量和被解釋變量的說法正確的有（ c ） A、被解釋變量和解釋變量均為隨機變量 B、被解釋變量和解釋變量均為非隨機變量 C、被解釋變量為隨機變量，解釋變量為非隨機變量 D、被解釋變量為非隨機變量，解釋變量為隨機變量 什么是解釋變量、被解釋變量？ 從變量的因果關(guān)系上，模型中變量可分為解釋變量（Explanatory variable）和被解釋變量(Explained v

3、ariable)。 在模型中，解釋變量是變動的原因，被解釋變量是變動的結(jié)果。 被解釋變量是模型要分析研究的對象，也常稱為“應(yīng)變量”(Dependent variable)、“回歸子”（Regressand）等。 解釋變量也常稱為“自變量”(Independent variable)、“回歸元”（Regressor）等，是說明應(yīng)變量變動主要原因的變量。 因此，被解釋變量只能由內(nèi)生變量擔(dān)任，不能由非內(nèi)生變量擔(dān)任。 單方程計量經(jīng)濟模型中可以作為被解釋變量的是（c） A、控制變量 B、前定變量 C、內(nèi)生變量 D、外生變量 單方程計量經(jīng)濟模型的被解釋變量是（ A ） A、內(nèi)

4、生變量 B、政策變量 C、控制變量 D、外生變量 在回歸分析中，下列有關(guān)解釋變量和被解釋變量的說法正確的有（C） A、被解釋變量和解釋變量均為隨機變量 B、被解釋變量和解釋變量均為非隨機變量 C、被解釋變量為隨機變量，解釋變量為非隨機變量 D、被解釋變量為非隨機變量，解釋變量為隨機變量 雙對數(shù)模型中參數(shù)的含義； 雙對數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（ d ） A . X的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化 B．Y關(guān)于X的邊際變化 C．X的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量Y的相對變化率 D、Y關(guān)于X的彈性 雙對數(shù)模型 中，參數(shù)的含義

5、是 （ c） A. Y關(guān)于X的增長率 B .Y關(guān)于X的發(fā)展速度 C . Y關(guān)于X的彈性 D. Y關(guān)于X 的邊際變化 計量經(jīng)濟學(xué)研究方法一般步驟 計量經(jīng)濟學(xué)的研究方法一般分為以下四個步驟（b ） A．確定科學(xué)的理論依據(jù)、模型設(shè)定、模型修定、模型應(yīng)用 B．模型設(shè)定、估計參數(shù)、模型檢驗、模型應(yīng)用 C．搜集數(shù)據(jù)、模型設(shè)定、估計參數(shù)、預(yù)測檢驗 D．模型設(shè)定、檢驗、 結(jié)構(gòu)分析、模型應(yīng)用 對計量經(jīng)濟模型應(yīng)當(dāng)進(jìn)行哪些方面的檢驗？ 經(jīng)濟意義檢驗：檢驗?zāi)Ｐ凸烙嫿Y(jié)果，尤其是參數(shù)估計，是否符合經(jīng)濟理論。 統(tǒng)計推斷檢驗：檢驗參數(shù)估計值是否抽樣的偶然結(jié)果，運用數(shù)理統(tǒng)計中的統(tǒng)

6、計推斷方法，對模型及參數(shù)的統(tǒng)計可靠性做出說明。主要有t，F(xiàn)，R2等檢驗； 計量經(jīng)濟學(xué)檢驗：檢驗?zāi)Ｐ褪欠穹嫌嬃拷?jīng)濟方法的基本假定，例如檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性，檢驗?zāi)Ｐ椭械碾S機擾動項是否存在自相關(guān)和異方差性等等。 預(yù)測檢驗：模型預(yù)測的結(jié)果與經(jīng)濟運行的實際結(jié)果相對比，以此檢驗?zāi)Ｐ偷挠行浴? 在使用計量經(jīng)濟模型分析問題時，通常會使用哪些類型數(shù)據(jù)？使用這些類型數(shù)據(jù)各自應(yīng)該注意哪些問題？ （1）時間序列數(shù)據(jù)（Time Series Data）把反映某一總體特征的同一指標(biāo)的數(shù)據(jù)，按照一定的時間順序和時間間隔（如月度、季度、年度）排列起來，這樣的統(tǒng)計數(shù)據(jù)稱為時間序列數(shù)據(jù)； （2）截面數(shù)據(jù)(Cr

7、oss-Section Data)同一時間（時期或時點）某個指標(biāo)在不同空間的觀測數(shù)據(jù)，稱為截面數(shù)據(jù)； （3）面板數(shù)據(jù)（Panel Data）面板數(shù)據(jù)指時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)相結(jié)合的數(shù)據(jù)，對若干個體進(jìn)行多期觀測。例如在居民收支調(diào)查中收集的對各個固定調(diào)查戶在不同時期的調(diào)查數(shù)據(jù)，又如全國各省市不同年份的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，就都是面板數(shù)據(jù)； （4）虛擬變量數(shù)據(jù)(Dummy Variables Data)。表示客觀存在的定性現(xiàn)象 時間序列數(shù)據(jù)若是非平穩(wěn)的，可能造成“偽回歸”； 截面數(shù)據(jù)往往存在異方差； 利用面板數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟模型已成為計量經(jīng)濟學(xué)研究的專門問題，容易產(chǎn)生異方差、自相關(guān)性。

8、 計量經(jīng)濟模型檢驗通常包含哪些檢驗？每種檢驗基本思想是什么？ 經(jīng)濟意義檢驗：檢驗?zāi)Ｐ凸烙嫿Y(jié)果，尤其是參數(shù)估計，是否符合經(jīng)濟理論。 統(tǒng)計推斷檢驗：檢驗參數(shù)估計值是否抽樣的偶然結(jié)果，運用數(shù)理統(tǒng)計中的統(tǒng)計推斷方法，對模型及參數(shù)的統(tǒng)計可靠性作出說明。 計量經(jīng)濟學(xué)檢驗：檢驗?zāi)Ｐ褪欠穹嫌嬃拷?jīng)濟方法的基本假定，例如檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性，檢驗?zāi)Ｐ椭械碾S機擾動項是否存在自相關(guān)和異方差性等等。 預(yù)測檢驗：模型預(yù)測的結(jié)果與經(jīng)濟運行的實際結(jié)果相對比，以此檢驗?zāi)Ｐ偷挠行浴? 第一章 1、把反映某一總體特征的同一指標(biāo)的數(shù)據(jù)，按一定的時間順序和時間間隔排列起來，這樣的數(shù)據(jù)稱為（ b ） A、橫

9、截面數(shù)據(jù) B、時間序列數(shù)據(jù) C、修勻數(shù)據(jù) D、原始數(shù)據(jù) 2、同一統(tǒng)計指標(biāo)按時間順序記錄的數(shù)據(jù)稱為( b )。 A、橫截面數(shù)據(jù) B、時間序列數(shù)據(jù) C、修勻數(shù)據(jù) D、原始數(shù)據(jù) 3、同一時間，不同單位相同指標(biāo)組成的觀測數(shù)據(jù)稱為（ b ） A．原始數(shù)據(jù) B．橫截面數(shù)據(jù) C．時間序列數(shù)據(jù) D．修勻數(shù)據(jù) 4、在同一時間不同統(tǒng)計單位的相同統(tǒng)計指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)組合，是（ d） A、原始數(shù)據(jù) B、時點數(shù)據(jù) C、時間序列數(shù)據(jù) D、截面數(shù)據(jù) 5、計量經(jīng)濟學(xué)的研究方法一般分為以下四個步驟（ b ）

10、 A．確定科學(xué)的理論依據(jù)、模型設(shè)定、模型修定、模型應(yīng)用 B．模型設(shè)定、估計參數(shù)、模型檢驗、模型應(yīng)用 C．搜集數(shù)據(jù)、模型設(shè)定、估計參數(shù)、預(yù)測檢驗 D．模型設(shè)定、模型修定、結(jié)構(gòu)分析、模型應(yīng)用 6、模型中其數(shù)值由模型本身決定的變量變是(b) A、外生變量 B、內(nèi)生變量 C、前定變量 D、滯后變量 7、將內(nèi)生變量的前期值作解釋變量,這樣的變量稱為（ d ） A、虛擬變量 B、控制變量 C、政策變量 D、滯后變量 8、在下列各種數(shù)據(jù)中，（ c ）不應(yīng)作為經(jīng)濟計量分析所用的數(shù)據(jù)。 A．時間序列數(shù)據(jù)

11、 B. 橫截面數(shù)據(jù) C．計算機隨機生成的數(shù)據(jù) D. 虛擬變量數(shù)據(jù) 9、在簡單線性回歸模型中，認(rèn)為具有一定概率分布的隨機變量是( a ) A、內(nèi)生變量B、外生變量 C、虛擬變量D、前定變量 10、在回歸分析中，下列有關(guān)解釋變量和被解釋變量的說法正確的有（ c ） A． 被解釋變量和解釋變量均為隨機變量 B． 被解釋變量和解釋變量均為非隨機變量 C． 被解釋變量為隨機變量，解釋變量為非隨機變量 D． 被解釋變量為非隨機變量，解釋變量為隨機變量 11. 用模型描述現(xiàn)實經(jīng)濟系統(tǒng)的原則是（b ） A、

12、以理論分析作先導(dǎo)，包括的解釋變量越多越好 B、 以理論分析作先導(dǎo)，模型規(guī)模大小要適度 C、 模型規(guī)模越大越好，這樣更切合實際情況 D、 模型規(guī)模大小要適度，結(jié)構(gòu)盡可能復(fù)雜 12. 經(jīng)濟計量模型是指（c） A、投入產(chǎn)出模型 B、數(shù)學(xué)規(guī)劃模型 C、包含隨機方程的經(jīng)濟數(shù)學(xué)模型 D、模糊數(shù)學(xué)模型 用 13、模型中其數(shù)值由模型本身決定的變量變是( b ) A、外生變量 B、內(nèi)生變量 C、前定變量 D、滯后變量 第二章 若干基本概念 總體、樣本回歸方程、模型 古典線性

13、回歸模型的普通最小二乘估計量滿足的統(tǒng)計性質(zhì)（最佳線性無偏估計）； 古典線性回歸模型的普通最小二乘估計量滿足的統(tǒng)計性質(zhì)( A ) A、最佳線性無偏估計 B、僅滿足線性性 C.非有效性 D有偏性 樣本回歸直線 設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為，則點 ( b ) A、一定不在回歸直線上 B、一定在回歸直線上 C、不一定在回歸直線上 D、在回歸直線上方 經(jīng)典線性計量模型的假定有哪些？ 假定1：零均值假定; 假定2：同方差假定; 假定3：無自相關(guān)假定; 假定4：隨機擾動項與解釋變量不相關(guān); 假定5：正態(tài)性假定；（假定6：無多重共線性） 下圖中

14、符號“”所代表的是（b ） A. 隨機誤差項 B. 殘差 C.的離差 D. 的離差 t檢驗通?？梢杂糜跈z驗 （d ） A 模型擬合優(yōu)度 B 模型整體顯著性 C 正態(tài)性 D 個體參數(shù)顯著性 以下模型中不屬于變量線性回歸模型是( a )。 A、 B、 C、 D、 用最小二乘法作回歸分析時提出了古典假定，這是為了（ b ） A. 使回歸方程更簡化 B. 得到總體回歸系數(shù)的最佳線性無偏估計 C. 使解釋變量更容易控制 D.

15、使被解釋變量更容易控制 在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為：（c） A、 B、 C、 D、 第三章 多元線性回歸模型整體的讀解（對回歸結(jié)果全過程的讀解分析） 根據(jù)F值判斷整體顯著性的規(guī)則（p值接近于零表示整體顯著）； 多元線性回歸模型RSS反映了應(yīng)變量觀測值與估計值之間的總變差 多元線性回歸分析中的 RSS（剩余平方和）反映了（ c ） A．應(yīng)變量觀測值總變差的大小 B．應(yīng)變量回歸估計值總變差的大小 C．應(yīng)變量觀測值與估計值之間的總變差 D．Y關(guān)于X的邊際變化 多元線

16、性回歸模型ESS自由度為k-1 多元線性回歸分析中的 ESS的自由度是( d ） A．K B．n C．n-K D．k-1 調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)之間的關(guān)系 有關(guān)調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)之間的關(guān)系敘述正確的是（ c） A 等于 B 與沒有數(shù)量關(guān)系 C 一般情況下 D 大于 在模型的回歸分析結(jié)果報告中，有，，則表明（ d ） A、解釋變量對的影響是顯著的 B、解釋變量對的影響是顯著的

17、 C、解釋變量和對的影響是均不顯著 D、解釋變量和對的聯(lián)合影響是顯著的 第二三章 1、根據(jù)樣本資料估計得出人均消費支出Y對人均收入X的回歸模型為=2.00+0.75lnXi，這表明人均收入每增加1％，人均消費支出將增加（b） A、0.2% B、0.75% C、2% D、7.5% 2、半對數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（ c） A．X的絕對量變化，引起Y的絕對量變化 B．Y關(guān)于X的邊際變化 C．X的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化 D．Y關(guān)于X的彈性 3、半對數(shù)模型中，

18、參數(shù)的含義是（ a ） A． X的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量Y的相對變化率 B．Y關(guān)于X的彈性 C．X的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化 D．Y關(guān)于X的邊際變化 4、雙對數(shù)模型 中，參數(shù)的含義是 （c ） A. Y關(guān)于X的增長率 B .Y關(guān)于X的發(fā)展速度 C . Y關(guān)于X的彈性 D. Y關(guān)于X 的邊際變化 5、雙對數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（ d ） A．X的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化 B．Y關(guān)于X的邊際變化 C．X的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量Y的相對變化率 D、Y關(guān)于X的彈性

19、 6、設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為，則點 ( b ) A、一定不在回歸直線上 B、一定在回歸直線上 C、不一定在回歸直線上 D、在回歸直線上方 7、關(guān)于可決系數(shù)，以下說法中錯誤的是（ d ） A、可決系數(shù)的定義為被回歸方程已經(jīng)解釋的變差與總變差之比； B、； C、可決系數(shù)反映了樣本回歸線對樣本觀測值擬合優(yōu)劣程度的一種描述； D、可決系數(shù)的大小不受到回歸模型中所包含的解釋變量個數(shù)的影響。 8、有關(guān)調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)之間的關(guān)系敘述正確的是（ c ） A 等于 B 與沒有數(shù)量關(guān)系 C 一般情況下 D

20、 大于 9、在多元回歸中，調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)的關(guān)系為（　 a?。? A．< B． > B． =D． 與的關(guān)系不能確定 10. 在古典假設(shè)成立的條件下用OLS方法估計線性回歸模型參數(shù)，則參數(shù)估計量具有（c ）的統(tǒng)計性質(zhì)。 A、有偏特性 B、非線性特性 C、最小方差特性 D、非一致性特性 11、在模型的回歸分析結(jié)果中，設(shè)統(tǒng)計量對應(yīng)的值為 ，給定顯著性水平，則下列說法正確的是（ c ） A、若，解釋變量對的影響是顯著的 B、若，解釋變量和對的聯(lián)合影響是顯著的

21、 C、若 ，解釋變量和對的聯(lián)合影響是顯著的 D、若，則解釋變量對的影響不顯著 12、對多元線性回歸方程的顯著性檢驗，所用的F統(tǒng)計量可表示為（b ） A、 B、 C、 D、 13、下圖中符號“”顯示的距離表示的是（ b ） A. 隨機誤差項 B. 殘差 C.的離差 D. 的離差 14、以下模型中不屬于變量線性回歸模型是( a )。 A、 B、 C、

22、D、 15、在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為：（ c ） A、 B、 C、 D、 （其中） 16、設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為，以下說法不正確的是 ( d ) A． B．在回歸直線上 C． D． 1、一元線性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是 （d） A、n B、n-1 C、n-k D、1 17、古典線性回歸模型的普通最小二乘估計量滿足的統(tǒng)計性質(zhì)(

23、a ) A、最佳線性無偏估計 B、僅滿足線性性 C.非有效性 D有偏性 18、對多元線性回歸方程的顯著性檢驗，所用的F統(tǒng)計量可表示為（ b ） A、 B、 C、 D、 19、在模型的回歸分析結(jié)果報告中，有，，則表明（ d ） A、解釋變量對的影響是顯著的 B、解釋變量對的影響是顯著的 C、解釋變量和對的影響是均不顯著 D、解釋變量和對的聯(lián)合影響是顯著的 20、多元線性回歸分析中的 RSS反映了（ c ） A．應(yīng)變量觀測值總變差的大小

24、 B．應(yīng)變量回歸估計值總變差的大小 C．應(yīng)變量觀測值與估計值之間的總變差 D．Y關(guān)于X的邊際變化 第四章 多重共線性（1）定義、產(chǎn)生原因；（2）后果；（3）檢測；（4）彌補。 參數(shù)的最小二乘估計量的性質(zhì) 簡單相關(guān)系數(shù)矩陣方法主要用于檢驗（d） A．異方差性 B.自相關(guān)性 C．隨機解釋變量 D.多重共線性 能夠檢驗多重共線性的方法有＿a＿ A.簡單相關(guān)系數(shù)矩陣法 B. DW檢驗法C. White檢驗 D.ARCH檢驗法 如果模型中的解釋變量存在完全的多重共線性，參數(shù)的最小二乘估計量是（ c ） A．無

25、偏的 B. 有偏的 C. 無法估計 D. 無正確答案 如果模型中的解釋變量存在不完全的多重共線性，參數(shù)的最小二乘估計量是（ a ） A．無偏的 B. 有偏的 C. 無法估計 D. 無正確答案 如果模型中的解釋變量存在完全的多重共線性，參數(shù)的最小二乘估計量是（ c ） A．無偏的 B. 有偏的 C. 無法估計 D. 確定的 第五章 異方差性（1）定義、產(chǎn)生原因；（2）后果；（3）檢測；（4）彌補。 檢驗異方差的方法； 修正異方差的方法； ARCH檢驗方法主要用于檢驗（a）

26、A．異方差性 B.自相關(guān)性 C．隨機解釋變量 D.多重共線性 下列方法可以用于檢驗?zāi)Ｐ椭挟惙讲钚缘姆椒ㄓ?（ d） A DW檢驗 B 相關(guān)系數(shù)矩陣 C 判定系數(shù)法 D White檢驗 Goldfeld-Quandt方法用于檢驗（ a ） A．異方差性 B.自相關(guān)性 C．隨機解釋變量 D.多重共線性 在模型有異方差的情況下,常用的估計方法是( d ) A. 廣義差分法 B. 工具變量法 C. 逐步回歸法 D. 加權(quán)最小二乘法 White檢驗可用于檢驗（b ） A．自相關(guān)性 B. 異方差性 C．解釋變量隨機性 D.多重共線性 加權(quán)最小

27、二乘可以解決下列哪個問題 ( d ) A．多重共線性 B. 誤差項非正態(tài)性 C．自相關(guān)性 D. 異方差性 關(guān)于Goldfeld-Quandt檢驗，下列說法正確的是（ c ） A．它是檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谧韵嚓P(guān) B.該檢驗所需要的樣本容量較小 C．該檢驗需要去掉部分樣本 D. 它是檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性 下列方法可以用于檢驗?zāi)Ｐ椭挟惙讲钚缘姆椒ㄓ?（ d） A DW檢驗 B 相關(guān)系數(shù)矩陣 C 判定系數(shù)法 D White檢驗 如果模型中存在異方差現(xiàn)象，則普通最小二乘估計量仍然滿足的性質(zhì)（ a） A. 無偏性 B. 最小方差性 C. 有效性

28、D 非線性性 什么是異方差性？有哪些方法可以檢驗?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖诋惙讲钚? 違背同方差假定，擾動項的方差會隨著某個（些）因素而發(fā)生變化。觀察殘差圖、White檢驗、ARCH檢驗、Golden-Quant檢驗、Glejser方法等。 回歸模型具有異方差性時，仍用最小二乘法估計參數(shù)，則以下（ b ）是錯誤的。 A、參數(shù)估計值是無偏非有效的 B、仍具有最小方差 C、常用的t和F檢驗失效 D、預(yù)測區(qū)間增大，精度下降 第六章 自相關(guān)性（1）定義、產(chǎn)生原因；（2）后果；（3）檢測；（4）彌補。 違背自相關(guān)造成后果（無偏非有效）； 在DW檢驗中，當(dāng)d統(tǒng)計量為2時，表明無

29、自相關(guān)性存在； DW判斷區(qū)域規(guī)則； 在DW檢驗中，當(dāng)d統(tǒng)計量為2時，表明（ c） A.存在完全的正自相關(guān) B.存在完全的負(fù)自相關(guān) C.不存在自相關(guān) D.不能判定 如果回歸模型違背了無自相關(guān)假定，最小二乘估計量是(a ) A．無偏的，非有效的 B. 有偏的，非有效的 C．無偏的，有效的 D. 有偏的，有效的 如果在模型中，隨機擾動項違背了無自相關(guān)假定，則下列說法正確的是( a) A．最小二乘估計量是無偏的且非有效 B. 最小二乘估計量是有偏的且有效 C．最小二乘估計量是無偏的且有效 D. 最小二乘估計量是有偏的但非有效

30、在DW檢驗中，不能判定的區(qū)域是（ c ） A. B. C. D. 上述都不對 已知樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)接近于1，則DW統(tǒng)計量近似等于( a ) A. 0 B. 1 C. 2 D. 4 第四五六章 1、簡單相關(guān)系數(shù)矩陣方法主要用于檢驗（ d ） A．異方差性 B.自相關(guān)性 C．隨機解釋變量 D.多重共線性 2、設(shè)為解釋變量，則完全多重共線性是（a ） 3、用t檢驗與F檢驗綜合法可以檢驗（ a） A．多重共線性

31、 B.自相關(guān)性 C．異方差性 D.非正態(tài)性 4、能夠檢驗多重共線性的方法有＿a＿ A.簡單相關(guān)系數(shù)矩陣法 B. DW檢驗法 C. White檢驗 D.ARCH檢驗法 5、多重共線性是一種（a） A．樣本現(xiàn)象 B.隨機誤差現(xiàn)象 C．被解釋變量現(xiàn)象 D.總體現(xiàn)象 6、在DW檢驗中要求有假定條件，在下列條件中不正確的是（ d） A．解釋變量為非隨機的 B. 隨機誤差項為一

32、階自回歸形式 C．線性回歸模型中不應(yīng)含有滯后內(nèi)生變量為解釋變量 D.線性回歸模型為一元回歸形式 7、在DW檢驗中，當(dāng)d統(tǒng)計量為2時，表明（c） A.存在完全的正自相關(guān) B.存在完全的負(fù)自相關(guān) C.不存在自相關(guān) D.不能判定 8、在DW檢驗中，當(dāng)d統(tǒng)計量為4時，表明( b ) A、存在完全的正自相關(guān) B、存在完全的負(fù)自相關(guān) C、不存在自相關(guān) D、不能判定 9、在給定的顯著性水平之

33、下，若DW統(tǒng)計量的上和下臨界值分別為和，則當(dāng)dw

34、. D. 上述都不對 12、DW檢驗方法用于檢驗（b ） A．異方差性 B.自相關(guān)性 C．隨機解釋變量 D.多重共線性 13、以下選項中，正確表達(dá)了序列相關(guān)的是（a ） A．， B． C． D． 14、如果回歸模型違背了無自相關(guān)假定，最小二乘估計量（ a ） A．無偏的，非有效的 B.有偏的，非有效的 C．無偏的，有效的 D.有偏的，有效的 15、在自相關(guān)性情況下，常用的估計方法是（ b ） A．一階差分法

35、 B.廣義差分法 C．工具變量法 D.加權(quán)最小二乘法 16、設(shè)，則對原模型變換的正確形式為（ b ） 17、ARCH檢驗方法主要用于檢驗（a ） A．異方差性 B.自相關(guān)性 C．隨機解釋變量 D.多重共線性 18、在修正異方差的方法中，不正確的是（d ） A、加權(quán)最小二乘法 B、對原模型變換的方法 C、對模型的對數(shù)變換法 D、兩階段最小二乘法 19、Goldfel

36、d-Quandt方法用于檢驗（ a ） A．異方差性 B.自相關(guān)性 C．隨機解釋變量 D.多重共線性 20、在異方差性情況下，常用的估計方法是（d ） A．一階差分法 B.廣義差分法 C．工具變量法 D.加權(quán)最小二乘法 21、在異方差的情況下，參數(shù)估計值的方差不能正確估計的原因是（a） 22、White檢驗方法主要用于檢驗（a） A．異方差性 B.自相關(guān)性 C．是否遺漏解釋變量 D.多重共線性 23、在具體運用加權(quán)最小二乘法時,

37、如果變換的結(jié)果是,則Var(u)是下列形式中的哪一種?( b ) A. x B. c. D. Log(x) 24、在異方差性情況下，常用的估計方法是（d ） A．一階差分法 B.廣義差分法 C．工具變量法 D.加權(quán)最小二乘法 25、加權(quán)最小二乘法是（ b ）的一個特例 A. 廣義差分法 B.廣義最小二乘法 C.普通最小二乘法 D.兩階段最小二乘法 第七章 分布滯后模型的意義

38、 分布滯后模型的分類及各個類型的特點 分布滯后模型短期影響乘數(shù) 設(shè)無限分布滯后模型為 ，則短期影響乘數(shù)為（ a ） A． B、 C、 D、 對于有限分布滯后模型 在一定條件下，參數(shù)可近似用一個關(guān)于i的多項式表示（i=0，1，2，…，K），下列說法中不正確的是（ d） A、多項式的階數(shù)小于 B、可采用Almon法對此模型進(jìn)行估計 C、該模型比較容易產(chǎn)生多重共線性 D、以上說法都不對 第七章 8、檢驗自回歸模型擾動項的自相關(guān)性，常用德賓h檢驗，下列命題正確的是（b ） A． 德賓h檢驗只適用一階自回歸模型 B． 德賓h檢驗適用任

39、意階的自回歸模型 C． 德賓h 統(tǒng)計量服從t分布 D． 德賓h檢驗可以用于小樣本問題 1、在自適應(yīng)預(yù)期模型和庫伊克模型中，假定原始模型的隨機擾動項滿足古典線性回歸模型的所有假設(shè)，則對于這兩個模型中的滯后隨機解釋變量和誤差項，下列說法正確的有（ d） A． B． C． D． 2、下列說法正確的有（ c ） A、時序數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)沒有差異 B、對總體回歸模型的顯著性檢驗沒有必要 C、總體回歸方程與樣本回歸方程是有區(qū)別的 D、判定系數(shù)不可以用于衡量擬合優(yōu)度 第八章 虛擬變量的定義、作用以及規(guī)則 虛擬變量(

40、a ) A.主要來代表質(zhì)的因素，但在有些情況下可以用來代表數(shù)量因素 B.只能代表質(zhì)的因素 C.只能代表數(shù)量因素 D.只能代表季節(jié)影響因素 對于含有截距項的計量經(jīng)濟模型，若想將含有m個互斥類型的定性因素引入到模型中，則應(yīng)該引入虛擬變量個數(shù)為 （ b） A m B m-1 C m+1 D m-k 簡述虛擬變量設(shè)置規(guī)則 什么是虛擬變量？在設(shè)定虛擬變量時，應(yīng)該注意什么問題？設(shè)置規(guī)則是什么？ 虛擬變量是將定性因素數(shù)量化取值為0或1的一類特殊人工變量。主要作用：在模型中引入定性因素；分段回歸等。注意避免虛擬變量陷阱。 虛擬變量個數(shù)的

41、設(shè)置規(guī)則是：若定性因素有m個相互排斥的類型（或?qū)傩?、水平），在有截距項的模型中只能引入m－1個虛擬變量，否則會陷入所謂“虛擬變量陷阱”，產(chǎn)生完全的多重共線性。在無截距項的模型中，定性因素有m個相互排斥的類型時，引入m個虛擬變量不會導(dǎo)致完全多重共線性，不過這時虛擬變量參數(shù)的估計結(jié)果，實際上是D=1時的樣本均值。 設(shè)某計量經(jīng)濟模型為：，其中大學(xué)教授年薪，，則對于參數(shù)α、β的含義，下列解釋不正確的是 （b） A. α表示大學(xué)女教授的平均年薪； B. β表示大學(xué)男教授的平均年薪； C. α+ β表示大學(xué)男教授的平均年薪； D. β表示大學(xué)男教授和女教授平均年薪的差額 對于一個含有

42、截距項的計量經(jīng)濟模型，若某定性因素有m個互斥的屬性， 對于一個含有截距項的計量經(jīng)濟模型，若某定性因素有m個互斥的類型，為將其引入模型中，則需要引入虛擬變量個數(shù)為 （b ） A m B m-1 C m+1 D m-k 第八章 1、虛擬變量( a ) A.主要來代表質(zhì)的因素，但在有些情況下可以用來代表數(shù)量因素 B.只能代表質(zhì)的因素 C.只能代表數(shù)量因素 D.只能代表季節(jié)影響因素 2、對于一個回歸模型中不包含截距項，若將一個具有m個特征的質(zhì)的因素引入進(jìn)計量經(jīng)濟模型，則虛擬變量數(shù)目為（ a

43、 ） A、ｍ　　　　　　B、ｍ－１　　　　　　C、ｍ－２　　　　　D、ｍ＋１ 3、對于含有截距項的計量經(jīng)濟模型，若想將含有m個互斥類型的定性因素引入到模型中，則應(yīng)該引入虛擬變量個數(shù)為 （ b） A m B m-1 C m+1 D m-k 4、 對于含有截距項的計量經(jīng)濟模型，若想將含有m個互斥類型的定性因素引入到模型中，則應(yīng)該引入虛擬變量個數(shù)為 （b ） A m B m-1 C m+1 D m-k 5、設(shè)某計量經(jīng)濟模型為：，其中大學(xué)教授年薪，，則對于參數(shù)α、β的含義，下列解釋不正確的是 （b）

44、A. α表示大學(xué)女教授的平均年薪； B. β表示大學(xué)男教授的平均年薪； C. α+ β表示大學(xué)男教授的平均年薪； D. β表示大學(xué)男教授和女教授平均年薪的差額 6、將一年四個季度對因變量的影響引入到模型中，則需要引入虛擬變量的個數(shù)為 （b ） A 4 B 3 C 2 D 1 7、在利用月度數(shù)據(jù)構(gòu)建計量經(jīng)濟模型時，如果一年里的1、3、5、9四個月表現(xiàn)出季節(jié)模式，則應(yīng)該引入虛擬變量個數(shù)為 （a ） A 4 B 12

45、 C 11 D 6 8、在經(jīng)濟發(fā)展發(fā)生轉(zhuǎn)折時期，可以通過引入虛擬變量方法來表示這種變化。例如，研究中國城鎮(zhèn)居民消費函數(shù)時。1991年前后，城鎮(zhèn)居民商品性實際支出Y對實際可支配收入X的回歸關(guān)系明顯不同?，F(xiàn)以1991年為轉(zhuǎn)折時期，設(shè)虛擬變量，數(shù)據(jù)散點圖顯示消費函數(shù)發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化：基本消費部分下降了，邊際消費傾向變大了。則城鎮(zhèn)居民線性消費函數(shù)的理論方程可以寫作：（ d ）。 A、 B、 C、 D、 9、設(shè)某地區(qū)消費函數(shù)中，消費支出不僅與收入x有關(guān)，而且與消費者的年齡構(gòu)成有關(guān)，若將年齡構(gòu)成分為小孩、青年人、成年人和

46、老年人4個層次。假設(shè)邊際消費傾向不變，考慮上述年齡構(gòu)成因素的影響時，該消費函數(shù)引入虛擬變量的個數(shù)為 （ c） A 1個 B 2個 C 3個 D 4個 第十章 時間序列數(shù)據(jù)特有屬性 平穩(wěn)的概念、產(chǎn)生的后果、檢驗的方法 非平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù)的建模技術(shù)要點 某一時間序列經(jīng)一次差分變換成平穩(wěn)時間序列，此時間序列稱為（a） A．1階單整 B．2階單整 C．K階單整 D．以上答案均不正確 簡述時間序列平穩(wěn)性的含義：時間序列的統(tǒng)計規(guī)律 時間序列平穩(wěn)性分嚴(yán)格平穩(wěn)和廣義平穩(wěn)性。 嚴(yán)格平穩(wěn)是指隨機過程的聯(lián)合分布函數(shù)與時間的位移無關(guān)； 廣義平穩(wěn)性是指隨機

47、過程的均值、方差和協(xié)方差不隨時間變化，自協(xié)方差函數(shù)僅是時間間隔的函數(shù)，又稱為弱平穩(wěn)性 什么是偽回歸？其產(chǎn)生的原因是？ 所謂“偽回歸”，是指變量間本來不存在有意義的關(guān)系，但回歸結(jié)果卻得出存在有意義關(guān)系的錯誤結(jié)論。造成“偽回歸”的根本原因在于時間序列變量的非平穩(wěn)性。 下列方法可以用于檢驗時間序列平穩(wěn)性的是（c ） A. ARCH檢驗 B. White檢驗 C. ADF檢驗 D. DW檢驗 第十章 1、某一時間序列經(jīng)一次差分變換成平穩(wěn)時間序列，此時間序列稱為（a） A．1階單整 B．2階單整 C．K階單整 D．以上答案均不正確 8、屬于平穩(wěn)性檢

48、驗的方法是（c ） A、ARCH檢驗 B、G—Q檢驗 C、單位根檢驗 D、德賓h檢驗 10、某一時間序列經(jīng)兩次差分變換成平穩(wěn)時間序列，此時間序列稱為（2） A、1階單整 B、2階單整 C、K階單整 D、以上答案均不正確 10、如果兩個變量都是一階單整的，則（d） A． 這兩個變量一定存在協(xié)整關(guān)系 B． 這兩個變量一定不存在協(xié)整關(guān)系 C． 相應(yīng)的誤差修正模型一定成立 D． 還需對誤差項進(jìn)行檢驗 第十一章 1、簡化式模型就是把結(jié)構(gòu)式模型中的內(nèi)生變量表示為( b ) A.外生變量和內(nèi)生變量的函數(shù)關(guān)系 B

49、.前定變量和隨機誤差項的函數(shù)模型 C.滯后變量和隨機誤差項的函數(shù)模型 D.外生變量和隨機誤差項的函數(shù)模型 2、單方程計量經(jīng)濟模型的被解釋變量是（a） A、內(nèi)生變量 B、政策變量 C、控制變量 D、外生變量 3、前定變量是(a )的合稱。 A.外生變量和滯后變量 B.內(nèi)生變量和外生變量 C.外生變量和虛擬變量 D.解釋變量和被解釋變量 二、簡答題 1、計量經(jīng)濟模型檢驗通常包含哪些檢驗？每種檢驗基本思想是什么？ 經(jīng)濟意義檢驗：檢驗?zāi)Ｐ凸烙?/p>

50、結(jié)果，尤其是參數(shù)估計，是否符合經(jīng)濟理論。 統(tǒng)計推斷檢驗：檢驗參數(shù)估計值是否抽樣的偶然結(jié)果，運用數(shù)理統(tǒng)計中的統(tǒng)計推斷方法，對模型及參數(shù)的統(tǒng)計可靠性作出說明。 計量經(jīng)濟學(xué)檢驗：檢驗?zāi)Ｐ褪欠穹嫌嬃拷?jīng)濟方法的基本假定，例如檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性，檢驗?zāi)Ｐ椭械碾S機擾動項是否存在自相關(guān)和異方差性等等。 模型預(yù)測檢驗：模型預(yù)測的結(jié)果與經(jīng)濟運行的實際結(jié)果相對比，以此檢驗?zāi)Ｐ偷挠行浴? 2、在使用計量經(jīng)濟模型分析問題時，通常會使用哪些類型數(shù)據(jù)？使用這些類型數(shù)據(jù)各自應(yīng)該注意哪些問題？ （1）、時間序列數(shù)據(jù)（Time Series Data）：把反映某一總體特征的同一指標(biāo)的數(shù)據(jù)，按照一定的時間順

51、序和時間間隔（如月度、季度、年度）排列起來，這樣的統(tǒng)計數(shù)據(jù)稱為時間序列數(shù)據(jù)。 （2）、截面數(shù)據(jù)(Cross-Section Data)：同一時間（時期或時點）某個指標(biāo)在不同空間的觀測數(shù)據(jù)，稱為截面數(shù)據(jù)。 （3）、面板數(shù)據(jù)（Panel Data）面板數(shù)據(jù)指時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)相結(jié)合的數(shù)據(jù)，對若干個體進(jìn)行多期觀測。例如在居民收支調(diào)查中收集的對各個固定調(diào)查戶在不同時期的調(diào)查數(shù)據(jù)，又如全國各省市不同年份的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，就都是面板數(shù)據(jù)。 （4）、虛擬變量數(shù)據(jù)(Dummy Variables Data)：人為構(gòu)造的表示定性因素的數(shù)據(jù)，將定性因素數(shù)量化取值為0或1的一類特殊人工變量。 時

52、間序列數(shù)據(jù)若是非平穩(wěn)的，可能造成“偽回歸”； 截面數(shù)據(jù)往往存在異方差； 利用面板數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟模型已成為計量經(jīng)濟學(xué)研究的專門問題，容易產(chǎn)生異方差、自相關(guān)性 虛擬變量數(shù)據(jù)避免陷入虛擬變量陷阱 3、什么是解釋變量、被解釋變量？ 從變量的因果關(guān)系上，模型中變量可分為解釋變量（Explanatory variable）和被解釋變量(Explained variable)。在模型中，解釋變量是變動的原因，被解釋變量是變動的結(jié)果。被解釋變量是模型要分析研究的對象，也常稱為“應(yīng)變量”(Dependent variable)、“回歸子”（Regressand）等。解釋變量也常稱為“自變量”(

53、Independent variable)、“回歸元”（Regressor）等，是說明應(yīng)變量變動主要原因的變量。 4、經(jīng)典線性計量模型的假定有哪些？ 假定1：零均值假定; 假定2：同方差假定; 假定3：無自相關(guān)假定; 假定4：隨機擾動項與解釋變量不相關(guān); 假定5：正態(tài)性假定；假定6：無多重共線性 5、什么是異方差性？有哪些方法可以檢驗?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖诋惙讲钚? 違背同方差假定，隨機擾動項的方差隨某個解釋變量在變化，。 觀察殘差圖、White檢驗、ARCH檢驗、G-Q檢驗等。 6、簡述虛擬變量設(shè)置規(guī)則 虛擬變量個數(shù)的設(shè)置規(guī)則是：若定性因素有m個相互排斥的類型（或?qū)傩?、水平）?/p>

54、在有截距項的模型中只能引入m－1個虛擬變量，否則會陷入所謂“虛擬變量陷阱”，產(chǎn)生完全的多重共線性。在無截距項的模型中，定性因素有m個相互排斥的類型時，引入m個虛擬變量不會導(dǎo)致完全多重共線性，不過這時虛擬變量參數(shù)的估計結(jié)果，實際上是D=1時的樣本均值。 7、什么是虛擬變量、設(shè)置虛擬變量應(yīng)該注意什么？ 虛擬變量是將定性因素數(shù)量化取值為0或1的一類特殊人工變量。主要作用：在模型中引入定性因素；分段回歸等。 注意避免虛擬變量陷阱。 8、將虛擬變量引入到模型中，通常有哪些方式？各自具有什么作用？ 加入虛擬解釋變量的途徑有兩種基本類型：一是加法類型；二是乘法類型。不同的途徑引入虛擬變量有不同

55、的作用，加法方式引入虛擬變量改變的是截距；乘法方式引入虛擬變量改變的是斜率。 9、什么是偽回歸？其產(chǎn)生的原因是？ 所謂“偽回歸”，是指變量間本來不存在有意義的關(guān)系，但回歸結(jié)果卻得出存在有意義關(guān)系的錯誤結(jié)論。造成“偽回歸”的根本原因在于時間序列變量的非平穩(wěn)性。 10、簡述時間序列平穩(wěn)性的含義 時間序列平穩(wěn)性分嚴(yán)格平穩(wěn)和廣義平穩(wěn)性。 嚴(yán)格平穩(wěn)是指隨機過程的聯(lián)合分布函數(shù)與時間的位移無關(guān)；廣義平穩(wěn)性是指隨機過程的均值、方差不隨時間變化，自協(xié)方差函數(shù)僅是時間間隔的函數(shù)，又稱為弱平穩(wěn)性。 二、簡答題（每題10分，共40分） 1、在使用計量經(jīng)濟模型分析問題時，通常會使用哪些類型

56、數(shù)據(jù)？使用這些類型數(shù)據(jù)各自應(yīng)該注意哪些問題？ 2、計量經(jīng)濟模型檢驗通常包含哪些檢驗？每種檢驗基本思想是什么？對計量經(jīng)濟模型應(yīng)當(dāng)進(jìn)行哪些方面的檢驗？ 3、什么是多重共線性？ 多個解釋變量中存在精確的線性關(guān)系或僅是的線性關(guān)系 4、試述D-W檢驗的適用條件及其檢驗步驟？請簡要回答DW檢驗的基本步驟。請說出DW檢驗檢驗自相關(guān)的基本步驟。 解釋變量非隨機。 隨機誤差項為一階自回歸 線性模型中不含滯后的被解釋變量。 截距項不為零 數(shù)據(jù)序列不缺失 5、什么是異方差性？有哪些方法可以檢驗?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖诋惙讲钚? 列舉檢驗異方差性主要方法？ 違背同方差假定，隨機擾動項的方差隨

57、某個解釋變量在變化，。 觀察殘差圖、White檢驗、ARCH檢驗、G-Q檢驗等。 6、經(jīng)典線性計量模型的假定有哪些？簡述線性回歸模型的經(jīng)典假。；經(jīng)典線性回歸模型中，對隨機擾動項作了哪些基本（古典）假定？在線性回歸模型中，經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)的假定都有哪些？ 7、將虛擬變量引入到模型中，通常有哪些方式？各自具有什么作用？簡述虛擬變量設(shè)置規(guī)則。簡述虛擬變量含義及作用 8、簡述時間序列平穩(wěn)性的含義， 9、什么是偽回歸？其產(chǎn)生的原因是？ 10、什么叫協(xié)整？說明EG兩步法檢驗協(xié)整的步驟。 三、計算題 題干已給出一個估計結(jié)果，問：系數(shù)的經(jīng)濟意義；估計出

58、來的系數(shù)是否符合經(jīng)濟意義； t值計算（已給出系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)誤）；或者根據(jù)已給的t值、F值判斷顯著性（不需要查表，根據(jù)經(jīng)驗即可判斷）； 根據(jù)已給出的，Y的總離差中被回歸方程解釋的部分及未被回歸方程解釋的部分所占比例分別是多少； 模型中是否存在多重共線性（利用綜合判斷法）； 模型是否存在自相關(guān)（會看DW表） 為研究中國各地區(qū)入境旅游狀況，建立了各省市旅游外匯收入（Y，百萬美元）、旅行社職工人數(shù)（X1，人）、國際旅游人數(shù)（X2，萬人次）的模型，用某年31個省市的截面數(shù)據(jù)估計結(jié)果如下： t=(-3.066806) (6.

59、652983) (3.378064) R2=0.934331 F=191.1894 n=31 （1） 從經(jīng)濟意義上考察估計模型的合理性。 （2） X1、 X2兩個變量是否顯著？模型的整體是否顯著？理由是？ 運用計量模型研究1990年到2007年我國糧食產(chǎn)量與主要影響因素之間的數(shù)量關(guān)系，模型設(shè)定如下： Yt=a0+a1X1t+a2X2t+a3X3t+a4X4t+a5X5t+a6X6t+ut Yt------我國歷年糧食總產(chǎn)量(單位：萬噸) X1t-----農(nóng)業(yè)化肥施用量（萬噸） X2t-----糧食播種面積（千公頃） X3

60、t-----成災(zāi)面積（千公頃） X4t----農(nóng)業(yè)機械年末擁有量（億瓦特） X5t-----農(nóng)林牧漁業(yè)總勞動力（萬人） X6t-----有效灌溉面積（千公頃） Ut------其它影響糧食產(chǎn)量的因素（隨機誤差項） 模型估計結(jié)果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/25/09 Time: 21:03 Sample: 1990 2007 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

61、 X1 5.183734 1.657000 （ ） 0.0096 X2 0.392216 0.221575 1.770123 0.1044 X3 -0.226072 0.107385 -2.105243 0.0591 X4 -0.067816 0.148659 -0.456190 0.6571 X5 -0.111089 0.401499 -0.276685 0.7872 X6 0.296709 0.486908 0.609375 0.5547 C -17495.33 27898.47 -0.627107 0.5434

62、 R-squared 0.952012 Mean dependent var 44127.13 Adjusted R-squared 0.925837 S.D. dependent var 4408.967 S.E. of regression 1200.687 Akaike info criterion 17.30448 Sum squared resid 15858133 Schwarz criterion 17.65073 Log likelihood -148.7403 F-statistic 36.370

63、94 Durbin-Watson stat 2.019087 Prob(F-statistic) 0.000001 根據(jù)此估計結(jié)果，是回答下列問題： （1） 計算X1的t統(tǒng)計量值； （2） 模型整體是否顯著？ 理由是？ （3） 各變量的系數(shù)估計值是否符合經(jīng)濟意義？ 如果不符合，你覺得是什么原因造成的？ 家庭消費支出（Y）、可支配收入（）、家庭財富（）設(shè)定模型如下： 回歸分析結(jié)果為： LS // Dependent Variable is Y Date: 18/11/09 Time: 15:18 Sample: 1 10 I

64、ncluded observations: 10 Variable Coefficient Std. Error T-Statistic Prob. C 24.4070 6.9973 ________ 0.0101 - 0.3401 0.4785 ________ 0.5002 0.0823 0.0458

65、 0.1152 R-squared 0.9615 Mean dependent var 111.1256 Adjusted R-squared 0.9505 S.D. dependent var 31.4289 S.E. of regression ________ Akaike info criterion 4.1338 Sum squared resid 342.5486 Schwartz criterion

66、 4.2246 Log likelihood - 31.8585 F-statistic 87.4062 Durbin-Watson stat 2.4382 Prob(F-statistic) 0.0001 回答下列問題（11分）： ①、 請根據(jù)上表中已由數(shù)據(jù)，填寫表中畫線處缺失結(jié)果（注意給出計算步驟）； ②、 模型是否存在多重共線性？為什么？ ③、 模型中是否存在自相關(guān)？為什么？ 下表是三因素Fama&French模型估計輸出結(jié)果，模型中被解釋變量（R1）是某證券投資基金收益率，解釋變量有三個，RM是市場組合收益率，SMB是規(guī)模因子，HML是價值因子。根據(jù)此估計結(jié)果，試回答下列問題。 Dependent