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中国大学MOOC计量经济学作业答案
计量经济学
学校: 九八五题库
学校: 超星学习通
题目如下:
1. 1. 【单选题】 对若干个体进行多期追踪调查,得到的数据类型是( )
A. 横截面数据
B. 时间序列数据
C. 混合横截面数据
D. 面板数据
答案: 面板数据
2. 2. 【单选题】某所学校近两年的英语四级考试成绩属于( )
A. 横截面数据
B. 时间序列数据
C. 混合横截面数据
D. 面板数据
答案: 混合横截面数据
3. 3. 【单选题】下面属于横截面数据的是( )
A. 1980-2016年各年全国31个省市自治区的服务业产值
B. 1980-2016年各年某地区的财政收入
C. 2014年30个重点调查城市的工业产值
D. 2000-2016年各季度湖北省的GDP增长率
答案: 2014年30个重点调查城市的工业产值
4. 4. 【单选题】计量经济模型的基本应用领域有( )
A. 结构分析 、经济预测、政策评价
B. 弹性分析、乘数分析、政策模拟
C. 消费需求分析、生产技术分析、市场均衡分析
D. 季度分析、年度分析、中长期分析
答案: 结构分析 、经济预测、政策评价
5. 5. 【多选题】计量经济学常用的数据类型有( )
A. 面板数据
B. 模拟数据
C. 截面数据
D. 时间序列数据
答案: 面板数据# 截面数据# 时间序列数据
6. 6. 【判断题】1997-2003年某地区40个乡镇企业各镇的工业产值属于面板数据。 ( )
答案: 正确
7. 7. 【判断题】既有时间序列特征又有横截面特征的数据,一定是面板数据。 ( )
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8. 8. 【判断题】在同一个时点对不同个体进行调查得到的数据是时间序列数据。 ( )
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9. 1. 【单选题】下列哪一个模型能反映y对x的弹性是常数( )
A.
B.
C.
D.
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10. 2. 【单选题】表示X与Y之间真实线性关系的是( )
A.
B.
C.
D.
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11. 3. 【单选题】关于拟合系数,以下说法中错误的是
A. 拟合系数的定义为被回归方程已经解释的信息与总信息之比
B.
C. 拟合系数的大小不受回归模型中所包含的解释变量个数的影响
D. 拟合系数反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述
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12. 4. 【单选题】 下图中“{”所指的距离是
A. 随机误差项
B. 残差
C. 的离差
D. 的离差
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13. 5. 【单选题】拟合系数是指
A. 残差平方和占总离差平方和的比重
B. 总离差平方和占回归平方和的比重
C. 回归平方和占总离差平方和的比重
D. 回归平方和占残差平方和的比重
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14. 6. 【单选题】
A.
B.
C.
D.
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15. 7. 【单选题】 在简单线性回归模型中,为最小二乘估计量,估计量的无偏性是指( )
A.
B.
C.
D.
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16. 8. 【单选题】 最小二乘法的基本思想是求下列哪个目标函数的最小值( )
A.
B.
C.
D.
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17. 9. 【单选题】回归分析中,用来说明模型解释能力的统计量为
A. 相关系数
B. 拟合系数
C. 回归系数
D. 标准差
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18. 10. 【单选题】 设样本回归模型为,则普通最小二乘法确定的的公式中,错误的是( )
A.
B.
C.
D.
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19. 11. 【单选题】对于零条件均值假定E(u|x)=0理解错误的是( )
A. 该假定意味着E(u)=0
B. 该假定意味着扰动项u与解释变量x不相关
C. 若该假定成立,则回归模型可以揭示x与y的因果关系
D. 该假定意味着解释变量x是非随机变量
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20. 12. 【单选题】根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为,这表明人均收入每增加1%,人均消费支出将预期增加
A. 0.2%
B. 0.75%
C. 5%
D. 7.5%
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21. 13. 【单选题】设OLS法得到的样本回归直线为,则点
A. 一定在回归直线上
B. 一定不在回归直线上
C. 不一定在回归直线上
D. 在回归直线上方
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22. 14. 【判断题】随机误差项与残差项是一回事。
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23. 15. 【判断题】一元线性回归的等于解释变量和被解释变量相关系数的平方。
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24. 16. 【判断题】计量经济学模型是基于解释变量和被解释变量的因果关系建模。
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25. 17. 【判断题】
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26. 18. 【判断题】在回归分析中,线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数。
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27. 19. 【判断题】在实际中,一元回归没什么用,因为被解释变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释。
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28. 20. 【判断题】如果模型的拟合系数偏低,比如低于0.3,则该模型没什么实际用途。
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29. 21. 【判断题】在回归分析中,被解释变量为随机变量,解释变量为非随机变量。
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30. 22. 【判断题】总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值。
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31. 23. 【判断题】拟合系数值越高,说明模型回归参数值解释因果的能力越强。
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