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一、单项选择题

1． 对于间断点己知的确定性变参数模型，估计参数可采用（ ）。

A.Chow 方法和Gujarati 方法

B. 三阶段最小二乘估计

C. 加权最小二乘法

D. 广义最小二乘法

【答案】A

【解析】对于间断点已知的变参数模型，可以分段建立模型，分段估计即采用CHOW 方法，也可以引入虚拟 变量，建立统一的模型。对于间断点未知的变参数模型，可分为两种情况:当随机误差项的方差相等时，一般选 择不同的间断点进行试估计，然后从后选择使得两段方程的残差平方和之和最小的最优点; 当随机误差项的方差 不等时，应将间断点看成待估参数，用极大似然法进行估计。

2． 设回归模型为

，其中

对，则刀的最有效估计量为（ ）。

【答案】C

【解析】由可知，回归模型存在异方差性，应该采用加权最小二乘法对参数，可得新模型

。 ，然后采用普通最小二乘法进行估计。在原模型的两边同时除以得到 的最有效估计量为

3． 结构式模型

A.Y 1，Y 2，Y 3

B.Y 1，X 2，X 3

C.Y 1，Y 2，X 3

D.X 1，X 2，X 3

【答案】D 中，外生变量是指（ ）。

【解析】外生变量一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系统研究的元 素。外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。其中，X 1，X 2，X 3是外生变量，Y 1，Y 2，Y 3是内生变量，随机干扰项。

4． 对联立方程组模型中过度识别方程的估计方法有（ ）。

A. 间接最小二乘法

B. 普通最小二乘法

C. 间接最小二乘法和二阶段最小二乘法

D. 二阶段最小二乘法

【答案】D

【解析】二阶段最小二乘法是一种既适用于过度识别方程的估计方法又适用于恰好识别方程的估计方法，而 间接最小二乘法和普通最小二乘法只适用于恰好识别方程的估计方法。

5． 当多元线性回归方程的随机误差项存在序列相关性时， 通常不会因此而产生的后果是（ ）。

A. 参数估计量非一致

B. 参数估计量非有效

C. 对参数估计量的显著性检验失去了意义

D. 模型的预测功能失效

【答案】A

【解析】序列相关性的后果主要有:①参数估计量非有效; ②变量的显著性检验失去意义; ③模型的预测失效。

6． 如果模型存在异方差性，最常用的参数估计方法是（ ）。

A. 加权最小二乘法

B. 广义差分法

C. 普通最小二乘法

D. 工具变量法

【答案】A

【解析】加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差的模型，然后再用普

通最小二乘法估计其参数; 模型存在异方差时，无法保证普通最小二乘法估计量的有效性; 广义差分法是一类克服序列相关性的有效方法; 工具变量法是解释变量与随机干扰项同期相关时常用的估计方法。

7． 在满足基本假设条件下，

对一元线性回归模型

（ ）.

A. 正态分布且均值为

B.F 分布且均值为

C.t 分布且均值为

D. 正态分布且均值为0

【答案】A

【解析】在满足基本假设条件下，, 所以 服从

8． MA （q ）过程的自相关系数（ACF ）和偏自相关函数（P ACF）的特征分别是（ ）。

A.ACF 和PACF 都拖尾

B.ACF 拖尾，PACF 是q 阶后截尾

C.ACF 是q 阶后截尾，PACF 拖尾

D.ACF 和PACF 都是q 阶后截尾

【答案】C

【解析】若X t 的自相关（ACF ）函数在q 之后截尾，即k>q时，

（P ACF）是拖尾的，则该序列是q 阶滑动平均MA （q ）序列。

9． 可以用于联立计量模型方程间拟合效果检验的统计量是（ ）。

A. 均方百分比误差

B.F 检验统计量

C. 均方根误差

D. 滚动预测检验

【答案】A

【解析】B 项是用于对单方程模型的方程显著性检验的统计量; ACD 三项，均是方程系统检验的统计量，其 中均方根误差是对方程间误差传递检验的统计量，滚动预测检验是对样本间误差传递检验的统计量。

10．在n=45的一组样本估计的线性回归模型，包含有4个解释变量，若计算的多重可决系数为0.8232，则调整后的可决系数为（ ）

A.0.8011

B.0.8055

C.0.806

，而它的偏自相关函数