金融計量學智慧樹知到期末考試答案+章節答案2024年山東管理學院如果某個方程包含了其他方程沒有包含的前定變量,表示該方程與其他方程有區別，是可以識別的。()

答案:錯在模型中引入解釋變量的多個滯后項容易產生多重共線性。（）

答案:對如果用普通最小二乘法估計的殘差是解釋變量的函數，則意味著存在異方差性。（）

答案:對對于多元回歸模型來說，若要估計出回歸結果，對樣本容量的最低要求是樣本容量不少于模型中解釋變量個數的3倍。()

答案:錯在存在異方差性的情況下，普通最小二乘估計量仍然是無偏和有效的。（）

答案:錯異方差問題總是存在于橫截面數據中，而自相關則總是存在于時間序列數據中。（）

答案:錯通過作殘差對時間的散點圖可大致判斷是否存在自相關。（）

答案:對在一元線性回歸模型中，對樣本回歸函數整體的顯著性檢驗與斜率系數的顯著性檢驗是一致的。（）

答案:對在包含有隨機解釋變量的回歸模型中，可用作隨機解釋變量的工具變量必須具備的條件有，此工具變量()。

答案:與隨機誤差項不相關###與該解釋變量高度相關

答案:從變量的因果關系看，經濟變量可分為()。

答案:被解釋變量###解釋變量對聯立方程模型參數的單方程估計法包括()。

答案:間接最小二乘法###二階段最小二乘法###工具變量法以下能夠檢驗異方差的方法有()。

答案:White檢驗法###圖示法下列（）檢驗，不僅能夠檢驗異方差的存在性，而且通過“試驗”可以探測異方差的具體形式。

答案:戈里瑟檢驗###Park檢驗結構式模型中的解釋變量可以是()。

答案:外生變量###虛擬變量###滯后外生變量###滯后內生變量變量之間的關系可以分為兩大類()。

答案:函數關系與相關關系分段線性回歸模型的幾何圖形是()。

答案:折線

答案:40對聯立方程模型進行參數估計的方法可以分為兩類，即（）。

答案:單方程估計法和系統估計法在下列多重共線性產生的原因中，不正確的是（）。

答案:解釋變量與隨機誤差項相關

答案:方程1和2下面說法正確的是()。

答案:外生變量是非隨機變量如果聯立方程模型中某結構方程包含了模型系統中所有的變量，則這個方程是()。

答案:不可識別的逐步回歸法既檢驗又修正了()。

答案:多重共線性多重共線性是一種（）。

答案:樣本現象若想將一個含有m個互斥類型的定性因素引入模型中，則應該引入的虛擬變量個數為（）。

答案:m-1若xt是ARIMA（1，1，0）過程，則表明（）。

答案:Δxt是平穩過程當DW=4時，說明（）。

答案:存在負的一階自相關下面屬于截面數據的是（）。

答案:1990年某地區20個鄉鎮各鎮的工業產值簡化式模型就是把結構式模型中的內生變量表示為()。

答案:前定變量和隨機誤差項的函數模型以下說法中錯誤的是（）。

答案:內生變量只能作為被解釋變量在存在接近多重共線性的情況下，回歸系數的標準差會趨于變小，相應的t值會趨于變大。()

答案:錯線性回歸模型中的“線性”主要是指回歸模型中的參數是線性的，而變量則不一定是線性的。()

答案:對通過圖形可以直觀判斷時間序列的平穩性，若某序列隨時間呈現出遞增趨勢，則其一階差分一定是平穩的。（）

答案:錯用于進行廣義差分變換的自相關系數ρ的常用估計方法有杜賓兩步法。（）

答案:對ESS=TSS+RSS。（）

答案:錯乘數是指某一變量的相對變化引起另一變量相對變化的度量。()

答案:錯用于協整檢驗的EG兩步法，在檢驗殘差平穩性時應用的統計量是與單位根檢驗相同的DF和ADF檢驗。()

答案:錯滿足階條件的方程一定可以識別。（）

答案:錯通過增大樣本容量和提高擬合優度可以縮小置信區間。（）

答案:對

答案:

答案:多重共線性的解決方法主要有()。

答案:變換模型的形式###利用先驗信息改變參數的約束形式###逐步回歸法以及增加樣本容量###保留重要的解釋變量，去掉次要的或替代的解釋變量將非線性回歸模型轉換為線性回歸模型,常用的數學處理方法有()。

答案:級數展開法###對數變換法###直接置換法以下哪些模型可以衡量金融市場的非對稱性（）。

答案:TARCH模型###EGARCH模型

答案:

答案:

答案:假設線性回歸模型滿足全部基本假設，則其參數的估計量具備()。

答案:無偏性###線性###有效性如果一個回歸模型中不包含截距項，則對季節因素需要引入虛擬變量的個數為（）。

答案:3

答案:如果兩個變量都是一階單整的，則()。

答案:還需對誤差項進行檢驗()是具有一定概率分布的隨機變量，它的數值由模型本身決定。

答案:內生變量

答案:

答案:對于總體平方和TSS、回歸平方和ESS和殘差平方和RSS的相互關系，正確的是（）。

答案:TSS=RSS+ESS.在下例引起序列自相關的原因中，不正確的是()。

答案:解釋變量之間的共線性當質的因素引進經濟計量模型時，需要使用()。

答案:虛擬變量在經典線性回歸模型的基本假定條件成立的情況下，普通最小二乘法估計與最大似然估計得到的估計量（）。

答案:完全一樣所謂異方差性是指（）。

答案:var（μi）≠σ2如果樣本回歸模型殘差的一階自相關系數ρ接近于0,那么DW統計量的值近似等于()

答案:2當模型中第i個方程是不可識別的，則該模型是()。

答案:不可識別的在聯立計量模型中，被認為是具有一定概率分布的隨機變量是()。

答案:內生變量

答案:（）是實證研究性文章的核心。

答案:實證研究結果因為讀文獻的基本都是具備一定專業領域知識的讀者，所以在實證性文章中根本不需要介紹經濟學和金融學原理。（）

答案:錯對于實證性文章的結論，一般最終的落腳點是（）。

答案:政策建議實證結果往往是讓人覺得迷茫的，如果說某個解釋變量在一個回歸中是顯著的，而在另一個回歸中卻是不顯著的，我們只需要選擇那個顯著的模型進行分析即可。（）

答案:錯如果你想寫一篇文章，檢驗在我國購買力平價是否成立，你最可能采取的計量模型是（）。

答案:協整檢驗統計研究結果的展現方式一定要盡可能簡潔明了，但要做到如實展現。（）

答案:對實證性文章寫作中，可以借鑒其他學者的研究思想，介紹己研究過此方向的專家的研究成果。最好能比較幾篇有實證分析的文獻，比較其中的計量模型，介紹要簡單明了、切中主題。這部分可以放在文章的（）部分。

答案:文獻綜述合理利用圖表信息可以有效簡化文章表達，更加清晰直觀。以下可以以圖表方式展現的有（）。

答案:不同滯后階數選擇時的信息準則###變量的描述性統計###變量的分布###多個模型間參數估計是否顯著的比較在實證性文章寫作中，如果得到的結論不合預期，應該（）。

答案:在回歸過程中，要不斷地取舍解釋變量，嘗試修正模型的形式###如實報告檢驗結果，盡量解釋出現這種沖突的原因###同時要考慮到經濟理論的合理性，不能完全為了提高模型的適用度，作不合理的轉變以下（）不屬于聯立方程模型中的變量分類。

答案:虛擬變量在判斷聯立方程的可識別性時，秩條件和階條件本質是一樣的，是可以相互轉化的。（）

答案:錯內生變量一定不是前定變量，但是前定變量有可能是內生變量。（）

答案:錯聯立方程模型的估計方法中，以下（）屬于單一方程法。

答案:普通最小二乘法###兩階段最小二乘法###間接最小二乘法若通過階條件判斷某結構方程是恰好識別的，則進一步應用秩條件進行判斷，判斷為不可識別的。則該結構方程是()的。

答案:不可識別當聯立方程模型存在聯立性偏誤時，若仍對結構式模型中的每個結構方程分別運用OLS進行估計，所得到的參數估計值將是（）。

答案:有偏和不一致的可識別性的階條件是（）。

答案:必要但非充分條件若某變量實際為外生變量，但卻設定其為內生變量，若運用工具變量法和兩階段最小二乘法等存在聯立性的情況下才會使用的估計方法，盡管可以得到一致估計量，但卻無法得到最優估計量。（）

答案:對

答案:ARDL模型中的變量間一定要具有長期穩定關系，對于長期穩定關系的檢驗一般是利用（）。

答案:建立與ARDL模型相對應的ECM模型，并計算出F統計量，據此來判斷變量間是否存在長期穩定的關系在一定條件滿足的情況下，MA過程和AR過程是可以相互轉化的。（）

答案:對對于ECM模型的結果解讀，我們主要看ECM項的系數，若結果為（），則誤差值就會被慢慢修正，系統靠自身的能力可以逐步向均衡狀態變化，即實現了誤差修正。

答案:負TARCH模型可以用來驗證資本市場上收益與風險是不是成正比的。（）

答案:錯作為VAR模型的新發展，SVAR模型是將（）與VAR模型結合了起來。

答案:結構方程對于一個滯后長度為4，擁有4個方程的VAR模型，需要估計()個參數。

答案:68VAR模型不以經濟金融理論為基礎，因此可以在一定程度上任意添加其他的解釋變量。（）

答案:對GARCH模型反映了隨機過程的一種特性：方差隨時間變化而變化，且具有（）。

答案:波動性###叢集性格蘭杰因果檢驗著眼于過去的影響，在模型設定中增加了變量的滯后項。而希姆斯因果檢驗不僅著眼于過去的影響，也著眼于未來的影響，在模型中增加了變量的滯后項和未來項。（）

答案:對從經濟學和金融學的角度來看，協整是指（）。

答案:因變量和自變量之間存在一個長期的均衡關系

答案:白噪聲序列和隨機游走序列都是平穩的。（）

答案:錯關于格蘭杰因果檢驗，下列說法（）是錯誤的。

答案:檢驗的原假設是“x是引起y變化的原因”或“y是引起x變化的原因”以下說法一定正確的是（）。

答案:如果序列x~I(0),則a+bx~I(0)###如果序列y~I(1),則a+bx~I(1)在通常情況下，DF檢驗、ADF檢驗、EG檢驗的臨界值都是一樣的。（）

答案:錯在確定ADF檢驗時模型的類別時，當下列（）情況出現時，模型最好包含時間趨勢項。

答案:數據圖形呈現明顯的隨時間快速增長或下降的趨勢有時候時間序列的高度相關僅僅是因為兩者同時隨時間有向上或向下變動的趨勢，并沒有真正的聯系，即出現偽回歸的情況。根據經驗法則，當（）時，所估計的回歸就有謬誤之嫌。

答案:EG檢驗和CRDW檢驗都是來判斷變量之間是否存在協整關系的，它們的基本思想都是基于（）平穩性的檢驗。

答案:回歸方程的殘差鄒氏檢驗所用的方法本質是（）。

答案:受約束回歸的F檢驗下列（）不是虛擬變量法較之鄒氏檢驗法的優點。

答案:虛擬變量法利用受約束回歸的思想，檢驗更加規范在檢驗模型的結構穩定性時，虛擬變量法的本質是（）。

答案:虛擬變量的t檢驗虛擬變量D作為回歸中的一次項，與其他解釋變量呈相加的關系，這種方式常用來改變線性回歸方程的（）。

答案:截距項虛擬變量陷阱是因為錯誤地引入虛擬變量，導致模型出現（）問題。

答案:多重共線性在通常情況下，對模型施加約束條件會降低模型的解釋能力。（）

答案:對以下（）情況中，引入虛擬變量的方式是錯誤的。

答案:考查季度因素的影響，引入第一、第二、第三、第四四個虛擬變量###考查男女之間的差別，引入男、女兩個虛擬變量在引入虛擬變量的時候，只能以加法方式或者乘法方式引入，不能同時使用加法和乘法方式引入。（）

答案:錯兩個線性模型可能存在以下（）關系。

答案:重合回歸###相異回歸###匯合回歸###平行回歸一個模型中，只能引入一個虛擬變量，不能同時引入多個。（）

答案:錯多重共線性問題在金融數據中是普遍存在的，不僅存在于時間序列數據中，也存在于橫截面數據中。（）

答案:對解釋變量之間相關性越大，方差膨脹因子VIF越（）。

答案:大多重共線性并不是一種樣本現象，本質是模型設定存在錯誤。（）

答案:錯在對模型的解釋變量進行選擇時，我們常用逐步回歸法，即以Y為被解釋變量，逐個引入解釋變量X，構成回歸模型，進行模型估計。如果在引入一個新解釋變量后，模型的擬合優度顯著提高，則說明新引入的變量是（）。

答案:一個獨立解釋變量下列（）情況下不容易發生多重共線性。

答案:觀測值超過30，并且大于3倍解釋變量數目在以下四個多重共線性修正方法中，難度最大、要求最高的方法是（）。

答案:利用先驗信息法利用樣本數據回歸模型，先對數據進行各種處理或交叉計算，容易使樣本數據之間產生多重共線性。（）

答案:對如果在產生多重共線性的因素中有相對不重要的變量，則可試著將其刪除，但會產生以下（）新的問題。

答案:其他都是如果依然用OLS進行估計，以下（）是多重共線性導致的后果。

答案:存在完全共線性的情況下，參數估計量就不會存在###變量的顯著性檢驗和模型的預測功能失去意義###參數估計量的經濟含義變得不合理###在近似共線性的情況下，普通最小二乘法參數估計量的方差會變大多重共線性檢驗的三個步驟依次為（）。

答案:多重共線性的表現形式，即找出與主要變量有共線性的解釋變量###檢驗多重共線性問題是否嚴重###多重共線性的存在范圍，即確定多重共線性是由哪些主要變量引起的杜賓兩步法第一步是先求得自相關系數，第二步和廣義差分法一樣。（）

答案:對一般情況下，對于實際經濟金融問題，檢驗其自相關是否存在可以利用DW檢驗法，如果存在自相關問題，檢驗結果最常見的情形是（）。

答案:d統計量落在0到dL區間當存在自相關的情況時，在小樣本的情況下最小二乘估計量仍然是線性的和無偏的，但卻不是有效的，但是在大樣本的情況下是BLUE。（）

答案:錯對于一階線性自相關，自相關程度的度量運用了自相關系數，這體現了（）之間的相關性。

答案:如果依然用OLS進行估計，以下（）是自相關導致的后果。

答案:參數估計量的方差是有偏的###可能會導致t檢驗失效###可能會導致F檢驗失效###參數估計量非有效BG檢驗適用范圍更廣泛，適用于高階自相關的檢驗，這一點是DW檢驗很杜賓-h檢驗做不到的。（）

答案:對

答案:因變量滯后項OLS估計量的方差

答案:正關于DW檢驗，以下哪些是它的使用局限（）。

答案:一般要求樣本容量至少為15,否則很難對自相關的存在性做明確的結論###不適合用于自回歸模型###只適用于一階線性自相關，對于高階自相關皆不適用###無法用來判定通過原點的回歸模型的自相關問題模型存在自相關問題，是因為違背了經典線性回歸模型關于（）方面的假設。

答案:隨機誤差項是無序列相關的在因變量y與解釋變量x的散點圖中，若隨著x的增加，圖中y散點分布的區域逐漸變寬，則隨機項可能出現了（）異方差。

答案:遞增對于異方差檢驗的解析法，核心思想都是一致的，即（）。

答案:判斷隨機誤差項的方差與解釋變量之間的相關性懷特檢驗的統計量是（）。

答案:Spearman檢驗法為什么不能直接使用隨機誤差項μ與解釋變量X的相關系數來進行判定呢？原因是（）。

答案:在OLS估計方法下，相關系數始終為0無法判斷異方差之所以會產生，是因為數據處理方法有誤，正確處理數據即可解決這一問題。（）

答案:錯在存在異方差的情況下，普通最小二乘估計量的線性性和無偏性不會受到影響。（）

答案:對在G-Q檢驗法中，為什么要將樣本中居中的d項觀測數據除去？原因是（）。

答案:可以使兩組的數據區分度更大如果依然用OLS進行估計，以下（）是異方差導致的后果。

答案:變量的顯著性檢驗失去意義###參數估計量非有效###模型的預測失效戈里瑟檢驗法的缺點有（）。

答案:需要進行大量計算，比較繁瑣###該方法可用于大樣本，而在小樣本中不適用###結構函數過多，難以確定解釋變量的適當的冪次MSE越大，則MAE就越大。（）

答案:對試研究一樣本，樣本區間為2000年1月到2019年12月，如果我們以2000年1月到2016年12月的數據來擬合模型，然后來預測2016年12月到2019年12月的結果，據此與真實值來進行對比，判斷模型的擬合效果如何，這種預測方式叫做（）。

答案:樣本外預測###事前預測在多元回歸模型中，調整后的擬合優度越大，方程整體的顯著性檢驗越容易通過。（）

答案:對以下（）是一個“好”的模型所應該具有的特征。

答案:理論一致性###高擬合性###預測能力強###節省性在多元線性回歸模型中，解釋變量X是之間互不相關，即無多重共線性，用矩陣的語言進行表示就是（）。

答案:

答案:在常見的幾個信息準則中，（）對自由度減少的懲罰是最嚴厲的。

答案:SCTheil不相等系數U越接近于（），則模型的預測能力最好。

答案:0

答案:k+1如果在模型中增加解釋變量，擬合優度就會變大，所以增加解釋變量會提高模型