尔雅计量经济学_12答案(学习通2023题目答案)
43 min read尔雅计量经济学_12答案(学习通2023题目答案)
计量经济学重修试卷
1、尔雅1.
A、计量经济
B、学答习通
C、案学
D、题目
2、答案
A、尔雅
B、计量经济
C、学答习通
D、案学
3、题目
A、答案
B、尔雅
C、计量经济
D、学答习通
4、4. 经济计量分析工作的研究对象（ ）
A、A. 经济理论
B、B. 经济数学方法
C、C . 经济数学模型
D、D . 社会经济系统
5、5. 计量经济分析工作的基本步骤（ ）
A、A. 建立模型，收集样本数据，估计参数，检验模型，应用模型
B、B. 设定模型，估计参数，检验模型，应用模型，模型评价
C、C. 个体设计，总体设计，估计模型，应用模型，检验模型
D、D. 确定模型导向，确定变量及方程式，估计模型，检验模型，应用模型
6、6.经济计量学是（ ）
A、A统计学
B、B经济统计学
C、C数学
D、D经济学
7、7. 进行相关分析时的两个变量（ ）
A、A. 都是随机变量
B、B. 都不是随机变量
C、C. 一个是随机变量，一个不是随机变量
D、D. 随机的或非随机的都可以
8、8. 在回归分析中（ ）
A、A. 解释变量和被解释变量都是随机变量
B、B. 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量
C、C. 解释变量和被解释变量都不是随机变量
D、D. 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量
9、9. 表示总体回归模型的确定性形式的是（ ）
A、
B、
C、
D、
10、
A、A. 产量每增加一台，单位产品成本增加356元。
B、B. 产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元。
C、c. 产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元。
D、D. 产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元。
11、
A、
B、
C、
D、
12、
A、
B、
C、
D、
13、
A、
B、
C、
D、
14、
A、
B、
C、
D、A. X为非随机变量，与随机误差项 不相关
15、5. 假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备（ ）。
A、A可靠性
B、B合理性
C、C线性性
D、D无偏性
16、1. 若残差项服从正态分布，则系数仍是服从正态分布。
17、2. 总体平方和由残差平方和和回归平方和组成。
18、3. 具有因果关系的变量之间一定有数学上的相关关系，具有相关关系的变量之间一定具有因果关系。
19、
20、5.解释变量也称因变量，被解释变量也称自变量。
计量经济学重修考试
1、1. 简述BLUE的含义。
2、2. 总体回归模型与样本回归模型有什么区别？
3、3.什么是随机误差项？
4、回归分析与相关分析的联系是什么？
5、5. 模型检验包括几个方面？
6、五、应用题（本大题共3小题，第1小题5分，第二小题5，第三小题4分，共14分；根据题干作答，并简明扼要作解释）
7、六、论述题（本大题共2小题，每小题8分，共16分；根据答案酌情给分） 1.假定给出我国2008~2018年价格变动与需求量的数据，请描述建立一个计量经济学模型的步骤。
8、2. 阐述计量经济学的学科体系。
学习通计量经济学_12
计量经济学是经济学领域的一个分支，其主要研究经济现象与数理模型之间的关系。
在学习计量经济学的过程中，第12章是关于“时间序列模型”的内容。
时间序列模型介绍
时间序列模型是指对一个变量在时间上的变化进行建模与预测。
常见的时间序列模型有自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
自回归模型（AR）
自回归模型是指当前值与过去值之间存在着一定的线性关系。
其中，AR(p)表示有p个滞后项。
例如：
yt = β0 + β1yt-1 + β2yt-2 + ... + βpyt-p + εt移动平均模型（MA）
移动平均模型是指当前值与过去的随机误差项之间存在着一定的线性关系。
其中，MA(q)表示有q个滞后项。
例如：
yt = μ + θ1εt-1 + θ2εt-2 + ... + θqεt-q + εt自回归移动平均模型（ARMA）
自回归移动平均模型是指当前值与过去值和过去的随机误差项之间存在着一定的线性关系。
其中，ARMA(p,q)表示有p个滞后项和q个随机误差项。
例如：
yt = β0 + β1yt-1 + β2yt-2 + ... + βpyt-p + θ1εt-1 + θ2εt-2 + ... + θqεt-q + εt自回归积分移动平均模型（ARIMA）
自回归积分移动平均模型是指对非平稳时间序列进行差分后得到的平稳时间序列，再进行自回归与移动平均拟合的模型。
其中，ARIMA(p,d,q)表示有p个滞后项、d阶差分和q个随机误差项。
例如：
yt = β0 + β1yt-1 + β2yt-2 + ... + βpyt-p + θ1εt-1 + θ2εt-2 + ... + θqεt-q + εt小结
时间序列模型是研究经济变量在时间上的变化规律的重要工具。
学习时间序列模型的理论和方法，可以帮助我们更好地理解经济现象的演化和趋势，并能更准确地进行预测与分析。
学习通计量经济学_12
计量经济学是经济学领域的一个分支，其主要研究经济现象与数理模型之间的关系。
在学习计量经济学的过程中，第12章是关于“时间序列模型”的内容。
时间序列模型介绍
时间序列模型是指对一个变量在时间上的变化进行建模与预测。
常见的时间序列模型有自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
自回归模型（AR）
自回归模型是指当前值与过去值之间存在着一定的线性关系。
其中，AR(p)表示有p个滞后项。
例如：
yt = β0 + β1yt-1 + β2yt-2 + ... + βpyt-p + εt移动平均模型（MA）
移动平均模型是指当前值与过去的随机误差项之间存在着一定的线性关系。
其中，MA(q)表示有q个滞后项。
例如：
yt = μ + θ1εt-1 + θ2εt-2 + ... + θqεt-q + εt自回归移动平均模型（ARMA）
自回归移动平均模型是指当前值与过去值和过去的随机误差项之间存在着一定的线性关系。
其中，ARMA(p,q)表示有p个滞后项和q个随机误差项。
例如：
yt = β0 + β1yt-1 + β2yt-2 + ... + βpyt-p + θ1εt-1 + θ2εt-2 + ... + θqεt-q + εt自回归积分移动平均模型（ARIMA）
自回归积分移动平均模型是指对非平稳时间序列进行差分后得到的平稳时间序列，再进行自回归与移动平均拟合的模型。
其中，ARIMA(p,d,q)表示有p个滞后项、d阶差分和q个随机误差项。
例如：
yt = β0 + β1yt-1 + β2yt-2 + ... + βpyt-p + θ1εt-1 + θ2εt-2 + ... + θqεt-q + εt小结
时间序列模型是研究经济变量在时间上的变化规律的重要工具。
学习时间序列模型的理论和方法，可以帮助我们更好地理解经济现象的演化和趋势，并能更准确地进行预测与分析。
