大学生经济计量学期末习题集与答案详解

本资源是一份针对大学生学习经济计量学的期末习题集，包含多项选择题和相关知识点。以下是部分内容的详细解析： 1. **横截面数据与回归分析** - 单项选择题1提到横截面数据是指在同一时点上，不同统计单位（如个体或家庭）的相同统计指标组成的资料。这与时间序列数据相对，强调的是静态的、即时的数据集合。 2. **回归模型与相关系数** - 问题2中涉及的回归方程中，回归标准误差(ˆσ)衡量的是残差的标准偏差，而相关系数(r)度量的是自变量和因变量之间线性关系的强度。当回归直线拟合完美时，即回归平方和等于总离差平方和时，ˆσ=0，此时r的值为±1，表明自变量解释了因变量变化的全部波动。 3. **决定系数（R²）的定义** - 决定系数R²表示回归平方和占总离差平方和的比例，反映了模型解释数据变异性的程度。它是一个衡量模型拟合优度的重要指标，值越接近1，模型解释能力越强。 4. **无效的样本模型** - 选项B中的模型是无效的，因为商品需求通常不会完全由收入和价格单独决定，可能存在其他未被考虑的因素。 5. **t检验与显著性水平** - 习题5中，当样本大小为30，通过t检验来检验回归系数b的显著性时，需要考虑的是自由度（df），即n-2（样本数量减去模型参数的数量）。在0.05的显著性水平下，拒绝原假设的临界值t会根据自由度的不同而变化，因此条件是t统计量大于等于0.025(27)t，因为df=30-2-1=27。 6. **序列相关性检测** - DW统计量是用于判断自回归模型中是否存在序列相关性的工具。当DW值为4时，意味着存在完全的正的一阶自相关。 7. **参数估计方法的选择** - 面对序列相关问题，适宜的参数估计方法是广义差分法（GDC），这是一种针对时间序列数据的稳健估计技术，可以处理自相关性的影响。 8. **显著性水平与假设检验** - 最后，资源中提到了在给定显著性水平下进行的假设检验，例如在t检验中，显著性水平决定了我们拒绝零假设的概率阈值，比如0.05或0.025，这直接影响到拒绝原假设的可能性。 这些题目涵盖了经济计量学的基础概念，包括数据类型、回归分析、模型评估、统计检验以及序列相关性和参数估计方法等关键知识点，对大学生理解经济计量学原理和进行期末复习具有重要的参考价值。