李子奈《计量经济学》(第4版)配套题库-经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型章节题库(圣才出

【答案】×
【解析】进行 G-Q 检验异方差时，用于检验的统计量是
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F
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F
n
2
c
k
1,
n
2
c
k
1
n c k 1 2
可以看出，当 c 越大时，F 分布的自由度也就越小。
三、简答题
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第 4 章 经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型
一、选择题 1．G-Q 检验可以用于检验（ ）的异方差。 A．单调递增或单调递减 B．单调递减或复杂型 C．单调递增或复杂型 D．各种类型 【答案】A 【解析】异方差一般可归结为三种类型：单调递增型、单调递减型、复杂型。G-Q 检 验只能用于检验单调递增和单调递减型的异方差性；White 检验对任何形式的异方差都适 用。
10．G-Q 检验以 t 检验为基础，适用于样本容量较大的情况。（ ） 【答案】× 【解析】G-Q 检验以 F 检验为基础，适用于样本容量较大，异方差为单调递增或单调 递减的情况。
11．进行 G-Q 检验异方差时，排序后去掉中间 c 个观察值，c 值越大，用于检验的统
计量的自由度也就越大，因而 c 应该适量，近似为样本容量的 1/4。（ ）
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行排序，并且只能对异方差为单调递增或单调递减的情况进行检验；怀特检验则不需要排序， 并且能对任何形式的异方差进行检验。
二、判断题 1．在存在异方差情况下，OLS 估计量是有偏的和无效的。（ ） 【答案】× 【解析】当存在异方差情况下，OLS 估计量是无偏的但不具有有效性。
9．一旦模型中的解释变量是随机变量，则违背了基本假设，使得模型的 OLS 估计量有 偏且不一致。（ ）
【答案】×
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【解析】模型中的基本假设是，当解释变量是随机变量时，进一步假设它们与随机干扰 项不相关。事实上，当解释变量是随机变量且与随机干扰项同期相关时，才会使得 OLS 估 计量有偏且不一致。Βιβλιοθήκη Baidu
2．如果存在异方差，通常使用的 t 检验和 F 检验是无效的。（ ） 【答案】√
3．在存在异方差情况下，常用的 OLS 总是高估了估计量的标准差。（ ） 【答案】× 【解析】在存在异方差情况下，OLS 可能高估也可能低估估计量的标准差。
4．如果从 OLS 回归中估计的残差呈现系统模式，则意味着数据中存在异方差。（ ） 【答案】√ 【解析】通过将残差对其相应的观察值描图，了解变量与残差之间是否存在可以观察到 的系统模式，可以用来判断数据中是否存在异方差。
2．下列关于异方差性检验的叙述，正确的是（ ）。 A．通过图示法可以精确断定模型是否存在异方差性 B．G-Q 检验需要对样本进行排序 C．G-Q 检验不需要对样本进行排序 D．怀特检验需要对样本进行排序 【答案】B 【解析】异方差性的检验方法有：图示法、帕克检验与戈里瑟检验、G-Q 检验和怀特 检验等。图示法只能进行大概的判断；帕克检验与戈里瑟检验需要选择不同的解释变量，进 行多次反复试验；G-Q 检验克服了帕克检验与戈里瑟检验中存在的困难，但需要对样本进
2．估计量的渐近统计性质的含义是什么？什么是渐近无偏性？
答：（1）统计量的渐近统计性质是针对大样本而言的，也称为大样本性质，指的是当
样本容量趋于无穷时，估计量所表现出的某种趋势的描述。
（2）渐近无偏性是指当样本趋于无穷时，由样本得出的参数估计量的期望趋于参数的
lim E ˆ 真实值。即：n
n
7．存在多重共线性时，模型参数无法估计。（ ） 【答案】× 【解析】除非存在完全共线性，否则模型的参数是可以估计的。
8．存在多重共线性时，一定会使参数估计值的方差增大，从而造成估计效率的损失。 （）
【答案】× 【解析】决定参数估计量的方差大小的因素除了解释变量间的相关程度外，还有解释变 量自身的方差的大小，以及随机干扰项的大小这两个因素。如果解释变量问有较强的相关性， 但解释变量的方差较大，或随机干扰项的方差较小，都会使得参数估计量的方差变小，从而 效率的损失也不大。
5．当存在序列相关时，OLS 估计量是有偏的并且也是无效的。（ ） 【答案】×
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【解析】当存在序列相关时，OLS 估计量是无偏的且不具有有效性。
6．消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数ρ必须等于 1。（ ） 【答案】√ 【解析】消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数ρ＝1，即假设随机干扰项之间 是完全正序列相关的，这样广义差分方程就转化为一阶差分方程。
∧
∧
，其中 θn 是样本容量为 n 时得到的参数估计量，E（θn）
1．什么是异方差？异方差的来源是什么？请举实例说明。 答：（1）对于模型 Yi＝β0＋β1X1i＋β2X2i＋…＋βkXki＋μi，i＝1，2，…，n，同方差性 假设为：Var（μi）＝σ2＝常数。如果出现 Var（μi）＝σi2＝σ2f（Xi），即对于不同的样本点， 随机干扰项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。 （2）异方差有以下几方面来源：①模型中缺少某些解释变量，从而随机扰动项产生系 统模式；②测量误差；③模型函数形式设置不正确；④异常值的出现，受到随机因素的影响。 在分析实际经济问题时，经常会出现异方差，尤其是采用截面数据作样本的计量经济学 问题。例如分析不同企业广告支出与销售量之间关系时建立的模型，由于销售量除了受广告 支出影响之外还受到其他许多因素的影响，而不同的公司这些影响的差异也大；再如利用年 度数据建立城镇居民人均消费支出与人均可支配收入的线性模型时，由于随年度变化人均消 费支出与人均可支配收入的规模变动很大，人均消费支出还要受消费习惯、价格等因素的影 响，因而也会产生异方差。