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应用回归分析简答题及答案

4.为什么要对回归模型进行检验？

答：当模型的未知参数估计出来后，就初步建立了一个回归模型。建立回归模型的目的是应用他来研究经济问题，但如果马上就用这个模型去做预测、控制和分析，显然是不够慎重的。因为这个模型是否真正揭示了被解释变量与解释变量之间的关系，必须通过对模型的检验才能决定。

5.讨论样本容量n与自变量个数p的关系,他们对模型的参数估计有何影响?

答：在多元线性回归模型中，样本容量n与自变量个数p的关系是：n>p。如果n<=p对模型的参数估计会带来严重的影响。

因为：（1）在多元线性回归模型中，有p+1个待估参数B，所以样本容量的个数应该大于解释变量的个数，否则参数无法估计。

（2）解释变量X是确定性变量，要求rank(X)=p+1

是一个满秩矩阵。

7.如何正确理解回归方程显著性检验拒绝Ho,接受Ho？

答：（1）一般情况下，当Ho：B1=0被接受时，表明y的取值倾向不随x的值按线性关系变化，这种状况的原因可能是变量y与x之间的相关关系不显著，也可能虽然变量y与x之间的相关关系显著，但这种相关关系不是线性的而是非线性的。

（2）当Ho：B1=0被拒绝时，没有其他信息，只能认为因变量y对自变量x是有效的，但并没有说明回归的有效程度，不能断言y与x之间就一定是线性相关关系，而不是曲线关系或其他的关系。

8.一个回归方程的复相关系数R=0.99，样本决定系数R^2=0.9801,我们能断定这个回归方程就很理想吗？

答：1.在样本容量较少，变两个数较大时，决定系数的值容易接近1，而此时可能F检验或者关于回归系数的t检验，所建立的回归方程都没能通过。

2.样本决定系数和复相关系数接近1只能说明Y 与自变量X1，X2，…，Xp整体上的线性关系成立，而不能判断回归方程和每个自变量都是显著的，还需进

行F检验和t检验。

3.在应用过程中发现，在样本量一定的情况下，如果在模型中增加解释变量必定使得自由度减少，使得R^2增大，因此增加解释变量个数引起的R^2的增大与拟合好坏无关。

9.数据中心化和标准化在回归分析中的意义是什么？

答：原始数据由于自变量的单位不同，会给分析带来一定的困难；又由于涉及的数据量较大，可能会以为舍入误差而使得计算结果并不理想。中心化和标准化回归系数有利于消除由于量纲不同、数量级不同带来的影响，避免不必要的误差。

10.试举例说明产生异方差的原因。

答：由于实际问题是错综复杂的，因而在建立实际问题的回归模型时，经常会出现某一些因素或一些因素随着解释变量观测值的变化而对被解释变量产生不同的影响，导致随机误差项产生不同方差。引起异方差的原因很多，担当样本数据为截面数据时容易出现异方差。

例如：烟具城镇居民收入与购买量的关系：

Yi=Bo+B1Xi+Ei，i=1,2，···，n

其中：Yi表示第i户的消费额，Xi表示第i户的收入量

由于低收入的家庭购买差异性比较小，大都购买生活必需品，但高收入的家庭购买行为差异很大，所以随即项Ei具有不同的方差。

11.异方差性带来的后果是什么？

答：（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。

12.简述用加权最小二乘法消除线性回归中异方差性的思想与方法。

答：思想：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性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。在异方差的条件下，平方和中的每一项的地位不同，误差项方差大的项，在平方和中作用大，回归线被拉向方差大的项。加权最小二乘法是在平方和中加入一个适当的权数Wi，以调整各项在平方和中的作用。

方法：加权最小二乘法、BOX-COX变换法、方差稳定性变换法。

13.试举一可能产生随机误差项序列相关的例子。

答：例如，居民消费函数的模型：Ct=Bo+B1Yt+Et,t=1,2,```,n

由于居民收入对消费影响有滞后性，而且今年消费水平受上年消费水平影响，则可能出现序列相关性。另外由于消费习惯的影响被包含在随机误差项中，则可能出现序列相关性（往往是正相关）。

14.序列相关性带来的严重后果是什么？

答：（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。

15.说明引起异常值的原因和消除异常值的方法。

答：原因：

1.数据登记误差，存在抄写或录入的错误；

2.数据测量误差；

3.数据随机误差；

4.缺少重要自变量；

5.缺少观测数据；

6.存在异方差；

7.模型选用错误，线性模型不适用。

方法：1.重新核实数据；

2.重新测量数据；

3.删除或重新官策异常值数据；

4.增加必要的自变量；

5.增加观测数据，适当扩大自变量取值范围；

6.采用加权线性回归；

7.改用非线性回归模型。、

16.在运用逐步回归法时，α进和α出的赋值原则是什么？说明理由。

答：原则是要求引入自变量的显著水平α进小于剔除自变量的显著性水平α出，否则可能出现死循环；

17.试述逐步回归的思想方法。

答：逐步回归的基本思想是有进有出。具体做法是将变量一个一个的引入，当每引入一个自变量后，对已选入的变量要进行逐个检验，当原引入变量由于后面变量的应纳入而变得不再显著时，要将其剔除。引入一个变量或从回归防方程中剔除一个变量，为逐步回归的一步，每一步都要进行F检验，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著的变量。这个过程反复进行，直到无显著变量引入回归方程，也

无不显著变量从回归方程中剔除为止。这样就避免了前进法和后退法各自的缺陷，保证了最后得到的回归子集是最优回归子集。

18.多重共线性对回归参数的估计有何影响？

答：1、完全共线性下参数估计量不存在；

2、近似共线性下OLS估计量非有效；

3、参数估计量经济含义不合理；

4、变量的显著性检验失去意义；

5、模型的预测功能失效。

19.具有严重多重共线性的回归方程能不能用来做经济预测？

答：虽然参数估计值方差的变大容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义。但如果利用模型去做经济预测，只要保证自变量的相关类型在未来期中一直保持不变，即使回归模型中包含严重多重共线性的变量，也可以得到较好预测结果；否则会对经济预测产生严重的影响。

20.多重共线性的产生于样本容量的个数n、自变量的个数p有无关系？

答：有关系，增加样本容量不能消除模型中的多重共线性，但能适当消除多重共线性造成的后果。当自变量的个数p较大时，一般多重共线性容易发生，所以自变量应选择少而精。

创新能力简答题、论述题、案例分析

四、简答题 100、创新能力的内涵有哪些？答案：创新能力的内涵有三重含义：一是形成或产生新的思想、观念或创意的能力；二是利用新思想、观念或创意创造出新的产品、流程或组织等各种新事物的能力；三是应用和实现新事物价值的能力 101、创新能力的要素主要有哪些？答案：创新能力的要素主要有综合性、独创性、实践性、坚持不懈，四大要素。 102、什么是创新能力？创新能力一般由哪些能力构成的？答案：创新能力是指创新者、创新团队、创新机构乃至更大的经济或社会实体进行创新的能力。创新能力一般由学习能力、分析能力、综合能力、想象能力、批判能力、创造能力、解决问题的能力、实践能力、组织协调能力以及整合多种能力的能力。 103、个人创新能力包括哪些基本内容？如何提高自己的创新能力？答案：个人创新能力包括：学习、观察、想象、抽象、分析、类推、建模、展现、协作、更换思考维度、更换认识模式以及综合思考等方面的能力。创新者个人可以用以下三种方式进行锻炼，以提高自己的创新能力：自我锤炼；在协作中锤炼；在学习中锤炼。 104、创新需要哪些方面的人才才能实现？答案：创新需要三方面的人才：第一类人才有着梦想家的气质、多方面的知识贮备和全局观念，他们善于捕捉和产生新思想或创意，对创新组织的创新潜力有着全面而适当的了解，他们是创新蓝图的绘制者。第二类人才是工程师型的实干家，他们有精深的专业知识、设计才能和实践经验，能够将创新蓝图转化为具体的产品、成果或工艺。第三类人才在创新成果的社会化应用方面则有着特别的禀赋，是企业家型的实干家。 105、简述天津地铁公司的创新模式。答案：天津地铁公司的创新模式是一点两翼七条线：“一点”就是“专业技术人才队伍建设”，“两翼”就是“企业管理、企业文化”两个坚强的翅膀，“七条线”就是“研究发展、新线规划、工程建设、地铁运营、经营开发、财务融资、安全监察”七条创新主线。 106、简述中国重汽自主创新的四项措施。答案:中国重汽自主创新的四项措施是：体制创新，管理创新，技术创新，企业文化创新。107、简述上海隧道股份公司的创新活动的主要体现。答案：上海隧道股份公司的创新活动的主要体现在（1）专有的地铁土压平衡盾构的动态设计技术；（2）盾构核心及关键部件的创新发明；（3）盾构监控系统；（4）施工配套产品的创新研制。 108、简述邢东煤矿自主创新的成因。答案：邢东煤矿自主创新的成因：（1）现实需要提供创新压力，（2）企业的改革发展为研发矸石回填技术奠定了必要的基础，（3）节能减、排环保工作的迫切要求推动实施煤矸石治理工程，（4）决策层的正确决策和持续支持。 109、简述上海振华港口机械公司创新活动的体现。答案：上海振华港口机械公司创新之处在于：（1）创新设计了超大直径无平衡梁四排全滚轮的全回转支撑装置，采用四条环形轨道支撑旋转上部达万吨的重量，实现了万吨重量载荷的均匀分布。（2）自创大直径回转支撑平面和回转大针销轮加工工艺。（3）创新采用分体锻造与装配的技术，解决了吊重3750吨、自重超过100吨吊钩国内无法直接锻造的难题。（4）起重机臂架采用了高强度钢焊接的桁架结构，攻克高强钢的焊接工艺技术，通过对焊接变形以及质量控制的研究，控制起重臂的自重变形和焊接变形。（5）创新研制浮吊定位关键设备

计量经济学重要简答题

计量经济学重点简答题 1.简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间得关系。答：计量经济学就是经济理论、统计学与数学得综合.经济学着重经济现象得定性研究,计量经济学着重于定量方面得研究。统计学就是关于如何收集、整理与分析数据得科学，而计量经济学则利用经济统计所提供得数据来估计经济变量之间得数量关系并加以验证。数理统计学作为一门数学学科,可以应用于经济领域，也可以应用于其她领域；计量经济学则仅限于经济领域。计量经济模型建立得过程，就是综合应用理论、统计与数学方法得过程,计量经济学就是经济理论、统计学与数学三者得统一。２、计量经济模型有哪些应用？答：①结构分析②经济预测③政策评价④检验与发展经济理论 3、简述建立与应用计量经济模型得主要步骤。答:模型设定估计参数模型检验模型应用或1)经济理论或假说得陈述２) 收集数据3）建立数理经济学模型4)建立经济计量模型5）模型系数估计与假设检验６）模型得选择7)理论假说得选择８)经济学应用 4、对计量经济模型得检验应从几个方面入手？答：①经济意义检验②统计推断检验③计量经济学检验④模型预测检验 5、计量经济学应用得数据就是怎样进行分类得？答:时间序列数据截面数据面板数据虚拟变量数据 6、解释变量与被解释变量，内生变量与外生变量被解释变量就是模型要研究得对象，被称为“因变量”，就是变动得结果。解释变量就是说明被解释变量变动得原因,被称为“自变量”，就是变动得原因. 内生变量就是其数值由模型所决定得变量，就是模型求解得结果。外生变量就是其数值由模型以外决定得变量。 7、计量经济学得含义计量经济学就是以经济理论与经济数据得事实为依据,运用数学、统计学得方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系与规律得一门经济学科。 8、在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项？答:随机误差项就是计量经济模型中不可缺少得一部分. 产生随机误差项得原因有以下几个方面:①模型中被忽略掉得影响因素造成得误差;②模型关系认定不准确造成得误差;③变量得测量误差；④随机因素. 9．对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显著性Ｆ检验之后，还要对每个回归系数进行就是否为0得ｔ检验? 答：多元线性回归模型得总体显著性F检验就是检验模型中全部解释变量对被解释变量得共同影响就是否显著。通过了此F检验，就可以说模型中得全部解释变量对被解释变量得共同影响就是显著得,但却不能就此判定模型中得每一个解释变量对被解释变量得影响都就是显著得。因此还需要就每个解释变量对被解释变量得影响就是否显著进行检验,即进行t 检验. 10、古典线性回归模型具有哪些基本假定。答：1 随机误差项与解释变量不相关。２随机误差项得期望或均值为零。３随机误差项具有同方差,即每个随机误差项得方差为一个相等得常数。4 两个随机误差项之间不相关,即随机误差项无自相关。 1１、在多元线性回归分析中，为什么用修正得决定系数衡量估计模型对样本观测值得拟合优度？答:因为人们发现随着模型中解释变量得增多,多重决定系数得值往往会变大,从而增加了模

应用回归分析,第8章课后习题参考答案

第8章非线性回归思考与练习参考答案 8.1 在非线性回归线性化时，对因变量作变换应注意什么问题？答：在对非线性回归模型线性化时，对因变量作变换时不仅要注意回归函数的形式，还要注意误差项的形式。如： (1) 乘性误差项，模型形式为 e y AK L αβε =， (2) 加性误差项，模型形式为y AK L αβ ε = + 对乘法误差项模型（1）可通过两边取对数转化成线性模型，（2）不能线性化。一般总是假定非线性模型误差项的形式就是能够使回归模型线性化的形式，为了方便通常省去误差项，仅考虑回归函数的形式。 8.2为了研究生产率与废料率之间的关系，记录了如表8.15所示的数据，请画出散点图，根据散点图的趋势拟合适当的回归模型。表8.15 生产率x （单位/周） 1000 2000 3000 3500 4000 4500 5000 废品率y （%） 5.2 6.5 6.8 8.1 10.2 10.3 13.0 解：先画出散点图如下图： 5000.00 4000.003000.002000.001000.00x 12.00 10.00 8.006.00 y

从散点图大致可以判断出x 和y 之间呈抛物线或指数曲线，由此采用二次方程式和指数函数进行曲线回归。（1）二次曲线 SPSS 输出结果如下： Model Summ ary .981 .962 .942 .651 R R Square Adjusted R Square Std. E rror of the Estimate The independent variable is x. ANOVA 42.571221.28650.160.001 1.6974.424 44.269 6 Regression Residual Total Sum of Squares df Mean Square F Sig.The independent variable is x. Coe fficients -.001.001-.449-.891.4234.47E -007.000 1.417 2.812.0485.843 1.324 4.414.012 x x ** 2 (Constant) B Std. E rror Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. 从上表可以得到回归方程为：72? 5.8430.087 4.4710y x x -=-+? 由x 的系数检验P 值大于0.05，得到x 的系数未通过显著性检验。由x 2的系数检验P 值小于0.05，得到x 2的系数通过了显著性检验。（2）指数曲线 Model Summ ary .970 .941 .929 .085 R R Square Adjusted R Square Std. E rror of the Estimate The independent variable is x.

统计学简答题整理

统计学简答题整理第一章P11 1．获取直接统计数据的渠道主要有哪些？及区别在于？普查、抽样调查普查是为某一特定目的，专门组织的一次性全面调查。这是一种摸清国情、国力的重要调查方法。花费的时间、人力、财力和物力都较大，间隔的时间较长。而两次普查之间的年份以抽样调查方法获得连续的统计数据。抽样调查是统计调查中应用最广、最为重要的调查方法，它是通过随机样本对总体数量规律性进行推断的调查研究方法。存在着由样本推断总体产生的抽样误差，但统计方法可以估计出误差的大小进一步控制误差；节省人力、财力、物力，又能保证实效性 2.简要说明抽样误差和非抽样误差。非抽样误差是由于调查过程中各有关环节工作失误造成的。（它包括调查方案中有关规定或解释不明确所导致的填报错误、抄录错误、汇总错误，不完整的抽样框导致的误差，调查中由于被调查者不回答产生的误差，还有一种人为干扰造成的误差即有意瞒报或低报数据等）。非抽样误差在普查、抽样调查中都有可能发生，但可以避免。抽样误差是利用样本推断总体时产生的误差。（由于样本只是总体的一部分，用样本的信息去推断总体，或多或少总会存在误差，因而抽样误差对任何一个随机样本来讲都是不可避免的。但可计量、可控制）。抽样误差与样本量的平方根成反比关系。第二章P51

1.统计的计量尺度 ①列名尺度（定类尺度）：是按照某一品质标志将总体分组之后，对属性相同的单位进行计量的方法。各组之间的关系是并列的，没有大小、高低、先后之别。 ②顺序尺度（定序尺度）:是按照某一品质标志将总体分组，对等级相同的单位进行计量的方法。各组之间的关系是有顺序的，可以进行排序。 ③间隔尺度（也称定距尺度）：是按某一数量标志将总体分组，对相同数量或相同数量范围的单位或其标志值进行计量的方法。其特点是不仅可以进行排序，还可以计算不同数值之间的绝对差距。 ④比例尺度（也称定比尺度）：是类似于间隔尺度，又高于间隔尺度的计量方法。其特点是不仅可计算数值的绝对差异，还可以计算数值的相对差异。 2.简述统计分组的概念和作用。概念：统计分组是根据统计研究目的，选择一定的分组标志，将总体划分为若干组的统计方法。其目的是使组与组有明显差别，同一组中具有相对的同质性。（例：人口按性别、年龄、民族、职业分组；企业按规模分为大型、中型和小型。）作用：1.划分社会经济现象的类型 2.反映总体的内部结构 3.分析现象之间的依存关系 3.简述众数、中位数和均值的特点与应用场合。众数是总体中出现次数最多的标志值。反映了标志值分布的集中趋势，是一种由位置决定的平均数。可以没有众数也可有两个。

应用回归分析第2章课后习题参考答案

2.1 一元线性回归模型有哪些基本假定？答：1. 解释变量 1x , ,2x ,p x 是非随机变量，观测值,1i x ,,2 i x ip x 是常数。 2. 等方差及不相关的假定条件为 ? ? ? ? ? ? ??????≠=====j i n j i j i n i E j i i ,0),,2,1,(,),cov(,,2,1, 0)(2 σεεε 这个条件称为高斯-马尔柯夫(Gauss-Markov)条件，简称G-M 条件。在此条件下，便可以得到关于回归系数的最小二乘估计及误差项方差2σ估计的一些重要性质，如回归系数的最小二乘估计是回归系数的最小方差线性无偏估计等。 3. 正态分布的假定条件为 ???=相互独立 n i n i N εεεσε,,,,,2,1),,0(~212 在此条件下便可得到关于回归系数的最小二乘估计及2σ估计的进一步结果，如它们分别是回归系数的最及2σ的最小方差无偏估计等，并且可以作回归的显著性检验及区间估计。 4. 通常为了便于数学上的处理，还要求,p n >及样本容量的个数要多于解释变量的个数。在整个回归分析中，线性回归的统计模型最为重要。一方面是因为线性回归的应用最广泛；另一方面是只有在回归模型为线性的假设下，才能的到比较深入和一般的结果；再就是有许多非线性的回归模型可以通过适当的转化变为线性回归问题进行处理。因此，线性回归模型的理论和应用是本书研究的重点。 1. 如何根据样本),,2,1)(;,,,(21n i y x x x i ip i i =求出p ββββ,,,,210 及方差2σ的估计; 2. 对回归方程及回归系数的种种假设进行检验； 3. 如何根据回归方程进行预测和控制，以及如何进行实际问题的结构分析。 2.2 考虑过原点的线性回归模型 n i x y i i i ,,2,1,1 =+=εβ误差n εεε,,,21 仍满足基本假定。求1β的最小二乘估计。答：∑∑==-=-=n i n i i i i x y y E y Q 1 1 2112 1)())(()(ββ

00541语言学概论简答题分析题笔记小抄

30．以下面几个组合为例，说明消除歧义的常用方法。烤红薯我想起来了鸡不吃了 33．利用以下材料分析什么是变音类型中的同化、异化、弱化和脱落。 33.考察下列词语的读音，根据语流音变的类型将其分别填入A.B.C.D四项中： ①分[f?n]+配[p‘ei]→分配[f?m p‘ei] ②喇[lA]+叭[pA]→喇叭[1A b?] ③豆[t?u]+腐[fu]→豆腐[t?uf] ④慢[man]+慢儿[mar]→慢慢儿[mai mar] ⑤look[luk]（看）+ed[d]（动词过去时）→looked[lukt] ⑥in[in]（在……上）+bed[bed]（床）→in bed[im bed] A.同化：①⑤⑥ B.异化：④ C.弱化：② D.脱落：③ 30．请先将下表绘制在答题卡上，用汉语拼音为汉字注音并分析其音节结构(填表) 31．按照传统“六书”理论，分析下面汉字的结构： 33．比较和归纳下列汉语普通话音节和英语音节在音节类型上的异同。

34．请分别指出下列两个语言片断各有哪些不同的结构和意义，并说明这些不同的结构和意义在语音形式上各有什么特点。 A．想起来了 B.北京人多 33．根据语素间的组合关系，将下列复合词分别填入A、B、C、D四项中： 34．用义素分析法的矩阵图分析和描写“叔叔、舅舅、姑姑、婶婶”这组亲属词语的语义差别。在答题纸上列表作答。 30.找出下面各项中的成词语素和不定位语素：走了员工好吗胖乎乎朋友答：成词语素：走了好吗胖不定位语素：走员工好胖朋友 32.分析下面组合中变元的语义角色答：吃食堂喝开水写文章飘雪花涂蜡笔读课文（住所）（受事）（结果）（随事）（工具）（受事）

回归分析练习试题和参考答案解析

1 下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据：求：(1)人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，绘制散点图，并说明二者之间的关系形态。 (2)计算两个变量之间的线性相关系数，说明两个变量之间的关系强度。 (3)求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。 (4)计算判定系数，并解释其意义。 α=)。 (5)检验回归方程线性关系的显著性(0.05 (6)如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平。 (7)求人均GDP为5000元时，人均消费水平95％的置信区间和预测区间。解：（1）

可能存在线性关系。（2）相关系数：系数a 模型非标准化系数标准系数 t Sig. 相关性 B标准误差试用版零阶偏部分 1(常量).003 人均GDP.309.008.998.000.998.998.998 a. 因变量: 人均消费水平有很强的线性关系。（3）回归方程：734.6930.309 y x =+ 系数a 模型非标准化系数标准系数t Sig.相关性

回归系数的含义：人均GDP没增加1元，人均消费增加元。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规范排版。系数(a) 模型非标准化系数标准化系数 t显著性B标准误Beta 1（常量）人均GDP（元） %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%（4）模型汇总模型R R 方调整 R 方标准估计的误差 1.998a.996.996 a. 预测变量: (常量), 人均GDP。人均GDP对人均消费的影响达到%。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规范排版。模型摘要模型R R 方调整的 R 方估计的标准差

计量经济学简答题及答案精编版

计量经济学简答题及答案 1、比较普通最小二乘法、加权最小二乘法和广义最小二乘法的异同。答：普通最小二乘法的思想是使样本回归函数尽可能好的拟合样本数据，反映在图上就是是样本点偏离样本回归线的距离总体上最小，即残差平方和最小∑=n i i e 12min 。只有在满足了线性回归模型的古典假设时候，采用OLS 才能保证参数估计结果的可靠性。在不满足基本假设时，如出现异方差，就不能采用OLS 。加权最小二乘法是对原模型加权，对较小残差平方和2i e 赋予较大的权重，对较大2i e 赋予较小的权重，消除异方差，然后在采用OLS 估计其参数。在出现序列相关时，可以采用广义最小二乘法，这是最具有普遍意义的最小二乘法。最小二乘法是加权最小二乘法的特例，普通最小二乘法和加权最小二乘法是广义最小二乘法的特列。 6、虚拟变量有哪几种基本的引入方式? 它们各适用于什么情况? 答: 在模型中引入虚拟变量的主要方式有加法方式与乘法方式，前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。 7、联立方程计量经济学模型中结构式方程的结构参数为什么不能直接应用OLS 估计？答：主要的原因有三：第一，结构方程解释变量中的内生解释变量是随机解释变量,不能直接用OLS 来估计；第二，在估计联立方程系统中某一个随机方程参数时，需要考虑没有包含在该方程中的变量的数据信息，而单方程的OLS 估计做不到这一点；第三，联立方程计量经济学模型系统中每个随机方程之间往往存在某种相关性，表现于不同方程随机干扰项之间，如果采用单方程方法估计某一个方程，是不可能考虑这种相关性的，造成信息的损失。 2、计量经济模型有哪些应用。答：①结构分析，即是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究，分析当其他条件不变时，模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。②经济预测，即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。③政策评价，对不同的政策方案可能产生的后果进行评价对比，从中做出选择的过程。④检验和发展经济理论，计量经济模型可用来检验经济理论的正确性，并揭示经济活动所遵循的经济规律。 6、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。答：一般分为5个步骤：①根据经济理论建立计量经济模型；②样本数据的收集； ③估计参数；④模型的检验；⑤计量经济模型的应用。 7、对计量经济模型的检验应从几个方面入手。答：①经济意义检验；②统计准则检验；③计量经济学准则检验；④模型预测检验。

简答题及论述题

【简答题及论述题】 1．《氓》以对比手法刻画人物性格的特点：(1)对比的焦点一是双方对对方不同的态度，二是两个人物本身思想行为的前后变化。(2)通过前后对比、相互映衬，显出两个人的善恶美丑及彼此间的强烈反差。 2．以被弃为界，分析《氓》的女主人公形象：以结婚为界，分析氓的形象：(1)女主人公由单纯、天真、热情而略带软弱转变为成熟、理智、冷静而坚毅刚强。(2)氓在婚前“信誓旦旦”急于成亲，婚后“至于暴矣”终至遗弃，暴露了他忠诚是假，虚伪是真的本质。 3．分析《国殇》第一段，全景鸟瞰，局部特写，动静结合的特点：(1)第一段写激战。①描写旌旗蔽日、敌军压境的壮阔场面，有鸟瞰全局之势。②在此背景下描写敌我短兵相接：陷入泥潭的战车、死伤的战马、楚军鼓手不屈不挠的身影，如一组组特写。③“严杀尽兮弃原野”激战之后的寂静与先前激战的场面形成强烈对比，动静结合。(2)第二段礼赞为国捐躯的战士。前段为后段的铺垫，后段为前段的升华。外形描写与精神赞美相结合。 4．分析《哀郢》叙事与抒情相结合的特点，即怎样通过流亡历程的叙写表达深沉的思想感情：(1)在叙述自己流亡过程的同时，不断抒发对故都的思念和对楚国命运的忧虑。(2)表现为：离开郢都频频回首，思君念国；至洞庭湖向东，梦魂思念，离都日远；到了陵阳，恍恍惚惚，忧愁相接。然后总结郢都沦陷、百姓流亡、自己流放的原因在于君王亲近小人，小人日进，诬陷贤者，贤者日益疏远。 5．《冯谖客孟尝君》如何运用欲扬先抑的手法刻画冯谖、增强文章趣味：(1)抑：冯谖“无好”“无能”，弹铗而歌，诛求无厌，有了车则招摇过市，炫耀于人。(2)扬：而后收债于薛，市义而归，棋高一着；深谋远虑，“复凿二窟”。可见冯谖奇异性格与不凡的见识。 6．分析《项羽本纪》项羽形象的性格特征：(1)钜鹿之战、鸿门宴、垓下之围和乌江自刎等场景，刻画了项羽缺乏智谋、勇武粗豪的性格。尽管他在战场上叱咤风云，所向无敌，不可一世，然而，勇武有余而谋略不足。鸿门宴上由于寡断少谋，轻易放走了敌手，导致日后自刎乌江的悲剧。(2)作者在极写项羽豪霸之气的同时，也未忽略对他内心矛盾与痛苦的刻画。在陷入垓下重围之中，项羽夜饮不眠，慷慨悲歌，涕泪并下，这些情节和场面的描写，展示了人物性格的不同侧面，显得丰满而有立体感。 7．分析“霸王别姬”的情节对于丰满项羽形象、增强文章悲剧气氛的作用：(1)“霸王别姬”充分表现了项羽面临失败的复杂心情。通过夜饮、吟唱、泣下等细节描写，可见他对难以逆转败局的痛苦，对天时不利的愤激不平，以及对虞姬的依恋不舍。(2)展现了项羽隐于粗豪形表之后的沉重的内心世界，让人看到了项羽性格的另一些侧面，同时也渲染了作品的悲剧气氛。 8．分析《苏武传》中苏武形象：《苏武传》是《汉书》中写得极为生动，富有文学性的一篇，也是充满爱国精神的佳作。(1)苏武处处维护民族的尊严和国家的利益，不忘使臣之命，既表现了对匈奴的修好之愿，而又不为所屈，奋力抗争。(2)他对于卫律的始而威胁，继而利诱，终以断水绝粮相通等手段一一从容处之。在受审讯时他以自刎对之，义不受辱，最后匈奴欲以冻饿置之死地，他千方百计自救，奇迹般地活了下来；而对李陵的劝降，苏武只是以君臣和国家大义自剖心迹。(3)苏武临危不惧，视死如归，处事得体，不失汉朝使节的身份，正气凛然，维护了民族尊严，感人至深。 9．分析《古诗为焦仲卿妻作》中兰芝、仲卿的形象，并指出他们之间的差异：(1)兰芝：知书识礼，勤劳能干，忠于爱情，不能忍受无理逼迫，对事情有清醒的认识，有反抗性；(2)仲卿反抗性逊于兰芝，对问题的认识远不如兰芝。10．曹操《短歌行》的艺术特点：(1)隐约曲折的表达方式。(2)引用《诗经》成句，巧妙表达自己的愿望。(3)运用比兴手法，形象生动，含蓄深沉。【参见前：《短歌行》第8题具体说明】 11．曹丕《燕歌行》中景物描写的作用：(1)萧瑟悲凉的秋景烘托凄清寂寞的氛围，燕雁南归对照丈夫不归。(2)秋夜景色，牵牛织女，表达无限悲伤。 12．分析曹植《赠白马王彪》借景物抒写情思的表现手法：(1)第二章受淫雨影响，路途险阻难行的情景，抒发了诗人对京城的依恋，对前途的忧惧。(2)第四章写初秋原野的萧条，抒发凄凉孤独之感。(3)“归鸟”“孤兽”情景交融，感物伤怀，抒发生离死别的悲哀。 13．分析曹植《赠白马王彪》艺术特点：(1)借景抒情与直抒胸臆相结合。(2)比兴手法的运用。(3)章与章蝉联的顶针形式。(诗除第一、第二章外，为首尾相接的辘轳体。如第三章结尾：我马玄以黄；而第四章开头：玄黄犹能进；结尾：抚心长太息；第五章开头：太息将何为。以此类推，构成辘轳体) 14．左思《咏史》(郁郁涧底松)揭露了怎样的社会现实：以涧底松、山上苗的对比发端，与“世胄蹑高位，英俊沉下僚”的人间不平现象形成鲜明的对照，揭露了门阀制度下庸才盘据高位，英俊屈居下属的不合理现象，为古今受压抑者鸣不平。 15．陶渊明《归园田居》(少无适俗韵)描写田园风光的特点，表达作用怎样的思想感情：(1)质朴、宁静、平和，充满生活气息。(2)热爱田园，田园生活悠闲，与官场的丑恶、纷扰成为鲜明的对照，回到田园的诗人无比喜悦。 16．陶渊明《饮酒》(结庐在人境)开头“心远地自偏”四句的哲理：心远地偏，重在把握自我。内心超脱。远离争名夺

回归分析练习题及参考答案

求：(1)人均GDP 作自变量，人均消费水平作因变量，绘制散点图，并说明二者之间的关系形态。 (2)计算两个变量之间的线性相关系数，说明两个变量之间的关系强度。 (3)求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。 (4)计算判定系数，并解释其意义。 (5)检验回归方程线性关系的显著性(0.05α=)。 (6)如果某地区的人均GDP 为5000元，预测其人均消费水平。 (7)求人均GDP 为5000元时，人均消费水平95％的置信区间和预测区间。解：（1）可能存在线性关系。（2）相关系数：

（3）回归方程：734.6930.309 y x =+ 回归系数的含义：人均GDP没增加1元，人均消费增加0.309元。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规范排版。系数(a) 模型非标准化系数标准化系数 t 显著性B 标准误Beta 1 （常量）734.693 139.540 5.265 0.003 人均GDP（元）0.309 0.008 0.998 36.492 0.000 a. 因变量: 人均消费水平（元）%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 人均GDP对人均消费的影响达到99.6%。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规范排版。模型摘要模型R R 方调整的R 方估计的标准差 1 .998(a) 0.996 0.996 247.303 a. 预测变量:(常量), 人均GDP（元）。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

计量经济学名词解释和简答题

计量经济学第一部分：名次解释第一章 1、模型：对现实的描述和模拟。 2、广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。 3、狭义计量经济学：以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。第二章 1、总体回归函数：指在给定Xi 下Y 分布的总体均值与Xi 所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。 2、样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y ，X 的若干组值形成的样本所建立的回归函数。 3、随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。 4、线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。 5、随机干扰项：即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。 6、残差项：是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。 7、条件期望：即条件均值，指X 取特定值Xi 时Y 的期望值。 8、回归系数：回归模型中βo ，β1等未知但却是固定的参数。 9、回归系数的估计量：指用?μ01 ,ββ等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。 10、最小二乘法：又称最小平方法，指根据使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。 11、最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。 12、估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。 13、总离差平方和：用TSS 表示，用以度量被解释变量的总变动。 14、回归平方和：用ESS 表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。 15、残差平方和：用RSS 表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。 16、协方差：用Cov （X ，Y ）表示，度量X,Y 两个变量关联程度的统计量。 17、拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。 18、t 检验时针对每个解释变量进行的显著性检验，即构造一个t 统计量，如果该统计量的值落在置信区间外，就拒绝原假设。 19、相关分析：研究随机变量间的相关形式 20、回归分析：研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。第三章 1、多元线性回归模型：在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量的影响的现象，表现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型成为多元线性回归模型，多元指多个变量。

应用回归分析课后答案

应用回归分析课后答案第二章一元线性回归解答：EXCEL结果: SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R R Square Adjusted R Square 标准误差观测值5 方差分析 df SS MS F Significance F 回归分析125 残差3 总计410 Coefficients标准误差t Stat P-value Lower 95%Upper 95%下限%上限% Intercept X Variable 15 RESIDUAL OUTPUT 观测值预测Y残差 1 2 3 4 5 SPSS结果：（1）散点图为：

（2）x 与y 之间大致呈线性关系。（3）设回归方程为01y x ββ∧ ∧ ∧ =+ 1β∧ = 12 2 1 7()n i i i n i i x y n x y x n x -- =- =-=-∑∑ 0120731y x ββ-∧- =-=-?=- 17y x ∧ ∴=-+可得回归方程为（4）22 n i=1 1()n-2i i y y σ∧∧=-∑ 2 n 01i=1 1(())n-2i y x ββ∧∧=-+∑ =222 22 13???+?+???+?+??? （10-（-1+71））（10-（-1+72））（20-（-1+73））（20-（-1+74））（40-（-1+75）） []1 169049363 110/3= ++++= 1 330 6.13 σ∧=≈ （5）由于2 11(, )xx N L σββ∧ :

t σ ∧ == 服从自由度为n-2的t分布。因而 /2 |(2)1 P t n α α σ ?? ?? <-=- ?? ?? 也即： 1/211/2 (p t t αα βββ ∧∧ ∧∧ -<<+=1α - 可得 1 95% β∧的置信度为的置信区间为（7-2.3537+2.353即为：（，） 2 2 00 1() (,()) xx x N n L ββσ - ∧ + : t ∧∧ == 服从自由度为n-2的t分布。因而 /2 (2)1 P t n α α ∧ ?? ?? ?? <-=- ?? ?? ?? ?? ?? 即 0/200/2 ()1 pβσββσα ∧∧∧∧ -<<+=- 可得 1 95%7.77,5.77 β∧- 的置信度为的置信区间为（）（6）x与y的决定系数 2 21 2 1 () 490/6000.817 () n i i n i i y y r y y ∧- = - = - ==≈ - ∑ ∑ （7）

财务分析简答题

财务分析简答题公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

1.简述财务分析的概念和内容财务分析是以会计核算和报告资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在的有关筹资活动、投资活动、经营活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价，为企业的投资者、债券者、经营者及其他关心企业的组织或个人了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来、做出正确经营决策、管理控制和监督管理提供准确的信息或依据的经济应用学科。 2．简述不同分析主体进行财务分析的目的（1）企业的投资者进行财务分析最根本的目标是看企业的盈利能力状况，因为盈利能力是投资者资本保值和增值的关键。为了确保资本保值、增值，他们还研究企业的权益结构、支付能力及营运状况。（2）企业的债权人进行财务分析的主要目标：一是看其对企业的借款或其他债权是否能及时、足额收回，即企业偿债能力的大小；二是看其收益状况与风险程度是否相适应，为此，应将偿债能力分析与盈利能力分析结合起来。（3）经营者进行财务分析的目标是综合的和多方面的，其总体目标是盈利能力。在财务分析中，经营者关心的不仅仅是盈利的结果，还包括盈利的原因及过程。其目标是及时发现生产经营中存在的问题与不足，并采取措施解决这些问题，使企业不仅用现有资源盈利更多，而且使企业盈利能力持续提高。（4）与企业经营有关的企业主要指材料供应者、产品购买者等。他们进行财务分析的主要目标在于搞清企业的信用状况，包括商业上的信用和财务上的信用。

（5）国家行政管理与监督部门进行财务分析的目标：一是监督检查各项经济政策、法规、制度在企业、单位的执行情况；二是保证企业财务会计信息和财务分析报告的真实性、准确性，为宏观决策提供可靠信息。 3.简述企业的财务活动和财务目标的关系企业追求财务目标的过程正是企业进行财务活动的过程。这个过程包括筹资活动、投资活动、经营活动和分配活动。（1）企业筹资活动过程是资本的来源过程或资本取得的过程。其目的于以较低的资本成本和较小的风险取得企业所需要的资本。（2）企业投资活动过程是资本的使用过程或资产的取得过程。其目的在于充分使资产，以一定的资产、较小的风险取得尽可能大的产出。（3）企业经营活动过程是资本的耗费和收回过程，其目的在于以较低的成本费用取得较多的收入，实现更多的利润。（4）企业的分配活动过程是资本退出经营的过程或利润分配的过程，其目的在于兼顾各方利益，使企业步入良性循环的轨道。 4.财务会计报表的主要局限性（1）财务会计报表计量的局限性。所谓财务会计报表计量的局限性，是指财务会计报表都是以货币为计量单位计量的，不能反映企业经营中的非货币性事项。另外，以货币为计量手段，在物价变动较大的情况下，特别是在通货膨胀情况下，会对分析数据的准确性产生不利影响，甚至歪曲数据，导致分析结果错误。（2）财务会计报表内容的局限性。财务会计报表内容的局限性主要体现在：第一，财务会计报表由于制度原因、保密原因或规范原因等，不能提供详尽的因素

回归分析练习题(有答案)

1.1回归分析的基本思想及其初步应用一、选择题 1. 某同学由x 与y 之间的一组数据求得两个变量间的线性回归方程为y bx a =+，已知：数据x 的平均值为2，数据 y 的平均值为3，则 ( ) A ．回归直线必过点（2，3） B ．回归直线一定不过点（2，3） C ．点（2，3）在回归直线上方 D ．点（2，3）在回归直线下方 2. 在一次试验中，测得(x,y)的四组值分别是A(1,2),B(2,3),C(3,4),D(4,5)，则Y 与X 之间的回归直线方程为（）A ． y x 1=+ B ． y x 2=+ C ． y 2x 1=+ Ｄ． y x 1=-3. 在对两个变量x ，y 进行线性回归分析时，有下列步骤： ①对所求出的回归直线方程作出解释； ②收集数据(i x 、i y ），1,2i =，…，n ； ③求线性回归方程； ④求未知参数； ⑤根据所搜集的数据绘制散点图如果根据可行性要求能够作出变量,x y 具有线性相关结论，则在下列操作中正确的是（） A ．①②⑤③④ B ．③②④⑤① C ．②④③①⑤ D ．②⑤④③① 4. 下列说法中正确的是（） A ．任何两个变量都具有相关关系 B ．人的知识与其年龄具有相关关系 C ．散点图中的各点是分散的没有规律 D ．根据散点图求得的回归直线方程都是有意义的 5. 给出下列结论：（1）在回归分析中，可用指数系数2 R 的值判断模型的拟合效果，2 R 越大，模型的拟合效果越好；（2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好；（3）在回归分析中，可用相关系数r 的值判断模型的拟合效果，r 越小，模型的拟合效果越好；（4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高．以上结论中，正确的有（）个． A ．1 B ．2 C ．3 D ．4 6. 已知直线回归方程为2 1.5y x =-，则变量x 增加一个单位时（） A.y 平均增加1.5个单位 B.y 平均增加2个单位 C.y 平均减少1.5个单位 D. y 平均减少2个单位 7. 下面的各图中，散点图与相关系数r 不符合的是（）

回归分析简答题演示教学

1、作多元线性回归分析时，自变量与因变量之间的影响关系一定是线性形式的吗？多元线性回归分析中的线性关系是指什么变量之间存在线性关系？答：作多元线性回归分析时，自变量与因变量之间的影响关系不一定是线性形式。当自变量与因变量是非线性关系时可以通过某种变量代换，将其变为线性关系，然后再做回归分析。多元线性回归分析的线性关系指的是随机变量间的关系，因变量y与回归系数B i 间存在线性关系。多元线性回归的条件是：（1）各自变量间不存在多重共线性；（2）各自变量与残差独立；（3）各残差间相互独立并服从正态分布；（4）Y 与每一自变量X 有线性关系。 2、回归分析的基本思想与步骤基本思想：所谓回归分析，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。步骤： 1）确定回归方程中的解释变量和被解释变量。 2）确定回归模型根据函数拟合方式，通过观察散点图确定应通过哪种数学模型来描述回归线。如果被解释变量和解释变量之间存在线性关系，则应进行线性回归分析，建立线性回归模型；如果被解释变量和解释变量之间存在非线性关系，则应进行非线性回归分析，建立非线性回归模型。 3）建立回归方程根据收集到的样本数据以及前步所确定的回归模型，在一定的统计拟合准则下估计出模型中的各个参数，得到一个确定的回归方程。 4）对回归方程进行各种检验由于回归方程是在样本数据基础上得到的，回归方程是否真实地反映了事物总体间的统计关系，以及回归方程能否用于预测等都需要进行检验。 5）利用回归方程进行预测 3、多重共线性问题、不良后果、解决方法多重共线性是指线性回归模型中的自变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。常见的是近似的多重共线性关系，即存在不全为0的p个常数C i,C2,…,Cp使得C i X ii+C2X i2 +…+CpXip ~0,i=1,2,…n