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[历年真题] 2011年10月自考国民经济统计概论试题和参考答案

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发表于 2011-10-23 11:56:53 | 显示全部楼层 |阅读模式


国民经济统计概论答案:
    一、1. B2. A3. C4. C5. A6. D7. B8. C9. A10.C11.B12.A13.A14.B15.B16.C17.A18.C19.B
 20.C21.C22.A23.C24.C25.A

    二、1. ACE2. AD3. BCE4. ABD5. AC6. ABCDE7. ACE8. ABCE9. ABCD
    10.ABD11.BCDE12.ABD13.ABCDE14.ABCD15.ABCD


    名词解释

    1;它是固定不变的价格,因此也叫固定价格,它是用某一时期同类产品的平均价格作为固定价统计术语格来计算各个时期的产品价值,目的是为了消除各时期价格变动的影响,保证前后时期之间、地区之间、计划与实际之间指标的可比性。
    2;实物指标是用实物单位计量的总量指标。实物单位是根据事物的属性和特点而采用的计量单位,包括自然单位、度量衡单位和标准实物单位。

    3;调查对象指接受调查的社会现象的总体。调查对象由性质相同的各个调查单位组成。
    4;国民经济账户以账户的形式对国民经济运行过程和结果进行描述。针对国民经济运行的各个 环节,分别设置了不同的账户
    简答:
    1 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得.

  反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得.
    2 经济增长率(RGDP)是末期国民生产总值与基期国民生产总值的比较,以末期现行价格计算末期GNP,得出的增长率是名义经济增长率,以不变价格(即基期价格)计算末期GNP,得出的增长率是实际经济增长率。在量度经济增长时,一般都采用实际经济增长率,经济增长率也称经济增长速度,它是反映一定时期经济发展水平变化程度的动态指标,也是反映一个国家经济是否具有活力的基本指标。

    3 标准差(,也称均方差,是各数据偏离平均数的距离的平均数,它是离均差平方和平均后的方根,用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的,标准差未必相同。

 标准差应用于投资上,可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大,代表回报远离过去平均数值,回报较不稳定故风险越高。相反,标准差数值越细,代表回报较为稳定,风险亦较小。

    4  与自然资源相比,人力资源有哪些特点?
答:人力资源作为国民经济资源中的一个特殊部分,与自然资源相比,具有以下几个主要特点:
(1)不可剥夺性。人力资源属于人类自身所特有,具有不可剥夺性。这是人力资源最根本的特征。
(2)时代性。人力资源在其形成过程中受到时代条件的制约,而且他们只能在时代为他们提供的条件前提下,努力发挥其作用。
(3)时效性。人力资源的形成、开发、使用都受到时间的制约和限制。与自然资源不同,由于人力资源在不同的年龄阶段有着不同的生理和心理特点,所以对人力资源的开发使用要用当其时。
(4)生物性。人力资源存在于人体之中,是一种活的资源。
(5)能动性。自然资源在开发过程中,完全处于被动的地位,人力资源则不同,可以根据外部环境的可能性、自身的条件和愿望,有目的地确定活动的方向,创造性地选择自己的行为。
(6)再生性。一般而言,自然资源大部分属于非可再生资源,而人力资源在劳动过程中被消耗之后,还能够再生产出来。
(7)增值性。人力资源不仅具有再生性的特点,而且其再生过程也是一种增值的过程。
估计标准误差 的作用:   
    实际值与平均值的总误差中,回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度,剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。统计上定义剩余误差除以自由度n – 2所得之商的平方根为估计标准误   在回归分析中,估计标准误差越小,表明实际值越紧靠估计值,回归模型拟合优度越好;反之,估计标准误差越大,则说明实际值对估计值越分散,回归模型拟合越差。它就是为了提高结论的准确性而诞生的
    估计标准误差的作用:   
    实际值与平均值的总误差中,回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度,剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。统计上定义剩余误差除以自由度n – 2所得之商的平方根为估计标准误   在回归分析中,估计标准误差越小,表明实际值越紧靠估计值,回归模型拟合优度越好;反之,估计标准误差越大,则说明实际值对估计值越分散,回归模型拟合越差。它就是为了提高结论的准确性而诞生的。

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