试题八答案；一、CBDADBACBABBABBACDCC二、；参数一经估计，建立了样本回归模型，还需要对模型进；2、错；是否引入两个虚拟变量，应取决于模型中是否有截距项；要求最好能够写出一元线性回归中，F统计量与T统计；=t2的来；历；或者说明一元线性回归仅有一个解释变量，因此对；4、错；随机扰动项的方差反映总体的波动情况，对一个特定的；在最小二乘估计中，由
试题八答案
一、 CBDAD
ACDCC 二、
BCE 三、1、错
参数一经估计，建立了样本回归模型，还需要对模型进行检验，包括经济意义检验、统计检验、计量经济专门检验等。
是否引入两个虚拟变量，应取决于模型中是否有截距项。如果有截距项则引入一个虚拟变量；如果模型中无截距项，则可引入两个虚拟变量。
要求最好能够写出一元线性回归中，F统计量与T统计量的关系，即F
历；或者说明一元线性回归仅有一个解释变量，因此对斜率系数的T检验等价于对方程的整体性检验。
随机扰动项的方差反映总体的波动情况，对一个特定的总体而言，是一个确 定的值。
在最小二乘估计中，由于总体方差在大多数情况下并不知道，所以用样本数据去估计
?2是σ2线性无偏估σ：σ=∑ei2/(n-k)。其中n为样本数，k为待估参数的个数。σ
计，为一个随机变量。
即使经典线性回归模型（CLRM）中的干扰项不服从正态分布的，OLS估
?2)=E(β2+计量仍然是无偏的。因为E(β
，该表达式成立与否与正态性无
四、1、解：描述投诉率（Y）依赖航班按时到达正点率（X）的回归方程：
Yi=β1+β2Xi+ui
?=6..070414X 即
（1.052260）（0.014176）
t=(5.718961)
(-4.967254)
R=0.778996
F=24.67361
这说明当航班正点到达比率每提高1个百分点, 平均说来每10万名乘客投诉次数将下降
如果航班按时到达的正点率为80%，估计每10万名乘客投诉的次数为
?=6..=0.384712（次）
2、解：（1）因为f(Xi)=X2i，所以取W2i=
，用Wi乘给定模型两端，得 X2i
YiXu1=β1+β2+β33i+i X2iX2iX2iX2i
上述模型的随机误差项的方差为一固定常数，即
)=2Var(ui)=σ2 X2iX2i
（2）根据加权最小二乘法，可得修正异方差后的参数估计式为
?=-β?-β?
yi*x2i)(∑W2ix3i)-(∑W2iyix3i)(∑W2ix2ix3i)
yi*x3i)(∑W2ix2i)-(∑W2iyix2i)(∑W2ix2ix3i)
**x3i=X3i-3y*=Yi-*
3、解：（1）给定模型的简化式为
β10+β20u+u2tβ22
1-β11-β211-β11-β211-β11-β21β-β21β10+β11β20βu-β21u1t+u1tβ11β22
+Yt-1+112t
1-β11-β211-β11-β211-β11-β21
β-β11β20+β21β10β22-β11β22βu-β11u2t+u2t
It=20+Yt-1+211t
1-β11-β211-β11-β211-β11-β21
由模型的结构型，M=3，K=2。下面只对结构型模型中的第一个方程和第二个方程判断其识别性。
首先用阶条件判断。第一个方程，已知m1=2,k1=0，因为
K-k1=2-0=2&m1-1=2-1=1，
所以该方程有可能为过度识别。
第二个方程，已知m2=2,k2=1，因为
K-k2=2-1=1=m2-1=2-1=1
所以该方程有可能恰好识别。第三个方程为定义式，故可不判断其识别性。
其次用秩条件判断。写出结构型方程组的参数矩阵
?-β1010-β1100? ?
-β2001-β11-β220?
0-1-1101???
对于第一个方程，划去该方程所在的行和该方程中非零系数所在的列，得
由上述矩阵可得到三个非零行列式，根据阶条件，该方程为过度识别。事实上，所得到的矩阵的秩为2，则表明该方程是可识别，再结合阶条件，所以该方程为过度识别。同理，可判断第二个方程为恰好识别。
（2）根据上述判断的结果，对第一个方程可用两段最小二乘发估计参数；对第二个方程可用间接最小二乘法估计参数。
试题九答案
BACBD 二、
CE 三、1、错误
可决系数是对模型拟合优度的综合度量，其值越大，说明在Y的总变差中由模型作出了解释的部分占的比重越大，模型的拟合优度越高，模型总体线性关系的显著性越强。反之亦然。斜率系数的t检验是对回归方程中的解释变量的显著性的检验。在简单线性回归中，由于解释变量只有一个，当t检验显示解释变量的影响显著时，必然会有该回归模型的可决系数大，拟合优度高。
异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关。? 自相关性是各回归模型的随机误差项之间具有相关关系。……
模型有截距项时，如果被考察的定性因素有m个相互排斥属性，则模型中引入m－1个虚拟变量，否则会陷入“虚拟变量陷阱”；
模型无截距项时，若被考察的定性因素有m个相互排斥属性，可以引入m个虚拟变量，这时不会出现多重共线性。
阶条件只是一个必要条件，即满足阶条件的的方程也可能是不可识别的。
库依克模型、自适应预期模型与局部调整模型的最终形式是相同的，其最终形式都是一阶自回归模型。
四、1、解：（1）建立中国1978年-1997年的财政收入Y和国内生产总值X的线性回归方
Yt=β1+β2Xt+ut
利用1978年-1997年的数据估计其参数，结果为
?=857.036X Yii
（12.77955）（46.04910）
t=(12.77955)
(46.04910)
R=0.991593
F=24.67361
GDP增加1亿元，平均说来财政收入将增加0.1亿元。
?=0?≠0H0:βH1:β22?β2
t=46.(18)，拒绝H0
说明，国内生产总值对财政收入有显著影响。
（3）若是1998年的国内生产总值为78017.8亿元，确定1998年财政收入的点预测值为
?=857.036?2.426141(亿元) Yt
1998年财政收入平均值预测区间(α=0.05)为:
i2=σx(n-1)=?(20-1)=
(Xf-)2=(25.13)2=
.101?208..426 760.3111(亿元)
2、解：从模型拟合结果可知，样本观测个数为27，消费模型的判定系数R2=0.95，F统
计量为107.37，在0.05置信水平下查分子自由度为3，分母自由度为23的F临界值为3.028，计算的F值远大于临界值，表明回归方程是显著的。模型整体拟合程度较高。 依据参数估计量及其标准误，可计算出各回归系数估计量的t统计量值：
=0.91,t1==6.10,t2==0.69,t3==0.11 8.920.170.661.09
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1．线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（对）
22. 拟合优度R2的值越大，说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。（对 ）
^=b+bXY12t通过样本均值点(,)。13.
利用OLS法求得的样本回归直线t（ 对
双对数模型的R值可以与对数线性模型的相比较，但不能与线性对数模型的相比较。（ 对 ）
识别的阶条件仅仅是判别模型是否可识别的必要条件而不是充分条件。（ 对 ）
24. 引入虚拟变量后，用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。（对）
40.一个联立方程模型中的外生变量在另一个联立方程模型中可能是内生变量。（对）
35.双对数模型中的斜率表示因变量对自变量的弹性。（对）
4．总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。（对）
5.拟合优度表示因变量的总变动中自变量可以解释的部分所占的百分比（对）
6.如果参数估计的期望或者均值等于真值，则称参数估计量是无偏估计量（对）
7.线性回归模型的误差项如果前后期相关，则称存在序列相关（对）
8.一元线性回归模型中，检验斜率是否为零时，F检验和t检验效果是一样的（对）
9.标准化系数可以描述多元回归模型中自变量的相对重要性（对）
10.随机误差项Ui和残差项Ei是不同的（对）
11.间接最小二乘法ILS，工具变量IV.2SLS方法都可以看做工具变量的方法（对）
12.当存在序列相关时，OLS估计量是无偏的（对）
13.用普通最小二乘法进行参数估计时，其思路是残差平方和最小（对）
14.多重共线性下参数估度计量可能失去原有的意义（对）
15.如果存在异方差，通常使用的t检验和F检验室无效的（对）
拉格朗日乘法检验可以检验一阶序列相关性
1.在存在多重共线性时，可使用广义最小二乘法进行参数估计（错）
2．多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。（错）
3．在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。（错）
5．线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。
6．判定系数R的大小不受回归模型中所包含的解释变量个数的影响。（ 错）
7．多重共线性是一种随机误差现象。 （错）
8．当存在自相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的。
9．在异方差的情况下， OLS估计量误差放大的原因是从属回归的R变大。（ 错 ）
10．任何两个计量经济模型的R都是可以比较的。
随机误差项
算得到的2222ui和残差项ei是一回事。（ 错 ）12.
给定显著性水平a及自由度，若计t值超过临界的t值，我们将接受零假设（ 错）
2R?ESS。14.
判定系数（错 ）
整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。（ 错）
为了避免陷入虚拟变量陷阱，如果一个定性变量有m类，则要引入m个虚拟变量。（错）
在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。（错 ）
20. 如果零假设H0：B2=0，在显著性水平5%下不被拒绝，则认为B2一定是0。 （错）
21. 回归分析用来处理一个因变量与另一个或多个自变量之间的因果关系。（ 错 ）
23. 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（错 ）
25. 多重共线性是总体的特征。（错 ）
26. 任何两个计量经济模型的R都是可以比较的。（ 错 ）
27. 异方差会使OLS估计量的标准误差高估，而自相关会使其低估。（ 错）
28. 杜宾—瓦尔森检验能够检验出任何形式的自相关。（ 错 ）
29. 异方差问题总是存在于横截面数据中，而自相关则总是存在于时间序列数据中。（ 错 ）
30. 内生变量的滞后值仍然是内生变量。（ 错）
31.随机变量的条件均值与非条件均值是一回事。（错）
32.线性回归模型意味着变量是线性的。（错）
33.ESS?TSS?RSS。（错）
34.对于多元回归模型，如果联合检验结果是统计显著的则意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。（错）
36.为了避免陷入虚拟变量陷阱，如果一个定性变量有m类，则要引入m个虚拟变量。（错）
37.如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是有偏无效的。（错）
38.在存在接近多重共线性的情况下，回归系数的标准差会趋于变小，相应的t值会趋于变大。（错）
39.在任何情况下OLS估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。（错）
1. D在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合，是
A. 原始数据
B. Pool数据
C. 时间序列数据
D. 截面数据
2. D下面属于横截面数据的是
A 年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值
B 年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值
C 某年某地区20个乡镇工业产值的合计数
D 某年某地区20个乡镇各镇的工业产值
3. C同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是
C时间序列数据
D横截面数据
4. C下列模型中属于非线性回归模型的是
A. Y??0??1lnX?u
B. Y??0??1X??2Z?u
D. Y??0??1/X?u 0C.
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多元线性回归模型中，如果方程的总体线性关系是显著的，并不能说明每个解释变量对被解释变量的影响
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多元线性回归模型中，如果方程的总体线性关系是显著的，并不能说明每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的，必须对每个解释变量进行显著性检验。()A．正确B．错误请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！
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