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复习题（1）答案
一、 单项选择题
1、全对数模型 lnY?ln?1??2lnX?u 中，参数??2的含义是（ C ）。
A. X 对于 Y 的增长率； B. X 对于 Y 的发展速度； C. X 对于 Y 的弹性； D. X 对于 Y 的边际变化；
2、回归分析中的最小二乘法（OLS）准则是（ D ）。
nD. 使
?(Yi?Y?i)达到最小值； B. 使 minYi?Y?i达到最小值；
i?1?n2C. 使 maxYi?Yi达到最小值； D. 使 ?(Yi?Y?i)达到最小值；i?1
3、回归模型中具有异方差性时，仍然采用 OLS 估计模型，则以下说法正确的是（ A. 参数估计量无偏、方差非最小; B. 参数估计量无偏、方差最小; C. 常用 F 检验失效; D. 参数的估计量有偏.
4、 在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（ C ）。
A． Yi??0??1Xi?ui B. Yi?E(Yi|X)?ui
C. Y?i???0???1Xi D. E(Yi|X)??0??1Xi
5、 最容易产生异方差的数据为 ( C )。
A. 时序数据; B. 混合数据； C. 截面数据 D. 年度数据
6、 White 检验法可用于检验( A )。
A. 异方差性 B. 多重共线性 C. 序列相关 D. 设定误差
7、在模型 Yt??0??1X1t?X2t?ut的回归分析结果报告中，有F?? 263489.23，值=0.000 ，则表明（ C ）
A. 解释变量X1t对Yt的影响是显著的； B. 解释变量X2t对Yt的影响是显著的；
C. 解释变量X1t和X2t对Yt的联合影响是显著的； D. 解释变量X1t和X2t对Yt的影响均不显著；
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A ）。
F的p
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8、多元线性回归模型中，发现各参数估计量的 t 值很小，但模型的 R 2 和F 值很大，这说明模型存在（ A ）。
A．多重共线性； B. 异方差; C. 自相关; D. 模型设定偏误.
9、目前经典回归分析中，定义的 ( B ) A. 解释变量和被解释变量都是随机变量；
B. 解释变量是非随机变量，被解释变量是随机变量； C. 解释变量是随机变量，被解释变量是非随机变量； D. 解释变量和被解释变量都为非随机变量。
10、 在异方差的情况下，回归参数不能正确估计的原因是（ A ）
22 A. E(ui)??； B. E(uiuj)?0(i?j)；
C. E(uiX)??； D. E(ui)?0
二、 多项选择题
1、 古典线性回归模型的普通最小二乘法（OLS）估计量的特性有（ A B C ）。 A. 无偏性; B. 线性性； C. 最小方差性;
D. 不一致性 E. 有偏性
????X的特性有 （ A C D ）。???2、 利用普通最小二乘法求得的样本回归直线 Y i12iA. 必然通过点（X,Y）； B. 有可能通过点 （X,Y）；
?的均值与Yi的均值相等； C. 残差ei的均值为常数； D. YiE. 残差ei与解释变量X之间有一定的相关性。
3、 计量经济模型的检验一般包括内容有 （A B C ）。
A． 经济意义检验； B. 统计推断检验； C. 计量经济学检验； D. 预测检验； E. 对比检验。
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三、 判断题（判断下列命题正误，并说明理由）
1、 一元线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。
错。在多元线性回归模型里，除了对随机误差项提出假定外，还对解释变量之间提出了无多重共线性的假定。
2、 线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数。
错。 线性回归模型指的是参数线性，而不是变量线性。同时，模型与函数不是同一回事。
3、 在一元线性回归模型中，对样本回归方程整体的显著性检验与斜率系数的显著性
检验是一致的。
对。在一元线性回归中，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。而且，在一元线性回归中，用于方程整体的显著性检验的F 统计量与
用于斜率系数的显著性检验的 t 统计量之间存在以下关系： F?t。
4、 在回归模型中引入解释变量的滞后变量容易产生多重共线性。
对。由于变量的经济意义一样，只是时间不一致，解释变量与解释变量的滞后变量之间往往高度相关，所以很容易引起多重共线性。
5、 在计量经济模型中，随机误差项与残差无区别。
错。 虽然它们均为随机项，但随机误差项表示总体模型的误差，残差表示样本模型的误差。
6、 在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际
的计量经济分析。
错。参数经估计，建立了样本回归模型后，还需要对模型进行检验，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学的专门检验等。
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四、计算题
1、下面结果是利用某地财政收入对该地第一、二、三产业增加值的回归结果。根据这一结果试判断该模型是否存在多重共线性，说明你的理由。
答：存在较为严重的多重共线性现象。因为F=320.4848，其p值是0.000001，说明回归方程的整体线性关系非常显著，表明第一、二、三产业的GDP，联合起来对财政收入（REV）的解释作用非常强，但是由于各个回归参数的t值较小，p值都大于0.05，甚至都大于0.1，说明每个解释变量（GDP1、GDP2、GDP3）对于被解释变量（财政收入REV）的解释作用均不显著（或者说，各回归参数与零没有显著性差异），而且GDP1的回归系数是负值，与经济理论不符。
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计量经济学期末考试复习题答案
