A

?1x B ? C ?11xi y D ?1yi ii13、模型lnyi?ln?0??1lnxi?ui中，?1的实际含义是【 】 A x关于y的弹性 B y关于x的弹性 C x关于y的边际倾向 D y关于x的边际倾向

14、关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是【 】

A.只有随机因素 B.只有系统因素

C.既有随机因素，又有系统因素 D.A、B、C都不对

15、在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k为解释变量个数)：【A n≥k+1 B n

C n≥30或n≥3（k+1） D n≥30

16、下列说法中正确的是：【 】

A 如果模型的R2很高，我们可以认为此模型的质量较好 B 如果模型的R2较低，我们可以认为此模型的质量较差 C 如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量 D如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量

二、判断题

观察下列方程并判断其变量是否线性，系数是否线性，或都是或都不是。 (1) y3t?b0?b1xt?ut （ ） (2) yt?b0?b1logxt?ut （ ） (3) logyt?b0?b1logxt?ut （ ） (4) yt?b0?b1b2xt?ut （ ） (5) yt?b0/(b1xt)?ut （ ）

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】(6) yt?1?b0(1?xt1)?ut （ ） (7) yt?b0?b1x1t?b2x2t/10?ut （ ）

b三、填空题

1、在模型古典假定成立的情况下，多元线性回归模型参数的最小二乘估计具有 、 ______________和 。

2、在多元线性回归模型中，F统计量与可决系数及修正可决系数之间分别有如下关系：

、 。

3、高斯—马尔可夫定理是指__________________________

4、在总体参数的各种线性无偏估计中，最小二乘估计量具有___________________的特性。

四、名词解释

偏回归系数；估计标准误差；调整的决定系数；回归参数的显著性检验；回归模型的整体显著性检验。

五、简答与论述题

1、给定二元回归模型：yt?b0?b1x1t?b2x2t?ut（t=1，2，?，n） （1）叙述模型的古典假定；

（2）写出总体回归方程、样本回归方程和样本回归模型； （3）写出回归模型的矩阵表示；

（4）写出回归系数及随机误差项的最小二乘估计量，并叙述参数估计量的性质； （5）试述总离差平方和、回归平方和、参差平方和之间的关系及其自由度之间的关系。 2、在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？

3、决定系数R与总体线性关系显著性F之间的关系；F检验与t检验之间的关系。 4、修正的决定系数R及其作用。

5、回归模型的总体显著性检验与参数显著性检验相同吗？是否可以互相替代？

22六、计算与分析题

1、考虑以下预测的回归方程：

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???120?0.10F?5.33RS； R2＝0.50 Yttt其中，Yt＝第t年的玉米产量（蒲式耳/亩）；Ft＝第t年的施肥强度（磅/亩）；

。 请回答以下问题： RSt＝第t年的降雨量（吋）

（1） 从F和RS对Y的影响方面，仔细说出本方程中系数0.10和5.33的含义。 （2） 常数项-120是否意味着玉米的负产量可能存在？ （3） 假定?F的真实值为0.4，则估计值是否有偏？为什么？

（4） 假定该方程并不满足所有的古典模型假设，即并不是最佳线性无偏估计量，则是否

意味着?RS的真实值绝对不等于5.33？为什么？

2、考虑下列利率和美国联邦预算赤字关系的最小二乘估计：

?=0.103-0.079X1 R=0.00 模型A：Y12其中：Y1——Aaa级公司债卷的利率 X1——联邦赤字占GNP的百分比 （季度模型：1970——1983）

?=0.089+0.369X2+0.887X3 R=0.40 模型T：Y22其中：Y2——三个月国库卷的利率

X2——联邦预算赤字（以10亿美元为单位）

X3——通货膨胀率（按百分比计）

（季度模型：1970年4月——1979年9月） 请回答以下问题：

（1）“最小二乘估计”是什么意思？什么被估计，什么被平方？在什么意义下平方“最小”？ （2）R为0.00是什么意思？它可能为负吗？ （3）计算两个方程的R值。

（4）比较两个方程，哪个模型的估计值符号与你的预期一致？模型T是否自动的优于模型

A，因为它的R值更高？若不是，你认为哪个模型更好，为什么？

222 14

3、某种商品的价格指数X2，售后服务支出X3，替代产品销售量X4，影响销售额Y。数据如下表所示： 销售额价格指数X2 售后服务支出X3 替代产品销售量X4 Y 23 1 10 0.4 20 1 9 0.5 22 1 11 0.4 19 1 9 0.4 20 1.1 10 0.6 18 1.1 9 0.4 19 1.1 10 0.4 18 1.1 9 0.5 15 1.1 7 0.3 16 1.2 8 0.5 17 1.2 8 0.4 18 1.2 9 0.4 15 1.2 7 0.3 16 1.2 8 0.3 14 1.2 7 0.2 16 1.3 8 0.2 12 1.3 6 0.2 14 1.3 7 0.2 13 1.3 6 0.2 15 1.3 7 0.2 试用OLS方法估计此多元线性回归模型，并对估计结果进行统计学检验。

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