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1、一、填空题：1、经济计量学的主要开拓者和奠基人是费里希(Frisch)。2、排除引起共线性的变量的方法中逐步回归法得到最广泛的应用。3、在矩阵表示的线性回归模型Y=Xb+m中（不包含截距项在内的解释变量个数为K），完全共线性是指秩(X) 小于K+1。4、近似共线性下线性回归模型Y=Xb+m由于|XX|0，引起(XX) -1主对角线元素较大，使参数估计值的方差增大，OLS参数估计量非有效。5、按照经典假设，线性回归模型中的解释变量应是与随机误差ui不相关。6、经典线性回归分析中要求因变量是随机的，自变量是非随机的。7、对于某样本回归模型，已求得DW值为l，则其残差的自相关系数近似等于0.5。8、
2、戈德菲尔德匡特（G-Q）检验法适用于检验异方差。9、在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而增加。10、对于随机误差项ui，Var(ui)=E(u)=2内涵指所有随机误差项同方差。11、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为，这表明人均收入每增加1%，人均消费支出将预期增加0.75%。12、当DW4-dL，则认为随机误差项ui存在一阶负自相关。13、对于大样本，杜宾-瓦森（DW）统计量的近似计算公式为DW2（1-） 。14、同一统计指标按时间顺序记录的数据列是时序数据。15、回归分析中，用来说明拟合优度的统计量为 判定系数R2 。16、杜宾-瓦森统计量的取值
3、范围为 0DW4 。17、在线性回归模型中，若解释变量X1和X2的观测值成比例，即X1i=KX2i，其中K为常数，则表明模型中存在 多重共线性 。18、设个人消费函数Yi=C0+C1Xi+ui中，消费支出Y不仅同收入X有关，而且与消费者年龄构成有关，年龄构成可分为青年、中年和老年三个层次，假设边际消费倾向不变，则考虑年龄因素的影响，该消费函数引入虚拟变量的个数应为2个。19、对于模型，如果在异方差检验中发现，则用加权最小二乘法估计模型参数时，权数应为 。20、参数估计量是的线性函数称为参数估计量具有线性的性质。21、已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为24，则随
4、机误差项的方差估计量为40。22、某企业的生产决策是由模型描述（其中为产量，为价格），又知：如果该企业在期生产过剩，决策者会削减期的产量。由此判断上述模型存在序列相关问题。23、在双对数线性模型中，参数的含义是Y关于X的弹性。24、回归模型，i = 1，25中，总体方差未知，检验时，所用的检验统计量服从。25、线性回归模型的经典假设或高斯（Gauss）假设认为随机误差项m具有零均值、同方差和非序列相关性。26、杜宾瓦森dw统计量是检验误差项ut是否自相关的。27、给定显著水平及自由度df，若计算得到的值超过临界的t值，则拒绝零假设。28、OLS的理论依据是高斯马尔可夫定理。29、当自由度大于1
5、20时，在5显著水平下，（双边检验）的t临界值与在5显著水平的（标准正态变量）Z临界值相同，均为1.96。30、多重共线性使参数估计值的方差增大，当两个自变量之间的相关系数平方为0.9时，方差膨胀因子为10。31、在模型中排除某一个解释变量Xj，重新估计模型，如果拟合优度与包含Xj时十分接近，则说明Xj与其它解释变量之间存在共线性。32、一个以性别D1（D1i=1，若是男性，D1i=0，若是女性）和学历D2（D2i=1，若是本科及以上学历，D2i=0，若是本科以下学历）为虚拟变量考察企业职工薪金的模型：，其中Yi为企业职工的薪金，Xi为工龄，则在E(mi)=0 的初始假定下，女职工本科以上学历
6、的平均薪金为： 。（举例）33、如果仅存在E(mi mi+2)0，i=1,2, ,n，则称为二阶序列相关。34、当，是白噪声误差项，则一阶自相关系数在大样本情况下，约等于t与t-1之间的相关系数r。35、对进行差分模型转换，尽管符合经典回归假设，但差分模型的随机误差项存在自相关。36、D-W检验假定随机误差项服从正态分布，且只能是一阶自回归形式。37、随机误差项的正态性检验，主要是用JB统计量检验。38、当回归模型中含有滞后因变量作为解释变量的时候，D-W检验无效。39、当样本容量为20，包括截距项的自变量个数是4，dw值为1的时候，在小样本情况下泰尔-纳加等于0.5625，而在大样本情况下的
7、则等于0.5。（举例）40、虽然时间序列经济模型下D-W检验不可靠，但当样本容量很大，我们仍可以使用DW值，而且近似服从标准正态分布N（0，1）。41、对于含有滞后因变量的计量经济模型，在大样本情况下检验一阶自相关，可以使用杜宾h统计量。42、拉格朗日乘数（Lagrange multiplier）检验可以检验任意p阶序列相关，可以参照赤池、施瓦茨信息准则确定滞后长度p。43、序列相关的补救最常用的方法是广义最小二乘法（GLS）和广义差分法（GD），当对第一次观测值使用普雷斯-温斯坦变换时，广义差分法与广义最小二乘法等价。对于一阶自相关的情况，第一个观测值如何变换？44、检验异方差，也就是检验随
8、机误差项的方差与解释变量观测值之间的相关性及其相关的“形式”。45、当残差数组（）主要分布在变化图的二、四象限时，可以判断随机误差项具有负序列相关性。分布在一三象限的情况呢？46、帕克(Park)检验常用的函数形式是，若b1是统计显著的，则表明模型存在异方差。47、先将样本一分为二，对两个子样和子样分别作回归，然后利用两个子样的残差平方和之比构造统计量进行异方差检验，此方法是戈德菲尔德匡特（G-Q）检验法。48、对于截面样本，把数据按解释变量的值从小到大排序后形成前后两个子样本，当F 统计量的分母为后一个子样本的残差平方和，且的时候，可以判断在的显著性水平下，模型存在递减型异方差。49、相比较
9、需要对自变量排序的G-Q检验，怀特检验不需要排序，且适合任何形式的异方差，但是其具有交叉项的辅助回归会降低自由度。KB检验方法无需对多个自变量甚至交叉项进行异方差检验，只需对因变量回归值进行检验，而且即使原模型中的随机误差项不是正态分布，它仍能适用。50、当检验异方差时，加权最小二乘法的基本思想是对原模型加权，即对较小的残差平方赋予较大的权数，对较大的残差平方赋予较小的权数，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用OLS估计其参数。51、理论上而言，当，并将Y=Xb+m两边左乘，就能去除异方差。52、根据计量经济学发展历程来分，学术界一般将上世纪20-40年代称为单一方程模型时代，而将5
10、0-70年代称为联立方程模型时代，80年代至今称为协整模型时代。53、随机变量X和Y的方差分别是30和40，而随机变量X与Y的协方差是25，则随机变量Z（Z=0.7X0.85Y）的方差是13.85。54、正态分布的偏度(S)为0，峰度(K)为 3 。55、当样本容量无限增大时，任何总体的随机样本的均值趋近于分布。56、参照赤池信息准则与施瓦茨准则，仅当所增加的解释变量能够降低AIC值或SC值时才在原模型中增加该解释变量。57、判定回归方程整体上的线性关系是否显著成立，通常用F检验，拟合优度与F值关系紧密，比如当=1，则F值无穷大。58、在满足基本假设的情况下，其结构参数b的普通最小二乘估计、最
11、大似然估计及矩估计仍具有线性性、无偏性和有效性。59、，当用样本标准差S代替总体标准差时，则变量服从分布。60、甲和乙竞选州长，甲获得40%的选票而乙获得60%的选票。甲怀疑选举中有作弊行为，雇佣一个咨询机构随机抽取30个选民调查其选举意愿，发现有53%支持他，已知，则在显著性水平为0.20下，甲支持率区间是（41.054%，64.946%），进而可以大致推测乙是否作弊了。62、是来自X的样本，则极大似然函数是。63、某个一元线性回归方程中的是0.777，而其t统计量是18.29，则的标准差是0.0425。64、某班学生身高（单位：cm）服从正态分布N(170，100)，则身高在150cm以上
12、学生所占比例是97.73%。65、在一元线性回归模型中，如果自变量回归系数估计量的t值等于2.3，则F统计量等于5.29。66、高斯（Gauss）假设中有随机误差项m与解释变量X之间协方差是0。67、假如多元线性回归模型中有两个自变量，则有交叉项的怀特检验辅助回归方程的判定系数乘以样本容量n渐近服从分布（同时标出自由度）。68、帕克检验可以用来检验模型是否存在异方差，其常用的函数形式是。69、如果对一多元线性回归模型，经检验知，则原模型的两边应该同时乘以才能去除模型中的异方差问题。70、已知保险覆盖率Y除受k种定量变量的影响外，还受东、中、西部地理位置的影响，则要建立涵盖这些因素的保险覆盖率模
13、型只需引入2个虚拟变量即可。71、在满足基本经典假设的情况下，其结构参数b的无偏性指。72、一元线性回归模型中，自变量的系数是0.85，则判定系数=0.8225。73、如果某个回归模型残差的一阶自回归系数（）等于0.725，则该回归模型的DW值约等于0.55。74、同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为ANOVA模型。75、当解释变量之间存在完全多重共线性的情况下，普通最小二乘估计量的方差可以从方差膨胀因子（VIF）观察到它是无穷大的。76、多元线性回归模型（样本容量为n，k个Xi）中残差（）的方差是。77、当从总体随机抽取n组样本观测后，欲使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，从而获
14、得最合理的参数估计量的方法是极大似然法。78、根据抽样测定100名4岁男孩身体发育情况的资料，平均身高为95cm，均方差为4cm，用99.73的概率可以确信4岁男孩平均身高在93.8cm到96.2cm之间。79、自由度是指用于计算统计量的独立观察值的个数。80、样本回归函数的矩阵表达是。81、对线性回归模型进行最小二乘估计，最小二乘准则是。82、被解释变量的观测值与其回归估计值之间的偏差，称为残差。83、在多元线性回归模型中，解释变量间呈现线性关系的现象称为多重共线性问题，给计量经济建模带来不利影响，因此需检验和处理它。84、线性回归模型的基本假设中假设随机误差项m服从正态分布N（0，）。85
15、、当研究居民家庭的储蓄行为时，发现高收入家庭的储蓄差异较大，低收入家庭的储蓄则更有规律性，差异较小，则可以认为回归模型中出现了递增型异方差现象。86、判断回归模型的随机误差项存在一阶序列正自相关的条件是0D.W.dL。87、异方差使得OLS估计量不具有有效性，但仍然具有无偏性。88、多元线性回归模型的基本假设中有=。89、多元线性回归模型按照OLS方法估计的=。90、如果某个回归模型的DW值等于0.55，则该回归模型残差的一阶自回归系数（）约等于0.725。91、多元线性回归模型（有k个Xi）中无多重共线性要求：秩(X)=k+1。92、给定显著性水平a，样本容量为60，临界值=11.071，则在用拉格朗日乘数检验法构造的辅助回归方程的0.201情况下，我们可以判定回归模型没有出现5阶序列相关。93、服从自由度为n-1的学生氏t分布的方差是。94、标准正态变量的平方服从自由度为1的分布。95、设总体XN（,2），x1，x2，x3为来自X的样本，则当常数a=1/4时，是未知参数的无偏估计。96、设总体XN（,2），x1，x2，x3 ，x4为来自X的样本，且服从分布。97、设随机变量X服从参数为3的指数分布，则D（2X+1）=4/9。98、在天平上重复量称一重为a的物品，假设各次称量结果相互独立且服从正态分布若以表示n次称量结
