ESSR2(n?k)2(1?R)(k?1) D、RSS(n?k) C、
??8、设OLS法得到的样本回归直线为Yi??1??2Xi?ei，则点(X,Y) ( B )
A、一定不在回归直线上 B、一定在回归直线上 C、不一定在回归直线上 D、在回归直线上方
9、根据样本资料估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为lnYi=2.00+0.75lnXi，这表明人均收入每增加1％，人均消费支出将增加（ B ） A、0.2% B、0.75% C、2% D、7.5%
10、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则是指（ D ）
?A、使
?Yt?Y?tt?1n??达到最小值 B、使t?1?Ynnt??Yt达到最小值
C、使
?maxYt?Yt达到最小值 D、使t?1??Yt??Yt?2达到最小值
2t11、已知三元线性回归模型估计的残差平方和为?e则随机误差项ut的方差估计量S为( B )
2?800，估计用样本容量为n?24，
A、33.33 B、 40 C、 38.09 D 、36.36
12、设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对总体回归 模型进行显著性检验(F检验)时构造的F统计量为( A )
F?ESS/(k?1)ESS/(k?1)F?1?RSS/(n?k) B. RSS/(n?k) ESSRSSF?RSS D. ESS
A.
C.
F?《计量经济学》第 36 页 共5页
13、在多元回归中，调整后的判定系数R与判定系数R2的关系为（ A ） A．R
C．R=R D． R与R2的关系不能确定
14、多元线性回归分析中的 RSS反映了（ C ）
A．应变量观测值总变差的大小 B．应变量回归估计值总变差的大小 C．应变量观测值与估计值之间的总变差 D．Y关于X的边际变化 15、在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有（ C ） A．被解释变量和解释变量均为非随机变量 B. 被解释变量和解释变量均为随机变量
C．被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量 D. 被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量
16、在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（ C ）的统计性质。
A．有偏特性 B. 非线性特性 C．最小方差特性 D. 非一致性特性
222222??17、利用OLS估计得到的样本回归直线Yi??1??2Xi必然通过点 ( A ) A、(X,Y) B、(X,0) C、(0,Y) D、(0,0)
18、二元回归模型中，经计算有相关系数RX2X3?0.9985，则表明（ D ）。 A、X2和X3间存在完全共线性 B、X2和X3间存在不完全共线性 C、X2对X3的拟合优度等于0.9985 D、不能说明X2和X3间存在多重共线性 19、关于可决系数R，以下说法中错误的是（ D ）
A、可决系数R的定义为被回归方程已经解释的变差与总变差之比；
22
1?； B、R??0，2C、可决系数R反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述； D、可决系数R的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。 20、一元线性回归分析中TSS=RSS+ESS。则RSS的自由度为（ D ）
A、n B、n-1 C、1 D、n-2 21、计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤（ B ） A．确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用 B．模型设定、估计参数、模型检验、模型应用 C．搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验
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D．模型设定、模型修定、结构分析、模型应用 22、下列说法正确的有（ C ）
A．时序数据和横截面数据没有差异 B. 对总体回归模型的显著性检验没
有必要
C. 总体回归方程与样本回归方程是有区别的 D. 判定系数R2不可以用于衡量
拟合优度
23、对样本的相关系数?，以下结论错误的是（ B D ） A |?|越接近1，X与Y之间线性相关程度高 B |?|越接近0，X与Y之间线性相关程度高 C ?1???1
D ??0，则X与Y相互独立 二、多项选择题
1、古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有(ABCD) A、无偏性 B、线性性
C.最小方差性 D 一致性 E. 有偏性
2. 利用普通最小二乘法求得的样本回归直线Y?i???1???2Xi的特点（A. 必然通过点(X,Y) B. 可能通过点(X,Y) C. 残差ei的均值为常数
D.Y?i的平均值与Yi的平均值相等 E. 残差ei与解释变量Xi之间有一定的相关性 3、计量经济模型的检验一般包括的内容有 （ ACD ） A、经济意义的检验 B、统计推断的检验
C、计量经济学的检验 D、预测的检验 E、对比检验
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ACD ）
4、判定系数的公式为(BCD)
RSSESSA TSS B TSS
ESSESSC 1?RSSTSS D ESS?RSS E RSS
5、调整后的判定系数R2的正确表达式有(BC)
?nny22i/(n?k)?ei/(n?k)1?i?1?n1?i?1e2n2A i/(n?1)i?1 B
?yi/(n?1)i?1
C 1?(1?R2)n?12n?k D 1?(1?R)n?1n?k
E
1?(1?R2)n?kn?i
6、进行总体回归模型的显著性检验时所用的F统计量可表示为（ D ）
ESS/(n?k)ESS/(k?1)A RSS/(k?1) B RSS/(n?1)
R2/(n?k)R2/(k?1)C (1?R2)(n?k) D
(1?R2)(n?k) ESSE RSS/(n?k)
7、有关调整后的判定系数R2与判定系数R2之间的关系叙述正确的有（ BC ） A R2与R2均非负
B 模型中包含的解释个数越多，R2与R2就相差越大
C 只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1，则R2?R2 D R2有可能大于R2
E R2有可能小于0，但R2却始终是非负
8、对于二元样本回归模型Yi???1???21X2i???3X3i?ei，下列各式成立的有（ ABC A ?ei?0 B ?eiX2i?0 C ?eiX3i?0 D ?eiYi?0 E ?X3iX2i?0
(1) 随机误差项ui与残差项ei是一回事。（X ）
(2) 总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值。（ X） (3) 线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数。（ X）
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） 《计量经济学》第
(4) 在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（Y ）
(5) 在实际中，一元回归没什么用，因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释。( X )
1、家庭消费支出（Y）、可支配收入（X2）、个人个财富（X2）设定模型如下：
Yi??0??1X1i??2X2i??i
回归分析结果为：
LS // Dependent Variable is Y Date: 18/4/02 Time: 15:18 Sample: 1 10
Included observations: 10
Variable Coefficient C 24.4070
Std. Error T-Statistic Prob. 6.9973 ______A__ 0.0101
_____B___ 0.5002
X2 - 0.3401 0.4785
X2 0.0823 0.0458 C 0.1152
Mean dependent var
111.1256
R-squared _____D___
Adjusted R-squared 0.9504 S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid
31.4289
4.1338 4.2246
____E____ Akaike info criterion 342.5486
Schwartz criterion
Log likelihood - 31.8585 F-statistic 87.3339 Durbin-Watson stat 2.4382 Prob(F-statistic) 0.0001
补齐表中划线部分的数据（保留四位小数）；并写出回归分析报告。
?7.1060??解：A=Se(?)===1.619；
t4.3903B=R2=1?2
n?113?1(1?R2)=1?(1?0.8728)=0.847
n?k?113?2?1?=由公式??e2in?k?1?2(n?k?1)=1.18862(13?2?1)=14.128。 ，得C=?ei2=?1.T-statistics就是t值，用系数coefficient 除以 标准差stad.error，答案是 12.78761
2.道理同上，得出0.00217
3.R-spuared即可绝系数R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS
根据给出的数据可以知道RSS及残差平方和sum squared resid
TSS可以由S.D. dependent var 求出。S.D. dependent var=根号下[TSS/(n-1)],其中n=20,即样本容量，included observations的值。依据公式，可求得R^2的值。
第二种方法是依据下面的Adjusted R-squared（修正的可绝系数）的值来算。修正的可绝系数=1-（n-k）/(n-1)*(1-R^2)其中k=2,即变量个数由此可得R^2
4.S.E.of regression是随即扰动项方差的无偏估计，在一元线性回归中，它等于RSS/(n-2)
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