3、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型”引入虚拟变量的个数与样
本容量年夜小有关。
错,引入虚拟变量的个数样本容量年夜小无关f与变量属性”模型有无截距项有关。
5、如果联立方程模型中某个结构方程包含了所有的变量,则这个方程不成识别。
正确
没有唯一的统计形式
3、在异方差性的情况下，若采取Eviews软件中经常使用的OLS法，肯定高估了
估计量的标准误。
错,有可能高估也有可能低估。
4、拟合优度检验和F检验是没有区另外。
错
5、联立方程组模型根本不克不及直接用OLS办法估计参数。
错
递归方程可以用OLS办法估计参数，而其它的联立方程组模型不克不及直
接用OLS办法估计参数。
1、在对参数进行最小二乘估计之前，没有需要对模型提出古典假定。
毛病
在古典假定条件下，OLS估计获得的参数估计量是该参数的最佳线性无
偏估计（具有线性、无偏性、有效性\总之，提出古典假走是为了使所作
出的估计量具有较好的统计性质和便利地进行统计推断。
2、当异方差呈现时，经常使用的t和F检验失效；正确由于异方差类似于t比值的统计量所遵从的散布未知；即使遵从t分
布”由于方差不在具有最小性。
这时往往会夸年夜t检验,使得t检验失效;
由于F散布为两个自力的X2变量之比，故依然存在类似于t散布中的问题。
3、解释变量与随机误差项相关,是产生多重共线性的主要原因。
毛病
产生多重共线性的主要原因是：
经济本变量年夜多存在共同变更趋势；模
型中年夜量采取滞后变量；认识上的局限使得选择变量不当
5、由间接最小二乘法与两阶段最小二乘法获得的估计量都是无偏估计。
毛病
间接最小二乘法适用于涪好识别方程的估计，其估计量为无偏估计；
而两阶段最小二乘法不但适用于恰好识别方程，也适用于过度识别方程。
两阶段最小二乘法获得的估计量为有偏、一致估计。
5、秩条件是充要条件,因此z单独利用秩条件就可以完成联立方程识别状
态简直定。
毛病。
虽然秩条件是充要条件，但其前提是，只有在通过了阶条件的条件
下。
在春联立方程进行识别时”还应该结合阶条件判断是过
度识别,还是恰
好识别。
1、半对数模型Y二pO+plInX+p中，参数p1的含义是X的绝对量变更，引起Y的绝对量变更。
毛病半对数模型的参数01的含义是当X的相对变更时，绝对量产生变更，引起因变量Y的平均值绝对量的变动。
2、对已经估计出参数的模型不需要进行检验。
毛病
有需要进行检验。
我们所建立的模型，所用的办法，所用的统计数据，还可能违反计量经济的基本假定，这是也会招致毛病的结论。
4、在有M个方程的完备联立方程组中，当识另外阶条件为H-Ni（H为联立方程组中内生变量和前定变量的总数，i为第i个方程中内生变量和前定变量的总数）N时,则暗示第i个方程不成识别。
毛病o暗示第i个方程过度识别。
1・在研究经济变量之间的非确定性关系时，回归阐发是唯一可用的阐发办法。
（X）
2•最小二乘法进行参数估计的基来源根基理是使残差平方和最小。
（Y）
3・无论回归模型中包含几多个解释变量，总离差平方和的自由度总为（n—（Y）
4.当我们说估计的回归系数在统计上是显著的,意思是说
它显著地异于0。
（Y）
5•总离差平方和（TSS）可分化为残差平方和（ESS）与回
归平方和（RSS）之和,其中残差平方和（ESS）暗示总
离差平方和中可由样本回归直线解释的部分。
（X
6.多元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。
（X）
7.当存在严重的多重共线性时,普通最小二乘估计往往会
低估参数估计量的方差。
（X）
8.如果随机误差项的方差随解释变量变更而变更,则线性回归模型存在随机误差项的
自相关。
（X）
9・在存在异方差的情况下，会对回归模型的正确建立和统
计推断带来严重后果。
（Y）
10・DW.检验只能检验一阶自相关。
（Y）
1•残差（剩余）项弓的均值"（D）/"0。
（Y）
2・所谓OLS估计量的无偏性，是指参数估计量的数学期望
即是各自的真值。
（Y）
3•样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回
归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力。
（X）
4・多元线性回归模型中解释变量个数为£,则对回归参数进行显著性检验的『统计量的自由度一定是“-—1。
5・对应于自变量的每一个观察值，利用样本回归函数可以求出因变量的真实值。
（X）
6・若回归模型存在异方差问题，可以使用加权最小二乘法进行修正。
（Y）
7.根据最小二乘估计,我们可以获得总体回归方程。
（X）
8.当用于检验回归方程显著性的尸统计量与检验单个系数显著性的「统计量结果矛盾
时，可以认为呈现了严重的多重共线性（Y）
9・线性回归模型中的〃线性〃主要是指回归模型中的参数
是线性的，而变量则不一定是线性的。
（Y）
10.一般情况下,用线性回归模型进行预测时,单个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同。
（X）
（X）1、在研究经济变量之间的非确定性关系时，回归阐发是惟一可用的阐发办法。
（X）2、对应于自变量的每一个观察值，利用样本回归函数可以求出因变量的真实值。
（Y）3、OLS回归办法的基本准则是使残差平方和最小。
（X）4、在存在异方差的情况下”OLS法总是高估了估计量的标准差。
（Y）5、无论回归模型中包含几多个解释变量，总离差平方和的自由度总为（nlL
（Y）6、线性回归阐发中的〃线性〃主要是指回归模型中的参数是线性的，而变量则不一定是线性的。
（Y）7、当我们说估计的回归系数在统计上是显著的，意思是说它显著异于0。
（X）8、总离差平方和（TSS）可分化为残差平方（ESS）和与回归平方和（RSS）,
其中残差平方（ESS）暗示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分。
（X）9、所谓OLS估计量的无偏性，是指回归参数的估计值与真实值相等。
（X）10、当模型中解释变量均为确定性变量时，则可以用DW统计量来检验模型的随机误差项所有形式的自相关性。
（X）1、一般情况下,在用线性回归模型进行预测时，个值预测与均值预测结果相等，且它们的置信区间也相同。
（Y）2、对模型
Yi=pO+plXli+p2X2i+……+pkXki+pi,\=l,2f……,n;如果X2=X5+X6z则模型必定存在解释变量的多重共线性问题。
（X）3、OLS回归办法的基本准则是使残差项之和最小。
（Y）4、在随机误差项存在正自相关的情况下，OLS法总是低估了估计量的标准差。
（Y）5、无论回归模型中包含几多个解释变量，总离差平方和的自由度总为（nl'
（V）6、一元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。
（X）7、如果随机误差项的方差随解释变量变更而变更，则线性回归模型存在随机误差项的序列相关。
（Y）8、在近似多重共线性下，只要模型满足OLS的基本假定，则回归系数的最小二乘估计量仍然是一BLUE估计量。
（X）9、所谓参数估计量的线性性，是指参数估计量是解释变量的线性组合。
（Y）10、拟合优度的丈量指标是可决系数R2或调整过的可决系数,R2越年夜，说明回归方程对样本的拟合水平越高。
（Y）1、最小二乘法进行参数估计的基来源根基理是使残差平方和最小。
（X）2、一般情况下，用线性回归模型进行预测时,个值预测与均值预测相等，且置信区间也相同。
（X）3、如果随机误差项的方差随解释变量变更而变更,则线性回归模型存在随机误差项的序列相关。
（Y）4、若回归模型存在异方差问题，应使用加权最小二乘法进行修正。
（X）5、多元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。
（Y）6、DW检验只能检验随机误差项是否存在一阶自相关。
（X）7、总离差平方和（TSS）可分化为残差平方（RSS）和与回归平方和（ESS）,其中残差平方（RSS）暗示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分。
（Y）8、拟合优度用于检验回归方程对样本数据的拟合水平，其丈量指标是可决系数或调整后的可决系数。
（Y）9、对模型丫严仇+0凤+・..+0儿+论i=l,2,...,n；如果X严兀-X.,则模型必定存在解释变量的多重共线性问题。
（Y）10、所谓OLS估计量的无偏性，是指参数估计量的数学期望即是各自真值。
时间：
2021.03.02|创作：
欧阳数
升级会员 