一、名词解释(每题5分, 共20分)
二、单项选择题(请将答案填到下面的方框内, 否则不得分; 每题2分, 共20分) 三、简答题(10分)
四、计算分析题(每题10分, 共30分) 五、应用题（20分）
一、名词解释(每题5分, 共20分)
1、调整的可决系数R：是一个用于描述多个解释变量对被解释变量的联合影响程度的统计量，克服了R2随解释变量的增加而增大的缺陷。
2、偏回归系数：在多元回归模型中，每一个解释变量前的参数即为偏回归系数，它测度了当其他解释变量保持不变时，该变量增加1单位对被解释变量带来的平均影响程度。 3、多元线性回归模型：在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量影响的现象，表现在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型被称做多元线性回归模型。
2R4、拟合优度检验：指检验模型对样本观测值的拟合程度，用表示，该值越接近1表示拟
2合程度越好。
5、虚变量数据：虚拟变量数据是人为设定的虚拟变量的取值。是表征政策、条件等影响研究对象的定性因素的人工变量，其取值一般只取“0”或“1”。
6、残差平方和：用RSS表示，用以度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量之外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。
7、OLS估计法：指根据使估计的剩余平方和最小的原则来确定样本回归函数的方法。 8、内生变量：内生变量是由模型系统决定同时可能也对模型系统产生影响的变量，是具有某种概率分布的随机变量。
9、异方差性：指对于不同的样本值，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同的。 10、时间序列数据：时间序列数据是同一观察对象在不同时间点上的取值的统计序列，可理解为随时间变化而生成的数据。
11、方程显著性检验：是针对所有解释变量对被解释变量的联合影响是否显著所作的检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出判断。 12、多重共线性：指两个或两个以上解释变量之间存在某种线性相关关系。
13、截面数据：截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。
14、不完全多重共线性：在实际经济活动中，多个解释变量之间存在多重共线性问题，但解释变量之间的线性关系是近似的，而不是完全的
15、总体回归函数：是指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系（或者说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）
16、正规方程组：采用OLS方法估计线性回归模型时，对残差平方和关于各参数求偏导，并令偏导数为0后得到的方程组。
三、简答题(10分)
1.总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。
答：区别：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系，而样本回归模型描述所观测的样本中变量y与x的相互关系。
②建立模型的不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。
③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。
联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。
2.对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？
答：①多元线性回归模型的总体显著性F检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显著。
②通过了此F检验，就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显著的，但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。
③因此，还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验，即进行t检验。 3.模型的检验包括哪几个方面？具体含义是什么？
答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。（2分）
①在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；（2分）
②在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；（2分）
③在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；（2分）
④模型的预测检验，主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。（2分）
4.多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 答：①解释变量的个数不同； ②模型的经典假设不同，多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定；
③多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。
四、计算分析题(每题10分, 共30分)
1. 指出下列假想模型中的错误，并说明理由： （1）
RSt?8300.0?0.24RIt?112.IVt，其中，RSt为第t年社会消费品零售总额（亿
元），RIt为第t年居民收入总额（亿元）（城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），IVt为第t年全社会固定资产投资总额（亿元）。 （2）
Ct?180?1.2Yt 其中，C 、Y分别是城镇居民消费支出和可支配收入。
1. 答：（1）模型中RIt的系数符号为负，不符合常理。居民收入越多意味着消费越多，二者应该是正相关关系。（5分）
（2）Y的系数是1.2，这就意味着每增加一元钱，居民消费支出平均增加1.2元，处于一种入不敷出的状态，这是不可能的，至少对一个表示一般关系的宏观计量经济模型来说是不可能的。（5分）
2. 指出下列假想模型中的错误，并说明理由：
（1）Ct?260?0.2Yt 其中，C 、Y分别是农村居民消费支出和可支配收入。 （2）
lnYt?1.15?1.62lnKt?0.28lnLt其中，Y、K、L分别是工业总产值、
工业生产资金和职工人数。
2. 答：（1）Y的系数是－0.2，这就意味着每增加一元钱，居民消费支出平均减少－0.2元，这是不可能的，居民收入越多意味着消费越多，二者应该是正相关关系（5分）
(2) L的系数符号为负，不合理。职工人数越多工业总产值越少是不合理的。这很可能是由于工业生产资金和职工人数两者相关造成多重共线性产生的。（5分）
3. 考虑以下方程（括号内为标准差）
?=8.562+0.364P?0.004P?2.560U Yttt-1t标准差 （0.03） （0.080） （0.001） （0.658） n=19 R2=0.873 其中，Y：每位雇员的工资，P：物价水平，U：失业率
已知t0.025(19)?2.0930，t0.025(17)?2.1098，t0.025(15)?2.131。
问：（1）利用t值检验变量显著性（α＝0.05）；（2）判断一下该模型的拟合情况。 3.答：（1）在给定5%显著性水平的情况下，进行t检验。
0.3640.004?4.55，Pt?1参数的t值：?4， 0.0800.001?2.560??3.89 Ut参数的t值：
0.658Pt参数的t值：
在5%显著性水平下，自由度为19-3-1=15的t分布的临界值为t0.025(15)?2.131，Pt、Pt?1、
Ut的参数显著不为0。
（2）回归模型R2=0.873，表明拟合优度较高，解释变量对被解释变量的解释能力为87.3%，回归直线拟合观测点较为理想。（4分）
4. 已知一模型的最小二乘的回归结果如下：
?=203.6+0.75X Yii