計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末復(fù)習(xí)習(xí)題

1、一、單項(xiàng)選擇題 Ch1：1、相關(guān)關(guān)系是指【 】A 變量間的嚴(yán)格的依存關(guān)系 B 變量間的因果關(guān)系 C 變量間的函數(shù)關(guān)系 D 變量間表現(xiàn)出來的隨機(jī)數(shù)學(xué)關(guān)系2、橫截面數(shù)據(jù)是指【 】 A 同一時(shí)點(diǎn)上不同統(tǒng)計(jì)單位相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù) B 同一時(shí)點(diǎn)上相同統(tǒng)計(jì)單位相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù) C 同一時(shí)點(diǎn)上相同統(tǒng)計(jì)單位不同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù) D 同一時(shí)點(diǎn)上不同統(tǒng)計(jì)單位不同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù) 3、下面屬于截面數(shù)據(jù)的是【 】 A 1991-2003年各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均工業(yè)產(chǎn)值 B 1991-2003年各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值 C 某年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計(jì)數(shù) D 某年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)工

2、業(yè)產(chǎn)值 4、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱為【 】 A 橫截面數(shù)據(jù) B 時(shí)間序列數(shù)據(jù) C 修勻數(shù)據(jù) D原始數(shù)據(jù) 5、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是指【 】 A 投入產(chǎn)出模型 B 數(shù)學(xué)規(guī)劃模型 C 包含隨機(jī)方程的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型 D 模糊數(shù)學(xué)模型6、設(shè)C為消費(fèi)，Y為收入水平，消費(fèi)函數(shù)為：CabY+u，根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論，有【 】 A a應(yīng)為正值，b應(yīng)為負(fù)值 B a應(yīng)為正值，b應(yīng)為正值且小于1C a應(yīng)為負(fù)值，b應(yīng)為負(fù)值 D a應(yīng)為正值，b應(yīng)為正值且大于17、回歸分析中定義【 】 A 解釋變量和被解釋變量都是隨機(jī)變量 B 解釋變量為非隨機(jī)變量，被解釋變量為隨機(jī)變量 C 解釋變量和被解釋變量都是非隨機(jī)變量 D 解釋變量為

3、隨機(jī)變量，被解釋變量為非隨機(jī)變量 8、在模型的經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)中，不包括檢驗(yàn)下面的哪一項(xiàng)【 】 A 參數(shù)估計(jì)量的符號(hào) B 參數(shù)估計(jì)量的大小 C 參數(shù)估計(jì)量的相互關(guān)系 D 參數(shù)估計(jì)量的顯著性Ch2：9、參數(shù)的估計(jì)量具備有效性是指【 】 10、產(chǎn)量（x，臺(tái)）與單位產(chǎn)品成本（y， 元/臺(tái)）之間的回歸方程為y3561.5x，這說明【 】 A 產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本增加356元B 產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本減少1.5元 C 產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均增加356元 D 產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元11、【 】12、用普通最小二乘法估計(jì)經(jīng)典線性模型，則樣本回歸線通過點(diǎn)【 】14、對(duì)

4、一元線性回歸模型，通常假定隨機(jī)誤差項(xiàng)u服從（ ）15、判定系數(shù)R2的取值范圍是【 】 A R2 1 B R2 1 C 0R21 D 1R21 16、對(duì)于總體平方和TSS、回歸平方和ESS和殘差平方和RSS的相互關(guān)系，正確的是【 】 A TSS>RSS+ESS B TSS=RSS+ESS C TSS<RSS+ESS D TSS2=RSS2+ESS217、決定系數(shù)是指【 】 A 剩余平方和占總離差平方和的比重 B 總離差平方和占回歸平方和的比重 C 回歸平方和占總離差平方和的比重 D 回歸平方和占剩余平方和的比重Ch3：18、最大似然估計(jì)準(zhǔn)則是從模型總體抽取該n組樣本觀測(cè)值的（ ）最大

5、的準(zhǔn)則確定樣本回歸方程。A.離差平方和 B.均值 C.概率 D.方差19、參數(shù)估計(jì)量是的線性函數(shù)稱為參數(shù)估計(jì)量具有( )的性質(zhì)。A.線性 B.無偏性 C.有效性 D.一致性20、參數(shù)的估計(jì)量滿足為最小，則是指具備（ ）A.線性 B.無偏性 C.有效性 D.一致性21、參數(shù)的估計(jì)量具備無偏性是指（ ）A. B.為最小C. D.為最小Ch4：22、假設(shè)回歸模型，其中，則使用加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型時(shí)，應(yīng)將模型變換為【 】23、假設(shè)回歸模型，其中，則的最小二乘估計(jì)量【 】24、下列哪種方法是檢驗(yàn)異方差的方法【 】 A戈德菲爾特匡特檢驗(yàn) B t檢驗(yàn) C F檢驗(yàn) D方差膨脹因子檢驗(yàn) 25、當(dāng)存在異方差現(xiàn)象

6、時(shí)，估計(jì)模型參數(shù)的適當(dāng)方法是【 】 A 加權(quán)最小二乘法 B 工具變量法 C 廣義差分法 D 使用非樣本先驗(yàn)信息26、如果戈德菲爾特匡特檢驗(yàn)顯著，則認(rèn)為什么問題是嚴(yán)重的【 】 A 異方差問題 B 序列相關(guān)問題 C 多重共線性問題 D 設(shè)定誤差問題 27、容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)是【 】 A 時(shí)間序列數(shù)據(jù) B 修勻數(shù)據(jù) C 橫截面數(shù)據(jù) D 年度數(shù)據(jù)28、戈里瑟檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)【 】 A 異方差性 B 多重共線性 C 序列相關(guān) D 設(shè)定誤差 Ch5:29、30、DW的取值范圍是【 】 A 1DW0 B 1DW1 C 2DW2 D 0 DW431、當(dāng)DW4是時(shí)，說明【 】 A 不存在序列相關(guān) B 不能判斷

7、是否存在一階自相關(guān) C 存在完全的正的一階自相關(guān) D 存在完全的負(fù)的一階自相關(guān)32、一元線性回歸模型的DW2.3，顯著性水平=0.05時(shí)，查得，則可以判斷【 】 A 不存在一階自相關(guān) B 存在正的一階自相關(guān) C 存在負(fù)的一階自相關(guān) D 無法確定33、當(dāng)模型存在序列相關(guān)現(xiàn)象時(shí)，適宜的參數(shù)估計(jì)方法是【 】 A 加權(quán)最小二乘法 B 間接最小二乘法 C 廣義差分法 D 工具變量法34、35、已知DW統(tǒng)計(jì)量的值接近于2，則樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)近似等于【 】 A 0 B -1 C 1 D 0.536、已知樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)接近于-1，則DW統(tǒng)計(jì)量近似等于【 】 A 0 B 1 C

8、 2 D 4 37、在給定的顯著性水平之下，若DW統(tǒng)計(jì)量的下和上臨界值分別為dL和du,則當(dāng)dL<DW<du時(shí)，可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)【 】 A 存在一階正自相關(guān) B 存在一階負(fù)相關(guān) C 不存在序列相關(guān) D 存在序列相關(guān)與否不能斷定Ch6:38、當(dāng)模型存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，OLS估計(jì)量將不具備【 】 A 線性 B 無偏性 C 有效性 D 一致性39、如果方差膨脹因子VIF10，則認(rèn)為什么問題是嚴(yán)重的【 】 A 異方差問題 B 序列相關(guān)問題 C 多重共線性問題 D 解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)的相關(guān)性40、在線性回歸模型中，若解釋變量X1和X2的觀測(cè)值成比例，即有X1=kX2，其中k為非零常數(shù)，則表

9、明模型中存在【 】 A 方差非齊性 B 多重共線性 C 序列相關(guān) D 設(shè)定誤差答案：1-5 DADBC 6-10 BBDBD 11-15 DDDCC 16-20 BCCAC 21-25 CCBAA26-30 ACADD 31-35 DACBA 36-40 DDCCB 三、填空題 Ch1：1、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是_的一個(gè)分支學(xué)科。挪威經(jīng)濟(jì)學(xué)家弗里希將它定義為_、_和_三者的結(jié)合。2、 建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟： _ 、_ 、_ 、_3、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型組成的四要素是_、_、_和_。4、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)常用的三類樣本數(shù)據(jù)是_、_和_。5、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)最基本的分析方法是 。Ch2：6、樣本觀測(cè)值與實(shí)際值之間的偏

10、差，稱為_，我們用殘差估計(jì)線性回歸模型中的_。7、_反映樣本觀測(cè)值總體離差的大小；_反映由模型中解釋變量所解釋的那部分離差的大小；_反映樣本觀測(cè)值與估計(jì)值偏離的大小，也是模型中解釋變量未解釋的那部分離差的大小。Ch3：8、解釋變量多于一個(gè)的計(jì)量模型稱為 。9、普通最小二乘法得到的參數(shù)估計(jì)量具有 、 、 統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。10、調(diào)整后的擬合優(yōu)度R2等于 。Ch6：11、存在近似多重共線性時(shí)，回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差趨于_, T趨于_。12、方差膨脹因子（VIF）越大，OLS估計(jì)值的_將越大。 13、存在完全多重共線性時(shí)，OLS估計(jì)值是_(是否存在)。答案：1、經(jīng)濟(jì)學(xué) 數(shù)學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)2、建立模型 參數(shù)估計(jì)

11、模型檢驗(yàn) 模型應(yīng)用3、經(jīng)濟(jì)變量 參數(shù) 隨機(jī)誤差項(xiàng) 方程的形式4、時(shí)間序列數(shù)據(jù) 橫截面數(shù)據(jù) 面板數(shù)據(jù)5、回歸方法6、殘差 隨機(jī)誤差項(xiàng)7、總離差平方和 回歸平方和 殘差平方和8、多元回歸模型9、線性 無偏 有效10、11、無窮大 012、誤差(標(biāo)準(zhǔn)差)13、不存在的四、判斷題Ch1：1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)，是以經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的數(shù)量關(guān)系為研究對(duì)象的。（ ）2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的目的在于揭示經(jīng)濟(jì)關(guān)系與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的數(shù)量規(guī)律。（ ）3、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)三者的綜合，但不同于其中任何一門學(xué)科。（ ）4、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的核心內(nèi)容是建立和應(yīng)用具有確定函數(shù)關(guān)系的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。（ ）Ch2：5、隨機(jī)誤差項(xiàng)ui

12、與殘差項(xiàng)ei是一回事。（ ）6、在實(shí)際中，一元回歸沒什么用，因?yàn)橐蜃兞康男袨椴豢赡軆H由一個(gè)解釋變量來解釋。( )7、擬合優(yōu)度R2越趨近于1，則回歸直線擬合越差。（ ）8、擬合優(yōu)度R2越趨近于0，則回歸直線擬合越好。（ ）9、OLS法是使殘差和最小化的估計(jì)方法。（ ）Ch3：10、解釋變量的個(gè)數(shù)越多越好。（ ）Ch4：11、當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，最小二乘估計(jì)是有偏的和不具有最小方差特性。 （ ）12、當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)失效。 （ ）Ch5：13、當(dāng)存在自相關(guān)時(shí)，OLS估計(jì)量既不是無偏的，又不是有效的。（ ）14、當(dāng)模型存在高階自相關(guān)時(shí)，可用D-W法進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)。 （ ）15、當(dāng)模型

13、的解釋變量包括內(nèi)生變量的滯后變量時(shí)，DW檢驗(yàn)就不適用了。 （ ）16、DW值在0和4之間，數(shù)值越小說明正相關(guān)程度越大，數(shù)值越大說明負(fù)相關(guān)程度越大。（ ） 17、假設(shè)模型存在一階自相關(guān)，其他條件均滿足，則仍用OLS法估計(jì)未知參數(shù)，得到的估計(jì)量是無偏的，不再是有效的，顯著性檢驗(yàn)失效，預(yù)測(cè)失效。 （ ） 18、當(dāng)存在自相關(guān)時(shí)，OLS估計(jì)量是有偏的，而且也是無效的。 （ ）19、DW方法可以檢驗(yàn)所有自相關(guān)性。（ ）Ch6：20、當(dāng)出現(xiàn)完全共線性時(shí)OLS估計(jì)量不存在。（ ）21、當(dāng)出現(xiàn)不完全共線性時(shí)OLS估計(jì)量不存在。（ ）22、盡管有完全的多重共線性，OLS估計(jì)量仍然是最優(yōu)線性無偏估計(jì)量。 （ ）23

14、、如果解釋變量?jī)蓛芍g的相關(guān)系數(shù)都低，則一定不存在多重共線性。（ ）24、多重共線性可以分為完全共線性和近似共線性兩類。（ ）25、如果模型為 ， 則表示存在完全共線性。（ ）答案：1-5 ×× 6-10 ××××× 11-15 ×××16-20 ×× 21-25 ××××五、名詞解釋 ：Ch1：1、內(nèi)生變量2、外生變量3、函數(shù)關(guān)系4、相關(guān)關(guān)系5、單方程模型6、聯(lián)立方程模型Ch2：7、隨機(jī)誤差項(xiàng)8、殘差9、普通最小二乘法10、最大似然估

15、計(jì)11、矩估計(jì)12、決定系數(shù)Ch4：13、異方差Ch5：14、自相關(guān)Ch6：15、完全多重共線性16、近似多重共線性答案：1、內(nèi)生變量：是隨機(jī)變量，其數(shù)值由模型自身決定；內(nèi)生變量影響模型中其它內(nèi)生變量，同時(shí)又受外生變量影響，是模型求解的結(jié)果。2、外生變量：通常為非隨機(jī)變量，其值在模型之外決定。外生變量只影響模型中的內(nèi)生變量，不受模型中任何其它變量影響。3、函數(shù)關(guān)系：是指變量間嚴(yán)格的數(shù)量依存關(guān)系，一個(gè)變量的取值能夠完全決定另一變量的取值。4、相關(guān)關(guān)系：是指變量間非嚴(yán)格的數(shù)量依存關(guān)系，一個(gè)變量的取值能夠影響另一變量的取值，但不能完全確定另一變量的取值。5、單方程模型：模型的方程只有一個(gè)，研究的是某

16、一個(gè)或某幾個(gè)變量決定或影響其他變量，而其他變量并不決定或影響這一個(gè)或幾個(gè)變量，即關(guān)系是不可逆的。6、聯(lián)立方程模型：由多個(gè)方程構(gòu)成的方程組，研究的是指一個(gè)（組）變量的取值決定或影響另外一個(gè)（組）變量的取值，而反過來另外一個(gè)（組）變量的取值也決定或影響這個(gè)（組）變量的取值。7、隨機(jī)誤差項(xiàng)：是指影響被解釋變量Y的各種較小因素的綜合影響。8、殘差：實(shí)際值和估計(jì)值的差。9、普通最小二乘法：是根據(jù)隨機(jī)變量的理論值和實(shí)際值的擬和程度估計(jì)參數(shù)水平的，其基本準(zhǔn)則是殘差的平方和取最小值。10、最大似然估計(jì)：以y1yn這n個(gè)數(shù)同時(shí)出現(xiàn)的概率最大化準(zhǔn)則估計(jì)參數(shù)的方法。11、矩估計(jì)：以樣本矩條件代替總體矩條件的估計(jì)參數(shù)

17、的方法。12、決定系數(shù)：回歸直線對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合程度。13、異方差：如果對(duì)于模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)有：則稱具有異方差性。14、自相關(guān)：又稱序列相關(guān)，是指總體回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)之間存在相關(guān)關(guān)系。即不同觀測(cè)點(diǎn)上的誤差項(xiàng)彼此相關(guān)。15、完全多重共線性：16、近似多重共線性：六、簡(jiǎn)答題（80分）：Ch1：1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的特點(diǎn)有哪三個(gè)？2、簡(jiǎn)述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究步驟3、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)包括那三個(gè)準(zhǔn)則？4、計(jì)量模型統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)包括哪三個(gè)？5、計(jì)量模型計(jì)量準(zhǔn)則檢驗(yàn)包括哪三個(gè)？Ch2：6、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型普通最小二乘法的基本假定有哪些Ch3：7、在多元回歸模型中為什么要對(duì)擬合優(yōu)度進(jìn)行調(diào)整？Ch4：8、異方差的危害有哪

18、些？9、異方差檢驗(yàn)的方法有哪些？Ch5：10、自相關(guān)產(chǎn)生的原因有哪些？11、自相關(guān)的危害有哪些？12、自相關(guān)檢驗(yàn)的方法有哪些？13、杜賓-瓦森檢驗(yàn)的局限性Ch6：14、多重共線性的危害有哪些？15、檢驗(yàn)多重共線性的方法有哪些？16、產(chǎn)生多重共線性的背景答案要點(diǎn)：1、隨機(jī)性、動(dòng)態(tài)性、經(jīng)驗(yàn)性2、建立模型 參數(shù)估計(jì) 模型檢驗(yàn) 模型應(yīng)用3、經(jīng)濟(jì)意義準(zhǔn)則 統(tǒng)計(jì)意義準(zhǔn)則 計(jì)量意義準(zhǔn)則4、t檢驗(yàn) F檢驗(yàn) R2檢驗(yàn)5、自相關(guān)檢驗(yàn) 異方差檢驗(yàn) 多重共線性檢驗(yàn)6、（1）變量間存在隨機(jī)關(guān)系Y=a +b X +e （2）誤差項(xiàng)均值為0。（3）誤差序列同方差。（4）誤差序列不相關(guān)。（5）X是確定性的，非隨機(jī)變量。（6）

19、誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布。7、當(dāng)解釋變量為多元時(shí)，要使用調(diào)整的擬合優(yōu)度，以解決變量元素增加對(duì)擬合優(yōu)度的影響。8、參數(shù)估計(jì)的無偏性仍然成立參數(shù)估計(jì)的方差不再是最小的t 統(tǒng)計(jì)量的值不能正確確定9、圖示檢驗(yàn)法Goldfeld-Quanadt檢驗(yàn)Gleiser檢驗(yàn)10、沒有包含在解釋變量中的經(jīng)濟(jì)變量固有的慣性。模型設(shè)定偏誤（Specification error）。數(shù)據(jù)的“編造”。11、自相關(guān)對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響：當(dāng)存在自相關(guān)時(shí)，普通最小二乘估計(jì)量不再是最佳線性無估計(jì)量，即它在線性無偏估計(jì)量中不是方差最小的。 自相關(guān)對(duì)模型檢驗(yàn)的影響：使用t檢驗(yàn)判斷回歸系數(shù)的顯著性時(shí)可能得到錯(cuò)誤的結(jié)論。 自相關(guān)對(duì)模型預(yù)測(cè)的影響：

20、使預(yù)測(cè)的置信區(qū)間不可靠，從而降低預(yù)測(cè)的精度。12、圖示檢驗(yàn)法：把給定的回歸模直接用普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)，求出殘差項(xiàng)，作為隨機(jī)項(xiàng)的真實(shí)估計(jì)值，再描繪殘差項(xiàng)的散點(diǎn)圖，根據(jù)散點(diǎn)圖來判斷相關(guān)性。DW檢驗(yàn)法：假設(shè)隨機(jī)誤差項(xiàng)的一階自回歸形式為：為了檢驗(yàn)序列的相關(guān)性，構(gòu)造的原假設(shè)是：為了檢驗(yàn)上述假設(shè)，構(gòu)造DW統(tǒng)計(jì)量首先要求出回歸估計(jì)式的殘差e，定義DW統(tǒng)計(jì)量為：13、杜賓-瓦森檢驗(yàn)的局限性：DW檢驗(yàn)有兩個(gè)不能確定的區(qū)域，一旦DW值落在這兩個(gè)區(qū)域，就無法判斷。DW檢驗(yàn)不適應(yīng)隨機(jī)誤差項(xiàng)具有高階序列相關(guān)的檢驗(yàn)；只適用于有常數(shù)項(xiàng)的回歸模型并且解釋變量中不能含滯后的被解釋變量；14、當(dāng)解釋變量完全線性相關(guān)時(shí) OLS

21、失效；如果模型中存在不完全的多重共線性，可以得到參數(shù)的估計(jì)值，但是對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析可能會(huì)產(chǎn)生一系列的影響。 （1）.參數(shù)估計(jì)值的方差增大 （2）.對(duì)參數(shù)區(qū)間估計(jì)時(shí)，置信區(qū)間趨于變大 （3）.假設(shè)檢驗(yàn)容易作出錯(cuò)誤的判斷 （4）.可能造成可決系數(shù)較高，但對(duì)各個(gè)參數(shù)單獨(dú)的t 檢驗(yàn)卻可能不顯著，甚至可能使估計(jì)的回歸系數(shù)符號(hào)相反，得出完全錯(cuò)誤的結(jié)論。15、檢驗(yàn)多重共線性的方法：簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法方差擴(kuò)大（膨脹）因子法直觀判斷法逐步回歸法16、多重共線性產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)背景主要有幾種情形： （1）經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)。 （2）模型中包含滯后變量。 （3）樣本數(shù)據(jù)自身的原因。 七、計(jì)算分析題Ch1：1、假設(shè)

22、A先生估計(jì)消費(fèi)函數(shù)（3）解釋常數(shù)項(xiàng)和斜率項(xiàng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義。（4） 解釋擬合優(yōu)度R2的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義。注：臨界值答案：（1） 因?yàn)檫h(yuǎn)大于臨界值，所以參數(shù)在5%的顯著性水平下顯著。（2） 4.84； 0.043（3） 常數(shù)項(xiàng)表示在收入為0時(shí)的自發(fā)性消費(fèi)為15；斜率項(xiàng)表示收入每增加一個(gè)單位，消費(fèi)平均增加0.81（4） 擬合優(yōu)度R2表示收入作為解釋變量可以解釋消費(fèi)變動(dòng)的98%Ch4：2、已知一元模型試用適當(dāng)?shù)姆椒ㄏ惙讲?。答案：Ch5：3、考慮以下模型請(qǐng)問怎樣消除此模型中的自相關(guān)？答案：對(duì)上述模型使用普通最小二乘估計(jì)就會(huì)得到參數(shù)估計(jì)的最佳線性無偏估計(jì)量。Ch6：4、(1)已知生產(chǎn)函數(shù)為，請(qǐng)首先用對(duì)數(shù)變換方法建立線性計(jì)量回歸模型。(2)因?yàn)閯趧?dòng)力和資本的增長(zhǎng)往往有同步性，也就是上述模型有多重共線性問題。假設(shè)，那么如何解決這一多重共線性問題？答案：(1)(2) 綜合題：5、以下是對(duì)線性回歸模型Yi = a + b Xi + ei用EVIEWS軟件做出的實(shí)際結(jié)果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/02/11 Time: 20:38Sample: 1 425Included observations: 425CoefficientStd. Errort-St