计量经济学简答题部分答案-自行整理的-仅供参考
计量经济学31个简答参考答案
计量经济学31个简答参考答案来源：皮卡箱1.什么是计量经济学？它与经济学、统计学和数学的关系怎样？答:1、计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术，它以经济理论为指导，以客观事实为依据，运用数学、统计学的方法和计算机技术，研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。
2、经济理论、数学和统计学知识是在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不充分，只有结合在一起才行。
2计量经济学三个要素是什么？经济理论、经济数据和统计方法。
3.计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？答:(1)经济意义检验，即根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断(2)统计检验，由数理统计理论决定。
包括:拟合优度检验、总体显著性检验。
(3)计量经济学检验，由计量经济学理论决定。
包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。
(4)模型预测检验，由模型应用要求决定。
包括:稳定性检验:扩大样本重新估计;预测性能检验:对样本外一点进行实际预测。
4.计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答:计量经济学揭示经济活动中各因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述;一般经济数学方法揭示经济活动中各因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
5.计量经济学模型研究的经济关系有那两个基本特征？答：一是随机关系，二是因果关系6.计量经济学研究的对象和核心内容是什么？答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律。
计量经济学的核心内容包括两个方面:一是方法论，即计量经济学方法或者理论计量经济学。
二是应用，即应用计量经济学。
无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。
7.计量经济学中应用的数据类型怎样？举例解释其中三种数据类型的结构。
答：计量经济模型:WA GE=f(EDU,EXP,GEND,μ)1)时间序列数据是按时间周期收集的数据，如年度或季度的国民生产总值。
计量经济学简答题整理版
1. 请问自回归模型的估计存在什么困难？如何来解决这些苦难？答：主要存在两个问题：(1) 出现了随机解释变量Y，而可能与随机扰动项相关；(2) 随机扰动项可能存在自相关，库伊克模型和自适应预期模型的随机扰动项都会导致自相关，只有局部调整模型的随机扰动项无自相关。
对于第一个问题的解决可以使用工具变量法；对于第二个问题的检验可以用德宾h检验法，目前还没有很好的解决办法，唯一能做的就是模型尽可能的设定正确。
2. 为什么要进行广义差分变换？写出其过程。
答：进行广义差分变换是为了处理自相关，写出其过程如下：以一元模型为例：Y t = b0 + b1 X t +u t假设误差项服从AR(1)过程：u t =ρu t-1 +v t－1 ≤ρ≤1其中，v 满足OLS 假定，并且是已知的。
为了弄清楚如何使变换后模型的误差项不具有自相关性，我们将回归方程中的变量滞后一期，写为：Y t-1 = b0 + b1 X t-1 +u t-1方程的两边同时乘以ρ，得到：ρY t-1 = ρb0 + ρb1 X t-1 +ρu t-1现在将两方程相减，得到：(Y t－ρY t-1 ) = b0 ( 1 －ρ) + b1 (X t－ρX t-1 ) + v t 由于方程中的误差项v t满足标准OLS 假定，方程就是一种变换形式，使得变换后的模型无序列相关。
如果我们将方程写成：Y t* = b0* + b1 X t* +v t，其中，Y t* = (Y t-ρY t-1 ) ，X t* = (X t -ρX t-1 ) ，b0* = b0 ( 1 -ρ)。
3. 什么是递归模型？答：递归模型是指在该模型中，第一个方程的内生变量Y1仅由前定变量表示，而无其它内生变量；第二个方程内生变量Y2表示成前定变量和一个内生变量Y1的函数；第三个方程内生变量Y3表示成前定变量和两个内生变量Y1与Y2的函数；按此规律下去，最后一个方程内生变量Y m可表示成前定变量和m－1个Y1，Y2、，Y3，…、Y m-1的函数。
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1. 请问自回归模型的估计存在什么困难？如何来解决这些苦难？答：主要存在两个问题：(1) 出现了随机解释变量Y，而可能与随机扰动项相关；(2) 随机扰动项可能存在自相关，库伊克模型和自适应预期模型的随机扰动项都会导致自相关，只有局部调整模型的随机扰动项无自相关。
对于第一个问题的解决可以使用工具变量法；对于第二个问题的检验可以用德宾h检验法，目前还没有很好的解决办法，唯一能做的就是模型尽可能的设定正确。
2. 为什么要进行广义差分变换？写出其过程。
答：进行广义差分变换是为了处理自相关，写出其过程如下：以一元模型为例：Y t = b o + b i X t +u t假设误差项服从AR(1)过程：U t = p u t-i +v t —1 <p < 1其中，v满足OLS假定，并且是已知的。
为了弄清楚如何使变换后模型的误差项不具有自相关性，我们将回归方程中的变量滞后一期，写为：Y t-1 = b o + b 1 X t-1 +u t-1方程的两边同时乘以p，得到：p Y t-1 = p b o + p b1 X t-1 + p u t-1现在将两方程相减，得到：(Y t —p Y t-1 ) = b o ( 1 —p ) + b 1 (X t —p X t-1 ) + v t由于方程中的误差项v t满足标准OLS假定，方程就是一种变换形式，使得变换后的模型无序列相关。
如果我们将方程写成：Y t = b0 + b1 X t +v t,其中，Y t = (Y t- p Y t-1 ) , X t =*(X t - p X t-1 ) , b o = b o ( 1 - p )o3. 什么是递归模型？答：递归模型是指在该模型中，第一个方程的内生变量丫1仅由前定变量表示，而无其它内生变量；第二个方程内生变量丫2表示成前定变量和一个内生变量丫1的函数；第三个方程内生变量丫3表示成前定变量和两个内生变量丫1与丫2的函数；按此规律下去，最后一个方程内生变量Y m可表示成前定变量和m —1个丫1, 丫2、，丫3,…、Y m-1的函数。
计量经济学题(答案)
《计量经济学》要点一、单项选择题知识点：第一章若干定义、概念时间序列数据定义横截面数据定义同一统计指标按时间顺序记录的数据称为( B )。
A、横截面数据B、时间序列数据C、修匀数据D、原始数据同一时间，不同单位相同指标组成的观测数据称为（ B ）A．原始数据B．横截面数据C．时间序列数据D．修匀数据变量定义（被解释变量、解释变量、内生变量、外生变量、前定变量）单方程中可以作为被解释变量的是（控制变量、前定变量、内生变量、外生变量）；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随机变量B、被解释变量和解释变量均为非随机变量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什么是解释变量、被解释变量？从变量的因果关系上，模型中变量可分为解释变量（Explanatory variable）和被解释变量(Explained variable)。
在模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量是变动的结果。
被解释变量是模型要分析研究的对象，也常称为“应变量”(Dependent variable)、“回归子”（Regressand）等。
解释变量也常称为“自变量”(Independent variable)、“回归元”（Regressor）等，是说明应变量变动主要原因的变量。
因此，被解释变量只能由内生变量担任，不能由非内生变量担任。
单方程计量经济模型中可以作为被解释变量的是（ C ）A、控制变量B、前定变量C、内生变量D、外生变量单方程计量经济模型的被解释变量是（ A ）A、内生变量B、政策变量C、控制变量D、外生变量在回归分析中，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随机变量B 、被解释变量和解释变量均为非随机变量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 双对数模型中参数的含义；双对数模型01ln ln ln Y X ββμ=++中，参数1β的含义是（ D ）A . X 的相对变化，引起Y 的期望值绝对量变化B ．Y 关于X 的边际变化C ．X 的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y 的相对变化率D 、Y 关于X 的弹性双对数模型 μββ++=X Y ln ln ln 10中，参数1β的含义是 （ C ）A. Y关于X的增长率 B .Y关于X的发展速度C. Y关于X的弹性D. Y关于X 的边际变化计量经济学研究方法一般步骤四步12点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D．模型设定、检验、结构分析、模型应用对计量经济模型应当进行哪些方面的检验？经济意义检验：检验模型估计结果，尤其是参数估计，是否符合经济理论。
计量经济学简答题部分答案-自行整理的-仅供参考
第一章判断题1、在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。
错。
参数一经估计，建立了样本回归模型，还需要对模型进行检验，包括经济意义检验、统计检验、计量经济专门检验等。
4.一元线性回归模型中，对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的；正确最好能够写出一元线性回归模型；F 统计量与t统计量的关系，即F= t2的来历；或者说明一元线性回归仅有一个解释变量，因此对斜率系数的t 检验等价于对方程的整体性检验。
6、在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出经典假定。
错误在经典假定条件下，OLS 估计得到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，提出古典假定是为了使所作出的估计量具有较好的统计性质和方便地进行统计推断。
简答题1．在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量？（1）需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。
（2）要考虑数据的可得性。
（3）要考虑所以入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。
2．时间序列数据和横截面数据有何不同？时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。
截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。
3．相关关系与因果关系的区别与联系。
相关关系是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。
因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。
因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。
具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。
而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。
4．回归分析与相关分析的区别与联系。
相关分析是判断变量之间是否具有相关关系的数学分析方法，通过计算变量之间的相关系数来实现。
回归分析也是判断变量之间是否具有相关关系的一种数学分析方法，它着重判断一个随机变量与一个或几个可控变量之间是否具有相关关系。
计量经济学题库(超完整版)及答案
四、简答题(每小题5分）1.简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间得关系。
２.计量经济模型有哪些应用?3.简述建立与应用计量经济模型得主要步骤。
4.对计量经济模型得检验应从几个方面入手?5．计量经济学应用得数据就是怎样进行分类得？ 6.在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项？７.古典线性回归模型得基本假定就是什么?8．总体回归模型与样本回归模型得区别与联系。
9．试述回归分析与相关分析得联系与区别。
1０.在满足古典假定条件下，一元线性回归模型得普通最小二乘估计量有哪些统计性质？11.简述BLUE得含义。
12.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就是否为0得ｔ检验?13、给定二元回归模型:,请叙述模型得古典假定。
14、在多元线性回归分析中,为什么用修正得决定系数衡量估计模型对样本观测值得拟合优度？15、修正得决定系数及其作用。
1６、常见得非线性回归模型有几种情况？1７、观察下列方程并判断其变量就是否呈线性,系数就是否呈线性,或都就是或都不就是。
①②③④18、观察下列方程并判断其变量就是否呈线性,系数就是否呈线性,或都就是或都不就是。
①②③④19、什么就是异方差性?试举例说明经济现象中得异方差性。
20、产生异方差性得原因及异方差性对模型得OLＳ估计有何影响。
21、检验异方差性得方法有哪些?22、异方差性得解决方法有哪些？２3、什么就是加权最小二乘法？它得基本思想就是什么？24、样本分段法（即戈德菲尔特——匡特检验)检验异方差性得基本原理及其使用条件。
25．简述ＤW检验得局限性。
26.序列相关性得后果。
2７.简述序列相关性得几种检验方法。
２８.广义最小二乘法(GＬS）得基本思想就是什么? ２9.解决序列相关性得问题主要有哪几种方法?３0.差分法得基本思想就是什么? 31.差分法与广义差分法主要区别就是什么？32.请简述什么就是虚假序列相关。
３３.序列相关与自相关得概念与范畴就是否就是一个意思？3４.ＤW值与一阶自相关系数得关系就是什么? 35.什么就是多重共线性？产生多重共线性得原因就是什么?36.什么就是完全多重共线性?什么就是不完全多重共线性? 37.完全多重共线性对OLS估计量得影响有哪些?3８.不完全多重共线性对OLS估计量得影响有哪些？３9.从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性?40.什么就是方差膨胀因子检验法？41．模型中引入虚拟变量得作用就是什么?42.虚拟变量引入得原则就是什么？ 43.虚拟变量引入得方式及每种方式得作用就是什么？44．判断计量经济模型优劣得基本原则就是什么？ 4５.模型设定误差得类型有那些？4６.工具变量选择必须满足得条件就是什么? 47．设定误差产生得主要原因就是什么？48.在建立计量经济学模型时,什么时候,为什么要引入虚拟变量？４9.估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难５０.什么就是滞后现像？产生滞后现像得原因主要有哪些? 5１．简述kｏｙck模型得特点。
计量经济学简答题整理
简答题一、计量经济学的步骤答：选择变量和数学关系式 —— 模型设定 确定变量间的数量关系 —— 估计参数 检验所得结论的可靠性 —— 模型检验 作经济分析和经济预测 —— 模型应用 二、模型检验答：所谓模型检验，就是要对模型和所估计的参数加以评判，判定在理论上是否有意义，在统计上是否有足够的可靠性。
对计量经济模型的检验主要应从以下四方面进行：1、经济意义的检验。
2、统计推断检验。
3、计量经济学检验。
4、模型预测检验。
三、模型应用 答：（1）经济结构分析，是指用已经估计出参数的模型，对所研究的经济关系进行定量的考查，以说明经济变量之间的数量比例关系。
（2）经济预测，是指利用估计了参数的计量经济模型，由已知的或预先测定的解释变量，去预测被解释变量在所观测的样本数据以外的数值。
（3）政策评价，是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案作出评价。
（4）检验与发展经济理论，是利用计量经济模型去验证既有经济理论或者提出新的理论。
四、普通方法的思想和它的计算方法答：计量经济学研究的直接目的是确定总体回归函数12,然而能够得到的知识来自总体的若干样本的观测值，要用样本信息建立的样本回归函数尽可能“接近”地去估计总体回归函数。
为此，可以以从不同的角度去确定建立样本回归函数的准则，也就有了估计回归模型参数的多种方法。
例如，用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数，成为极大似然发展；用估计的剩余平方和的最小的原则确定样本回归函数。
称为最小二乘法则。
为了使样本回归函数尽可能接近总体回归函数，要使样本回归函数估计的与实际的的误差尽量小，即要使剩余项越小越好。
可是作为误差有正有负，其简单代数和∑最小的准则，这就是最小乘准则，即∑∑∑五、简单线性回归模型基本假定 答：（1）对模型和变量的假定,如12i i iY X u ββ=++①假定解释变量x 是确定性变量,是非随机的,这是因为在重复抽样中是取一组固定的值.或者虽然是随机的,但与随机扰动项也是不相关；②假定模型中的变量没有测量误差。
计量经济学-期末考试-简答题
计量经济学期末考试简答题1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。
2．计量经济模型有哪些应用？3．简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
4．对计量经济模型的检验应从几个方面入手？5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？7．古典线性回归模型的基本假定是什么？8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。
9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。
10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？11．简述BLUE的含义。
12．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显着性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？13.给定二元回归模型：，请叙述模型的古典假定。
14.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？15.修正的决定系数及其作用。
16.常见的非线性回归模型有几种情况？17. 18观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。
19.什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。
20.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。
21.检验异方差性的方法有哪些？22.异方差性的解决方法有哪些？23.什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？24.样本分段法（即戈德菲尔特——匡特检验）检验异方差性的基本原理及其使用条件。
25．简述DW检验的局限性。
26．序列相关性的后果。
27．简述序列相关性的几种检验方法。
28．广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？29．解决序列相关性的问题主要有哪几种方法？30．差分法的基本思想是什么？31．差分法和广义差分法主要区别是什么？32．请简述什么是虚假序列相关。
33．序列相关和自相关的概念和范畴是否是一个意思？34．DW值与一阶自相关系数的关系是什么？35．什么是多重共线性？产生多重共线性的原因是什么？36．什么是完全多重共线性？什么是不完全多重共线性？37．完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？38．不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？39．从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性？40．什么是方差膨胀因子检验法？41．模型中引入虚拟变量的作用是什么？42．虚拟变量引入的原则是什么？43．虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？44．判断计量经济模型优劣的基本原则是什么？45．模型设定误差的类型有那些？46．工具变量选择必须满足的条件是什么？47．设定误差产生的主要原因是什么？48．在建立计量经济学模型时，什么时候，为什么要引入虚拟变量？49．估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难50．什么是滞后现像？产生滞后现像的原因主要有哪些？51．简述koyck模型的特点。
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第一章判断题1、在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。
错。
参数一经估计，建立了样本回归模型，还需要对模型进行检验，包括经济意义检验、统计检验、计量经济专门检验等。
4.一元线性回归模型中，对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的；正确最好能够写出一元线性回归模型；F 统计量与t统计量的关系，即F= t2的来历；或者说明一元线性回归仅有一个解释变量，因此对斜率系数的t 检验等价于对方程的整体性检验。
6、在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出经典假定。
错误在经典假定条件下，OLS 估计得到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，提出古典假定是为了使所作出的估计量具有较好的统计性质和方便地进行统计推断。
简答题1．在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量？（1）需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。
（2）要考虑数据的可得性。
（3）要考虑所以入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。
2．时间序列数据和横截面数据有何不同？时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。
截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。
3．相关关系与因果关系的区别与联系。
相关关系是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。
因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。
因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。
具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。
而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。
4．回归分析与相关分析的区别与联系。
相关分析是判断变量之间是否具有相关关系的数学分析方法，通过计算变量之间的相关系数来实现。
回归分析也是判断变量之间是否具有相关关系的一种数学分析方法，它着重判断一个随机变量与一个或几个可控变量之间是否具有相关关系。
第二章 简答题1.给定一元线性回归模型：t t t X Y μββ++=10 n t ,,2,1Λ= （1）叙述模型的基本假定；（2）写出参数0β和1β的最小二乘估计公式； （3）说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质； （4）写出随机扰动项方差的无偏估计公式。
答:（1）零均值，同方差，无自相关，解释变量与随机误差项相互独立（或者解释变量为非随机变量）（2）∑∑===n t t nt tt x yx 1211ˆβ，X Y 10ˆˆββ-= （3）线性即，无偏性即，有效性即（4）2ˆ122-=∑=n ent tσ，其中∑∑∑∑∑=====-=-=nt t t n t t n t tn t tn t ty x y x y e 111212211212ˆˆββ 2. 随机误差项包含哪些因素影响。
（1）解释变量中被忽略的因素的影响；（2）变量观测值的观测误差的影响； （3）模型关系的设定误差的影响； （4）其它随机因素的影响。
3.线性回归模型的基本假设。
违背基本假设的计量经济模型是否可以估计。
（1）随机误差项具有零均值。
即E(i μ)=0 i=1,2,…n （2）随机误差项具有同方差。
即Var(i μ)=2μσ i=1,2,…n（3）随机误差项在不同样本点之间是独立的，不存在序列相关。
即Cov(j i μμ,)=0 i ≠j i,j=1,2,…n（4）解释变量k X X X ,,,21Λ是确定性变量，不是随机变量，随机误差项与解释变量之间不相关。
即Cov(i ji X μ,)=0 j=1,2,…k i=1,2,…n （5）解释变量之间不存在严重的多重共线性。
（6）随机误差项服从零均值、同方差的正态分布。
即 4.普通最小二乘法参数估计量的统计性质及其含义。
答：线性。
所谓线性是指参数估计量βˆ是iY 的线性函数。
无偏性。
所谓无偏性是指参数估计量βˆ的均值（期望）等于模型参数值，即00)ˆ(ββ=E ，11)ˆ(ββ=E 。
有效性。
参数估计量的有效性是指在所有线性、无偏估计量中，该参数估计量的方差最小。
9. 什么是总体回归函数和样本回归函数?它们之间的区别是什么以简单线性回归模型为例，总体回归函数是总体因变量的条件期望表现为自变量函数；总体回归函数是确定的和未知的，是回归分析所估计的对象。
样本函数是根据样本数据所估计出的因变量与自变量之间的函数关系；回归分析的目的是用样本回归函数来估计总体回归函数。
它们的区别在于，总体回归函数是未知但是确定的，而样本回归函数是随样本波动而变化；总体回归函数的参数是确定的，而样本回归函数的系数是随机变量；总体回归函数中的误差项不可观察，而样本回归函数中的残差项是可以观察的。
10.什么是随机扰动项和残差？它们之间的区别是什么答：随机误差项表示自变量之外其他变量对因变量产生的影响，是不可观察的的，通常要对其给出一定的假设。
残差项是指因变量实际观测值与样本回归函数计算的估计值之间的偏差，是可以观测的。
他们的区别在于，反映的含义是不同且可观测性也不同。
11为什么在对参数作最小二乘估计之前要对模型提出古典假设？答：最小二乘发只是寻找估计量的一种方法，其寻找到的估计量是否具有良好的性质则依赖模型的一些基本的假定。
只有一系列的经典假定下，最小二乘估计才是BLUE 即在古典假定条件下，OLS 估计量0ˆb和1ˆb 是参数0b 和1b 的最佳线性无偏估计量，即BLUE ，这一结论就是著名的高斯－马尔可夫定理。
12.对参数假设检验的基本思想是什么？答：假设检验的基本思路是首先对总体参数值提出假设，然后再利用样本告知的信息去验证先前提出的假设是否成立。
如果样本数据不能充分证明和支持假设，则在一定的概率条件下，应拒绝该假设；相反，如果样本数据不能够充分证明和支持假设是不成立的，则不能推翻假设成立的合理性和真实性。
假设检验推断过程所依据的基本信念是小概率原理，即发生概率很小的随机事件，在某一次特定的实验中几乎不可能发生的。
6. a 图呈无规律变化；b 图中当X 增加时，随机误差项的方差也随之增大；c 图中随机误差项的方差与X 的变化无关；d 图中当X 增加时，随机误差项的方差与之呈U 形变化。
四、计算题(2) 说明参数的经济意义(3) 在的显著水平下对参数的显著性进行 t 检验。
解：(1)利用 OLS 法估计样本回归直线为：ii X Y 185.4086.319ˆ+= (2)参数的经济意义：当广告费用每增加1 万元，公司的销售额平均增加4.185万元。
(3) )10(79.3)ˆ(ˆ025.011t Var t >==ββ，广告费用对销售额的影响是显著的。
第二章Journal Almanac 1999）上。
航班正点到达的比率和每 10 万名乘客投诉的次数的数据如下:Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/11/09 Time: 19:12 Sample: 1 9Included observations: 9X-0.0704140.014176-4.9672540.0016 Adjusted R-squared 0.747424 S.D. dependent var 0.319991 S.E. of regression 0.160818 Akaike info criterion -0.623958 Sum squared resid 0.181037 Schwarz criterion -0.580130 Log likelihood 4.807811 F-Statistic 24.67361 Durbin-Watson stat2.526971Prob(F-Statistic)0.001624(1)(2)对估计的回归方程的斜率作出解释。
(3)如果航班按时到达的正点率为 80%，估计每10万名乘客投诉的次数是多少？ 解：描述投诉率（Y ）依赖航班按时到达正点率（X ）的回归方程：i i i X Y μββ++=10 即ii X Y 070414.0017832.6ˆ-=t=(5.718961) (-4.967254)R 2=0.778996 F=24.67361 DW=2.526971这说明当航班正点到达比率每提高1个百分点, 平均说来每10万名乘客投诉次数将下降 0.07次。
如果航班按时到达的正点率为 80%，估计每 10 万名乘客投诉的次数为384712.080070414.0017832.6ˆ0=⨯-=Y （次）第二章 简单题1.对于多元线性计量经济学模型：t kt k t t t X X X Y μββββ+++++=Λ33221 n t ，，，Λ21=（1）该模型的矩阵形式及各矩阵的含义； （2）对应的样本线性回归模型的矩阵形式； （3）模型的最小二乘参数估计量。
答：（1）N XB Y +=；121⨯⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n n Y Y Y Y M )1(212221212111111+⨯⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=k n kn n n k k X X X X X X X X X X ΛM M MM ΛΛ1)1(210⨯+⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=k n B ββββM 121⨯⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n n N μμμM （2）E BX Y +=ˆ； （3）()Y X X X B''=-1ˆ。
2．为什么要计算调整后的可决系数？ 答：剔除样本容量和解释变量个数的影响。
3.拟合优度检验与方程显著性检验的区别与联系。
区别：它们是从不同原理出发的两类检验。
拟合优度检验是从已经得到估计的模型出发，检验它对样本观测值的拟合程度，方程显著性检验是从样本观测值出发检验模型总体线性关系的显著性。
联系：模型对样本观测值的拟合程度高，模型总体线性关系的显著性就强。
可通过统计量之间的数量关系来加以表示：kFk n n R +----=1112。
4.如何缩小参数估计量的置信区间。
（1）增大样本容量n ；（2）提高模型的拟合优度，减少残差平方和；（3）提高样本观测值的分散度第三章 多重共线性2、下面结果是利用某地财政收入对该地第一、二、三产业增加值的回归结果，根据这一结果试判断该模型是否存在多重共线性，说明你的理由。
Dependent Variable: REV Method: Least Squares Sample: 1 10Included observations: 10Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 17414.63 14135.10 1.232013 0.2640 GDP1 -0.277510 0.146541 -1.893743 0.1071 GDP2 0.084857 0.093532 0.907252 0.3992 GDP3 0.190517 0.151680 1.256048 0.2558 R-squared 0.993798 Mean dependent var 63244.00 Adjusted R-squared 0.990697 S.D. dependent var 54281.99 S.E. of regression 5235.544 Akaike info criterion 20.25350 Sum squared resid 1.64E+08 Schwarz criterion 20.37454 Log likelihood -97.26752 F-statistic 320.4848 Durbin-Watson stat 1.208127 Prob(F-statistic) 0.000001解：存在严重多重共线性。