計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)題

一、單選1.經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的被解釋變量一定是COA.控制變量B.政策變量C.內(nèi)生變量D.外生變量2.經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析工作的基本步驟是_AoA.建立模型、收集樣本數(shù)據(jù)、估計(jì)參數(shù)、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?、?yīng)用模型B.設(shè)定模型、估計(jì)參數(shù)、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?yīng)用模型、模型評(píng)價(jià)C.個(gè)體設(shè)計(jì)、總體設(shè)計(jì)、估計(jì)模型、應(yīng)用模型、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ虳.確定模型導(dǎo)向、確定變量及方程式、估計(jì)模型、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?yīng)用模型).下面屬于橫截面數(shù)據(jù)的是DoA.1991-2003年各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)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)企業(yè)各鎮(zhèn)的工業(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)的工業(yè)產(chǎn)值.變量之間的關(guān)系可以分為兩大類 AoA.函數(shù)關(guān)系與相關(guān)關(guān)系B.線性相關(guān)關(guān)系和非線性相關(guān)關(guān)系C.正相關(guān)關(guān)系和負(fù)相關(guān)關(guān)系D.簡(jiǎn)單相關(guān)關(guān)系和復(fù)雜相關(guān)關(guān)系.同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，同一統(tǒng)計(jì)單位按時(shí)間順序記錄形成的數(shù)據(jù)列是COA.時(shí)期數(shù)據(jù)B.混合數(shù)據(jù)7C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)D.橫截面數(shù)據(jù).用OLS估計(jì)經(jīng)典線性模型修=聞+用Xi+包，則樣本回歸直線通過點(diǎn)Doa.（x,y）B仔?）C.（X'Y）D.（ny）.表示x和y之間真實(shí)線性關(guān)系的是CoBE(Yt)=,%+巨國(guó)C.Yt=%+同Xt+UtD.Yt=ft+0兇.產(chǎn)量（X,臺(tái)）與單位產(chǎn)品成本（Y,元/臺(tái)）之間的回歸方程為丫=356-L5X這說明DoA.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本增加356元.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.相關(guān)系數(shù)r的取值范圍是DoA.r<-1B.r>lC.OWrWlD.—l<r<l10.已知某一直線回歸方程的判定系數(shù)為0.64,則解釋變量與被解釋變量間的線性相關(guān)系數(shù)為BoA.0.64B.0.8C.0.4D.0.32IL對(duì)回歸模型片=聞+偽Xi+包進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，通常假定叫服從_CoA、他喈B.t(n-2)「N(o,M)D.t(n)12用一組有30個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型片=%+尸兇+叫，在oo5的顯著性水平下對(duì)％的顯著性作t檢驗(yàn)，則用顯著地不等于零的條件是其統(tǒng)計(jì)量t大于—DoA.t0.05(30)B.t0.025(30)C.t0.05(28)D.t0.025(28).按經(jīng)典假設(shè)，線性回歸模型中的解釋變量應(yīng)是非隨機(jī)變量，且AoA.與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)B.與殘差項(xiàng)不相關(guān)C.與被解釋變量不相關(guān)D.與回歸值不相關(guān).某一特定的X水平上，總體Y分布的離散度越大，即。越大，則AoA.預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，精度越低B.預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，預(yù)測(cè)誤差越小C.預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，精度越高D.預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，預(yù)測(cè)誤差越大15.參數(shù)B的估計(jì)量具備有效性是指BoAA.Var(P)=0AB.Var(P)為最小(P-p)=0A(P-p)為最小.與簡(jiǎn)單線性回歸相比，多元線性回歸中增加的基本假定是(D)°A.零均值B.同方差C.正態(tài)性假定D.無(wú)多重共線性.多元回歸模型中，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)方差M的的無(wú)偏估計(jì)式為（A）rVe1n-k、V*e277—2、Ve2n-lrVe1z?-k+l.剩余平方和RSS的自由度為（B）A.n-1B.n-kC.k-1D.n-k-1.下列關(guān)于修正的可決系數(shù)『與可決系數(shù)朋的關(guān)系式中，正確的是(C)無(wú)2=i-(i-r2)Z1zM77-1A.k=>R2上B n-kR2=1-(1-R2)^-n-kc.五2=(1-R2)±J_o "-k.當(dāng)尸=0時(shí)，F(xiàn)=(D)A.-xB.+xC.lD.O.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（D）A.線性B.無(wú)偏性C.有效性D.一致性22.經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為某個(gè)解釋與其他解釋變量間多重共線性嚴(yán)重的情況是這個(gè)解釋變量的VIF（C）A.大于1B.小于1C.大于5D.小于523.模型中引入實(shí)際上與解釋變量有關(guān)的變量，會(huì)導(dǎo)致參數(shù)的°LS估計(jì)量方差（A）A.增大B.減小C.有偏D.非有效24.在多元線性回歸模型中，若某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1,則表明模型中存在（C）A.異方差B.序列相關(guān)C.多重共線性D.高擬合優(yōu)度25.對(duì)于模型yt=bo+biXit+b2X2t+Ut，與切二。相比，「12=0.5時(shí)，估計(jì)量的方差將是原來的（B）A.1倍B.1.33倍C.1.8彳音D.2倍26.Goldfeld-Quandt方法用于檢驗(yàn)（A）A.異方差B.自相關(guān)C.隨機(jī)解釋變量D.多重共線性27.在異方差性情況下，常用的估計(jì)方法是（D）A.一階差分法B.廣義差分法C.工具變量法D.加權(quán)最小二乘法28.White檢驗(yàn)方法主要用于檢驗(yàn)（A）A.異方差性B.自相關(guān)性C.隨機(jī)解釋變量D.多重共線性29.下列哪種方法不是檢驗(yàn)異方差的方法（D）A.戈德菲爾特——匡特檢驗(yàn)B.懷特檢驗(yàn)C.戈里瑟檢驗(yàn)D.方差膨脹因子檢驗(yàn)30.如果戈里瑟檢驗(yàn)表明，普通最小二乘估計(jì)結(jié)果的殘差e：與Xi有顯著的形式|/|=0.28715肛+巧的相關(guān)關(guān)系（w滿足線性模型的全部經(jīng)典假設(shè)），則用加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)時(shí)，權(quán)數(shù)應(yīng)為（C）A.xjB.iD.內(nèi)31^如果模型yt=bo+%&+ut存在序列相關(guān)，則：DA.cov(xt,ut)=0B.cov(ut/us)=O(t^s)C.cov(xt,u/0D.cov(utzus)工0(5s)32、DW檢驗(yàn)的零假設(shè)是(p為隨機(jī)誤差項(xiàng)的一階相關(guān)系數(shù))BA.DW=0B.p=0C.DW=1D.p=l33、下列哪個(gè)序列相關(guān)可用DW檢驗(yàn)(vt為具有零均值，常數(shù)方差且不存在序列相關(guān)的隨機(jī)變量)AA.ut=put-i+vtB.ut=put-1+p2ut-2+...+VtC.ut=pvtD.ut=pvt+p2vt-i+…34、DW的取值范圍是DA.-l<DW<0B.-1<DW<1C.-2<DW<2D.0<DW<435、當(dāng)DW=4時(shí)，說明DA.不存在序列相關(guān)B.不能判斷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)36、根據(jù)20個(gè)觀測(cè)值估計(jì)的結(jié)果，一元線性回歸模型的DW=2.3。在樣本容量n二20,解釋變量k=l,顯著性水平為0.05時(shí)，查得dl=l,du=1.41,則可以決斷AA.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D.無(wú)法確定37、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CA.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38、對(duì)于原模型yt=bo+bixt+ut,廣義差分模型是指DB△義/△小+△u（q△yr=b0+bi+△D.yr-PM.i=b0（l-p）+bi（維-+（ur-p%.i）39、采用一階差分模型一階線性自相關(guān)問題適用于下列哪種情況BA.p-0B.p-1C.-l<p<0D.O<p<l40、假定某企業(yè)的生產(chǎn)決策是由模型St=bo+biPt+Ut描述的（其中St為產(chǎn)量，Pt為價(jià)格），又知：如果該企業(yè)在t-1期生產(chǎn)過剩，經(jīng)營(yíng)人員會(huì)削減t期的產(chǎn)量。由此決斷上述模型存在BA.異方差問題B.序列相關(guān)問題C.多重共線性問題D.隨機(jī)解釋變量問題41、根據(jù)一個(gè)n=30的樣本估計(jì)后計(jì)算得DW=1.4,已知在5%的置信度下，加1.35,加=1.49,則認(rèn)為原模型口A.存在正的一階自相關(guān)B.存在負(fù)的一階自相關(guān)C.不存在一階自相關(guān)D.無(wú)法判斷是否存在一階自相關(guān)42、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BA.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)二、多選1.總變差TSS可以被分解為（AC）A.ESS（回歸平方和）B.ESS（剩余平方和）C.RSS（剩余平方和）D.RSS（回歸平方和）2.計(jì)量模型的應(yīng)用包括（ABCD）方面A.經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析B.經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)C.驗(yàn)證理論和發(fā)展理論D.政策評(píng)價(jià)ABD)oABD)oA.剩余項(xiàng)的均值為零B.回歸線通過樣木均值C.估計(jì)值等于實(shí)際觀測(cè)值的均值D.被解釋變量估計(jì)值與剩余項(xiàng)不相關(guān)4.一元線性回歸模型的經(jīng)典假設(shè)包括（ABCD）A.零均值假定B.同方差假定C.無(wú)自相關(guān)假定D.隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)正態(tài)分布假定5.計(jì)量模型中引入隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的原因（ABCD）A.是未知影響因素的代表B.是眾多細(xì)小影響因素的綜合代表C.模型可能存在設(shè)定誤差D.模型中變量可能存在觀測(cè)誤差.對(duì)于經(jīng)典線性回歸模型，各回歸系數(shù)的普通最小二乘法估計(jì)量具有的優(yōu)良特性有（AB）。A.無(wú)偏性B.有效性C.準(zhǔn)確性D.確定性.對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型檢驗(yàn)的方式主要包括（ABCD）A.經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn).統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)C.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)D.預(yù)測(cè)檢驗(yàn)8.計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究中的三個(gè)要素包括（ABC）A.數(shù)據(jù)B.理論C.方法D.模型9.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以下哪些學(xué)科相結(jié)合的綜合性學(xué)科（ABC）。A.統(tǒng)計(jì)學(xué)B.經(jīng)濟(jì)學(xué)C.數(shù)學(xué)D.金融學(xué)10.關(guān)于樣本線性相關(guān)系數(shù)，正確的是（AD）A.樣本線性相關(guān)系數(shù)是隨機(jī)變量B.樣本線性相關(guān)系數(shù)是唯一的C.樣本線性相關(guān)系數(shù)是固定值D.給定樣本數(shù)值情況下，樣本線性相關(guān)系數(shù)可以得出確定數(shù)值.下列關(guān)于被解釋變量Y區(qū)間預(yù)測(cè)的特點(diǎn)，描述正確的是（BCD）A.Y平均值的預(yù)測(cè)值與真實(shí)平均值有誤差，主要是受隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的影響B(tài).Y個(gè)別值的預(yù)測(cè)值與真實(shí)個(gè)別值的差異，不僅受抽樣波動(dòng)影響，而且還受隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的影響

c.平均值和個(gè)別值預(yù)測(cè)區(qū)間都不是常數(shù),是隨c.平均值和個(gè)別值預(yù)測(cè)區(qū)間都不是常數(shù),是隨的變化而變化的,當(dāng)工尸二X時(shí)，預(yù)測(cè)區(qū)間最小，Xp越偏離，預(yù)測(cè)區(qū)間越寬。D.預(yù)測(cè)區(qū)間上下限與樣本容量有關(guān)，當(dāng)樣木容量n玲一時(shí)，個(gè)別值的預(yù)測(cè)區(qū)間只決定于隨機(jī)擾動(dòng)的方差.對(duì)被解釋變量Y的預(yù)測(cè)分為（ABCD）A.平均值的點(diǎn)預(yù)測(cè)B.平均值的區(qū)間預(yù)測(cè)C.個(gè)別值的點(diǎn)預(yù)測(cè)D.個(gè)別值的區(qū)間預(yù)測(cè)13.在簡(jiǎn)單線性回歸模型基本假定滿足條件下，對(duì)13.在簡(jiǎn)單線性回歸模型基本假定滿足條件下，對(duì)作標(biāo)準(zhǔn)化變換之后的統(tǒng)計(jì)量可以服從（AB）分布性質(zhì)。A.正態(tài)分布B.T分布C.F分布D.卡方分布.當(dāng)簡(jiǎn)單線性回歸模型基本假定滿足時(shí)，下列（ABD）變量服從正態(tài)分1tlI,A.人AB..關(guān)于可決系數(shù)，下列說法正確的是（AC）A.可決系數(shù)用以說明解釋變量對(duì)被解釋變量的解釋程度B.可決系數(shù)用以說明兩變量線性依存程度C.可決系數(shù)具有非負(fù)性D.可決系數(shù)可正可負(fù).多元線性回歸模型OLS估計(jì)式的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)包括（ABC）A.線性特征B.無(wú)偏特性C.最小方差特性D.方差為零特征.對(duì)總體線性回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)所用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為(BC)A.ESS/(n-k)RSS『(k-l)ESS/(k-l)BRSS/(n-k)R2/(k-l)c(l-R2)/(n-k)(l-R2)/(n-k)D..模型整體顯著性F檢驗(yàn)包含的兩個(gè)自由度是(AB)°A.k-1B.n-kC.n-1D.n-2.多元線性回歸中的基本假定包括(ABCD)A.零均值假定B.同方差和無(wú)自相關(guān)假定C.隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與解釋變量不相關(guān)假定D.無(wú)多重共線性和正態(tài)性假定20.多元線性回歸模型矩陣表達(dá)方式包括(ABCD)Y=Xfi+uB.人 AY=Xpc.Y=XB+eD. ，2L回歸模型中解釋變量的關(guān)系可能存在幾種情形（ABD）若”,=1,則解釋變量間完全共線性若"，=°,則解釋變量間毫無(wú)線性關(guān)系。若"，=°,則解釋變量間完全共線性若。＜―工1,則解釋變量間存在一定程度的線性關(guān)系。22.多重共線性產(chǎn)生的原因（ABCD）A.經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)B.模型中包含滯后變量C.利用截面數(shù)據(jù)建立模型也可能出現(xiàn)多重共線性D.樣本數(shù)據(jù)自身的原因23.當(dāng)模型存在完全多重共線性時(shí)，可能產(chǎn)生的后果包括（AC）A.參數(shù)的估計(jì)值不確定B.參數(shù)的估計(jì)值不能確定C.參數(shù)估計(jì)值的方差無(wú)限大D.參數(shù)估計(jì)值的方差無(wú)限小24.多重共線性的檢驗(yàn)方法包括（ABCD）A.簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法B.方差擴(kuò)大（膨脹）因子法C.直觀判斷法D.逐步回歸法25.多重共線性的修正方法包括（CD）A.廣義差分法B.廣義最小二乘法C.經(jīng)驗(yàn)方法D.逐步回歸法.下列計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中那些很可能存在異方差問題(ABCDE)A.用橫截面數(shù)據(jù)建立家庭消費(fèi)支出對(duì)家庭收入水平的回歸模型B.用橫截面數(shù)據(jù)建立產(chǎn)出對(duì)勞動(dòng)和資本的回歸模型C.以凱恩斯的有效需求理論為基礎(chǔ)構(gòu)造宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型D.以國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算帳戶為基礎(chǔ)構(gòu)造宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型E.以30年的時(shí)序數(shù)據(jù)建立某種商品的市場(chǎng)供需模型.在異方差條件下普通最小二乘法具有如下性質(zhì)(AB)A.線性B.無(wú)偏性C.最小方差性D.精確性E.有效性28.當(dāng)模型存在異方差現(xiàn)象進(jìn)，加權(quán)最小二乘估計(jì)量具備(ABCDE)A.線性B.無(wú)偏性C.有效性D.一致性E.精確性.下列說法正確的有(BE)A.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B.當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的t和F檢驗(yàn)失效C.異方差情況下，通常的OLS估計(jì)一定高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差D.如果OLS回歸的殘差表現(xiàn)出系統(tǒng)性，則說明數(shù)據(jù)中不存在異方差性E.如果回歸模型中遺漏一個(gè)重要變量，則OLS殘差必定表現(xiàn)出明顯的趨勢(shì).回歸模型中解釋變量的關(guān)系可能存在幾種情形(ABD)若“尸1,則解釋變量間完全共線性若"，=°,則解釋變量間毫無(wú)線性關(guān)系。若"，=°,則解釋變量間完全共線性若。＜3三1,則解釋變量間存在一定程度的線性關(guān)系。31、DW檢驗(yàn)不適用(ABC )情況的序列相關(guān)檢驗(yàn)A.高階線性自回歸形式的序列相關(guān)一階非線性自回歸的序列相關(guān)移動(dòng)平均形式的序列相關(guān)一階線性自回歸形式的序列相關(guān)32^以dl表示統(tǒng)計(jì)量DW的下限分布，du表示統(tǒng)計(jì)量DW的上限分布，則DW檢驗(yàn)的不確定區(qū)域是(BC)duWDWW4-du4-duWDWW4-dldlWDWWduD.4—dlWDWW433、DW檢驗(yàn)的前提條件包括(ABD)回歸模型中不含有滯后被解釋變量作為解釋變量回歸模型含有截距系數(shù)解釋變量隨機(jī)D.數(shù)據(jù)無(wú)缺失項(xiàng)34、當(dāng)模型存在一階自相關(guān)時(shí)，修正方法包括(BD)A.加權(quán)最小二乘法B.廣義差分法C.逐步回歸法Durbin兩步法35、當(dāng)模型只存在一階自相關(guān)問題時(shí)，使用OLS得到的參數(shù)估計(jì)量具有(AC)特征A.仍具有無(wú)偏性B.仍具有有效性C.不再具有有效性D.不再具有無(wú)偏性三、判斷.模型是對(duì)所研究的某種現(xiàn)象、某種關(guān)系或某種過程的一種模擬。(對(duì)).包含隨機(jī)誤差是經(jīng)濟(jì)模型與計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的根本區(qū)別。對(duì).經(jīng)濟(jì)參數(shù)是表現(xiàn)變量之間相互依存程度的、決定經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和特征的、相對(duì)穩(wěn)定的因素，通常可以直接觀測(cè)。錯(cuò).經(jīng)濟(jì)變量是描述經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的水平或狀態(tài)，隨時(shí)間或空間不同而變動(dòng)的各種因素。對(duì).總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時(shí)因變量的條件均值的軌跡。.普通最小二乘法的核心思想是尋求能使￡62最小的參數(shù)估計(jì)值。.對(duì).參數(shù)無(wú)法通過觀測(cè)直接確定，只能通過樣本去估計(jì)，但是樣木工總體，而且存在抽樣波動(dòng)，參數(shù)估計(jì)值不一定等于總體參數(shù)的真實(shí)值。錯(cuò).在古典假定條件下，OLS估計(jì)量是最佳線性無(wú)偏估計(jì)量。對(duì).計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型要反映實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，必須包含隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。對(duì).線性回歸模型主要指就變量而言是〃線性〃的，因?yàn)橹灰獙?duì)變量而言是線性的，都可以用類似的方法去估計(jì)其參數(shù)，都可以歸于線性回歸。錯(cuò).計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的根本目的就是要去探尋經(jīng)濟(jì)變量間數(shù)量關(guān)系的規(guī)律，也就是要努力去尋求總體回歸函數(shù)。對(duì).回歸是由解釋變量去估計(jì)被解釋變量的個(gè)別值。錯(cuò).每一組樣本觀測(cè)值都可以計(jì)算一個(gè)樣本線性相關(guān)系數(shù)，所以樣本線性相關(guān)系數(shù)是隨抽樣波動(dòng)而變動(dòng)的隨機(jī)變量。對(duì).總體變量X和Y的全部數(shù)值通常不可能直接全部觀測(cè)，所以總體相關(guān)系數(shù)一般是未知的。對(duì).總體相關(guān)系數(shù)只反映總體兩個(gè)變量X和Y的線性相關(guān)程度。對(duì).可以利用t分布的性質(zhì)認(rèn)識(shí)樣本容量較小時(shí)參數(shù)估計(jì)值的分布特征。對(duì)17啟由度即為可自由變化的樣本觀測(cè)值個(gè)數(shù)。.對(duì).區(qū)間估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)都需要建立在確定參數(shù)估計(jì)值概率分布性質(zhì)的基礎(chǔ)上進(jìn)行。對(duì).隨抽樣波動(dòng)，樣本可決系數(shù)是隨抽樣而變動(dòng)的隨機(jī)變量。對(duì).可決系數(shù)越大，說明模型對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合程度越差。錯(cuò).多元線性回歸模型中，偏回歸系數(shù)比的經(jīng)濟(jì)含義為：第j個(gè)解釋變量的單位變動(dòng)對(duì)被解釋變量平均值的影響。錯(cuò).客觀存在的真實(shí)義是服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量。錯(cuò).多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個(gè)數(shù)的不減函數(shù)，這給對(duì)比解釋變量個(gè)數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來缺陷，所以需要修正。對(duì).模型整體顯著性F檢驗(yàn)的備擇假設(shè)為：H1曲(pl23……k)全都為零。錯(cuò).統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中，F(xiàn)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驼w顯著性，t檢驗(yàn)單個(gè)解釋變量顯著性。對(duì).如果簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢測(cè)法證明多元回歸模型的解釋變量?jī)蓛刹幌嚓P(guān)，則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。錯(cuò).在嚴(yán)重多重共線性下，OLS估計(jì)量仍是最佳線性無(wú)偏估計(jì)量。對(duì).多重共線性問題的實(shí)質(zhì)是樣本現(xiàn)象，因此可以通過增加樣本信息得到改善。對(duì).雖然多重共線性下，很難精確區(qū)分各個(gè)解釋變量的單獨(dú)影響，但可據(jù)此模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì).如果回歸模型存在嚴(yán)重的多重