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一、判断正误（ 20 分）
u e
1. 随机误差项 i 和残差项 i 是一回事。 （ F ）
2. 给定显著性水平 a 及自由度， 若计算得到的 t 值超过临界的 t 值， 我们将接受零假
设（ F ）
?
Y b b X (X ,Y )
3. 利用 OLS 法求得的样本回归直线 t 1 2 t 通过样本均值点 。（ T ）
2
4. 判定系数 R TSS ESS。（ F ）
5. 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计
显著的。 （ F ）
2
6. 双对数模型的 R 值可以与对数线性模型的相比较，但不能与线性对数模型的相比
较。 （ T ）
7. 为了避免陷入虚拟变量陷阱， 如果一个定性变量有 m 类，则要引入 m 个虚拟变量。
（ F ）
8. 在存在异方差情况下，常用的 OLS 法总是高估了估计量的标准差。 （ T ）
9. 识别的阶条件仅仅是判别模型是否可识别的必要条件而不是充分条件。 （ T ）
10. 如果零假设 H0 ：B2=0 ，在显著性水平 5% 下不被拒绝， 则认为 B2 一定是 0。 （ F ）
六、什么是自相关？杜宾—瓦尔森检验的前提条件和步骤是什么？（ 15 分）
解：自相关，在时间（如时间序列数据）或者空间（如在截面数据中）上按顺序排列的
序列的各成员之间存在着相关关系。 在计量经济学中指回归模型中随机扰动项之间存在相关
关系。用符号表示：
cov(u ,u ) E u u 0 i j
i j i j
杜宾—瓦尔森检验的前提条件为：
（1）回归模型包括截距项。
（2 ）变量 X 是非随机变量。
（3 ）扰动项 ut 的产生机制是
ut ut 1 vt ( 1 1, 表示自相关系数）
上述这个描述机制我们称为一阶自回归模型，通常记为 AR(1) 。
（4 ）在回归方程的解释变量中，不包括把因变量的滞后变量。即检验对于自回归模型是不
使用的。
杜宾—瓦尔森检验的步骤为：
(1)进行 OLS 的回归并获得 e 。
t
(2) 计算 d 值。
(3) 给定样本容量 n 和解释变量 k 的个数，从临界值表中查得 dL 和 dU 。
(4) 根据相应的规则进行判断。
一、判断正误（ 20 分）
1. 回归分析用来处理一个因变量与另一个或多个自变量之间的因果关系。 （ F ）
2
2. 拟合优度 R 的值越大，说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。 （ T ）
3. 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。 （ F ）
4. 引入虚拟变量后，用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。 （ T ）
5. 多重共线性是总体的特征。 （ F ）
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