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计量经济学

一、判断

1.随机误差项u与残差项e是一回事。（×，残差e是随机误差项u的一个

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近似（估计值））

2.总体回归函数给出了与自变量每个取值相对应的应变量的值。（×，总体回

归函数给出了在解释变量给定条件下被解释变量的条件均值。）

3.线性回归模型意味着模型变量是线性的。（×，线性回归模型是指所建立的

模型中的回归系数为线性，而其中的解释变量不要求一定为线性的。）

4.在线性回归模型中，解释变量是因，应变量是果。（×，通常情况下，解释

变量与被解释变量之间的因果关系是由经济理论决定的，而不是由回归模型决

定的。）

5.随机变量的条件均值与非条件均值是一回事。（×，只有XY独立时E(Y/X)

E(Y)才相等。）

6.式Y=B+BX+u中的回归系数B是随机变量，但式Y=b+bX+u中的回归系

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数b是参数。（×，b是随机变量，而B是参数。）

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7.式E(Y/X)=B+BX中的斜率B度量了X的单位变动引起的Y的倾斜度。

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（×，它度量了X每变动一单位Y的均值的变化量。）

8.实践中双变量回归模型没有什么用，因为应变量的变化不可能仅由一个解释

变量来解释。（×，不一定，实际上，有很多经济现象可以通过两变量模型来

解释，例如在资产组合理论中通常会以某一证券的回报率为被解释变量，以股

票市场指数（如SP500指数）为解释变量进行回归。回归结果中斜率的估计

值就是在资产组合理论中得到广泛运用的β系数。）

9.OLS就是是误差平方和最小化的估计过程。（×，其最小化的是残差平方和，

即最小化∑e。）

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10.计算OLS估计量无需古典线性回归模型的基本假定。（√）

11.高斯-马尔科夫定理是OLS的理论依据。（√）

12.在双变量回归模型中，若扰动项u服从正态分布，则b是B更准确的估计

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值。（×，在估计回归系数时，OLS对干扰项的概率分布没有任何要求。）

13.只有当u服从正态分布时，OLS估计量b、b才服从正态分布。（√，OLS

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的估计量是u的线性函数，且当u服从正态分布时，OLS估计量也服从正态分

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布（任何服从正态分布的随机变量的线性组合依旧服从正态分布）。）

14.r2是TSS/ESS的比值。（×，应为ESS/TSS）

15.给定显著水平α及自由度，若计算得到的∣t∣值超过临界的t值，则接

受零假设。（×，应该拒绝零假设。）

16.相关系数r与斜率b同号。（√，两者计算公式中的分子都包含X与Y的相

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关系数，而X与Y的相关系数可正可负。）

17.p值和显著水平α是一回事。（×，不一定，p值就是当零假设为真时，检

验统计量大于或等于实际观测值的概率，其为某统计量精确的显著水平，它可能

与任意选择的显著性水平α不同。）

18.仅当非校正判定系数为1时，校正的判定系数和非校正的判定系数才相等。

（√，从两种R的计算公式中就可清晰的判断命题的真伪性。）

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19.判定所有解释变量是否对应变量有显著影响的方法是，看看是否每个解释

变量都有显著t的统计量；如果不是，则解释变量整体是统计不显著的。

（×，应运用F检验。）

=1，F=0；当R=0，F=∞。（×，当R

20.当R2