一、名词解释（5*3分=１5分)（斜体表明仅供参考）计量经济学:以经济理论与经济数据得事实为依据，运用数学与统计学得方法,通过建立数学模型来研究经济数量关系与规律得一门经济学科。最小二乘法：指在满足古典假设得条件下，用使估计得剩余平方与最小得原则确定样本回归函数得方法,简称OLS随机扰动项：总体回归函数中,各个Y值与条件期望得Y值得偏差，又称随机误差项。就是代表那些对Y有影响但又未纳入模型得诸多因素得影响.总体回归函数：在给定解释变量Xi条件下,总体被解释变量Yｉ得期望轨迹,函数式表示为Ｅ(Ｙi∣Xi)=f（Xi)=β0＋β1Ｘｉ样本回归函数:在总体中抽取若干个样本构成新得总体，然后在新得总体下,给定解释变量Xi,被解释变量Yi得期望轨迹，函数式表示为E（Yi∣Ｘi)＝Ｙi^＝β0^＋β1^Xi系数显著性检验：(t检验）对回归系数对应得解释变量就是否对被解释变量有显著影响得统计学检验方法方程显著性检验:(F检验)对模型得被解释变量与所有解释变量之间得线性关系在整体上就是否显著得统计学检验方法高斯－马尔可夫定理：在古典假设得条件下,OLS估计量就是总体参数得最佳线性无偏估计量，即ＢＵLE。拟合优度:为说明多元线性回归模型中对观测值得拟合情况,可以考察在Y得总变差中能由解释变量所解释得那部分变差得比重，即回归平方与与总体平方与得比值，R2＝ESS／TSS=1—RSS/TＳS、调整得可决系数:就是一个用于描述多个解释变量对被解释变量得联合影响程度得统计量,相对可决系数而言，克服了随解释变量得增加而变大得缺陷。表达式为R—2=1-(ｎ—１)RSS／（n—ｋ）TSS多重共线性：指解释变量之间存在得完全或近似得线性关系异方差:模型中随机误差项不再满足经典假设得同方差假定,其方差随观测个体得变化而变化,即Ｄ（εi)=σi2加权最小二乘法:在拟合存在异方差得模型中，对不同得σi2区别对待（重小轻大原则）,构造权数Wi=1/σi2,根据最小二乘原理，使加权得残差平方与最小，从而估计参数,这种求解参数估计式得方法为加权最小二乘法。自相关:又称序列相关，就是指在总体回归模型得随机误差项ui之间存在相关关系就,即cov(ui，uｊ)≠0、(i≠ｊ)判断题（1０＊1分=1０分）１、随机误差项ｕｉ与残差项ei就是一回事.（乂）2、总体回归函数给出了对应于每一个自变量得因变量得值。(乂)3、线性回归模型意味着因变量就是自变量得线性函数。(乂）4、在线性回归模型中，解释变量就是原因,被解释变量就是结果。（√）5、在实际中，一元回归没什么用,因为因变量得行为不可能仅由一个解释变量来解释.(乂)6、尽管有完全得多重共线性，ＯLＳ估计量仍然就是最优线性无偏估计量。（乂）７、在高度多重共线得情形中，要评价一个或多个偏回归系数得个别显著性就是不可能得。（乂）8、如果有某一辅助回归显示出高得值，则高度共线性得存在就是肯定无疑得了。(√）９、变量得两两高度相关并不表示高度多重共线性。(乂)1０、如果分析得目得仅仅就是预测,则多重共线性就是无害得.（√）1１、在多元回归中，根据通常得ｔ检验，每个参数都就是统计上不显著得，您就不会得到一个高得值。(乂)1２、变量不存在两两高度相关表示不存在高度多重共线性。（乂）1３、当异方差出现时，最小二乘估计就是有偏得与不具有最小方差特性.(乂)14、当异方差出现时,常用得t检验与Ｆ检验失效。（√)15、在异方差情况下，通常OLＳ估计一定高估了估计量得标准差。(乂)1６、如果OLＳ回归得残差表现出系统性,则说明数据中有异方差性。（√）17、如果回归模型遗漏一个重要得变量,则OLS残差必定表现出明显得趋势。(√)18、在异方差情况下,通常预测失效。（√)19、当模型存在高阶自相关时，可用D—W法进行自相关检验。（乂）２0、当模型得解释变量包括内生变量得滞后变量时,D-Ｗ检验就不适用了.(√)21、DW值在0与4之间，数值越小说明正相关程度越大，数值越大说明负相关程度越大.(√)2２、假设模型存在一阶自相关，其她条件均满足,则仍用OLS法估计未知参数，得到得估计量就是无偏得，不再就是有效得，显著性检验失效，预测失效.（√）23、当存在自相关时,ＯLS估计量就是有偏得，而且也就是无效得。(乂）２4、消除自相关得一阶差换变换假定自相关系数必须等于-1。(乂）25、发现模型中存在误差自相关时,都可以利用差分法来消除自相关。（√)26、在自回归模型中，由于某些解释变量就是被解释变量得滞后变量,如那么杜宾—沃森（D—Ｗ）检验法不适用。(√）27、在杜宾—沃森（D-W)检验法中，我们假定误差项得方差就是同方差.（√）２8、模型中得与中得不可以直接进行比较。（√）三、汉