如果存在异方差，通常使用的t检验和F检验是无效的。D:A:错 B:对 答案: 对

A:错
B:对
答案: 错

不完全的多重共线性的情况下，最小二乘估计量不能计算。

A:错
B:对
答案: 错

样本容量大于100时，最小二乘估计量不会有偏。

A:错
B:对
答案: 错

在多元回归模型中，当保持其他解释变量不变，估计X_i每变化一单位对Y_i的影响时，这等同于数学上的对X_i求解偏导数。

A:错
B:对
答案: 对

在两个变量的回归模型中，如果丢掉两个相关变量中的一个，那么最小二乘估计量就不会存在了。

A:对
B:错
答案: 错

 在不完全多重共线性下：

A:有两个或两个以上的解释变量是高度相关的
B:误差项高度但不完全相关

C:即使样本量n大于100，OLS估计量仍不是无偏的
D:无法计算OLS的估计值
答案: 有两个或两个以上的解释变量是高度相关的

  当存在遗漏变量的问题时，E(u_i | X_i) = 0的假设不成立，这意味着：

A:加权最小二乘估计量为BLUE
B:OLS估计量不满足一致性　　
C:残差之和不为零
D:残差之和乘以任何一个解释变量的值都不为零
答案: OLS估计量不满足一致性　　

 在多元回归模型中，最小二乘估计量是从以下哪个选项得出的　　　

A:最小化预测误差的平方和
B:最小化残差之差的绝对值
C:最小化真实值和拟合值之间的距离
D:使误差平方和为零
答案: 最小化预测误差的平方和

 由OLS估计得出的样本回归线　　　　　　　　　　　　　　

A:与总体回归线一样
B:是使预测误差的平方和最小的回归线

C:截距为零
D:斜率不可能为正和负
答案: 是使预测误差的平方和最小的回归线

多元回归方程的OLS残差　　　　　　　　　　　　　　

A:为零，因为估计值就是预测值
B:可以通过真实值减去拟合值求得
C:不可被计算，因为有不止一个解释变量
D:与总体回归方程误差值完全相等
答案: 可以通过真实值减去拟合值求得

残差是样本的随机误差项。

A:错
B:对
答案: 对

下列两个模型y_i =β₀+β₁x_i+u_i与lny_i =β₀+β₁x_i+u_i都属于本质线性回归模型，回归系数β₁的经济含义是相同的。

A:错
B:对
答案: 错

是一个本质非线性的回归模型。

A:对
B:错
答案: 错

是本质线性回归方程，可以把它们转化为线性回归方程ln[(1- y_i)/y_i）=-β₀-β₁x_i。

A:错
B:对
答案: 对

对数函数模型y_i =β₀+β₁Lnx_i+u_i 中β₁的经济含义是，当其他变量保持不变时，平均而言X增长1个单位时，引起Y增加β₁%。

A:对
B:错
答案: 错

微观经济学中的边际成本和平均成本曲线都是二次多项式函数模型，呈U型形式，这是由边际收益递减决定的。

A:错
B:对
答案: 对

假设采用同一样本数据估计如下回归模型，那么模型

y_i =β₀+β₁x_1i+β₂x_2i+ε_i可以与下列哪些模型之间的R²进行比较（）

A:

lny_i = β₀+β₁lnx_1i+β₂lnx_2i²+ε_i

B:y_i = β₀+β₁x_1i+β₂lnx_2i+ε_i
C:lny_i = β₀+β₁lnx_1i+β₂lnx_2i+ε_i
D:y_i = β₀+β₁x_1i+β₂x_2i+β₃x_1i²+ε_i
E:

y_i = β₁x_1i+β₂x_2i+ε_i

答案: y_i = β₀+β₁x_1i+β₂lnx_2i+ε_i;y_i = β₀+β₁x_1i+β₂x_2i+β₃x_1i²+ε_i;

y_i = β₁x_1i+β₂x_2i+ε_i

下列非线性回归模型中，哪些模型不可以进行线性化（）

A:

B:

C:

D:

答案:

;

 下列方程系数呈线性的是（  ）

A:

B:

C:

D:

E:

答案:

;

;

   同方差是指 ( ) 

A:误差项u_i中没有离群值
B:Var(u_i|X_i)是常数   
C:误差项u_i服从正态分布
D: Var(u_i|X_i)依赖于X_i
答案: Var(u_i|X_i)是常数   

在具体运用加权最小二乘法时, 如果变换的结果是

则Var(u)是下列形式中的哪一种?( )

A:

B:

C:

D:

答案:

 在异方差性情况下，常用的估计方法是（ ）

A:一阶差分法
B:工具变量法
C:加权最小二乘法
D: 广义差分法
答案: 加权最小二乘法

在异方差的情况下，参数估计值的方差不能正确估计的原因是（ ）

A:

B:

C:

D:

答案:

 在检验异方差的方法中，不正确的是（    ）

A:ARCH检验法
B: Goldfeld-Quandt方法
C:DW检验法
D:White检验法 
答案: DW检验法

 在异方差的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（    ）

A:无多重共线性假定成立   
B:零均值假定成立   
C:解释变量与随机误差项不相关假定成立
D:序列无自相关假定成立
答案: 解释变量与随机误差项不相关假定成立

 如果存在异方差，常用的OLS会高估估计量的标准差

A:错
B:对
答案: 错

如果存在异方差，通常使用的t检验和F检验是无效的。

A:错
B:对
答案: 对

如果变量之间有共同变化的趋势也容易导致模型存在异方差。

A:对
B:错
答案: 错

存在异方差情形下，OLS估计量是有偏的和无效的。

A:错
B:对
答案: 错