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一、判断题（ 20 分） 1． 线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。 （F） 2．多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。 （F） 3．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。 （F） （有 时高估有时低估） 4 ．总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。 （Y） 5．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） （相关系数 要接近± 1） 6 ．判定系数 R平方的大小不受回归模型中所包含的解释变量个数的影响。 （ F ） 7．多重共线性是一种随机误差现象。 （F） 8．当存在自相关时， OLS 估计量是有偏的并且也是无效的。 （ F ）（自相关不 影响 OLS估计量的线性和无偏性 ,但使之失去有效性 ） 9．在异方差的情况下， OLS 估计量误差放大的原因是从属回归的 R 平方变大。 （ F ） 10．任何两个计量经济模型的 R平方都是可以比较的。 （ F ） 1. 随机误差项和残差项是一回事。 （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 ） 3. 利用 OLS法求得的样本回归直线 Y=B1+B2X通过样本均值点 (X 均值， Y 均值 )。 （ T ） 4. 判定系数 R平方 =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 ） （前者是F统计量，后者是 T 统计量） 6. 双对数模型的 R 平方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 ） （当有随机误差项时，引入 m-1） 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 ） 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. 拟合优度 R2 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 ） 6. 任何两个计量经济模型的 R平方都是可以比较的。 （ F ） 7. 异方差会使 OLS估计量的标准误差高估，而自相关会使其低估。 （ F ） 8. 杜宾—瓦尔森检验能够检验出任何形式的自相关。 （ F ） 9. 异方差问题总是存在于横截面数据中， 而自相关则总是存在于时间序列数据中。 （ F ） 10. 内生