2.2简单线性回归模型参数的估计 、判断题
1. 使用普通最小二乘法估计模型时，
（F ）
2. 随机扰动项u i 和残差项e i 是一回事。

（F ） 3.
在
任何情况下OLS 估计量都是待估参数的最
优线性无偏估计。

（F ）
布。

5.如果观测值X i 近似相等，也不会影响回归系数的估计量
】、单项选择题
1.设样本回归模型为
Y i =" ?
X i
+e
i
D ）。

A.
?=
■
1
X i X X i X
Y i -Y
? X i Y i -nXY
c.
-
X i 2-nX 2
2 ?以 丫表示实际观测值 ,Y?表示回归估计值，
则普通最小二乘法确定的
?的公式中, 错误的是
?n X i Y i -
X i Y i i
n X i 2-
X i 2
?_
n X i Y i -
X i
Y i
i
1
2 x
则普通最小二乘法估计参数的准则是使
（D ）
A. （丫— Y i ）=o
c.
（Y — £ ）=最小
「？ 一 Y
A . （X, 丫 ） 5.以丫表示实际观测值， 丫？表示OLS 估计回归值，则用 OLS 得到的样本回归直线 丫 ?一 ?）
4•满足基本假设条件下，随机误差项
i 服从正态分布，但被解释变量 Y 不一定服从正态分
所选择的回归线使得所有观察值的残差和达到最
3.
丫表示实际观测值
丫？表示OLS 估计回归值，则下列哪项成立（ D
A.
4.用OLS 估计经典线性模型
Y i
— 0
i
X i + u i ，则样本回归直线通过点（
.（X, Y?）
满足（A）。

A.（Y i—丫i）一0 B . （Y i —Y）2 - 0
C.（Y—丫）2-0 D .（丫Y）-0
6.按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（
7. 参数的估计量 ？具备有效性是指（ B ）
A. Var ? 0 B . Var ? 为最小
C. ? 0 D . ? 为最小
三、多项选择题
（Y i - Yj ） =o
E. cov （X i ,e i ）=0 5
2.
用OLS 法估计模型丫尸0 l X i + u i 的参数，要使参数估计量为最
佳线性无偏估计量，
则要求（ ABCE ）。

A. E （U i ）=0 B . Var （uJ 二
2
C . Cov （U i ,U j ）
=0 D.
U i 服从正态分布 E
. X 为非随机变量，与随机扰动项
U i 不相关。

3.
假设线性回归模型满足全
部基本假设，则其参数的估计量具备（
CDE ）。

A. 可靠性
B. 合理性
C. 线性性
D. 无偏性 E . 有效性
4.
普通最小二乘估计的直线具有以下特性（
ABDE ）。

A. 通过样本均值点 （ X,Y ） B . Y Y? C .
（ Y Y? ） 2 0
D .
e 0
E
. cov （X i ,e ） 0
线性回归模型的变通最小二乘估计的残差 e i 满足
ACDE ）
A.与随机扰动项不相关 C. 与被解释变量不相关
B . 与残差项不相关 D
. 与回归值不相关
1. 以 Y 表示实际观测值，
Y? 表示 OLS 估计回归值， e 表示残差，则回归直线满足（
ABE ）
A.通过样本均值点（X, 丫） B .
丫尸 Y?i
Y?i -Y i ）2
=o
5.
A. e= 0 B . e i Y i =0
C .
e i Y?i =0
D.
e i X i = 0 E . cov （X i ,e i ） =0
四、简答题
1.古典线性回归模型的基本假定是什么？
答：①零均值假定。

即在给定 X t 的条件下，随机扰动项的数学期望（均值）为 0,即E （ U t ） =0
②同方差假定。

误差项 U t 的方差与t 无关，为一个常数。

③无自相关假定。

即不同的误差
服从均值为 0，方差为
2 3
的正态分布。

2 ?用普通最小二乘法拟合的样本回归线具有哪些性质？这些性质分别由哪个正规方程求 得？
答：①样本回归线通过样本均值。

②估计值Y?的均值等于实际值 Y 的均值丫。

③剩余项e i 的 均值 为
零。

④被解释变量估计值 丫与剩余项e i 不相关。

⑤解释变量 X i 与剩余项e 不相关。

前三条由第一 个正规方程 e 0 求得，后两条由 e 0 和第二个正规方程 eX j 0
求得。

3?在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？这 些统计性质与哪些基本假定有关？
答：①线性，是指参数估计量 b?和b 分别为观测值y t 和随机扰动项 山的线性函数或线性组 合。

② 无偏性，指参数估计量 b o 和b 的均值（期望值）分别等于总体参数
性（最小方差性或最优性），指在所有的线性无偏估计量中，最小二乘估计量 b o 和？的方差
最小。

其中，无偏性与零均值假定、 性假定外的假定均有关。

五、计算分析题
随机扰动项 包含什么样的因素？它们可能与受教育水平相关吗？
3 上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。

项相互独立。

④解释变量与随机扰动
项不相关假定。

⑤正态性假定，即假定随机扰动项
u t
m 和a 。

③有效
解释变量与随机扰动项无关假定有关；
有效性与除正态
1、令kids 表示一名妇女生育孩子的数目，
受教育年数的简单回归模型为
kids 0 educ 表示该妇女接受过教育的年数。

生育率对
A duc
(1)
答：(1)收入、年龄、家庭状况、政府的相关政策等也是影响生育率的重要的因素，在上述
简单回归模型中，它们被包含在了随机扰动项之中。

有些因素可能与受教育水平相关，如收入水平与教育水平往往呈正相关、年龄大小与教育水平呈负相关等。

(2)当归结在随机扰动项中的重要影响因素与模型中的教育水平educ相关时，上述回归模型不能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响，因为这时出现解释变量与随机扰动项
相关的情形，基本假设3不满足。

2 ?下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：
总成本Y与产量X的数据
(1)估计这个行业的线性总成本函数：
Y ?i =t?o+i?ixi
(2) ?o 和？的经济含义是什么？
y 61.2，X 8.2，得
n X t y t
X t y t
2 / \2 n~~X
(X t )
5 381 1681
答:(1)由于
x t y t 2700， x t 41， y t 306，
2 2
X t 381，( X t ) 1681
,
I? y t?X 61.2 4.26 8.2 26.28
总成本函数为：Y?i =26.28+4.26X i
(2)截距项 恳表示当产量X 为0时工厂的平均总成本为
26.28，也就是工厂的平均固定成
本；斜率项&表示产量每增加1个单位，引起总成本平均增加
4.26个单位。

5 2700 41 306
4.26(。