有m类，则要引入m个虚拟变量。（×） 6. 如果回归模型中遗漏一个重要变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势。（√） 十二、 名词解释(每小题2分，共10分) 1．截距变动模型：由于引进虚拟变量造成回归模型参数不再是固定常数。若截距项发生变动，就称为截距变动模型。
2．滞后变量：用来作为解释变量的内生变量的前期值称为滞后内生变量，简称为滞后变量 十三、 简答题(每小题5分，共20分)
1．什么是随机误差项和残差，它们之间的区别是什么？
C
nt
Error
c
155.6083 578.370.269040.7921
93 73
2 3 71
2952.1
75 1132.0
51 12.661
56 12.806
42 608.82
92 0.0000
00
INCOME 0.825816 0.063512.99000.0000 COST
-56.433231.457-1.79390.0961
9
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood on stat
-98.2924 F-statistic
5
Prob(F-statistic)
20
0.989437 Mean
dependent var
0.987811 S.D.
dependent var
124.9807 Akaike info
criterion
203062.2 Schwarz
criterion
uYE(Y/Xi)。当把总体回答：随机误差项i=i-
Y?Yi?ei时，其中的ei就是残
归函数表示成i差。它是用
?Yi?估计
Yi时带来的误差
ei?Yi?Yi
?，是对随机误差项
ui的估计。
2．解释Eviews中的指令PDL(X,3,2)的含义？ 3．回归模型中引入虚拟变量的作用是什么？有哪几种基本的引入方式，它们适用于什么情况？ 在模型中引入虚拟变量，主要是为了寻找某些定性因素对解释变量的影响。加法方式和乘法方式是最主要的引入方式，前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况，除此以外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项和斜率项同时产生的影响。 4．随机扰动项μ的一些特性有哪些？ 答：随机扰动项μ的一些特性：
（1）众多因素对被解释变量Y的影响代表的综合体；
（2）对Y的影响方向应该是各异的，有正有负； （3）由于是次要因素的代表，对Y的总平均影响可能为零；
（4）对Y的影响是非趋势性的，是随机扰动的。 十四、 分析、计算题(每小题10分，共30分) 1. 根据下面Eviews回归结果回答问题。 Dependent Variable: DEBT Method: Least Squares Date: 05/31/06 Time: 08:35 Sample: 1980 1995 Included observations: 16 Variable
Coefficie
Std. t-Statisti
Prob.
6
Durbin-Wats1.940201
注：DEBT——抵押贷款债务，单位亿美元； INCOME——个人收入，单位亿美元； COST——抵押贷款费用，单位%。
1．检验模型参数的显著性以及模型整体的显著性，详细写出检验的过程。 检验总体回归模型
DEBT?B0?B1INCOME?B2COST?u中的参数显著性， 假设
H0:Bs?0，
H1:Bs?0
t?检验统计量
在零假设成立的条件下，根据上述回归结果检验的显著性水平，即p-值可知，
回归的截距系数即使在10%的水平下，也是不显著的，认为它和0没有显著差异；
收入系数B1的p-值几乎为0，在0.01%的水平下都是显著的，认为它显著地不等于0；
费用系数B2的p-值介于5%和10%之间，说明它在5%的水平下不显著，但在10%的水平下是显著的。
对于模型整体的检验，假设
bs?Bs~t(n?k)se(bs)H0:B1?B2?0 或
H0:R2?0
检验统计量
根据上述回归分析的结果，在零假设成立的条件下，检验的显著性水平，即p-值几乎为0，所以模型在1%的水平下是统计显著的，回归系数不同
R2/(k?1)F?(1?R2)/(n?k)
时为0，或者判断系数R2显著不等于0。
2．写出方差分析表。 方差来源 RSS ESS TSS
d.f. 2 13 15
平方和
MS
F
立。
（可能会用到的数据
t0.025(31?3)?2.048，F0.05(2,28)Prob(F-statistic)
虑
下
面
的
模
?3.34 ）
型
：
19020027 9510014 608.8292 1.43E-13
3． 考203062.2 15620.17 19223089
2．为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y，百万美元）、旅行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下：
其中，Y——MBA毕业生收入，X——工龄。所有毕业生均来自清华大学，东北财经大学，沈阳工业
Yt?B0?B1Xt?B 2D2t?B3D3t?ut大学。
?1清华大学MBAD2???0其他，
???151.0263?0.1179X?1.5452XYi1i2i
t=(-3.066806) (6.652983) (3.378064)
R2=0.934331
（1）基准类是什么？
基准类是东北财经大学MBA毕业生。 （2）你预期各系数的符号如何？
预期1的符号为正；符号为负。 （3） 如何解释截距
?1沈阳工业大学MBAD3???0其他
BB2的符号为正；B3的
？
R?0.92964 F=191.1894 n=31
（1） 从经济意义上考察估计模型的合理性。
由模型估计结果可看出：旅行社职工人数和国际旅游人数均与旅游外汇收入正相关。平均说来，旅行社职工人数增加1人，旅游外汇收入将增加0.1179百万美元；国际旅游人数增加1万人次，旅游外汇收入增加1.5452百万美元。
（2） 在5%显著性水平上，分别检验参数?1,?2的显著性。 取
2B2,B3截距2反应了清华大学MBA毕业生相对于东北财经大学MBA毕业生收入的差别；截距3反应了沈阳工业大学MBA毕业生相对于东北财经大学MBA毕业生收入的差别。 （4） 若
BBB2?B3，你得出什么结论？
3，我们可以判断清华大学如果2MBA毕业生的收入平均高于沈阳工业大学MBA毕业生的收入。
B?B十五、 综合题（20分）
，
查
表
得
现代投资分析的特征线涉及如下回归方程：
??0.05t0.025(31?3)?2.048，因为3个参数t统计
量的绝对值均大于t0.025(31?3)?2.048，说
其中，表示股票或债券的收益率，表示有价证券的收益率(用市场指数表示，如标准普尔500指数)，t表示时间。在投资分析中，被称为债券的安全系数，是用来度量市场的风险程度的，即市场的发展对公司的财产有何影响。依据1956—1976年间240个月的数据，Fogler和Ganpathy得到IBM股票收益率的回归方程如下：
(0.3001) (0.072 8)
(1)解释回归参数的意义。（5分）
回归方程的截距0.7264表明当rm为0时的股票或债券收益率，它本身没有经济意义；回归方程的斜率1.0598表明当有价证券的收益率每上升(或下降)1个点将使股票或债券收益率上升(或下7
明经t检验3个参数均显著不为0，即旅行社职工人数和国际旅游人数分别对旅游外汇收入都有显著影响。
（3） 在5%显著性水平上，检验模型的整体显著
性。 取?由于
?0.05，查表得F0.05(2,28)?3.34，
，
F?199.1894?F0.05(2,28)?3.34说明旅行社职工人数和国际旅游人数联合起来对旅游外汇收入有显著影响，线性回归方程显著成
降)1.059 8个点。
(2)如何解释?（5分） 2
R为可决系数，是度量回归方程拟合优度的指标，它表明该回归方程中47.1%的股票或债券收益率的变化是由rm的变化引起的。当然R2=0.4710也表明回归方程对数据的拟合效果不是很好。
(3)安全系数的证券称为不稳定证券，建立适当的零假设及备选假设，检验IBM的股票是否是易变股票(
)。（10分）
建立零假设，备择假设，置信水
平0.05，n=240，查表得临界值1.645，由于
故接受零假设，拒绝备择假设。说明此期间IBM的股票不是易变证券。
8