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[主观题]

以我国城镇居民总消费为被解释变量，建立我国城镇居民消费函数模型，试完成总体回归模型的设定。

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第1题

某人以我国人均食品需求量Ǫ为被解释变量，以食品价格指数P为解释变量，以1978~2013年的数据为样

本，建立了如下的食品需求模型:

由于我国的人均食品需求量是逐年上升的，食品价格指数也是逐年上升的，所以估计该模型得到的为正。于是得到结论:需求法则不适合于我国。试以该问题为例，分别从经济学、逻辑学和统计学三方面理论出发，说明为什么建立计量经济学总体回归模型必须遵循“从一般到简单”的原则。

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第2题

在估计线性回归模型时,可以将总平方和分解为回归平方和与残差平方各,其中回归平方和表示（）

A.被解释变量的变化中可以用回归模型来解释的部分

B.被解释变量的变化中未被回归模型来解释的部分

C.解释变量的变化中可以用回归模型来解释的部分

D.解释变量的变化中未被回归模型来解释的部分

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第3题

在教材例7.2.1中，如果将资本投入ZB分为固定资本ZB_{1<／sub>和流动资本ZB_{2<／sub>，将劳动投入LD分为一般劳动力LD_{1<／sub>和专业技术人员LD_{2<／sub>，其他变量不变。试设定我国总量生产函数的总体回归模型。}}}}

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第4题

回答:为什么不能直接依据先验的经济学理论进行总体回归模型设定？经济学理论在总体回归模型设定中具有什么作用？

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第5题

回答:为什么不能直接依据数据之间的关系进行总体回归模型设定？数据关系在总体回归模型设定中具有什么作用？

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第6题

已知某一元线性回归模型的样本可决系数为 0.64 ,则该模型中解释变量与被解释变量间的相关系数为（）

A.0．64

B.0．8

C.0．4

D.0．32

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第7题

解释概念a.总体回归函数(PRF)b.样本回归函数(SRF)c.随机总体回归函数d.线性回归模型e.随机误差项(u_i)f.残差项(e_i)g.条件期望h.非条件期望i.回归系数或回归参数j.回归系数的估计量

解释概念a.总体回归函数（PRF)b.样本回归函数（SRF)c.随机总体回归函数d.线性回归模型e.随机误差项（u_i)f.残差项（e_i)g.条件期望h.非条件期望i.回归系数或回归参数j.回归系数的估计量

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第8题

考察某市城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间的关系，可以建立一元线性回归模型Y_1<／sub>

考察某市城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间的关系，可以建立一元线性回归模型Y₁=β₀+β₁X_i+μ₄(X表示人均可支配收入、Y表示人均消费性支出)，采用20个样本，根据最小二乘估计得，对应估计标准误差S_β₀=0.03，那么β₀对应的统计量的值为()。

A.z=2.6

B.z=2.8

C.t=3.9

D.t=13.0

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第9题

删除一个或多个解释变量后，最终的轿车需求函数是什么？这个模型在哪些方面好于包括所有解释变量的原始模型？

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第10题

试证明：二元线性回归模型中变量X₁与X₂的参数OLS估计可以写成：其中，r为X₁与X₂

试证明：二元线性回归模型中变量X₁与X₂的参数OLS估计可以写成：

其中，r为X₁与X₂的相关系数。讨论r等于或接近1时，该模型的估计问题。

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