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[主观题]
在模型中，如果遗漏了重要的解释变量，且被遗漏变量与包含的解释变量相关，则参数最小二乘估计量（
在模型中，如果遗漏了重要的解释变量，且被遗漏变量与包含的解释变量相关，则参数最小二乘估计量()。
A．有偏的、一致估计量
B．无偏的、非一致估计量
C．无偏的、一致估计量
D．有偏的、非一致估计量
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在模型中，如果遗漏了重要的解释变量，且被遗漏变量与包含的解释变量相关，则参数最小二乘估计量()。
A．有偏的、一致估计量
B．无偏的、非一致估计量
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更多“在模型中，如果遗漏了重要的解释变量，且被遗漏变量与包含的解释…”相关的问题
在联立方程模型中既能作被解释变量又能作解释变量的变量是()。
A．内生变量
B．外生变量
C．先决变量
D．滞后内生变量
A.应当建议公安机关对乙提请批准逮捕
B.应当建议公安机关对乙补充移送审查起诉
C.如果符合逮捕条件，可以直接决定逮捕乙
D.如果符合起诉条件，可以直接将甲与乙一并提起公诉
如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）。
A．不确定，方差无限大
B．确定，方差无限大
C．不确定，方差最小
D．确定，方差最小
表3-1为有关经批准的私人住房单位及其决定因素的4个模型的估计量和相关统计值(括号内为p-值，即以对应的t统计量为临界值的置信度α)(如果某项为空，则意味着模型中没有此变量)。数据为美国40个城市的数据。模型如下：
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+μ其中，Y为实际颁发的建筑许可证数量，X1为每平方英里(1平方英里=2.59平方千米)的人口密度，X2为自有房屋的均值(单位：百美元)，X3为平均家庭的收入(单位：千美元)，X4为1980—1992年的人口增长百分比，X5为失业率，X6为人均交纳的地方税，X7为人均缴纳的州税。
表3-1 | ||||
变量 | 模型A | 模型B | 模型C | 模型D |
C | 813(0.74) | 392(0.81) | -1279(0.34) | -973(0.44) |
X1 | 0.075(0.43) | 0.062(0.32) | 0.042(0.47) | |
X2 | -0.855(0.13) | -0.873(0.11) | -0.994(0.06) | 0.778(0.07) |
X3 | 110.41(0.14) | 133.03(0.04) | 125.71(0.05) | 116.60(0.06) |
X4 | 26.77(0.11) | 29.19(0.06) | 29.41(0.001) | 24.86(0.08) |
X5 | -76.55(0.48) | |||
X6 | 0.061(0.95) | |||
X7 | -1.006(0.40) | -1.004(0.37) | ||
RSS | 4.763×107 | 4.843×107 | 4.962×107 | 5.038×107 |
R2 | 0.349 | 0.338 | 0.322 | 0.312 |
hat{sigma }^2 | 1.488×106 | 1.424×106 | 1.418×106 | 1.399×106 |
AIC | 1.776×106 | 1.634×106 | 1.593×106 | 1.538×106 |
1）检验模型A中的每一个回归系数在10%水平下是否为零（括号中的值为双边备择p-值）。根据检验结果，你认为应该把变量保留在模型中还是去掉？
（2）在模型A中，在10%水平下检验联合假设H0：bi =0(i=1,5,6,7)。说明被择假设，计 算检验统计值，说明其在零假设条件下的分布，拒绝或接受零假设的标准。说明你的结论。
（3）哪个模型是“最优的”？解释你的选择标准。
（4）说明最优模型中有哪些系数的符号是“错误的”。说明你的预期符号并解释原因。确认 其是否为正确符号
()。
A．可剔除变量个数对拟合优度的影响
B．
是判断模型质量的惟一标准
C．与残差平方和成正比
D．与残差平方和成反比
E．如果增加的解释变量没有解释能力，
有较大幅度的下降
A.了解企业所掌握的经济资源(资产)结构和企业所负担的债务(负债)及企业的所有者权益
B.评价、预测企业偿债能力
C.遗漏了很多无法用货币计量的重要的资产负债信息
D.以权责发生制为基础编制的资产负债表，使财务会计报告使用者无法了解企业的现金流量状况
E.推测企业未来的财务趋势
用供求模型解释冻酸奶的价格下降会如何影响冰淇淋的价格和销售量。在你的解释中，确定外生变量和内生变量。
Use the model of supply and demand to explain how a fall in the price of frozen yogurt would affect the price of ice cream and the quantity of ice-cream sold. In your explanation, identify the exogenous and endogenous variables.
有人根据美国1961年第一季度至1977年第二季度的季度数据，得到了如下的咖啡需求函数的回归方程：
lnQ？t
(-2.14) (1.23) (0.55)
0.01T-0.10D1t-0.16D2t-0.01D3t
(3.36)(-3.74) (-6.03) (-0.37)
R2=0.80
其中，Q为人均咖啡消费量(单位：磅)，P为咖啡的价格(以1967年价格为不变价格)，P'为茶的价格(1/4磅，以1967年价格为不变价格)，T为时间趋势变量(1961年第一季度为1……1977年第二季度为66)；
回答下列问题：
(1) 模型中P、I和P？系数的经济含义是什么？
(2) 咖啡的价格需求是否很有弹性？
(3) 咖啡和茶是互补品还是替代品？
(4) 如何解释时间变量T的系数？
(5) 如何解释模型中虚拟变量的作用？
(6) 哪一个虚拟变量在统计上是显著的(0.05)？
(7) 咖啡的需求是否存在季节效应？
