2022年计量经济学习题及全部答案.docx

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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 学而不思就惘,思而不学就殆计量经济学习题 一 一、判定正误1在讨论经济变量之间的非确定性关系时,回来分析是唯独可用的分析方法；（）2最小二乘法进行参数估量的基本原理是使残差平方和最小；（）3无论回来模型中包括多少个说明变量,总离差平方和的自由度总为（n-1）；（）4当我们说估量的回来系数在统计上是显著的,意思是说它显著地异于 0；（）5总离差平方和（TSS）可分解为残差平方和（ESS）与回来平方和（RSS）之和,其中残差平方和（ESS）表示总离差平方和中可由样本回来直线说明的部分；（）6多元线性回来模型的 F 检验和 t 检验是一样的； （）7

2、当存在严峻的多重共线性时,一般最小二乘估量往往会低估参数估量量的方差；（ ）8假如随机误差项的方差随说明变量变化而变化,就线性回来模型存在随机误差项的自相关；（）（）9在存在异方差的情形下,会对回来模型的正确建立和统计推断带来严峻后果；10D W 检验只能检验一阶自相关；（）二、单项题1样本回来函数（方程）的表达式为（）；/Xi=01XiA iY =01Xiu iBE YCiY =. 0. 1Xie iD. iY =. 0. 1Xi2下图中“ ” 所指的距离是（）；YiYY .i. 0. 1XiYO Xi X 名师归纳总结 A 随机干扰项B残差CiY 的离差D. iY 的离差第 1 页,共 2

3、6 页3在总体回来方程E Y/X =01X 中,1表示（）；A 当 X 增加一个单位时,Y 增加1个单位B当 X 增加一个单位时,Y 平均增加1个单位C当 Y 增加一个单位时,X 增加1个单位D当 Y 增加一个单位时,X 平均增加1个单位4可决系数2 R 是指（）；- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 学而不思就惘,思而不学就殆A 剩余平方和占总离差平方和的比重 C回来平方和占总离差平方和的比重B总离差平方和占回来平方和的比重 D回来平方和占剩余平方和的比重25已知含有截距项的三元线性回来模型估量的残差平方和为 ie =800,估量用的样本容量为 24,就

4、随机误差项 iu 的方差估量量为（）；A 33.33 B40 C38.09 D36.36 6设 k 为回来模型中的参数个数（不包括截距项）, n 为样本容量,ESS 为残差平方和,RSS为回来平方和；就对总体回来模型进行显著性检验时构造的 F 统计量为（）；A F =RSS B F = RSS kTSS ESS n k 1C F = 1 RSS k D F =ESSTSS n k 1 TSS7对于模型 iY = . 0 . 1 X i e ,以 i 表示 ie 与 ie 1 之间的线性相关系数（t 2,3, , n ）,就下面明显错误的是（）；A =0.8,D W =0.4 B= 0.8,D

5、W = 0.4 C=0,D W =2 D=1,D W =0 8在线性回来模型 Y 0 1 X 1 i . k X ki u i k 3；假如 X 2 X 3 X ,就说明模型中存在 （）；A 异方差 B多重共线性 C自相关 D模型误设定9依据样本资料建立某消费函数 iY = 0 1 X i u ,其中 Y 为需求量, X 为价格； 为了考虑 “ 地区” （农村、城市）和“ 季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响,拟引入虚拟变量,就应引入虚拟变量的个数为（）；A 2 B4 C5 D6 10 某 商 品 需 求 函 数 为. iC = 100.50 55.35 D i 0.45 X , 其 中 C

6、 为 消 费 , X 为 收 入 , 虚 拟 变 量 i1 城镇家庭D,全部参数均检验显著,就城镇家庭的消费函数为（）；0 农村家庭A . C =155.85 0.45 i X i B. iC =100.50 0.45 X iC. iC =100.50 55.35 X i D. iC =100.95 55.35 X i三、多项题名师归纳总结 1一元线性回来模型iY =0j1Xiu 的基本假定包括（）；第 2 页,共 26 页A E u i=0 BVar u i=2 （常数）CCov u uj=0 iDiuN0,1- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 学而不

7、思就惘,思而不学就殆E X 为非随机变量,且 Cov X u i =0 2由回来直线 iY = . . 0 . 1 X 估量出来的 i iY （.）；A 是一组平均数 B是实际观测值 iY 的估量值C是实际观测值 iY 均值的估量值 D可能等于实际观测值 iYE与实际观测值 iY 之差的代数和等于零3异方差的检验方法有（）A 图示检验法 B Glejser 检验CWhite 检验 DD W 检验E Goldfeld Quandt 检验4以下哪些非线性模型可以通过变量替换转化为线性模型（）；2A iY = 0 1 X i u i B 1/ iY = 0 11/ X i u iC ln iY =

8、0 1ln X i u i DiY = AK L e i i iuEiY = 0 1 e 1 X 1 i2 e 2 X 2 i u i5在线性模型中引入虚拟变量,可以反映（）；A 截距项变动 B斜率变动 C斜率与截距项同时变动D分段回来 E以上都可以四、简答题1随机干扰项主要包括哪些因素？它和残差之间的区分是什么？2简述为什么要对参数进行显著性检验？试说明参数显著性检验的过程；3简述序列相关性检验方法的共同思路；五、运算分析题1下表是某次线性回来的 EViews 输出结果,依据所学学问求出被略去部分的值（用大写字母标示）,并写出过程（保留 3 位小数）；Dependent Variable:

9、Y Method: Least Squares Included observations: 13 名师归纳总结 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 第 3 页,共 26 页C 7.105975 A4.390321 0.0014 X1 -1.393115 0.310050 -4.493196 0.0012 X2 1.480674 0.180185 8.217506 0.0000 R-squared 0.872759 Mean dependent var 7.756923 Adjusted R-squared B S.D. depe

10、ndent var 3.041892 S.E. of regression 1.188632 Akaike info criterion 3.382658 Sum squared resid C Schwarz criterion 3.513031 - - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 学而不思就惘,思而不学就殆2用 Goldfeld Quandt 方法检验以下模型是否存在异方差；模型形式如下：iY = 0 1 X 1 i 2 X 2 i 3 X 3 i u i其中样本容量 n =40,按 X 从小到大排序后, 去掉中间 10 个样本, 并对余下的样本按

11、X 的大小等分为两组,分别作回来,得到两个残差平方和 ESS=0.360、ESS =0.466,写出检验步骤（=0.05）；F 分布百分位表（=0.05）分子自由度2f 1f10 11 12 13 分 9 3.14 3.10 3.07 3.01 母 10 2.98 2.94 2.91 2.85 自 11 2.85 2.82 2.79 2.72 由 12 2.75 2.72 2.69 2.62 度 13 2.67 2.63 2.60 2.53 3有人用广东省 197820XX 年的财政收入 （ AV ）作为因变量,用三次产业增加值作为自变量,进行了三元线性回来；第一产业增加值VAD ,第三产业增

12、加值VAD ,结果为：VAD ,其次产业增加值AV =35.1160.028 VAD 10.048 VAD 20.228 VAD 32 R =0.993 , F =1189.718 （0.540） （1.613 ）（7.475）D W =2.063 试简要分析回来结果；五、证明题求证：一元线性回来模型因变量模拟值iY 的平均值等于实际观测值 .iY 的平均值,即.iY =iY ；计量经济学习题二 ）一、判定正误（正确划“ ”,错误划“ ”）1残差（剩余）项ie 的均值 e = ien =0；（）2所谓 OLS 估量量的无偏性,是指参数估量量的数学期望等于各自的真值；（3样本可决系数高的回来方程

13、肯定比样本可决系数低的回来方程更能说明说明变量对被说明变量的说明才能；（）4多元线性回来模型中说明变量个数为 k ,就对回来参数进行显著性检验的 t 统计量的自由度肯定是n k 1；（）5对应于自变量的每一个观看值,利用样本回来函数可以求出因变量的真实值；（）6如回来模型存在异方差问题,可以使用加权最小二乘法进行修正；（）7依据最小二乘估量,我们可以得到总体回来方程；（）8当用于检验回来方程显著性的 F 统计量与检验单个系数显著性的 t 统计量结果冲突时,可以认为显现了严峻的多重共线性（）9线性回来模型中的“ 线性” 主要是指回来模型中的参数是线性的,而变量就不肯定是线性的；（）10一般情形下

14、,用线性回来模型进行猜测时,单个值猜测与均值猜测相等,且置信区间也相同；（）二、单项题名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 26 页精选学习资料 - - - - - - - - - 学而不思就惘,思而不学就殆1针对同一经济指标在不同时间发生的结果进行记录的数据称为（）A 面板数据 B截面数据 C时间序列数据 D以上都不是2下图中“ ” 所指的距离是（）YiYE Y/XiO Xi PRFX A 随机干扰项 B残差 CiY 的离差 D. iY 的离差3在模型 iY = 0 1ln X i u 中,参数 i 1的含义是（）A X的确定量变化,引起 Y 的确定量变化B Y 关于 X

15、的边际变化C X 的相对变化,引起 Y 的平均值确定量变化D Y 关于 X 的弹性名师归纳总结 - - - - - - -4已知含有截距项的三元线性回来模型估量的残差平方和为2 ie =90,估量用的样本容量为19,就随机误差项iu 方差的估量量为（）A 4.74 B6 C5.63 D 5 5已知某一线性回来方程的样本可决系数为0.64,就说明变量与被说明变量间的相关系数为（）A 0.64 B 0.8 C0.4 D0.32 6用一组有 20 个观测值的样本估量模型iY =01Xiu ,在 0.05 的显著性水平下对1的显著性作 t 检验,就1显著异于零的条件是对应t 统计量的取值大于（）A t

16、0.0520Bt0.02520Ct 0.0518Dt0.025187对于模型iY =. 0. 1X1 i. 2X2i. kXkie ,统计量Y Y . iY2 /k1听从（）Y . i2 / nkA t nkB t nk1CF k1,nkDF k nk18假如样本回来模型残差的一阶自相关系数为零,那么D W 统计量的值近似等于（）；A 1 B2 C4 D0.5 9依据样本资料建立某消费函数如下iY =01Xiu ,其中 Y 为需求量, X 为价格；为了考虑“ 地区”（农村、城市）和“ 季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响,拟引入虚拟变量,就应引入虚拟变量的第 5 页,共 26 页精选学习资料

17、 - - - - - - - - - 学而不思就惘,思而不学就殆个数为（）D1城镇家庭,A 2 B4 C5 D 6 10设消费函数为iC =01Xi2D Xiu ,其中 C 为消费, X 为收入,虚拟变量农村家庭0当统计检验说明以下哪项成立时,表示城镇家庭与农村家庭具有同样的消费行为（）A 1=0,2=0 B1=0,20 C10,2=0 D10,20 三、多项题1以iY 表示实际观测值,iY 表示用 OLS 法回来后的模拟值,.ie 表示残差,就回来直线满意（）A 通过样本均值点X YB Y iY . 2=0 CCov X e=0 DiY =iY .Ee X =0 2对满意全部假定条件的模型i

18、Y =01X1 i2X2iu 进行总体显著性检验,假如检验结果显示总体线性关系显著,就可能显现的情形包括（）A 1=2=0 B10 ,2=0 C10 ,20D1=0,20E1=20 3以下选项中,哪些方法可以用来检验多重共线性（）；A Glejser 检验B两个说明变量间的相关性检验C参数估量值的经济检验D参数估量值的统计检验ED W 检验4线性回来模型存在异方差时,对于回来参数的估量与检验正确的表述包括（）A OLS 参数估量量仍具有线性性B OLS 参数估量量仍具有无偏性C OLS 参数估量量不再具有效性（即不再具有最小方差）D肯定会低估参数估量值的方差 5关于虚拟变量设置原就,以下表述正

19、确的有（）A 当定性因素有 m 个类型时,引入 m 1 个虚拟变量B当定性因素有 m 个类型时,引入 m 个虚拟变量会产生多重共线性问题 C虚拟变量的值只能取 0 和 1 D在虚拟变量的设置中,基础类别一般取值为 0 E以上说法都正确 四、简答题1简述计量经济学讨论问题的方法；2简述异方差性检验方法的共同思路；3简述多重共线性的危害；五、运算分析题1下表是某次线性回来的 EViews 输出结果,被略去部分数值（用大写字母标示）,依据所学学问解答下 列各题（运算过程保留 3 位小数）；（此题 12 分）Dependent Variable: Y 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页

20、,共 26 页精选学习资料 - - - - - - - - - 学而不思就惘,思而不学就殆Method: Least Squares Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -50.01638 49.46026 -1.011244 0.3279 X1 0.086450 0.029363 A0.0101 X2 52.37031 5.202267 10.06702 0.0000 R-squared 0.951235 Mean dependent var 755.1222 Adjust

21、ed R-squared B S.D. dependent var 258.7206 S.E. of regression 60.82273 Akaike info criterion 11.20482 Sum squared resid 55491.07 Schwarz criterion 11.35321 F-statistic 146.2974 Durbin-Watson stat 2.605783 1求出 A、B 的值；（ 2）求 TSS2有人用美国 1960-1995 年 36 年间个人实际可支配收入（ X ）和个人实际消费支出（ Y ）的数据 （单位：百亿美元）建立收入消费模型 i

22、Y = 0 1 X i u ,估量结果如下：iY = 9.429 . 0.936 X it： -3.77 125.34 DW 检验临界值表（=0.05）R = 0.998, F 2= 15710.39,D W =0.52 n k=1 k=2dL dU dL dU（ 1）检验收入消费模型的自相关状况（5%显著水平）；35 1.40 1.52 1.34 1.58 （2）用适当的方法排除模型中存在的问题；36 1.41 1.52 1.35 1.59 五、证明题37 1.42 1.53 1.36 1.59 证明：用于多元线性回来方程显著性检验的 F 统计量与可决系数 R 238 1.43 1.54 1

23、.37 1.59 满意如下关系：计量经济学习题 三 一、判定对错（）1、在讨论经济变量之间的非确定性关系时,回来分析是惟一可用的分析方法；（）2、对应于自变量的每一个观看值,利用样本回来函数可以求出因变量的真实值；（）3、OLS 回来方法的基本准就是使残差平方和最小；（）4、在存在异方差的情形下,OLS 法总是高估了估量量的标准差；（）5、无论回来模型中包括多少个说明变量,总离差平方和的自由度总为（n-1）；（）6、线性回来分析中的“ 线性” 主要是指回来模型中的参数是线性的,而变量就不肯定是线性的；（）7、当我们说估量的回来系数在统计上是显著的,意思是说它显著异于 0；（）8、总离差平方和（

24、TSS）可分解为残差平方（ESS）和与回来平方和（RSS）,其中残差平方（ESS）表示总离差平方和可由样本回来直线说明的部分；（）9、所谓 OLS 估量量的无偏性,是指回来参数的估量值与真实值相等；（）10、当模型中说明变量均为确定性变量时,就可以用 DW 统计量来检验模型的随机误差项全部形式的自相关性；二、单项挑选名师归纳总结 1、回来直线 Yt=. +1. Xt必定会通过点（）_第 7 页,共 26 页_A、（ 0,0）； B、（X ,Y ）；C、（X ,0）；D、（0,Y ）；- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 学而不思就惘,思而不学就殆2、针对经

25、济指标在同一时间所发生结果进行记录的数据列,称为（）A 、0A、面板数据； B、截面数据； C、时间序列数据；D、时间数据；3、假如样本回来模型残差的一阶自相关系数 接近于 0,那么 DW 统计量的值近似等于（B、 1 C、2 D、4 4、如回来模型的随机误差项存在自相关,就参数的 OLS 估量量（） A、无偏且有效 B、有偏且非有效 C、有偏但有效 D、无偏但非有效5、以下哪一种检验方法不能用于异方差检验（）A、戈德菲尔德夸特检验；B、DW 检验； C、White 检验； D、戈里瑟检验；6、当多元回来模型中的说明变量存在完全多重共线性时,以下哪一种情形会发生（）A、 OLS 估量量仍旧满意

26、无偏性和有效性；B、OLS 估量量是无偏的,但非有效；C、 OLS 估量量有偏且非有效；D、无法求出 OLS 估量量；7、DW 检验法适用于（）的检验A、一阶自相关 B、高阶自相关 C、多重共线性 D 都不是8、在随机误差项的一阶自相关检验中,如 DW 1.92,给定显著性水平下的临界值 dL=1.36,dU=1.59,就由此可以判定随机误差项（）A、存在正自相关 B、存在负自相关 C、不存在自相关 D、无法判定9、在多元线性线性回来模型中,说明变量的个数越多,就可决系数 R 2（）A、越大；B、越小；C、不会变化；D、无法确定10、在某线性回来方程的估量结果中,如残差平方和为 10,回来平方

27、和为 40,就回来方程的拟合优度为（）A、 0.2 B、0.6 C、0.8 D、无法运算；三、简答与运算1、多元线性回来模型的基本假设有哪些？2、计量经济模型中的随机误差项主要包含哪些因素？3、简答经典单方程计量模型的异方差性概念、后果以及修正方法；4、简述方程显著性检验（F 检验）与变量显著性检验（t 检验）的区分？；ESS5、对于一个三元线性回来模型,已知可决系数R 2=0.9 ,方差分析表的部份结果如下：方差来源平方和 SS 自由度 d.f. （1）样本容量是多少？来自残差 ESS （2）总离差平方和TSS为多少？来自回来 RSS 1800 （3）残差平方和ESS为多少？总离差 TSS

28、28 （4）回来平方和RSS和残差平方和的自由度各为多少？（5）求方程总体显著性检验的F 统计量；四、案例分析下表是中国某地人均可支配收入（INCOME ）与储蓄（ SAVE ）之间的回来分析结果（单位：元）：Dependent Variable: SAVE Method: Least Squares Sample: 1 31 Included observations: 31 Coefficien名师归纳总结 Variable t Std. Error t-Statistic Prob. 第 8 页,共 26 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 学而

29、不思就惘,思而不学就殆C -695.1433 118.0444 -5.888827 0.0000 INCOME 0.087774 0.004893 R-squared 0.917336 Mean dependent var 1266.452 Adjusted R-squared 0.914485 S.D. dependent var 846.7570 S.E. of regression 247.6160 Akaike info criterion 13.92398 Sum squared resid 1778097. Schwarz criterion 14.01649 Log likeli

30、hood -213.8216 F-statistic 321.8177 Durbin-Watson stat 1.892420 ProbF-statistic 0.000000 1、请写出样本回来方程表达式,然后分析自变量回来系数的经济含义2、说明样本可决系数的含义3、写出t 检验的含义和步骤,并在5% 的显著性水平下对自变量的回来系数进行t 检验（临界值: t0.02529=2.05 ）；4、下表给出了White 异方差检验结果,试在5%的显著性水平下判定随机误差项是否存在异方差；White Heteroskedasticity Test: F-statistic 6.048005 Prob

31、ability 0.006558 Obs*R-squared 9.351960 Probability 0.009316 5、下表给出 LM 序列相关检验结果（滞后 1 期）,试在 5%的显著性水平下判定随机误差项是否存在一阶自相关；Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.030516 Probability 0.862582 Obs*R-squared 0.033749 Probability 0.854242 计量经济学习题四 一、判定对错（）1、一般情形下,在用线性回来模型进行猜测时,个值猜测与均值猜测结果相等,

32、且它们的置信区间也相同；（）2、对于模型Y i=0+1X 1i+2X 2i+ +kX ki+i,i=1,2, ,n；假如 X2=X 5 +X 6,就模型必然存在说明变量的多重共线性问题；（）3、OLS 回来方法的基本准就是使残差项之和最小；（）4、在随机误差项存在正自相关的情形下,OLS 法总是低估了估量量的标准差；（）5、无论回来模型中包括多少个说明变量,总离差平方和的自由度总为（n-1）；（）6、一元线性回来模型的 F 检验和 t 检验是一样的；（）7、假如随机误差项的方差随说明变量变化而变化,就线性回来模型存在随机误差项的序列相关；（）8、在近似多重共线性下,只要模型满意OLS 的基本假

33、定,就回来系数的最小二乘估量量仍旧是一 BLUE 估量量；（）9、所谓参数估量量的线性性,是指参数估量量是说明变量的线性组合；（）10、拟合优度的测量指标是可决系数 R2或调整过的可决系数,R2越大,说明回来方程对样本的拟合程度越高；二、单项挑选（1在多元线性回来模型中,如两个自变量之间的相关系数接近于 1,就在回来分析中需要留意模型的）问题；名师归纳总结 - - - - - - -第 9 页,共 26 页精选学习资料 - - - - - - - - - 学而不思就惘,思而不学就殆A 、自相关； B、异方差； C、模型设定偏误；D、多重共线性；2、在异方差的众多检验方法中,既能判定随机误差项是

34、否存在异方差,又能给出异方差详细存在形式的检验方法是（）A、图式检验法；B、DW 检验； C、戈里瑟检验；D、White 检验；3、假如样本回来模型残差的一阶自相关系数 接近于 1,那么 DW 统计量的值近似等于（）A、0 B、1 C、 2 D、4 4、如回来模型的随机误差项存在异方差,就参数的 OLS 估量量（） A、无偏且有效 B、无偏但非有效 C、有偏但有效 D、有偏且非有效5、以下哪一个方法是用于补救随机误差项自相关问题的（）A、OLS；B、ILS；C、WLS ；D、GLS；6、计量经济学的应用不包括：（）A、猜测将来；B、政策评判； C、创建经济理论；D、结构分析；7、LM 检验法适

35、用于（）的检验A、异方差；B、自相关；C、多重共线性；D 都不是8、在随机误差项的一阶自相关检验中,如 DW 0.92,给定显著性水平下的临界值 dL=1.36,dU=1.59,就由此可以判定随机误差项（）A、存在正自相关 B、存在负自相关 C、不存在自相关 D、无法判定29、在多元线性线性回来模型中,说明变量的个数越多,就调整可决系数 R （）A、越大；B、越小；C、不会变化；D、无法确定10、在某线性回来方程的估量结果中,如残差平方和为 10,总离差平方和为 100,就回来方程的拟合优度为（）A、 0.1；B、0.90；C、0.91；D、无法运算；三、简答与运算1、多元线性回来模型的基本假

36、设有哪些？2、简述计量经济讨论的基本步骤3、简答经典单方程计量模型自相关概念、后果以及修正方法；4、简述对多元回来模型Y01X1 i2X2 i.kXkiu 进行显著性检验（F 检验）的基本步骤5、对于一个五元线性回来模型,已知可决系数R 2=0.6 ,方差分析表的部份结果如下：方差来源平方和 SS 自由度 d.f. （1）样本容量是多少？TSS来自残差 ESS 25 （2）回来平方和RSS为多少？（3）残差平方和ESS为多少？来自回来 RSS 总离差 TSS 3000 （4）回来平方和RSS和总离差平方和的自由度各为多少？（5）求方程总体显著性检验的F 统计量；四、试验下表是某国1967198

37、5 年间 GDP 与出口额（ EXPORT ）之间的回来分析结果（单位：亿美元）：Dependent Variable: EXPORT Method: Least Squares Sample: 1967 1985 Included observations: 19 名师归纳总结 - - - - - - -第 10 页,共 26 页精选学习资料 - - - - - - - - - 学而不思就惘,思而不学就殆CoefficienVariable t Std. Error t-Statistic Prob. C -2531.831 270.8792 -9.346714 0.0000 GDP 0.2

38、81762 0.009355 R-squared 0.981606 Mean dependent var 5530.842 Adjusted R-squared 0.980524 S.D. dependent var 1295.273 S.E. of regression 180.7644 Akaike info criterion 13.33157 Sum squared resid 555487.9 Schwarz criterion 13.43098 Log likelihood -124.6499 F-statistic 907.2079 Durbin-Watson stat 0.95

39、0536 ProbF-statistic 0.000000 1、请写出样本回来方程表达式,然后分析自变量回来系数的经济含义2、说明样本可决系数的含义3、写出t 检验的含义和步骤,并在5% 的显著性水平下对自变量的回来系数进行t 检验（临界值: t0.02517=2.11 ）；4、下表给出了White 异方差检验结果,试在5%的显著性水平下判定随机误差项是否存在异方差；White Heteroskedasticity Test: F-statistic 5.376588 Probability 0.016367 Obs*R-squared 7.636863 Probability 0.021962 5、下表给出 LM 序列相关检验结果（滞后 1 期）,试在 5%的显著性水平下判定随机误差项是否存在一阶自相关；Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 3.236705 Probability 0.090893 Obs*R-squared 3.196877 Probability 0.073779 计量经济学习题 五 一、判定正误 （正确划“ ” ,错误划“x” ）（）1、最小二乘法进行参数估量的基本原理是使残差平方