王晓伟中山大学上海对外经贸大学-计量经济学大题题库

随机误差项的性质：

1

误差项代表了未纳入模型变量的影响。

2

即使模型中包括了决定数学分数的所有变量，

其内在随机性 也不

可避免，

这是做任何努力都无法解释的。

3

u

还代表了度量误差。

4:

“奥卡姆剃刀原则”

，即描述应该尽可能简单，只要不遗漏重

要的信息

普通最小二乘估计量的一些重要性质：

1

用法得出的样本回归 线

经过样本均值点。

2

残差的均值总为零。

3

对残差与解释变量的

积求和，其值为零，即这两个变量不相关，这个 性质也可用来检

查最小二乘法计算结果。

4

对残差与

^

（估计的）的积求和，其

值为

0

古典线性回归模型：

1

回归模型是参数线性的，但不一定是变量< /p>

线性的。

2

解释变量

（

X

）与扰动误差项

u

不相关。

3

给定，扰动项的期望或均值为

零。

4

的方差为常数，或同方差。

5

无自相关假定，即两个误差

项之间不相关。

6

回归模型是正确设定的

多元线性回归模型的若干假定：

1

回归模型是参数线性的，并且

是正确设定的。

2 X2

、

X3

与扰 动项

u

不相关。如果

X2

、

X3< /p>

是

非随机的（即

X2

、

X3

在重复抽样中取固定值）

，则这个假定将自

动满足。

3

误差项均值为零。

4

同方差假定，即

u

的方差为一常

量。

5

误差项和无自相关 。

6

解释变量

X2

和

X3