会低估；（1分）（3）模型的统计检验失效；（1分）（4）区间估计和预测区间的精度降低。（1分）（全对即加1分）27．简述序列相关性的几种检验方法。答：（1）图示法；（1分）（2）DW检验；（1分）（3）回归检验法；（1分）（4）另
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外，偏相关系数检验，布罗斯戈弗雷检验或拉格朗日乘数检验都可以用来检验高阶序列
相关。（2分）
28．广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？
答基本思想就是对违反基本假定的模型做适当的线性变换，使其转化成满足基本假定的模
型，从而可以使用OLS方法估计模型。（5分）
29．自相关性产生的原因有那些？
答：（1）经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关；（1分）（2）经济行为的滞后性引起
随机误差项自相关；（1分）3一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关；（1分）
（4）模型设定误差引起随机误差项自相关；（1分）（5）观测数据处理引起随机误差项自相
关。（1分）
30．请简述什么是虚假序列相关，如何避免？
答：数据表现出序列相关，而事实上并不存在序列相关。（2分）要避免虚假序列相关，就
应在做定量分析之间先进行定性分析，看从理论上或经验上是否有存在序列相关的可能，可
能性是多大。（3分）
31．DW值与一阶自相关系数的关系是什么？
答：1DW或者DW212
32．答：多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系。产生多重共线性主要有下述原因：（1）样本数据的采集是被动的，只能在一个有限的围得到观察值，无法进行重复试验。（2分）（2）经济变量的共同趋势（1分）（3）滞后变量的引入（1分）（4）模型的解释变量选择不当（1分）33．答：完全多重共线性是指对于线性回归模型
Y＝1X12X2kXku若c1X1jc2X2jckXkj0j12
其中c1，c2，ck是不全为0的常数
则称这些解释变量的样本观测值之间存在完全多重共线性。（2分）
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不完全多重共线性是指对于多元线性回归模型
Y＝1X12X2kXku若c1X1jc2X2jckXkjv0j12
其中c1，c2，ck是不全为0的常数，v为随机误差项
则称这些解释变量的样本观测之间存在不完全多重共线性。（3分）34．答：（1）无法估计模型的参数，即不能独立分辨各个解释变量对因变量的影响。（3分）（2）参数估计量的方差无穷大（或无法估计）（2分）35．答：（1）可以估计参数，但参数估计不稳定。（2分）（2）参数估计值对样本数据的略有变化或样本容量的稍有增减变化敏感。（1分）（3）各解释变量r