10.模型中引入实际上与解释变量无关的变量，会导致参数OLS估计量（ ）。
A.增大 B.减小 C.有偏 D.非有效
11.如果模型包含有随机解释变量，且与随机误差项不独立也不线性相关，则普通最小二乘估计量和工具变量估计量都是（ ）。
A.无偏估计量 B.有效估计量 C.一致估计量 D．最佳线性无偏估计量 12.模型中引入一个无关的解释变量（ ）。
A.对模型参数估计量的性质不产生任何影响 B.导致普通最小二乘估计量有偏 C.导致普通最小二乘估计量精度下降
D.导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降
二.问答题和论述题
1.什么是虚拟变量？它在模型中有什么作用？
2.引入虚拟解释变量的两种基本方式是什么？它们各适用于什么情况？ 3.利用月度数据资料，为了检验下面的假设，应引入多少个虚拟解释变量？ ① ① 一年里的12个月全部表现出季节模式；
② ② 只有2月、6月、8月、10月、12月表现出季节模式。
三.计算题和分析题
1.根据某种商品销售量和个人收入的季度数据建立如下模型： Yt?b1?b2D1t?b3D2t?b4D3t?b5D4t?b6xt?ut
其中，定义虚拟变量Dit为第i季度时其数值取1，其余为0。这时会发生什么问题，参数是否能够用最小二乘法进行估计？
2.根据美国1961年第一季度至1977年第二季度的数据，我们得到了如下的咖啡需求函数的回归方程：
??1.2789?0.1647lnP?0.5115lnI?0.1483lnP'?0.0089lnQT?0.0961D1t?0.157D2t?0.0097D3ttttt
(-2.14) (1.23) (0.55) (-3.36) (-3.74) (-6.03) (-0.37)
R2?0.80
其中，Q=人均咖啡消费量（单位：磅）；P=咖啡的价格（以1967年价格为不变价格）；I=人均可支配收入（单位：千元，以1967年价格为不变价格）；P=茶的价格（1/4磅，以1967年价格为不变价格）；T=时间趋势变量（1961年第一季度为1，…，1977年第二季度为66）；D1=1：第一季度；D2=1：第二季度；D3=1：第三季度。
请回答以下问题：
① ① 模型中P、I和P的系数的经济含义是什么？ ② ② 咖啡的需求是否很有弹性？ ③ ③ 咖啡和茶是互补品还是替代品？ ④ ④ 你如何解释时间变量T的系数？ ⑤ ⑤ 你如何解释模型中虚拟变量的作用？ ⑥ ⑥ 哪一个虚拟变量在统计上是显著的？ ⑦ ⑦ 咖啡的需求是否存在季节效应？
3.为研究体重与身高的关系，我们随机抽样调查了51名学生（其中36名男生，15名女生），并得到如下两种回归模型：
???232.06551?5.5662h （7.5.1） W''t=(-5.2066) (8.6246)
???122.9621?23.8238D?3.7402h (7.5.2) Wt=(-2.5884) (4.0149) (5.1613)
其中，W(weight)=体重 （单位：磅）；h(height)=身高 （单位：英寸）
?1D???0男生女生
请回答以下问题：
① ① 你将选择哪一个模型？为什么？
② ② 如果模型（7.5.2）确实更好，而你选择了（7.5.1），你犯了什么错误？ ③ ③ D的系数说明了什么？
4.考虑如下回归模型：
Yt?b1?b2D2t?b3D3t?b4(D2tD3t)?b5xt?ut
其中，Y=大学教师的年收入；x=教学年份；
?1D2???0
男性女性白人?1D3???0其他人种 ；
请回答以下问题：①b4 的含义是什么？ ②求E（Yt/D2?1,D3?1,xt）。
5.家庭消费支出C除了依赖家庭收入Y之外，还同下列因素有关：
①家庭所属民族，有汉、蒙、满、回； ②家庭所在地域，有南方、北方；
③户主的文化程度，有大专以下、本科、研究生。
试根据以上资料分析确定家庭消费支出的线性回归模型。
6.设某饮料的需求Y依赖于收入X的变化外，还受：
①“地区”（农村、城市）因素影响其截距水平； ②“季节”（春、夏、秋、冬）因素影响其截距和斜率。
试分析确定该种饮料需求的线性回归模型。
7.需求Q与收入I和价格P是线性关系：Qt??0??1It??2Pt?ut。
如果在P≥P0和P≤P0时，P对Q的影响有显著差异，并且α1是随时间变化而呈线性变化的，则如何
修正以上模型。
8.表7-5给出了1993-1996年服装季度销售额的原始数据（单位：百万元）
表7-5 1993-1996年服装季度销售额的原始数据
年份 1993 1994 1995 1996 现考虑如下模型：
??b?bD?bD?bD?uS122t33t44tt
1季度 4190 4521 4902 5458 2季度 4927 5522 5912 6359 3季度 6843 5350 5972 6501 4季度 6912 7204 7987 8607 其中，D2=1：第二季度；D3=1：第三季度；D4=1：第四季度；S=销售额。 请回答以下问题：
① ① 估计此模型； ② ② 解释b1, b2, b3, b4； ③ ③ 如何消除数据的季节性？
9.表7-6给出1965-1970年美国制造业利润和销售额的季度数据。
表7-6 1965-1970年美国制造业利润和销售额的季度数据
年份 季度 1965 1 2 3 4 1966 1 2 3 4 1967 1 2 3 4 1968 1 2 3 4 1969 1 2 3 4 1970 1 2 3
利润（y） 10 503 12 092 10 834 12 201 12 245 14 001 12 213 12 820 11 349 12 615 11 014 12 730 12 539 14 849 13 203 14 947 14 151 15 949 14 024 14 315 12 381 13 991 12 174 销售额（x） 114 862 123 968 123 545 131 917 129 911 140 976 137 828 145 465 136 989 145 126 141 536 151 776 148 862 153 913 155 727 168 409 162 781 176 057 172 419 183 327 170 415 181 313 176 712
