一、解释概念：
1、多重共线性：是指在多元线性回归模型中，解释变量之间存在的线性关系。2、SRF：就是样本回归函数。即是将样本应变量的条件均值表示为解释变量的某种函数。
3、解释变量的边际贡献：在回归模型中新加入一个解释变量所引起的回归平方和或者拟合优度的增加值。
4、一阶偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，剔除另一个变量对它们的影响的真实相关程度的指标。
5、最小方差准则：在模型参数估计时，应当选择其抽样分布具有最小方差的估计式，该原则就是最佳性准则，或者称为最小方差准则。
6、OLS：普通最小二乘估计。是利用残差平方和为最小来求解回归模型参数的参数估计方法。
7、偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，剔除其它变量（部分或者全部变量）对它们的影响的真实相关程度的指标。
8、WLS：加权最小二乘法。是指估计回归方程参数时，按照残差平方加权求和最小的原则进行的估计方法。
9、Ut自相关：即回归模型中随机误差项逐项值之间的相关。即Cov（Ut，Us）≠0t≠s。
10、二阶偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，剔除另两个变量对它们的影响的真实相关程度的指标。
11、技术方程式：根据生产技术关系建立的计量经济模型。。
13、零阶偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，不剔除任何变量对它们的影响的相关程度的指标。也就是简单相关系数。
14、经验加权法：是根据实际经济问题的特点及经验判断，对滞后经济变量赋予一定的权数，利用这些权数构成各滞后变量的线性组合，以形成新的变量，再用最小二乘法进行参数估计的有限分布滞后模型的修正估计方法。
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15、虚拟变量：在计量经济学中，我们把取值为0和1的人工变量称为虚拟变量，用字母D表示。（或称为属性变量、双值变量、类型变量、定性变量、二元型变量）16、不完全多重共线性：是指在多元线性回归模型中，解释变量之间存在的近似的线性关系。
17、多重可决系数：用来说明多元线性回归模型对观测值的拟合优度的指标，它是回归平方和ESS与总离差平方和TSS的比值。
18、边际贡献的F检验：是用来检验解释变量的边际贡献是否显著的F统计量。它是边际贡献与残差均方差的比值。F=边际贡献/残差均方差。
19、OLSE普通最小二乘估计量。即是利用残差平方和最小的原则对模型的参数进行估计得到的参数估计量。
20、PRF总体回归函数。即是将总体应变量的条件均值表示为解释变量的某种函数。21、阿尔蒙法：在对有限分布滞后模型的修正估计时，为了消除多重共线性的影响，阿儿蒙提出利用多项式来减少待估计参数的数目的一种修正估计方法。
22、BLUE：在模型的参数估计中，应该遵循的参数估计量应该是最佳线性无偏估计量的准则。
23、复相关系数：是指在多元线性回归模型中，反映多个变量之间存在的线性关系程度的相关系数。
24、滞后效应：应变量受到自身或其它经济变量过去值影响的现象。
25、异方差性：线性回归模型中的随机误差项的方差随某个解释变量的变化而变化的现象。
26、高斯-马尔可夫定理：在古典假定全部满足的条件下用OLS估计回归模型的参数，得到的参数估计值即是同时满足线性特性、无偏性和最小方差性的参数估计量。27、可决系数：回归平方和在总变差中所占的比重。
二、单项选择题：
1-5BDDCB6-10CAABB11-15BDBDD1-5CBCDB6-10ABABA11-15ABACB
2
1-5ABCDACCA
1-5CBDBD6-10BACAC11-15BBABA1-5CBDAD6-10BCABB
