A.估计美国、日本、英国、法国和德国1980-2006年的失业保险对失业率的影响
B.采用CPS数据库中6000个国家2006年3月的调查数据估计受教育年限对收入的影响
C.采用1960，1970和1980的10年平均数估计中国各省的人口增长率对人均收入水平的影响
D.估计1998-2006年市场收益对75只股票的风险收益的影响

A.全样本均值
B.该观测值对应个体的所有年份均值
C.该观测值对应年份的所有个体均值
D.样本中间年份的所有个体均值

A.对于同一个个体在时间上的数据可能存在自相关性
B.在计算过程中应该考虑异方差而非自相关
C.只在T>2的情况下存在自相关性
D.不存在异方差

A.R²
B.回归系数的大小
C.伪R²
D.回归的标准误（SER）

A.给定解释变量的值，因变量的值为0.6
B.给定解释变量的值，因变量等于1的概率为60%
C.该模型没有意义，因为因变量只能取0或者1
D.给定解释变量的值，因变量等于1的概率为40%

A.仍然可以使用t 统计量来检验单个系数的显著性
B.自变量不能再包括有二值变量
C.因为变量非线性，所以不能再使用F统计量了
D.＜R²不再成立

A.当自变量x变化一个单位所引起因变量y的变化
B.当自变量x成比例变化所引起的因变量y的变化
C.当自变量x变化一个单位所引起模型的z值的变化
D.以上都不对

A.因为OLS的假设条件不满足，所以我们必须使用新的估计方法
B.我们仍然可以使用多元线性回归模型的估计和推断方法
C.我们仍然能使用OLS估计方法，但是即使所有的经典假设条件都满足，t统计量也不再具有正态性
D.在做假设检验时，相应的临界值会变为1.96²，1.96³等等

A.β2=1且β3=β4/β5
B.β2=0
C.β1+β2=1且β3=-2β4
D.β0=β1且β1=0

A.是t统计量的平方根
B.与t统计量相等
C.取值必然为负
D.是t统计量的平方

A.高的R²或者并不意味着回归变量是被解释变量的真实原因
B.高的R²或者并不意味着没有忽略变量偏差
C.高的R²或者总是意味着增加的变量统计上是显著的
D.高的R²或者并不意味着你有最合适的一组回归变量