計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末試題及答案(2008年6月).doc

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末試題及答案（2008年6月，開卷，滿分70分）（15分，每小題3分）多元線性回歸模型： 模型設(shè)定是正確的。如果遺漏了顯著的變量，構(gòu)成一個(gè)新模型試回答： 如果與其它解釋變量完全獨(dú)立，用OLS分別估計(jì)原模型和新模型，的估計(jì)結(jié)果是否變化？為什么？不會(huì)發(fā)生變化，因?yàn)橛捎谂c其他解釋變量獨(dú)立，去掉的正規(guī)方程組與新模型一致。 如果與其它解釋變量線性相關(guān)，用OLS分別估計(jì)原模型和新模型，的估計(jì)結(jié)果是否變化？為什么？會(huì)，因?yàn)橛捎谂c其他解釋變量不獨(dú)立，去掉的正規(guī)方程組與新模型不一致，估計(jì)量發(fā)生變化。 如果是確定性變量，寫出新模型中的分布。 如果是隨機(jī)變量，且服從正態(tài)分布，指出新模型中的是否服從正態(tài)分布？為什么？是，服從正太分布，減去一個(gè)服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量仍然服從正態(tài)分布。 如果是隨機(jī)變量，且服從正態(tài)分布，指出新模型是否存在異方差性？為什么？若原模型存在異方差，則新模型也存在異方差，若原模型不存在異方差，新模型不存在異方差。（12分，每小題4分）多元線性回歸模型： 現(xiàn)有組樣本觀測(cè)值，其中（），將它們看著是在以下3種不同的情況下抽取獲得的：完全隨機(jī)抽取，被解釋變量被限制在大于的范圍內(nèi)隨機(jī)抽取，被解釋變量被限制在大于小于的范圍內(nèi)隨機(jī)抽取。 用OLS分別估計(jì)3種情況下的模型，結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)量是否等價(jià)？為什么？等價(jià)。OLS只要樣本觀測(cè)值相同，無論被解釋變量是否受到限制，其估計(jì)量相同。 用ML分別估計(jì)3種情況下的模型，結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)量是否等價(jià)？為什么？不等價(jià)，對(duì)于ML，當(dāng)被解釋變量受到限制時(shí)，抽取同一個(gè)樣本的概率發(fā)生了變化，因而似然函數(shù)發(fā)生變化，估計(jì)結(jié)果也發(fā)生變化。 用ML分別估計(jì)3種情況下的模型，比較3種情況的似然函數(shù)值。情況三的似然函數(shù)值情況二的似然函數(shù)值情況一的似然函數(shù)值。（9分，每小題3分）下列聯(lián)立方程模型是一個(gè)完備的結(jié)構(gòu)式模型： 指出每個(gè)結(jié)構(gòu)方程和該聯(lián)立方程模型的識(shí)別狀態(tài)。恰好識(shí)別 過度識(shí)別 過度識(shí)別 指出分別采用OLS和2SLS估計(jì)第一個(gè)方程的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。OLS：優(yōu)點(diǎn)：實(shí)際操作性強(qiáng)，最小均方差性。缺點(diǎn)：有偏，方差大，不利用方程之間的相關(guān)信息。2SLS：利用方程之間的相關(guān)信息。缺點(diǎn)：不易實(shí)際操作。 如果采用2SLS估計(jì)第二個(gè)方程，分別寫出第1階段和第2階段所估計(jì)的模型形式。第一階段：第二階段：（10分，每題2.5分）以某地區(qū)的農(nóng)村居民人均年消費(fèi)為被解釋變量，以人均年家庭經(jīng)營(yíng)純收入（可視為持久收入）和人均年其它收入（可視為瞬時(shí)收入）為解釋變量，建立農(nóng)村居民消費(fèi)模型，以1978年至2007年數(shù)據(jù)為樣本。經(jīng)過檢驗(yàn)，、都是序列。最后建立的ECM模型為： 回答：ECM模型中為什么引入、？滿足白噪聲，消除序列相關(guān)性。 寫出反映、之間協(xié)整關(guān)系的協(xié)整方程的理論形式。 寫出反映、之間長(zhǎng)期均衡關(guān)系的長(zhǎng)期均衡方程的理論形式。 寫出的表達(dá)式。（24分，每題6分）回答以下問題： 一位同學(xué)在綜合練習(xí)中根據(jù)需求法則建立中國(guó)食品需求模型，以31個(gè)省會(huì)城市2006年數(shù)據(jù)為樣本，以人均年食品消費(fèi)量為被解釋變量，以食品價(jià)格指數(shù)為解釋變量，建立一元回歸模型，估計(jì)得到食品價(jià)格指數(shù)的參數(shù)為正，于是發(fā)現(xiàn)“需求法則不適用于中國(guó)”。試回答：該問題的主要錯(cuò)誤在哪里？試建立一個(gè)你認(rèn)為正確的模型。遺漏顯著變量：收入。 增加收入解釋變量 在一篇研究農(nóng)村建設(shè)用地流轉(zhuǎn)中的農(nóng)民收入問題的論文中，經(jīng)過分析認(rèn)為，影響農(nóng)民的土地流轉(zhuǎn)收入的因素包括3組（集體組織內(nèi)部治理、農(nóng)村集體建設(shè)用地市場(chǎng)、國(guó)家土地管制政策）共13個(gè)解釋變量，為了定量分析它們之間的關(guān)系，作者直接建立了13個(gè)一元回歸模型。試回答：論文的建模思路是否正確？為什么？在什么情況下論文的模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果仍然是可用的？為什么？否，這13個(gè)解釋變量之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性。只有當(dāng)各個(gè)解釋變量互相獨(dú)立時(shí)，才可以建立13個(gè)一元回歸模型。 在一篇研究居民收入差距與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系的論文中，作者分析了居民收入差距將直接影響固定資本投資和人力資本投資，而固定資本投資和人力資本投資直接影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，于是建立了一個(gè)定量分析模型，以GDP增長(zhǎng)率為被解釋變量，居民收入差距及其平方項(xiàng)、固定資本投資增長(zhǎng)率和人力資本投資增長(zhǎng)率同時(shí)作為解釋變量。試回答：該模型的解釋變量選擇是否正確？為什么？如果認(rèn)為不正確，應(yīng)該如何建立該問題的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型？（只需說明思路）居民收入差距直接影響固定資本投資和人力資本投資，因此解釋變量之間具有共線性。應(yīng)建立聯(lián)立方程模型。 某人為了研究城市的環(huán)境問題，選擇了國(guó)內(nèi)100個(gè)城市10年的數(shù)據(jù)為樣本，以環(huán)境質(zhì)量綜合指數(shù)為被解釋變量，以城市規(guī)模、人口密度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)等連續(xù)變量為解釋變量，建立Panel Data模型。經(jīng)過檢驗(yàn)，模型為固定影響變截距模型，采用LSDV方法進(jìn)行模型估計(jì)。然后，作者將港口虛擬變量D引入模型（D=1為港口，D=0為非港口），希望分析港口因素是否對(duì)環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生影響，采用LSDV方法進(jìn)行模型估計(jì)，顯示為“Nea