計量經(jīng)濟學(xué)期末試題及答案(2008年6月)

1、-作者xxxx-日期xxxx計量經(jīng)濟學(xué)期末試題及答案(2008年6月)【精品文檔】計量經(jīng)濟學(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)成一個新模型試回答： 如果與其它解釋變量完全獨立，用OLS分別估計原模型和新模型，的估計結(jié)果是否變化？為什么？不會發(fā)生變化，因為由于與其他解釋變量獨立，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分別估計原模型和新模型，的估計結(jié)果是否變化？為什么？會，因為由于與其他解釋變量不獨立，去掉的正規(guī)方程組與新模型不一致，估計量發(fā)生變化。 如果是確定性變量，

2、寫出新模型中的分布。 如果是隨機變量，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，減去一個服從正態(tài)分布的隨機變量仍然服從正態(tài)分布。 如果是隨機變量，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：完全隨機抽取，被解釋變量被限制在大于的范圍內(nèi)隨機抽取，被解釋變量被限制在大于小于的范圍內(nèi)隨機抽取。 用OLS分別估計3種情況下的模型，結(jié)構(gòu)參數(shù)估計量是否等價？為什么？等價

3、。OLS只要樣本觀測值相同，無論被解釋變量是否受到限制，其估計量相同。 用ML分別估計3種情況下的模型，結(jié)構(gòu)參數(shù)估計量是否等價？為什么？不等價，對于ML，當(dāng)被解釋變量受到限制時，抽取同一個樣本的概率發(fā)生了變化，因而似然函數(shù)發(fā)生變化，估計結(jié)果也發(fā)生變化。 用ML分別估計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)立方程模型是一個完備的結(jié)構(gòu)式模型： 指出每個結(jié)構(gòu)方程和該聯(lián)立方程模型的識別狀態(tài)。恰好識別 過度識別 過度識別 指出分別采用OLS和2SLS估計第一個方程的優(yōu)點和缺點。OLS：優(yōu)點：實際操作性

4、強，最小均方差性。缺點：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：不易實際操作。 如果采用2SLS估計第二個方程，分別寫出第1階段和第2階段所估計的模型形式。第一階段：第二階段：（10分，每題2.5分）以某地區(qū)的農(nóng)村居民人均年消費為被解釋變量，以人均年家庭經(jīng)營純收入（可視為持久收入）和人均年其它收入（可視為瞬時收入）為解釋變量，建立農(nóng)村居民消費模型，以1978年至2007年數(shù)據(jù)為樣本。經(jīng)過檢驗，、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、之間長期

5、均衡關(guān)系的長期均衡方程的理論形式。 寫出的表達式。（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)需求法則建立中國食品需求模型，以31個省會城市2006年數(shù)據(jù)為樣本，以人均年食品消費量為被解釋變量，以食品價格指數(shù)為解釋變量，建立一元回歸模型，估計得到食品價格指數(shù)的參數(shù)為正，于是發(fā)現(xiàn)“需求法則不適用于中國”。試回答：該問題的主要錯誤在哪里？試建立一個你認為正確的模型。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、國家土地管制政策）共13個解釋變量，

6、為了定量分析它們之間的關(guān)系，作者直接建立了13個一元回歸模型。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)估計結(jié)果仍然是可用的？為什么？否，這13個解釋變量之間具有很強的相關(guān)性。只有當(dāng)各個解釋變量互相獨立時，才可以建立13個一元回歸模型。 在一篇研究居民收入差距與經(jīng)濟增長之間關(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)濟增長，于是建立了一個定量分析模型，以GDP增長率為被解釋變量，居民收入差距及其平方項、固定資本投資增長率和人力資本投資增長率同時作為解釋變量。試回答：該模型的解釋變量選擇是否正確？為什么？如果認為不正確，應(yīng)該如何建立該問題的計量經(jīng)濟學(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，選擇了國內(nèi)100個城市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，模型為固定影響變截距模型，采用LSDV方法進行模型估計。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環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生影響，采用LSDV方法進行模型估計，顯示為“Near