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    计量经济学期末试题及答案(2008年6月)(4页).doc

    • 资源ID:37796080       资源大小:199KB        全文页数:4页
    • 资源格式: DOC        下载积分:15金币
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    计量经济学期末试题及答案(2008年6月)(4页).doc

    -计量经济学期末试题及答案(2008年6月)-第 4 页计量经济学期末试题及答案(2008年6月,开卷,满分70分)(15分,每小题3分)多元线性回归模型:模型设定是正确的。如果遗漏了显著的变量,构成一个新模型试回答: 如果与其它解释变量完全独立,用OLS分别估计原模型和新模型,的估计结果是否变化?为什么?不会发生变化,因为由于与其他解释变量独立,去掉的正规方程组与新模型一致。 如果与其它解释变量线性相关,用OLS分别估计原模型和新模型,的估计结果是否变化?为什么?会,因为由于与其他解释变量不独立,去掉的正规方程组与新模型不一致,估计量发生变化。 如果是确定性变量,写出新模型中的分布。 如果是随机变量,且服从正态分布,指出新模型中的是否服从正态分布?为什么?是,服从正太分布,减去一个服从正态分布的随机变量仍然服从正态分布。 如果是随机变量,且服从正态分布,指出新模型是否存在异方差性?为什么?若原模型存在异方差,则新模型也存在异方差,若原模型不存在异方差,新模型不存在异方差。(12分,每小题4分)多元线性回归模型:现有组样本观测值,其中(),将它们看着是在以下3种不同的情况下抽取获得的:完全随机抽取,被解释变量被限制在大于的范围内随机抽取,被解释变量被限制在大于小于的范围内随机抽取。 用OLS分别估计3种情况下的模型,结构参数估计量是否等价?为什么?等价。OLS只要样本观测值相同,无论被解释变量是否受到限制,其估计量相同。 用ML分别估计3种情况下的模型,结构参数估计量是否等价?为什么?不等价,对于ML,当被解释变量受到限制时,抽取同一个样本的概率发生了变化,因而似然函数发生变化,估计结果也发生变化。 用ML分别估计3种情况下的模型,比较3种情况的似然函数值。情况三的似然函数值>情况二的似然函数值>情况一的似然函数值。(9分,每小题3分)下列联立方程模型是一个完备的结构式模型: 指出每个结构方程和该联立方程模型的识别状态。恰好识别 过度识别 过度识别 指出分别采用OLS和2SLS估计第一个方程的优点和缺点。OLS:优点:实际操作性强,最小均方差性。缺点:有偏,方差大,不利用方程之间的相关信息。2SLS:利用方程之间的相关信息。缺点:不易实际操作。 如果采用2SLS估计第二个方程,分别写出第1阶段和第2阶段所估计的模型形式。第一阶段:第二阶段:(10分,每题2.5分)以某地区的农村居民人均年消费为被解释变量,以人均年家庭经营纯收入(可视为持久收入)和人均年其它收入(可视为瞬时收入)为解释变量,建立农村居民消费模型,以1978年至2007年数据为样本。经过检验,、都是序列。最后建立的ECM模型为: 回答:ECM模型中为什么引入、?满足白噪声,消除序列相关性。 写出反映、之间协整关系的协整方程的理论形式。 写出反映、之间长期均衡关系的长期均衡方程的理论形式。 写出的表达式。(24分,每题6分)回答以下问题: 一位同学在综合练习中根据需求法则建立中国食品需求模型,以31个省会城市2006年数据为样本,以人均年食品消费量为被解释变量,以食品价格指数为解释变量,建立一元回归模型,估计得到食品价格指数的参数为正,于是发现“需求法则不适用于中国”。试回答:该问题的主要错误在哪里?试建立一个你认为正确的模型。遗漏显著变量:收入。 增加收入解释变量 在一篇研究农村建设用地流转中的农民收入问题的论文中,经过分析认为,影响农民的土地流转收入的因素包括3组(集体组织内部治理、农村集体建设用地市场、国家土地管制政策)共13个解释变量,为了定量分析它们之间的关系,作者直接建立了13个一元回归模型。试回答:论文的建模思路是否正确?为什么?在什么情况下论文的模型参数估计结果仍然是可用的?为什么?否,这13个解释变量之间具有很强的相关性。只有当各个解释变量互相独立时,才可以建立13个一元回归模型。 在一篇研究居民收入差距与经济增长之间关系的论文中,作者分析了居民收入差距将直接影响固定资本投资和人力资本投资,而固定资本投资和人力资本投资直接影响经济增长,于是建立了一个定量分析模型,以GDP增长率为被解释变量,居民收入差距及其平方项、固定资本投资增长率和人力资本投资增长率同时作为解释变量。试回答:该模型的解释变量选择是否正确?为什么?如果认为不正确,应该如何建立该问题的计量经济学模型?(只需说明思路)居民收入差距直接影响固定资本投资和人力资本投资,因此解释变量之间具有共线性。应建立联立方程模型。 某人为了研究城市的环境问题,选择了国内100个城市10年的数据为样本,以环境质量综合指数为被解释变量,以城市规模、人口密度、产业结构、能源结构等连续变量为解释变量,建立Panel Data模型。经过检验,模型为固定影响变截距模型,采用LSDV方法进行模型估计。然后,作者将港口虚拟变量D引入模型(D=1为港口,D=0为非港口),希望分析港口因素是否对环境质量产生影响,采用LSDV方法进行模型估计,显示为“Near singular matrix”,无法估计。试回答:该问题是否真的出现完全共线性?港口虚拟变量的引入是否必要?为什么?不是。 固定影响变截距模型中本身含有虚拟变量的设置,因此港口虚拟变量的引入重复,没有必要。

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