計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末考試模擬試題B卷

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末考試模擬試題(B卷)一、判斷說(shuō)明題（先判斷對(duì)錯(cuò)，然后說(shuō)明理由，每題3分，共計(jì)30分）1. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的內(nèi)生變量是因變量。（ ）2. 學(xué)歷變量是虛擬變量。（ ）3. 模型中解釋變量越多，Rss越小。（ ）4. 在模型： 中， （）5. 異方差影響到模型估計(jì)的無(wú)偏性。 （）6. 擾動(dòng)項(xiàng)不為零并不影響估計(jì)的無(wú)偏性。 （）7. 選擇的模型是否過原點(diǎn)，結(jié)果無(wú)大礙。 （）8. 模型中解釋變量寧多勿少。 （）9. 解釋變量越多，多重共線性越嚴(yán)重。（）10. d2意味著無(wú)自相關(guān)。（）二、（10分）假設(shè)：，如何檢驗(yàn)如下假設(shè)：三、（8分）為什么要假定模型的擾動(dòng)項(xiàng)是零為均值的正態(tài)分布？四、（10

2、分）如何提高估計(jì)的精度？五、（12分）考慮以下模型：1. 和 的OLS估計(jì)會(huì)不會(huì)是一樣的？為什么？2. 和 的OLS估計(jì)會(huì)不會(huì)是一樣的？為什么？3. 和 有什么關(guān)系？4. 你能直接比較兩個(gè)模型的擬合優(yōu)度嗎？為什么？六、（10分）對(duì)模型： 中的 ，你如何發(fā)現(xiàn)并解決自相關(guān)的問題？七、（10分）設(shè)計(jì)如下模型估計(jì)的思路與步驟：八、（10分）如何估計(jì)模型： 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末考試模擬試題（B卷）參考答案一1.錯(cuò)。2.對(duì)。3.對(duì)。4.對(duì)。5.錯(cuò)。6.對(duì)。7.錯(cuò)。8.錯(cuò)。9.對(duì)。10.錯(cuò)。二解：因 ，1.將上式變形為： ，令，則有： 再用OLS對(duì)其進(jìn)行估計(jì)，判斷 的估計(jì)值對(duì)應(yīng)的t值，看t值是否顯著。2. 將 作

3、為沒有約束的方程，對(duì)其進(jìn)行估計(jì)，得RSSUR，將 作為約束條件對(duì)其再進(jìn)行估計(jì)，得RSSR;然后用F檢驗(yàn)，判斷F的顯著性。其中： 三 .模型的擾動(dòng)項(xiàng) 表示所有可能影響y但又未能包括到回歸模型中的被忽略的替代變量。假定其均值為零表明凡是模型不含歸屬 的因素對(duì)y的均值都沒有系統(tǒng)的影響，對(duì)y的平均影響為零。在正態(tài)假定下OLS的估計(jì)量的概率分布容易導(dǎo)出，OLS的估計(jì)量 是 的線性函數(shù)，此若 是正態(tài)分布的，則 也是正態(tài)分布的，將使后來(lái)的假設(shè)檢驗(yàn)工作十分簡(jiǎn)單。四. OLS估計(jì)量的精度由其標(biāo)準(zhǔn)誤來(lái)衡量，對(duì)給定的 ， X值的變化越大， 估計(jì)的方差越小，從而得以更大的精密度加以估計(jì)。即，樣本含量n的增大， 的估計(jì)

4、的精密度增大。五. 1. 把B模型寫成 ： 因此，這兩個(gè)模型很相似，模型的截距也相同。2. 兩個(gè)模型中X3的斜率系數(shù)的OLS估計(jì)值相同。3. 4.不能，因?yàn)閮蓚€(gè)模型中的回歸子不同。六. 在自相關(guān)情況下，平常的OLS的估計(jì)量雖然是線性，無(wú)偏和漸進(jìn)的正態(tài)分布，但不再是有效的，結(jié)果通常的t,F,都不再適用。偵察自相關(guān)的方法有：1非正式的方法，圖解法檢查殘差的相關(guān)性，對(duì)實(shí)際的殘差描點(diǎn)。正式的方法2，游程檢驗(yàn)，3，德賓沃森的d檢驗(yàn)。4，BG檢驗(yàn)，5漸進(jìn)正態(tài)檢驗(yàn)，通常使用的是3 4兩種方法， 使用d檢驗(yàn)時(shí)，作為一種經(jīng)驗(yàn)法則，如果在一項(xiàng)應(yīng)用中求出d=2,便可認(rèn)為沒有一階自相關(guān)，不管是正的還是負(fù)的。當(dāng)越接近零

5、，正序列相關(guān)的跡象越明顯，使用BG檢驗(yàn)主要用來(lái)檢驗(yàn)高階自相關(guān)的情況。發(fā)現(xiàn)自相關(guān)的補(bǔ)救措施：1 盡力查明是否是純粹的自相關(guān)，而不是模型誤設(shè)的結(jié)果；2 若是純粹的自相關(guān)，對(duì)模型作適當(dāng)?shù)淖儞Q，使用廣義最小二乘法，使變換后的模型不存在自相關(guān)問題。3 在大樣本情況下，可以使用尼維韋斯特方法。七這是LOGIT模型的估計(jì)，令 ： 從而得： 為了達(dá)到估計(jì)的目的，我們寫成下式：1.具體我們考慮關(guān)于每個(gè)收入水平 ，都有 個(gè)家庭，ni表示其中擁有住宅的家庭個(gè)數(shù)，則：對(duì)每一個(gè)收入水平 ，計(jì)算擁有住房的估計(jì)概率： 2.對(duì)每一個(gè)Xi，求logit： 3.為了解決異方差的問題，將上式變換如下 ： （1）我們把它寫成：其中權(quán)重wiNiPi（1Pi）；Li*變換的或加權(quán)的Li；Xi*變換的或加權(quán)的Xi；vi變換的誤差項(xiàng)。 4.用OLS去估計(jì)（1）。 5.按照平常的OLS方式建立置信區(qū)間和檢驗(yàn)假設(shè)。八. 解答：這是個(gè)分布滯后模型，可以用考伊克方法，假使我們從無(wú)限滯后的分布滯后模型開始，設(shè)想全部系數(shù)都有相同的符號(hào)，考伊克假定它們是按如下的幾何級(jí)數(shù)項(xiàng)