1、作者： ZHANGJIAN僅供個(gè)人學(xué)習(xí)，勿做商業(yè)用途2012 2013 學(xué)年第 1 學(xué)期期末考試計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試卷 B 參考答案一、簡(jiǎn)答題1. 回歸模型中為什么要引入隨機(jī)誤差項(xiàng)？ 答：在回歸模型中引入隨機(jī)誤差項(xiàng)的原因可以歸納為以下三個(gè)方面： 反映被忽略掉的 因素對(duì)被解釋變量的影響?？傮w回歸函數(shù)形式的設(shè)定誤差。變量的觀測(cè)誤差。 精品文檔收 集整理匯總2模型中解釋變量如果存在比較嚴(yán)重的共線性，會(huì)有哪些典型表現(xiàn)？2答：采用 OLS法估計(jì)模型，若 R2與 F 值均較大，但 t 統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值普遍較小，或參數(shù)估計(jì)值的大小或符號(hào)不合理。 精品文檔收集整理匯總3利用工具變量解決解釋變量?jī)?nèi)生性問(wèn)題時(shí)，工具變量需要

2、滿足哪些條件？答： 工具變量與所代替的解釋變量高度相關(guān)； 工具變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)， 即 工具變量是外生變量； 所有工具變量、外生解釋變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性。 精 品文檔收集整理匯總4什么是聯(lián)立方程的偏倚性？答：對(duì)于結(jié)構(gòu)式模型中的隨機(jī)方程，存在內(nèi)生變量作解釋變量，其與隨機(jī)誤差項(xiàng)通常是 同期相關(guān)的，因此利用 OLS 法或 GLS 法估計(jì)，所得參數(shù)估計(jì)量是有偏且不一致的，這種性 質(zhì)稱為聯(lián)立方程的偏倚性 。 精品文檔收集整理匯總二、計(jì)算題1解（ 1） 樣本回歸模型：Yi= -4.79 +0.087X i+ei（1）X 系數(shù) 0.087 的經(jīng)濟(jì)含義：總收入每增加 1 法郎，住房支出平均約增加

3、 0.087 法郎。（3）因?yàn)榉匠田@著性 F 檢驗(yàn)的 p值為 0.00<0.05，因此在 5%顯著水平下，方程是顯 著的。 F 統(tǒng)計(jì)量服從第一、二自由度分別為 1、58的 F 分布。（ 4） 模型中截距項(xiàng)和 X 的系數(shù)對(duì)應(yīng)的顯著性 t 檢驗(yàn)的 p 值分別為 0.67 和 0.00 ，前者大于 0.05，后者小于 0.05，因此在 5%顯著水平下， X 的系數(shù)顯著不為 0，截距項(xiàng)顯著為 0。1）可得5）分別用、表示以人民幣為單位的住房支出和總支出，則由模型（于是，得以人民幣為單位時(shí)的樣本回歸模型為（）若只將住房支出（ Y）的單位調(diào)整為元，總支出（ Y）的單位不變，則由模型（ 1）可得 于是

4、，樣本回歸模型改變?yōu)椋ǎ?6） 當(dāng)比利時(shí)家庭的總收入 X=1000 時(shí)，其平均住房支出的預(yù)測(cè)值為= -4.79 +0.087 × 1000=82.21（ 法郎 ）在 0.95 的置信度下，其平均住房支出的預(yù)測(cè)區(qū)間為82.21 - t0.025（58） × 31.74, 82.21 + t0.025（58） × 31.74 即 18.73 , 145.69。2解（ 1）模型存在異方差性。 因?yàn)?White 檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量值 nR2=28*0.452=12.66 大于臨界值 20.05 （4）=9.488 ，所以在 0.05 的顯著性水平下，可以認(rèn)為模型存在異方差性。

5、 精品文檔收集整 理匯總（2）利用 OLS 法估計(jì)存在異方差的模型會(huì)產(chǎn)生以下后果：OLS 估計(jì)量不具有最小方差性；通常的變量和方程的顯著性檢驗(yàn)失效；預(yù)測(cè)精度下降且通常的預(yù)測(cè)區(qū)間不可靠。 精品文 檔收集整理匯總消除異方差：用同時(shí)乘原模型兩端，得因?yàn)?所以變換后的模型已不存在異方差性。3解（1）模型存在一階正自相關(guān)。 依據(jù)： 因?yàn)镈W=0.45< dL=1.22，因此依據(jù) DW檢驗(yàn)規(guī)則， 在 0.05 的顯著性水平下，可以認(rèn)為模型存在一階正自相關(guān)性。精品文檔收集整理匯總（2）模型存在階數(shù)不高于 2的自相關(guān)性。依據(jù)： LM 檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量22nR2=12.19> 20.05（2）=5.99

6、 ，因此在 0.05的顯著性水平下，可以認(rèn)為模型存在階數(shù)不高于2的自相關(guān)性。（也可以利用表中的 P值進(jìn)行判斷： 因?yàn)長(zhǎng)M統(tǒng)計(jì)量的 P值=0.00225<0.05，因此在 0.05 的顯著性水平下，可以認(rèn)為模型存在階數(shù)不高于2的自相關(guān)性。 ）精品文檔收集整理匯總（ 3）利用可行的廣義差分法進(jìn)行修正。設(shè)lnYt對(duì)lnXt的總體回歸模型為lnYt= 0+ 1lnXt+ut8 / 6ut的自相關(guān)性表現(xiàn)形式為精品文檔收集整首先，利用對(duì)原模型進(jìn)行廣義差分變換，得廣義差分模型lnYt-0.775 ln Yt-1= 0*+ 1(lnX t-0.775lnXt-1)+ut理匯總其中 0*= 0(1-0.7

7、75).然后，對(duì)模型進(jìn)行 OLS 回歸，得到參數(shù) 0*、 1的估計(jì)量。進(jìn)而得到原模型中參數(shù)的估計(jì)量分別為和 .4解1）1982 年的經(jīng)濟(jì)衰退改變了美國(guó)人的邊際儲(chǔ)蓄傾向。理由：對(duì)總體回歸模型中交叉乘積項(xiàng) DPI * D1的系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)： 因?yàn)?|t|=4.09>t 0.025 （22）=2.07 ，所以在 0.05 的顯著性 水平下， 可以認(rèn)為 DPI * D1的系數(shù)顯著不為 0。此結(jié)果表明 1982 年的經(jīng)濟(jì)衰退改變了美國(guó)人的邊際儲(chǔ)蓄傾向。 精品文檔收集整理匯總分析過(guò)程：總體回歸模型中引入了交叉乘積項(xiàng)DPI *D1，若其系數(shù)為 0，則表明 DPI 的系數(shù)，即邊際儲(chǔ)蓄傾向，與觀測(cè)點(diǎn)無(wú)

8、關(guān)；否則，則反是。）2）利用關(guān)系式，可得模型（ 1）的殘差平方和為模型（ 2）的殘差平方和為3）對(duì)于該模型，若 1和 3 同時(shí)為 0，則模型的結(jié)構(gòu)不存在突變；否則，則反是。因此，設(shè)定檢驗(yàn)“模型不存在結(jié)構(gòu)突變”的零假設(shè)為H0： 1 = 3=0。利用 F 檢驗(yàn)法檢驗(yàn) H0的顯著性：因?yàn)?gt; F(2,22)=3.44所以在 0.05 的顯著性水平下拒絕零假設(shè)H0。此結(jié)果表明模型存在結(jié)構(gòu)突變。4）（注意：這里無(wú)論如何引入虛擬變量，只要模型是可以識(shí)別的，采用同樣的方法得到的儲(chǔ)蓄函數(shù)都一樣 !）由模型（ 2）得在 1970-1981 年間，St= 1.02+ 0.08 DPI t +et在 1982-

9、1995 年間，St = 153.5+ 0.01 DPI t +et由模型（ 3）得在 1970-1981 年間，St = 2 + 4DPI +et在 1982-1995 年間，St = 1 + 3DPI +et由此可知， 1=153.5 ， 2=1.02， 3=0.01， 4=0.08若模型（ 3）中引入常數(shù)項(xiàng)和 DPI 作為解釋變量，建立模型DPISt = 0+ DPIt+ 1D1t+ 2 D2t+ 3DPI t* D1t+ 4DPIt*D2t+ut精品文檔收集整理匯總 該模型存在完全多重共線性，而且是不可以識(shí)別的。因此模型（3）中未引入常數(shù)項(xiàng)和作為解釋變量。版權(quán)申明本文部分內(nèi)容，包括文字

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