2025年國(guó)家開(kāi)放大學(xué)（電大）《微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》期末考試復(fù)習(xí)試題及答案解析所屬院校：________姓名：________考場(chǎng)號(hào)：________考生號(hào)：________一、選擇題1.微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)主要研究的是（）A.宏觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的總體規(guī)律B.個(gè)體經(jīng)濟(jì)單位的行為和相互關(guān)系C.國(guó)民經(jīng)濟(jì)的總量指標(biāo)D.國(guó)際貿(mào)易的宏觀政策答案：B解析：微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)以個(gè)體經(jīng)濟(jì)單位為研究對(duì)象，分析其決策行為以及相互之間的經(jīng)濟(jì)關(guān)系，是介于微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)之間的交叉學(xué)科。宏觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象、國(guó)民經(jīng)濟(jì)總量指標(biāo)和國(guó)際貿(mào)易宏觀政策都屬于宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究范疇。2.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，常用的最小二乘法（OLS）是用于（）A.估計(jì)總體均值B.估計(jì)個(gè)體差異C.建立變量之間的線性關(guān)系D.分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)答案：C解析：最小二乘法（OLS）是估計(jì)線性回歸模型參數(shù)最常用的方法，旨在找到使得觀測(cè)值與模型預(yù)測(cè)值之間平方和最小的參數(shù)估計(jì)值，從而建立變量之間的線性關(guān)系。3.當(dāng)存在多重共線性時(shí)，微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中通常采取的措施是（）A.增加樣本容量B.刪除一個(gè)或多個(gè)高度相關(guān)的自變量C.使用嶺回歸D.增加截距項(xiàng)答案：B解析：多重共線性是指線性回歸模型中自變量之間存在高度線性相關(guān)關(guān)系，會(huì)導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)值不穩(wěn)定且難以解釋。刪除一個(gè)或多個(gè)高度相關(guān)的自變量是解決多重共線性的常用方法。4.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，工具變量法（IV）主要用于（）A.解決樣本選擇偏差B.解決內(nèi)生性問(wèn)題C.增加模型的解釋力D.提高模型的擬合優(yōu)度答案：B解析：內(nèi)生性問(wèn)題是指解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān)，導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏且不一致。工具變量法（IV）通過(guò)引入與內(nèi)生解釋變量相關(guān)但與誤差項(xiàng)不相關(guān)的工具變量來(lái)緩解內(nèi)生性問(wèn)題。5.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，傾向得分匹配（PSM）主要用于（）A.解決樣本選擇偏差B.解決多重共線性問(wèn)題C.增加樣本容量D.提高模型的預(yù)測(cè)精度答案：A解析：傾向得分匹配（PSM）是一種通過(guò)匹配處理組和控制組中具有相同傾向得分的個(gè)體來(lái)構(gòu)造反事實(shí)比較的方法，主要用于解決樣本選擇偏差問(wèn)題，使得處理組和控制組在可觀察特征上相似。6.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，雙重差分模型（DID）主要用于（）A.分析政策效應(yīng)B.建立變量之間的長(zhǎng)期關(guān)系C.解決內(nèi)生性問(wèn)題D.增加模型的解釋力答案：A解析：雙重差分模型（DID）是一種利用政策沖擊前后比較處理組和控制組的變化差異來(lái)估計(jì)政策效應(yīng)的方法，主要用于分析政策干預(yù)的效果。7.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RDD）主要用于（）A.分析政策效應(yīng)B.解決樣本選擇偏差C.增加樣本容量D.提高模型的擬合優(yōu)度答案：A解析：斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RDD）是一種利用政策資格的斷點(diǎn)（如年齡、收入門檻）來(lái)估計(jì)政策效應(yīng)的方法，通過(guò)比較斷點(diǎn)兩側(cè)的回歸結(jié)果來(lái)推斷政策效應(yīng)。8.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，回歸離散選擇模型主要用于（）A.分析二元選擇問(wèn)題B.解決多重共線性問(wèn)題C.增加樣本容量D.提高模型的預(yù)測(cè)精度答案：A解析：回歸離散選擇模型主要用于分析二元選擇問(wèn)題，如是否接受某項(xiàng)政策、是否參與某項(xiàng)活動(dòng)等，通過(guò)估計(jì)選擇概率來(lái)解釋個(gè)體決策行為。9.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，傾向得分加權(quán)（PSW）主要用于（）A.解決樣本選擇偏差B.解決多重共線性問(wèn)題C.增加樣本容量D.提高模型的預(yù)測(cè)精度答案：A解析：傾向得分加權(quán)（PSW）是一種通過(guò)為每個(gè)樣本賦予傾向得分權(quán)重來(lái)構(gòu)造反事實(shí)比較的方法，主要用于解決樣本選擇偏差問(wèn)題，使得處理組和控制組在可觀察特征上具有可比性。10.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，處理效應(yīng)模型（SEM）主要用于（）A.分析個(gè)體異質(zhì)性B.建立變量之間的長(zhǎng)期關(guān)系C.解決內(nèi)生性問(wèn)題D.增加模型的解釋力答案：A解析：處理效應(yīng)模型（SEM）主要用于分析個(gè)體異質(zhì)性對(duì)因變量的影響，通過(guò)估計(jì)處理效應(yīng)來(lái)解釋個(gè)體之間的差異。11.微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的主要對(duì)象是（）A.宏觀經(jīng)濟(jì)總量B.個(gè)體經(jīng)濟(jì)單位的行為C.國(guó)家財(cái)政政策D.國(guó)際金融體系答案：B解析：微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)聚焦于個(gè)體（如家庭、企業(yè)）的經(jīng)濟(jì)行為及其相互作用，分析其決策過(guò)程和對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)果的影響，與宏觀經(jīng)濟(jì)總量、財(cái)政政策和金融體系等宏觀議題不同。12.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，自變量與誤差項(xiàng)相關(guān)時(shí)，會(huì)導(dǎo)致（）A.模型參數(shù)估計(jì)量無(wú)偏B.模型參數(shù)估計(jì)量有偏且一致C.模型參數(shù)估計(jì)量有偏且不一致D.模型參數(shù)估計(jì)量一致但不具效率答案：C解析：當(dāng)模型中的解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān)時(shí)，違反了最小二乘法的古典假設(shè)，這將導(dǎo)致OLS估計(jì)量是有偏且不一致的，無(wú)法準(zhǔn)確反映變量之間的關(guān)系。13.最小二乘法（OLS）估計(jì)的基本要求是（）A.數(shù)據(jù)具有時(shí)間序列特性B.解釋變量之間不存在共線性C.誤差項(xiàng)方差存在且有限D(zhuǎn).模型必須包含截距項(xiàng)答案：C解析：最小二乘法（OLS）的有效性依賴于幾個(gè)關(guān)鍵假設(shè)，包括誤差項(xiàng)的方差存在且有限（同方差性），這保證了估計(jì)量的良好性質(zhì)。數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特性、解釋變量間的共線性以及是否包含截距項(xiàng)并非OLS估計(jì)的絕對(duì)基本要求。14.在處理內(nèi)生性問(wèn)題時(shí)，工具變量法（IV）的核心要求是（）A.工具變量與內(nèi)生解釋變量相關(guān)B.工具變量與外生解釋變量相關(guān)C.工具變量與誤差項(xiàng)不相關(guān)D.工具變量具有高度方差答案：AC解析：工具變量法（IV）的有效性依賴于兩個(gè)核心條件：一是工具變量必須與內(nèi)生解釋變量相關(guān)，二是工具變量必須與模型的誤差項(xiàng)不相關(guān)。工具變量本身是否具有高度方差（D）以及是否與外生解釋變量相關(guān)（B）不是其核心要求。15.傾向得分匹配（PSM）方法主要適用于解決（）A.樣本選擇偏誤問(wèn)題B.多重共線性問(wèn)題C.誤差項(xiàng)異方差問(wèn)題D.內(nèi)生性問(wèn)題答案：A解析：傾向得分匹配（PSM）通過(guò)構(gòu)造個(gè)體被選中（或接受處理）的概率模型（傾向得分），并將處理組中與控制組具有相似傾向得分的個(gè)體進(jìn)行匹配，旨在構(gòu)造一個(gè)具有可比反事實(shí)比較的樣本，從而緩解樣本選擇偏誤問(wèn)題。16.雙重差分模型（DID）估計(jì)政策效應(yīng)的基本邏輯是（）A.利用政策斷點(diǎn)進(jìn)行比較B.比較政策實(shí)施前后處理組和控制組的差異C.控制個(gè)體固定效應(yīng)D.使用工具變量解決內(nèi)生性答案：B解析：雙重差分模型（DID）的核心思想是利用政策沖擊（如政策實(shí)施）將樣本劃分為處理組和控制組，通過(guò)比較政策實(shí)施前后兩組在結(jié)果變量上的變化差異來(lái)估計(jì)政策效應(yīng)。它假設(shè)除了政策沖擊外，其他因素在政策實(shí)施前后對(duì)兩組的影響是一致的。17.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RDD）方法的關(guān)鍵在于（）A.存在明確的政策斷點(diǎn)B.斷點(diǎn)兩側(cè)的回歸斜率相同C.樣本在斷點(diǎn)兩側(cè)具有可比性D.政策效應(yīng)在斷點(diǎn)處發(fā)生突變答案：ABCD解析：斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RDD）依賴于一個(gè)明確的政策斷點(diǎn)，并假設(shè)在斷點(diǎn)附近，除了斷點(diǎn)帶來(lái)的政策沖擊外，其他影響結(jié)果的因素在斷點(diǎn)兩側(cè)保持不變（即回歸斜率相同）。理想情況下，樣本在斷點(diǎn)兩側(cè)應(yīng)具有可比性，且政策效應(yīng)在斷點(diǎn)處發(fā)生顯著變化，這樣才能通過(guò)比較斷點(diǎn)兩側(cè)的回歸結(jié)果來(lái)估計(jì)政策效應(yīng)。18.回歸離散選擇模型主要用于分析（）A.連續(xù)型結(jié)果變量B.分類結(jié)果變量C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)D.截面數(shù)據(jù)答案：B解析：回歸離散選擇模型（如Logit模型和Probit模型）是用于分析個(gè)體在有限個(gè)選項(xiàng)中進(jìn)行選擇（即二元選擇或多項(xiàng)選擇）的概率模型，其結(jié)果變量是分類變量，而非連續(xù)變量。19.傾向得分加權(quán)（PSW）方法與傾向得分匹配（PSM）方法的主要區(qū)別在于（）A.是否需要假設(shè)斷點(diǎn)處斜率相同B.是否需要工具變量C.是否對(duì)樣本進(jìn)行重新構(gòu)造D.權(quán)重的計(jì)算方式答案：C解析：傾向得分加權(quán)（PSW）通過(guò)為每個(gè)樣本賦予基于傾向得分的權(quán)重，使得加權(quán)后的樣本在可觀察特征上類似于反事實(shí)情境下的樣本分布，而無(wú)需進(jìn)行一對(duì)一的匹配，這是它與傾向得分匹配（PSM）進(jìn)行反事實(shí)推斷的主要區(qū)別。PSM需要對(duì)處理組和控制組中具有相似傾向得分的個(gè)體進(jìn)行匹配，從而重新構(gòu)造樣本。20.微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，處理效應(yīng)模型（SEM）可以用來(lái)（）A.分解總體效應(yīng)為不同個(gè)體效應(yīng)之和B.同時(shí)估計(jì)個(gè)體固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)C.分析處理效應(yīng)的異質(zhì)性D.控制不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性答案：BCD解析：處理效應(yīng)模型（SEM），特別是固定效應(yīng)模型，可以用來(lái)控制不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性對(duì)結(jié)果變量的影響。它可以同時(shí)估計(jì)個(gè)體固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)（B），分析處理效應(yīng)在不同個(gè)體間的差異（C），并將總體效應(yīng)分解為個(gè)體效應(yīng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)之和（A），從而更深入地理解處理效應(yīng)的來(lái)源和機(jī)制。二、多選題1.微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究范疇包括（）A.個(gè)體經(jīng)濟(jì)行為分析B.模型設(shè)定與估計(jì)C.內(nèi)生性問(wèn)題處理D.政策效應(yīng)評(píng)估E.宏觀經(jīng)濟(jì)總量預(yù)測(cè)答案：ABCD解析：微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)主要關(guān)注個(gè)體（如家庭、企業(yè)）的經(jīng)濟(jì)決策行為及其對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)果的影響，研究?jī)?nèi)容涵蓋個(gè)體經(jīng)濟(jì)行為分析（A）、如何建立和估計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型（B）、如何處理模型中可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題（C），以及如何運(yùn)用計(jì)量方法評(píng)估各種經(jīng)濟(jì)政策（如稅收、教育、醫(yī)療政策）的效應(yīng)（D）。宏觀經(jīng)濟(jì)總量預(yù)測(cè)（E）通常屬于宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)或宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的范疇。2.下列屬于微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中常用模型估計(jì)方法的有（）A.最小二乘法（OLS）B.工具變量法（IV）C.傾向得分匹配（PSM）D.雙重差分模型（DID）E.誤差修正模型（ECM）答案：ABCD解析：最小二乘法（OLS）（A）是線性回歸模型的基礎(chǔ)估計(jì)方法，在微觀計(jì)量中廣泛應(yīng)用。工具變量法（IV）（B）用于處理內(nèi)生性問(wèn)題。傾向得分匹配（PSM）（C）和雙重差分模型（DID）（D）是常用的因果推斷方法，特別是在評(píng)估政策效應(yīng)時(shí)。誤差修正模型（ECM）（E）主要用于時(shí)間序列分析，以捕捉非平穩(wěn)變量間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，不屬于典型的微觀個(gè)體分析模型方法。3.微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中可能存在內(nèi)生性的情形包括（）A.解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān)B.滯后因變量作為解釋變量C.遺漏了相關(guān)的解釋變量D.樣本選擇過(guò)程導(dǎo)致的選擇偏誤E.隨機(jī)誤差項(xiàng)具有異方差性答案：ABCD解析：內(nèi)生性問(wèn)題是指模型中的解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān)。這可能導(dǎo)致的原因包括解釋變量是滯后因變量（B），因?yàn)闇笞兞客ǔＥc誤差項(xiàng)相關(guān)；模型遺漏了與被解釋變量和內(nèi)生解釋變量都相關(guān)的變量（C）；樣本選擇并非隨機(jī)，導(dǎo)致被觀測(cè)樣本與未被觀測(cè)樣本在特征上存在系統(tǒng)性差異，即樣本選擇偏誤（D）；有時(shí)，工具變量本身的選擇也可能引入相關(guān)性。隨機(jī)誤差項(xiàng)具有異方差性（E）是模型設(shè)定問(wèn)題，不影響解釋變量與誤差項(xiàng)的關(guān)聯(lián)性，因此不是內(nèi)生性的直接原因。4.在運(yùn)用雙重差分模型（DID）評(píng)估政策效應(yīng)時(shí)，通常需要滿足的假設(shè)條件有（）A.政策沖擊是外生的B.斷點(diǎn)兩側(cè)的回歸斜率相同（平行性假設(shè)）C.樣本在斷點(diǎn)兩側(cè)具有可比性D.沒(méi)有其他同期政策干擾E.政策效應(yīng)在斷點(diǎn)處瞬時(shí)發(fā)生答案：ABCD解析：雙重差分模型（DID）的估計(jì)有效依賴于一系列關(guān)鍵假設(shè)。首先，政策沖擊（如處理）必須被視為外生的（A）。其次，核心的平行性假設(shè)要求在政策實(shí)施（斷點(diǎn)）之前，處理組和控制組在結(jié)果變量上的趨勢(shì)是平行的，即斷點(diǎn)兩側(cè)的回歸斜率相同（B）。同時(shí)，樣本在斷點(diǎn)兩側(cè)（處理組和控制組）在反事實(shí)情境下應(yīng)該是具有可比性的（C）。此外，理想情況下，沒(méi)有其他同期政策或因素干擾，否則會(huì)混淆因果效應(yīng)（D）。政策效應(yīng)是否瞬時(shí)發(fā)生（E）并非平行性假設(shè)的必要條件，DID通常關(guān)注的是平均處理效應(yīng)，假設(shè)政策效應(yīng)是持續(xù)或平滑的。5.傾向得分匹配（PSM）方法的主要優(yōu)點(diǎn)包括（）A.可以處理連續(xù)型結(jié)果變量B.可以有效緩解樣本選擇偏誤C.不需要假設(shè)斷點(diǎn)處斜率相同D.可以處理不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性E.比工具變量法更容易找到有效工具變量答案：BC解析：傾向得分匹配（PSM）的主要優(yōu)點(diǎn)在于它提供了一種基于個(gè)體可觀察特征進(jìn)行匹配的方法來(lái)構(gòu)造反事實(shí)比較，從而有效緩解樣本選擇偏誤（B）。它不需要像DID那樣假設(shè)斷點(diǎn)兩側(cè)趨勢(shì)平行（C）。PSM主要處理可觀察特征的選擇偏誤，對(duì)于不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性，它本身無(wú)法完全解決，這是其局限性之一（D錯(cuò)誤）。PSM可以應(yīng)用于連續(xù)型結(jié)果變量（A正確），但不是其最突出的優(yōu)點(diǎn)。相比工具變量法，PSM不涉及尋找工具變量，因此不存在尋找有效工具變量的難度問(wèn)題（E錯(cuò)誤）。6.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中，處理不可觀測(cè)個(gè)體異質(zhì)性常用的方法有（）A.固定效應(yīng)模型（FixedEffectsModel）B.隨機(jī)效應(yīng)模型（RandomEffectsModel）C.工具變量法（IV）D.傾向得分匹配（PSM）E.雙重差分模型（DID）答案：AB解析：固定效應(yīng)模型（A）通過(guò)控制個(gè)體不隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)異質(zhì)性來(lái)處理潛在的內(nèi)生性問(wèn)題，從而解決個(gè)體異質(zhì)性對(duì)結(jié)果變量的影響。隨機(jī)效應(yīng)模型（B）則允許個(gè)體異質(zhì)性隨時(shí)間變化，并估計(jì)其平均效應(yīng)。工具變量法（C）主要用于處理解釋變量?jī)?nèi)生性問(wèn)題，間接影響不可觀測(cè)異質(zhì)性。傾向得分匹配（D）主要用于緩解樣本選擇偏誤。雙重差分模型（E）主要用于評(píng)估政策效應(yīng)，可以控制不隨政策變化的時(shí)間趨勢(shì)和個(gè)體固定效應(yīng)，但不能直接估計(jì)個(gè)體異質(zhì)性的具體影響程度。因此，A和B是直接處理不可觀測(cè)個(gè)體異質(zhì)性的常用方法。7.微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，回歸離散選擇模型主要解決的問(wèn)題是（）A.個(gè)體在多個(gè)選項(xiàng)間的選擇行為B.解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān)C.樣本選擇偏誤D.誤差項(xiàng)的異方差性E.建立個(gè)體選擇概率模型答案：AE解析：回歸離散選擇模型（如Logit和Probit模型）主要用于分析個(gè)體在面臨有限個(gè)選項(xiàng)（通常是二元選擇）時(shí)，如何根據(jù)自身特征做出決策的行為。它旨在建立個(gè)體選擇某一特定選項(xiàng)的概率模型（E），解釋影響選擇決策的因素。因此，它主要解決的是個(gè)體選擇行為（A）和建立選擇概率模型（E）的問(wèn)題。解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān)（B）是導(dǎo)致模型設(shè)定有偏的原因，不是模型本身解決的問(wèn)題。樣本選擇偏誤（C）通常由PSM等方法處理。誤差項(xiàng)的異方差性（D）是模型設(shè)定問(wèn)題，也不是其核心解決的問(wèn)題。8.工具變量法（IV）估計(jì)的基本要求（Assumptions）包括（）A.工具變量與內(nèi)生解釋變量相關(guān)B.工具變量與外生解釋變量相關(guān)C.工具變量必須與模型的誤差項(xiàng)不相關(guān)D.工具變量必須外生（即與模型中所有解釋變量的誤差項(xiàng)不相關(guān)）E.工具變量具有高度方差答案：ACD解析：工具變量法（IV）的有效性依賴于三個(gè)關(guān)鍵假設(shè)。首先，工具變量必須與內(nèi)生解釋變量相關(guān)（A）。其次，工具變量必須與模型的誤差項(xiàng)不相關(guān)（C），這通常意味著工具變量必須是外生的，即它與模型中所有解釋變量的誤差項(xiàng)都不相關(guān)（D）。最后，工具變量本身需要具有足夠的方差，否則無(wú)法有效估計(jì)（E）。工具變量不需要與外生解釋變量相關(guān)（B），這是對(duì)內(nèi)生解釋變量的要求。9.傾向得分加權(quán)（PSW）方法與傾向得分匹配（PSM）方法相比，其特點(diǎn)包括（）A.不需要對(duì)樣本進(jìn)行匹配B.通過(guò)賦予權(quán)重實(shí)現(xiàn)反事實(shí)比較C.可以處理更多樣本量D.對(duì)工具變量的要求不同E.主要用于處理內(nèi)生性問(wèn)題答案：AB解析：傾向得分加權(quán)（PSW）與傾向得分匹配（PSM）的主要區(qū)別在于PSW不進(jìn)行一對(duì)一的匹配，而是為每個(gè)樣本賦予一個(gè)基于傾向得分的權(quán)重（B），通過(guò)加權(quán)使得加權(quán)后的樣本分布更接近反事實(shí)分布（如控制組的分布）。因此，PSW不需要像PSM那樣對(duì)樣本進(jìn)行匹配（A）。PSW通?？梢蕴幚肀萈SM更大的樣本量（C），因?yàn)樗幌抻谡业揭粚?duì)一對(duì)的匹配。PSW和PSM都可以用于緩解樣本選擇偏誤（E），而不僅僅是內(nèi)生性問(wèn)題。它們對(duì)工具變量的要求不同（D）是錯(cuò)誤的，因?yàn)镻SM和PSW在處理選擇偏誤時(shí)都不需要工具變量，它們依賴的是個(gè)體可觀察特征。10.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型設(shè)定中，需要考慮的問(wèn)題包括（）A.模型的函數(shù)形式B.解釋變量的選擇C.是否存在內(nèi)生性問(wèn)題D.誤差項(xiàng)的分布假設(shè)E.是否需要控制個(gè)體固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)答案：ABCDE解析：一個(gè)完整的微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型設(shè)定需要仔細(xì)考慮多個(gè)方面。首先是模型的函數(shù)形式（A），選擇合適的線性或非線性形式來(lái)描述變量間的關(guān)系。其次是解釋變量的選擇（B），確保包含了所有相關(guān)的解釋變量，避免遺漏變量偏誤。接著需要識(shí)別是否存在內(nèi)生性問(wèn)題（C），并采取相應(yīng)的處理方法（如使用工具變量）。同時(shí)，要考慮誤差項(xiàng)的分布假設(shè)（D），例如是否滿足正態(tài)性、同方差性等，這對(duì)于選擇合適的估計(jì)方法和保證推斷的有效性至關(guān)重要。最后，根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特性，決定是否需要控制個(gè)體層面的固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)（E），以處理不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性。11.微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，常用的因果推斷方法包括（）A.雙重差分模型（DID）B.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RDD）C.工具變量法（IV）D.傾向得分匹配（PSM）E.固定效應(yīng)模型（FE）答案：ABCD解析：微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，因果推斷是核心議題之一，旨在識(shí)別和估計(jì)特定干預(yù)（如政策、治療）對(duì)結(jié)果變量的因果效應(yīng)。雙重差分模型（DID）（A）、斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RDD）（B）、工具變量法（IV）（C）和傾向得分匹配（PSM）（D）都是常用的因果推斷方法，它們通過(guò)不同的機(jī)制來(lái)控制混淆因素或選擇偏誤，以更準(zhǔn)確地估計(jì)因果效應(yīng)。固定效應(yīng)模型（FE）（E）主要用于控制不隨時(shí)間變化的個(gè)體異質(zhì)性，雖然有助于提高估計(jì)效率并減少某些形式的偏誤，但其主要目的不是直接進(jìn)行因果推斷，盡管在因果推斷框架下它可以用來(lái)控制個(gè)體固定效應(yīng)。12.在進(jìn)行微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析時(shí)，可能遇到的挑戰(zhàn)包括（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題B.內(nèi)生性問(wèn)題C.樣本選擇偏誤D.模型設(shè)定錯(cuò)誤E.個(gè)體異質(zhì)性過(guò)大答案：ABCDE解析：微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析面臨著諸多挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題（A）是普遍存在的，如缺失值、測(cè)量誤差、數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤等，都會(huì)影響分析結(jié)果的可靠性。其次，內(nèi)生性問(wèn)題（B）是微觀計(jì)量中一個(gè)核心難題，解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān)會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏且不一致。樣本選擇偏誤（C）也是一個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題，如果樣本不是隨機(jī)抽取的，其結(jié)果可能無(wú)法推廣到總體。模型設(shè)定錯(cuò)誤（D），如函數(shù)形式錯(cuò)誤、遺漏重要變量、誤入無(wú)關(guān)變量等，也會(huì)嚴(yán)重影響估計(jì)結(jié)果。最后，個(gè)體異質(zhì)性過(guò)大（E）不僅增加了估計(jì)的難度，也可能使得簡(jiǎn)單的模型難以捕捉個(gè)體間的差異，需要更復(fù)雜的模型方法來(lái)處理。13.傾向得分匹配（PSM）方法中，傾向得分通常是指（）A.個(gè)體被選中（或接受處理）的概率B.個(gè)體不被選中（或接受處理）的概率C.個(gè)體在控制組中的分布概率D.個(gè)體在處理組中的分布概率E.個(gè)體特征向量答案：AC解析：傾向得分匹配（PSM）的核心是首先為每個(gè)樣本（無(wú)論是否接受處理）根據(jù)其一系列可觀察特征（協(xié)變量）構(gòu)建一個(gè)概率模型，該模型預(yù)測(cè)個(gè)體被選中（進(jìn)入樣本）或接受處理（在處理組中）的概率，這個(gè)預(yù)測(cè)出的概率被稱為傾向得分。因此，傾向得分通常指?jìng)€(gè)體被選中（A）或接受處理（D）的概率。選項(xiàng)C的個(gè)體在控制組中的分布概率是傾向得分匹配后理想狀態(tài)下處理組和控制組樣本的分布特征，而非傾向得分的定義。選項(xiàng)E的個(gè)體特征向量是用于計(jì)算傾向得分的輸入變量，也不是傾向得分本身。14.工具變量法（IV）中，一個(gè)好的工具變量需要滿足的條件是（）A.與內(nèi)生解釋變量相關(guān)B.與模型的外生解釋變量相關(guān)C.與模型的誤差項(xiàng)不相關(guān)D.是外生的（即與所有其他解釋變量的誤差項(xiàng)不相關(guān)）E.具有充分的方差答案：ACDE解析：在工具變量法（IV）中，工具變量（Z）的選擇需要滿足三個(gè)關(guān)鍵條件以保證估計(jì)量的一致性。首先，工具變量必須與內(nèi)生解釋變量（X）相關(guān)（A）。其次，工具變量必須與模型的誤差項(xiàng)不相關(guān)，這意味著工具變量必須是外生的，即它必須與模型中所有其他解釋變量的誤差項(xiàng)都不相關(guān)（C和D）。最后，工具變量自身需要具有足夠的方差（E），否則工具變量的存在就無(wú)法提供有效的信息來(lái)分離內(nèi)生解釋變量的總效應(yīng)和工具變量的影響，導(dǎo)致無(wú)法進(jìn)行有效估計(jì)。工具變量不需要與模型的外生解釋變量相關(guān)（B），它只對(duì)內(nèi)生解釋變量有要求。15.雙重差分模型（DID）的平行性假設(shè)要求（）A.處理組和控制組在政策實(shí)施前具有相同的結(jié)果變量均值B.處理組和控制組在政策實(shí)施前具有相同的結(jié)果變量趨勢(shì)C.處理組和控制組在政策實(shí)施后具有相同的結(jié)果變量均值變化D.處理組和控制組在政策實(shí)施后具有相同的結(jié)果變量趨勢(shì)E.處理組和控制組在政策實(shí)施前后的結(jié)果變量差異相同答案：ABCD解析：雙重差分模型（DID）的核心邏輯依賴于一個(gè)關(guān)鍵的平行性假設(shè)，即在政策實(shí)施（斷點(diǎn)）之前，處理組和控制組在結(jié)果變量上的變化趨勢(shì)是平行的。這包含兩個(gè)層面的含義：一是政策實(shí)施前，兩組的結(jié)果變量均值應(yīng)該沒(méi)有系統(tǒng)性差異（A）；二是兩組的結(jié)果變量隨時(shí)間變化的斜率（趨勢(shì)）應(yīng)該相同（B）。如果平行性假設(shè)成立，那么政策實(shí)施帶來(lái)的處理組相對(duì)于控制組的結(jié)果變量變化（即政策效應(yīng)）就可以通過(guò)比較政策實(shí)施前后兩組結(jié)果變量的差異來(lái)估計(jì)（C和D）。選項(xiàng)E的表述不夠準(zhǔn)確，平行性假設(shè)關(guān)注的是趨勢(shì)平行，而非僅僅前后差異相同。16.微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，傾向得分加權(quán)（PSW）與傾向得分匹配（PSM）的主要區(qū)別在于（）A.是否需要假設(shè)斷點(diǎn)處斜率相同B.是否需要對(duì)樣本進(jìn)行匹配C.權(quán)重的計(jì)算方式D.是否可以處理更多樣本量E.主要解決的問(wèn)題類型答案：BCD解析：傾向得分加權(quán)（PSW）和傾向得分匹配（PSM）都是用于處理樣本選擇偏誤的統(tǒng)計(jì)方法，但它們的具體操作和側(cè)重點(diǎn)不同。主要區(qū)別在于：PSM需要對(duì)處理組和控制組中具有相似傾向得分的個(gè)體進(jìn)行一對(duì)一的匹配，從而構(gòu)造一個(gè)匹配后的樣本（B）。而PSW不進(jìn)行匹配，而是為每個(gè)樣本（無(wú)論是否在處理組）根據(jù)其傾向得分賦予一個(gè)權(quán)重，通過(guò)加權(quán)使得加權(quán)后的樣本分布更接近反事實(shí)分布（C）。由于PSM需要找到匹配對(duì)，其處理的樣本量通常會(huì)比PSW小。PSW通常可以處理更大的樣本量（D）。兩者都主要用于解決樣本選擇偏誤問(wèn)題（E），而不是假設(shè)斷點(diǎn)處斜率相同（A），后者是DID的要求。17.在使用固定效應(yīng)模型（FE）時(shí)，通常意味著（）A.忽略了個(gè)體層面的不隨時(shí)間變化的差異B.假設(shè)了個(gè)體層面的誤差項(xiàng)具有異方差性C.控制了個(gè)體層面的不隨時(shí)間變化的差異D.假設(shè)了所有個(gè)體都具有相同的系數(shù)E.可以解決解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān)的問(wèn)題答案：C解析：固定效應(yīng)模型（FE）是一種面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)方法，其核心特點(diǎn)是能夠控制個(gè)體層面的不隨時(shí)間變化的差異（固定效應(yīng)）。這些固定效應(yīng)代表了每個(gè)個(gè)體獨(dú)特的、不隨時(shí)間變化的特征或?qū)傩?，如地區(qū)文化、個(gè)人天賦等，這些特征如果與模型中的解釋變量相關(guān)，就會(huì)導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題。FE通過(guò)在模型中加入個(gè)體固定效應(yīng)，將這些不隨時(shí)間變化的個(gè)體差異從誤差項(xiàng)中分離出來(lái)，從而緩解由固定效應(yīng)引起的內(nèi)生性問(wèn)題。因此，選項(xiàng)C是正確的。選項(xiàng)A和D的表述與FE的作用相反。選項(xiàng)B的異方差性是模型設(shè)定問(wèn)題，F(xiàn)E本身不直接解決解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān)的問(wèn)題（E），而是通過(guò)控制固定效應(yīng)來(lái)間接處理。18.回歸離散選擇模型（如Logit、Probit模型）的估計(jì)結(jié)果通常表示為（）A.因變量的條件期望B.因變量的條件方差C.選擇某個(gè)選項(xiàng)的概率D.選擇某個(gè)選項(xiàng)的概率比率E.解釋變量對(duì)因變量的邊際效應(yīng)答案：C解析：回歸離散選擇模型（如Logit和Probit模型）用于分析個(gè)體在有限個(gè)選項(xiàng)（通常是二元選擇）之間的決策行為。其核心目的是估計(jì)個(gè)體選擇某個(gè)特定選項(xiàng)的概率。模型估計(jì)出的系數(shù)反映了解釋變量對(duì)選擇該選項(xiàng)概率的影響方向和程度。因此，回歸離散選擇模型的估計(jì)結(jié)果通常表示為選擇某個(gè)選項(xiàng)的概率（C）。選項(xiàng)A的因變量條件期望通常是概率本身（對(duì)于二元選擇）。選項(xiàng)B的條件方差不是模型的主要輸出。選項(xiàng)D的概率比率是Logit模型的結(jié)果，Probit模型給出的是概率本身。選項(xiàng)E的邊際效應(yīng)是概率對(duì)解釋變量的偏導(dǎo)數(shù)，是模型系數(shù)的解釋方式，而非結(jié)果本身。19.微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，處理效應(yīng)可以分解為（）A.總效應(yīng)B.平均處理效應(yīng)（ATE）C.平均處理效應(yīng)在處理組內(nèi)的分量D.平均處理效應(yīng)在控制組內(nèi)的分量（反事實(shí)效應(yīng)）E.個(gè)體處理效應(yīng)答案：ABE解析：在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，處理效應(yīng)（TreatmentEffect）通?？梢苑纸鉃槿齻€(gè)部分。首先是總效應(yīng)（TotalEffect,TE），指接受處理的所有個(gè)體相對(duì)于未接受處理的個(gè)體在結(jié)果變量上的平均差異?？傂?yīng)可以進(jìn)一步分解為平均處理效應(yīng)（AverageTreatmentEffect,ATE）（B），即處理組和控制組在結(jié)果變量上的平均差異，以及一個(gè)反事實(shí)效應(yīng)（CounterfactualEffect），即假設(shè)所有個(gè)體都接受處理時(shí)，處理組相對(duì)于控制組的平均差異，這可以看作是ATE在處理組內(nèi)的分量（C），也可以看作是ATE減去ATE在控制組內(nèi)的分量（D，即ATE在控制組內(nèi)為0）。此外，總效應(yīng)也可以分解為個(gè)體處理效應(yīng)（IndividualTreatmentEffect,ITE）的加權(quán)平均，其中權(quán)重是各個(gè)體接受處理的概率（E）。因此，總效應(yīng)、平均處理效應(yīng)和個(gè)體處理效應(yīng)都是處理效應(yīng)分解的重要概念。20.在進(jìn)行微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析時(shí)，選擇合適的數(shù)據(jù)類型很重要，以下屬于常用數(shù)據(jù)類型的有（）A.橫截面數(shù)據(jù)B.縱向數(shù)據(jù)（面板數(shù)據(jù)）C.混合數(shù)據(jù)D.整群數(shù)據(jù)E.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)答案：ABCD解析：微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析需要根據(jù)研究問(wèn)題選擇合適的數(shù)據(jù)類型。橫截面數(shù)據(jù)（A）是在某一特定時(shí)間點(diǎn)上收集的關(guān)于多個(gè)個(gè)體（如家庭、企業(yè)）的信息，適用于分析個(gè)體層面的行為和差異。縱向數(shù)據(jù)（面板數(shù)據(jù)）（B）是在多個(gè)時(shí)間點(diǎn)上跟蹤同一組個(gè)體的數(shù)據(jù)，可以分析個(gè)體隨時(shí)間的變化、動(dòng)態(tài)效應(yīng)以及控制個(gè)體固定效應(yīng)。混合數(shù)據(jù)（C）通常指同時(shí)包含橫截面維度和時(shí)間維度的數(shù)據(jù)，可以看作是面板數(shù)據(jù)的一種。整群數(shù)據(jù)（D）是將個(gè)體按某種方式分組，分析群內(nèi)個(gè)體特征或群間差異，也常用于微觀分析。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（E）分析的是個(gè)體之間的聯(lián)系和關(guān)系，雖然也涉及個(gè)體，但其分析重點(diǎn)和常用方法與上述幾種有所不同，在基礎(chǔ)微觀計(jì)量課程中相對(duì)少見(jiàn)。因此，A、B、C、D是進(jìn)行微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析時(shí)常用的數(shù)據(jù)類型。三、判斷題1.微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)主要研究宏觀經(jīng)濟(jì)的總體規(guī)律和趨勢(shì)。（）答案：錯(cuò)誤解析：微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的交叉學(xué)科，其研究重點(diǎn)在于個(gè)體經(jīng)濟(jì)單位（如家庭、企業(yè)）的經(jīng)濟(jì)行為、決策過(guò)程以及它們之間的相互關(guān)系，并運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法進(jìn)行分析。它關(guān)注的是經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在微觀層面的表現(xiàn)和機(jī)制，而不是宏觀經(jīng)濟(jì)的總體規(guī)律和趨勢(shì)。宏觀經(jīng)濟(jì)的總體規(guī)律和趨勢(shì)屬于宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)和宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究范疇。2.在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，如果解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān)，最小二乘法（OLS）估計(jì)量仍然是無(wú)偏和一致的。（）答案：錯(cuò)誤解析：在微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，如果違反了最小二乘法（OLS）的經(jīng)典假設(shè)之一，即解釋變量與誤差項(xiàng)不相關(guān)，那么OLS估計(jì)量將是有偏且不一致的。這意味著OLS估計(jì)結(jié)果無(wú)法準(zhǔn)確反映變量之間的真實(shí)關(guān)系，且隨著樣本量的增大，估計(jì)量不會(huì)收斂到真實(shí)參數(shù)值。因此，解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān)是導(dǎo)致OLS估計(jì)有偏且不一致的主要原因之一。3.工具變量法（IV）可以有效解決所有內(nèi)生性問(wèn)題。（）答案：錯(cuò)誤解析：工具變量法（IV）是一種處理內(nèi)生性問(wèn)題的常用方法，但其有效性依賴于找到滿足特定條件的有效工具變量。有效工具變量需要與內(nèi)生解釋變量相關(guān)，并且與模型的誤差項(xiàng)不相關(guān)（即外生性）。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，找到同時(shí)滿足這兩個(gè)條件的有效工具變量往往非常困難。如果找不到合適的工具變量，或者找到的工具變量不滿足條件，那么IV估計(jì)仍然可能是有偏且不一致的。因此，IV不能有效解決所有內(nèi)生性問(wèn)題，其應(yīng)用受到很大限制。4.傾向得分匹配（PSM）和傾向得分加權(quán)（PSW）都能完美地解決樣本選擇偏誤問(wèn)題。（）答案：錯(cuò)誤解析：傾向得分匹配（PSM）和傾向得分加權(quán)（PSW）都是用于緩解樣本選擇偏誤的有用工具，它們基于個(gè)體可觀察特征進(jìn)行匹配或加權(quán)，旨在構(gòu)造一個(gè)更接近反事實(shí)比較的樣本。然而，它們的有效性依賴于幾個(gè)關(guān)鍵假設(shè)，例如傾向得分模型設(shè)定正確、樣本在反事實(shí)分布下具有可比性等。在實(shí)際應(yīng)用中，這些假設(shè)可能難以完全滿足，例如可能存在不可觀測(cè)的混淆因素。因此，PSM和PSW不能保證完美地解決樣本選擇偏誤問(wèn)題，其結(jié)果仍然可能存在一定的偏差。5.雙重差分模型（DID）的核心是利用政策斷點(diǎn)前后處理組和控制組結(jié)果變量差異的差異來(lái)估計(jì)政策效應(yīng)。（）答案：正確解析：雙重差分模型（DID）是一種常用的因果推斷方法，其核心邏輯在于比較政策實(shí)施前后處理組和控制組在結(jié)果變量上的變化差異。具體來(lái)說(shuō)，它通過(guò)計(jì)算政策實(shí)施帶來(lái)的處理組相對(duì)于控制組的平均變化量（即雙重差），來(lái)估計(jì)政策的平均處理效應(yīng)。這種比較基于一個(gè)關(guān)鍵假設(shè)，即政策實(shí)施前后，處理組和控制組在結(jié)果變量上的變化趨勢(shì)是平行的。因此，DID通過(guò)利用政策斷點(diǎn)前后兩組結(jié)果變量差異的差異來(lái)估計(jì)政策效應(yīng)，其有效性依賴于平行性假設(shè)的成立。6.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RDD）要求斷點(diǎn)兩側(cè)的回歸斜率必須完全相同。（）答案：錯(cuò)誤解析：斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)（RDD）是一種利用政策斷點(diǎn)（如年齡、收入門檻）來(lái)估計(jì)局部平均處理效應(yīng)的方法。它假設(shè)在斷點(diǎn)附近，除了斷點(diǎn)帶來(lái)的政策沖擊外，其他影響結(jié)果的因素在斷點(diǎn)兩側(cè)保持不變。這種不變性主要體現(xiàn)在結(jié)果變量對(duì)某個(gè)關(guān)鍵變量的斜率（趨勢(shì)）在斷點(diǎn)兩側(cè)相同或相似，即平行性假設(shè)。但要求斷點(diǎn)兩側(cè)的回歸斜率必須完全相同（即絕對(duì)平行）過(guò)于嚴(yán)格，實(shí)踐中允許存在一定的偏差，只要這種偏差不顯著影響斷點(diǎn)處的估計(jì)即可。因此，RDD要求斷點(diǎn)兩側(cè)回歸斜率基本相同，而非完全相同。7.固定效應(yīng)模型（FE）可以解決所有類型的內(nèi)生性問(wèn)題。（）答案：錯(cuò)誤解析：固定效應(yīng)模型（FE）主要用于控制個(gè)體層面的不隨時(shí)間變化的差異（固定效應(yīng)），這些固定效應(yīng)如果與模型中的解釋變量相關(guān)，會(huì)導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題。FE通過(guò)在模型中加入個(gè)體固定效應(yīng)，可以有效地解決由固定效應(yīng)引起的內(nèi)生性問(wèn)題。然而，F(xiàn)E不能解決所有類型的內(nèi)生性問(wèn)題，例如，如果解釋變量是隨時(shí)間變化的，但與個(gè)體層面的隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)（隨機(jī)內(nèi)生性），或者存在測(cè)量誤差等，F(xiàn)E也無(wú)法完全解決這些問(wèn)題。因此，F(xiàn)E有其特定的適用范圍，不能解決所有內(nèi)生性問(wèn)題。8.回歸離散選擇模型（Logit/Probit）適用于分析連續(xù)型結(jié)果變量的選擇行為。（）答案：錯(cuò)誤解析：回歸離散選擇模型（如Logit模型和Probit模型）主要用于分析個(gè)體在有限個(gè)選項(xiàng)（通常是二元選擇，如是否接受某項(xiàng)政策、是否購(gòu)買某件商品等）之間的決策行為，其結(jié)果變量是分類變量。對(duì)于連續(xù)型結(jié)果變量（如收入、消費(fèi)支出等），則通常使用線性回歸模型或其他適用于連續(xù)變量的模型來(lái)分析。因此，回歸離散選擇模型不適用于分析連續(xù)型結(jié)果變量的選擇行為。9.如果一個(gè)變量的方差為零，那么它對(duì)所有其他變量的影響必然是外生的。（）答案：正確解析：如果一個(gè)變量的方差為零，意味著該變量的所有觀測(cè)值都相等，即它是一個(gè)常數(shù)。常數(shù)項(xiàng)在回歸模型中通常表示截距。當(dāng)解釋變量與一個(gè)常數(shù)項(xiàng)相關(guān)時(shí)，例如，如果所有樣本的某個(gè)解釋變量值都相同，那么該解釋變量與誤差項(xiàng)不相關(guān)，因?yàn)檎`差項(xiàng)是模型中未能解釋的部分，而常數(shù)項(xiàng)無(wú)法解釋任何變化。因此，在這種情況下，該解釋變量對(duì)結(jié)果變量的影響是外生的，即它與誤差項(xiàng)不相關(guān)。這是工具變量法中構(gòu)造工具變量的一個(gè)基本要求。10.微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)只關(guān)注個(gè)體的經(jīng)濟(jì)決策，不考慮宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響