2022年潘省初计量经济学中级教程习题参考答案 .pdf

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1、计量经济学中级教程习题参考答案名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 40 页 - - - - - - - - - 第一章绪论1.1 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：（1）陈述理论（或假说）（2）建立计量经济模型（3）收集数据（4）估计参数（5）假设检验（6）预测和政策分析1.2我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量，但它（它们）仅是影响因变量的主要因素，还有很多对因变量有影响的因素，它们相对而言不那么重要，因而未被包括在模型中。为了使模型更现实，

2、我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。1.3 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、 公司、国家等） 的数据。如人口普查数据、世界各国2000 年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。1.4 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估

3、计值。如Y就是一个估计量，1niiYYn。现有一样本，共4 个数， 100，104，96，130 ， 则 根 据 这 个 样 本 的 数 据 运 用 均 值 估 计 量 得 出 的 均 值 估 计 值 为5.107413096104100。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 40 页 - - - - - - - - - 第二章经典线性回归模型2.1 判断题（说明对错；如果错误，则予以更正）（1）对（2）对（3）错只要线性回归模型满足假设条件（1）（ 4） ，O

4、LS估计量就是BLUE 。（4）错R2 =ESS/TSS 。（5）错。我们可以说的是，手头的数据不允许我们拒绝原假设。（6）错。因为22)?(txVar，只有当2tx保持恒定时，上述说法才正确。2.2 应采用（ 1） ，因为由（ 2）和（ 3）的回归结果可知，除X1外，其余解释变量的系数均不显著。 （检验过程略）2.3 (1) 斜率系数含义如下 : 0.273: 年净收益的土地投入弹性, 即土地投入每上升1%, 资金投入不变的情况下 , 引起年净收益上升0.273%. 733: 年净收益的资金投入弹性, 即资金投入每上升1%, 土地投入不变的情况下, 引起年净收益上升0.733%. 拟合情况

5、:92.0129)94.01(*811)1)(1(122knRnR, 表明模型拟合程度较高 . (2) 原假设0:0H名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 40 页 - - - - - - - - - 备择假设0:1H检验统计量022.2135.0/273.0)?(?Set查表，447.2)6(025.0t因为 t=2.022)6(025. 0t, 故拒绝原假设 , 即显著异于0,表明资金投入变动对年净收益变动有显著的影响. （3） 原假设0:0H备择假设1H:

6、 原假设不成立检验统计量查表，在 5% 显著水平下14.5)6, 2(F因为 F=475.14，故拒绝原假设。结论, ：土地投入和资金投入变动作为一个整体对年净收益变动有影响. 2.4 检验两个时期是否有显著结构变化, 可分别检验方程中D和 D?X的系数是否显著异于 0. (1) 原假设0:20H备择假设0:21H检验统计量22?/()1.4839/ 0.47043.155tSe查表145.2)418(025.0t因为 t=3.155)14(025. 0t, 故拒绝原假设 , 即2显著异于0。(2) 原假设0:40H备择假设0:41H名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - -

7、 - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 40 页 - - - - - - - - - 检验统计量44?/()0.1034/ 0.03323.115tSe查表145.2)418(025. 0t因为 |t|=3.155)15(025.0t, 故拒绝原假设 , 即4显著异于 0。结论：两个时期有显著的结构性变化。2.5 （1），模型可线性化。参数线性，变量非线性（2）变量、参数皆非线性，无法将模型转化为线性模型。（3）变量、参数皆非线性，但可转化为线性模型。取倒数得：)(1011uxey把 1 移到左边，取对数为：uxyy101

8、ln，令则有,1lnyyz2.6 （1）截距项为 -58.9 ，在此没有什么意义。 X1的系数表明在其它条件不变时，个人年消费量增加1 百万美元，某国对进口的需求平均增加20 万美元。 X2的系数表明在其它条件不变时，进口商品与国内商品的比价增加1 单位，某国对进口的需求平均减少10 万美元。（2）Y 的总变差中被回归方程解释的部分为96% ，未被回归方程解释的部分为 4% 。（3）检验全部斜率系数均为0 的原假设。)1/(/) 1/()1 (/22knRSSkESSknRkRF=19216/04.02/96.0由于 F192 F0.05(2,16)=3.63，故拒绝原假设，回归方程很好地解释

9、了应变量 Y。（4） A. 原假设 H0：1= 0 备择假设 H1：1 0 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 40 页 - - - - - - - - - 11?0.221.74?0.0092()tS t0.025(16)=2.12 ，故拒绝原假设，1显著异于零，说明个人消费支出（X1）对进口需求有解释作用，这个变量应该留在模型中。B. 原假设 H0：2=0 备择假设 H1：2 0 22?0.11.19?0.084()tSt0.025（16）=2.12 ，不

10、能拒绝原假设，接受2=0，说明进口商品与国内商品的比价（X2）对进口需求地解释作用不强，这个变量是否应该留在模型中，需进一步研究。2.7 （1）弹性为 -1.34 ，它统计上异于0，因为在弹性系数真值为0 的原假设下的 t 值为：得到这样一个t 值的概率（ P值）极低。可是，该弹性系数不显著异于-1 ，因为在弹性真值为 -1 的原假设下， t 值为：这个 t 值在统计上是不显著的。（ 2 ） 收 入 弹 性 虽 然 为 正 ， 但 并 非 统 计 上 异 于0， 因 为t值 小 于1（85.020.017.0t） 。（3）由11)1(122knnRR，可推出2211(1)1nkRRn本题中，2

11、R0.27 ，n46，k2，代入上式，得2R0.3026 。2.8 （1）薪金和每个解释变量之间应是正相关的，因而各解释变量系数都应为正，估计结果确实如此。系数 0.280 的含义是，其它变量不变的情况下，CEO薪金关于销售额的弹性为 0.28 ；系数 0.0174 的含义是，其它变量不变的情况下，如果股本收益率上升一个百分名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 6 页，共 40 页 - - - - - - - - - 点（注意，不是1） ，CEO 薪金的上升约为1.07 ；

12、与此类似，其它变量不变的情况下，公司股票收益上升一个单位，CEO 薪金上升0.024 。（2）用回归结果中的各系数估计值分别除以相应的标准误差，得到4 个系数的t 值分别为： 13.5 、8、4.25 和 0.44 。用经验法则容易看出，前三个系数是统计上高度显著的，而最后一个是不显著的。（3）R20.283 ，拟合不理想，即便是横截面数据，也不理想。2.9 （1）2.4 。（2）因为Dt和（ Dtt ）的系数都是高度显著的，因而两时期人口的水平和增长率都不相同。 19721977 年间增长率为1.5 ，19781992 年间增长率为2.6 （1.5 1.1 ） 。2.10 原假设 H0:1

13、= 2，3 =1.0 备择假设 H1: H0不成立若 H0成立，则正确的模型是：据此进行有约束回归，得到残差平方和RS。若 H1为真，则正确的模型是原模型：据此进行无约束回归（全回归），得到残差平方和S。检验统计量是：)1(KnSgSSFRF(g,n-K-1) 用自由度（ 2，n-3-1 ）查 F分布表， 5% 显著性水平下，得到FC，如果 F FC, 则拒绝原假设H0，接受备择假设H1。2.11 （1）2 个，111200DD大型企业中型企业其他其他（2）4 个，2.12 2.13对数据处理如下：lngdp ln （gdp/p ） lnk=ln（k/p ） lnL=ln（L/P）对模型两边取

14、对数，则有lnYlnAlnK lnL lnv 用处理后的数据采用EViews 回归，结果如下：t ：( 0.95) (16.46) (3.13) 由修正决定系数可知，方程的拟合程度很高；资本和劳动力的斜率系数均显著（tc=2.048 ）, 资本投入增加1， gdp 增加 0.96%，劳动投入增加1， gdp增加 0.18%，产出的资本弹性是产出的劳动弹性的5.33 倍。第三章经典假设条件不满足时的问题与对策3.1 （1）对（2）对（3）错即使解释变量两两之间的相关系数都低，也不能排除存在多重共线性的可能性。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - -

15、 - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 8 页，共 40 页 - - - - - - - - - （4）对（5）错在扰动项自相关的情况下OLS 估计量仍为无偏估计量，但不再具有最小方差的性质，即不是BLUE 。（6）对（7）错模型中包括无关的解释变量，参数估计量仍无偏，但会增大估计量的方差，即增大误差。（8）错。在多重共线性的情况下，尽管全部 “斜率”系数各自经 t 检验都不显著， R2值仍可能高。（9）错。存在异方差的情况下， OLS法通常会高估系数估计量的标准误差，但不总是。（10）错。异方差性是关于扰动项的方差，而不是关于解释变量的方差。3.2 对模型两边

16、取对数，有lnYt=lnY0+t*ln(1+r)+lnut , 令 LYlnYt，alnY0，bln(1+r)，vlnut，模型线性化为：LYabt v 估计出 b 之后，就可以求出样本期内的年均增长率r 了。3.3 （1）DW=0.81 ，查表（ n=21,k=3, =5% ）得 dL=1.026。 DW=0.811.026 结论：存在正自相关。（2）DW=2.25 ，则 DW =4 2.25 = 1.75 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 9 页，共 40 页 -

17、- - - - - - - - 查表（ n=15, k=2, =5% ）得 du =1.543 。 1.543DW = 1.75 2 结论：无自相关。（3）DW= 1.56，查表（ n=30, k=5, =5% ）得 dL =1.071, du =1.833 。 1.071DW= 1.56 1.833 结论：无法判断是否存在自相关。3.4 (1)横截面数据 . (2)不能采用OLS 法进行估计，由于各个县经济实力差距大，可能存在异方差性。(3)GLS法或 WLS 法。3.5 （1）可能存在多重共线性。因为X3的系数符号不符合实际. R2很高, 但解释变量的 t 值低： t2=0.9415/0.

18、8229=1.144, t3=0.0424/0.0807=0.525. 解决方法：可考虑增加观测值或去掉解释变量X3. （2）DW=0.8252, 查表 (n=16,k=1, =5%)得 dL=1.106. DW=0.8252Fc1.97 ，故拒绝原假设原假设H0：2321。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 12 页，共 40 页 - - - - - - - - - 结论：存在异方差性。3.12 将模型变换为：若1、2为已知，则可直接估计（2）式。一般情况下，1、2为未

19、知，因此需要先估计它们。首先用OLS法估计原模型 (1) 式，得到残差et，然后估计：其中t为误差项。用得到的1和2的估计值1?和2?生成令)1(210，用 OLS法估计即可得到?和1?，从而得到原模型（1）的系数估计值0?和1?。3.13 （1）全国居民人均消费支出方程：tC= 90.93 + 0.692tY R2=0.997 t ： (11.45) (74.82) DW=1.15 DW=1.15 ，查表（ n=19,k=1, =5% ）得 dL=1.18 。 DW=1.151.18 结论：存在正自相关。可对原模型进行如下变换：Ct - Ct-1 = (1- )+(Yt- Yt-1)+（ut

20、 - ut-1）由?1/ 20.425DW有令：Ct= Ct0.425Ct-1， Yt= Yt-0.425Yt-1， =0.575 然后估计 Ct= +Yt + t ，结果如下：tC= 55.57 + 0.688tY R2=0.994 t ：(11.45) (74.82) DW=1.97 DW=1.97 ，查表（ n=19,k=1, =5% ）得 du=1.401。 DW=1.971.18，故模型已不存在自相关。（2）农村居民人均消费支出模型：名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - -

21、- 第 13 页，共 40 页 - - - - - - - - - 农村：tCr= 106.41 + 0.60tYr R2=0.979 t ： (8.82) (28.42) DW=0.76 DW=0.76 ，查表（ n=19,k=1, =5% ）得 dL=1.18。 DW=0.761.18 ，故存在自相关。解决方法与（ 1）同，略。（3）城镇：tCu= 106.41 + 0.71tYu R2=0.998 t ： (13.74) (91.06) DW=2.02 DW=2.02 ，非常接近 2，无自相关。3.14 （1）用表中的数据回归，得到如下结果：Y? =54.19 + 0.061X1 + 1

22、.98*X2 + 0.03X3 - 0.06X4 R20.91 t: (1.41) (1.58) (3.81) (1.14) (-1.78) 根据 tc( =0.05,n-k-1=26)=2.056，只有 X2的系数显著。（2）理论上看，有效灌溉面积、农作物总播种面积是农业总产值的重要正向影响因素。在一定范围内，随着有效灌溉面积、播种面积的增加，农业总产值会相应增加。受灾面积与农业总产值呈反向关系，也应有一定的影响。而从模型看，这些因素都没显著影响。这是为什么呢？这是因为变量有效灌溉面积、施肥量与播种面积间有较强的相关性，所以方程存在多重共线性。现在我们看看各解释变量间的相关性，相关系数矩阵如

23、下：X1 X2 X3 X4 1 0.896 0.880 0.715 0.896 1 0.895 0.685 0.880 0.895 1 0.883 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 14 页，共 40 页 - - - - - - - - - X1 X2 X3 X4 表中 r120.896 ，r130.895 ，说明施肥量与有效灌溉面积和播种面积间高度相关。我们可以通过对变量X2的变换来消除多重共线性。 令 X22X2/X3 （公斤 / 亩） ，这样就大大降低了施肥量与面

24、积之间的相关性，用变量X22 代替 X2，对模型重新回归，结果如下：Y? =233.62 + 0.088X1 + 13.66*X2 + 0.096X3 - 0.099X4 R20.91 t: (-3.10) (2.48) (3.91) (4.77) (-3.19) 从回归结果的t值可以看出，现在各个变量都已通过显著性检验，说明多重共线性问题基本得到解决。第四章极大似然估计与GMM 估计4.1 由于观测是独立的，所以n 次观测的联合密度即这个样本的似然函数为其对数似然函数为：由极值得一阶条件可得：对于所给定的观测样本，有：dln2?0/2010/ )(dyL因此，的极大似然估计值?2ML。4.2

25、 0.715 0.685 0.883 1 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 15 页，共 40 页 - - - - - - - - - 即).(12,22121abba自这一方程解得分 别 以21,SS代 替21,， 得 到ba,的 矩 估 计 量 分 别 为 （ 注 意 到niniiiXXnXXn11222)(11） ：4.3 应该选择三种方法中的W检验。原因：在本题中，约束条件为非线性函数的形式，无约束方程是一个线性回归方程，而约束条件加上后的有约束方程为参数非线性

26、的回归方程。LR检验需要估计无约束方程和有约束方程；LM检验需要估计有约束方程，由于约束方程参数非线性，所以计算工作也较大；相对前面两种方法， W检验仅需估计无约束方程，而无约束方程是一个线性方程，计算工作量最小。4.4 广义矩法直接从模型所施加的矩条件来估计模型，矩条件的一般形式为：为了估计，我们考虑上述矩条件的样本对应物在矩条件的个数大于参数的个数（KR）的情况下，我们不能通过设定矩条件为 0 来唯一确定参数向量的估计量，为了充分利用R个矩条件的信息， 我们只能转而借助最优化方法的思路，选择使得样本矩向量从总体上尽可能接近于 0 的的估计量。 这就是广义矩估计方法的思路。具体的做法是将下面

27、的加权平方和（亦称为距离函数）作为目标函数，求出使该目标函数达到最小的的值?，就得到 GMM 估计量。上式中，nW为任意正定矩阵，称为权矩阵。4.5 广义矩方法直接从模型所施加的矩条件来估计模型。与其它估计法相比，名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 16 页，共 40 页 - - - - - - - - - GMM 法有下列几个显著的优点：（1） 它无需规定正态分布之类的有关分布的假设，GMM 估计量的一致性仅取决于矩条件的正确设定；（2）它为那些传统估计方法计算很困难特

28、别是模型无法解析求解的情况提供了一种方便的方法；（3）它为很多类似估计量，如ML 、OLS 、IV 等的分析提供了一个统一的框架。4.6 OLS 估计结果： CZSR=-675.3+0.026 GDP+0.939 TAX 2R=0.9987t (2.86) (19.91)ML 估计结果： CZSR=-675.3+0.026 GDP+0.939 TAX z (3.61) (26.46)可见，在线性回归条件下，OLS和 ML的系数估计结果完全相同。GMM估计的 EViews结果如下：GMM 估计结果Dependent Variable: CZSR Method: Generalized Metho

29、d of Moments Date: 01/20/09 Time: 21:14 Sample (adjusted): 1991 2007 Included observations: 17 after adjustments Kernel: Bartlett, Bandwidth: Fixed (2), No prewhitening Simultaneous weighting matrix & coefficient iteration Convergence achieved after: 1 weight matrix, 2 total coef iterations Instrume

30、nt list: GDZC TAX(-1) C 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 17 页，共 40 页 - - - - - - - - - Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GDP 0.036881 0.016569 2.225889 0.0430 TAX 0.889754 0.085142 10.45021 0.0000 C -1080.255 554.1925 -1.949241 0.0716 R-

31、squared 0.998746 Mean dependent var 16372.43 Adjusted R-squared 0.998566 S.D. dependent var 13734.44 S.E. of regression 520.0252 Sum squared resid 3785967. Durbin-Watson stat 1.137633 J-statistic 7.80E-27 从上述结果，我们有： CZSR=-1080.3+0.037 GDP+0.890 TAX 2R=0.9987 t (2.23) (10.45)第五章非线性回归模型5.1如果目标函数)(S为凸函

32、数，则)(S至多有一个极小点，且局部极小即是整体最小，迭代会收敛到最小值，但初值的选择对迭代速度的影响相当大。如果目标函数)(S不是凸函数但有唯一极小点，迭代也会有不错的效果。但如果目标函数)(S有多于一个的极小点，迭代可能收敛到局部极小点，不能保证是整体最小点，则迭代那么初值的选择就更加重要。5.2 判断迭代收敛并没有一致接受的标准，通常的标准有：（1）目标函数的改进小于给定的正数，即)()S(1jjS （2）参数值的变化小于给定的正数，jj1（3）梯度向量与零的距离小于给定的正数，)(jg（4）上述三个收敛原则不能完全令人满意，一个原因是它们都与参数的量级有关。一个与量级无关的停止规则是)

33、()()( 1jjjgDg名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 18 页，共 40 页 - - - - - - - - - 上式的优点在于给梯度分量以不同的权重，权重的大小与对应参数估计的精度成反比。收敛标准中是一个很小的正数，由使用者选择。一般的值通常在1210到1410之间。5.3 牛顿 - 拉弗森法和拟牛顿法（包括戈德菲尔德-匡特方法、戴维森 -弗莱彻 -鲍威尔法与高斯 - 牛顿法）。5.4 (1) 采用 EViews 软件，在主菜单选Quick Estimate E

34、quation ，在方程设定对话框中输入方程：y=c(1)*kc(2)*Lc(3)，采用 LS 估计方法，即可得到模型参数的 NLS 估计。结果如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/29/09 Time: 23:33 Sample: 1 39 Included observations: 39 Estimation settings: tol= 1.0e-12, derivs=analytic Initial Values: C(1)=0.00000, C(2)=0.00000, C(3)=0.00000 Converg

35、ence achieved after 54 iterations Y=C(1)*KC(2)*LC(3) Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 7.632622 6.198935 1.231280 0.2262 C(2) 0.575950 0.073433 7.843225 0.0000 C(3) 0.366602 0.110376 3.321408 0.0021 R-squared 0.82757 Mean dependent 8117.66名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - -

36、- - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 19 页，共 40 页 - - - - - - - - - 4 var 6 Adjusted R-squared 0.817995 S.D. dependent var 7986.997 S.E. of regression 3407.416 Akaike info criterion 19.17910 Sum squared resid 4.18E+08 Schwarz criterion 19.30707 Log likelihood -370.9924 Durbin-Watson stat 1.653097 (2)得到上述结果

37、之后，打开ViewCoefficient TestsWald -Coefficient Restrictions，在对话框键入c(2)+c(3)=1,得Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 0.253435 (1, 36) 0.6177 Chi-square 0.253435 1 0.6147 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. -1 + C(2) + C(3) -0.057

38、447 0.114114 Restrictions are linear in coefficients. 显然，不能拒绝原假设。5.5 在EViews主菜单中选 Object New Object ，在弹出的对话框中输入方程：logl logl1 param c(1) 100000 c(2) 0 c(3) 0 c(4) 0 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 20 页，共 40 页 - - - - - - - - - res = y-c(1)/(1+exp(c(2)+c

39、(3)*t) var = sum(res2)/40 logl1 = log(dnorm(res/sqrt(var) - log(var)/2 点击功能键 Estimate ，得到如下结果LogL: UNTITLED Method: Maximum Likelihood (Marquardt) Date: 01/28/09 Time: 17:42 Sample: 1961 2000 Included observations: 40 Evaluation order: By observation Estimation settings: tol= 1.0e-12, derivs=accurat

40、e numeric Initial Values: C(1)=100000., C(2)=0.00000, C(3)=0.00000 Failure to improve Likelihood after 166 iterations Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C(1) 154463.0 4136.160 37.34455 0.0000 C(2) 0.332195 0.037541 8.848753 0.0000 C(3) -0.046025 0.002111 -21.79767 0.0000 Log likelihood -325.70

41、53 Akaike info criterion 16.43526 Avg. log likelihood -8.142632 Schwarz criterion 16.56193 Number of Coefs. 3 Hannan-Quinn criter. 16.48106 5.6 略第六章分布滞后模型和自回归模型6.1 （1）错。使用横截面数据的模型就不是动态模型。（2）对。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 21 页，共 40 页 - - - - - - - -

42、- （3）错。估计量既不是无偏的，又不是一致的。（4）对。（5）错。将产生一致估计量，但是在小样本情况下，得到的估计量是有偏的。（6）对。6.2对于科克模型和适应预期模型，应用OLS法不仅得不到无偏估计量，而且也得不到一致估计量。但是，部分调整模型不同，用OLS法直接估计部分调整模型，将产生一致估计值，虽然估计值通常是有偏的（在小样本情况下）。6.3 科克方法简单地假定解释变量的各滞后值的系数（有时称为权数）按几何级数递减，即： Yt =+Xt + Xt-1 +2Xt-2+ ut其中 01。这实际上是假设无限滞后分布，由于 0 tc2.131 故拒绝原假设，即Xt对 y 有显著影响。原假设：

43、H0:2 =0 备择假设： H1:2 0 从回归结果可知，检验统计量2t4.26 根据 n-k-1=15,a=5%, 查临界值表得tc2.131 。由于 t 4.26 tc2.131 故拒绝原假设，即Xt 1对 y 有显著影响。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 23 页，共 40 页 - - - - - - - - - 综上所述， 所有的斜率系数均显著异于0，即设备利用和滞后一期的设备利用对通货膨胀都有显著的影响。（3）对此回归方程而言，检验两个斜率系数为零，等于检验回

44、归方程的显著性，可用 F 检验。原假设： H0:1 =2 =0 备择假设： H1: 原假设不成立检验统计量根据 k=2,n-k-1=15,a=5%,查临界值表得Fc3.68 。由于 F19.973Fc=3.68 故拒绝原假设，即Xt、Xt 1至少有一个变量对y 有显著影响，表明方程总体是显著的。6.8 模型的滞后周期m=3,模型有 6 个参数 , 用二次多项式进行拟合, 即 p=2, 得我们有：代入原模型，得令：Z0t=Xt-i , Z1t=iXt-i , Z2t=i2Xt-i 显然， Z0t ,Z1t和 Z2t可以从现有观测数据中得出，使得我们可用OLS法估计下式：估计出，0, 1, 2的值

45、之后， 我们可以转换为Wi的估计值 , 公式为：6.9 Yt* = Xt+1e (1) 2210iaiaaWi00aW2101aaaW210242aaaW名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 24 页，共 40 页 - - - - - - - - - )9(1)1()221)(1(tutYtXtXtXtY12)1(1)1 ()1 (1tututYtYtXtYtY)(1)2tX21tXt)(X(1*tY Yt-Yt-1 = (Yt* - Yt-1) + u t (2) Xt+

46、1e - Xte = (1-)( Xt - Xte) ；t=1 ，2， n (3) 变换(3), 得 Xt+1e = (1-)Xt + Xte (4) 因为Xt+1e无法表示成仅由可观测变量组成的表达式。但如果 (4) 式成立， 则对于 t 期，它也成立，即：Xte = (1-)Xt-1 +Xt-1e (5) (5) 代入(4), 得: Xt+1e =(1- )Xt + (1-) Xt-1 + 2Xt-1e (6) 我们可以用类似的方法，消掉（6）式中的,1etX这一过程可无限重复下去，最后得到：将(7) 代入 (1), 得：变换 (2) 得: Yt = Yt* - (1-)Yt-1 + u

47、t (8) 将(1 )代入 (8), 得: （9） 式两端取一期滞后，得：(9)- (10), 得: 整理得 : 该式不能直接采用OLS法进行估计 , 因为存在 Yt-1、Yt-2等随机解释变量， 它们与扰动项相关 , 并且扰动项存在序列相关。若采用OLS法, 得到的估计量既不是无偏的 , 也不是一致的。可采用工具变量法或极大似然法进行估计。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 25 页，共 40 页 - - - - - - - - - 第七章联立方程模型7.1 （1）错。

48、一般来说，不行。因为联立方程中变量的相互作用，因而结构方程中往往包括随机解释变量。（2）对。（3）对。（4）对。（5）错。可以用3SLS法。（6）对。7.2 （1）C （2）A （3）B （4）D （5）A （6）B （7）B （8）A 7.3 恒等式与行为方程的区别有以下两点：（1）恒等式不包含未知参数，而行为方程含有未知参数。（2）恒等式中没有不确定性，而行为方程包含不确定性，因而在计量经济分析中需要加进随机扰动因子。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 26 页，共

49、40 页 - - - - - - - - - 7.4 由于内生变量是联立地被决定，因此，联立方程模型中有多少个内生变量就必定有多少个方程。这个规则决定了任何联立方程模型中内生变量的个数。可是，确定哪个变量为内生变量，要根据经济分析和模型的用途。在设定模型时，通常将以下两类变量设定为外生变量：（1）政策变量，如货币供给、税率、利率、政府支出等。（2）短期内很大程度上是在经济系统之外决定或变化规律稳定的变量，如人口、劳动力供给、国外利率、世界贸易水平、国际原油价格等。7.5 Ct = + Dt +u t (1) It = + Dt-1 + t (2) Dt = Ct + It + Zt； (3)

50、将(2) 代入 (3), 然后把 (3) 代入(1), 得: Ct = + (Ct + + Dt-1 + t + Zt )+u t整理得 : Ct - Ct = + + Dt-1 + t + Zt +u t(1 )Ct = + + Dt-1 + Zt + t +u t(1 )Ct = + + Dt-1 + Zt + t +u t模型总变量个数k=5, 方程个数 G=3 方程(1): 变量个数 m1=2, k-m1=3G-1=2, 因而为过度识别 . 方程(2): 变量个数 m2=2, k-m2=3G-1=2, 因而为过度识别 . 方程(3): 为恒等式，无需判别识别状态。7.6 Yt = Ct