《计量习题册ch9-精品文档资料整理.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计量习题册ch9-精品文档资料整理.ppt（12页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、第九章 滞后变量模型一、单项选择题一、单项选择题1、D2、C3、B4、C5、B6、D7、D8、B9、D 10、C11、A12、B13、C14、D15、B16、D17、D18、B19、D20、B21、A22、B23、C24、A 二、多项选择题1、CD 2、ABCDE3、AB 4、ABCDE5、AC6、BCD7、ACD8、ABCD9、AC三、判断题1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、四、简答题1、答：（1）滞后变量模型可以更全面、客观的描述经济现象，提高模型的拟合优度。（2）滞后变量模型可以反映过去的经济活动对现期的经济行为的影响，从而描述经济活动的运动过程，使模型成
2、为动态模型。（3）滞后变量模型可以模拟分析经济过程的变化调整过程2、答：（1）产生多重共线性（2）损失自由度（3）滞后长度难以确定3、答：优点是简单易行、不损失自由度、避免多重共线性和参数估计具有一致性。缺点是设置权数的主观随意性较大，要求对实际问题的特征有比较透彻的了解。通常的做法是多选几组权数分别进行估计，然后根据检验统计量的选取最佳方案。4、答：经验加权估计法是用于有限分布滞后模型的一种修正估计方法，该方法是根据实际问题的特点，以及人们的经验给各滞后变量指定权数，并按权数构成各滞后变量的线性组合形成新的变量，再用新的变量与被解释变量回归估计参数。常用的权数类型有三种：递减型、矩形和倒V型
3、。5、答：主要是由于经济变量自身、决策者心里、技术和制度的原因。6、答：Koyck变换将无限分布滞后模型变换成只有Xt和Yt-1的一阶自回归模型，模型结构极大简化，最大限度保留了自由度，解决的滞后长度难以确定的问题，Xt和Yt-1的线性相关程度将低于X各期值之间的线性相关程度，降低了多重共线性。7、答：三种模型的最终形式都是一阶自回归模型。区别：一是导出模型的经济背景和思想不同，二是由于模型形成机制不同导致模型的随机扰动项的结构不同。模型存在随机解释变量问题，并且由于模型的随机扰动项的结构不同，给模型估计带来了问题，局部调整模型存在异期相关问题，用OLS法就可得到一致性估计，Koyck变换模型
4、和自适应预期模型同期相关问题，需要用工具变量法得到一致性估计。8、答：滞后变量模型类型有：有限分布滞后模型、无限分布滞后模型、自回归模型。有限分布滞后模型常用经验加权估计法、Almon多项式变换法估计；无限分布滞后模型一般用Koyck变换法估计；自回归模型一般用工具变量法或OLS法估计。五、计算分析题1、（1）由于 （1）（2）第二个方程乘以 有 （3）由第一个方程得 代入方程（3）得 整理得 =该模型可用来估计并计算出 。（2）在给定的假设条件下，尽管 与 相关，但 与模型中出现的任何解释变量都不相关，因此只是m与M存在异期相关，所以OLS估计是一致的，但却是有偏的估计值。（3）如果 ，则
5、和 相关，因为 与 相关。所以OLS估计结果有偏且不一致。2、如果添加 和 后，估计的模型变为：如果 、在统计上显著不为0，则可以认为模型设定有偏误。这个可以通过受约束的F检验来完成：，在10%的显著性水平下，自由度为 的F分布临界值为2.30；在5%的显著性水平下，临界值为3.0。由此可知，在10%的显著性水平下，拒绝 的假设，表明原模型设定有偏误。在5%的显著性水平下，不拒绝 的假设，表明原模型设定没有偏误。3、可以经验的给出如下“V”型权数1/4，2/4，3/4，3/4，2/4，1/4，则新的线性组合变量为 ，原模型变为经验加权模型 ，然后直接用OLS方法估计。4、解：（1）投资的短期乘
6、数为0.6，表示当期收入变化一个单位，投资平均变化0.6个单位。投资的长期乘数为2.0（=0.6+0.8+0.4+0.2），表示收入变化一个单位，由于滞后效应投资平均变化合计为2个单位.58个单位。消费的长期乘数为0.636（=0.58/（1-0.12），表示收入变化一个单位，由于滞后效应消费平均变化合计为0.636个单位.5、解：（1）该模型是一个分布滞后模型，它的含义：当期消费的平均水平不仅取决于当期收入，而且和前几期（题中为前四期）的收入有关。截距项表示收入为零时消费的平均水平。（2）由于该模型中存在收入的几期滞后值，所以可能出现多重共线性；且由于模型中可能滞后期的选择上会出现误差，从而
7、导致模型缺少应该含有的变量，最终导致误差项自相关性出现。（3）为了克服多重共线性，我们可以：1根据先验信息估计模型；2利用一阶差分方法进行数据变换；3横截面和时间序列数据并用；4删除变量与设定偏误；5或者利用补充新数据；6用多项式回归降低共线性。为了克服自相关，在 已知的情况下我们可以直接利用广义差分方程；当 未知的情况下我们可以用一阶差分法和BG检验来消除自相关。6、解：（1）第一栏的t统计量值t-Statistic-3.5829406.2844270.232299-2.596085第一栏的t统计量值t-Statistic 3.99595 6.28443 4.48462-2.22312Adj
8、usted R-squared0.996058F-statistic1348.639（2）估计模型的表达式为Yt=-71.40754+0.66125Xt+1.13114Xt-1+0.73673Xt-2+-0.52200Xt-3t (-3.58294)(3.99595)(6.28443)(4.48462)(-2.22312)R2-=0.996 F=1348.639 DW=1.848202(3)短期乘数0.66125,动态乘数1.13114、0.73673、-0.522，长期乘数2.00712.经济意义略（4）模型整体拟合效果较好，决定系数达到0.996.F值达到1348.639。所有系数的t统计量值均大于显著性水平为0.05、自由度为12的临界值2.176，说明所有想均影响显著。