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1、1经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。（3分）2解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因”。（1分）3被解释变量：是作为研究对象的变量。（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。（2分）4内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。（1分）5外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经拟定。（1分）6滞后变量：
2、是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。（1分）7前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前已经拟定或需要拟定的变量。（2分）8控制变量：在计量经济模型中人为设立的反映政策规定、决策者意愿、经济系统运营条件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。（1分）9计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。（1分）10函数关系：假如一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确
3、地拟定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。（3分）11相关关系：假如一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们惟一拟定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。（3分）12最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则拟定样本回归函数的方法，称为最小二乘法。（3分）13高斯马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯马尔可夫定理。（3分）14总变差（总离差平方和）：在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。（3分）15回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，（2分）
4、也就是由解释变量解释的变差。（1分）16剩余变差（残差平方和）：在回归模型中，因变量的观测值与估计值之差的平方和，（2分）是不能由解释变量所解释的部分变差。（1分）17估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。（3分）18样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。（3分）19点预测：给定自变量的某一个值时，运用样本回归方程求出相应的样本拟合值，以此作为因变量实际值和其均值的估计值。（3分）20拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合限度。（3分）21残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。（3分）22显著性检查：运用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的
5、一种检查程序。（3分）23回归变差：简称ESS,表达由回归直线（即解释变量）所解释的部分（2分），表达x对y的线性影响（1分）。24剩余变差：简称RSS，是未被回归直线解释的部分（2分），是由解释变量以外的因素导致的影响（1分）。25多重决定系数：在多元线性回归模型中，回归平方和与总离差平方和的比值（1分），也就是在被解释变量的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重，我们称之为多重决定系数，仍用R2表达（2分）。26调整后的决定系数：又称修正后的决定系数，记为，是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增长而增大的缺陷提出来的，（2分）其公式为：（1分）。27偏相关系数:在Y、X1、X2三个
6、变量中，当X1 既定期（即不受X1的影响），表达Y与X2之间相关关系的指标，称为偏相关系数，记做。（3分）28.异方差性：在线性回归模型中，假如随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则称随机项具有异方差性。（3分）29.戈德菲尔特-匡特检查:该方法由戈德菲尔特（S.M.Goldfeld）和匡特（R.E.Quandt）于1965年提出，用对样本进行分段比较的方法来判断异方差性。（3分）30.怀特检查:该检查由怀特（White）在1980年提出，通过建立辅助回归模型的方式来判断异方差性。（3分）31.戈里瑟检查和帕克检查:该检查法由戈里瑟和帕克于1969年提出，其基本原理都是
7、通过建立残差序列对解释变量的（辅助）回归模型，判断随机误差项的方差与解释变量之间是否存在着较强的相关关系，进而判断是否存在异方差性。（3分）32序列相关性：对于模型 随机误差项互相独立的基本假设表现为 （1分）假如出现 即对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性(Serial Correlation)。（2分）33虚假序列相关：是指模型的序列相关性是由于省略了显著的解释变量而导致的。34.差分法：差分法是一类克服序列相关性的有效方法，被广泛的采用。差分法是将原模型变换为差分模型，分为一阶差分法和广义差分法。35.广义差分法：广义差分法可以克
8、服所有类型的序列相关带来的问题，一阶差分法是它的一个特例。36.自回归模型：37.广义最小二乘法：是最有普遍意义的最小二乘法，普通最小二乘法和加权最小二乘法是它的特例。38. DW检查：德宾和瓦特森与1951年提出的一种适于小样本的检查方法。DW检查法有五个前提条件。39.科克伦-奥克特迭代法：是通过逐次跌代去寻求更为满意的的估计值，然后再采用广义差分法。具体来说，该方法是运用残差去估计未知的。（40. Durbin两步法：当自相关系数未知，可采用Durbin提出的两步法去消除自相关。第一步对一多元回归模型，使用OLS法估计其参数，第二步再运用广义差分。41相关系数：度量变量之间相关限度的一个
9、系数，一般用表达。 ， ，越接近于1，相关限度越强，越接近于0，相关限度越弱。42.多重共线性：是指解释变量之间存在完全或不完全的线性关系。43.方差膨胀因子：是指解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比。44把质的因素量化而构造的取值为0和1的人工变量。45在设定模时假如模型中解释变量的构成模型函数的形式以及有关随机误差项的若干假定等内容的设定与客观实际不一致，运用计量经济学模型来描述经济现象而产生的误差。46是指与模型中的随机解释变量高度相关，与随机误差项不相关的变量。47用工具变量替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的方法。48由于引进虚拟变量，回归模型的截距
10、或斜率随样本观测值的改变而系统地改变。49. 这是虚拟变量的一个应用，当解释变量低于某个已知的临界水平时，我们取虚拟变量设立而成的模型称之为分段线性回归模型。50 分布滞后模型：假如滞后变量模型中没有滞后因变量，因变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，则称这种模型为分布滞后模型。51有限分布滞后模型：滞后期长度有限的分布滞后模型称为有限分布滞后模型。52无限分布滞后模型：滞后期长度无限的分布滞后模型称为无限分布滞后模型。53几何分布滞后模型：对于无限分布滞后模型，假如其滞后变量的系数bi是按几何级数列衰减的，则称这种模型为几何分布滞后模型。54联立方程模型：是指由两个或更多互相
11、联系的方程构建的模型。55 结构式模型：是根据经济理论建立的反映经济变量间直接关系结构的计量方程系统。56 简化式模型：是指联立方程中每个内生变量只是前定变量与随机误差项的函数。57 结构式参数：结构模型中的参数叫结构式参数58 简化式参数：简化式模型中的参数叫简化式参数。59辨认：就是指是否能从简化式模型参数估计值中推导出结构式模型的参数估计值。60不可辨认：是指无法从简化式模型参数估计值中推导出结构式模型的参数估计值。61 辨认的阶条件：假如一个方程能被辨认，那么这个方程不包含的变量的总数应大于或等于模型系统中方程个数减1。62辨认的秩条件：一个方程可辨认的充足必要条件是：所有不包含在这个
12、方程中的参数矩阵的秩为m-1。63间接最小二乘法：先运用最小二乘法估计简化式方程，再通过参数关系体系，由简化式参数的估计值求解得结构式参数的估计值。四、简答题（每小题5分）1简述计量经济学与经济学、记录学、数理记录学学科间的关系。答：计量经济学是经济理论、记录学和数学的综合。（1分）经济学着重经济现象的定性研究，计量经济学着重于定量方面的研究。（1分）记录学是关于如何收集、整理和分析数据的科学，而计量经济学则运用经济记录所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。（1分）数理记录学作为一门数学学科，可以应用于经济领域，也可以应用于其他领域；计量经济学则仅限于经济领域。（1分）计量经济模
13、型建立的过程，是综合应用理论、记录和数学方法的过程，计量经济学是经济理论、记录学和数学三者的统一。2、计量经济模型有哪些应用？答：结构分析。（1分）经济预测。（1分）政策评价。（1分）检查和发展经济理论。（2分）3、简述建立与应用计量经济模型的重要环节。答：根据经济理论建立计量经济模型；（1分）样本数据的收集；（1分）估计参数；（1分）模型的检查；（1分）计量经济模型的应用。（1分）4、对计量经济模型的检查应从几个方面入手？答：经济意义检查；（2分）记录准则检查；（1分）计量经济学准则检查；（1分）模型预测检查。（1分）5计量经济学应用的数据是如何进行分类的？答：四种分类：时间序列数据；（1分
14、）横截面数据；（1分）混合数据；（1分）虚拟变量数据。（2分）6.在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？答：随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分。（1分）产生随机误差项的因素有以下几个方面：模型中被忽略掉的影响因素导致的误差；（1分）模型关系认定不准确导致的误差；（1分）变量的测量误差；（1分）随机因素。（1分）7.古典线性回归模型的基本假定是什么？答：零均值假定。（1分）即在给定xt的条件下，随机误差项的数学盼望（均值）为0，即。同方差假定。（1分）误差项的方差与t无关，为一个常数。无自相关假定。（1分）即不同的误差项互相独立。解释变量与随机误差项不相关假定。（1分）正态性假定，（
15、1分）即假定误差项服从均值为0，方差为的正态分布。8总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。答：重要区别：描述的对象不同。（1分）总体回归模型描述总体中变量y与x的互相关系，而样本回归模型描述所观测的样本中变量y与x的互相关系。建立模型的不同。（1分）总体回归模型是依据总体所有观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。模型性质不同。（1分）总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。重要联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。（2分）9试述回归分析与相关分析的联系和区别。答：两者的联系：相关分析
16、是回归分析的前提和基础；回归分析是相关分析的进一步和继续。（1分）相关分析与回归分析的有关指标之间存在计算上的内在联系。（1分）两者的区别：回归分析强调因果关系，相关分析不关心因果关系，所研究的两个变量是对等的。（1分）对两个变量x与y而言，相关分析中：；在回归分析中，和却是两个完全不同的回归方程。（1分）回归分析对资料的规定是被解释变量y是随机变量，解释变量x是非随机变量；相关分析对资料的规定是两个变量都随机变量。（1分）10在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些记录性质？答：线性，是指参数估计量和分别为观测值和随机误差项的线性函数或线性组合。（1分）无偏性，指参数
17、估计量和的均值（盼望值）分别等于总体参数和。（2分）有效性（最小方差性或最优性），指在所有的线性无偏估计量中，最小二乘估计量和的方差最小。（2分）11简述BLUE的含义。答：BLUE即最佳线性无偏估计量，是best linear unbiased estimators的缩写。（2分）在古典假定条件下，最小二乘估计量具有线性、无偏性和有效性，是最佳线性无偏估计量，即BLUE，这一结论就是著名的高斯马尔可夫定理。（3分）12对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检查之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检查？答：多元线性回归模型的总体显著性F检查是检查模型中所有解释变量对被解释变量的共
18、同影响是否显著。（1分）通过了此F检查，就可以说模型中的所有解释变量对被解释变量的共同影响是显著的，但却不能就此鉴定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。（3分）因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检查，即进行t检查。（1分）13.给定二元回归模型：，请叙述模型的古典假定。解答：（1）随机误差项的盼望为零，即。（2）不同的随机误差项之间互相独立，即（1分）。（3）随机误差项的方差与t无关，为一个常数，即。即同方差假设（1分）。（4）随机误差项与解释变量不相关，即。通常假定为非随机变量，这个假设自动成立（1分）。（5）随机误差项为服从正态分布的随机变量，即（1分）
19、。（6）解释变量之间不存在多重共线性，即假定各解释变量之间不存在线性关系，即不存在多重共线性（1分）。14.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？解答：由于人们发现随着模型中解释变量的增多，多重决定系数的值往往会变大，从而增长了模型的解释功能。这样就使得人们认为要使模型拟合得好，就必须增长解释变量（2分）。但是，在样本容量一定的情况下，增长解释变量必然使得待估参数的个数增长，从而损失自由度，而实际中假如引入的解释变量并非必要的话也许会产生很多问题，比如，减少预测精确度、引起多重共线性等等。为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度（3分）。1
20、5.修正的决定系数及其作用。解答：，（2分）其作用有：（1）用自由度调整后，可以消除拟合优度评价中解释变量多少对决定系数计算的影响；（2分）（2）对于包含解释变量个数不同的模型，可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低，但不能用本来未调整的决定系数来比较（1分）。16.常见的非线性回归模型有几种情况？解答：常见的非线性回归模型重要有:(1) 对数模型（1分）(2) 半对数模型或（1分）(3) 倒数模型（1分）(4) 多项式模型（1分）(5) 成长曲线模型涉及逻辑成长曲线模型和Gompertz成长曲线模型（1分）17.观测下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。
21、 解答：系数呈线性，变量非线性；（1分）系数呈线性，变量非呈线性；（1分）系数和变量均为非线性；（1分）系数和变量均为非线性。（2 分）18. 观测下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 解答：系数呈线性，变量非呈线性；（1分）系数非线性，变量呈线性；（1分）系数和变量均为非线性；(2分)系数和变量均为非线性（1分）。19. 异方差性是指模型违反了古典假定中的同方差假定，它是计量经济分析中的一个专门问题。在线性回归模型中，假如随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则称随机项具有异方差性，即 （t=1，2，n）。（3分）例如，运用横截面数据研究消费
22、和收入之间的关系时，对收入较少的家庭在满足基本消费支出之后的剩余收入已经不多，用在购买生活必需品上的比例较大，消费的分散幅度不大。收入较多的家庭有更多可自由支配的收入，使得这些家庭的消费有更大的选择范围。由于个性、爱好、储蓄心理、消费习惯和家庭成员构成等那个的差异，使消费的分散幅度增大，或者说低收入家庭消费的分散度和高收入家庭消费得分散度相比较，可以认为牵着小于后者。这种被解释变量的分散幅度的变化，反映到模型中，可以理解为误差项方差的变化。（2分）20.产生因素：（1）模型中漏掉了某些解释变量；（2）模型函数形式的设定误差；（3）样本数据的测量误差；（4）随机因素的影响。（2分）产生的影响：假
23、如线性回归模型的随机误差项存在异方差性，会对模型参数估计、模型检查及模型应用带来重大影响，重要有：（1）不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；（2）参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量；（3）对模型参数估计值的显著性检查失效；（4）模型估计式的代表性减少，预测精度精度减少。（3分）21.检查方法：（1）图示检查法；（1分）（2）戈德菲尔德匡特检查；（1分）（3）怀特检查；（1分）（4）戈里瑟检查和帕克检查（残差回归检查法）；（1分）（5）ARCH检查（自回归条件异方差检查）（1分）22.解决方法：（1）模型变换法；（2分）（2）加权最小二乘法；（2分）（3）模型的对数变换等（1分）23.加
24、权最小二乘法的基本原理：最小二乘法的基本原理是使残差平方和为最小，在异方差情况下，总体回归直线对于不同的的波动幅度相差很大。随机误差项方差越小，样本点对总体回归直线的偏离限度越低，残差的可信度越高（或者说样本点的代表性越强）；而较大的样本点也许会偏离总体回归直线很远，的可信度较低（或者说样本点的代表性较弱）。（2分）因此，在考虑异方差模型的拟合总误差时，对于不同的应当区别对待。具体做法：对较小的给于充足的重视，即给于较大的权数；对较大的给于充足的重视，即给于较小的权数。更好的使反映对残差平方和的影响限度，从而改善参数估计的记录性质。（3分）24. 样本分段法（即戈德菲尔特匡特检查）的基本原理：
25、将样本分为容量相等的两部分，然后分别对样本1和样本2进行回归，并计算两个子样本的残差平方和，假如随机误差项是同方差的，则这两个子样本的残差平方和应当大体相等；假如是异方差的，则两者差别较大，以此来判断是否存在异方差。（3分）使用条件：（1）样本容量要尽也许大，一般而言应当在参数个数两倍以上；（2）服从正态分布，且除了异方差条件外，其它假定均满足。（2分）25简述DW检查的局限性。答：从判断准则中看到，DW检查存在两个重要的局限性：一方面，存在一个不能拟定的值区域，这是这种检查方法的一大缺陷。（2分）另一方面：检查只能检查一阶自相关。（2分）但在实际计量经济学问题中，一阶自相关是出现最多的一类序
26、列相关，并且经验表白，假如不存在一阶自相关，一般也不存在高阶序列相关。所以在实际应用中，对于序列相关问题般只进行检查。（1分）26序列相关性的后果。答：（1）模型参数估计值不具有最优性；（1分）（2）随机误差项的方差一般会低估；（1分）（3）模型的记录检查失效；（1分）（4）区间估计和预测区间的精度减少。（1分）（全对即加1分）27简述序列相关性的几种检查方法。答：（1）图示法；（1分）（2）D-W检查；（1分）（3）回归检查法；（1分）（4）此外，偏相关系数检查，布罗斯戈弗雷检查或拉格朗日乘数检查都可以用来检查高阶序列相关。（2分）28广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？答:基本思想就
27、是对违反基本假定的模型做适当的线性变换，使其转化成满足基本假定的模型，从而可以使用OLS方法估计模型。（5分）29自相关性产生的因素有那些？答：（1）经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关；（1分）（2）经济行为的滞后性引起随机误差项自相关；（1分）(3)一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关；（1分）（4）模型设定误差引起随机误差项自相关；（1分）（5）观测数据解决引起随机误差项自相关。（1分）30请简述什么是虚假序列相关，如何避免？答：数据表现出序列相关，而事实上并不存在序列相关。（2分）要避免虚假序列相关，就应在做定量分析之间先进行定性分析，看从理论上或经验上是否有存在序列相关的也
28、许，也许性是多大。（3分）31DW值与一阶自相关系数的关系是什么？答：或者32答：多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系。产生多重共线性重要有下述因素：（1）样本数据的采集是被动的，只能在一个有限的范围内得到观测值，无法进行反复实验。（2分）（2）经济变量的共同趋势（1分）（3）滞后变量的引入（1分）（4）模型的解释变量选择不妥（1分）33答：完全多重共线性是指对于线性回归模型若 则称这些解释变量的样本观测值之间存在完全多重共线性。（2分）不完全多重共线性是指对于多元线性回归模型若 则称这些解释变量的样本观测之间存在不完全多重共线性。（3分）34答：（1）无法估计模型的参数，即不能
29、独立分辨各个解释变量对因变量的影响。（3分）（2）参数估计量的方差无穷大（或无法估计）（2分）35答：（1）可以估计参数，但参数估计不稳定。（2分） （2）参数估计值对样本数据的略有变化或样本容量的稍有增减变化敏感。（1分） （3）各解释变量对被解释变量的影响难精确鉴别。（1分） （4）t检查不容易拒绝原假设。（1分）36答：（1）模型总体性检查F值和R2值都很高，但各回归系数估计量的方差很大，t值很低，系数不能通过显著性检查。（2分）（2）回归系数值难以置信或符号错误。（1分）（3）参数估计值对删除或增长少量观测值，以及删除一个不显著的解释变量非常敏感。（2分）37答：所谓方差膨胀因子是存在
30、多重共线性时回归系数估计量的方差与无多重共线性时回归系数估计量的方差对比而得出的比值系数。（2分） 若时，认为原模型不存在“多重共线性问题”；（1分） 若时，则认为原模型存在“多重共线性问题”；（1分）若时，则模型的“多重共线性问题”的限度是很严重的，并且是非常有害的。（1分）38模型中引入虚拟变量的作用是什么？答案：（1）可以描述和测量定性因素的影响；（2分）（2）可以对的反映经济变量之间的关系，提高模型的精度；（2分）（3）便于解决异常数据。（1分）39虚拟变量引入的原则是什么？答案：（1）假如一个定性因素有m方面的特性，则在模型中引入m-1个虚拟变量；（1分）（2）假如模型中有m个定性因
31、素，而每个定性因素只有两方面的属性或特性，则在模型中引入m个虚拟变量；假如定性因素有两个及以上个属性，则参照“一个因素多个属性”的设立虚拟变量。（2分）（3）虚拟变量取值应从分析问题的目的出发予以界定；（1分）（4）虚拟变量在单一方程中可以作为解释变量也可以作为被解释变量。（1分）40虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？答案：（1）加法方式：其作用是改变了模型的截距水平；（2分）（2）乘法方式：其作用在于两个模型间的比较、因素间的交互影响分析和提高模型的描述精度；（2分）（3）一般方式：即影响模型的截距有影响模型的斜率。（1分）41判断计量经济模型优劣的基本原则是什么？答案：（1）模型应
32、力求简朴；（1分）（2）模型具有可辨认性；（1分）（3）模型具有较高的拟合优度；（1分）（4）模型应与理论相一致；（1分）（5）模型具有较好的超样本功能。（1分）42模型设定误差的类型有那些？答案：（1）模型中添加了无关的解释变量；（2分）（2）模型中漏掉了重要的解释变量；（2分）（3）模型使用了不恰当的形式。（1分）43工具变量选择必须满足的条件是什么？答案：选择工具变量必须满足以下两个条件：（1）工具变量与模型中的随机解释变量高度相关；（3分）（2）工具变量与模型的随机误差项不相关。（2分）44设定误差产生的重要因素是什么？答案：因素有四：（1）模型的制定者不熟悉相应的理论知识；（1分）（
33、2）对经济问题自身结识不够或不熟悉前人的相关工作；（1分）（3）模型制定者缺少相关变量的数据；（1分）（4）解释变量无法测量或数据自身存在测量误差。（2分）45在建立计量经济学模型时，什么时候，为什么要引入虚拟变量？答案：在现实生活中，影响经济问题的因素除具有数量特性的变量外，尚有一类变量，这类变量所反映的并不是数量而是现象的某些属性或特性，即它们反映的是现象的质的特性。这些因素还很也许是重要的影响因素，这时就需要在模型中引入这类变量。（4分）引入的方式就是以虚拟变量的形式引入。（1分）46直接用最小二乘法估计有限分布滞后模型的有：（1）损失自由度（2分）（2）产生多重共线性（2分）（3）滞后
34、长度难拟定的问题（1分）47因变量受其自身或其他经济变量前期水平的影响，称为滞后现象。其因素涉及：（1）经济变量自身的因素；（2分）（2）决策者心理上的因素（1分）；（3）技术上的因素（1分）；（4）制度的因素（1分）。48koyck模型的特点涉及：（1）模型中的称为分布滞后衰退率，越小，衰退速度越快（2分）；（2）模型的长期影响乘数为b0（1分）;（3）模型仅涉及两个解释变量，避免了多重共线性（1分）；（4）模型仅有三个参数，解释了无限分布滞后模型因包含无限个参数无法估计的问题（1分）49联立方程模型中方程有：行为方程式（1分）；技术方程式（1分）；制度方程式（1分）；平衡方程（或均衡条件）（1分）；定义方程（或恒等式）（1分）。50联立方程的变量重要涉及内生变量（2分）、外生变量（2分）和前定变量（1分）。51模型的辨认有恰好辨认（2分）、过渡辨认（2分）和不可辨认（1分）三种。52. 辨认的条件条件涉及阶条件和秩条件。阶条件是指，假如一个方程能被辨认，那么这个方程不包含的变量总数应大于或等于模型系统中方程个数减1（3分）；秩条件是指，在一个具有K个方程的模型系统中，任何一个方程被辨认的充足必要条件是：所有不包含在这个方程中变量的参数的秩为K1（2分）。