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一、简答题

1． 回归模型中引入虚拟变量的作用是什么? 有哪几种基本的引入方式? 它们各适用于什么情况?

【答案】（1）在回归模型中引入虚拟变量的作用主要是为了反映某个（些）定性因素对解释变量的影响。

（2）虚拟变量作为解释变量引入模型有两种基本的方式:

①加法方式，主要适用于定性因素只对截距项产生影响的情形;

②乘法方式，主要适用于定性因素对斜率产生影响的情况。

加法方式和乘法方式同时使用，则可以同时测定定性因素对截距项和斜率带来的影响。

2． 为了增加样本，能否简单地将多个时间的横截面数据综合为一组样本进行估计? 为什么?

【答案】不能简单地将多个时间的横截面数据综合为一组样本进行估计。

多个时间的横截面数据即为平行数据。单方程平行数据的一般模型为:

其中X 1i 为1×K 向量，β为K ×1向量，K 为解释变量的数目。该模型常用的三种情形:

情形l :

情形2:

情形3:（截面上无个体影响、无结构变化） （变截距模型） （变系数模型）

情形1表示样本在横截面上无个体影响，应用普通最小二乘法可以给出两参数的一致有效估计，也相当于将 多个时期的截面数据放在一起作为样本数据。情形2为变截距模型，即 在截面上个体影响不同，个体影响表现为模型中被忽略的反映个体差异的变量的影响; 情形3称为变系数模型， 除了存在个体影响外，在横截面上还存在经济结构的变化，因而结构参数在不同截面单位上也是不同的。若分析 的问题属于情形1，则将多个时间的横截面数据综合在一起当作一个样本是合适的; 但如果分析的问题属于情形2和情形3，则将多个时间的横截面数据综合在一起会损失一些数据信息并带来模型估计中的误差甚至错误。

3． 计量经济学中常用的样本数据有哪几种? 请分别举例说明。

【答案】常用的样本数据有三类:时间序列数据、截面数据和虚变量数据。

（1）时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据，例如20年全国的GDP 、各年的商品零售总额、年进出口总额等;

（2）截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据，例如2000年人口普查数据、2008年的经济普查数据等;

（3）虚变量数据也成为二进制数据，一般取0或1，例如性别、身高是否大于165厘米等。

二、计算题

4． 令Y 表示一个学生在一所大学是否在第4年后能免试推荐攻读硕士学位的虚拟变量。设X 1与X 2分别是 其入学时的考试成绩以及大学前二年各门必修课的平均成绩，X 3是其在第三学年每周学习的小时数。假设利用 420个学生的数据得到如下的Logit 模型:

假设X 1与X 2固定在85分的水平上，计算每周花40小时与花20小时学习的学生在推荐攻读硕士学位概率上的估计差异。

【答案】当X 1、X 2固定在85分的水平上时，每周学习时间在40小时（X 3=40）的学生被推荐上的概率为:

习时间在20小时（X 3=20）的学生被推荐上的概率为:

可以得出，两者的概率之差为：

5． 下列为一完备的联立方程计量经济学模型:

其中M 为货币供给量，Y 为国内生产总值，P 为价格总指数。C ，I 分别为居民消费与投资。 （1）指出模型的内生变量、外生变量、先决变量;

（2）写出简化式模型，并导出结构式参数与简化式参数之间的关系;

（3）用结构式条件确定模型的识别状态;

（4）指出ILS ，IV ，2SLS 中哪些可用于原模型第1，2个方程的参数估计。

（5）以如下中国的实际数据为资料，估计上述联立模型。要求恰好识别的方程按工具变量法与二阶段最小二乘法估计。 每周学

【答案】（l ）内生变量为M t 、Y t ；外生变量为P t 、C t ，、I t 和常数项；先决变量为P t 、C t ，、I t 和常数项。

（2）记简化式模型为:

由原结构式方程变换为以下简化式模型:

于是，结构式参数与简化式参数之间的关系体系为:

（3）用结构式条件确定模型的识别状态

结构参数矩阵为:

模型系统中内生变量的数目为g=2，先决变量的数目为k=3（包括常数项）。 首先，判断第1个