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一、简答题

1． 为什么说计量经济学在当代经济学科中占据重要地位? 当代计量经济学发展的基本特征与动向是什么?

【答案】（l ）计量经济学自20世纪20年代末30年代初形成以来，无论在技术方法还是在应用方面发展都十分迅速，尤其是经过20世纪50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段，使其在经济学科占据重要的地位，主要表现在:

①在西方大多数大学和学院中，计量经济学的讲授己成为经济学课程表中最具有权威的一部分; ②从1969~2003年诺贝尔经济学奖的53位获奖者中有10位是与研究和应用计量经济学有关; ③计量经济学方法与其他经济数学方法结合应用得到了长足的发展。

（2）从当代计量经济学的发展方向来看，表现出以下基本特征:

①计量经济学方法从主要用于经济预测转向经济理论假设和政策假设的检验:

②计量经济学模型的应用从传统的领域转向新的领域，如货币、工资、就业、福利、国际贸易等; ③计量经济学模型的规模不再是水平高低的衡量标准，能够从总量和趋势上说明经济规律的简单模型应用越来越广泛;

④非经典计量经济学的理论与应用研究日益成为计量经济学研究的重要内容。

2． 指出下列假想模型中的错误，并说明理由:

其中，为第，年社会消费品零售总额（单位:亿元）为第年居民收入总额（单位:亿元）

年全社会固定资产投资总，（城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和）额（单位:亿元）。

【答案】该假想模型有两处错误:

（1）居民收入总额的系数符号与经济理论和实际情况不符，该符号应该取正号;

，对社会消费品零售总额没有直（2）在解释变量的选取上，全社会固定资产投资总额为第

接影响，因此，不宜作为的解释变量。

3． 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 :（截面上无个体影响、无结构变化）

情形2:

情形3:（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。

二、计算题

4． 根据某国1993年第一季度至2009年第二季度的季度数据，得到如下的咖啡需求函数的回归方程:

式中:Q 表示人均咖啡消费量（单位:kg ）; P 表示咖啡的价格（以1999年价格为不变价格）; I 表示

; t 表示时间趋势变量收入; P'表示茶的价格（以1999年价格为不变价格）（1993年第一季度为1，……

2009年第二季度为66）; D 1=l表示第一季度; D 2=l表示第二季度; D 3=1表示第三季度。 要求回答下列问题:

（1）模型中P 、I 和P' 的系数的经济含义是什么?

（2）咖啡的价格需求是否富有弹性?

（3）咖啡与茶是互补品还是替代品?

（4）如何解释时间变量T 的系数?

（5）如何解释模型中虚拟变量的作用?

（6）哪一个虚拟变量在统计上是显著的?

【答案】（l ）从回归模型中可知，P 的系数是-0.1232，表示咖啡需求的价格弹性系数，即当咖啡的价格增加1% 时，咖啡的需求量减少0.1647%;

I 的系数是0.4556，表示咖啡需求量对收入的弹性系数，即当收入增加1%时，咖啡需求量将增加0.4556%;

P' 的系数是0.1112，表示咖啡需求量对茶叶的交叉价格弹性系数，即当茶叶的增加1%时，咖啡需求量将增 加0.1112%。

（2）咖啡需求的价格弹性仅为0.1232，远小于1，缺乏弹性。

（3）由于咖啡需求量对茶叶的交叉价格弹性系数为正，表明两者是替代品。

（4）时间T 的系数0.0085，表示咖啡的需求量在逐年递增，但增加的速度很慢。

（5）虚拟变量的引入是为了反映季节因素对咖啡需求量的影响。

（6）在5%的显著性水平下，; 统计量的临界值为

值大于临界值， 因此在统计上是显著的。

5． 已知双方程模型:

，D 1与D 3系数的t 统计量绝对

式中，Y 是内生变量; X 是外生变量; 是随机误差项。求简化式模型?

【答案】由双方程模型可得内生变量和先决变量的参数矩阵:

由可得简化式参数矩阵:

则简化式模型为:

6． 某大学2009级研究生考试分数及录取情况数据表（N=85）: