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一、简答题

1． 在多元线性回归分析中，用什么来衡量估计模型对样本观测值的拟合优度? 为什么?

【答案】在多元线性回归分析中，常用调整的可决系数，而不用可决系数来衡量估计模型对样本观测值的拟合优度。这是由于未调整可决系数

高（即随着样本解释变量个数的增加，的值越来越是解释变量个数的增函数）。也就是说，在样本容量不变的情况，在模型中增加新的解

不是一个“适的指标，需加以调整。释变量不会改变总离差平方和，但可能增加回归平方和，减少残差平方和，从而可能改变模型的解释功能。因此在多元线性回归模型之间比较拟合优度时，

而调整的可决系数，其值不会随着解释变量个数K 加而增加，因此在用于估计多元回归模型方面要优于未调整的可决系数。

2． 回答，为什么不能直接依据数据之间的关系进行总体回归模型设定? 数据关系在总体回归模型设定中具有什么作用?

【答案】（l ）不能直接依据数据之间的关系进行总体回归模型设定的理由

经济行为上的因果关系和经济数据之间的相关关系是有区别的。如果两个经济变量之间在行为上存在因果关 系，那么表征它们的数据之间肯定存在相关关系。行为关系和数据关系之间存在不对称性，数据相关是行为相关

的必要条件而非充分条件。

计量经济学模型描述和揭示的是经济行为上的因果关系。在一个单方程模型中，作为解释变量的一定是被解 释变量的原因，解释变量的状态和变化决定了被解释变量的状态和变化。如果直接依据数据之间的关系选择和确 定模型的解释变量，经常会将仅仅在数据上相关而在行为上无关的变量选择为模型的解释变量，误将必要条件当 作充分条件。

（2）数据关系分析在总体回归模型设定中仍然具有重要的作用。由于人们认识的局限，在经济行为分析中 发现的因果关系并不一定都是正确的，所以在经济行为分析的基础上进行数据关系的统计检验是完全必要的，以达到“去伪存真”的效果。数据关系分析是总体回归模型设定的有效工具，这就是计量经济学模型总体设定的“统 计检验必要性”原则。

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． 已知双方程模型:

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:

估计。

【答案】（1）估计的一致性是指，随着样本容量的增加，即当

敛于参数的真值，即有。

是的一致5． 什么是估计的一致性? 试通过一元模型证明对于工具变量法的斜率的估计量时，参数估计量依概率收

（2）对于一元线性回归模型，可推导出正规方程组:

由于与相关，因为用替换第二个正规方程中的后一个，可得:

解线性方程组，可得:

参数估计量与总体参数真值之间的关系为:

两边取概率极限，可得:

如果工具变量Z 选取恰当，则有:

所以，

。