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一、简答题

1． 假使在回归模型

中，用不为零的常数

去乘每一个x 值，这会不会改变Y

的拟合值及残差? 如果对每个x 都加大一个非零常数【答案】回归模型则有:

的拟合值与残差分别为:

（1）记

，则有:

记新总体模型对应的样本回归模型为:

则有:

，又会怎样?

，

的样本回归模型记为

于是在新的回归模型下，Y 的拟合值与残差分别为:

因此，对x 乘非零常数后，不改变Y 的拟合值与模型的残差。 （2）记

，则有

，于是新模型的回归参数分别为:

在新的回归模型下，Y 的拟合值与残差分别为:

因此，对x 都加大一个非零常数后，也不改变Y 的拟合值与模型的残差。

2． 联立方程计量经济学模型的单方程估计有哪些主要的方法? 其适用条件和统计性质各是什么? ，间接最小【答案】联立方程计量经济学模型的单方程估计方法主要有:狭义的工具变量法（IV ）二乘法（ILS ）和两阶段最小二乘法（2SLS ）。

狭义的工具变量法（IV ）和间接最小二乘法（ILS ）只适用于恰好识别的结构方程的估计。两阶段最小二乘法（2SLS ）既适用于恰好识别的结构方程，又适用于过度识别的结构方程。

用工具变量法估计的参数，一般情况下，在小样本下是有偏的，但在大样本下是渐近无偏的。如果选取的工具变量与方程随机误差项完全不相关，那么其参数估计量是无偏估计量; 对于间接最小二乘法，对简化式模型应用普通最小二乘法得到的参数估计量具有线性性、无偏性、有效性。通过参数关系体系计算得到结构方程的结构参数估计量在小样本下是有偏的，在大样本下是渐近无偏的; 采用二阶段最小二乘法得到结构方程的结构参数估计量在小样本下是有偏的，在大样本下是渐近无偏的。

3． 在经典计量经济学模型中，通常选择哪些类型的数据作为样本数据? 对被解释变量样本数据有哪些假定?

【答案】在经典的计量经济学模型中，所利用的数据或者只是截面数据或者只是时间序列数据; 作为被解释变量 的样本观测值必须是连续型的随机变量，且与随机干扰项同分布，得到的观测值完全反映被解释变量的实际状态。

二、计算题

4． 某大学2009级研究生考试分数及录取情况数据表（N=85）:

变量x 表示考生考试分数; Y=l表示考生被录取，0表示未录取; 虚拟变量D 1=I表示应届生，D 0=0表示非应届生。根据所给数据建立二元离散Logit 模型与Probit 模型。 【答案】（1）估计二元离散Logit 模型

在Eviews 软件中，选择“Quick\Estimate Equation”，在出现的对话框中输入“Y C X D”，并在“Quiek \Estimate Setting ”的“Methods ”栏内选择“Binary ”，再在新出现的选项中选择“Logit ”，点击OK ，输出结果为:

则估计的Logit 模型为:

（2）估计Probit 模型