2017年电子科技大学计量经济学考研复试核心题库
● 摘要
一、简答题
1． 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。
2． 利用最小二乘法对回归模型进行估计时，为什么要对模型进行基本假定?
【答案】回归分析的目的是要通过样本回归模型（方程）尽可能准确地估计总体回归模型（方程）。回归分析估计方法中应用最普遍和广泛的就是最小二乘法，为保证根据最小二乘法得到的参数估计量具有优良的统计特性，通常对模型提出若干基本假定，在这些假定条件满足的情况下，普通最小二乘法得到的估计量是具有最小方差的线性无偏估计量，否则，该方法就不再适用，而要发展新的方法。因此，从严格意义上来说，对模型的假定实际上是针对最小二乘法的。
3． 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
二、计算题
4． 已知误差修正模型:
证明:如果再加进滞后两期的误差修正项【答案】因为
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，该模型就会存在完全多重共线性。
即滞后两期的误差修正
项
与滞后一期的
5． 考虑以下过原点回归:
、
完全可以表示成滞后一期的误差修
正的线性组合，所以该模型存在完全多重共线性。
（l ）求参数的OLS 估计量; （2）对该模型，是否仍有结论
【答案】（l ）根据最小二乘原理，需求参数估计量
使得残差平方和最小，即:
对其分别求关于
的偏导，并令偏导值为0，即得到正规方程组:
或:
解得:
（2）由（1）中的正规方程组知，对该模型仍有:
，即过原点的线性方程的残差和不一定为零。 但不存在
6． 粮食生产模型为正模型的表达式。
【答案】误差修正模型的表达式为:
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，经检验InQ 、
InA t ，和InC t ，都是I （l ）变量且相互之间存在CI （1，l ）关系，请写出由该模型导出的误差修
7． 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:
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