2017年南京航空航天大学593,经济学综合之计量经济学复试实战预测五套卷
● 摘要
一、简答题
1． 为什么要建立联立方程计量经济学模型? 联立方程计量经济学模型适用于什么样的经济现象? 【答案】经济现象是极为复杂的，其中诸因素之间的关系，在很多情况下，不是单一方程所能描述的那种简单的单向因果关系，而是相互依存，互为因果的，这时，就必须用联立的计量经济学方程才能描述清楚。所以与单方程适用于单一经济现象的研究相比，联立方程模型适用于描述复杂的经济现象，即经济系统。
2． 为什么说间接最小二乘法（ILS ）和二阶段最小二乘法（2SLS ）也是工具变量方法? 【答案】分别采用狭义工具变量法、间接最小二乘法和二阶段最小二乘法的估计量分别为:
可以看到，三种结果是用不同的工具变量方法估计得到的，区别仅在于工具变量选取不同。比较，他们选取了同样一组变量X 作为结构
狭义工 量法和间接最小二乘法的参数估计量（l ）和（2）方程中解释变量
的工具变量，只是次序不同。比较二阶段最小二乘法的估计量和间接
作为结构方程
，间接最小二乘法选取X 作为结构方程中解释变量最小二乘法的参数估计量（3）和（2）
的工具变量，二阶段最小二乘法选取x 的线性组合
中内生解释变量Y 0的工具变量，选取X 0作为自己的工具变量。
对于恰好识别的结构方程，狭义工具变量法、间接最小二乘法和二阶段最小二乘法三种方法是等价的。
3． 简述结构式方程的识别条件。 【答案】联立方程计量经济学模型的结构式和k 表示，矩阵如果如果如果
中的第i 个方程中包含g i 个内生变量
，模型系统中内生变量和先决变量的数目仍用g （含被解释变量） 和k i 个先决变量（含常数项）
表示第i 个方程中未包含的变量（包括内生变量和先决变量）在其他g-1，则第i 个结构方程不可识别。 ，则第i 个结构方程可以识别，并且 ，则第i 个结构方程恰好识别；
第 2 页，共 38 页
个方程中对应系数所组成的矩阵。于是，判断第i 个结构方程识别状态的结构式条件为:
如果，则第i 个结构方程过度识别。其中符号R 表示矩阵的秩。一般将该条件的前
一部分称为 秩条件，用以判断结构方程是否识别; 后一部分称为阶条件，用以判断结构方程恰好识别或者过度识别。
二、计算题
4． 对于一元线性回归模型计量与用于斜率参数
【答案】统计量和F 统计量的表达式分别为:
由题可知
，则
，证明，用于方程总体线性显著性检验的F 统
。
显著性检验的t 统计量之间的关系为:
5． 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?
第 3 页，共 38 页
（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
，D 1与D 3系数的t 统计量绝对
值大于临界值， 因此在统计上是显著的。
6． 在一项对某社区家庭对某种消费品的消费需要调查中，得到下表所示的资料。
请用手工与软件两种方式对该社区家庭对该商品的消费需求支出作二元线性回归分析，其中手工方式要求以矩阵表达式进行运算。
（1）估计回归方程的参数及随机干扰项的方差
，计算
及
。
（2）对方程进行F 检验，对参数进行，检验，并构造参数95%的置信区间。
（3）如果商品单价变为35元，则某一月收入为20000元的家庭的消费支出估计是多少? 构造该估计值的95%的置信区间。 【答案】手工计算
（1）根据题意，二元样本回归方程的参数估计值为:
其中
第 4 页，共 38 页
相关内容
相关标签