计量经济学期末试题及答案（2002年）

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1、清华大学经济管理学院计量经济学期末试题及答案（2002年）（2小时，开卷，满分100分）⒈（共40分，每小题4分）建立中国居民消费函数模型t=1978,1979,…,2001其中表示居民消费总额，表示居民收入总额。⑴能否用历年的人均消费额和人均收入数据为样本观测值估计模型？为什么？⑵人们一般选择用当年价格统计的居民消费总额和居民收入总额作为样本观测值，为什么？这样是否违反样本数据可比性原则？为什么？⑶如果用矩阵方程表示该模型，写出每个矩阵的具体内容，并标明阶数；⑷如果所有古典假设都满足，分别从最小二乘原理和矩方法出发，推导出关于

2、参数估计量的正规方程组；⑸如果与存在共线性，证明：当去掉变量以消除共线性时，的估计结果将发生变化；⑹如果模型中为随机解释变量且与相关，证明：如果用OLS估计该消费函数模型，其参数估计量是有偏的；⑺如果模型中为随机解释变量且与相关，选择政府消费为的工具变量（满足工具变量的所有条件），写出关于参数估计量的正规方程组；⑻如果经检验表明模型存在一阶序列相关，而需要采用广义差分法估计模型，指出在常用的软件中是如何实现的？⑼在不受到限制的情况下，的值域为，写出的对数似然函数；⑽试分析，以t=1978,1979,…,2001数据为样本观测值，

3、能否说“样本是从母体中随机抽取的”？那么采用OLS估计模型参数，估计结果是否存在偏误？为什么？答：⑴不可以。因为历年的人均消费额和人均收入并不是从居民消费总额和居民收入总额的总体中随机抽取的样本，违背了样本与母体的一致性。⑵因为历年的居民消费总额和居民收入总额具有大致相同的“价格”指数，是否将它们转换为不变价数据并不重要，不影响数据在样本点之间的可比性。⑶其中⑷从最小二乘原理出发，推导关于参数估计量的正规方程组：从矩方法出发，推导关于参数估计量的正规方程组：⑸从矩方法出发推导关于参数估计量的正规方程组的第一步可以写成：导出的方程

4、组为：当去掉变量，构成一个一元模型，其关于参数估计量的正规方程组为由于与存在共线性，上式第2个方程中缺少的与乘积项不为0，所以去掉该项会影响方程组的解，使得的估计结果将发生变化。⑹如果模型中为随机解释变量且与相关，上述方程组中的第3个方程非齐次。而用OLS估计该消费函数模型，认为正规方程组是齐次方程组，所以其参数估计量是有偏的。⑺选择政府消费为的工具变量，得到关于参数估计量的正规方程组为：⑻在解释变量中增加。⑼的对数似然函数为⑽严格地，不能说“样本是从母体中随机抽取的”，因为的值域为，而实际的样本观测值集中于某一区域。那么采用O

5、LS估计模型参数，估计结果是存在偏误的，因为样本实际上是选择性的。⒉（共20分，每小题5分）下列为一完备的联立方程计量经济模型其中C为居民消费总额、I为投资总额、Y为国内生产总值、为政府消费总额，样本取自1978—2000年。⑴说明：对于消费方程，用IV、ILS、2SLS方法分别估计，参数估计结果是等价的。⑵说明：对于投资方程，能否用IV、ILS方法估计？为什么？⑶对于该联立方程计量经济模型，如果采用2SLS估计指出其优缺点。⑷如果该模型的每个结构方程的随机项具有同方差性和序列不相关性，而不同结构方程的随机项之间具有同期相关性。

6、写出它们的方差协方差矩阵。答：⑴因为消费方程是恰好识别的结构方程，用IV、ILS、2SLS方法分别估计，都可以看成为工具变量方法，而且都以所有先决变量的结合为工具变量，所以参数估计结果是等价的。⑵投资方程是过度识别的结构方程，所以不能用IV、ILS方法估计。如果用IV、ILS方法估计，会得到多组不同的参数估计结果。⑶2SLS估计的优点是：既适用于恰好识别的消费方程，又适用于过度识别的投资方程；由于第一阶段采用所有先决变量作为解释变量，所以在分别估计消费方程和投资方程时，都利用了所有先决变量的信息；克服了每个方程中内生解释变量与随

7、机项相关的问题。缺点是没有利用方程之间相关性信息，对于该模型系统，消费方程和投资方程的随机项显然是相关的。⑷⒊（共30分，每小题5分）简单回答以下问题：⑴分别指出两要素C-D生产函数、两要素一级CES生产函数和VES生产函数关于要素替代弹性的假设。⑵在一篇博士论文中设计的生产函数模型为：其中，Y为产出量，K、L为资本和劳动投入量，为第i种能源投入量，其它为参数。试指出该理论模型设计的主要问题，并给出正确的模型设计。⑶建立城镇居民食品类需求函数模型如下：其中V为人均购买食品支出额、Y为人均收入、为食品类价格、为其它商品类价格。拟定

8、每个参数的数值范围，并指出参数之间必须满足的关系。⑷指出在实际建立模型时虚变量的主要用途。⑸两位研究者分别建立如下的中国居民消费函数模型和其中表示居民消费总额，表示居民收入总额。由相同的样本和相同的估计方法，得到了不同的居民边际消费倾向估计值。如何解释这种现象？