2004年《计量经济学》期末考试试卷b

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1、2003-2004年《计量经济学》期末考试试卷B一、名词解释1.计量经济学2.两阶段最小二乘法3.外生变量4.联立方程的识别二、简答题1.异方差存在的原因、后果及克服方法2.简单解释随机扰动项包括那几个方面3.运用计量经济学方法解决经济问题的步骤三、计算分析题1.请根据下面的资料，研究河北省农民收入与消费问题。年份项目1994199519961997199819992000200120022003生活消费支出（百元）8111414131314141516农民人均纯收入（百元）111721232424

2、252627292.对下面的联立方程进行识别四、论述题试述《计量经济学》对你今后学习的影响和作用。2003——2004学年《计量经济学》期末考试试卷B答案一、名词解释1．计量经济学：是融合数学、统计学及经济理论，结合研究经济行为和现象的理论和实务。2．两阶段最小二乘法：两个阶段分别应用最小二乘法，故叫两阶段最小二乘法。3．外生变量：所谓外生变量是指不是由模型系统范围决定的量。4．联立方程的识别：构成联立方程的单个方程在其联立方程中具有唯一的统计形式，则此方程叫做可识别，否则叫做不可识别。若联立方程中

3、的每一个方程都可识别，这个联立方程叫做可识别，否则叫做不可识别。二、简答题1．异方差存在的原因、后果及克服方法答：存在的原因：这是因为随机项包括了测量误差和模型中被省略的一些因素对变量的影响。后果：由于异方差的存在，使得假定的随机项不符合实际情况。若仍用此模型估计参数，将会出现严重的后果，即使得估计量的方差增大，对估计量的t检验失效，进而降低回归方程的预测精度。1）OLS估计量仍然是线形的；2）OLS也是无偏的；3）但他们不再具有最小方差性；4）根据常用估计OLS估计量方差的公式得到的方差通常是有偏

4、的；5）建立在分布和F分布之上的假设检验是不可靠的。克服方法：分两种情况1）误差方差为已知时，采用加权最小二乘法。2）误差方差为未知时，关键就是找出异方差的具体形式，然后进行变换来消除异方差。2．简单解释随机扰动项包括那几个方面答:(1)模型中省略的变量(2)一些随机因素(3)测量误差(4)确定数学模型形式的误差3．用计量经济学方法解决经济问题的步骤答：1）建立模型；2）估计参数；3）验证理论；4）使用模型。三、计算分析题1.请根据下面的资料，研究河北省农民收入与消费问题。年份19941995199

5、61997199819992000200120022003项目生活消费支出（百元）8111414131314141516农民人均纯收入（百元）11172123242425262729由经济理论可知，农民生活消费支出与其纯收入之间具有相关关系。农民生活消费支出的根本来源在于其取得的纯收入，因此农民人均纯收入的增长是其生活消费支出增加的原因。另外，农民生活消费支出还受储蓄、心理偏好等因素的影响，所以建立的模型是回归模型。设Ct为农民生活消费支出，Y为农民人均纯收入，则可建立如下回归模型Ct=c+aYtD

6、ependentVariable:CTMethod:LeastSquaresDate:12/15/97Time:16:44Sample:19942003Includedobservations:10VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.YT0.4062380.0465008.7362500.0000C3.9784091.0808673.6807550.0062R-squared0.905126Meandependentvar13.20000Adjus

7、tedR-squared0.893266S.D.dependentvar2.250926S.E.ofregression0.735380Akaikeinfocriterion2.399998Sumsquaredresid4.326269Schwarzcriterion2.460515Loglikelihood-9.999988F-statistic76.32207Durbin-Watsonstat1.329130Prob(F-statistic)0.000023回归方程为Ct=3.9784+0.40

8、62Yt(3.6801)(8.7363)因为T(a)=8.7363>T0.025(8)=2.306F=76.3221>F0.05(1,8)=5.32所以回归方程及其系数是显著的.R2=0.9051,说明回归方程与样本观测值拟合优度很好.1.对下面的联立方程进行识别把结构模型写作一般形式(引入虚拟变量X≡1作为外生变量)0S+D-a1P1-a2P2-a3Y-a4T+0C+a0X=uS+0D-b1P1-b2P2+0Y-b4T-b3C+b0X=v-S+D+0P1+0P2+0