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时间:2018-09-26
《计量经济学 (第二版)庞皓 科学出版社 第十一章练习题解答》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第十一章11.1考虑以下凯恩斯收入决定模型:其中,C=消费支出,I=投资指出,Y=收入,G=政府支出;和是前定变量。(1)导出模型的简化型方程并判定上述方程中哪些是可识别的(恰好或过度)。(2)你将用什么方法估计过度可识别方程和恰好可识别方程中的参数。练习题11.1参考解答:由模型的结构型,M=3,K=2。下面只对结构型模型中的第一个方程和第二个方程判断其识别性。首先,用阶条件判断。第一个方程,已知,因为所以该方程有可能为过度识别。第二个方程,已知,因为所以该方程有可能恰好识别。第三个方程为定义式,故可不判断其识别性。其次
2、,用秩条件判断。写出结构型方程组的参数矩阵对于第一个方程,划去该方程所在的行和该方程中非零系数所在的列,得由上述矩阵可得到三个非零行列式,根据阶条件,该方程为过度识别。事实上,所得到的矩阵的秩为2,则表明该方程是可识别,再结合阶条件,所以该方程为过度识别。同理,可判断第二个方程为恰好识别。(2)根据上述判断的结果,第一个方程可用两段最小二乘法估计参数;第二个方程可用间接最小二乘法估计参数。11.2考虑如下结果:OLS:=0.924OLS:=0.982TSLS:=0.920TSLS:=0.981其中、、和分别是收益,价格,进
3、口价格以及劳动生产力的百分率变化(所有百分率变化,均相对于上一年而言),而代表未填补的职位空缺率(相对于职工总人数的百分率)。试根据上述资料对“由于OLS和TSLS结果基本相同,故TSLS是无意义的。”这一说法加以评论。练习题11.2参考解答:从两种方法估计的结果看,尽管系数的估计值非常接近,但不能说用TSLS方法估计得到的估计值无意义。原因是用TSLS方法能保证参数的估计是一致的,而用OLS方法估计得到的参数估计值在统计上是有偏且非一致。因此,从这个意义上说,运用TSLS方法得到的参数估计值可靠、可信。11.3考虑如下的
4、货币供求模型:货币需求:货币供给:其中,M=货币,Y=收入,R=利率,P=价格,为误差项;Y、R和P是前定变量。(1)需求函数可识别吗?(2)供给函数可识别吗?(3)你会用什么方法去估计可识别的方程中的参数?为什么?(4)假设我们把供给函数加以修改,多加进两个解释变量和,会出现什么识别问题?你还会用你在(3)中用的方法吗?为什么?练习题11.3参考解答:(1)首先,用阶条件判断如下:根据模型可知,对于需求函数,有所以,该方程有可能是恰好识别。其次,用秩条件判断。将结构型模型转化为简化型模型后,写出其系数的矩阵为对于需求函数
5、,划掉第一行和第一行里零所对应的非零元素以外的元素,得到一个非零元素,即1,按照秩条件原理,说明该方程为恰好识别。(2)根据识别的原理,对于供给函数,运用阶条件有所以,该方程有可能是过度识别。对于供给函数,按秩条件原理,可得三个非零元素,按照秩条件的原理,说明该方程为过度识别。(3)对于货币需求函数在过度识别的情况下,可考虑用间接最小二乘法估计参数;对于货币供给函数为恰好识别的情况下,可考虑用两段最小二乘法估计参数。(4)在货币供给函数里再引进变量和,使得函数变为过度识别的情况,这时对参数的估计就只能用两段最小二乘法。11
6、.4考虑以下模型:其中(货币供给)是外生变量;为利率,为GDP,它们为内生变量。(1)请说出此模型的合理性。(2)这些方程可识别吗?假使把上述模型改变如下:判断此方程组是否可识别,其中为滞后内生变量。练习题11.4参考解答:(1)在上述第二个函数显然不正确,因为,按照经济学原理,GDP应该受到投入要素的影响,而不是货币的价值利率的影响。(2)根据识别的意义,可知上述模型中第一个方程,包含了模型中的全体变量,所以为不可识别;根据识别的阶条件,已知,对于第一个方程,有则表明该方程为不可识别。第二个方程除了和外,还有第一个方程没
7、有包含的变量,所以该方程为可识别。从而整个方程组为不可识别。(3)将模型变为上述第二种形式,从结构的形式看与第一种情况一致,所以方程组的识别情况没有变化,仍然为不可识别。11.5设我国的关于价格、消费、工资模型设定为其中,I为固定资产投资,W为国有企业职工年平均工资,C为居民消费水平指数,P为价格指数,C、P均以上一年为100%,样本数据见下表11.6。表11.6样本数据年份全社会固定资产投资总额I/亿元国有企业在岗职工平均工资W/元居民消费水平指数C价格指数P19928080.12930113.3106.41993130
8、72.33593108.4114.7199417042.14708104.6124.1199520019.35663107.8117.1199622913.56269109.4108.3199724941.16647104.5102.8199828406.27644105.999.2199929854.
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