博士计量经济学试题

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1、--《计量经济学》博士研究生入学试题（A）解答一、简答题1、指出稳健标准误和稳健统计量的适用条件。答：稳健标准误和稳健统计量的适用条件是样本容量较大的的场合。在大样本容量的情况下，一般在横截面数据分析中总是报告稳健标准误。在小样本情况下，稳健统计量不那么接近分布，从而可能导致推断失误。2、若回归模型的随机误差项可能存在（）阶自相关，应采用什么检验？其检验过程和检验统计量是什么？答：如果模型：的误差项满足：，其中是白噪声。原假设:,,…，那么，以下两种回答都可以。1）、(1).对,,…,()做回归,求出残差；(2).对,,…,,,,…，做回归,(),得到；(3).计算(2)中的,,…，联合检验

2、统计量。若----检验统计量大于临界值，则判定回归模型的随机误差项存在（）阶自相关；否则，则判定判定回归模型的随机误差项不存在（）阶自相关。2）、完成了1）中的（1）、（2）两步以后，运用布劳殊—戈弗雷检验（BreschGoldferytest），由于它在原假设成立时渐近服从分布。当大于临界值，则判定回归模型的随机误差项存在（）阶自相关；否则，判定回归模型的随机误差项不存在（）阶自相关。1、谬误回归的主要症状是什么？检验谬误回归的方法主要有哪些？在回归中使用非平稳的时间序列必定会产生伪回归吗？答：格兰杰（Granger）和纽博尔德（Newbold）认为在用时间序列数据进行回归估计时，如果在数

3、值上大于德宾—沃特森统计量，则我们应当怀疑有谬误回归存在。检验谬误回归的方法主要是用DF和ADF检验考察回归的残差是否服从I(0)，进而判定变量之间的关系是否为协积的，从而检验出谬误回归的存在性。----回归中使用非平稳的时间序列不一定会产生谬误回归，比如两个协积的变量，虽然它们可以非平稳，但是不会产生谬误回归。4、一般的几何滞后分布模型具有形式：，，，。如何对这类模型进行估计，才能获得具有较好性质的参数估计量？答：对一般的几何滞后分布模型，有限的观测不可能估计无限的参数。为此，必须对模型形式进行变换：注意到：，从而：由于与相关，所以该模型不能用OLS方法进行估计，必须采用诸如工具变量等方法

4、进行估计，才能获得具有较好性质的参数估计量。5、假定我们要估计一元线性回归模型：，，但是担心可能会有测量误差，即实际得到的可能是，是白噪声。如果已经知道存在与相关但与和----不相关的工具变量，如何检验是否存在测量误差？答：已知存在与相关但与和不相关的工具变量，用最小二乘法估计模型，得到残差。把残差作为解释变量放入回归方程，用最小二乘法估计这个人工回归，对显著性假设运用通常的检验。：（与之间没有相关性）：（与之间有相关性）注意，由可推得，即：。利用对所做回归得到的残差替代，对系数作估计，当检验显著时就表明与之间有相关性，即存在测量误差。否则就没有。6、考虑一个单变量平稳过程（1）这里，以及。

5、由于（1）式模型是平稳的，都将达到静态平衡值，即对任何有：，于是对（1）式两边取期望，就有(2)也就是----(3)这里是关于的长期乘数，重写(1)式就有：(4)我们称(4)式为(1)式的误差修正机制（Error-correctionMechanism）表达式（ECM）。在（4）式中我们可以发现长期均衡的正、负偏离对短期波动的作用是对称的。假如这种正、负偏离对短期波动的作用不是对称的，那么模型应该如何设计与估计？答：若对误差修正（ECM）模型，假如发现长期均衡的正、负偏离对短期波动的作用是非对称的话，模型可以设计如下：其中为虚拟变量，表示Y偏离的方向。当正偏离时，，误差修正项系数为；当为负偏

6、离时，，误差修正项系数为。参数估计的方法可用MLE，也可用OLS。7、检验计量经济模型是否存在异方差，可以用布罗歇—帕甘检验（BreuschPagan）和怀特（White）检验，请说明这二种检验的差异和适用性。答：当人们猜测异方差只取决于某些解释变量时，布罗歇—帕甘检验（Breusch----Pagan）比较适合使用；当人们猜测异方差不仅取决于某些解释变量，还取决于这些自变量的平方和它们的交叉乘积项时，怀特（White）检验比较适合使用。虽然，有时使用布罗歇—帕甘检验无法检验出异方差的存在，但用怀特（White）检验却能检测出来。不过，怀特（White）检验要用掉很多自由度。8、在模型设定时

7、，如果遗漏重要变量，那么模型中保留下来的变量系数的OLS估计是无偏和一致的吗？请举简例说明。答：在模型设定时，如果遗漏重要变量，那么模型中保留下来的变量系数的OLS估计通常是有偏和不一致的。例如，假定工资模型为：如果估计时遗漏了变量，得到如下估计模型：即使假定无关，我们也容易证明与也都是有偏和不一致的，且有：由于，并且变量与正相关，因此，是正偏误和不一致的。二、综合题----1、为了比较、和三个经济结构相类似