2006《计量经济学》试题(A)

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1、《计量经济学》博士研究生入学试题(A)一、简答题(每题5分,共40分)1、指出稳健标准误和稳健统计量的适用条件。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?3、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?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?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

2、是否存在测量误差?6、考虑一个单变量平稳过程(1)这里,以及。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)5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?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(

3、White)检验,请说明这二种检验的差异和适用性。8、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估计是无偏和一致的吗?请举简例说明。二、综合题(每题15分,共60分)1、为了比较、和三个经济结构相类似的城市由于不同程度地实施了某项经济改革政策后的绩效差异,从这三个城市总计个企业中按一定规则随机抽取个样本企业,得到这些企业的劳动生产率作为被解释变量,如果没有其它可获得的数据作为解释变量,并且城市全面实施这项经济改革政策,城市部分实施这项经济改革政策,城市没有实施这项经济改革政策。如何建立计量经济模型检验、和这三个城市之间由于不同程度实施

4、某项经济改革政策后存在的绩效差异?2、用观测值和估计模型得到的估计值为和括号内为t统计量。由于的t值较小,去掉滞后回归自变量重新估计模型,这时,R2为多少?3、对线性回归模型:,()------------(1)满足。假定可以作为合适的工具变量,且,请导出工具变量估计量,并给出它的极限分布。4、考虑如下受限因变量问题:1)、二元离散选择模型中的Logit模型,在给定,条件之下的条件概率为:     在重复观测不可得的情况下,运用极大似然估计方法证明:5其中,,。2)、为什么利用观测所获得的正的数据来估计Tobit模型是不合理的?3)、对Tobit模型:,以及服

5、从正态分布,;;求:(1)、;(2)、对重复观测不可得的情况详细说明Heckman提出的模型估计方法。《计量经济学》博士研究生入学试题(B)一、简答题(每题5分,共40分)1、说明随机游动过程和单位根过程的联系与差异?如何检验某个经济变量具有单位根?2、协积的概念是什么?如何检验两个序列是协积的?3、在二元离散选择的模型中解释变量变化作用的符号与其系数的符号有什么关系?为什么?至少写出二点关于模型与二元离散选择的模型的区别?4、海德拉斯(Hildreth)和卢(Lu)(1960)检查分析了30个月度的时间序列观测数据(从1951年3月到1953年7月),定义了

6、如下变量:cons=每人冰激凌的消费量(按品脱计)income=每周平均的家庭收入(按美元计)price=每品脱冰激凌的价格(按美元计)temp=平均气温(°F)1)、用cons对income,price,tem和常数作线性回归模型,得到DW统计量的数值为1.0212,请说明模型存在什么病态?2)、上述模型中加入平均气温的一阶滞后项tem(-1),得到,并且该项的系数估计为负,请说明加入该项的作用以及系数为负的经济含义。3)、请写出2)中模型的另一种表达式,说明该表达式中变量系数的符号,解释符号的经济意义。5、说明和调整的之间的差异,为什么在多变量线性回归模型

7、的拟合评价中人们主要用,而不是一般的决定系数呢?6、对于一种简化的异方差模型,即假定:,这里假定可以被估计的。那么关于参数的可行的广义最小二乘估计(FGLS)量如何得到?它是否还具有广义最小二乘估计的优良性质?57、在美国有人对密歇根的AnnArbor的大学生进行调查,认为男生和女生对空间(用ROOMPER度量)和距学校的距离(用DIST度量)具有不同的观点。试问如何利用租金(用RENT度量)数据对下述模型:用检验法检验假设?注:为虚拟变量——(1;如果是女生;0;如果是男生)。8、为了研究美国住房需求情况,我们利用对3120个家庭调查的截面资料资料,对以下回

8、归模型:其中Q=3120个家庭中的任何

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