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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K指出稳健标准误和稳健f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g寫>1)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：儿=S+"內，+勺心「+-+勺”+®的误差项满足：6=P£,-+Pl£.-2+…+Pg+叫9其中匕是白噪声。原假设：门=0,02=0,•••,Pq=0那么，以下两种回答都可以。
2、1)、(1).儿对Xk,x2r,•••,(z=l,2,-,T)做OL5回归，求出O£5残差玄；⑵.s,对兀,X2f,・・・，",虬,匚2,…,做015回归,(f=g+l,彳+2,…,T),得到炉；(3).计算⑵中的—乩联合F检验统计量。若F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q(9>1)阶自相关；否则，则判定判定回归模型的随机误差项不存在°(°>1)阶自相关。2)、完成了1)中的(1)、(2)两步以后，运用布劳殊一戈弗雷检验(BreschGoIdferytest)lm=(S由于它在原假设成立时渐近服从h•壮分布。当大于临界值，则判定回归模型的随机误差项存在§(
3、。>1)阶自相关；否则，判定回归模型的随机误差项不存在q(§>1)阶自相关。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？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F在数值上大于德宾—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1(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
4、谬误回归。4、一般的几何滞后分布模型具有形式：'；++£，£（吕）=0,cov（£，6）=b适$但是担心山可能会有测量误差，即
5、实际得到的“可能是x；=xf+v,,v,是白噪声。如果己经知道存在与丘相关但与®和匕不相关的工具变量乙，如何检验乙是否存在测量误差？答：已知存在与£相关但与®和匕不相关的工具变量乙，用最小二乘法估计模型€=绻+"厶+匕，得到残差必=€-必-岔©。把残差叱作为解释变量放入回归方程y,=a+j3xl+^t+ult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7-检验。比：J=0（卩与①之间没有相关性）H,：SH0（"与®之间有相关性）注意，由y,=a+/3x,+（5vf+u,可推得y,-a-fix,+m,,即：st=<5p,+u,.利用对儿=q+/K+吕所做回归得到的残差岔
6、替代①，对系数3作OZLS估计，当/-检验显著时就表明“与®之间有相关性，即耳存在测重误差。否则就没有。6、考虑一个单变量平稳过程>'r=a0+ayt-X++卩X_+S,(1)这里，=Z/D（O,a-2）以及^<18由于（1）式模型是平稳的，儿和耳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）'•=匕）+冬只+0X+0X（2）也就是y•=+偲~0、）F=灯+&£（3）l-aI1-CTj这里人是y•关于F的长期乘数，重写（1）式就有：△儿=a（）+（a,-l）y,_,+卩3+（A）+Ak-i+£=a。+（d—^y.-i-心一匕兀_J+0（）g+£t（4
7、）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：若对谋差修正（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：△兀=4+（4+①卩―一心一匕兀“）+®=卩7+（>-i一«）—人兀_）+6儿_］（儿“一心一匕兀J+®1yt>f（x）其中//=L为虚拟变
