2014年厦门大学考博试题 计量经济学 和详细解答
计量经济学习题及参考答案解析详细版
计量经济学习题及参考答案解析详细版计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第⼀章绪论试列出计量经济分析的主要步骤。
⼀般说来，计量经济分析按照以下步骤进⾏：（1）陈述理论（或假说）（2）建⽴计量经济模型（3）收集数据（4）估计参数（5）假设检验（6）预测和政策分析计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对⽽⾔不重要因⽽未被引⼊模型的变量，以及纯粹的随机因素。
什么是时间序列和横截⾯数据? 试举例说明⼆者的区别。
时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民⽣产总值、就业、货币供给、财政⾚字或某⼈⼀⽣中每年的收⼊都是时间序列的例⼦。
横截⾯数据是在同⼀时点收集的不同个体（如个⼈、公司、国家等）的数据。
如⼈⼝普查数据、世界各国2000年国民⽣产总值、全班学⽣计量经济学成绩等都是横截⾯数据的例⼦。
估计量和估计值有何区别？估计量是指⼀个公式或⽅法，它告诉⼈们怎样⽤⼿中样本所提供的信息去估计总体参数。
在⼀项应⽤中，依据估计量算出的⼀个具体的数值，称为估计值。
如Y就是⼀个估计量，1nii YY n==∑。
现有⼀样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运⽤均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第⼆章计量经济分析的统计学基础略，参考教材。
请⽤例中的数据求北京男⽣平均⾝⾼的99％置信区间NS S x ==45= ⽤也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男⾼中⽣的平均⾝⾼在⾄厘⽶之间。
25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取⾃⼀个均值为120元、标准差为10元的正态总体？原假设120:0=µH备择假设 120:1≠µH 检验统计量()10/2510/25XX µσ-Z ====查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即此样本不是取⾃⼀个均值为120元、标准差为10元的正态总体。
硕士生《计量经济学I》 厦门大学《高级计量经济学I》历年试卷
要求：1－4题必做；5－10题选做五道题完成。
1．（10%）对矩阵形式的多元线性回归模型=+Y X βε其中 213111112232222223111k k nnkn n k n X X X Y X X X Y X X X Y βεβεβε⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪==== ⎪⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭Y X βεL L L LL L L M M M L1）叙述模型满足的经典假设。
2）在模型满足经典假设的情形下，证明它的OLS 估计量的方差为：21ˆ()()Var σ-'=βX X ，这里2()1,2,,i Var i n εσ==L 。
2．（10%）根据我国1985—2001年城镇居民人均可支配收入y 和人均消费性支出x 的数据，按照凯恩斯绝对收入假说建立的消费函数计量经济模型为：137.420.77 (5.88) (127.09)y x=+999.02=R ；9.51.=E S ；205.1=DW ；16151=F2451.900.87 (-0.28) (2.10)t t e x =-+20.477e R =；.3540S E =； 1.91DW =； 4.424F =1）解释模型中0.77的经济意义； 2）检验该模型是否存在异方差性；3）如果模型存在异方差，写出消除模型异方差的方法和步骤。
（显著性水平0.05α=，20.05(1) 3.84χ=；20.05(17)27.59χ=；20.05(16)26.3χ=；20.05(15)25χ=）3．（12%）设市场供求平衡结构模型为：厦门大学《高级计量经济学I 》课程试卷(A)经济学院 2005年级需求函数 t t t t Y P Q 1210μααα++-= 供给函数 t t t t P Q 2210μβββ+++=其中t Q 为供需平衡量或成交量，t P 为价格，t Y 为收入，t 为时间，1t μ与2t μ为随机项且满足0)(,0)(21==t t E E μμ。
计量经济学期末考试解答题加实验题内容及答案
Yt = β1 + β2 X 2t + β3 X 3t +ut
1.估计原模型并计算 et2 ：用 OLS 法估计原模型，计算残差 2 2 方 et 。生成新变量 et 。
2
2
ˆt，并求残差的平 et Yt - Y
2 2
X 3t 2.作辅助回归：用残差平方 et 作为异方差 i 的估计，并建立对 X 2t , X 3t , X 2t , X 3t , X 2t的 2 2 辅助回归，即 et2 = α1 + α2 X 2t + α3 X 3t + α4 X 2 t + α5 X 3t + α6 X 2t X 3t vt
8.采用 White 方法检验异方差的一般步骤： 基本思想： 如果存在异方差，其方差 i2与某解释变量有关系。可通过检验 i2是否与解 释变量有关系去检验异方差。 （1）一般 i2 未知。可用原模型回归剩余平方 ei2 作为 i2 的估计值作辅助回归。 （2）不知道关于方差与解释量变量关系及异方差的任何先验信息。 在大样本的情况下：将方差 i2或残差平方 ei 对解释变量的各种形式(如常数、解释变 量、解释变量的平方及其交叉乘积等)构成一个辅助回归，利用辅助回归建立 相应的检 验统计量来判断异方差性。
R2 准则：度量样本内拟合程度，不能保证对样本外的预测效率
校正 R2 准则：同上
赤池信息准则(AIC：模型越简洁、精度越高 AIC 值越小
施瓦茨信息准则：模型越简洁、精度越高 SIC 值越小
11.拉姆齐检验遗漏变量的 RESET 方法的一般步骤：欠拟合 将导致参数估计量和假设检验有偏且不一致；但一般情况下参数估计的方差更小。 基本思想： 如果事先知道遗漏了哪个变量，只需将此变量引入模型，估计并检验其参数是否显著 不为零即可；问题是不知道遗漏了哪个变量，需寻找一个替代变量 Z，来进行上述检验。 RESET 检验中，采用所设定模型中被解释变量 Y 的估计值Ŷ的若干次幂来充当该“替代” 变量。
计量经济学题库(超完整版)及答案汇编
计量经济学题库三、名词解释（每小题3分）1．经济变量 2．解释变量3．被解释变量4．内生变量 5．外生变量 6．滞后变量7．前定变量 8．控制变量9．计量经济模型10．函数关系 11．相关关系 12．最小二乘法13．高斯－马尔可夫定理 14．总变量（总离差平方和）15．回归变差（回归平方和） 16．剩余变差（残差平方和）17．估计标准误差 18．样本决定系数 19．点预测 20．拟合优度21．残差 22．显著性检验23.回归变差 24.剩余变差 25.多重决定系数26.调整后的决定系数27.偏相关系数 28.异方差性 29.格德菲尔特-匡特检验 30.怀特检验 31.戈里瑟检验和帕克检验32.序列相关性 33.虚假序列相关 34.差分法 35.广义差分法 36.自回归模型 37.广义最小二乘法38.DW 检验 39.科克伦-奥克特跌代法40.Durbin 两步法41.相关系数 42.多重共线性 43.方差膨胀因子 44．虚拟变量 45．模型设定误差 46．工具变量 47．工具变量法 48．变参数模型 49．分段线性回归模型50．分布滞后模型 51．有限分布滞后模型52．无限分布滞后模型 53．几何分布滞后模型54．联立方程模型 55．结构式模型 56．简化式模型 57．结构式参数 58．简化式参数 59．识别 60．不可识别 61．识别的阶条件 62．识别的秩条件63．间接最小二乘法四、简答题（每小题5分）1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。
2．计量经济模型有哪些应用？3．简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
4．对计量经济模型的检验应从几个方面入手？5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？7．古典线性回归模型的基本假定是什么？8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。
9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。
10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？ 11．简述BLUE 的含义。
2014年806真题答案
2014年厦门大学西经统考试题参考答案（注：以下各题括号中页码均为《806宏微观高分攻略》中能够找到答案的对应页码）《微观经济学》一、名词解释【考题分析】名词解释的答案较为固定，如何按照一定的套路来解释名词，在《806高分攻略》中已经提及，这里不再赘述。
【参考答案】1.边际产量递减：（P20）（同：边际报酬递减规律）当使用的某种投入要素增加时，同时其他投入要素固定，最终必然会出现一点，产出的增加量减少。
例如，当劳动投入较小时（且资本固定），投入的稍稍增加可以产生专业化分工，使得产出有较大的变化。
然而当有太多的工人时，一部分工人的工作会变得缺乏效率，劳动的边际产量下降，出现边际报酬递减规律。
（注：在技术水平和其他要素投入量不变的条件下，连续等量的增加一种生产要素的投入量，当该生产要素投入量小于某一特定值时，增加该要素投入量带来的边际产量是递增的；当这种可变要素投入量连续增加并超过这一特定值时，增加该要素投入所带来的边际产量是递减的。
）2.垄断竞争：(P53)在一个自由进出的市场中，企业销售既有差异性又有高度替代性的产品。
具体地讲垄断竞争市场应具备以下两个关键特征：第一，厂商之间通过销售有差别的产品进行竞争，这些产品之间是高度可替代的但不是完全可替代的。
第二，自由进出，新厂商带着这种产品的新品牌进入市场和现有厂商在它们的产品已无利可图时退出都比较容易。
3.三级价格歧视：(P50)根据不同的需求曲线将消费者分成两组或两组以上并对每组索取不同价格的行为。
例如：常规的和特价机票；名牌和非名牌的烈酒；对老年居民和学生的折扣；优惠券。
4.科斯定理：(P77)只要产权是明确的，当各方能够无成本地讨价还价并对大家都有利时，无论产权如何界定的，最终结果将是有效率的。
科斯定理的重要意义首先在于它打破了庇古传统，提出不管权利属于谁，只要产权关系予以明确，那么私人成本和社会成本就不会背离。
它对解决外部性问题提出了一个崭新的视角。
计量经济学201406（戴稳胜老师）思考题参考答案（陈琳整理）（1）..
计量经济学思考题（2014年6月）1、计量经济学的数据有几种类型？请至少以两种标准进行划分，并简单阐述该分类的意义。
（1）按时空标准可分为：截面数据、时间序列数据和面板数据截面数据研究的是某个时间点上的变化情况。
比如职工工资与工龄。
时间序列数据是研究在一定时间范围内的变化情况以及数据之间可能存在的某中关系。
例如，某市GDP和消费总量的时序数据。
计量经济学中，这一类数据占了很大比重。
面板数据是时间序列数据和截面数据的结合体。
既研究某段时间内又研究每个时点上的数据。
这种分类的意义：不同类型的数据用不同的模型进行度量，例如，时间序列数据用于建议时序模型。
（不是特别确定，需要听录音核实。
）（2）按数据层次划分可分为：定类数据（类别数据）、定序数据、定距数据、定比数据。
定类数据表现为类别，但不区分顺序、不计数，例如性别。
定序数据表现为类别，但有顺序，可排大小。
定距数据表现为数值，可进行加减运算，但没有绝对意义的零点，例如温度。
定比数据表现为数值，可进行加减乘除运算，有绝对意义的零点。
这种分类的特点：高层级的数据可以向低层级的数据转化。
这种分类的意义：不用层级的数据适用不同的模型。
定类数据适用logistic模型；定序数据适用多元选择模型；定距数据和定比数据适用量化模型（回归模型）。
2、经济计量模型的四个构成要素经济计量学所建造的模型，是由具体的函数—方程组成的随机的代数模型，即经济计量模型。
其构成要素有四部分：变量、参数、随机扰动项、方程式。
例如，模型u X Y ++=10ββ中，Y 是被解释变量，X 是解释变量，ß0和β1是参数，μ是随机扰动项，u X Y ++=10ββ即为方程式。
3、举例说明计量经济学的研究流程（结合宏观或微观经济学，例如以投资函数为例，此处请自行举例，下述内容为老师上课讲的消费函数的例子。
）（1）理论或假说凯恩斯说：基本的心理定律……...是，通常或平均而言，人们倾向于随着他们收入的增加而增加其消费，但比不上收入增加的那么多。
厦大真题2014
usmc eva http ADSL WMO Kraft paper cppccdoping-test 还有一个很长的INTER.....什么的缩写（太长了但是复习过程中出现过大家可以注意一下）走班族不可抗力上市公司主治医生亲情推销霸王条款背投屏幕叛逃环保电池(百科)中国梦，十八届三中全会，金砖国家，上海合作组织，丝绸之路，环太平洋经济圈，文艺复兴，莎士比亚，人文主义，象形，指事，清洁能源，pm2.5，云计算，物联网，鸦片战争，老子，儒家土豪，棱镜事件，十八届三中全会，皮特币，创业板，老年痴呆，（我一辈子都能记着这词，因为没写出来）杜莎夫人蜡像馆，史记，本草纲目，老年痴呆，本草纲目（百科）老庄，孔孟，又考了易经，还有天坛，（建议大家可以多看看川大百科出的参考书）,古希腊神话（荷马史诗，特洛伊战争，奥德赛，俄狄浦修斯，建议大家可以看看王佐良老师编的《欧洲历史文化入门》前五章），近代历史（达尔文，尼采，最后那个人我认不到字，但知道是基督教的传教士，艳片战争时期来到中国，和严复一起合翻《天演论》，基督教），时政类（斯诺登事件，美国国家安全局，欧盟峰会，无间谍协议），文化类（世界遗址组织，元上古都，什么梯田），时政类（国际自贸区，保税区，二次入世），汉语百科知识1、911 伊斯兰教基督教文明2、城镇化物质文化遗产安阳殷墟3、市场换技术国有化率发改委4、欧元区欧盟关税联盟关税壁垒5、董事长CEO TAB三巨头6、后印象派梵高7、光棍节朝鲜战争艾森豪威尔8、棱镜计划中情局爱德华斯诺登马拉拉应用文写作：翻译项目统筹公告题目给了背景介绍很全面不难写大作文：老人摔倒众人围观无人相助发表自己的看法和建议英语翻译基础CBDNYSERoyal Swedish Academy of SciencesChicago Board of TradeStakeholderMulti-polar worldEconomic aggregateGPSUNSECOAn irrevocable letter of creditShareholding systemExtensive deforestationSustainable developmentThe effect of greenhouse gasesDigital media技术传播全球价值链国际货币基金组织国有企业诚实守信碳排放虚拟经济准据法边际成本高速公路诺贝尔文学奖获得者金砖四国创意产业顾问另有说明除外石油输出国组织英译汉：关于人动物改造自然之类汉译英：经贸方面专业词汇比较多比如贸易盈余赤字之类（百科）凡尔赛宫，比萨斜塔，孙子兵法，罗丹，世界环境日，千岛之国，最后的晚餐，莫扎特，红十字，简爱，史记，雅典，蒙太奇，哭墙，小产权房，群体冲突，甄嬛体，跑酷，古埃及，绿色和平组织，信用卡套现，希腊三哲学家，龙文化irrenewable resources , air pollution index, emergenceresponse capacity, priority development field , next generationinformation technology, targeted group, system of governanceaccountability, service oriented government, extra-budgetary fund, goabroad strategy, contiguous poor areas, BRICS,DINK, OPEC, NPC中译英：白色污染，城市热岛效应，豆腐渣工程，单位国内生产总值能耗，总体战略，公务接待，南水北调，教育公平，免费九年义务教育，差额选举，依法治国，固有领土，继往开来，智能电网，大学毛入学率。
厦门大学经济学考博XXXX计量经济学
《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t 统计量的适用条件。
2、 若回归模型的随机误差项可能存在q （1>q ）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：()∑∞=-+-+=01i t i t it x y ελβλα， ()0=t E ε，()s t s t ,2,cov δσεε=， 10<<λ 。
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：t t t x y εβα++=， ()0=t E ε， ()s t s t ,2,cov δσεε=但是担心t x 可能会有测量误差，即实际得到的t x 可能是t t t x x ν+=*，t ν是白噪声。
如果已经知道存在与*t x 相关但与t ε和t ν不相关的工具变量t z ，如何检验t x 是否存在测量误差？6、考虑一个单变量平稳过程t t t t t x x y y εββαα++++=--110110 （1）这里，()2,0σεIID t ≅ 以及11<α 。
由于（1）式模型是平稳的，t t x y 和都将达到静态平衡值，即对任何t 有：()t y E y =* ， ()t x E x =*于是对（1）式两边取期望，就有****+++=x x y y 1010ββαα ( 2)也就是()***+=-++-=x k k x y 101101011αββαα (3)这里1k 是*y 关于*x 的长期乘数，重写(1)式就有：()()t t t t t x x y y εβββαα+++∆+-+=∆--11001101()()t t t t x x k k y εβαα+∆+---+=--01101101 (4)我们称(4)式为(1)式的误差修正机制（Error-correction Mechanism ）表达式（ECM ）。
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2014年厦门大学考博试题 计量经济学和详细解答一、简答题1、 指出稳健标准误和稳健t 统计量的适用条件。
答：稳健标准误和稳健t 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t 统计量不那么接近t 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q （1>q ）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：t pt t t t x x y εαααα+++++= 22110的误差项满足：t q t q t t t v ++++=---ερερερε 2211，其中t v 是白噪声。
原假设0H : 01=ρ,02=ρ,…，0=q ρ 那么，以下两种回答都可以。
1）、(1). t y 对t x 1,t x 2,…,pt x ( T t ,,2,1 =)做OLS 回归,求出OLS 残差t εˆ； (2). t εˆ对t x 1,t x 2,…,pt x , 1ˆ-t ε,2ˆ-t ε,…，q t -εˆ做OLS 回归, ( T q q t ,,2,1 ++=),得到2R ；(3). 计算(2)中的1ˆ-t ε,2ˆ-t ε,…，q t -εˆ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 （1>q ）阶自相关；否则，则判定判定回归模型的随机误差项不存在q （1>q ）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（Bresch Goldfery test ）()2R q T LM -=，由于它在原假设0H 成立时渐近服从22ˆq χσ∙分布。
当LM 大于临界值，则判定回归模型的随机误差项存在q （1>q ）阶自相关；否则，判定回归模型的随机误差项不存在q （1>q ）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2R 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：()∑∞=-+-+=01i t it it xy ελβλα， ()0=t E ε，()s t s t ,2,cov δσεε=， 10<<λ 。
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 ()∑∞=-+-+=0101i t i t it x y ελλαα，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： ()1011101it t i t i y x ααλλε∞----==+-+∑， 从而：()()101111t t t t t y y x λαλαλελε----=++--()()011111t t t t t y x y αλαλλελε--=++-+--由于1t y -与1t ε-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：t t t x y εβα++=， ()0=t E ε， ()s t s t ,2,cov δσεε=但是担心t x 可能会有测量误差，即实际得到的t x 可能是t t t x x ν+=*，t ν是白噪声。
如果已经知道存在与*t x 相关但与t ε和t ν不相关的工具变量t z ，如何检验t x 是否存在测量误差？ 答：已知存在与*t x 相关但与t ε和t ν不相关的工具变量t z ，用最小二乘法估计模型t t t v z a a x ++=*10，得到残差t t t z a a x v10ˆˆˆ--=*。
把残差t νˆ作为解释变量放入回归方程t t t t u vx y +++=ˆδβα，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-t 检验。
0H ：0=δ （t x 与t ε之间没有相关性） 1H ：0≠δ （t x 与t ε之间有相关性）注意，由t t t t u vx y +++=ˆδβα可推得t t t t u v x y +=--ˆδβα，即：t t t u v +=ˆδε。
利用对t t t x y εβα++=*所做回归得到的残差t εˆ替代t ε，对系数δ作OLS 估计，当-t 检验显著时就表明t x 与t ε之间有相关性，即t x 存在测量误差。
否则就没有。
6、考虑一个单变量平稳过程t t t t t x x y y εββαα++++=--110110 （1） 这里，()2,0σεIID t ≅ 以及11<α 。
由于（1）式模型是平稳的，t t x y 和都将达到静态平衡值，即对任何t 有： ()t y E y =* ， ()t x E x =* 于是对（1）式两边取期望，就有****+++=x x y y 1010ββαα ( 2) 也就是()***+=-++-=x k k x y 101101011αββαα (3) 这里1k 是*y 关于*x 的长期乘数， 重写(1)式就有：()()t t t t t x x y y εβββαα+++∆+-+=∆--11001101()()t t t t x x k k y εβαα+∆+---+=--01101101 (4)我们称(4)式为(1)式的误差修正机制（Error-correction Mechanism ）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：()()t t t t t t x k k y x y εγδδβ+--++∆=∆---1101121()()t t t t t t t x k k y x k k y x εγδδβ+--+--+∆=-----11011211011其中()()⎩⎨⎧≤>=t t t t t x f y x f y 01γ为虚拟变量，表示Y 偏离的方向。
当t y 正偏离时，1=t γ，误差修正项系数为21δδ+； 当t y 为负偏离时，0=t γ，误差修正项系数为1δ。
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（Breusch Pagan ）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，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：i i i i i abil er educ wage εββββ++++=3210exp 如果估计时遗漏了变量i abil ，得到如下估计模型：ii i er educ e wag exp ~~~~210βββ++= 即使假定 er educ exp ,无关，我们也容易证明1~β与2~β也都是有偏和不一致的，且有：()()∑∑==--+=ni ini iieduc educ abileduc educ E 121311]~[βββ由于03>β，并且变量educ 与abil 正相关，因此，1~β是正偏误和不一致的。
二、综合题1、为了比较A 、B 和C 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C B A N N N ++个企业中按一定规则随机抽取C B A n n n ++个样本企业，得到这些企业的劳动生产率y 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A 城市全面实施这项经济改革政策，B 城市部分实施这项经济改革政策，C 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A 、B 和C 这三个城市之间由于不同程度实施某项经济改革政策后存在的绩效差异？解：把A 、B 两个城市中第i 企业的劳动生产率i y 写成如下模型： i Bi Ai iD D y εγβα+++= ，()2,0~σεN iC B A B A B A A A n n n n n n n n n i ++++++=,,1,,,1,,,2,1 （1）这里，虚拟变量Ai D 可表示为：⎩⎨⎧=其它个企业来自于城市第,0,1A i D Ai（2）⎩⎨⎧=其它个企业来自于城市第,0,1B i D Bi（3）于是，参数α表示城市C 企业的期望劳动生产率，而参数β表示城市A 企业的期望劳动生产率与城市C 企业的期望劳动生产率之间的差异，即α+β表示城市A 企业的期望劳动生产率；参数γ表示城市B 企业的期望劳动生产率与城市C 企业的期望劳动生产率之间的差异，即α+γ表示B 城市企业的期望劳动生产率，即：⎪⎩⎪⎨⎧====+==+=0,0,1,0,0,1,)(Bi Ai Bi Ai Bi Ai i D D D D D D y E αγαβα （4）要检验城市A 企业的期望劳动生产率与城市B 企业的期望劳动生产率之间的有无显著差异，改写模型为：i Ai Bi Ai i D D D y εγδα++++=)( ，其中，γβδ-=；()2,0~σεN i；此时，有：⎪⎩⎪⎨⎧====+==++=0,0,1,0,0,1,)(Bi Ai Bi Ai Bi Ai iD D D D D D yE αγαδγα （5） 运用t 检验看参数δ是否显著地不为0，否则就认为城市A 企业的期望劳动生产率与城市B 企业的期望劳动生产率之间无显著差异2、用观测值201,,y y 和2010,,,x x x 估计模型t t t t e x x y +++=-110ββα得到的OLS 估计值为()23.20.5ˆ=α ()21.28.0ˆ0=β ()86.13.0ˆ1=β 86.02=R 和 25ˆ2=σ括号内为t 统计量。