《计量经济学》第三版课后题答案
(NEW)李子奈《计量经济学》(第3版)课后习题详解
目 录第1章 绪 论第2章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型第3章 经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型第4章 经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型第5章 经典单方程计量经济学模型：专门问题第6章 联立方程计量经济学模型：理论与方法第7章 扩展的单方程计量经济学模型第8章 时间序列计量经济学模型第9章 计量经济学应用模型第1章 绪 论1什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答：（1）计量经济学是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的数量关系为主要内容，是由经济理论、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
（2）计量经济学方法通过建立随机的数学方程来描述经济活动，并通过对模型中参数的估计来揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，是对经济理论赋予经验内容；而一般经济数学方法是以确定性的数学方程来描述经济活动，揭示的是经济活动中各个因素之间的理论关系。
2计量经济学的研究对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？答：（1）计量经济学的研究对象是经济现象，主要研究的是经济现象中的具体数量规律，即是利用数学方法，依据统计方法所收集和整理到的经济数据，对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究。
（2）计量经济学的内容大致包括两个方面：一是方法论，即计量经济学方法或理论计量经济学；二是应用计量经济学。
任何一项计量经济学研究和任何一个计量经济学模型赖以成功的三要素是理论、方法和数据。
（3）计量经济学模型研究的经济关系的两个基本特征是随机关系和因果关系。
3为什么说计量经济学在当代经济学科中占据重要地位？当代计量经济学发展的基本特征与动向是什么？答：（1）计量经济学自20世纪20年代末30年代初形成以来，无论在技术方法还是在应用方面发展都十分迅速，尤其是经过20世纪50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段，使其在经济学科占据重要的地位，主要表现在：①在西方大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济学课程表中最具有权威的一部分；②从1969～2003年诺贝尔经济学奖的53位获奖者中有10位是与研究和应用计量经济学有关；③计量经济学方法与其他经济数学方法结合应用得到了长足的发展。
计量经济学第三版课后习题答案
②关于人均寿命与成人识字率模型，由上可知，可决系数为 0.716825，说明所建模型整体 上对样本数据拟合较好。 对于回归系数的 t 检验：t（β2）=7.115308>t0.025(20)=2.086，对斜率系数的显著性检验表 明，成人识字率对人均寿命有显著影响。
③关于人均寿命与一岁儿童疫苗的模型，由上可知，可决系数为 0.537929，说明所建模型 整体上对样本数据拟合较好。
Variable
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
38.79424 3.532079 10.98340 0.0000
X2
0.331971 0.046656 7.115308 0.0000
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-stati9 6.824009 6.923194 6.847374 0.952555
由上可知，关系式为 y=31.79956+0.387276x3
（2）①关于人均寿命与人均 GDP 模型，由上可知，可决系数为 0.526082，说明所建模型 整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的 t 检验：t（β1）=4.711834>t0.025(20)=2.086，对斜率系数的显著性检验 表明，人均 GDP 对人均寿命有显著影响。
62.50000 10.08889 6.849324 6.948510 6.872689 0.629074
有上可知，关系式为 y=56.64794+0.128360x1
②关于人均寿命与成人识字率的关系，用 Eviews 分析如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/15 Time: 15:01 Sample: 1 22 Included observations: 22
计量经济学(伍德里奇第三版中文版)课后习题答案
第1章解决问题的办法1.1（一）理想的情况下，我们可以随机分配学生到不同尺寸的类。
也就是说，每个学生被分配一个不同的类的大小，而不考虑任何学生的特点，能力和家庭背景。
对于原因，我们将看到在第2章中，我们想的巨大变化，班级规模（主题，当然，伦理方面的考虑和资源约束）。
（二）呈负相关关系意味着，较大的一类大小是与较低的性能。
因为班级规模较大的性能实际上伤害，我们可能会发现呈负相关。
然而，随着观测数据，还有其他的原因，我们可能会发现负相关关系。
例如，来自较富裕家庭的儿童可能更有可能参加班级规模较小的学校，和富裕的孩子一般在标准化考试中成绩更好。
另一种可能性是，在学校，校长可能分配更好的学生，以小班授课。
或者，有些家长可能会坚持他们的孩子都在较小的类，这些家长往往是更多地参与子女的教育。
（三）鉴于潜在的混杂因素- 其中一些是第（ii）上市- 寻找负相关关系不会是有力的证据，缩小班级规模，实际上带来更好的性能。
在某种方式的混杂因素的控制是必要的，这是多元回归分析的主题。
1.2（一）这里是构成问题的一种方法：如果两家公司，说A和B，相同的在各方面比B公司à用品工作培训之一小时每名工人，坚定除外，多少会坚定的输出从B公司的不同？（二）公司很可能取决于工人的特点选择在职培训。
一些观察到的特点是多年的教育，多年的劳动力，在一个特定的工作经验。
企业甚至可能歧视根据年龄，性别或种族。
也许企业选择提供培训，工人或多或少能力，其中，“能力”可能是难以量化，但其中一个经理的相对能力不同的员工有一些想法。
此外，不同种类的工人可能被吸引到企业，提供更多的就业培训，平均，这可能不是很明显，向雇主。
（iii）该金额的资金和技术工人也将影响输出。
所以，两家公司具有完全相同的各类员工一般都会有不同的输出，如果他们使用不同数额的资金或技术。
管理者的素质也有效果。
（iv）无，除非训练量是随机分配。
许多因素上市部分（二）及（iii）可有助于寻找输出和培训的正相关关系，即使不在职培训提高工人的生产力。
《计量经济学》第三版课后题问题详解李子奈
第一章绪论参考重点：计量经济学的一般建模过程第一章课后题（1.4.5）1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。
5.模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。
在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的围。
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点：1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？2.总体随机项与样本随机项的区别与联系？3.为什么需要进行拟合优度检验？4．如何缩小置信区间？（P46）由上式可以看出（1）.增大样本容量。
样本容量变大，可使样本参数估计量的标准差减小；同时，在同样置信水平下，n 越大，t 分布表中的临界值越小。
计量经济学_第三版_李子奈__课后习题答案
第一章 绪论
（一）基本知识类题型 1-1． 什么是计量经济学？ 1-2． 简述当代计量经济学发展的动向。 1-3． 计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 1-4．为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？试述三者之关系。 1-5．为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的作用和地位是什么？ 1-6．计量经济学的研究的对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基 本特征？ 1-7．试结合一个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤。 1-8．建立计量经济学模型的基本思想是什么？ 1-9．计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？ 1-10．试分别举出五个时间序列数据和横截面数据，并说明时间序列数据和横截面数据有和 异同？ 1-11．试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。 1-12．模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 1-13．常用的样本数据有哪些？ 1-14．计量经济模型中为何要包括随机误差项？简述随机误差项形成的原因。 1-15．估计量和估计值有何区别？哪些类型的关系式不存在估计问题？ 1-16．经济数据在计量经济分析中的作用是什么？ 1-17．下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型？为什么？
。 第 t 年农村居民纯收入总额（亿元） 1-18．指出下列假想模型中的错误，并说明理由：
. IVt （1） RS t 8300.0 0.24 RI t 112
（城镇 其中， RS t 为第 t 年社会消费品零售总额（亿元） ， RI t 为第 t 年居民收入总额（亿元） 居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和） ， IVt 为第 t 年全社会固定资产投资总额
2
习题参考答案
计量经济学》第三版靳庭良章课后题答案
没有落在拒绝域，不能拒绝0 : 0 = 0（在 95%的置信度下）
t=
1 的t检验如下：
0 : 1 = 0
1 : 1 ≠ 0
1 − 0
= 3.244718 > 0.025(60−1−1) = 2
(1 )
落在拒绝域，拒绝0 : 1 = 0（在 95%的置信度下）认为1显著不为 0.
7、模型的简约原则是指，在其他情况相同的条件下，简单模型优于复杂模型。
详见第 15 页（5）
三、（1）ln(Y ^ ) = 0.5 + 0.86 ln(X) + 0.22Z
保持 Z 不变，微分得
= 0.86
1000
= 0.86 = 0.86 ∗
= 0.43
2000
X 对 Y 边际影响为 0.43
18
20
能。
X
（2）年龄、从业时间、智商和体能，等等。
（3）OLS回归得：
0 = −8042.643
1 = 1803.515
经济意义检验：0 至少为0，不符合经济意义；1 >0,符合经济意义。
0 的t检验如下：
0 : 0 = 0
1 : 0 ≠ 0
0 − 0
= −1.073 < 0.025(60−1−1) = 2
选取全社会固定资产投资，新增劳动力人口，社会平均教育水平和全要素生产率，
等等。
6、理论模型的设定，注意：确定研究变量，选取适当的可观测变量表征，确定
数学形式和判断模型是否可估计。
样本数据的搜集与处理，注意：数据类型，数据搜集和变量的处理。
参数的估计
模型的检验，，注意：经济意义检验、模型假定检验和统计检验。
计量经济学第三版课后习题答案 第一章 绪论
第一章 绪论（一）基本知识类题型1-1． 什么是计量经济学？1-2． 简述当代计量经济学发展的动向。
1-3． 计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？1-4．为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？试述三者之关系。
1-5．为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的作用和地位是什么？ 1-6．计量经济学的研究的对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？1-7．试结合一个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤。
1-8．建立计量经济学模型的基本思想是什么？1-9．计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？1-10．试分别举出五个时间序列数据和横截面数据，并说明时间序列数据和横截面数据有和异同？1-11．试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。
1-12．模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？1-13．常用的样本数据有哪些？1-14．计量经济模型中为何要包括随机误差项？简述随机误差项形成的原因。
1-15．估计量和估计值有何区别？哪些类型的关系式不存在估计问题？1-16．经济数据在计量经济分析中的作用是什么？1-17．下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型？为什么？⑴ S R t t =+1120012.. 其中S t 为第t 年农村居民储蓄增加额（亿元）、R t 为第t 年城镇居民可支配收入总额（亿元）。
⑵ S R t t -=+144320030.. 其中S t -1为第（1-t ）年底农村居民储蓄余额（亿元）、R t 为第t 年农村居民纯收入总额（亿元）。
1-18．指出下列假想模型中的错误，并说明理由：（1）RS RI IV t t t =-+83000024112...其中，RS t 为第t 年社会消费品零售总额（亿元），RI t 为第t 年居民收入总额（亿元）（城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），IV t 为第t 年全社会固定资产投资总额（亿元）。
计量经济学第3版习题答案
计量经济学第3版习题答案计量经济学是经济学中的一门重要学科，它通过运用数理统计方法来研究经济现象，帮助我们理解经济规律和进行经济预测。
《计量经济学》是一本经典的教材，第3版是其最新版本。
在学习过程中，习题是帮助我们巩固知识和提高技能的重要工具。
下面是《计量经济学第3版》中一些习题的答案。
第一章：引言1. 习题：什么是计量经济学？为什么它在经济学中如此重要？答案：计量经济学是运用数理统计方法来研究经济现象的学科。
它在经济学中的重要性体现在以下几个方面：首先，计量经济学可以帮助我们理解经济规律。
通过对经济数据的分析和建模，我们可以揭示经济现象背后的规律和机制，从而更好地理解经济运行的规律性。
其次，计量经济学可以帮助我们进行经济预测。
通过对历史数据的分析和建模，我们可以预测未来经济的发展趋势，为政府和企业的决策提供参考。
最后，计量经济学可以帮助我们评估经济政策的效果。
通过对政策实施前后的数据进行比较，我们可以评估政策的效果，并提出改进的建议。
第二章：最小二乘法1. 习题：什么是最小二乘法？为什么要使用最小二乘法来估计模型参数？答案：最小二乘法是一种常用的参数估计方法，它的基本思想是通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来估计模型参数。
具体来说，最小二乘法通过求解最小二乘问题，即找到使得观测值与模型预测值之差的平方和最小的参数值。
为什么要使用最小二乘法来估计模型参数呢？首先，最小二乘法是一种直观且易于理解的方法。
通过最小化观测值与模型预测值之间的差异，我们可以得到一个对观测值拟合较好的模型。
其次，最小二乘法在统计学中有很好的性质。
在一些假设条件下，最小二乘估计具有良好的统计性质，例如无偏性和有效性。
最后，最小二乘法在计算上也比较简单。
通过求解最小二乘问题，我们可以得到模型的闭式解，而不需要进行复杂的计算过程。
第三章：假设检验1. 习题：什么是假设检验？为什么要进行假设检验？答案：假设检验是一种统计推断方法，用于检验关于总体参数的假设。
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第一章绪论参考重点：计量经济学的一般建模过程第一章课后题（1.4.5）1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。
5.模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。
在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点：1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？2.总体随机项与样本随机项的区别与联系？3.为什么需要进行拟合优度检验？4．如何缩小置信区间？（P46）由上式可以看出（1）.增大样本容量。
样本容量变大，可使样本参数估计量的标准差减小；同时，在同样置信水平下，n 越大，t 分布表中的临界值越小。
（2）提高模型的拟合优度。
因为样本参数估计量的标准差和残差平方和呈正比，模型的拟合优度越高，残差平方和应越小。
5．以一元线性回归为例，写出β0的假设检验1）.对总体参数提出假设H 0：β0=0， H 1：β0≠02）以原假设H0构造t 统计量，3）由样本计算其值4）给定显著性水平α，查t 分布表得临界值t α/2(n-2)5）比较，判断若 |t|> t α/2(n-2)，则拒绝H 0 ，接受H 1 ； 若 |t|≤ t α/2(n-2)，则拒绝H 1 ，接受H 0 ；上届重点：一元线性回归模型的基本假设、随机误差项产生的原因、最小二乘法、参数经济意义、决定系数、第二章PPT 里的表（中国居民人均消费支出对人均GDP 的回归）、t 检验（△（平方）代表意义；△（平方）的认识）、能够读懂Eviews 输出的估计结果第二章课后题（1.3.9.10）1.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？（经典模型中产生随机误差的原因）答：计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。
由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。
这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量宋代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性。
0ˆ0ˆββS t =)2(~ˆˆˆ0ˆ0022200--=-=∑∑n t S x n X t i i βββσββαβββββαα-=⨯+<<⨯-1)ˆˆ(ˆˆ22ii s t s t P i i i3.一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？违背基本假设的模型是否不可以估计？ 答：线性回归模型的基本假设有两大类：一类是关于随机干扰项的，包括零均值，同方差，不序列相关，满足正态分布等假设；另一类是关于解释变量的，主要有：解释变量是非随机的，若是随机变量，则与随机干扰项不相关。
实际上，这些假设都是针对普通最小二乘法的。
在违背这些基本假设的情况下，普通最小二乘估计量就不再是最佳线性无偏估计量，因此使用普通最小二乘法进行估计己无多大意义。
但模型本身还是可以估计的，尤其是可以通过最大似然法等其他原理进行估计。
假设1. 解释变量X 是确定性变量，不是随机变量；假设2. 随机误差项μ具有零均值、同方差和不序列相关性：E(μi )=0 i=1,2, …,nVar (μi )=σμ2 i=1,2, …,nCov(μi, μj )=0 i≠j i,j= 1,2, …,n假设3. 随机误差项μ与解释变量X 之间不相关：Cov(X i , μi )=0 i=1,2, …,n假设4. μ服从零均值、同方差、零协方差的正态分布μi ~N(0, σμ2 ) i=1,2, …,n假设5. 随着样本容量的无限增加，解释变量X 的样本方差趋于一有限常数。
即∞→→-∑n Q n X X i ,/)(2假设6. 回归模型是正确设定的9、10题为计算题，见课本P52，答案见P17第三章 经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型上届重点：F 检验、t 检验 调整的样本决定系数、“多元”里为什么要对△（平方）系数进行调整？第三章课后题（1.2.7.9.10）1.多元线性回归模型的基本假设是什么？在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？答：多元线性回归模型的基本假定仍然是针对随机干扰项与针对解释变量两大类的假设。
针对随机干扰项的假设有：零均值，同方差，无序列相关且服从正态分布。
针对解释量的假设有；解释变量应具有非随机性，如果后随机的，则不能与随机干扰项相关；各解释变量之间不存在(完全)线性相关关系。
在证明最小二乘估计量的无偏性中，利用了解释变量非随机或与随机干扰项不相关的假定；在有效性的证明中，利用了随机干扰项同方差且无序列相关的假定。
2.在多元线性回归分析中，t 检验和F 检验有何不同？在一元线性回归分析中二者是否有等价作用？（见课本P70）答：在多元线性回归分析中，t 检验常被用作检验回归方程中各个参数的显著性，而F 检验则被用作检验整个回归关系的显著性。
各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系，并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系。
在一元线性回归分析中，二者具有等价作用，因为二者都是对共同的假设——解释变量的参数等于零一一进行检验。
7、9、10题为计算题，见课本P91，答案见P53第四章经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型重点掌握：参考重点：1.以多元线性回归为例说明异方差性会产生怎样的后果？（可能为论述题）2.检验、修正异方差性的方法？3.以多元线性回归为例说明序列相关会产生怎样的后果？（预测，矩阵表达式推到）4.检验、修正序列相关的方法？5.什么是DW检验法（前提条件）？6.以多元线性回归为例说明多重共线性会产生怎样的后果7.检验、修正多重共线性的方法？8.随机解释变量问题的三种分类？分别造成的后果是什么？9.工具变量法的前提假设1）与所替代的随机解释变量高度相关2）与随机干扰项不相关3）与模型中其他解释变量不相关，以避免出现多重共线性上届重点：异方差、序列相关、多重共线性等违背基本假设的情况产生原因、后果、识别方式方法、D.W、广义差分法第四章课后题（1.2）1、2题为计算题，见课本P134，答案见P84第五章经典单方程计量经济学模型：专门问题上届重点：虚拟变量的含义与设定、滞后变量的含义、为何加入滞后和虚拟变量第五章课后题（1.3.4.10）1.回归模型中引入虚拟变量的作用是什么？有哪几种基本的引入方式？它们各适合用于什么情况？答：在模型中引入虚拟变量，主要是为了寻找某(些)定性因素对解释变量的影响。
加法方式与乘法方式是最主要的引入方式。
前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。
除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。
3.滞后变量模型有哪几种类型？分布滞后模型使用OLS方法存在哪些问题？答：滞后变量模型有分布滞后模型和自回归模型两大类，前者只有解释变量及其滞后变量作为模型的解释变量，不包含被解释变量的滞后变量作为模型的解释变量；而后者则以当期解释变量与被解释变量的若干期滞后变量作为模型的解释变量。
分布滞后模型有无限期的分布滞后模型和有限期的分布滞后模型；自回归模型又以Coyck模型、自适应预期模型和局部调整模型最为多见。
分布滞后模型使用OLS法存在以下问题：(1)对于无限期的分布滞后模型，由于样本观测值的有限性，使得无法直接对其进行估计。
(2)对于有限期的分布滞后模型，使用OLS方法会遇到：没有先验准则确定滞后期长度，对最大滞后期的确定往往带有主观随意性；如果滞后期较长，由于样本容量有限，当滞后变量数目增加时，必然使得自由度减少，将缺乏足够的自由度进行估计和检验；同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关，即模型可能存在高度的多重共线性。
4.产生模型设定偏误的主要原因是什么？模型设定偏误的后果以及检验方法有哪些？答：产生模型设定偏误的原因主要有：模型制定者不熟悉相应的理论知识；对经济问题本身认识不够或不熟悉前人的相关工作：模型制定者手头没有相关变量的数据；解释变量无法测量或数据本身存在测量误差。
模型设定偏误的后果有：（1）如果遗漏了重要的解释变量，会造成OLS估计量在小样本下有偏，在大样本下非一致；对随机干扰项的方差估计也是有偏的。
（2）如果包含了无关的解释变量，尽管OLS估计量具有无偏性与一致性，但不具有最小方差性。
（3）如果选择了错误的函数形式，则后果是全方位的，不但会造成估计的参数具有完全不同的经济意义，而且估计结果也不同。
对模型设定偏误的检验方法有：检验是否含有无关变量，可以使用t检验与F检验完成：检验是否有相关变量的遗漏或函数形式设定偏误，可以使用残差图示法，Ramsey提出的RESET检验来完成。
10.简述约化建模理论与传统理论的异同点？答：Hendry的约化建模理论的核心是“从一般到简单”的建模思想，即首先提出一个包括各种因素在内的“一般”模型，然后再通过观测数据，利用各种检验对模型进行检验并化简，最后得到一个相对简单的模型。
传统建模理论的主导思想是“从简单到复杂”的建模思想，它首先提出一个简单的模型，然后从各种可能的备选变量中选择适当的变量进入模型，最后得到一个与数据拟合较好的较为复杂的模型。
从二者的主要联系上看，它们都以对经济现象的解释为目标，以已有的经济理论为建模依据，以对数据的拟合程度作为模型优劣的重要的判定标准之一，也都有若干检验标推。