李子奈《计量经济学》(第4版)配套题库-非经典截面数据计量经济学模型章节题库(圣才出品)
李子奈《计量经济学》（第4版）笔记和课后习题（含考研真题）详解
李子奈《计量经济学》（第4版）笔记和课后习题（含考研真题）详解李子奈《计量经济学》（第4版）笔记和课后习题详解第1章绪论一、计量经济学1计量经济学计量经济学，又称经济计量学，是由经济理论、统计学和数学结合而成的一门经济学的分支学科，其研究内容是分析经济现象中客观存在的数量关系。
2计量经济学模型（1）模型分类模型是对现实生活现象的描述和模拟。
根据描述和模拟办法的不同，对模型进行分类，如表1-1所示。
表1-1 模型分类（2）数理经济模型和计量经济学模型的区别①研究内容不同数理经济模型的研究内容是经济现象各因素之间的理论关系，计量经济学模型的研究内容是经济现象各因素之间的定量关系。
②描述和模拟办法不同数理经济模型的描述和模拟办法主要是确定性的数学形式，计量经济学模型的描述和模拟办法主要是随机性的数学形式。
③位置和作用不同数理经济模型可用于对研究对象的初步研究，计量经济学模型可用于对研究对象的深入研究。
3计量经济学的内容体系（1）根据所应用的数理统计方法划分广义计量经济学根据所应用的数理统计方法包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等；狭义计量经济学所应用的数理统计方法主要是回归分析方法。
需要注意的是，通常所述的计量经济学指的是狭义计量经济学。
（2）根据内容深度划分初级计量经济学的主要研究内容是计量经济学的数理统计学基础知识和经典的线性单方程计量经济学模型理论与方法；中级计量经济学的主要研究内容是用矩阵描述的经典的线性单方程计量经济学模型理论与方法、经典的线性联立方程计量经济学模型理论与方法，以及传统的应用模型；高级计量经济学的主要研究内容是非经典的、现代的计量经济学模型理论、方法与应用。
（3）根据研究目标和研究重点划分理论计量经济学的主要研究目标是计量经济学的理论与方法的介绍与研究；应用计量经济学的主要研究目标是计量经济学模型的建立与应用。
理论计量经济学的研究重点是理论与方法的数学证明与推导；应用计量经济学的研究重点是建立和应用计量模型处理实际问题。
《计量经济学》第七章课后答案（李子奈编第四版）
《计量经济学》第七章课后答案（李子奈编第四版）回复关键词：计量经济学即可获取其他章节答案第七章：计量经济学应用模型1.分析教材例7.1.1中的问题，回答:为什么按照(1). (2)、(3)的方法建立的农户借贷因素分析模型都是不正确的?答:例题中农户借贷需求调查共采集了5100家农户的数据，其中，在一年中发生借贷行为的农户占55.3%(包括向亲友借贷)，为2820户，其余2280户没有发生借贷。
为了对农户借货行为进行因素分析，建立了农户借贷因素分析模型。
以农户借贷额为被解释变量，各种影响因素包括家庭总收入、总支出、总收入中农业生产经营收入所占比例、总支出中生产性支出所占的比例、户主受教育程度、户主健康状况、家庭人口数等为解释变量。
按照(1)的方法，仅利用2820户发生借贷的农户为样本，即以他们的借贷额为被解释变量，各种影响因素为解释变量，建立经典的回归模型，是不正确的。
首先，既然采集了5100家农户的数据，而只利用2820户的数据，损失了大量的样本信息。
其次，如果只利用2820户的数据建立模型，那么显然是“选择性样本”，应该建立“选择性样本”模型，而不是经典回归模型，属于模型类型选择错误。
按照(2)的方法，利用5100农户为样本，建立经典的回归模型，也是不正确的。
有大约45%的样本被解释变量观测值为0,这样的样本仍然属于“选择性样本”，只是与(1) 具有不同的“选择性”而已。
仍然应该建立“选择性样本”模型，而不是经典回归模型，属于模型类型选择错误。
按照(3)的方法，考虑样本的选择性，发现不应该将没有发生借贷的农户的借贷额统统视为0，而应该视为小于等于0 (s0)，于是利用5100农户为样本，建立归并数据模型(Tobit 模型)。
从模型类型选择的角度，是正确的。
问题在于，对没有发生借贷的农户进行更进- - 步分析发现，不应该将他们的借贷额统统视为小于等于0,因为其中一部分农户有借贷需求，只是因为各种原因( 例如提出借贷被拒绝，担心借不到而不敢提出借贷要求)而没有发生实际借贷。
计量经济学 李子奈教材答案
参考答案：第一章绪论一、名词解释1、横截面数据2、时间序列数据3、虚变量数据二、选择题1、C2、B3、A4、A5、B三、简答分析题1、建立与应用计量经济学模型的步骤如下：（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、可比性和一致性；（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。
2、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。
①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、大小、参数之间的关系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；②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，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；③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；④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。
3、（1）不是。
因为农村居民储蓄增加额应与农村居民可支配收入总额有关，而与城镇居民可支配收入总额没有因果关系。
（2）不是。
第t年农村居民的纯收入对当年及以后年份的农村居民储蓄有影响，但并不对第t-1的储蓄产生影响。
4、一是居民收入总额RI t前参数符号有误，应是正号；二是全社会固定资产投资总额IV t 这一解释变量的选择有误，它对社会消费品零售总额应该没有直接的影响。
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型一、名词解释1、最大似然估计法（ML）: 又叫最大或然法，指用产生该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
2、OLS估计法：指根据使估计的剩余平方和最小的原则来确定样本回归函数的方法。
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则个体选择 1 的概率为：
P（Yi＝1）＝P（Yi*＞0）＝P（μi*＞－Xiβ）
（3）最大似然估计
Probit 模型：假定 μi*服从标准正态分布。
Logit 模型：假定 μi*服从逻辑分布。
标准正态分布和逻辑分布都是对称的，即 F（－t）＝1－F（t），其中 F（t）表示概率
fFra biblioteka
f P a
（2）截断被解释变量数据计量经济学模型的最大似然估计
如果已经知道截断被解释变量的概率密度凼数，可以采用最大似然法估计模型。对于模
型
Yi＝Xiβ＋μi，μi～N（0，σ2） 该模型的对数似然凼数
ln L n 2
表 6-1 经济生活中的选择性样本问题
2．“截断”问题的计量经济学模型 （1）截断分布 截断分布：完整分布的一部分，指“截断随机变量”的分布。 如果一个连续随机变量 ξ 的概率密度凼数为 f（ξ），a 为该随机变量分布范围内的一个 常数，那么有
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ln 2 ln 2
1
2 2
n
Yi
i 1
Xi 2
i
n 1
ln
1
a
X
i
的极大化条件为：
ln L
2
n i 1
Yi
Xi 2
i
Xi
1 2 2
当Yi 1,其概率为Xi 当Yi 0,其概率为1 Xi
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第7章计量经济学应用模型7.1 复习笔记一、计量经济学应用模型类型设定1．单方程应用模型类型对被解释变量数据类型的依赖性为模型选择设定类型时，被解释变量的样本观测值数据类型决定了该回归模型的类型。
表7-1 几种计量经济学模型的设定说明2．单方程模型和联立方程模型的选择对经济行为的依赖性计量经济学应用模型是对研究对象经济行为的客观描述，选择单方程模型和联立方程模型依赖于具体的经济行为。
单方程模型：以相对独立的经济活动为研究对象，且研究对象之间存在清晰的单向因果关系。
联立方程模型：以不满足相对独立但属于同一个经济系统的经济活动为研究对象，且经济系统的变量间存在复杂的互为因果的关系。
【名师点拨】该部分简要介绍了设定计量经济学模型的过程中需要注意的一些问题，是对前面章节的回顾和小结。
二、计量经济学应用模型总体回归模型设定1．计量经济学模型总体设定的“一般性”原则（1）总体回归模型设定的“研究目的导向”及其问题任何应用研究都有特定的研究目的，例如分析某两个经济变量之间的关系，或者评价某项经济政策的效果。
于是，按照特定的研究目的进行计量经济学模型总体模型的设定，成为计量经济学研究的普遍现象和最严重的问题。
（2）总体回归模型设定的“一般性”原则计量经济学模型总体设定，必须遵循“唯一性”原则，即作为研究起点的总体模型必须是唯一的。
计量经济学模型总体设定，必须遵循“一般性”的原则，即作为建模起点的总体模型必须能够包容所有经过约化得到的“简洁”的模型。
（3）遵循“一般性”原则的原因从逻辑学上讲，计量经济学模型方法是一种经验实证的方法，它是建立在证伪和证实的不对称性的逻辑学基础之上的。
一旦总体模型被设定，利用样本数据进行的经验检验只能发现已经包含其中的哪些变量是不显著的，而不能发现没有包含其中的显著变量。
从经济学上讲，总体回归模型必须反映现实的经济活动，而现实经济活动中变量之间的关系是复杂的。
一些经济学理论经常采用简洁的语言，揭示两个变量之间的关系。
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上述几个概念的关系是：TSS＝RSS＋ESS，R2＝ESS/TSS＝1－RSS/TSS。
2．阐述多元线性回归模型中随机解释变量问题的类型、不同类型问题的后果及其处理 方法；并以一元回归为特例，证明你所推荐的处理方法的可行性。[北航 2016 研]
答：（1）多元线性回归模型中随机解释变量问题有解释变量之间存在严重的多重共线 性和解释变量具有内生性。
四、简答题 1．简述总平方和、回归平方和、残差平方和、可决系数的含义。[湖南大学 2011 研] 答：总平方和是被解释变量的实际值围绕其均值的总变异，一般用 TSS 表示。总平方 和衡量了被解释变量波动的程度和不确定性程度。 回归平方和是来自解释变量的平方和，或由回归解释的平方和，一般用 ESS 表示。回 归平方和解释的是被解释变量不确定性程度中能被解释变量解释的部分。
（2）当模型出现异方差性时，产生的后果有： ①当模型出现异方差性时，OLS 估计量仍然具有线性性、无偏性，但不具有有效性。 在大样本情况下，尽管参数估计量具有一致性，但仍然不具有渐进有效性。
5．经典线性回归模型（OLS）中的干扰项不服从正态分布的，OLS 估计量将有偏的。 （ ）[北航 2013 研]
【答案】× 【解析】对参数估计量的无偏性证明可得：
E ˆ0 E 0 wiui
∧
要使 E（β0）＝β0，只要干扰项的期望值为零并且不存在序列相关，OLS 参数估计量则 是无偏的。是否服从正态分布只涉及统计推断问题，对参数估计性质没有影响。
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计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 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 1.2 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。
1.3什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。
1.4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2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间NSS x ==45=1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684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170.316至177.684厘米之间。
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二、选择题1．设有n 个样本观测点，这些样本观测点的样本回归函数如下：Y i ＝∧β0＋∧β1X i ＋e i （其中，e i 为残差项）在满足高斯-马尔可夫假设条件时，下列说法正确的是（）。
[北航2018研]A．y 的估计值为∧Y，则均值E（∧Y）＝E（β0＋β1X）B．ˆ0i ie Y =∑C．设ˆˆi i y Y Y =-，则ˆ0i i e y >∑D．普通最小二乘估计量∧β1服从正态分布，其方差与残差项的方差相同【答案】B【解析】满足高斯-马尔科夫条件时，∑e i ＝0，∑e i X i ＝0，所以01ˆˆˆ0i i i i i e Y e e X ββ=+=∑∑∑2．对于联立方程计量经济学模型的估计方法，下列说法错误的是（）。
[北航2018研]A．间接最小二乘法适用于恰好识别的结构方程的参数估计B．二阶段最小二乘法可适用于过度识别的结构方程的参数估计C．采用二阶段最小二乘法得到结构方程的参数估计量是无偏的D．二阶段最小二乘法是一种工具变量法【答案】C 【解析】A 项，在联立方程计量经济学模型的估计中，间接最小二乘法适用于恰好识别的结构方程的参数估计；BD 两项，二阶段最小二乘法是一种工具变量法，既适用于恰好识别的结构方程的参数估计，又适用于过度识别的结构方程。
C项，采用二阶段最小二乘法得到结构方程的参数估计量在小样本下是有偏的，在大样本下是渐进无偏的。
3．用最小二乘法估计经典线性模型y i＝β0＋β1X i＋u i，则样本回归线通过点（）。
[湖南大学2017研]A．（x，y）B．（x，∧y）C．（＿x，∧y）D．（＿x，＿y）【答案】D【解析】普通最小二乘法下的样本回归线必然经过样本均值点（＿x，＿y）。
4．根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的D.W.＝2.3，在样本容量n＝20，解释变量k＝1，显著性水平a＝0.05时，查得d L＝1，d U＝1.41，则可以判断（）。
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A．f（t）＝e－t/（1＋e－t）2 B．f（t）＝1/（1＋e－t） C．f（t）＝e－t/（1－e－t）2 D．f（t）＝1/（1－e－t） 【答案】A 【解析】Logit 模型是将逻辑分布作为μi*的概率分布而推导得到的，逻辑分布的概率密
二、判断题 二元选择模型中的离散变量的值只能取 1 或 0。（ ） 【答案】√ 【解析】二元选择模型中的离散变量的值只能存在两种选择，只能取 1 或 0。
三、简答题 1．什么是 Probit 模型与 Logit 模型？如何估计模型参数？ 答：为估计模型二元选择模型 yi*＝XiB＋μi*，必须先知道μi*的分布。Probit 模型假定 μi*服从正态分布，形成的是 Probit 模型；Logit 模型假定μi*服从逻辑（Logistic）分布，形 成的是 Logit 模型。 两种模型的参数估计分为两种情形： （1）重复观测值不可得情形 重复观测值不可得是指每个决策者只有一个观测值，即使有多个观测值，也看作是多个 不同的观测者。在重复观测值不可得情形下，关于参数的非线性函数不能直接求解，两种模 型均采用完全信息最大似然法中所采用的迭代方法。 （2）重复观测值可得情形
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重复观测值可得是指对每个决策者有多个重复观测值。在重复观测值可得情形下，两种 模型均采用广义最小二乘估计。
Probit 模型首先根据每个决策者选择 1 的次数比率 pi，将 pi 作为真实概率 pi 的一个估 计量。通过分布函数的反函数求得对应的次数 vi＝F－1（pi），根据 F－1（pi）＝XiB，可得到 vi＝XiB＋μi，对此模型可采用广义最小二乘估计。
4．为检验平行数据模型 yit＝αi＋Xitβi＋μit 的参数在横截面上有无变化，可进行的检验 假设为（ ）。
A．斜率在不同的横截面样本点上和时间上都是相同的，但截距不同 B．截距斜率在不同的横截面样本点上和时间上都是相同的 C．检验 A 和 B，先进行 A 的检验，再进行 B 的检验 D．检验 A 和 B，先进行 B 的检验，再进行 A 的检验 【答案】D
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【解析】对于平行数据模型设定的检验通常是协变分析检验，主要检验两个假设，假设 1：斜率在不同的横截面样本点和时间上都相同，但截距不相同；假设 2：截距和斜率在不 同的横截面样本点和时间上都相同。
协变分析检验先检验假设 2，如果接受了假设 2，则没有必要进行进一步的检验。如果 拒绝了假设 2，就应该检验假设 1，判断斜率是否都相等。
Logit 模型首先对第 i 个决策者重复观测 ni 次，选择 Yi＝1 的次数比例为 pi，将 pi 作为 真实概率 Pi 的一个估计量。用样本重复观测得到的 pi 构成“成败比例”Pi/（1－Pi），取对 数并进行泰勒展开，用 Pi 代替 F（t），用 Xiβ代入 t，vi 代替 ln[Pi/（1－Pi）]得到 vi＝XiB＋ μi，对此模型可采用广义最小二乘估计。
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第 6 章 二元 Probit 离散选择模型的表述，错误的是（ ）。 A．Probit 模型的随机误差项μi*服从正态分布 B．Probit 模型的随机误差项μi*服从 F 分布 C．重复观测值不可得情形下的模型可以采用完全信息最大似然法中所采用的迭代方法 估计参数 D．重复观测值可得情形下的模型可以采用广义最小二乘估计 【答案】B 【解析】Probit 模型是μi*作为标准正态分布而推导得到的。重复观测值不可得情形的 模型，关于参数的非线性函数不能直接求解，可以采用完全信息最大似然法中所采用的迭代 方法。重复观测值可得情形下的模型，可以建立概率单位模型，采用广义最小二乘估计。
2．简述 Probit 模型在重复观测值可得情形下，加权最小二乘估计（WLS）步骤（以 单个解释变量为例）。
答：Probit 模型在重复观测值可得的情形下，可通过如下步骤进行估计： 步骤 1，首先根据每个分组数据（重复抽样数据）中 yi＝1 的次数比例 pi 所代表的概率 求标准正态分布的反函数，以计算相应标准正态分布对应的分位点 Ii。 步骤 2，以步骤 1 求出的分位点 Ii 为被解释变量的概率单位模型：Ii＝β0＋β1Xi＋μi，其 随机干扰项的方差为： Var（μi）＝Pi（1－Pi）/（nifi2） 其中 fi 是对应于 F－1（Pi）的标准正态分布的概率密度函数。因而可根据该方差计算 WLS 所用的权数（Pi 可由比率 pi 代替）。 步骤 3，以ωi 为权数，估计如下加权后的模型： ωiIi＝β0ωi＋β1Xi＋μiωi
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度为 f（t）＝e－t/（1＋e－t）2。
3．关于 Probit 模型和 Logit 模型的参数估计，下列表述错误的是（ ）。 A．在重复观测值不可得的情形下，Logit 模型可采用完全信息最大似然法中所采用的 迭代方法 B．在重复观测值可得的情形下，两模型可采用广义最小二乘法 C．在重复观测值不可得的情形下，两模型可采用完全信息最大似然法 D．在重复观测值不可得和可得两种情形下，两模型都要采用完全信息最大似然估计的 迭代法 【答案】D 【解析】在重复观测值不可得的情形下，关于参数的非线性函数不能直接求解，Probit 模型和 Logit 模型都可采用完全信息最大似然法的迭代法；重复观测值可得情形下的模型， Probit 模型建立概率单位模型，Logit 模型建立对数成败比例模型，均采用广义最小二乘估 计。