中级A2012-2 Microsoft Word 文档

西南财经大学研究生课程期末考试试题
2011 —2012学年第2 学期
一、简答题（共30分）
（1）什么是伪回归及其产生的原因？
（2）Granger因果检验的基本思路步骤
（3）平稳时间序列模型AR(p)、MA(q)、ARMA(p, q)的自相关函数(ACF)与偏自相关函数(PACF)有哪些规律特征？
（4）若模型中遗漏了重要的解释变量，或者包含了无关变量的后果各是什么？
（5）AR(p)的平稳性条件是什么？ VAR(1) 的平稳性条件是什么？
（6）非球型扰动的模型，采用OLS估计有什么后果？通常用什么方法估计？White 或Newey-West 修正的作用是什么？
二、（15分）用非平稳时间序列建模会造成什么不良后果? 为什么要将判断时间序列平稳性的DF检验扩充为ADF检验？你从以下输出结果可以得到什么结论？
ADF Test Statistic -3.125902 1% Critical Value* -4.1348
5% Critical Value -3.4935
10% Critical Value -3.1753
表2 对 LM1（货币供应量的对数）检验
ADF Test Statistic -2.870983 1% Critical Value* -4.1348
5% Critical Value -3.4935
10% Critical Value -3.1753
表3：对LP一阶差分DLP进行检验
ADF Test Statistic -4.908087 1% Critical Value* -4.1383
5% Critical Value -3.4952
表4 对LM1一阶差分DLM1进行检验
ADF Test Statistic -8.235962 1% Critical Value* -4.1383
5% Critical Value -3.4952
三、（10分）对某生产函数模型，
∧
t Lny = -8.4 + 0.67 Lnx t 1 + 1.18 Lnx t 2
(4.4) (3.9)
R 2 = 0.89, F = 48.45, DW=1.3
检验β2/β3 = 0.5是否成立。

下表运用了什么方法，其基本原理是什么？说明了什么结果？
四、（15分）考虑如下模型，
非约束模型(U)：
∧
t L n C = 0.3181 + 0.8756 LnI t + 0.6466 LnC t -1 - 0.6078 LnI t -1 + 0.0218 LnP t -1.
t = (2.75) (10.97) (4.72) (-4.86) (2.09) R 2 = 0.9989, RSS = 0.0015, DW = 1.95, LnL = 105.87, n= 30
和约束模型(R)：
∧t L n C = 0.1932 + 0.9600 LnC t -1 - 0.0168 LnP t -1. t = (0.88) (19.95) (-0.78)
R 2 = 0.9935, RSS = 0.0088, DW = 2.27, LnL = 79.47, n= 30
试用似然比(LR)检验和F 检验两种方法判断，对(U)式施加约束LnI t 和LnI t -1的系数β0 = β1 = 0是否成立。

（注：显著性水平0.05时，χ 2(2) = 5.99，F(2,25)= 。

似然比（LR ）统计量为
10% Critical Value -3.1762
LR = - 2 [ log L (β~, 2
~σ) - log L (β
ˆ, 2ˆσ) ] ）
五、为分析某高校某专业某年研究生录取情况，定义Y 为考生录取结果，录取取1，未录取取0；X 为考试分数；D 为虚拟变量，应届生取1，往届生取0。

模型设定为Logit 模型，运用EViews 软件得到的估计结果如下。

Eviews 估计结果 表1.1
Dependent Variable: Y
Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/04/11 Time: 22:11
Sample: 1 72 Included observations: 72 Convergence achieved after 5 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable Coefficient Std. Error
C -213.0215 84.9313 X 0.6263 0.2629
D -0.3958 2.4154
Mean dependent var 0.3450 S.D. dependent var
0.4859 S.E. of regression 0.3716 Akaike info criterion 1.0502 Sum squared resid 4.1471 Schwarz criterion 1.2819 Log likelihood -12.8896 Hannan-Quinn criter. 1.1133 Restr. log likelihood -20.5917 Avg. log likelihood -0.4801
LR statistic McFadden R-squared
Obs with Dep=0
22 Total obs 72 Obs with Dep=1 50
试回答问题（15分）：
(1) 对表1.1中每个解释变量的显著性进行检验，并说明其含义。

(2) 计算 McFadden R-squared 的值和LR 统计量值，并说明模型整体是否显著。

(3) 写出模型估计结果表达式。

（显著性水平为0.05, 0.025 1.96z =, 20.05(2) 5.991χ=）
六、 对于50个家庭10年的家庭可支配收入和消费支出的面板数据，建立了以下3个模型并估计出了各自的参数：(其中，FC 表示家庭年消费支出，FI 表示年可支配收入, RSS 表示残差平方和) (15分)
(1) it it it FI FC εβα++=, i=1,…,50 t=1,…,10
7521.0ˆ=pool β 0133.0)ˆ(=pool
se β RSS=43069.73 (2) it it i it FI FC εβα++=, i=1,…,50 t=1,…,10 其中i α为固定效应
7966.0ˆ=W β 0041.0)ˆ(=W
se β RSS=31627.41 (3) it it i it FI FC εβα++=, i=1,…,50 t=1,…,10 其中i α为随机效应
7429.0ˆ=RE β 0085.0)ˆ(=RE
se β RSS=35219.55 试用适当的方法对模型(1)和模型(2)；模型(2)和模型(3) 进行比较选择，判断哪个模型最适合分析上述问题。

（可能用到的分布临界值383.1)449,49(05.0=F ，465.1)49,449(05.0=F ，
380.1)498,49(05.0=F ，463.1)49,498(05.0=F ，84.3)1(05.02=χ，34.66)49(05.02=χ ）。