古扎拉蒂计量经济学基础第5版考研题库及详解资料|天天热文

2023-05-13 22:55:00 来源：哔哩哔哩

古扎拉蒂计量经济学基础第5版考研题库及详解资料！

古扎拉蒂《计量经济学基础》（第5版）精讲【教材精讲＋考研真题串讲】

古扎拉蒂《计量经济学基础》（第5版）课后习题详解

(相关资料图)

部分摘录：

按照布劳格的意见，“没有证明的逻辑，但有证反的逻辑。”他这句话的意思是什么？

答：作为对布劳格思想的一个说明，回想在检验统计量（比如t）并非统计显著时的假设检验，当t值小于临界值时，并不表示接受虚拟假设，而是表明不能拒绝该这个虚拟假设。这是因为，基于另外一个数据集，很有可能拒绝同样的虚拟假设。所以，当不能拒绝一个虚拟假设时，只表示手头上的样本还没有成为拒绝虚拟假设的理由。即不能拒绝一个虚拟假设，实际上也不能表明同意该项虚拟假设。

继续习题21。纯粹出于教学的目的，假定模型（2）是真实需求函数。

a.如果现在我们估计了模型（1），这时我们犯了什么类型的设定错误？

b.这种设定误差的理论性后果有哪些？用你掌握的数据作出说明。

答：a.因为根据上题检验，模型（2）才是真实的，因此模型（1）包含了无关变量，犯了多余一个变量的设定错误。

b.估计量将是无偏和一致的，误差方差的估计也是正确的，通常的置信区间和假设检验程序仍然有效，但它们的方差将变大。数据可参考第7章习题19，分析估计量和误差方差即可。

同时用阶条件和秩条件检查习题3中的模型是否可识别。

答：（1）对于例18.2，根据阶条件：总共有3个变量，有2个内生变量。对于消费函数，排除了1个变量，恰好等于2-1，因此是恰好识别的。对于收入恒等式，排除了0个变量，识别不足。根据秩条件，消费函数对应的矩阵行列式等于-1，因此可以识别，而收入恒等式对应一个零阶矩阵，不可识别。

（2）对于例18.3，根据阶条件，一共有5个变量，有2个内生变量。对于货币工资变化率函数，排除了2个变量，大于1，因此是过度识别的；对于价格变化率函数，排除了1个变量，因此恰好识别。根据秩条件，货币工资函数可以找到两个行列式不为零的矩阵，因此是过度识别的。价格函数可以找到1个行列式不为零的矩阵，恰好识别。

（3）对于例18.6，根据阶条件，一共有10个变量，6个内生变量。对于消费函数而言，排除了5个变量，恰好识别；对于投资函数，排除了6个变量，过度识别；对于劳动需求函数，排除了6个变量，过度识别；对于收入和支出的恒等式，排除了5个变量，恰好识别；对于收入和工资恒等式，排除了6个变量，过度识别；对于资本累计恒等式，排除了7个变量，过度识别。

参照第8章中讨论的儿童死亡率的例子。此例涉及儿童死亡率（CM）对人均GNP（即PGNP）和妇女识宇率（FLR）的回归。现在假设我们增加变量总人口出生率（TFR），得到如下回归结果。a.将这些回归结果与方程（8.1.4）中给出的结果相比较。你看到了什么变化？你又如何解释这些变化？b.值得在模型中增加变量TFR吗？为什么？c.既然所有的t系数都是个别统计显著的，我们能否说此时不存在共线性问题？

答：a.尽管人均GNP和FLR的系数和截距的数值都有所变化，但符号未变。此外，这些变量仍是统计显著的。这些变化来自TFR变量的引入，从而表明这些回归元之间可能存在某种共线性。b.由于TFR系数的t值高度显著（p值仅为0.0032），所以看来模型应包含TFR。由于一个妇女生育的子女数越多，儿童死亡率提高的可能性就越大，所以这个系数符号为正也说得通。c.不能，因为有存在共线性，但每个系数仍都是统计显著的情形。多重共线性的问题仍需要采用各种侦察手段。

在涉及诸如GNP、货币供给、价格、收入、失业等时间序列的数据中，一般都疑虑存在多重共线性，为什么？

答：经济变量通常受到诸如商业周期和时间趋势等类似因素的影响。因此，在回归分析中，使用诸如GNP和货币供给等变量时，应该预计到存在多重共线性的可能。

逐步回归。为决定一个回归模型的“最优”解释变量集，研究者常用逐步回归的方法。在此方法中，既可采取每次引进一个X变量逐步向前回归（stepwise forward regression）的程序，也可先把所有可能的X变量都放在一个多元回归中，然后逐一地把它们剔除逐步向后回归（stepwise backward regression）。加进或剔除一个变量，通常是根据F检验看它对ESS的贡献而作出决定的。根据你现在对多重共线性的认识，你赞成某种逐步程序吗？为什么？

答：不赞成。变量的添加应该基于经济理论，而不能仅基于多一个变量就能使ESS或R2增大。而且，如果变量有相关关系，那么添加或剔除一些变量会改变其他的系数值。

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