海量资源，欢迎共阅《计量经济学》博士研究生入学试题（A）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（1q）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：tpttttxxy22110的误差项满足：tqtqtttv2211，其中tv是白噪声。原假设0H:01,02,⋯，0q那么，以下两种回答都可以。1）、(1).ty对tx1,tx2,⋯,ptx(Tt,,2,1)做OLS回归,求出OLS残差t?；(2).t?对tx1,tx2,⋯,ptx,1?t,2?t,⋯，qt?做OLS回归,(Tqqt,,2,1),得到2R；(3).计算(2)中的1?t,2?t,⋯，qt?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（1q）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（1q）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（BreschGoldferytest）2RqTLM，由于它在原假设0H成立海量资源，欢迎共阅2时渐近服从22?q?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（1q）阶自相关；否则，判定回归模型的随机误差项不存在q（1q）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：01itititxy，0tE，stst,2,cov，10。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0101itititxy，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：1011101ittitiyx，从而：海量资源，欢迎共阅由于1ty与1t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：tttxy，0tE，stst,2,cov但是担心tx可能会有测量误差，即实际得到的tx可能是tttxx，t是白噪声。如果已经知道存在与tx相关但与t和t不相关的工具变量tz，如何检验tx是否存在测量误差？答：已知存在与tx相关但与t和t不相关的工具变量tz，用最小二乘法估计模型tttvzaax10，得到残差tttzaaxv10???。把残差t?作为解释变量放入回归方程ttttuvxy?，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（tx与t之间没有相关性）1H：0（tx与t之间有相关性）注意，由ttttuvxy?可推得ttttuvxy?，即：tttuv?。利用对tttxy所做回归得到的残差t?替代t，对系数作OLS估计，当t检验显著时就表明tx与t之间有相关性，即tx存在测量误差。否则就没有。6、考虑一个单变量平稳过程tttttxxyy110110（1）这里，2,0IIDt以及11。由于（1）式模型是平稳的，ttxy和都将达到静态平衡值，即对任何t有：tyEy，txEx海量资源，欢迎共阅4于是对（1）式两边取期望，就有xxyy1010(2)也就是xkkxy101101011(3)这里1k是y关于x的长期乘数，重写(1)式就有：ttttxxkky01101101(4)我们称(4)式为(1)式的误差修正机制（Error-correctionMechanism）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：其中tttttxfyxfy01为虚拟变量，表示Y偏离的方向。当ty正偏离时，1t，误差修正项系数为21；当ty为负偏离时，0t，误差...
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