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1、計量經(jīng)濟學(xué)期末考試標準試題計量經(jīng)濟學(xué)試題一1計量經(jīng)濟學(xué)試題一答案4計量經(jīng)濟學(xué)試題二9計量經(jīng)濟學(xué)試題二答案11計量經(jīng)濟學(xué)試題三15計量經(jīng)濟學(xué)試題三答案18計量經(jīng)濟學(xué)試題四22計量經(jīng)濟學(xué)試題四答案25計量經(jīng)濟學(xué)試題一課程號：課序號：開課系：數(shù)量經(jīng)濟系一、判斷題（20 分）1 線性回歸模型中，解釋變量是原因，被解釋變量是結(jié)果。（）2多元回歸模型統(tǒng)計顯著是指模型中每個變量都是統(tǒng)計顯著的。（）3在存在異方差情況下，常用的 OLS 法總是高估了估計量的標準差。（）4總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時因變量的條件均值的軌跡。（）5線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。（）6判定系數(shù) R 2 的大小
2、不受到回歸模型中所包含的解釋變量個數(shù)的影響。（）7多重共線性是一種隨機誤差現(xiàn)象。 （）8當(dāng)存在自相關(guān)時，OLS 估計量是有偏的并且也是無效的。（）9在異方差的情況下，OLS 估計量誤差放大的原因是從屬回歸的 R2 變大。（）10任何兩個計量經(jīng)濟模型的 R2 都是可以比較的。（）二 簡答題（10）1計量經(jīng)濟模型分析經(jīng)濟問題的基本步驟。（4 分）2舉例說明如何引進加法模式和乘法模式建立虛擬變量模型。 （6 分）三下面是我國 1990-2003 年 GDP 對 M1 之間回歸的結(jié)果。（5 分）ln(GDP) = 1.37+0.76ln(M1)se(0.15)()t()( 23)P (t 1.782)
3、= 0.05,自由度；=121求出空白處的數(shù)值，填在括號內(nèi)。（2 分）2系數(shù)是否顯著，給出理由。（3 分）四 試述異方差的后果及其補救措施。（10 分）五多重共線性的后果及修正措施。（10 分）六 試述 D-W 檢驗的適用條件及其檢驗步驟？（10 分）七 （15 分）下面是宏觀經(jīng)濟模型Mt = C(1)* Pt + C(2)*Yt + C (3)* It + C (4)* Mt -1 + utDIt = C (5)* Mt + C (6)*Yt + utCYt = C (7)* It + utA變量分別為貨幣供給 M 、投資 I 、價格指數(shù) P 和產(chǎn)出Y 。1指出模型中哪些是內(nèi)是變量，哪些是外
4、生變量。（5 分）2對模型進行識別。（4 分）3指出恰好識別方程和過度識別方程的估計方法。（6 分）八、（20 分）應(yīng)用題為了研究我國經(jīng)濟增長和國債之間的關(guān)系，建立回歸模型。得到的結(jié)果如下：Dependent Variable: LOG(GDP)Method: Least SquaresDate: 06/04/05 Time: 18:58Sample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C6.030.1443.20LOG(DEBT)0.650.0232.80R-squar
5、ed0.981Mean dependent var10.53Adjusted R-squared0.983S.D. dependent var0.86S.E. of regression0.11Akaike info criterion-1.46Sum squared resid0.21Schwarz criterion-1.36Log likelihood15.8F-statistic1075.5Durbin-Watson stat0.81Prob(F-statistic)0若k顯=著2,性n水=19,平d= 1.074, d = 1.536,0.05LU其中， GDP 表示國內(nèi)生產(chǎn)總值，D
6、EBT 表示國債發(fā)行量。（1）寫出回歸方程。（2 分）（2）解釋系數(shù)的經(jīng)濟學(xué)含義？（4 分）（3）模型可能存在什么問題？如何檢驗？（7 分）（4）如何就模型中所存在的問題，對模型進行改進？（7 分）計量經(jīng)濟學(xué)試題一答案一、判斷題（20 分）1 線性回歸模型中，解釋變量是原因，被解釋變量是結(jié)果。（F）2多元回歸模型統(tǒng)計顯著是指模型中每個變量都是統(tǒng)計顯著的。（F）3在存在異方差情況下，常用的 OLS 法總是高估了估計量的標準差。（F）4總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時因變量的條件均值的軌跡。（Y）5線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。（F）6判定系數(shù) R 2 的大小不受回歸模型中所包
7、含的解釋變量個數(shù)的影響。（ F ）7多重共線性是一種隨機誤差現(xiàn)象。 （F）8當(dāng)存在自相關(guān)時，OLS 估計量是有偏的并且也是無效的。（ F ）9在異方差的情況下， OLS 估計量誤差放大的原因是從屬回歸的 R2 變大。（ F ）10任何兩個計量經(jīng)濟模型的 R2 都是可以比較的。（ F ）二 簡答題（10）1計量經(jīng)濟模型分析經(jīng)濟問題的基本步驟。（4 分）答：1）經(jīng)濟理論或假說的陳述2) 收集數(shù)據(jù)3）建立數(shù)理經(jīng)濟學(xué)模型4）建立經(jīng)濟計量模型5）模型系數(shù)估計和假設(shè)檢驗6）模型的選擇7）理論假說的選擇8）經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用2舉例說明如何引進加法模式和乘法模式建立虛擬變量模型。 （6 分）答案：設(shè) Y 為個人消費支
8、出；X 表示可支配收入，定義D2t12季度D3t13季度14季度= 0其他= 0其他D4t = 0其他如果設(shè)定模型為Yt = B1 + B2 D2t + B3 D3t + B4 D4t + B5 Xt + ut此時模型僅影響截距項，差異表現(xiàn)為截距項的和，因此也稱為加法模型。如果設(shè)定模型為Yt = B1 + B2 D2t + B3 D3t + B4 D4t + B5 Xt+ B6 (D2t Xt )+ B7 (D3t Xt )+ B8 (D4t Xt )+ ut此時模型不僅影響截距項，而且還影響斜率項。差異表現(xiàn)為截距和斜率的雙重變化，因此也稱為乘法模型。三下面是我國 1990-2003 年 GD
9、P 對 M1 之間回歸的結(jié)果。（5 分）ln(GDP) = 1.37+0.76ln(M1)se(0.15)( 0.033)t( 9.13)( 23)P (t 1.782)= 0.05,自由度；=123 求出空白處的數(shù)值，填在括號內(nèi)。（2 分）4 系數(shù)是否顯著，給出理由。（3 分）答：根據(jù) t 統(tǒng)計量，9.13 和 23 都大于 5%的臨界值，因此系數(shù)都是統(tǒng)計顯著的。四 試述異方差的后果及其補救措施。（10 分）答案：后果：OLS 估計量是線性無偏的，不是有效的，估計量方差的估計有偏。建立在 t 分布和F 分布之上的置信區(qū)間和假設(shè)檢驗是不可靠的。補救措施：加權(quán)最小二乘法（WLS）1假設(shè)i2 已知
10、，則對模型進行如下變換：Yi=B1+ BXi+uiii2ii2如果i2 未知（1）誤差與 Xi 成比例：平方根變換。Yi=B1+ BXi+uiXi2XiXiXi可見，此時模型同方差，從而可以利用 OLS 估計和假設(shè)檢驗。（2） 誤差方差和 Xi2 成比例。即 E (ui2 )=2 Xi2Yi=B1+ BXi+uiXiXiXiXi23 重新設(shè)定模型：五多重共線性的后果及修正措施。（10 分）1） 對于完全多重共線性，后果是無法估計。對于高度多重共線性，理論上不影響 OLS 估計量的最優(yōu)線性無偏性。但對于個別樣本的估計量的方差放大，從而影響了假設(shè)檢驗。實際后果：聯(lián)合檢驗顯著，但個別系數(shù)不顯著。估計
11、量的方差放大，置信區(qū)間變寬，t 統(tǒng)計量變小。對于樣本內(nèi)觀測值得微小變化極敏感。某些系數(shù)符號可能不對。難以解釋自變量對應(yīng)變量的貢獻程度。2）補救措施：剔出不重要變量；增加樣本數(shù)量；改變模型形式；改變變量形式；利用先驗信息。六 試述 D-W 檢驗的適用條件及其檢驗步驟？（10 分）答案：使用條件：1）回歸模型包含一個截距項。2）變量 X 是非隨機變量。3）擾動項的產(chǎn)生機制： ut =ut -1 + vt-1 1。4）因變量的滯后值不能作為解釋變量出現(xiàn)在回歸方程中。檢驗步驟1）進行 OLS 回歸，并獲得殘差。2）計算 D 值。3）已知樣本容量和解釋變量個數(shù)，得到臨界值。4）根據(jù)下列規(guī)則進行判斷：零假
12、設(shè)決策條件無正的自相關(guān)拒絕0 d dL無正的自相關(guān)無法確定dL d dU無負的自相關(guān)拒絕4 - dL d 4無負的自相關(guān)無法決定4 - dU d 4 - dL無正的或者負的自相關(guān)接受dU d 4 - dU七 （15 分）下面是宏觀經(jīng)濟模型Mt = C(1)* Pt + C(2)*Yt + C (3)* It + C (4)* Mt -1 + utDIt = C (5)* Mt + C (6)*Yt + utCYt = C (7)* It + utA變量分別為貨幣供給 M 、投資 I 、價格指數(shù) P 和產(chǎn)出 Y 。4 指出模型中哪些是內(nèi)生變量，哪些是外生變量。（5 分）答：內(nèi)生變量為貨幣供給 M
13、t 、投資 It 和產(chǎn)出 Yt 。外生變量為滯后一期的貨幣供給 Mt -1 以及價格指數(shù) Pt5 對模型進行識別。（4 分）答：根據(jù)模型識別的階條件方程（1）：k=0 B3 ，你得出什么結(jié)論？六、什么是自相關(guān)？杜賓瓦爾森檢驗的前提條件和步驟是什么？（15 分）Q = A + A P + A Xt+ u1tt12 t3七、考慮下面的聯(lián)立方程模型： Qt = B1 + B2 Pt + u2t其中， P ， Q 是內(nèi)生變量， X 是外生變量， u 是隨機誤差項（15 分）1、求簡化形式回歸方程？2、判定哪個方程是可識別的（恰好或過度）？3、對可識別方程，你將用哪種方法進行估計，為什么？計量經(jīng)濟學(xué)試題
14、二答案一、判斷正誤（20 分）1.隨機誤差項 ui 和殘差項 ei 是一回事。（ F）2.給定顯著性水平 a 及自由度，若計算得到的t值超過臨界的 t 值，我們將接受零假設(shè)（ F ）利用 OLS 法求得的樣本回歸直線Yt = b1+ b2 X t 通過樣本均值點 () 。（ T3.X,Y）4.判定系數(shù) R 2 = TSS ESS 。（ F ）5. 整個多元回歸模型在統(tǒng)計上是顯著的意味著模型中任何一個單獨的變量均是統(tǒng)計顯著的。（ F ）6. 雙對數(shù)模型的 R 2 值可以與對數(shù)線性模型的相比較，但不能與線性對數(shù)模型的相比較。（ T ）7. 為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個定性變量有 m 類，則要
15、引入 m 個虛擬變量。（ F ）8. 在存在異方差情況下，常用的 OLS 法總是高估了估計量的標準差。（ T ）9. 識別的階條件僅僅是判別模型是否可識別的必要條件而不是充分條件。（ T ）10. 如果零假設(shè) H0：B2=0，在顯著性水平 5%下不被拒絕，則認為 B2 一定是 0。 （ F）二、以一元回歸為例敘述普通最小二乘回歸的基本原理。(10 分)解：依據(jù)題意有如下的一元樣本回歸模型：Yt = b1 + b2 Xt + et(1)普通最小二乘原理是使得殘差平方和最小，即min Q = min et2 = min (Yt - b1 - b2 Xt )2(2)根據(jù)微積分求極值的原理，可得Q =
16、 0 Q = -2(Yt - b1 - b2 Xt ) = 0(3)b1b1Q= 0 Q= -2(Yt - b1 - b2 Xt ) Xt = 0(4)b2b2將(3)和(4)式稱為正規(guī)方程，求解這兩個方程，我們可得到：Yi = nb1 + b2 XiYi Xi = b1 Xi + b2 Xi2(5)解得：b1 = Y- b2 Xb= xi yi2 xi2其中 xi = Xi - X , yi = Yi - Y ，表示變量與其均值的離差。三、下面是利用 1970-1980 年美國數(shù)據(jù)得到的回歸結(jié)果。其中 Y 表示美國咖啡消費（杯/日.人），X 表示平均零售價格（美元/磅）。（15 分）注： t
17、 / 2 (9)= 2.262 ， t / 2 (10) = 2.228= 2.6911 - 0.4795XtYtse= (0.1216) (a )t值 =（b ）42.06R2 = 0.66281. 寫空白處的數(shù)值啊 a，b。（0.0114，22.066）2. 對模型中的參數(shù)進行顯著性檢驗。3. 解釋斜率系數(shù) B2 的含義，并給出其 95%的置信區(qū)間。解：1. （0.0114，22.066）2. B1 的顯著性檢驗： t = 22.066 t / 2 (9) = 2.262 ，所以 B1 是顯著的。B2 的顯著性檢驗： t = 42.06 t / 2 (9) = 2.262 ，所以 B2 是
18、顯著的。3. B2 表示每磅咖啡的平均零售價格每上升 1 美元，每人每天的咖啡消費量減少0.479 杯。P(-2.262 t 2.262) = 0.95b2- B2- 2.262 2.262= 0.95Pse(b2 )P(b2- 2.262se(b2 ) B2 b2+ 2.262se(b2 )= 0.95B2 的 95%的置信區(qū)間為：-0.479 - 0.026 , - 0.479 + 0.026 -0.505454 , - 0.454四、若在模型： Yt = B1 + B2 X t + ut 中存在下列形式的異方差： var(ut ) = 2 X t3 ，你如何估計參數(shù) B1, B2 （10
19、 分）解：對于模型Yt = B1 + B2 X t + ut（1）存在下列形式的異方差：var(u) = 2 X 3Xt3tt ，我們可以在(1)式左右兩端同時除以，可得Yt= B1+ BXt+utXt31Xt32Xt3Xt3= B1+ BXt+ v1X 32X 3t（2）tt其中vt =utXt3代表誤差修正項，可以證明var(v ) = var(ut) =1var(u) =12 X 3= 2tXt3Xt3tXt3t即 vt 滿足同方差的假定，對(2)式使用 OLS，即可得到相應(yīng)的估計量。五、考慮下面的模型： Yt = B0+ B1 X t + B2 D2t + B3 D3t + B4 D4
20、t + ut 其中，Y 表示大學(xué)教師的年薪收入，X 表示工齡。為了研究大學(xué)教師的年薪是否受到性別（男、女）、學(xué)歷（本科、碩士、博士）的影響。按照下面的方式引入虛擬變量：（15 分）1, 男教師1, 碩士1, 博士D2 = ，女教師D3 = ，其他D4 = ，其他0001. 基準類是什么？2. 解釋各系數(shù)所代表的含義，并預(yù)期各系數(shù)的符號。3. 若 B4 B3 ，你得出什么結(jié)論？ 解：1. 基準類為本科女教師。2. B1 表示工齡對年薪的影響，即工齡每增加 1 單位，平均而言，年薪將增加 B1 個單位。預(yù)期符號為正，因為隨著年齡的增加，工資應(yīng)該增加。B2 體現(xiàn)了性別差異。B3 和 B4 體現(xiàn)了學(xué)歷
21、差異，預(yù)期符號為正。3. B4 B3 說明，博士教師的年薪高于碩士教師的年薪。六、什么是自相關(guān)？杜賓瓦爾森檢驗的前提條件和步驟是什么？（15 分）解：自相關(guān)，在時間（如時間序列數(shù)據(jù)）或者空間（如在截面數(shù)據(jù)中）上按順序排列的序列的各成員之間存在著相關(guān)關(guān)系。在計量經(jīng)濟學(xué)中指回歸模型中隨機擾動項之間存在相關(guān)關(guān)系。用符號表示：cov(ui ,u j ) = E(uiu j ) 0i j杜賓瓦爾森檢驗的前提條件為：（1）回歸模型包括截距項。（2）變量 X 是非隨機變量。（3）擾動項 ut 的產(chǎn)生機制是ut =ut -1 + vt(-1 1 , 表示自相關(guān)系數(shù)）上述這個描述機制我們稱為一階自回歸模型，通常
22、記為 AR(1)。（4）在回歸方程的解釋變量中，不包括把因變量的滯后變量。即檢驗對于自回歸模型是不使用的。杜賓瓦爾森檢驗的步驟為：(1)進行 OLS 的回歸并獲得 et。(2)計算 d 值。(3)給定樣本容量 n 和解釋變量 k 的個數(shù)，從臨界值表中查得 dL 和 dU。(4)根據(jù)相應(yīng)的規(guī)則進行判斷。Q = A + A P + A Xt+ u1tt12 t3七、考慮下面的聯(lián)立方程模型： Qt = B1 + B2 Pt + u2t其中， P ， Q 是內(nèi)生變量， X 是外生變量， u 是隨機誤差項（15 分）1、求簡化形式回歸方程？2、判定哪個方程是可識別的（恰好或過度）？3、對可識別方程，你將
23、用哪種方法進行估計，并簡述基本過程？解 1.Pt = P1 + P2 X t + v1t其中：P1=B1 - A1，P2= -A3, v= u2t - u1tA2- B21tA2 - B2A2 - B2Qt = P3 + P4 X t + v2t其中：P3=A2 B1 - A1B2，P4= -A3 B2, v=A2u2t - B2u1tA2 - B2A2 - B21tA2- B22. 根據(jù)階判斷條件，m = 2,對于第一個方程，k=0，k B3 ，你得出什么結(jié)論？五、若在模型： Yt = B1 + B2 X t + ut 中存在下列形式的異方差：Var(ut ) = 2 X t3 ，你如何估計
24、參數(shù) B1, B2 （10 分）六、簡述自相關(guān)后果。對于線性回歸模型 Yt = B1 + B2 X1t + B3 X 2t + ut ，如果存在 ut = ut-1 + vt 形式的自相關(guān)，應(yīng)該采取哪些補救措施？（15 分）Q = A + A P + A Xt+ A W + u1tt12 t34t七、考慮下面的聯(lián)立方程模型： Qt = B1 + B2 Pt+ u2t其中， P ， Q 是內(nèi)生變量， X ，W 是外生變量， u 是隨機誤差項（15 分）1、求出簡化形式的回歸方程？2、利用模型識別的階條件，判定哪個方程是可識別的（恰好或過度）？3、對可識別方程，你將用哪種方法進行估計，為什么？計量
25、經(jīng)濟學(xué)試題三答案一、判斷正誤（20 分）1. 回歸分析用來處理一個因變量與另一個或多個自變量之間的因果關(guān)系。（ F ）2. 擬合優(yōu)度 R2 的值越大，說明樣本回歸模型對總體回歸模型的代表性越強。（ T ）3. 線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。（ F ）4. 引入虛擬變量后，用普通最小二乘法得到的估計量仍是無偏的。（ T ）5. 多重共線性是總體的特征。（ F ）6. 任何兩個計量經(jīng)濟模型的 R2 都是可以比較的。（ F ）7. 異方差會使 OLS 估計量的標準誤差高估，而自相關(guān)會使其低估。（ F ）8. 杜賓瓦爾森檢驗?zāi)軌驒z驗出任何形式的自相關(guān)。（ F ）9. 異方差問題總是
26、存在于橫截面數(shù)據(jù)中，而自相關(guān)則總是存在于時間序列數(shù)據(jù)中。（ F ）10. 內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。（ F ）二、選擇題（20 分）1.在同一時間不同統(tǒng)計單位的相同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)組合，是（ D ）A. 原始數(shù)據(jù)B. Pool 數(shù)據(jù)C. 時間序列數(shù)據(jù) D. 截面數(shù)據(jù)2.下列模型中屬于非線性回歸模型的是（ C ）A. Y = 0 + 1 ln X + uB. Y = 0 + 1 X + 2 Z + uC. Y = 0 + X 1 + uD. Y = 0 + 1 / X + u3.半對數(shù)模型 Y = 0 + 1 ln X+ u 中，參數(shù) 1 的含義是（ C）A. X 的絕對量變化，引起 Y
27、 的絕對量變化B. Y 關(guān)于 X 的邊際變化C. X 的相對變化，引起 Y 的期望值絕對量變化D. Y 關(guān)于 X 的彈性4. 模型中其數(shù)值由模型本身決定的變量是（ B ）A、外生變量B、內(nèi)生變量C、前定變量D、滯后變量5. 在模型 Yt = 1 + 2 X 2t + 3 X 3t + ut 的回歸分析結(jié)果報告中， F 統(tǒng)計量的p值 = 0.0000 ，則表明（ C ）A. 解釋變量 X 2t 對 Yt 的影響是顯著的B. 解釋變量 X 3t 對 Yt 的影響是顯著的C. 解釋變量 X 2t 和 X 3t 對 Yt 的聯(lián)合影響是顯著的D. 解釋變量 X 2t 和 X 3t 對 Yt 的聯(lián)合影響不
28、顯著6. 根據(jù)樣本資料估計人均消費支出 Y 對人均收入 X 的回歸模型為lnYi = 2.00 + 0.75ln X i ，這表明人均收入每增加 1，人均消費支出將增加（ B）A. 0.2% B. 0.75%C. 2%D. 7.5%7. 如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計量是（ A）A. 無偏的，非有效的B. 有偏的，非有效的C. 無偏的，有效的D. 有偏的，有效的8. 在回歸模型滿足 DW 檢驗的前提條件下，當(dāng) d 統(tǒng)計量等于 2 時，表明（ C）A. 存在完全的正自相關(guān)B. 存在完全的負自相關(guān)C. 不存在自相關(guān)D. 不能判定9.將一年四個季度對被解釋變量的影響引入到包含截距項的回歸
29、模型當(dāng)中，則需要引入虛擬變量的個數(shù)為 （ C）A. 5B. 4C. 3D. 210.在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中，對模型中的每一個隨機方程單獨使用普通最小二乘法得到的估計參數(shù)是（ B）A. 有偏但一致的B. 有偏且不一致的C. 無偏且一致的D. 無偏但不一致的三、下表給出了三變量模型的回歸的結(jié)果：（10 分）方差來源平方和自由度（d.f）平方和的均值（MSS）來自回歸(ESS)106.58253.29來自殘差(RSS)1.8170.106總離差(TSS)108.3819注：保留 3 位小數(shù)，可以使用計算器。在 5%的顯著性水平下，本題的 F= 4.45 。1. 完成上表中空白處內(nèi)容。2. 求 R2 與
30、 R 2 。3. 利用 F 統(tǒng)計量檢驗 X 2 和 X 3 對 Y 的聯(lián)合影響，寫出簡要步驟。答案： 1. 見題R2 =ESS=106.58= 0.9822.TSS108.38= 1 - (1 - R2 )n -1= 1 - (1 - 0.982)19= 0.980R2n - k173.可以利用 F 統(tǒng)計量檢驗 X 2 和 X 3 對 Y 的聯(lián)合影響。F =ESS / 253.29（或 F =R2 /(k -1)= 502.736）(1 - R2 ) /(n - k)RSS /170.106因為 F F= 4.45 ， X 2 和 X 3 對 Y 的聯(lián)合影響是顯著的。四、考慮下面的模型： Yt
31、 = B0+ B1 X t+ B2 D2t + B3 D3t + B4 D4t + ut 其中，Y 表示大學(xué)教師的年薪收入，X 表示工齡。為了研究大學(xué)教師的年薪是否受到性別、學(xué)歷的影響。按照下面的方式引入虛擬變量：（10 分）1, 他他他1, 他他D41,他他D2 = 他 他他他D3 = 他 他他= 他他他0001. 基準類是什么？2. 解釋各系數(shù)所代表的含義，并預(yù)期各系數(shù)的符號。3. 若 B4 B3 ，你得出什么結(jié)論？答案：1. 基準類是本科學(xué)歷的女教師。2. B0 表示剛參加工作的本科學(xué)歷女教師的收入，所以 B0 的符號為正。B1 表示在其他條件不變時，工齡變化一個單位所引起的收入的變化，
32、所以B1 的符號為正。B2 表示男教師與女教師的工資差異，所以 B2 的符號為正。B3 表示碩士學(xué)歷與本科學(xué)歷對工資收入的影響，所以 B3 的符號為正。B4 表示博士學(xué)歷與本科學(xué)歷對工資收入的影響，所以 B4 的符號為正。3. 若 B4 B3 ，說明博士學(xué)歷的大學(xué)教師比碩士學(xué)歷的大學(xué)教師收入要高。五、若在模型： Yt = B1 + B2 X t + ut 中存在下列形式的異方差：Var(ut ) =2 X t3 ，你如何估計參數(shù) B1, B2 （10 分）答案：使用加權(quán)最小二乘法估計模型中的參數(shù) B1 ， B2 。在模型 Yt = B1 + B2 X t + ut 的兩邊同時除以 X t3 ，我們有：Yt=B11+ B21+utX t3X t3X tX t3*YtutYt=vt=
計量經(jīng)濟學(xué)期末考試含答案.doc
