计量经济学习题答案.docx

第一章1、什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济学方法有什么区别？解答 计量经济学是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的经济关系为主要内容，是由经济理论、统计学、数学三者结合而成的交叉性学科。计量经济学方法揭示经济活动中具有因果关系的各因素间的定量关系，它用随机性的数学方程加以描述；而一般经济数学方法揭示经济活动中各因素间的理论关系，更多的用确定性的数学方程加以描述。2、计量经济学的研究对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？解答 计量经济学的研究对象是经济现象，主要研究经济现象中的具体数量规律，换言之，计量经济学是利用数学方法，根据统计测定的经济数据，对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究。计量经济学的内容大致包括两个方面：一是方法论，即计量经济学方法或理论计量经济学；二是应用，即应用计量经济学。无论理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三要素。计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征：一是随机关系，二是因果关系。3、为什么说计量经济学在当代经济学科中占据重要地位？当代计量经济学发展的基本特征与动向是什么？解答 计量经济学子20世纪20年代末30年代初形成以来，无论在技术方法上还是在应用方面发展都十分迅速，尤其是经过20世纪50年代的发展阶段和20世纪60年代的扩张阶段，计量经济学在经济学科中占据了重要的地位，主要表现在以下几点。第一， 在西方大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济学课程中最具有权威性的一部分。第二， 1969-2003诺贝尔经济学奖的53位获奖者中有10位于研究和应用计量经济学有关，居经济学各分支学科之首。除此之外，绝大多数诺贝尔经济学奖获得者，即使其主要贡献不在计量经济学领域，但在他们的研究中都普遍的应用了计量经济学方法。著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森曾说过：“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代。”第三， ，计量经济学方法与其他经济数学方法的结合应用得到了长足发展。从当代计量经济学的发展动向看，有以下基本特点：（1） 非经典计量经济学的理论与应用研究成为计量经济学越来越重要的内容；（2） 计量经济学方法从主要用于经济预测转向对经济理论假设和政策假设的检验；（3） 计量经济学模型的应用从传统的领域转向新的领域，如货币、工资、就业、福利、国际贸易等，并从宏观领域的研究开始转向微观领域的研究；（4） 计量经济学模型的规模不再是水平高低的衡量标准，人们更喜欢建立一些简单的模型，从总量和趋势上说明经济现象。4、建立和应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？解答 建立和应用计量经济学模型的主要步骤如下：（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议定模型中的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、计量检验、预测检验。5、计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？解答 计量经济学模型主要有以下几个方面的用途：（1） 结构分析，即研究一个或几个经济变量发生变化及结构参数的变动对其他乃至整个经济系统产生何种影响，其原理是弹性分析、乘数分析与比较静力分析；（2） 经济预测，即进行中短期经济的因果预测，其原理是模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律；（3） 政策评价，即利用计量经济学模型和实际统计资料实证分析某个理论假说正确与否，其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察数据，则意味着该理论是符合客观事实的，否则，则表明该理论不能解释客观事实。6、模型检验包括几个方面？其具体含义是什么？解答 模型的检验主要包括经济意义检验、统计检验、计量检验和模型的预检验四方面。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与大小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；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；在计量检验中，需要检验模型的计量性质，包括随机干预在项的序列相关性检验与异方差性检验、解释变量的多重共线性检验、模型设定的偏误性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性及样本容量发生变化时的灵敏度，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。7、下利假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型？为什么？（1）St=112.0+0.12Rt，其中St为第t年农村居民储蓄增加额（单位：亿），Rt为第t年城镇居民可支配收入总额（单位：亿）。（2）St-1=4432.0+0.30Rt，其中St-1为第t-1年底农村居民储蓄余额（单位：亿），Rt为第t年农村居民纯收入总额（单位：亿）。解答 （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之间没有因果关系。（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年的储蓄产生影响。8、指出下列假想模型中的错误，并说明理由：RSt=8300.0-0.24RIt+1.12IVt其中，RSt为第t年社会消费品零售总额（单位：亿元），RIt为第t年居民收入总额（单位：亿元）（城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），IVt为第t年全社会固定资产投资总额（单位：亿元）。解答 一是居民收入总额RIt前参数的符号有误，应是正号；二是全社会固定资产投资总额IVt这一解释变量的选择有误，它对社会消费品零售总额没有直接的影响。 第二章1、为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？解答 计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的你，除了解释变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。这样，理论模型就必须使用一个称为随机干扰项的变量来代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性。2、下列计量经济学方程哪些是正确的？哪些是错误的？为什么？（1）Yt=+Xt，t=1,2，,n;(2) Yt=+Xt+t,t=1,2，,n;(3)Yt=+Xt+t,t=1,2，,n;(4)Yt=+Xt+t,t=1,2，,n;(5)Yt=+Xt,t=1,2，,n;(6)Yt=+Xt,t=1,2，,n;(7)Yt=+Xt+t,t=1,2，,n;(8)Yt=+Xt+t,t=1,2，,n。其中带“者表示”估计值“。解答 计量经济学模型有两种模型：总体回归模型；样本回归模型。两类回归模型都具有确定形式与随机形式两种表达方式：总体回归模型的确定形式E(Y|X)=0+1X总体回归模型的随机形式Y=0+1X+样本回归模型的确定形式Y=0+1X样本回归模型的随机形式Y=0+1X+e除此之外，其他的表达式均是错误的，因此判断如下：（1）错误；（2）正确；（3）错误；（4）错误；（5）错误；（6）正确；（7）正确；（8）错误；3、一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？违背基本假设的计量经济学模型是否就不能进行估计？解答 线性回归模型的基本假设有两大类：一类是关于随机干扰项的，包括零均值，同方差，不序列相关，满足正态分布等假设；另一类是关于解释变量的，主要有：解释变量是非随机的；如果解释变量时随机变量，则与随机干扰项不相关。实际上，这些假设都是针对于OLS的。在违背这些基本假设的情况下，OLS估计量就不再是最佳线性无偏估计量，因此使用OLS进行估计已无多大意义。但模型本身还是可以估计的，尤其是可以通过最大似然法等其他原理进行估计。4、线性回归模型Yi=+Xi+i，i=1,2，n的零均值假设是否可以表达为1ni=1ni=0？为什么？解答 线性回归模型中的零均值假设E(i)=0可以表示为E(1)=0，E(2)=0，E(3)=0，但不能表示为1ni=1ni=0，理由是1ni=1niE(i)=0严格说来，随机干扰项的零均值假设是关于X的条件期望为零，即E(i|Xi)=0，其含义为在X取值为Xi的条件下，所有其他因素对Y的各种可能的影响平均下来为零。因此，E(i)与1ni=1ni是两个完全不同的慨念。5、假设已经得到关系式Y=0+1X的最小二乘估计，试回答：（1）假设决定把X变量的单位扩大10倍，这样对原回归的斜率和截距会有什么样的影响？如果把Y变量的单位扩大10倍，又会怎样？（2）如果给X的每个观测值都增加2，对原回归的斜率和截距会有什么样的影响？如果给Y的每个观测值都增加2，又会这样？解答 （1）记X*为原变量X单位扩大10倍的变量，则X=Y*10，于是Y*10=0+1X即Y*=100+101X可见，被解释变量的单位扩大10倍是，截距项羽斜率项都会比原回归系数扩大10倍。（2）记X*=X+2，则原回归模型变为Y=0+1X =0+1(X*-2) =(0-21)+1X*记Y*=Y+2,则原回归模型变为Y*-2=0+1X即Y*=（0+2）+1X可见，无论解释变量还是被解释变量以加法的形式变化，都会造成原回归模型的截距项变化，而斜率项不变。6、假使在回归模型Yi=0+1Xi+i中，用不为零的常数去乘每一个X值，这会不会改变Y的拟合值和残差？如果对每个X都加上一个非零常数，又会怎样？解答 记总体模型对应的样本回归模型为Yi=0+1Xi+ei，则有1=xiyixi2，0=Y-1XY的拟合值与残差分别为Yi=0+1Xiei=Yi-（0+1Xi）记Xi*=Xi，则有X*=Xi*n=Xxi*=Xi*-X*=xi记新总体模型对应的样本回归模型为Yi=0+1Xi*+ei*则有1=xi*yi（xi*）2=xiyi2xi2=1xiyixi2=110=Y-1X*=Y-11X=Y-1X=0于是在新的回归模型下，Y的拟合值与残差分别为 Yi*=0+1Xi*=0+11Xi=0+1Xiei*=Yi-0+1Xi*=Yi-0+11Xi=Yi-（0+1Xi）可见，对X乘非零常数后，不改变Y的拟合值与模型的残差。如果记Xi*=Xi+，则有X*=X+，xi*=xi于是新的回归模型下，Y的拟合值与残差分别为 Yi*=0+1Xi*=0-1+1Xi+=0+1Xiei*=Yi-0+1Xi*=Yi-【0-1+1Xi+】=Yi-（0+1Xi）可见，对X都加大一个非零常数后，也不改变Y的拟合值和模型的残差。7、假设有人做了如下的回归：yi=0+1xi+ei其中，yi，xi分别为Yi，Xi关于各自均值的离差。问1和0将分别取何值？解答 记x=1nxi，y=1nyi，则易知x=y=0，于是1=xi-xyi-y（xi-x）2=xiyixi20=y-1x=0可见，在离差形式下没有截距项，只有斜率项。8、令YX和YX分别为Y对X的回归和X对Y 的回归中的斜率，证明：YXYX=r2其中r为X与Y之间的线性相关系数。证 容易知道，在上述两个中的斜率项分别为YX=xiyixi2，YX=xiyiyi2于是YXYX=xiyixi2xiyiyi2=（xiyi）2xi2yi2=r29、记样本回归模型为Yi=0+1Xi+ei，试证明：（1）估计的Y的均值等于实测的Y的均值；（2）残差和为零，从而残差的均值为零：ei=0，e=0（3） 残差项与X 不相关：eiXi=0（4） 残差项与估计的Y不相关：eiYi=0证明 （1）由于Yi=0+1Xi=（Y-1x）+1Xi=Y+1Xi-X故Y=Y+11nxi-x=Y这里用到了xi=xi-x=0（2）在一元回归中正规方程组中的第一方程（Yi-0-1Xi）=0知ei=0，e=1nei=0（3） 在一元回归中正规方程组中的第二方程（Yi-0-1Xi）Xi=0知eiXi=0（4） 由（2）及（3）易知eiYi=ei0+1Xi=0ei+1eiXi=010、11、12、略第三章1.多元线性回归模型的基本假设是什么？试说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？解答：多元线性回归模型的基本假定仍然是针对随机干扰项与针对解释变量两大类的假设。针对随机干扰项的假设有：零均值，同方差，无序列相关且服从正态分布。针对解释量的假设有；解释变量应具有非随机性，如果后随机的，则不能与随机干扰项相关；各解释变量之间不存在(完全)线性相关关系。在证明最小二乘估计量的无偏性中，利用了解释变量非随机或与随机干扰项不相关的假定；在有效性的证明中，利用了随机干扰项同方差且无序列相关的假定。2.在多元线性回归分析中，t检验和F检验有何不同？在一元线性回归分析中二者是否有等价作用？解答：在多元线性回归分析中，t检验常被用作检验回归方程中各个参数的显著性，而F检验则被用作检验整个回归关系的显著性。各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系，并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系。在一元线性回归分析中，二者具有等价作用，因为二者都是对共同的假设解释变量的参数等于零一一进行检验。3、为什么说对模型参数施加约束条件后，其回归的残差平方和一定不比未施加约束的残差平方和小？在什么条件下，受约束回归与未受约束回归的结果相同？解答 对模型参数施加约束条件后，就限制了参数的取值范围，寻找到的参数估计值也是在此条件下是残差平方和达到最小的估计值，它不可能比未施加条件是找到的参数估计值使得残差平方和达到的最小值还要小。但当约束条件为真时，受约束回归于无约束回归的结果就相同了。4、在一项调查大学生一学期平均成绩（Y）与每周在学习（X1）、睡觉（X2）、娱乐（X3）与其他各种活动（X4）所用时间的关系的研究中，建立如下回归模型：Y=0+1X1+2X2+3X3+4X4+如果这些活动中所用时间的总和为一周总小时数168.问：保持其他变量不变，而改变其中一个变量的说法是否有意义？该模型是否有违背基本假设的情况？如何修改其模型使其更加合理？解答 由于X1+X2+X3+X4=168，当其中一个变量变化时，至少有一个其他变量也要变化，因此，保持其他变量不变，而改变其中一个变量的说法是无意义的。显然，由于四类活动的总和为一周的总小时数168，表明X1，X2，X3，X4间存在完全的线性关系，因此违背了解释变量间不存在（完全）多重共线性的假设。可以去掉其中一个变量，如去掉代表“其他”活动的变量X4，则新构成的三变量模型更加合理。列如这时1就度量了当其他两变量不变时，每周增加1小时的学习时间所带来的学习成绩的平均变化。这时，即使睡觉和娱乐的时间保持不变，也可以通过减少其他活动的时间来增加学习时间。而这时三个变量间也不存在明显的共线性问题。5、考虑下列两个模型：Yi=0+1Xi1+2Xi2+ui (a)Yi-Xi1=0+1Xi1+2Xi2+vi （b）（1） 证明：1=1-1，0=0，2=2。（2） 证明：两个模型的最小二乘残差相等，即对任何i，有ui=vi。（3） 在什么条件下，模型（b）的R2小于模型（a）的R2？解答 （1）对模型（b）变形如下： 6、考虑下列三个试验步骤：（1）对进行回归；（2）8、9、10、11、12、13 略第四章1、对一元回归模型Yi=0+1Xi+i（1）假如其他基本假设全部满足，但Var（i）=i22，试证明估计的斜率项仍是无偏差，但方差变为Var（1）=xi2i2（xi2）2（2）如果Var（i）=2Ki，试证明上述方差的表达式为Var（1）=2xi2xi2Kixi2该表达式与在同方差假定下的方差Var（1）之间有何关系？分Ki大于1与小于1两种情况讨论。解答 （1）在一元二次线性回归中，已知有7、8、9、10、11略第五章1、回归模型中引入虚拟变量的作用是什么？有哪几种基本的引入方式，它们各适用于什么情况？解答 在模型中引入虚拟变量，主要是为了寻找某些定性因素对解释变量的影响。加法方式和乘法方式是最主要的引入方式，前者主要适用于于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。除此外，还可以采用加法和乘法组合的方式引入虚拟变量，这是可度量定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。2、在一项对北京某大学学生月消费支出的研究中，认为学生的消费支出除受其家庭的每月收入水平影响外，还受在学校中是否得到奖学金，来自农村还是城市，是经济发达地区还是欠发达地区，以及性别等因素的影响。设假定适当的模型，并导出如下情况下学生消费支出的平均水平：（1）来自欠发达地区的农村女生，未得到奖学金；（2）来自欠发达地区的城市男生，得到奖学金；（3）来自发达地区的农村女生，得到奖学金；（4）来自发达地区的城市男生，未得到奖学金。解答 记学生月消费支出为Y，其家庭月收入水平为X，则在不考虑其他因素的影响时，有如下基本回归模型：3、滞后变量模型有哪几种类型？分布滞后模型使用OLS存在哪些问题？解答 滞后变量模型有分布滞后模型和自回归模型两大类，前者只有解释变量及其滞后变量作为模型的解释变量，不包含被解释变量的滞后变量作为模型的解释变量；而后者则以当期解释变量与被解释变量的若干期滞后变量作为模型的解释变量。分布滞后模型有无限期的分布滞后模型和有限期的分布滞后模型；自回归模型又以科伊克（Koyck）模型、自适应预期模型和局部调整模型最为多见。 分布滞后模型使用OLS存在以下问题：（1）对于无限期的分布滞后模型，由于样本观测值的有限性，使得无法直接对其估计。（2）对于有限期的分布滞后模型，使用OLS会遇到：没有先验准则确定滞后期长度，对最大滞后期的确定往往带有主观随意性；如果滞后期较长，由于样本容量有限，当滞后变量数目增加时，必然使得自由度减少，将缺乏足够的自由度进行估计和检验；同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关，即模型可能存在高度的多重共线性。4、产生模型设定偏误的主要原因是什么？模型设定偏误的后果以及检验方法有哪些？解答 产生模型设定偏误的原因主要有：模型制定者不熟悉相应的理论知识；对经济问题本身认识不够或不熟悉前人的相关工作；模型制定者手头没有相关变量的数据；解释变量无法测量或数据本身存在测量误差。 模型设定偏差的后果有：（1）如果遗漏了重要的解释变量，会造成OLS估计量在小样本下有偏，在大样本下非一致，对随机干扰项的方差估计也是有偏的；（2）如果包含了无关的解释变量，尽管OLS估计量具有无偏性和一致性，但不具有最小方差性；（3）如果选择了错误的函数形式，则后果是全方位的，不但会造成估计的参数具有完全不同的经济意义，而且估计结果也不同。 对模型设定偏误的检验方法有：检验是否含有无关变量，可以使用t检验与F检验完成；检验是否有相关变量的遗漏或函数形式设定偏误，可以使用残差图示法以及拉姆齐（Ramsey）提出的RESET检验来完成。5、略6、略带截距项和不带截距项的模型，其其斜率的方差已在题5中给出，可以看出两者明显不同，因此，如果真实的带截距项的模型斜率项的方差估计具有最小性的话，不带截距项的模型斜率项的方差就不具有最小性了。9、略10、略11、略第六章1、为什么要建立联立方程计量经济学模型？联立方程计量经济学模型适用于什么样的经济现象？解答 经济现象是极为复杂的，其中诸因素之间的关系，在很多情况下，不是单一方程所能描述的那种简单的单向因果关系，而是相互依存，互为因果的，这时，就必须用联立的计量经济学方程才能描述清楚。所以与单方程适用于单一经济现象的研究相比，联立方程计量经济学模型适用于描述复杂的经济现象，即经济系统。2、联立方程计量经济学模型的识别状况可以分为几类？其含义各是什么？解答 联立方程计量经济学模型的识别状况可以分为可识别和不可识别，可识别又分为恰好识别和过度识别。如果联立方程计量经济学模型中某个结构方程不具有确定的统计形式，则称该方程为不可识别，或者根据参数关系体系，在已知简化式参数估计值时，如果不能得到联立方程计量经济学模型中某个结构方程的确定的结构参数估计值，则称该方程为不可识别。如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的，则认为该联立方程计量经济学模型系统是可以识别的。反过来，如果一个模型系统中存在一个不可识别的随机方程，则认为该联立方程计量经济学模型系统是不可识别的。如果某一个随机方程具有唯一一组参数估计量，则称其为恰好识别；如果某一随机方程具有多组参数估计量，则称其为过度识别。3、联立方程计量经济学模型的单方程估计有哪些主要方法？其适用条件和统计性质各是什么？解答 单方程估计的主要方法有：狭义的工具变量法，间接最小二乘法，二阶段最小二乘法。 狭义的估计变量法和间接最小二乘法只适应于恰好识别的结构方程的估计。二阶段最小二乘法既适用于恰好识别的结构方程，又适用于过度识别的结构方程。用工具变量法估计的参数，一般情况下。在小样本下是有偏的，但在大样本下是渐近无偏的。如果选取的工具变量与方程随机干扰项完全不相关，那么其参数估计量是无偏估计量。对于间接最小二乘法，对简化式模型应用OLS得到的参数估计量具有线性性、无偏性、有效性。通过参数关系体系计算得到结构方程的结构参数估计量在小样本下是有偏的，在大样本下是渐近无偏的。采用二阶段最小二乘法得到结构方程的结构参数估计量在小样本下是有偏的，在大样本下是渐近无偏的。4、一个有2个方程构成的简单商品供求模型如下：5、在题4联立模型的每种情况，按结构式识别条件进行识别。解答 （1）对原模型，有两个内生变量Q与P而无先决变量。为了能识别，每个方程至少要排除g-1=1个变量。但实际情况并非如此，故两个方程均不可识别。（2）对在需求方程加入了变量Y后的模型系统：供给函数：需求函数：内生变量仍为Q与P，但引入了一个先决变量Y。对于供给方程，它排除了g-1=1个变量（变量Y），因而可识别，而且由于k- ki=1-0=1，-1=2-1=1，因此是恰好识别的；但对需求方程，它未排除至少1个变量，因而不可识别。（3） 供给方程中加入了先决变量后的模型：供给函数：需求函数：内生变量仍为Q与P，先决变量为Y与。对供给方程与需求方程，各自排除了g-1=1个变量（前者排除Y，后者排除），因而两个方程均可识别。而且，对每个方程，k- ki=2-1= 1，-1=2-1=1 ，因而是恰好识别的。（4） 对于在需求方程中再加入先决变量W后的模型：供给函数：需求函数：内生变量仍为Q与P，先决变量为Y, 与W。需求方程排除了g-1=1个变量（排除），而且k- ki=3-2=1，-1=2-1=1，因而是恰好识别；而对供给方程排除了2个变量（排除了Y,W），而且k- ki=3-1= 2，-1=2-1=1，因而是过度识别的。7、略8、略第七章1、在经典线性计量经济学模型中，通常选择哪些类型的数据作为样本数据？对被解释变量样本数据有哪些假定？解答：在经典线性计量经济学模型中，所利用的数据具有两个特征：一是在一个模型中，或者只利用时间序列数据，或者只利用截面数据：二是作为被解释变量的样本观测值必须是连续型的随机变量，且与随机干扰项同分布。2、某一截面数据计量经济学模型,被解释变量服从正态分布，其样本观测值为分别将该组样本看成未受限制的随机抽取样本，以为横截点的选择性样本、以为归并点的选择性样本，分别采用最大似然法估计模型。（1）写出3种情况下的对数似然函数表达式。（2）比较3种情况下的对数似然函数值得大小，并加以简单证明。解答 （1）在假定该组样本为未受限制的随机抽样样本时，其似然函数为5、略6、略7、略第八章6、略7、略 8、略第九章1、略2、略3、略4、略从经济学角度分析，根据需求行为理论，人们对某种商品的需求是在预算（收入）约束下，极大化效用函数而得到的。所以，它除了受到该类商品价格的影响外，肯定还受到收入的影响，还可能受到其他商品的需求量和价格的影响。模型仅以商品价格为解释变量，没有正确解释经济体系中客观存在的经济关系，并不能完全解释商品需求量。总体回归模型必须是一个正确揭示经济系统中客观存在的经济关系的“一般”的模型。 从逻辑学角度分析，对模型进行的检测可以发现已经包含在模型解释变量中的某些变量并不显著，进而将它们剔除，或者发现某些变量之间并不独立，进而去掉一些存在共线性的变量。但是，对模型进行的检测不能发现模型中没有的，但对被解释变量可能有显著影响的那些应该包含在模型中的变量。所以，只有将总体回归模型设定为一个最具“一般性”的模型，才有可能通过检测得到一个正确的简单模型。如果将总体回归模型设定为一个“简单”的模型，并且存在错误，这样的错误时无法通过检验加以发现和纠正的。 从统计学的角度，关于模型的所有估计和检验都是在满足基本假设的前提下进行的。如果收入和其他商品价格确实对食品需求量有显著影响，而模型中没有这2个解释变量，它们对商品需求量的影响进入随机干扰项。这样的随机干扰项不再具有“源生性”，很难满足所有的基本假设，那么所进行的模型估计和检验并不是有效的。所以，为了保证随机干扰项具有“源生性”，满足基本假设，也应该将总体回归模型设定为一个最具“一般性”的模型。6.回答：为什么不能直接依据先验的经济学理论进行总体回归模型设定？经济学理论在总体回归模型设定中具有怎样的作用？解答 为什么不能直接依据先验的经济学理论进行总体回归模型设定？主要理由在于：第一， 正统经济学以经济人假设和理性选择为其理论体系的基石，任何一种理论都建立在决策主体是理性的和决策行为是最优的基础之上。而计量经济学模型总体设定的目的，是建立能够描述人们实际观察到的经济活动中蕴藏的一般规律的总体模型，毫无疑问，实际经济活动既不是“理性”的，也不是“最优”的。第二， 正统经济学理论强调“简单”，认为只有简单的理论才能够解释本质。而计量经济学模型恰恰相反，它强调“一般”，必须将经济活动所涉及的所有因素包含其中。所以，即使经济学理论是正确的，也不能据此设定计量经济学模型，因为它舍弃了太多显著的因素。第三， 对于同一个研究对象，不同的研究者依据不同的先验理论，就会设定不同的模型。例如，以居民消费为研究对象，分别依据绝对收入消费理论、相对收入想飞理论、持久收入消费理论、生命周期消费理论以及合理预期消费理论，就会选择不同的解释变量和不同的函数形式，设定不同的居民消费总体模型。 对计量经济学模型总体设定先验理论导向的批评并不意味着完全否定经济学理论在模型设定中的作用。描述理想经济世界的经济学理论可以指导我们正确分析现实经济世界的动力学关系；简洁的经济学理论至少揭示了“一般”经济系统中的一部分经济关系。在模型总体设定过程中，经济学理论将作用于经济学关系分析，起指导作用，而不是直接作用于模型总体设定中。7、回答：为什么不能直接依据数据之间的关系进行总体回归模型的设定？数据关系在总体回归模型设定中具有什么作用？解答 为什么不能直接依据数据之间的关系进行总体回归模型的设定？理由是显而易见的。 首先必须区分经济行为上的因果关系和就数据之间的相关关系。如果两个经济变量之间在行为上存在因果关系，那么表示它们在数据之间肯定存在相关关系。例如一个人的收入和消费之间存在一个关系，收入决定消费；那么表示他的收入水平和消费水平的数据之间一定是相关的。反过来，如果表示两个经济变量的数据之间存在相关关系，它们在行为上并不一定存在因果关系，例如，如果甲的收入数据和乙的消费数据之间是相关的，不能据此确定甲的收入是产生乙的消费的原因。我们将这种现象称为行为关系和数据关系的不对称，或者说数据相关是行为相关的必要条件而非充分条件。 计量经济学模型描述和揭示的是经济行为上的因果关系。在一个单方程模型中，作为解释变量的一定是被解释变量的原因，解释变量的状态和变化决定了被解释变量的状态和变化。如果直接依据数据之间的关系选择和确定模型的解释变量，经常会将仅仅在数据上相关而在行为上无关的变量选择为模型的解释变量，误将必要条件当作充分条件。 数据关系分析在总体回归模型设定中仍然具有重要的作用。由于人们认识的局限，在经济行为分析中发现的因果关系并不一定都是正确的，所以在经济行为分析的基础上进行数据关系的统计检验是完全必要的，以达到“去伪存真”的效果。数据关系分析是总体回归模型设定的有效工具，这就是计量经济学模型总体设定的“统计检验必要性”原则。8、以我国城镇居民总消费为解释变量，建立我国城镇居民消费函数模型，试完成总体回归模型的设定。解答 本题要求结合教材的内容，完成我国城镇居民消费函数模型的总体回归模型设定。下面的解答只是提供一个思路，在实际研究中，需要逐步展开，有理有据。 首先是模型类型选择。本题的研究对象是我国城镇居民总消费，为连续变量，表征城镇居民总消费的数据只能是历年的时间序列数据，所以城镇居民消费函数模型应该是一个时间序列分析模型。在总体回归模型设定过程中，时间序列的平稳性检验和协整检验是不可缺少的。 接下来的任务是设定模型的解释变量，是总体回归模型设定的最重要的工作。 第一步是在经济理论的指导下，分析我国城镇居民的消费行为，初步确定城镇居民总消费的影响因素。根据消费理论，城镇居民总收入水平是决定总消费水平的最重要的因素；根据消费的“不可逆性”，前一时期的消费水平也会对当期消费水平产生显著影响；考虑我国城镇居民的收入分配状况，收入差距是逐年变化的（大部分年份是扩大的趋势），在总收入水平一定的情况下，收入的不平等程度越高，总消费水平越低，所以收入的不平等程度也应该对城镇居民总消费程度产生影响；居民的收入中一部分用于消费，另一部分用于投资和储蓄，从理论上讲，储蓄的多少与利率水平有关，所以储蓄利率水平也可能对居民总消费水平产生影响；城镇居民的投资主要包括购买房产和证券投资，所以房地产市场和证券市场因素也会影响城镇居民总消费水平；另外，社会保障体系的完善无疑会促进居民的消费水平。综合以上分析，城镇居民总消费的影响因素格兰杰应该包括：城镇居民总收入水平、前一时期的消费水平、收入分配的不平等程度、储蓄利率水平、房地产市场因素、证券市场