计量经济学(庞浩)第二版第十一章练习题及参考解答(1)复习过程

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计量经济学(庞浩)第二版第十一章练习题及参考解答

11.1 考虑以下凯恩斯收入决定模型:

βββββ-=++=+++=++1011120212212t t t

t t t t t t t t

C Y u I Y Y u Y C I G

其中,C =消费支出,I =投资指出,Y =收入,G =政府支出;t G 和1t Y -是前定变量。 (1)导出模型的简化型方程并判定上述方程中哪些是可识别的(恰好或过度)。 (2)你将用什么方法估计过度可识别方程和恰好可识别方程中的参数。

练习题11.1参考解答:

1011120212212112122112102012221112111211121112110111121(1)1

1111t t t t t t t t t t

t t t t t

t t t t t t t t

Y C I G Y u Y Y u G Y Y Y G u u u u Y Y G Y G v βββββββββββββββββββπππ----=++=+++++++=++++++++=+++

--------=+++ 102012221011111121112111211121

1011211110201122

111211121

111211111211121101021112011

()1111(1)()11()111t t t t t t

t t t t t

u u C Y G u Y u u G u βββββββββββββββββββββββββββββββββββββ--++=+++++----------++=

++

----++++-----+=-11212111122111121112111211121

20211222111t t

t t t t t t

u u u Y G Y G v ββββββββββββπππ--+-+++-------=+++ 10201222202111121112111211121

2212201121211020212221

1112111211121

211222*********

1

()

1111(1)()111()11t t t t t t t

t t t t t u u I Y G Y u Y G u u Y βββββββββββββββββββββββββββββββββββ----++=++++--------++--++=

+++

------++++----220201120211021202122211112111211121

211211222

1112111213031132311111t t t t t t t t t t

u Y G u u u Y Y G v ββββββββββββββββββββββββπππ-----++=+++

------+-++----=+++

101111212021122230311323t t t t t t t t t

t t t

Y Y G v C Y G v I Y G v πππππππππ---=+++=+++=+++ 由模型的结构型,M=3,K=2。下面只对结构型模型中的第一个方程和第二个方程判断其识别性。

首先,用阶条件判断。

第一个方程,已知112,0m k ==,因为

112021211K k m -=-=>-=-=

所以该方程有可能为过度识别。

第二个方程,已知222,1m k ==,因为

222111211K k m -=-==-=-= 所以该方程有可能恰好识别。

第三个方程为定义式,故可不判断其识别性。 其次,用秩条件判断。写出结构型方程组的参数矩阵

10112011221000010011101βββββ--⎛⎫ ⎪--- ⎪ ⎪--⎝

⎭ 对于第一个方程,划去该方程所在的行和该方程中非零系数所在的列,得

()220

010101B β-⎛⎫

Γ= ⎪

-⎝⎭

由上述矩阵可得到三个非零行列式,根据阶条件,该方程为过度识别。事实上,所得到的矩阵的秩为2,则表明该方程是可识别,再结合阶条件,所以该方程为过度识别。同理,可判断第二个方程为恰好识别。

(2)根据上述判断的结果,第一个方程可用两段最小二乘法估计参数;第二个方程可用间接最小二乘法估计参数。

11.2 考虑如下结果:

OLS: -=+++10.2760.2580.046 4.959ˆt t t

t P W P V 2

R =0.924 OLS: -=+-++12.6930.2320.5440.2470.064ˆt t t t t W X M M P 2

R =0.982 TSLS: -=+++10.2720.2570.046 4.966ˆt t t

t P W P V 2R =0.920

TSLS: -=+-++1

2.6860.2330.5440.2460.064ˆt t t t t W X M M P 2R =0.981 其中t W 、t P 、t M 和t X 分别是收益,价格,进口价格以及劳动生产力的百分率变化(所有百分率变化,均相对于上一年而言),而t V 代表未填补的职位空缺率(相对于职工总人数的百分率)。

试根据上述资料对“由于OLS 和TSLS 结果基本相同,故TSLS 是无意义的。”这一说法加以评论。

练习题11.2参考解答:

从两种方法估计的结果看,尽管系数的估计值非常接近,但不能说用TSLS 方法估计得到的估计值无意义。原因是用TSLS 方法能保证参数的估计是一致的,而用OLS 方法估计得到的参数估计值在统计上是有偏且非一致。因此,从这个意义上说,运用TSLS 方法得到的参数估计值可靠、可信。

11.3 考虑如下的货币供求模型:

货币需求: t t t t d

t u P R Y M 13210++++=ββββ 货币供给: t t s

t u Y M 210++=αα

其中,M=货币,Y =收入,R =利率,P =价格,t t u u 21,为误差项;Y 、R 和P 是前定变量。

(1) 需求函数可识别吗? (2) 供给函数可识别吗?

(3) 你会用什么方法去估计可识别的方程中的参数?为什么?

(4) 假设我们把供给函数加以修改,多加进两个解释变量1t Y - 和1t M -,会出现什么识别问题?你还会用你在(3)中用的方法吗?为什么?

练习题11.3参考解答:

(1)首先,用阶条件判断如下:根据模型可知2,3M K ==,对于需求函数,有

11331110K k m -=-=-=-=

所以,该方程有可能是恰好识别。

其次,用秩条件判断。将结构型模型转化为简化型模型后,写出其系数的矩阵为