计量经济学名词解释
1、计量经济学
计量经济学是一门从数量上研究物质资料的生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学。
2、数据质量
数据满足明确或隐含需求程度的指标
3、相关分析
主要研究变量之间的相互关联程度，用相关系数表示。包括简单相关和多重相关（复相关）。
4、回归分析（Regression Analysis）
研究一个变量（因变量）对于一个或多个其他变量（解释变量）的数量依存关系。其目的在于根据已知的解释变量的数值来估计或预测因变量的总体平均值。
5.内生变量
指由模型系统内决定的变量，取值在系统内决定
6、面板数据
时间序列数据和截面数据的混合
7.异方差:
总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。
8.自相关
自相关是在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间的相关或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间的相关
9.多重共线性
解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系。解释变量存在完全的线性关系叫完全多重共线；解释变量之间存在近似的线性关系叫不完全多重共线。
10.虚拟变量
虚拟变量：在建立模型时，有一些影响经济变量的因素无法定量描述
构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量，记为D
11.平稳序列
是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。
12.伪回归
所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。
13.协整
所谓协整，是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的
14.前定变量
所有的外生变量和滞后的内生变量。前定变量=外生变量＋滞后内生变量＋滞后外生变量
15.恰好识别
恰好识别：能够唯一地估计出结构参数值。
16.结构式模型
体现经济理论中经济变量之间的关系结构的联立方程模型，称为结构式模型17.过度识别
过度识别：结构参数的估计值具有多个确定值
18.自回归模型
自回归模型：指模型中的解释变量仅是X 的当期值与被解释变量Y 的若干期滞后值，它由于被解释变量的滞后期值对被解释变量现期做了回归，故叫做自回归模型。
利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。
19.拟合优度2R:拟合优度检验：指检验模型对样本观测值的拟合程度
20.修正的拟合优度2R
二、.
1、什么是计量经济学？简述计量经济学的工作步骤
含义:
计量经济学是一门从数量上研究物质资料的生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学。
它以数学和统计推断为工具，在经济理论指导下对经济现象进行分析，并对经济理论进行检验和发展的一门综合性学科。
其内容涉及经济理论、数理经济、经济统计和数理统计等。
研究的主体(出发点、归宿、核心)：经济现象及其变化规律
研究的工具(手段)：数学和统计方法
过程：
（1）模型的设定
①确定模型必须包含的因变量(被解释变量)和解释变量；
②选定模型的数学形式
③根据经济理论确定模型中参数的符号和大小。
（2）估计参数
①数据的收集与整理：时间序列数据、截面数据和混合数据。
②模型条件分析（异方差、自相关、多重共线）；
③选择恰当的估计参数的计量经济学方法。
（3）模型检验
①经济意义检验；
②统计检验；
③计量经济学检验。
（4）模型应用
①结构分析；结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
②经济预测；以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。
③政策评价；计量经济学模型有“经济政策实验室”功能
④检验和发展经济理论。实践是检验真理的唯一标准；计量经济学模型提供了一种检验经济理论的好方法；对理论假设的检验可以发现和发展理论。
2、多元线性回归基本假定
1、u零均值。所有的u i均值为0，E（u i）=0。
2、u同方差。Var（u i）=δ2，i=1，2，…，n
3、
3.简述多元线性回归分析的步骤
4.普通最小二乘性质
1.线性性
2.无偏性
3.最小方差性
5、什么是异方差性？异方差性产生的原因有那些？异方差性产生的后果是什么？
（一）什么是异方差性：
总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性
（二）、异方差的原因：
1、省略了重要的解释变量引起异方差。
2、模型形式设定不当,引起异方差。
3、统计资料误差引起异方差。
(时间序列数据中，观测技术的缺陷引起的观测值的误差)
（三）异方差的后果
基于CLRM假定的OLS估计参数结果将受到影响。
1、考虑异方差性的OLS估计，估计量是线性无偏的，但不是最优估计量（具有最小方差性）。
2、参数的显著性检验失去意义，t、F检验都是在同方差下推出的，出现异方差，将失去意义。
3、预测精度降低（预测结果不可信）
6.简述用戈德菲尔德—夸特（Goldfeld-Quandt）检验异方差的步骤。
G-Q检验适用于大样本、随机项的方差与某异解释变量存在正相关的情况。检验的前提条件是：随机项服从正态分布；无序列相关。步骤：
如果同方差，则F ≈1 ；如果存在以方差性，根据正相关的假设，F>1。F 越大（超过临界值），说明存在以方差性的可能性就越大。
7.什么是自相关？自相关产生的原因和后果是什么？
含义：
自相关是在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间的相关或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间的相关
原因：
1、经济惯性
大多数经济变量都有沿某一目标状态延续变化的趋势。
2、模型设定不当，造成自相关
①模型形式设定不当引起自相关；
②遗漏重要解释变量引起自相关；
③忽略经济变量的滞后作用引起自相关；
3、数据处理造成自相关。数据“编造”。数据的加工过程（如季度数据）或推算过程（根据某种假定）获得未调查数据）引起自相关。
4、随机项自身可能存在“真正自相关”性
5、蛛网现象：应变量对解释变量的反应滞后
自相关产生的后果（忽略自相关使用OLS估计的后果）：
1、最小二乘估计的方差变大，不再具有最小方差性（但仍满足无偏性）
2、显著性检验失效（不知其服从什么分布，t、F检验失效）
3、模型预测失效
8.简述用杜宾瓦特森(Durbin-Watson)方法检验自相关的假定条件和步骤。
基本假定：
（1）回归式中有截距项
（2）解释变量是非随机的
（3）干扰项的模式为一阶自回归模式
（4）回归模型中，无滞后因变量被当作解释变量（即在解释变量中不能出现Y t-1)。（5）没有缺损数据。
检验步骤：
（1）做OLS回归，得残差。
（2）计算统计量DW
（3）对给定的样本数量和解释变量数目，在给定显著水平下，找出临界值的下界和上界d L、d U。
（4）根据下表的决策规则决定是否接受原假设
DW检验的缺陷是存在两个不确定域。如果统计量落入不确定域中时，无法判断是否存在自相关。
9.计量经济模型的统计检验和计量经济学检验分别包括哪些内容？
（一）经济意义检验
主要是检验模型参数的符号和大小是否符合经济理论。
（二）统计检验
1、拟合优度R2检验
2、相关系数检验
3、F检验（总体回归方程显著性检验
4、t检验（解释变量的显著性检验）
10.什么是多重共线性？多重共线性产生的原因和后果是什么？
多重共线：
解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系。解释变量存在完全的线性关系叫完全多重共线；解释变量之间存在近似的线性关系叫不完全多重共线。
多重共线性产生的原因：
1、经济变量之间的内在联系引起多重共线
2、经济变量在时间上有同方向变化的趋势
3、模型中引入滞后变量引起多重共线。
多重共线性的后果：
1、参数估计值的方差增大，估计量的精度大大降低。影响预测结果（准确度和置信区间）。
2、参数估计值的标准差增大，使的t 检验值变小，增大了接受H0，舍弃对因变量有显著影响的变量。
3、尽管t 检验不显著，但是R2仍可能非常高。
4、OLS估计量对观测值的轻微变化相当敏感。、
11.修正多重共线性的方法有哪些？
1、除去不重要的变量
把回归模型中引起多重共线性，而可以剔出对因变量的影响不大的变量。但是变量的剔除可能导致模型的设定偏误。
2、利用先验信息
3、变换模型的形式
4、增加样本容量
5、横截面数据与时间序列数据并用
6、利用时间序列数据的差分或离差进行估计
7、逐步分析估计法
计量经济学读书笔记
计量经济学读书笔记 第一章：统计基础 (2) 第二章：计量经济学总论 (7) 第三章：双变量回归分析 (9) 第3.1回归方法 (9) 第3.2结果检验 (10) 第3.3回归参数的分布 (11) 第四章：多变量回归分析 (13) 第五章：OLS的基本假设 (14) 第六章：多重共线性 (16) 第七章：异方差性 (17) 第八章：自相关 (18) 第九章：时间序列分析 (20) 第十章：面板数据分析 (30) 第十一章：其他重要的分析方法 (49) ******加权最小二乘法 (50) ******二阶段最小二乘法TSLS (51) ******非线性最小二乘法 (51) ******多项分布滞后（PDLS） (51) ******广义矩估计 (52) ******logit和probit模型 (52) ******因子分析 (54) ******Granger因果分析 (55) ****** 广义线性回归（Generalized least squares） (55) ******格兰格因果检验 (57) ******误差修正模型（ECM） (57) 第十二章：EVIEWS (58) 第12.1节EVIEWS基本操作 (58) 第12.3节EVIEWS时间序列分析 (60) 第十三章：SPSS (61) 第13.1SPSS基本操作 (61) 第十四章：数据分析实战经验 (70)
第一章：统计基础 0 常用英文词汇的统计意义 panel data=longitudinal data 是对各个个体进行连续观察的截面数据。回归时的扰动项u=unobserved是影响因变量的其他变量之和,Univariate 单个变量的,如Univariate descriptives 意思是单个变量的统计指标 1 基本概念 统计总体是我们所关心的一些个体组成,如由多个企业构成的集合,统计意义上的总体通常不是一群人或一些物品的集合,而是一组对个体某种特征的观测数据。 参数总体的数值特征描述，如均值、标准差等。 统计量是用样本数据计算出来总体参数的估计值，从一个给定的总体中抽取容量为N的所有可能的样本,对于每一个样本我们可计算出某个统计量的值,不同的样本得到的该统计量的值是不一样的,该统计量的不同的值是不同抽样的结果（根据这些不同抽样计算出的对同一参数进行估计的统计量，可以计算出由各个统计量构成的集体的方差，该方差就是在统计软件中参数后面扩号内的方差），这符合随机变量的定义，因此该统计量也是随机变量，这个统计量的分布称之为抽样分布，它是从同一总体所抽出，同样大小的所有可能样本，其统计量的值的分布，一般情况下是一个正态分布，因为所有的估计值都是对总体参数的近似估计，因而服从以真实值为中心的正态分布，如果总体的分布是已知的则可以根据公式计算统计量 抽样分布的分布参数（均值为总体的均值，标准差为总体的标准差与N的比值）。 4在一个样本之中 包含若干个样本点，各个样本点所对应的个体的某种特征是一个变量，不同个体的该变量的取值相互独立，并且服从某种分布，因此根据样本计算的统计量可以看成是若干个独立变量的函数形式，其分布参数如均值、标准差可用数学公式推导。 时间序列是指同一现象在不同时间的相继观察值排列而成的序列,平稳序列,它的各种统计指标不随着时间而变化，在时间序列的散点图中表现为各点分布在一个以均值为中心的条状带中，同一时间序列的因素分析是指区分时间序列中各种不同因素的影响,确定长期趋势（找一条长期的趋势线）、季节变动（确定季节比率）、循环变动和不规则变动。时间序列分析时一项重要的内容就是根据过去已有的数据来预测未来的结果，利用时间序列数据进行预测时，通常假定过去的变化趋势会延续到未来，这样就可以根据过去已有的形态或模式进行预测。 统计决策是指根据样本的信息对总体的情况做出判断。 点估计是根据样本用与计算总体参数相同的法则（如求平均数）+估计总体参数的具体值,因而叫点估计如用样本的平均身高作为总体的平均身高。 区间估计就是点估计值 边际误差，边际误差是根据显著性水平及统计量的标准差，如大样本时在0.05的水平下边际误差为1.96*标准差。95%置信区间是用样本数据计算出来的对总体参数一个区间估计,保证根据所有样本计算的置信区间中,有95%会把真正的总体参数包含在区间之中，根据不同样本数据对同一总体参数进行估计的相同概率的置信区间不同，根据一个样本计算的对参数进行估计的置信区间是对总体参数的一个区间估计，是总体参数的若干置信区间中的一个，如果继续不断的抽样下去。每个样本会产生一个新的对总体参数的置信区间，如果我们如此不停的抽样下去，所有区间中有95%会包含真正的参数值。区间的概念提醒我们，因为我们只有样本数据，所以我们对于总体的所有叙述都不是确定的。 变量是说明个体的某种特征的概念，如“受教育程度”、“身高”等，说明事物类别的名称叫做分类变量(categorical variable)，如性别就有两个分类变量男、女；说明事物有序类别的一个名称，称为顺序变量(rank variable)，如一等品、二等品、小学、初中、大学等；说明事物数字特征并且有米、或者公
计量经济学习题及答案
第一章绪论 一、填空题： 1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。 2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间__________的关系，用__________性的数学方程加以描述。 3．经济数学模型是用__________描述经济活动。 4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。 5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。 6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即__________、____________________、____________________。 7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。 8．可以作为解释变量的几类变量有__________变量、__________变量、__________变量和__________变量。 9．选择模型数学形式的主要依据是__________。 10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：__________数据、__________数据和__________数据。 11．样本数据的质量包括四个方面__________、__________、__________、__________。 12．模型参数的估计包括__________、__________和软件的应用等内容。 13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是__________检验、__________检验、__________检验和__________检验。 14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的__________检验、__________检验、解释变量的__________检验。 15．计量经济学模型的应用可以概括为四个方面，即__________、__________、__________、__________。 16．结构分析所采用的主要方法是__________、__________和__________。 二、单选题： 1．计量经济学是一门（）学科。 A.数学 B.经济 C.统计 D.测量
计量经济学读书笔记.doc
学习好资料欢迎下载 计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 经济统计学经济学数理经济学 计量经 济学 统计学数学 数理统计学 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 （1）经济意义检验（包括参数符号、参数大小等） （2）统计意义检验（拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验） （3）计量经济学检验（异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验） （4）模型预测性检验（超样本特性检验） 5.模型的应用（结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论）
三、几个重要的“变量” 1.解释变量与被解释变量 2.内生变量与外生变量 3.滞后变量与前定变量 4.控制变量 四、回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（ Population Regression Model ，PRM) y t b b 1 x t u t--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（ Population Regression Function ，PRF ）E( y t ) b0 b1 x t--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（ Sample Regression Function ，SRF ） y t ? ? e t--代表了样本显示的变量关系。b0 b1x t 4. 样本回归模型（ Sample Regression Model ，SRM ） ? ? ? b0 b1 x t---代表了样本显示的变量依存规律。 y t 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与 x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与 x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归 模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模 型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的 改变而改变。
计量经济学 案例分析
第二章 案例分析 研究目的：分析各地区城镇居民计算机拥有量与城镇居民收入水平的关系，对更多规律的研究具有指导意义. 一． 模型设定 2011年年底城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量Y 与城镇居民平均每人全年家庭总收入X 的关系 图2.1 各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图 由图可知，各地区城镇居民每百户计算机拥有量随着人均总收入水平的提高而增加，近似于线性关系，为分析其数量性变动规律，可建立如下简单线性回归模型： Y t =β1+β2X t +u t 50 60 708090100 110120130140 X Y
二．估计参数 假定所建模型及其随机扰动项u i满足各项古典假设，用普通最小二乘法（OLSE）估计模型参数.其结果如下： 表2.1 回归结果 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 12:50 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11.95802 5.622841 2.126686 0.0421 X 0.002873 0.000240 11.98264 0.0000 R-squared 0.831966 Mean dependent var 77.08161 Adjusted R-squared 0.826171 S.D. dependent var 19.25503 S.E. of regression 8.027957 Akaike info criterion 7.066078 Sum squared resid 1868.995 Schwarz criterion 7.158593 Log likelihood -107.5242 Hannan-Quinn criter. 7.096236 F-statistic 143.5836 Durbin-Watson stat 1.656123 Prob(F-statistic) 0.000000 由表2.1可得， β1=11.9580，β2=0.0029 故简单线性回归模型可写为： ^ Y X t t=11.9580+0.0029 其中：SE(β1)=5.6228, SE(β2)=0.0002 R-squared=0.8320，F=143.5836，n=31
《计量经济学》-谢识予-分章练习题
计量经济学分章练习题 第一章习题 一、判断题 1.投入产出模型和数学规划模型都是计量经济模型。（×） 2.弗里希因创立了计量经济学从而获得了诺贝尔经济学奖。（√） 3.丁伯根因创立了建立了第1个计量经济学应用模型从而获得了诺贝尔经济学奖。（√） 4.格兰杰因在协整理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。（√） 5.赫克曼因在选择性样本理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。（√） 二、名词解释 1．计量经济学，经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论。 2．计量经济学模型，是一个或一组方程表示的经济变量关系以及相关条件或假设，是经济问题相关方面之间数量联系和制约关系的基本描述。 3．计量经济检验，由计量经济学理论决定的，目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。 4．截面数据，指在同一个时点上，对不同观测单位观测得到的多个数据构成的数据集。 5．面板数据，是由对许多个体组成的同一个横截面，在不同时点的观测数据构成的数据。 三、单项选择题 1.把反映某一单位特征的同一指标的数据，按一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的数据称为（ B ） A. 横截面数据 B. 时间序列数据 C. 面板数据 D. 原始数据 2.同一时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为（ C ） A．原始数据 B．时间序列数据 C．截面数据 D．面板数据 3.不同时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为（ D ） A．原始数据 B．时间序列数据 C．截面数据 D．面板数据 4.对计量经济模型进行的结构分析不包括（ D ） A．乘数分析 B．弹性分析 C．比较静态分析 D．随机分析 5.一个普通家庭的每月所消费的水费和电费是（ B ）
一分钟看完计量经济学
建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。 建模步骤：A，理论模型的设计：a ,选择变量b ,确定变量关系c,拟定参数范围 B,样本数据的收集：a，数据的类型b，数据的质量 C，样本参数的估计：a，模型的识别b，估价方法选择 D，模型的检验 a , 经济意义的检验1 正相关 2反相关等等 b,统计检验：1 检验样本回归函数和样本的拟合优度, R 的平方即其修正检验 2 样本回归函数和总体回归函数的接近程度：单个解释变量显著性即t 检验,函数显著性即F 检验,接近程度的区间检验 c,模型预测检验1 解释变量条件条件均值与个值的预测 2 预测置信空间变化 d,参数的线性约束检验：1 参数线性约束的检验 2 模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验,邹氏预测检验------------ 主要方法是以F 检验受约束前后模型的差异 e,参数的非线性约束检验：1 最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验------ 主要方法使用X 平方分布检验统计量分布特征 f , 计量经济学检验 1, 异方差性问题：特征：无偏,一致但标准差偏误。检测方法：图示法, Park 与Gleiser 检验法, Goldfeld-Quandt 检验法, White 检验法----- 用WLS 修正异方差 2, 序列相关性问题：特征：无偏,一致,但检验不可靠,预测无效。检测方法：图示法, 回归检验法, Durbin-Waston 检验法, Lagrange 乘子检验法------ 用GLS 或广义差分法修正序列相关性 3 ，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t 减小，正负号混乱。检测方法：先检验多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围 ------------------- 用逐步回归法，差分法或
计量经济学案例分析汇总
计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表的数据: 表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入
《计量经济学》课程教学大纲.
《计量经济学》课程教学大纲 课程名称：经济计量学 / Econometrics 课程代码：030230 学时：32 学分：2 讲课学时：328 上机/实验学时：0 考核方式：考试 先修课程：经济学、微积分、线性代数、概率统计、计算机基础 适用专业：金融学及相关专业 开课院系：管理学院投机金融系 教材：赵国庆. 计量经济学. 中国人民大学出版社，2002年 主要参考书： [1] 李子奈.计量经济学.高等教育出版社，2000年7月 [2] 李长风.经济计量学.上海财经大学出版社， 1996.5 [3] 刘振亚.计量经济学教程.中国人民大学出版社，1999 [4]（美）格林著.计量经济分析.科学技术出版社，1999年 [5]（美）Robert S. Pindyck, Daniel L. Rubinfeld 著，钱小军等译. 计量经济模型与经济预测. 机械工业出版社，1999.11 [6] 张保法.经济计量学（第四版）.经济科学出版社，2000年1 [7] 孙敬水主编。计量经济学.清华大学出版社，2004年9月 [8] 庞皓主编.计量经济学.西南财经大学出版社，2002年8月 一、课程的性质和任务 计量经济学是经济学类的一门核心课程。该课程是以经济理论为指导，统计为基础，数学为手段，考察现代经济社会中的各种经济数量关系、预测经济发展趋势、检验经济政策效果的工具。本课程的主要特点是：理论知识与实际应用并重。要求理论与实际相结合，定性与定量相结合。学习过程中，既要认真学习计量经济学的基础理论知识，又要注重经济计量方法在实践中的应用。本课程的主要任务是：在本课程的教学中，要求学生学习、掌握计量经济学的基本原理和计量方法，培养学生在现代经济学的理论基础上，运用经济计量方法、经济计量模型定量分析与定量研究经济学中的有关问题，提高分析和解决有关实际经济问题的能力。 二、教学内容和基本要求 教学内容： 第一章绪论 1.1 计量经济学的有关概念 1.1.1 计量经济学的产生和发展 1.1.2 计量经济学的内容体系 1.1.3 计量经济学与相关学科的关系 1.2 计量经济学模型的特点与建模步骤 1.2.1 计量经济学模型的特点 1.2.2 计量经济学模型建模前的分析 1.2.3计量经济学模型的特建模步骤 1.3 计量经济学中常用概率分布基础 1.3.1 随机变量的概率分布与分布特征 1.3.2 常用概率分布及其特征 1.3.3 常用样本统计量与抽样分布
@计量经济学题(答案)
《计量经济学》要点 一、单项选择题 知识点： 第一章 若干定义、概念 时间序列数据定义 横截面数据定义 1.同一统计指标按时间顺序记录的数据称为( B )。 A、横截面数据 B、时间序列数据 C、修匀数据 D、原始数据 2.同一时间，不同单位相同指标组成的观测数据称为（ B ） A．原始数据B．横截面数据 C．时间序列数据D．修匀数据 变量定义（被解释变量、解释变量、内生变量、外生变量） 单方程中可以作为被解释变量的是（控制变量、内生变量、外生变量）； 3.在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有（ C ） A、被解释变量和解释变量均为随机变量 B、被解释变量和解释变量均为非随机变量 C、被解释变量为随机变量，解释变量为非随机 变量 D、被解释变量为非随机变量，解释变量为随机 变量 什么是解释变量、被解释变量？ 从变量的因果关系上，模型中变量可分为解释变量（Explanatory variable）和被解释变量(Explained variable)。 在模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量是变动的结果。 被解释变量是模型要分析研究的对象，也常称为“应变量”(Dependent variable)、“回归子”（Regressand）等。 解释变量也常称为“自变量”(Independent variable)、“回归元”（Regressor）等，是说明应变量变动主要原因的变量。 因此，被解释变量只能由内生变量担任，不能由非内生变量担任。 4.单方程计量经济模型中可以作为被解释变量的是（ C ） A、控制变量 B、前定变量 C、内生变量 D、外生变量 5.单方程计量经济模型的被解释变量是（A ） A、内生变量 B、政策变量 C、控制变量 D、外生变量 6.在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有（C） A、被解释变量和解释变量均为随机变量 B、被解释变量和解释变量均为非随机变量 C、被解释变量为随机变量，解释变量为非随机 变量 D、被解释变量为非随机变量，解释变量为随机 变量 双对数模型中参数的含义； 7.双对数模型 01 ln ln ln Y X ββμ =++中，参数1 β的含义是（D ） A .X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化 B.Y关于X的边际变化 C.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y 的相对变化率 D.Y关于X的弹性 8.双对数模型μ β β+ + =X Y ln ln ln 1 中，参数1 β的含义是（ C ） A. Y关于X的增长率 B .Y关于X的发展速度 C. Y关于X的弹性 D. Y关于X 的边际变化 计量经济学研究方法一般步骤 四步12点 9.计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤（ B ） A．确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用 B．模型设定、估计参数、模型检验、模型应用C．搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验D．模型设定、检验、结构分析、模型应用 对计量经济模型应当进行哪些方面的检验？ 经济意义检验：检验模型估计结果，尤其是参数
杨小凯
杨小凯（1948年10月6日－2004年7月7日），原名杨曦光，澳大利亚经济学家，华人。杨小凯原籍中国湖南省湘潭县，出生于吉林省，在湖南长沙长大。他最突出的贡献是提出新兴古典经济学与超边际分析方法和理论。他已出版的中英文专著包括：《专业化与经济组织》、《经济学：新兴古典与新古典框架》、《发展经济学：超边际与边际分析》，使他获得了世界级的成就和同行的推崇。他曾两次被提名诺贝尔经济学奖（2002年和2003年）2004年于澳洲墨尔本的家中去世，享年55岁。 主要成就：提出新兴古典经济学方法和理论提出超边际分析方法和理论 代表作品：《专业化与经济组织》；《经济学：新兴古典与新古典框架》等重要事件：被两次提名诺贝尔经济学奖 杨小凯，1988年获普林斯顿大学经济学博士学位，曾任哈佛大学国际发展中心(CID)研究员、澳洲莫纳什大学经济学讲座教授、澳洲社会科学院院士。 他的论文见于“美国经济评论”，“政治经济期刊”、“发展经济学期刊”、“经济学期刊”、“城市经济学期刊”等匿名审稿杂志。他和黄有光合著的《专业化和经济组织》一书被权威杂志书评称为“盖世杰作”。财务理论奇才布莱克称此书为“天才著作”。 他的《经济学：新兴古典与新古典框架》被匿名书评人称为“对经济学根基 进行重新梳理，为经济学教学提供了崭新的方法。”该书评人认为“杨正在建立起一个全新的领域。是的，我敢预见，人们对新兴古典经济学的兴趣将迅速兴起，我认为它很可能成为未来的潮流。” 诺贝尔奖得主布坎南认为杨的工作比卢卡斯(Lucas)、罗默(Romer)、克鲁格曼(Krugman)的要好得多。另一位诺贝尔奖得主阿罗称赞杨的研究使亚当·斯密的劳动分工论与科斯的交易费用理论浑为一体。 由于其在经济学上的巨大成就，杨小凯被誉为“离诺贝尔奖最近的华人”。 研究领域：
计量经济学-案例分析-第六章
第六章 案例分析 一、研究目的 2003年中国农村人口占59.47％，而消费总量却只占41.4%，农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数。同时，农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。 二、模型设定 正如第二章所讲述的，影响居民消费的因素很多，但由于受各种条件的限制，通常只引入居民收入一个变量做解释变量，即消费模型设定为 t t t u X Y ++=21ββ （6.43） 式中，Y t 为农村居民人均消费支出，X t 为农村人均居民纯收入，u t 为随机误差项。表6.3是从《中国统计年鉴》收集的中国农村居民1985-2003年的收入与消费数据。 表6.3 1985-2003年农村居民人均收入和消费 单位： 元
2000 2001 2002 2003 2253.40 2366.40 2475.60 2622.24 1670.00 1741.00 1834.00 1943.30 314.0 316.5 315.2 320.2 717.64 747.68 785.41 818.86 531.85 550.08 581.85 606.81 为了消除价格变动因素对农村居民收入和消费支出的影响，不宜直接采用现价人均纯收入和现价人均消费支出的数据，而需要用经消费价格指数进行调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据作回归分析。 根据表6.3中调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据，使用普通最小二乘法估计消费模型得 t t X Y 0.59987528.106?+= （6.44） Se = (12.2238) (0.0214) t = (8.7332) (28.3067) R 2 = 0.9788，F = 786.0548，d f = 17，DW = 0.7706 该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为19、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW 统计表可知，d L =1.18，d U = 1.40，模型中DW 第六章 联立方程计量经济学模型案例 1、下面建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型，已经判断消费方程式恰好识别的，投资方程是过度识别的。对模型进行估计。样本观测值见表6.1 01211012t t t t t t t t t t t C Y C u I Y u Y I C G αααββ-=+++?? =++??=++? 表6.1 中国宏观经济数据 单位：亿元 （1） 用狭义的工具变量法估计消费方程 选取方程中未包含的先决变量G 作为内生解释变量Y 的工具变量，过程如下： 结果如下： 所以，得到结构参数的工具变量法估计量为： 012???582.27610.2748560.432124α αα===，， （2） 用间接最小二乘法估计消费方程 消费方程中包含的内生变量的简化式方程为： 1011112120211222t t t t t t t t C C G Y C G πππεπππε--=+++?? =+++? 参数关系体系为： 11121210012012122000 παπαπααππαπ--=?? --=??-=? 用普通最小二乘法估计，结果如下： 所以参数估计量为： 101112???1135.937,0.619782, 1.239898π ππ=== 202122???2014.368,0.682750, 4.511084π ππ=== 所以，得到间接最小二乘估计值为： 12122??0.274856?π α π == 211121????0.432124α παπ=-= 010120????582.2758α παπ=-= （3）用两阶段最小二乘法估计消费方程 第一阶段使用普通最小二乘法估计内生解释变量的简化方程，得到 1?2014.3680.68275 4.511084t t t Y C G -=++ 用Y 的预测值替换消费方程中的Y ，直接用OLS 估计消费方程，过程如下： 1. 总离差平方和可分解为回归平方和与残差平方和。（ 对 ） 2. 整个多元回归模型在统计上是显着的意味着模型中任何一个单独的解释变量均是统计显着的。（ 错 ） 3. 多重共线性只有在多元线性回归中才可能发生。（ 对 ） 4. 通过作解释变量对时间的散点图可大致判断是否存在自相关。（ 错 ） 5. 在计量回归中，如果估计量的方差有偏，则可推断模型应该存在异方差（ 错 ） 6. 存在异方差时，可以用广义差分法来进行补救。（ 错 ） 7. 当经典假设不满足时，普通最小二乘估计一定不是最优线性无偏估计量。（ 错 ） 8. 判定系数检验中，回归平方和占的比重越大，判定系数也越大。（ 对 ） 9. 可以作残差对某个解释变量的散点图来大致判断是否存在自相关。（ 错 ）做残差 ） n 5、经典线性回归模型（CLRM ）中的干扰项不服从正态分布的，OLS 估计量将有偏的。错，，即使经典线性回归模型（CLRM ）中的干扰项不服从正态分布的，OLS 估计量仍然是无偏的。 因为222)()?(βμββ=+=∑i i K E E ，该表达式成立与否与正态性无关。 1、在简单线性回归中可决系数2R 与斜率系数的t 检验的没有关系。错误，在简单线性回归 中，由于解释变量只有一个，当t 检验显示解释变量的影响显着时，必然会有该回归模型的可决系数大，拟合优度高。 2、异方差性、自相关性都是随机误差现象，但两者是有区别的。正确，异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关。自相关性是各回归模型的随机误差项之间具有相关关 系。3、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与模型有无截距项无关。错误，模型有截距项时，如果被考察的定性因素有m个相互排斥属性，则模型中引入m－1个虚拟变量，否则会陷入“虚拟变量陷阱”；模型无截距项时，若被考察的定性因素有m个相互排斥属性，可以引入m个虚拟变量，这时不会出现多重共线性。 4、满足阶条件的方程一定可以识别。错误，阶条件只是一个必要条件，即满足阶条件的的方程也可能是不可识别的。 5、库依克模型、自适应预期模型与局部调整模型的最终形式是不同的。错误，库依克模型、自适应预期模型与局部调整模型的最终形式是相同的，其最终形式都是一阶自回归模型。2、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。错误，应该是解释变量之间高度相关引起的. (3) 线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数。（错） (4) 在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（对） 1、虚拟变量的取值只能取0或1（对） 2、通过引入虚拟变量，可以对模型的参数变化进行检验（对） 1、简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。错 在多元线性回归模型里除了对随机误差项提出假定外，还对解释变量之间提 出无多重共线性的假定。 2、在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。对 在分布滞后模型里多引进解释变量的滞后项，由于变量的经济意义一样，只 计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 （1）经济意义检验（包括参数符号、参数大小等） （2）统计意义检验（拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验） （3）计量经济学检验（异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验） （4）模型预测性检验（超样本特性检验） 5.模型的应用（结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论） 三、 几个重要的“变量” 1. 解释变量与被解释变量 2. 内生变量与外生变量 3. 滞后变量与前定变量 4. 控制变量 四、 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x b b y ++=10--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x b b y E 10)(+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x b b y ++=10??--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x b b y 10???+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回 第八章案例分析 改革开放以来，随着经济的发展中国城乡居民的收入快速增长，同时城乡居民的储蓄存 款也迅速增长。经济学界的一种观点认为，20世纪90年代以后由于经济体制、住房、医疗、养老等社会保障体制的变化，使居民的储蓄行为发生了明显改变。为了考察改革开放以来中 国居民的储蓄存款与收入的关系是否已发生变化，以城乡居民人民币储蓄存款年底余额代表 居民储蓄（Y），以国民总收入GNI代表城乡居民收入，分析居民收入对储蓄存款影响的数量关系。 表8.1为1978-2003年中国的国民总收入和城乡居民人民币储蓄存款年底余额及增加额的数据。 单位：亿元 2004 鉴数值，与用年底余额计算的数值有差异。 为了研究1978—2003年期间城乡居民储蓄存款随收入的变化规律是否有变化,考证城 乡居民储蓄存款、国民总收入随时间的变化情况，如下图所示: 图8.5 从图8.5中，尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽信息。若取居民储蓄的增量 （YY ）,并作时序图（见图 8.6） 从居民储蓄增量图可以看出，城乡居民的储蓄行为表现出了明显的阶段特征: 2000年有两个明显的转折点。再从城乡居民储蓄存款增量与国民总收入之间关系的散布图 看（见图8.7），也呈现出了相同的阶段性特征。 为了分析居民储蓄行为在 1996年前后和2000年前后三个阶段的数量关系，引入虚拟变 量D 和D2°D 和D 2的选择，是以1996>2000年两个转折点作为依据，1996年的GNI 为66850.50 亿元,2000年的GNI 为国为民8254.00亿元，并设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入 虚拟变量的的模型: YY = 1+ 2GNI t 3 GNI t 66850.50 D 1t + 4 GNh 88254.00 D 2t i D 1 t 1996年以后 D 1 t 2000年以后 其中: D 1t _ t 1996年及以前 2t 0 t 2000年及以前 对上式进行回归后，有: Dependent Variable: YY Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 23:27 120000 8.7 1996年和 100000- 40000 2WM GNi o eOB2&ISEea9a9l2949698[Ma2 20CUC ir-“- 1CC0C 图 8.6 *OOCO mnoot ， RtKXD Tconr GF* 计量经济学课程Array论文 论文题目：影响我国国内旅游经济的因素分析 课程名称：计量经济学 任课教师： 专业： 班级： 学号： 姓名： 年月日 [摘要] 本文旨在根据我国旅游相关数据，分析出影响我国国内旅游发展的部分因 素。首先基于对旅游发展的一些考证以及对影响我国国内旅游业收入的因素分 析，同时综合了相关的市场细分和消费分析理论，选取了国内国内旅游人数等三 个解释变量建立了理论模型。在收集了相关的数据基础上，利用EVIEWS软件对 计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的结果作了经 济意义的分析，并提出一些相应政策建议。 [引言] 随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国的人均可支配收入的 大幅度增长，我国人均生活水平有了大幅度提高，其主要表现在物质需求向精神 需求的转变。特别是对“旅游”这一朝阳产业，人们的认识有了翻天覆地的变化， 进入21世纪以来，2000年到2009年，中国国内旅游人次从7.44亿增加到19.02 亿，国内旅游总花费从3175.5亿元增长到10183.7亿元，分别增加了1.55倍和 2.20倍。 改革开放3０多年来，我国旅游基础设施建设、开发和管理水平全面提高。据最新统计，2009年底，全国旅行社总资产585.96亿元，同比增长12.28%，其中，负债345.99亿元，同比增长15.34%；所有者权益239.97亿元，同比增长8.15%。按形态分，固定资产106.31亿元，占总量的18.14%，同比增加14.23%；流动资产430.39亿元，占总量的73.45%,同比增加20.95%；其他类型资产49.26亿元，占总量的8.41%。目前，中国已成为世界旅游业标准管理的先进国家。旅游业是中国与国际接轨最早并紧跟世界潮流的行业，已初步形成了“大旅游、大产业、大发展”的格局。 旅游业已成为中国社会新的经济增长点。旅游产业已经成为扩大就业和经济发展的重要领域。中国会成为世界第一大旅游入境国和第四大旅游出境国，形成由旅游大国到旅游强国的转变。旅游产业正在向国民经济战略性产业迈进。旅游服务业在整个国民经济中的地位越来越突出，功能越来越综合，贡献越来越巨大。[关键词] 旅游收入市场细分国内旅游多重共线性异方差自相关 一、问题的提出 旅游业具有“无烟产业”和“永远的朝阳产业”的美称，它已经和石油业、汽车业并列为世界三大产业。旅游业一般分为国际旅游业和国内旅游业。国内旅游业是为国内旅游者服务的一系列相关的行业。改革开放以来，我国的旅游业呈现蓬勃的发展趋势，旅游景点吸引着来自四面八方的人。随着经济的发展和人民生活水平的进一步提高，闲暇时间的增多，带薪假期的普遍实行。由于旅游条件的改观，人民的旅游热情将进一步焕发，人民对旅游消费的需求将进一步上升，国内旅游业在国民经济中的地位和作用越来越重要。未来10 年间，我国旅游业将保持年均10.4%的增长速度，其中个人旅游消费将以年均9.8%的速度增长，企业/政府旅游的增长速度将达到10.9%，到2010 我国旅游总收入占GDP的比例将从2002年的5.44%达到8%。到2020 年，中国将成为世界第一大旅游目的地国和第四大客源输出国。旅游产业的快速发展，需要理论研究的有力支撑。因此，对影响我国国内旅游消费的因素的分析就显得尤为重要。 文献读后感——基于动态计量经济学模型的房地产 周期研究 丁毅1 （南京财经大学国民经济学MG11001049） 摘要：本文作者参见清华大学学报2007年第47卷第12期《基于动态计量经济学模型的房地产周期研究》一问，研究了动态计量经济学模型在现实的应用方法。参考文献对所涉及的内容包括自回归分布滞后的ARMAX模型，使用了ADF检验和多重协整JJ检验，求出了误差修正序列（ECM）。 关键词：动态经济学模型ECMARMAX模型JJ检验 0 文献内容 本文是研究张红教授等《基于动态计量经济学模型的房地产周期研究》一文后的读后笔记。原文是以北京市1989年至2004年的时间序列数据为基础，建立了用于分析和判别房地产周期的动态计量经济学模型。原文作者使用的动态计量经济学模型，是有别于传统计量经济学模型的理论先导方法。张红教授认为如果后者先验理论的不准确，将导致传统计量经济学模型参数的错误。这与《中级计量经济学》中所认为的伪拟合问题含义相同。原文采用了误差修正模型和协整理论基础上的动态经济学模型，建立了北京房地产市场模型。经过系列分析后，得出结论：2006年北京房地产市场继续稳步上升。这与事实现今基本相同，因此本文作者认为该模型拟合过程正确。同时，张红教授指出，模型后期修正可以构建房地产周期识别指标和复杂性指标体系，时期合理体现市场的真实情况，而且可以考虑应用广义脉冲函数等分析某单独因素对房地产市场的周期的冲击性影响。[1] 1 原文解读 1.1选择动态经济学模型原因 中国房地产各种非理性因素对房地产有着深刻的影响能力，同时房地产行业的统计数据质量和时间序列长度无法满足分析需要，因此传统计量经济学模型效果差，应当考虑动态计量经济学模型。使用一个代表数据生成过程的自回归分布整合模型，然后推出包含变量间长期稳定关系的简单模型。这种模型使用了经济理论和统计数据，充分利用数据所包含的全部信息，适合于房地产市场周期分析。1.2建模思路 1.确定房地产周期变量相关的时间序列，建 立指标体系； 2.建立ARMAX模型； 3.确定模型参数，及ARMAX的滞后阶数； 4.对参数进行检验，ADF和多重协整JJ检验； 5.求出ECM，以此表明周期实际表征数据； 6.建立包含修正项的ARMAX模型； 7.模型的预测和分析； 1.3ARMAX模型 Eq1表示ARMAX模型。其中，RD表示销售率，INVT表示年度完成投资额，PRIE表示年度商品房平均销售价格，EARN表示家庭年均可支配收入；因为原文中，指标体系是通过经验判断和行业规范建立的，因此本文作者在此不进行叙述。 1.4JJ检验[2] Johansen和Juselius的似然比检验方法，简称JJ检验，主要用来分析诸多变量组成的V AR系统，借助典型相关理论在V AR模型基础上使用似然比检验进行协整检验的同时确定协整关系。其中，要注意的问题有 1.根据时间序列的数据生成过程正确选择确定成 分，正确处理好截距项和趋势项； 2.在实证分析阶段的结果上选择临界值； 3.协整关系非唯一性问题，当检验结果出现多个第六章联立方程计量经济学模型案例
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