西南财经大学-2013级博士高级计量复习题黎实

2013级博士高级计量经济学复习

面板数据模型与非面板数据模型在多处具有相似性。在面板数据模型的模型设定中，需要考虑以下的主要问题: 1.模型设定问题 （1） 平稳性问题

单位根

第一代 LLC检验法的基本原理，检验结果的读解

IPS检验法的基本原理，检验结果的读解；

第二代 第三代 （2）协整

两种协整方法的结果读解 第二代

（2）“斜率”系数问题

变斜率系数与不变斜率系数检验的基本原理与方法、前提条件、检验结果的读解；

（3）(pass)“维数”问题（两维截距、一维截距的检验方法以及基本原理，检验结果的读解）；

（4）“截距”系数问题（包括FE、RE、pool等的检验方法以及基本原理，检验结果的读解）； （5）其他

异方差、自相关性检验原理与方法、操作、结果读解 （6）检验的策略

（7）上述各类方法与检验的Eviews操作 2.估计问题（只涉及平稳数据的估计问题） （1）一维（空间）情形下的估计问题

FE估计方法与基本原理（组内组间估计以及实质），估计结果的读解 RE的估计方法以及基本原理，估计结果的读解 Pool的估计方法以及基本原理，估计结果的读解

（2）pass 两维情形下的估计问题（包括FEFE、RERE、FERE和REFE的估计方法以及基本原理，估计结果的读解） （3）pool回归与FE、RE回归的区别 3. 检验问题

（1）F检验及应用前提条件

（2）异方差性的检验（组内、组间以及总体方差的异方差性的检验方法以及基本原理，检验结果的读解）；

（3）自相关性的检验（组内、组间以及总体的自相关性的检验方法以及基本原理，检验结果的读解）； （4）检验的策略与基本步骤 微观部分 二元选择模型

（1）概率基础 （2）模型设定 （3）模型结果读解 有序选择模型 （1）模型设定 （2）模型结果读解 例题 微观部分 1. 设有

???Xβ?? Prob?y?1|X???eXβ~??Xβ???1?eXβ（1）试推导Logit 模型关于X的边际效应；

（2）有人得到以下实证分析结果，请对结果给出自己的解释； （3）计算实证分析中解释变量GPA和TUCE的边际效应； （4）试对如下结果中LR statistic (3 df)= 15.54585的含义进行解释。

Dependent Variable: GRADE Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 08/12/09 Time: 23:15 Sample: 1 32 Included observations: 32 Convergence achieved after 5 iterations

Covariance matrix computed using second derivatives

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic C -7.452320 2.542472 -2.931132 GPA 1.625810 0.693882 2.343063 TUCE 0.051729 0.083890 0.616626 PSI 1.426332 0.595038 2.397045

Mean dependent var 0.343750 S.D. dependent var S.E. of regression 0.386128 Akaike info criterion Sum squared resid 4.174660 Schwarz criterion Log likelihood -12.81880 Hannan-Quinn criter. Restr. log likelihood -20.59173 Avg. log likelihood LR statistic (3 df) 15.54585 McFadden R-squared Probability(LR stat) 0.001405 Obs with Dep=0 21 Total obs Obs with Dep=1 11 ?fX??0.328

Prob. 0.0034 0.0191 0.5375 0.0165 0.482559 1.051175 1.234392 1.111906 -0.400588 0.377478

32 ?? 答案

The logit model or logistic regression model specifies

p?F?xTβ????xTβ??exTβxTβ1?e (1)

ez1?where????is the logistic cdf, with ??z??. z?z1?e1?eLogit模型的边际效应

??Pr?yi?1?|xi??xiT?E?y|x??Fβx???fβTxβ

?x?x?????eβxd?TT?1?eβTxdF?βx?d??βx????

d?βTx?d?βTx?d?βTx?T?2?βTxT?βxe??e?βTxT1?e1?eβx??

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