计量经济学题库(超完整版)及答案.doc 46页

'计量经济学题库一、单项选择题（每小题1分）1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。A．统计学B．数学C．经济学D．数理统计学2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版C．1969年诺贝尔经济学奖设立D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来3．外生变量和滞后变量统称为（D）。A．控制变量B．解释变量C．被解释变量D．前定变量4．横截面数据是指（A）。A．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。A．时期数据B．混合数据C．时间序列数据D．横截面数据6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（）。A．内生变量B．外生变量C．滞后变量D．前定变量7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（）。A．微观计量经济模型B．宏观计量经济模型C．理论计量经济模型D．应用计量经济模型8．经济计量模型的被解释变量一定是（）。A．控制变量B．政策变量C．内生变量D．外生变量9．下面属于横截面数据的是（）。A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10．经济计量分析工作的基本步骤是（）。A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（）。A．虚拟变量B．控制变量C．政策变量D．滞后变量12．（）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。A．外生变量B．内生变量C．前定变量D．滞后变量13．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（）。A．横截面数据B．时间序列数据C．修匀数据D．原始数据14．计量经济模型的基本应用领域有（）。A．结构分析、经济预测、政策评价B．弹性分析、乘数分析、政策模拟C．消费需求分析、生产技术分析、D．季度分析、年度分析、中长期分析15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（）。A．函数关系与相关关系　　B．线性相关关系和非线性相关关系C．正相关关系和负相关关系　　D．简单相关关系和复杂相关关系46 16．相关关系是指（）。A．变量间的非独立关系　　B．变量间的因果关系C．变量间的函数关系　　D．变量间不确定性的依存关系17．进行相关分析时的两个变量（）。A．都是随机变量　B．都不是随机变量　　C．一个是随机变量，一个不是随机变量D．随机的或非随机都可以18．表示x和y之间真实线性关系的是（）。A．B．C．D．19．参数的估计量具备有效性是指（）。A．B．C．D．20．对于，以表示估计标准误差，表示回归值，则（）。A．B．C．D．21．设样本回归模型为，则普通最小二乘法确定的的公式中，错误的是（）。A．B．C．D．22．对于，以表示估计标准误差，r表示相关系数，则有（）。A．B．C．D．23．产量（X，台）与单位产品成本（Y，元/台）之间的回归方程为，这说明（）。A．产量每增加一台，单位产品成本增加356元B．产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元C．产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元D．产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元24．在总体回归直线中，表示（）。A．当X增加一个单位时，Y增加个单位B．当X增加一个单位时，Y平均增加个单位C．当Y增加一个单位时，X增加个单位D．当Y增加一个单位时，X平均增加个单位25．对回归模型进行检验时，通常假定服从（）。A．B．C．D．26．以Y表示实际观测值，表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（）。46 A．B．C．D．27．设Y表示实际观测值，表示OLS估计回归值，则下列哪项成立（）。A．B．C．D．28．用OLS估计经典线性模型，则样本回归直线通过点_________。A．B．C．D．29．以Y表示实际观测值，表示OLS估计回归值，则用OLS得到的样本回归直线满足（）。A．B．C．D．30．用一组有30个观测值的样本估计模型，在0.05的显著性水平下对的显著性作t检验，则显著地不等于零的条件是其统计量t大于（）。A．t0.05(30)B．t0.025(30)C．t0.05(28)D．t0.025(28)31．已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（）。A．0.64　　B．0.8　C．0.4　　D．0.3232．相关系数r的取值范围是（）。A．r≤-1　　　B．r≥1　　　C．0≤r≤1　　D．－1≤r≤133．判定系数R2的取值范围是（）。A．R2≤-1　　　B．R2≥1　　　C．0≤R2≤1　　D．－1≤R2≤134．某一特定的X水平上，总体Y分布的离散度越大，即σ2越大，则（）。A．预测区间越宽，精度越低　　B．预测区间越宽，预测误差越小C　预测区间越窄，精度越高　　D．预测区间越窄，预测误差越大35．如果X和Y在统计上独立，则相关系数等于（）。A．1B．－1C．0D．∞36．根据决定系数R2与F统计量的关系可知，当R2＝1时，有（）。A．F＝1B．F＝-1C．F＝0D．F＝∞37．在C—D生产函数中，（）。A.和是弹性B.A和是弹性C.A和是弹性D.A是弹性38．回归模型中，关于检验所用的统计量，下列说法正确的是（）。46 A．服从B．服从C．服从D．服从39．在二元线性回归模型中，表示（）。A．当X2不变时，X1每变动一个单位Y的平均变动。B．当X1不变时，X2每变动一个单位Y的平均变动。C．当X1和X2都保持不变时，Y的平均变动。D．当X1和X2都变动一个单位时，Y的平均变动。40．在双对数模型中，的含义是（）。A．Y关于X的增长量B．Y关于X的增长速度C．Y关于X的边际倾向D．Y关于X的弹性41．根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为，这表明人均收入每增加1％，人均消费支出将增加（）。A．2％B．0.2％C．0.75％D．7.5％42．按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（）。A．与随机误差项不相关B．与残差项不相关C．与被解释变量不相关D．与回归值不相关43．根据判定系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时有（）。A.F=1  B.F=－1  C.F=∞ D.F=044．下面说法正确的是（）。A.内生变量是非随机变量 B.前定变量是随机变量C.外生变量是随机变量    D.外生变量是非随机变量45．在具体的模型中，被认为是具有一定概率分布的随机变量是（）。A.内生变量B.外生变量C.虚拟变量D.前定变量46．回归分析中定义的（）。A.解释变量和被解释变量都是随机变量B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量C.解释变量和被解释变量都为非随机变量D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量47．计量经济模型中的被解释变量一定是（）。A．控制变量B．政策变量C．内生变量D．外生变量48.在由的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得多重决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为（）A.0.8603B.0.8389C.0.8655D.0.832749.下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的（）A.（消费）=500+0.8（收入）B.（商品需求）=10+0.8（收入）+0.9（价格）C.（商品供给）=20+0.75（价格）D.（产出量）=0.65（劳动）（资本）50.用一组有30个观测值的样本估计模型后，在0.05的显著性水平上对的显著性作检验，则显著地不等于零的条件是其统计量大于等于（）46 A.B.C.D.51.模型中，的实际含义是（）A.关于的弹性B.关于的弹性C.关于的边际倾向D.关于的边际倾向52．在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于１，则表明模型中存在（　）A.异方差性　B.序列相关　C.多重共线性　D.高拟合优度53.线性回归模型中，检验时，所用的统计量服从()A.t(n-k+1)B.t(n-k-2)C.t(n-k-1)D.t(n-k+2)54.调整的判定系数与多重判定系数之间有如下关系()A.B.C.D.55．关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是（）。A.只有随机因素B.只有系统因素C.既有随机因素，又有系统因素D.A、B、C都不对56．在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k为解释变量个数)：（）An≥k+1Bn2.1098，故拒绝原假设H0：，即认为参数是显著的。（3分）46 （2）由于，故。（3分）（3）回归模型R2=0.81，表明拟合优度较高，解释变量对被解释变量的解释能力为81%，即收入对消费的解释能力为81％，回归直线拟合观测点较为理想。（4分）4、答：判定系数：==0.8688（3分）相关系数：（2分）5、答：（1）（2分）散点图如下：根据图形可知，物价上涨率与失业率之间存在明显的负相关关系，拟合倒数模型较合适。（2分）（2）模型一：＝0.8554（3分）模型二：＝0.8052（3分）7、答：（2分）（2分）故回归直线为：（1分）8、答：（1）由于，，，，，，，得（3分）（2分）总成本函数为：（1分）46 （2）截距项表示当产量X为0时工厂的平均总成本为26.28，也就量工厂的平均固定成本；（2分）斜率项表示产量每增加1个单位，引起总成本平均增加4.26个单位。（2分）9、答：（1）回归模型的R2＝0.9042，表明在消费Y的总变差中，由回归直线解释的部分占到90％以上，回归直线的代表性及解释能力较好。（2分）（2）对于斜率项，>，即表明斜率项显著不为0，家庭收入对消费有显著影响。（2分）对于截距项，>，即表明截距项也显著不为0，通过了显著性检验。（2分）（3）Yf=2.17+0.2023×45＝11.2735（2分）（2分）95%置信区间为（11.2735-4.823，11.2735+4.823），即（6.4505，16.0965）。（2分）10、答：（1）由于，。（4分）（2）（2分）（3）（4分）11、答：（1）＝＝11.38（2分）（2分）斜率系数：（1分）（2）R2=r2=0.92=0.81，剩余变差：（1分）总变差：TSS＝RSS/(1-R2)=2000/(1-0.81)=10526.32（2分）（3）（2分）12、答：（1）（3分）（2分）故回归直线为，46 （2）（2分）销售额的价格弹性＝＝0.072（3分）13、（1）回归方程为：，由于斜率项p值＝0.0000<，表明斜率项显著不为0，即国民收入对货币供给量有显著影响。（2分）截距项p值＝0.5444>，表明截距项与0值没有显著差异，即截距项没有通过显著性检验。（2分）（2）截距项0.353表示当国民收入为0时的货币供应量水平，此处没有实际意义。斜率项1.968表明国民收入每增加1元，将导致货币供应量增加1.968元。（3分）（3）当X＝15时，，即应将货币供应量定在29.873的水平。（3分）14、答：（1）这是一个时间序列回归。（图略）（2分）（2）截距2.6911表示咖啡零售价在每磅0美元时，美国平均咖啡消费量为每天每人2.6911杯，这个没有明显的经济意义；（2分）斜率－0.4795表示咖啡零售价格与消费量负相关，表明咖啡价格每上升1美元，平均每天每人消费量减少0.4795杯。（2分）（3）不能。原因在于要了解全美国所有人的咖啡消费情况几乎是不可能的。（2分）（4）不能。在同一条需求曲线上不同点的价格弹性不同，若要求价格弹性，须给出具体的X值及与之对应的Y值。（2分）15、答：由已知条件可知，，（3分）（3分）（2分）（2分）16.解答：（1）这是一个对数化以后表现为线性关系的模型，lnL的系数为1.451意味着资本投入K保持不变时劳动—产出弹性为1.451；（3分）lnK的系数为0.384意味着劳动投入L保持不变时资本—产出弹性为0.384（2分）.（2）系数符号符合预期，作为弹性，都是正值，而且都通过了参数的显著性检验（t检验）（5分，要求能够把t值计算出来）。17.解答：该消费模型的判定系数，Ｆ统计量的值，均很高，表明模型的整体拟合程度很高。（2分）计算各回归系数估计量的t统计量值得：，46 ，。除外，其余T值均很小。工资收入Ｗ的系数t检验值虽然显著，但该系数的估计值却过大，该值为工资收入对消费的边际效应，它的值为1.059意味着工资收入每增加一美元，消费支出增长将超过一美元，这与经济理论和生活常识都不符。（5分）另外，尽管从理论上讲，非工资—非农业收入与农业收入也是消费行为的重要解释变量，但二者各自的t检验却显示出它们的效应与0无明显差异。这些迹象均表明模型中存在严重的多重共线性，不同收入部分之间的相互关系掩盖了各个部分对解释消费行为的单独影响。（3分）18.解答:(1)（3分）(2)；负值也是有可能的。（4分）(3)（3分）19.解答：当时，模型变为，可作为一元回归模型来对待（5分）当时，模型变为,同样可作为一元回归模型来对待（5分）20．解答:（1）第2个方程更合理一些，，因为某天慢跑者的人数同该天日照的小时数应该是正相关的。（4分）（2）出现不同符号的原因很可能是由于与高度相关而导致出现多重共线性的缘故。从生活经验来看也是如此，日照时间长，必然当天的最高气温也就高。而日照时间长度和第二天需交学期论文的班级数是没有相关性的。（6分）21．解答：（1）是盒饭价格，是气温，是学校当日的学生数量，是附近餐厅的盒饭价格。（4分）（2）在四个解释变量中，附近餐厅的盒饭价格同校园内食堂每天卖出的盒饭数量应该是负相关关系，其符号应该为负，应为；学校当日的学生数量每变化一个单位，盒饭相应的变化数量不会是28.4或者12.7，应该是小于1的，应为；至于其余两个变量，从一般经验来看，被解释变量对价格的反应会比对气温的反应更灵敏一些，所以是盒饭价格，是气温。（6分）22.解：（一）原模型：（1）等号两边同除以，新模型：（2）（2分）令则：（2）变为（2分）46 此时新模型不存在异方差性。（2分）（二）对进行普通最小二乘估计其中（4分）（进一步带入计算也可）23.解：（1）（2分）（2）（3分）（3）（2分）（4），接受原假设，认为随机误差项为同方差性。（3分）24.解：原模型：根据为消除异方差性，模型等号两边同除以模型变为：（2分）令则得到新模型：（2分）此时新模型不存在异方差性。（2分）利用普通最小二乘法，估计参数得：（4分）25.解：原模型：，模型存在异方差性为消除异方差性，模型两边同除以，得：（2分）46 令得：（2分）此时新模型不存在异方差性（1分）由已知数据，得（2分）25104100.50.20.10.250.14745921.40.41.250.9根据以上数据，对进行普通最小二乘估计得：解得（3分）26.答案：(1)题中所估计的回归方程的经济含义：该回归方程是一个对数线性模型，可还原为指数的形式为：，是一个C-D函数，1.451为劳动产出弹性，0.3841为资本产出弹性。因为1.451+0.3841〉1，所以该生产函数存在规模经济。（6分）(2)该回归方程的估计中存在什么问题?应如何改进? 因为DW=0.858,dL=1.38,即0.858<1.38,故存在一阶正自相关。可利用GLS方法消除自相关的影响。（4分）27．（1）何谓计量经济模型的自相关性？答：如果对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在某种相关性，则出现序列相关性。如存在：称为一阶序列相关，或自相关。（3分）（2）试检验该模型是否存在一阶自相关，为什么？答：存在。（2分）（3）自相关会给建立的计量经济模型产生哪些影响？答：1参数估计两非有效;2变量的显著性检验失去意义。3模型的预测失效。（3分）（4）如果该模型存在自相关，试写出消除一阶自相关的方法和步骤。（临界值，）答：1构造D.W统计量并查表；2与临界值相比较，以判断模型的自相关状态。（2分）28．答：（1）由于地方政府往往是根据过去的经验、当前的经济状况以及期望的经济发展前景来定制地区最低限度工资水平的，而这些因素没有反映在上述模型中，而是被归结到了模型的随机扰动项中，因此gMIN1与m不仅异期相关，而且往往是同期相关的，这将引起OLS估计量的偏误，甚至当样本容量增大时也不具有一致性。（5分）（2）全国最低限度的制定主要根据全国国整体的情况而定，因此gMIN基本与上述模型的随机扰动项无关。（2分）（3）由于地方政府在制定本地区最低工资水平时往往考虑全国的最低工资水平的要求，因此gMIN1与gMIN具有较强的相关性。结合（2）知gMIN可以作为gMIN1的工具变量使用。（3分）29．46 解答：（1）这是一个确定的关系，各产业生产总值之和等于国内生产总值。作为计量模型不合理。（3分）（2）（3）（4）（5）都是合理的计量经济模型。（4分）（6）不合理。发电量和钢铁产量影响对煤炭的需求，但不会影响煤炭的产量。作为解释变量没有意义。（3分）30．解答：（1）模型中的系数符号为负，不符合常理。居民收入越多意味着消费越多，二者应该是正相关关系。（3分）（2）的系数是1.2，这就意味着每增加一元钱，居民消费支出平均增加1.2元，处于一种入不敷出的状态，这是不可能的，至少对一个表示一般关系的宏观计量经济模型来说是不可能的。（4分）(3)的系数符号为负，不合理。职工人数越多工业总产值越少是不合理的。这很可能是由于工业生产资金和职工人数两者相关造成多重共线性产生的。（3分）31．解答：（1）临界值t=1.7291小于18.7，认为回归系数显著地不为0.（4分）（2）参数估计量的标准误差：0.81/18.7=0.0433（3分）（3）不包括。因为这是一个消费函数，自发消费为15单位，预测区间包括0是不合理的。（3分）32．解答：（1）对于如果随机误差项的各期值之间存在着相关关系，即称随机误差项之间存在自相关性。（3分）（2）该模型存在一阶正的自相关，因为0<＝0.3474<（3分）（3）自相关性的后果有以下几个方面：①模型参数估计值不具有最优性；②随机误差项的方差一般会低估；③模型的统计检验失效；④区间估计和预测区间的精度降低。（4分）33．解答：（1）查表得临界值，。正位于1.05和1.66之间，恰是D-W检验的无判定区域，所以一阶自相关的DW检验是无定论的。（3分）（2）对于模型，设自相关的形式为假设，（1分）LM检验检验过程如下：首先，利用OLS法估计模型，得到残差序列；(2分）其次，将关于残差的滞后值进行回归，并计算出辅助回归模型的判定系数；(2分）最后，对于显著水平，若大于临界值，则拒绝原假设，即存在自相关性。（2分）34．解答：（1）总离差(TSS)的自由度为n-1，因此样本容量为15；（2分）（2）RSS=TSS-ESS=66042-65965=77；（2分）（3）ESS的自由度为2，RSS的自由度为12；（2分）（4）=ESS/TSS=65965/66042=0.9988，（4分）35.解答：（1）0.722是指，当城镇居民人均可支配收入每变动一个单位，人均消费性支出资料平均变动0.722个单位，也即指边际消费倾向；137.422指即使没有收入也会发生的消费支出，也就是自发性消费支出。（3分）(2)在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则称随机项具有异方差性。（3分）(3)存在异方差性，因为辅助回归方程，，整体显著；并且回归系数显著性地不为0。戈里瑟检验就是这样的检验过程。（4分）36．答：不能。（3分）因为X1和X2存在完全的多重共线性，即X2＝2X1-1，或X1＝0.5（X2+1）。（7分）37．答：（1）46 Lnk的T检验：＝10.195＞2.1009，因此lnk的系数显著。Lnl的T检验：＝6.518＞2.1009，因此lnl的系数显著。（4分）（2）t的T检验：＝1.333＞2.1098，因此lnk的系数不显著。Lnk的T检验：＝1.18＞2.1098，因此lnl的系数不显著。（4分）（3）可能是由于时间变量的引入导致了多重共线性。（2分）38.解答：这时会发生完全的多重共线性问题；（3分）因为有四个季度，该模型则引入了四个虚拟变量。显然，对于任一季度而言，，则任一变量都是其他变量的线性组合，因此存在完全共线性。当有四个类别需要区分时，我们只需要引入三个虚拟变量就可以了；（5分）参数将不能用最小二乘法进行估计。（2分）39.解答：（1）假设第一季度为基础类型，引入三个虚拟变量；；，利润模型为。（5分）（2）利润模型为（2分）（3分）利润模型为（3分）40.解答：通货膨胀与工业生产增长速度关系的基本模型为引入虚拟变量（4分）则（1）（3分）（2）（3分）41.解答：（1）的经济含义为：当销售收入和公司股票收益保持不变时，金融业的CEO要比交通运输业的CEO多获15.8个百分点的薪水。其他两个可类似解释。（3分）（2）公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异就是以百分数解释的参数，即为28.3%.由于参数的t统计值为-2.895,它大于1%的显著性水平下自由度为203的t分布临界值1.96,因此这种差异统计上是显著的。（4分）(3)由于消费品工业和金融业相对于交通运输业的薪水百分比差异分别为15.8%与18.1%,因此他们之间的差异为18.1%-15.8%=2.3%。（3分）42.解答:记学生月消费支出为Y,其家庭月收入水平为X,在不考虑其他因素影响时,有如下基本回归模型:（2分）其他决定性因素可用如下虚拟变量表示:46 43.答案：引入反映季节因素和收入层次差异的虚拟变量如下：44．根据阶数为2的Almon多项式：，=0,1,2,3（3分）；可计算得到的估计值：0＝0＝0.3（3分）；1＝0＋1＋2＝0.91（3分）；2＝0＋21＋42＝1.72（3分）；3＝0＋31＋92＝2.73（3分）。45．由已知估计式可知：0＝0.71，1＝0.25，2＝-0.3（3分），根据阶数为2的Almon多项式：，i=0,1,2（3分）；可计算得到βi的估计值：0＝0＝0.71（3分）；1＝0＋1＋2＝0.66（3分）；2＝0＋21＋42＝0.01（3分）。46．（1）分布滞后模型为（2分）（2）由已知估计式可知：0＝0.53，1＝0.80，2＝-0.33（1分），根据阶数为2的Almon多项式：，i=0,1,2（3分）；可计算得到βi的估计值：0＝0＝0.53（3分）；1＝0＋1＋46 2＝1.00（3分）；2＝0＋21＋42＝047．（1）内生变量为，，，前定变量为，，（6）（2）消费方程为过度识别，投资方程是恰好识别；（6分）（3）消费方程适合用二阶段最小二乘法，投资方程适合用间接最小二乘法（或工具变量法）（3分）48．（1）内生变量为，，（2分）;外生变量为（1分）；前定变量为和（2分）（2）识别方程1：被斥变量的参数矩阵:1　－b20-101（1分）秩为2，方程个数减1为2，故方程可识别（2）；再根据阶段条件，可得方程1恰好识别（2）。识别方程2：被斥变量的参数矩阵为　0　-101（1分）秩为1，小于方程个数减1，故方程2不可识别。（2分）方程3是恒等式，不存在识别问题（1分）；因此，整个模型不可识别（1分）49．方程1：由于包含了方程中所有变量，故不可识别。（3分）方程2：利用秩条件，得被斥变量的参数矩阵（-α2）（2分），其秩为1（2分），与方程个数减1相等，故可知方程2可识别（2分）；再利用阶条件，方程2排除的变量个数正好与剩下的方程个数相等（2分），可知方程2恰好识别（2分）。由于方程1不可识别，所以整个模型不可识别（2）。50．（1）方程1：利用秩条件，得被斥变量的参数矩阵（-β2），其秩为1，与方程个数减1相等，故可知方程1可识别（3分）；再利用阶条件，方程2排除的变量个数正好与剩下的方程个数相等，可知方程1恰好识别（2分）。方程2：利用秩条件，得被斥变量的参数矩阵（-α2），其秩为1，与方程个数减1相等，故可知方程2可识别（3分）；再利用阶条件，方程2排除的变量个数正好与剩下的方程个数相等，可知方程1恰好识别（2分）。（2）方程1仍是恰好识别的（3分），但方程2包括了模型中所有变量，故是不可识别的（2分）。46'