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（请给出正确答案）
利用HSEINV.RAW中的数据。
(i)检验log(inypc)是否有单位根，模型中含有一个线性时间趋势和Δlog(invpct)的两阶滞后，显著性水平为5%。
(ii)用第(i)部分中的方法检验log(price)中的单位根。
(iii)给定(i)和(ii)中的结果，那么检验log(ivpc)和log(price)之间的协整还有意义吗？
答案
更多“利用HSEINV.RAW中的数据。 (i)检验log(inypc)是否有单位根，模型中含有一个线性时间趋势和Δlog(”相关的问题
第1题
利用PHILLIPS.RAW中的数据。
(i)估计失业率的AR(1)模型。用这个方程预测2004年的失业率。将它与2004年的实际失业率进行比较。(你可以从近年的《总统经济报告》中找到这个数据。)
(ii)在第(i)部分的方程中增加通货膨胀的一期滞后。inft-1统计上显著吗？
(iii)利用第(ii)部分中的方程预测2004年的失业率。这个结果比第(i)部分的结果更好还是更糟？
(iv)利用教材6.4节中的方法构造2004年失业率的一个95%的置信区间。2004年的实际失业率位于这个区间内吗？
第2题
利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)在教材方程(10.19)中加入pet-3和pet-4，并检验这些滞后的联合显著性。
(ii)求出第(i)部分中模型的长期倾向及其标准误，并与从教材方程(10.19)中得到的结果相比较。
(iii)估计问题10.6中的多项式分布滞后模型，求出LRP的估计值，并与从无约束模型中得到的结果相比较。
第3题
利用INJURY.RAW中的数据。
(i)使用肯塔基州的数据，增加male，married以及全套行业和工伤类型虚拟变量作为解释变量，重新估计教材方程(13.12)。在控制了这些其他因素后，afchnge·highearn的估计值有何变化？这个估计值仍然统计显著吗？
(ii)你对第(i)部分中较小的R²有什么可说的？这是否意味着这个方程无用呢？
(iii)用密歇根州的数据估计教材方程(13.12)。比较密歇根州和肯塔基州的交互项估计值。密歇根州的估计值在统计上显著吗？你对此如何解释？
第4题
利用BARIUM.RAW中的数据。
(i)在方程(10.22)中增加一个线性时间趋势。除了趋势变量以外的其他变量是统计上显著的吗？
(ii)在第(i)部分估计的方程中，检验除了时间趋势以外所有其他变量的联合显著性。你能得到什么结论？
(iii)在这个方程中添加月度虚拟变量，以检验季节性。增加月度虚拟变量对其他估计值及其标准误有重要影响吗？
第5题
利用CONSUMP.RAW中的数据。
(i)估计一个反映真实人均(非耐用品和服务)消费增长与真实人均可支配收入增长之间关系的简单回归模型，并都使用对数变化量表示。用通常形式报告结果。解释方程并讨论统计显著性。
(ii)在第(i)部分的方程中添加真实人均可支配收入增长的一期滞后。你对消费增长的滞后调整有何看法？
(iii)在第(i)部分的方程中添加真实利率，它影响消费增长吗？
第6题
(i)利用INJURY.RAW中肯塔基州的数据，从教材(13.12)中去掉afchnge后估计的方程为
交互项的估计值与式(13.12)中的估计值相当接近，这令人吃惊吗？请解释。
(ii)当包含afchnge而去掉highearn后结果是
为什么现在交互项的系数远大于教材(13.12)中的系数？[提示：在方程(13.10)中，若β1=0，对处理组和对照组做的假定是什么？]
第8题
在飞机订票系统中，假定公共数据区的单元Ai(i=1，2，3…)里存放着某月某日第i次航班现有票数。在第j个售票处，利用变量Rj暂存Ai里的内容。现在为第j个售票处编写代码。试问它的安排对吗？如果正确，试说明理由；如果不对，指出错误，并做出修改。
第9题
利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)将gfr对r和t²回归，并保留残差，便得到除趋势的gfrt即
。
(ii)将
对教材方程(10.35)中所有变量(包括t和t2)回归。比较得出的R²与教材方程(10.35)中的R2有何不同。你有何结论？
(ii)在教材方程(10.35)中加入t3后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗？
第10题
利用KIELMC.RAM中的数据。
(i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型
如果建造焚烧炉会减少其附近的房屋价值，那么δ1的符号将是什么？若β1＞0，则意味着什么？
(ii)估计第(i)部分中的模型并按通常的方式报告结果。解释y81-log(dist)的系数。你得到了什么结论？
(iii)在方程中增加age，age2，rooms，baths，log(intst)，log(land)和log(area)。现在，你对焚烧炉对房屋价值的影响会作出什么结论？
第11题
利用MURDER.RAW中有关谋杀率和死刑的州一级数据。
(i)考虑非观测效应模型
其中，θt无非表示不同年份的截距，而ai表示各州的非观测效应。如果过去对被判谋杀者的死刑有某种威慑作用，那么民，的符号应该是正是负？你认为β2应该有什么样的符号？请解释。
(ii)仅利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计第(i)部分中的方程。忽略复合误差中的序列相关问题。你发现威慑效应的证据了吗？
(iii)利用1990年和1993年的数据，再用固定效应法估计方程。既然只用两年数据，所以你或许可以利用一阶差分。现在，有威慑效应的证据吗？有多强？
(iv)计算第(iii)部分中估计的异方差-稳健标准误。利用一阶差分最容易吗？
(v)找出1993年死刑变量取值最大的州。(变量exec是1991年、1992年和1993年执行死刑的总人数。)这个数值比第二高的值大多少？
(vi)在分析中去掉得克萨斯，利用一阶差分估计方程。计算通常和异方差-稳健的标准误。现在有什么结论，为什么？
(vii)利用所有三年数据，并用固定效应法估计模型。在分析中包含得克萨斯。与仅使用1990年和1993年数据的估计相比，讨论威慑效应的大小和统计显著性。
