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[主观题]

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。(i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归,1976年

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。(i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归,1976年

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。

(i)估计简单回归模型本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。(i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归,1并用常用格式报告结论。基于这个回归,1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗?

(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re 78-re 75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训,所以我们没有必要对train进行差分。也就是说,如果我们定义ctrain=train 78-train75, 那么,由于train75=0,所以ctran=train78。)现在,培训的估计影响有多大?讨论它与第(i)部分估计值的比较。

(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间,并描述你的结论。

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第1题

利用JTRAIN3.RAW中的数据。 (i)估计简单回归模型re78=β01train+u,并用常用格式报告
利用JTRAIN3.RAW中的数据。 (i)估计简单回归模型re78=β01train+u,并用常用格式报告

利用JTRAIN3.RAW中的数据。

(i)估计简单回归模型re78=β01train+u,并用常用格式报告结论。基于这个回归,1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗?

(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re78-re75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训,所以我们没有必要对train进行差分。也就是说,如果我们定义ctrain=train78-train75,那么,由于train75=0,所以ctrain=train78.)现在,培训的估计影响有多大?讨论它与第(i)部分估计值的比较。

(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间,并描述你的结论。

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第2题

本题利用0KUN.RAW中的数据:也可参见计算机习题11.11。

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第3题

本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。(i)用OLS估计方程(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。
本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。(i)用OLS估计方程(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。

本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。

(i)用OLS估计方程

(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。它与通常的WLS标准误有很大的不同吗?

(v)为了估计支出对math 4的影响, OLS与WLS哪一个看起来更准确?

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第4题

本题利用HPRICE1.RAW中的数据。(i)估计模型并以通常的OLS格式报告结论。(ii)当lotsize=20000,scr
本题利用HPRICE1.RAW中的数据。(i)估计模型并以通常的OLS格式报告结论。(ii)当lotsize=20000,scr

本题利用HPRICE1.RAW中的数据。

(i)估计模型

并以通常的OLS格式报告结论。

(ii)当lotsize=20000,scrft=2500和bdrms=4时,求出log(price) 的预测值。利用6.4节中的方法,在同样的解释变量值的情况下,求出price的预测值。

(iii)就解释price中的变异而言,决定你是偏好第(i)部分中的模型,还是偏好模型

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第5题

本题利用LOANAPP.RAW中的数据。(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程, 计算其异方差-稳健
本题利用LOANAPP.RAW中的数据。(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程, 计算其异方差-稳健

本题利用LOANAPP.RAW中的数据。

(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程, 计算其异方差-稳健的标准误。将的95%的置信区间与非稳健的置信区间相比较。

(ii)由第(i)部分的回归计算拟合值。其中有没有哪个估计值小于0?有没有哪个估计值大于1?而这些情况对加权最小二乘估计的应用意味着什么?

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第6题

本题利用INVEN.RAW中的数据;也可参见计算机习题C11.6。(i)从加速数模型中求出OLS残差,并用回归
本题利用INVEN.RAW中的数据;也可参见计算机习题C11.6。(i)从加速数模型中求出OLS残差,并用回归

本题利用INVEN.RAW中的数据;也可参见计算机习题C11.6。

(i)从加速数模型中求出OLS残差,并用回归来检验是否存在序列相关。p的估计值是多少?序列相关看起来是多大的问题?

(ii)用PW估计这个加速数模型,并将β1的估计值与OLS估计值进行比较。你为什么预期它们很相似?

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第7题

本题使用VOTEI.RAW中的数据。(i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log(expend A)
本题使用VOTEI.RAW中的数据。(i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log(expend A)

本题使用VOTEI.RAW中的数据。

(i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log(expend A) 和

(ii)现在计算异方差性的布罗施-帕甘检验。使用F统计量的形式并报告P值。

(iii)同样利用F统计量形式计算异方差性的特殊怀特检验。现在异方差性的证据有多强?

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第8题

本题利用MEAP93.RAW中的数据。(i) 估计模型math10=β01log(expend)+β2Inchprg+u,
本题利用MEAP93.RAW中的数据。(i) 估计模型math10=β01log(expend)+β2Inchprg+u,

本题利用MEAP93.RAW中的数据。

(i) 估计模型math10=β01log(expend)+β2Inchprg+u,并按照通常的方式报告估计方程,包括样本容量和R2。斜率系数的符号与你的预期一致吗?请加以解释。

(ii)你如何理解第(i)部分中估计出来的截距?特别是,令两个解释变量都等于零说得过去吗?[提示:记住log(1)=0。]

(i)现在做math10对log(expend)的简单回归, 并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。与第(i)部分中的结果相比,这里估计出来的支出效应是更大还是更小?

(iv)求山lexpend=log(expend)与Inchprg之间的相关系数。你认为其符号合理吗?

(v)利用第(iv)部分的结果来解释你在第(iii)部分中得到的结论。

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第9题

利用NYSE.RAW中的数据回答本题。(i) 估计方程(12.47) 中的模型并求OLS残差平方。求在整个样木中
利用NYSE.RAW中的数据回答本题。(i) 估计方程(12.47) 中的模型并求OLS残差平方。求在整个样木中

利用NYSE.RAW中的数据回答本题。

(i) 估计方程(12.47) 中的模型并求OLS残差平方。求在整个样木中的平均值、最小值和最大值。

(ii) 利用OLS残差平方估计如下的异方差模型

报告估计系数、标准误、R²和调整R²。

(iii) 将条件方差描述成滞后return-1的函数。方差在return-1取何值时最小?方差是多少?

(iii)为了预测动态方差,第(ii)部分的模型得到了负的方差估计值吗?

(v)第(ii)部分中的模型拟合效果比例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差?请解释。

(vi)在方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后。这个滞后看起来重要吗?这个ARCH(2)模型比第(ii)部分中的模型拟合得更好吗?

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第10题

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc
本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。

(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗?失业率也一样吗?

(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型,只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是,模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量:不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗?

(iii)评论如下命题:“在进行多元回归之前,我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分,因为这样做是一种安全策略,而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时,最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]

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第11题

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。(i)使用OLS估计模型并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性
利用MEAP00 O1中的数据回答本题。(i)使用OLS估计模型并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。

(i)使用OLS估计模型

并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性水平上,每个解释变量都是统计显著的吗?

(ii)求出第(i) 部分中回归的拟合值。拟合值的取值范围是多少?它与math4的实际数据取值范围相比如何?

(iii)求出第(i)部分中回归的残差。哪类学校具有最大的(正)残差?对这个残差给予解释。

(iv)在方程中增加所有解释变量的平方项,检验它们的联合显著性。你会把它们放到模型中吗?

(v)回到第(i)部分中的模型,将因变量和每个解释变量都除以各自的样本标准差,并重新进行回归。(除非你还将每个变量分别减去了各自的均值,否则还应该包括一个截距项。)以标准差为单位,哪个解释变量对数学考试通过率具有最大的影响?

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