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[主观题]

在例10.6中,我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。(i)对于这个方程中的误差项

在例10.6中,我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。(i)对于这个方程中的误差项

在例10.6中,我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。

(i)对于这个方程中的误差项序列无关,你有何论据?(提示:总统选举多长时间进行一次?)

(ii) 在将式(10.23) 的OLS残差对滞后残差进行回归时, 得到p=-0.068和sc(p)=0.240。你对u, 中的序列相关有何结论?

(iii)在检验序列相关时,这个应用中的小样本容量会令你不放心吗?

答案
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更多“在例10.6中,我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。(i)对于这个方程中的误差项”相关的问题

第1题

考虑教材例10.6中那种形式的费尔模型。现在,我们不去预测民主党在两党选举中的得票比例,而去估
计一个表示民主党是否获胜的线性概率模型。

(i)用虚拟变量demwins来代替教材(10.23)中的demvote,并用通常的格式报告结果。哪些因素影响获胜概率?请用截至1992年的数据。

(ii)有多少个拟合值小于0?有多少个拟合值大于1?

(iii)采用下面的预测规则:如果demwins>0.5,你就可以预测民主党会获胜;否则,共和党将获胜。那么,在这20次选举中,这个模型有多少次正确地预测了实际结果?

(iv)代入1996年的解释变量值。预测克林顿赢得这次选举的可能性有多大。事实上,克林顿获胜了,你的预测结果是否与事实相符?

(v)对误差中的AR(1)序列相关,做异方差-稳健:检验。你有何发现?

(vi)求出第(i)部分中估计值的异方差-稳健标准误。!统计量有什么明显的变化吗?

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第2题

考虑例10.6中那种形式的费尔模型。现在,我们不去预测民主党在两党选举中的得票比例,而去估计一
个表示民主党是否获胜的线性概率模型。

(i)用虚拟变量dem wins来代替式(10.23)中的dem vote,并用通常的格式报告结果。哪些因素影响获胜概率?请用截至1992年的数据。

(ii)有多少个拟合值小于0?有多少个拟合值大于1?

(iii)采用下面的预测规则:如果den wins>0.5, 你就可以预测民主党会获胜:否则, 共和党将获胜。那么,在这20次选举中,这个模型有多少次正确地预测了实际结果?

(iv)代入1996年的解释变量值。预测克林顿赢得这次选举的可能性有多大。事实上,克林顿获胜了,你的预测结果是否与事实相符?

(v)对误差中的AR(1)序列相关,做异方差-稳健1检验。你有何发现?

(vi)求出第(i)部分中估计值的异方差-稳健标准误。t统计量有什么明显的变化吗?

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第3题

在例4.4中,我们针对一个大学样本,估计了一个联系校园犯罪与学生注册人数的模型。由于很多学校在
1992年都没有报告其校园犯罪数据,所以我们所使用的样本并不是美国大学的一个随机样本。你认为大学没有报告校园犯罪可被视为外生的样本选择吗?请解释。

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第4题

在例11.6中,我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型:利用FERTIL 3.RAW中的数据来检验误

在例11.6中,我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型:

在例11.6中,我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型:利用FERTIL 3.RAW中的数据来

利用FERTIL 3.RAW中的数据来检验误差中是否存在AR(1) 序列相关。

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第5题

罗特费尔斯在战后留在了美国,没有回到德意志联邦共和国。()

罗特费尔斯在战后留在了美国,没有回到德意志联邦共和国。()

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第6题

在《计量经济学》中,我们曾两度估计了中国居民人均消费支出与人均GDP的关系模型。在例2.5.1中,直接估计了居民
人均消费支出(CONSP)关于人均国内生产总值(GDPP)的回归模型,而在例3.2.2中则引入了居民人均消费支出的滞后一期变量。请重新以自适应预期理论估计上述模型,并进行相应的检验。问:中国人均消费支出关于人均GDP的长期乘数是多少?
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第7题

在例7.12中,我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕:(i)用OLS估计此模
在例7.12中,我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕:(i)用OLS估计此模

在例7.12中,我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕:

在例7.12中,我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕:(i)用OLS估计

(i)用OLS估计此模型, 并验证其全部估计值都严格地介于0和1之间。最大和最小的估计值各是多少?

(ii)像8.5节所讨论的那样,用加权最小二乘法估计这个方程。

(iii)用WLS估计值决定avgsen和tottie在5%的显著性水平上是否联合显著。

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第8题

使用PHILLIPS.RAW中的数据。 (i)教材例11.5中,我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线:
使用PHILLIPS.RAW中的数据。 (i)教材例11.5中,我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线:

使用PHILLIPS.RAW中的数据。

(i)教材例11.5中,我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线:

使用PHILLIPS.RAW中的数据。 (i)教材例11.5中,我们估计了如下形式的附加预期的菲利普

其中使用PHILLIPS.RAW中的数据。 (i)教材例11.5中,我们估计了如下形式的附加预期的菲利普。用OLS估计该方程时,我们假定供给冲击et与unemt不相关。如果这是错误的,关于βt的OLS估计量可做什么解释?

(ii)假定et在给定所有过去信息的条件下是不可预期的:

使用PHILLIPS.RAW中的数据。 (i)教材例11.5中,我们估计了如下形式的附加预期的菲利普

解释为什么这使得unemt-1成为unemt的一个好的Ⅳ候选者。

(iii)将unemt对unemt-1做回归。unemt与unemt-1是否显著相关?

(iv)用Ⅳ估计附加预期的菲利普斯曲线。以通常形式报告结果,并将之与教材例11.5中的OLS估计值进行比较。

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第9题

(),美国社会预测学家约翰、奈斯比特发表了(),在书中奈斯比特定义了具有社会科学意义的信息化概念。

A.1982年、《大趋势——改变我们生活的十个方向》

B.1982年、《社会的十大趋势》

C.1977年、《知识社会》

D.19977年、《大趋势——改变我们生活的十个方向》

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第10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
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

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。

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第11题

回归分析还可以用来检验,市场是否在评价股票时有效地使用了市场信息。为简单起见,令return为持
有一个企业的股票在从1990年末到1994年末的四年时间内得到的总回报。有效市场假设认为,这些回报不应该与1990年知道的信息存在系统相关性。如果在期初知道的企业特征有助于预测股票回报,那我们在选择股票时就能用到这个信息。对于1990年,令dkr表示企业的债务-资本比率,eps表示每股收益,netinc表示净收入,而salary则表示CEO的总报酬。

(i)使用RETURN.RAW中的数据,估计了如下方程:

回归分析还可以用来检验,市场是否在评价股票时有效地使用了市场信息。为简单起见,令return为持有一

检验这些解释变量在5%的显著性水平上是否联合显著。存在个别显著的解释变量吗?

(ii)现在使用netinc和salary的对数形式重新估计这个模型

回归分析还可以用来检验,市场是否在评价股票时有效地使用了市场信息。为简单起见,令return为持有一

第(i)部分的结论有没有什么变化?

(iii)在第(ii)部分中,我们为什么不用dks和eps的对数?

(iv)总的看来,股票回报可预测性的证据是强还是弱?

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