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[主观题]

利用MINWAGE.RAW中的数据，和第10章的计算机练习C12一样，使用232部门(男性用品部门)中的时间序

利用MINWAGE.RAW中的数据，和第10章的计算机练习C12一样，使用232部门（男性用品部门)中的时间序

列。

(i)用OLS估计模型利用MINWAGE.RAW中的数据，和第10章的计算机练习C12一样，使用232部门（男性用品部门)并检验误差中的AR(1)序列相关。假定回归元是严格外生的。误差中有正或负的序列相关吗？

(ii)用迭代的普莱斯一温斯顿检验方法估计(i)中的模型。gmwage的系数与用OLS方法相比有什么区别？

(iii)在第(ii)部分的方程中增加gmwage的1~12阶滞后项并用迭代的普莱斯-温斯顿方法估计该模型，检验这12个滞后项是否为联合显著的。

(iv)我们回到在第(i)部分估计出的静态模型，用6阶滞后项计算尼威-韦斯特标准误。用尼威一韦斯特方法计算的标准误和普通的OLS标准误相比有什么区别？

(v)在静态模型中增加gwage的1~12阶滞后项，并用6阶滞后项的尼威-韦斯特检验方法检查12阶滞后项的联合显著性。你的结论和第(ii)部分相比有区别吗？

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发布时间：2022-09-25
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第1题

本题使用MINWAGE.RAW中的数据。使用232部门(男性用品部门) 中的时间序列。(i)估计模型并检验误
本题使用MINWAGE.RAW中的数据。使用232部门（男性用品部门) 中的时间序列。（i)估计模型并检验误

本题使用MINWAGE.RAW中的数据。使用232部门(男性用品部门) 中的时间序列。

(i)估计模型并检验误差中的AR(1)序列相关。假定回归元是严格外生的。误差中有正或负的序列相关吗？

(ii)利用12阶滞后， 求第(i) 部分中OLS估计值的尼威-韦斯特标准误。这个尼威-韦斯特标准误与通常的OLS标准误相比如何？

(iii)现在求出OLS的异方差-稳健标准误， 并与通常的标准误和尼威-韦斯特标准误进行比较。在这个应用研究中，序列相关和异方差哪个更成问题？

(iv)在原方程中用布罗施-帕甘检验验证误差表现出很强的异方差性。

(v)在第(i) 部分的方程中增加gm wage的1~12阶滞后。求出1~12阶滞后联合下检验的p值， 并与异方差-稳健检验的p值进行比较。对异方差的调整对这些滞后变量的显著性有何影响？

(vi)利用尼威-韦斯特方法，求第(v)部分中联合显著性检验的p值。你现在得到什么结论？

(vii)如果你不用g wage的这些滞后项， 长期倾向的估计值有很大的不同吗？

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第2题

在第4章习题11中， 利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型所得到的R2为R2=0.353(n=177
在第4章习题11中， 利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型所得到的R2为R2=0.353（n=177

在第4章习题11中， 利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型

所得到的R2为R2=0.353(n=177) 。若添加ceo ten2和cem ten2后， R2=0.375。此模型中是否有函数形式误设的证据？

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第3题

本题利用HSEINV.RAW中的数据。(i)检验log(in vpc)是否有单位根， 模型中含有一个线性时间趋势和
本题利用HSEINV.RAW中的数据。（i)检验log（in vpc)是否有单位根， 模型中含有一个线性时间趋势和

本题利用HSEINV.RAW中的数据。

(i)检验log(in vpc)是否有单位根， 模型中含有一个线性时间趋势和 log(in ypct)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)给定第(i)部分和第(ii)部分中的结果，那么检验log(iv pc)和log(price)之间的协整还有意义吗？

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第4题

利用LOANAPP.RAW中的数据。 （i)估计第7章的计算机练习C8第（iii)部分中的方程，计算其异方差-稳

利用LOANAPP.RAW中的数据。

(i)估计第7章的计算机练习C8第(iii)部分中的方程，计算其异方差-稳健的标准误。将βwhite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5题

利用401KSUBS.RAW中的数据，只使用未婚人士的数据（fsize=1)。我们关心的等式如下： （i)利用OLS估

利用401KSUBS.RAW中的数据，只使用未婚人士的数据(fsize=1)。我们关心的等式如下：

(i)利用OLS估计这个方程，按照通常形式报告结果，并解释e401k的系数。

(ii)利用布罗施-帕甘检验，使用OLS残差检验异方差性。u看上去独立于解释变量吗？

(iii)用LAD估计这个方程，并以对OLS同样的方式报告结果。解释e401k的系数。

(iv)调和第(i)部分和第(iii)部分的结论。

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第6题

本题利用数据集401KSUBS.RAW。(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大
本题利用数据集401KSUBS.RAW。（iii)对第（i)部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大

本题利用数据集401KSUBS.RAW。

(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。

(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后，求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗？

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第7题

利用VOLAT.RAW中的数据。 （i)估计pcip的一个AR（3)模型。然后再加入一个四阶滞后，并证明它是非常

利用VOLAT.RAW中的数据。

(i)估计pcip的一个AR(3)模型。然后再加入一个四阶滞后，并证明它是非常不显著的。

(ii)在第(i)部分的AR(3)模型中，添加pcsp的三个滞后来检验pcsp是否是pcip的格兰杰原因。小心陈述你的结论。

(iii)在第(ii)部分的模型中，添加三月期国库券利率i3变化量的3阶滞后。以过去Δi3为条件，pcsp是pcip的格兰杰原因吗？

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第8题

本题需要使用ELEM 94-95中的数据， 也可参见计算机习题C 4.10。(i) 利用所有数据， 将lavg sal对
本题需要使用ELEM 94-95中的数据， 也可参见计算机习题C 4.10。（i) 利用所有数据， 将lavg sal对

本题需要使用ELEM 94-95中的数据， 也可参见计算机习题C 4.10。

(i) 利用所有数据， 将lavg sal对bs， lenrol， Istaff和lunch进行回归。报告bs的系数及其常用标准误和异方差-稳健标准误。你对的经济显著性和统计显著性得到什么结论？

(ii)现在去掉四个bs＞0.5的观测，即平均福利(假设)占平均薪水50%以上的观测。bs的系数又是多少？利用异方差-稳健标准误来判断，它在统计上显著吗？

(iii)验证bs＞0.5的四个观测分别为68、1127、1508和1670。为它们各定义一个虚拟变量。(你可以称它们为d68、d1127、d 1508和d 1670.) 把它们添加到第(i) 部分的回归中， 验证其他变量的OLS系数及其标准

误与第(ii)部分中的结果相同。在5%的显著性水平上，这四个虚拟变量中哪个变量的t统计量在统计上显著不等于0？

(iv)在这个数据集中，验证第(iii)部分回归中具有最大学生化残差(该虚拟变量的t统计量最大)的数据点对OLS估计值具有很大的影响。(即利用除去具有最大学生化残差的数据点之外的所有观测进行OLS回归。)依次去掉bs＞0.5的每个观测都具有重要影响吗？

(v) 即便在大样本中， 就OLS对单个观测的敏感性而言， 你有何结论？

(vi) 在第(iji) 部分， 验证LAD估计量对包含这些观测不是很敏感。

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第9题

利用TRAFFIC2.RAW中的数据。 （i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗？失

利用TRAFFIC2.RAW中的数据。

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

(i)估计一个将prcfat的一阶差分Aprcfat与第10章的计算机练习C11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)第10章的计算机练习C11第(vi)部分中的回归。]

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第10题

利用HSEINV.RAW中的数据。 (i)求出log(inypc)中的一阶自相关系数，然后再求log(nypc)除掉线性趋
利用HSEINV.RAW中的数据。 （i)求出log（inypc)中的一阶自相关系数，然后再求log（nypc)除掉线性趋

利用HSEINV.RAW中的数据。

(i)求出log(inypc)中的一阶自相关系数，然后再求log(nypc)除掉线性趋势后的自相关。对log(price)做相同的计算。这两个序列中的哪个可能有单位根？

(ii)基于第(i)部分的结论估计方程：

并以标准形式报告结果。对系数β1作出解释，并判断它是否统计显著。

(iii)除掉log(iypc)的线性趋势，然后在第(ii)部分的回归方程中使用除趋势的因变量(见教材10.5节)，R2有何变化？

(iv)现在用Δlog(invpc1)作因变量。结果与第(ii)部分相比有何不同？时间趋势还是显著的吗？为什么是或不是？

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