在检验教材例18.5中gfr和pe之间的协整过程中，在教材方程（18.32)中添加t²并求出OLS残差。

在检验教材例18.5中gfr和pe之间的协整过程中，在教材方程(18.32)中添加t²并求出OLS残差。在增广DF中包含一阶滞后。新的结论是什么？这个检验的5%临界值是-4.15。

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（i)在教材方程（11.27)中添加一个线性时间趋势。在一阶差分方程中，时间趋势是必要的吗？ （ii)从
(i)在教材方程(11.27)中添加一个线性时间趋势。在一阶差分方程中，时间趋势是必要的吗？
(ii)从教材(11.27)中去掉时间趋势并添加变量ww2和pll(不要对虚拟变量进行差分)。这两个变量在5%的水平上是显著的吗？
(iii)用第(ii)部分中的模型估计LRP并求出其标准误。与从教材(10.19)得到的结果相比较，在教材(10.19)中gfr和pe是以水平值形式而非差分形式出现的。

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在教材例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FERTIL3.RAW中的数据来
在教材例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FERTIL3.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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用到MROZ.RAW中的数据。 （i)用log（hours)作为因变量重新估计教材例16.5中的劳动供给函数。将估
用到MROZ.RAW中的数据。
(i)用log(hours)作为因变量重新估计教材例16.5中的劳动供给函数。将估计出的弹性(现在是常数)与教材方程(16.24)在平均工作小时数处所得到的估计值相比较。
(ii)在第(i)部分的劳动供给方程中，容许educ因遗漏了能力变量而成为内生变量。用motheduc和fatheduc作为educ的Ⅳ。记住，你现在在方程中有两个内生变量。
(iii)检验第(ii)部分2SLS估计中过度识别约束。这些Ⅳ通过检验了吗？

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在教材例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
在教材例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？)
(i)在将教材(1023)的OLS残差对滞后残差进行回归时，得到p=-0068和sep)=0.40。你对u_t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？

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使用WAGE2.RAW中的数据。 （i)在教材例15.2中，用sibs作为educ的一个工具，教育回报的Ⅳ估计值是0.
使用WAGE2.RAW中的数据。
(i)在教材例15.2中，用sibs作为educ的一个工具，教育回报的Ⅳ估计值是0.122。为了使你自己确信，运用sibs作为educ的Ⅳ，与仅将sibs代入以取代educ并做OLS回归的确是不一样的，试将log(wage)对sibs进行回归，并解释你的结果。
(ii)变量brthord是出生的次序(对最先出生的子女，brthord为1，对第二个出生的子女，其值为2，等等)。解释为什么educ可能与brthord负相关。进行educ对brthord的回归，判断是否存在统计上显著的负相关。
(iii)在教材方程(15.1)中用brthord作为educ的一个IV。报告并解释其结果。
(iv)现在，假定我们将兄弟姐妹的数目作为解释变量而引入工资方程。这在某种程度上控制了家庭背景。

假设我们想用brthord作为educ的Ⅳ，并假定sibs是外生的。educ的约简型是

表述并检验识别假定。
(v)用brthrd作为educ的IV(sibs作为自身的ⅣV)，估计第(iv)部分中的方程。评论βeduc和βsibs的标准误。
(vi)运用第(iv)部分中的拟合值educ，计算edue与sibs之间的相关。用该结论解释你在第(v)部分中发现的结果。

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利用INTQRT.RAW中的数据。 在教材例18.7中，我们估计了六月期国库券持有期收益率的一个误差修正
利用INTQRT.RAW中的数据。
在教材例18.7中，我们估计了六月期国库券持有期收益率的一个误差修正模型，其中三月期国库券持有期收益率的一阶滞后为解释变量。我们假定在方程中的协整参数为1。现在，添加Δhy3_t-1的先导变化Δhy3_t、同期变化Δhy3_t-1和滞后变化Δhy3_t-2。即估计方程

并用方程形式报告结果。相对于双侧备择假设，检验H：β=1.假定方程中已经有了足够多的先导和滞后，使得{hy3_t-1}在这个方程中是严格外生的，我们不必担心序列相关。
(ii)在教材(18.39)中的误差修正模型中，添加{hy3_t-1}和{hy6_t-2-hy3_t-3}。这两项是联合显著的吗？你认为怎样才是适当的误差修正模型？

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利用BWGHT.RAW中的数据，可估计出如下方程： 变量定义和教材例4.9中一样，但我们增加了两个虚拟
利用BWGHT.RAW中的数据，可估计出如下方程：

变量定义和教材例4.9中一样，但我们增加了两个虚拟变量：一个虚拟变量表明孩子是不是男孩，另一个虚拟变量则表明这个孩子是不是白人。
(i)在第一个方程中，解释变量cigs的系数。具体而言，每天多抽10根烟对婴儿出生体重有何影响？
(ii)在第一个方程中，保持其他因素不变，预计一个白人孩子的出生体重比一个非白人孩子重多少？这个差异是统计显著的吗？
(iii)评价motheduc的估计影响和统计显著性。
(iv)从这些给定信息中，为什么不能计算出检验motheduc和fatheduc联合显著性的F统计量？为了计算这个统计量，还需要做些什么？

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使用CARD.RAW中的数据。 （i)教材表15-1中，教育回报的IV和OLS估计值之间的差异从经济学的角度来
使用CARD.RAW中的数据。
(i)教材表15-1中，教育回报的IV和OLS估计值之间的差异从经济学的角度来说是重要的。从教材(15.32)中得到约简型残差v。(回归中包含的其他变量可参见教材表15-1。)用这些来检验educ是否外生;也就是说，判断OLS与Ⅳ之间的差异在统计上是否显著。
(ii)增添nearc2作为工具，用2SLS估计方程。educ的系数变化很大吗？
(iii)检验第(ii)部分中的单个过度识别约束。

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（i)利用HPRICE1.RAW中的数据得到教材方程（8.17)的异方差-稳健标准误。讨论其与通常的标准误之间
(i)利用HPRICE1.RAW中的数据得到教材方程(8.17)的异方差-稳健标准误。讨论其与通常的标准误之间是否存在任何重要差异。
(ii)对方程(8.18)重复第(i)步操作。
(iii)此例对异方差性和对因变量所做的变换说明了什么？

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在教材例12.8中，我们发现方程（12.47)的u_t中有异方差性存在的证据。因此，我们就来计算异方差
在教材例12.8中，我们发现方程(12.47)的u_t中有异方差性存在的证据。因此，我们就来计算异方差-稳健标准误(在[]中给出)和通常的标准误：

使用异方差-稳健：统计量对return_t-1的显著性有何影响？

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使用WAGE2.RAW中的数据。 （i)在教材例9.3中，用变量KWW（“工作领域内知识”测试分数)取代IQ作为能
使用WAGE2.RAW中的数据。
(i)在教材例9.3中，用变量KWW(“工作领域内知识”测试分数)取代IQ作为能力的代理变量。在此情形下，估计的教育回报是多少？
(ii)现在用IQ和KWW一起作为代理变量。所估计的教育回报会怎么样？
(iii)在第(ii)部分中，IQ和KWW是个别显著的吗？它们联合显著吗？

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