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[主观]

（i)利用NYSE.RAW中的数据估计教材方程（12.48)。令h_t表示这个方程的拟合值（条件方差的估计值
(i)利用NYSE.RAW中的数据估计教材方程(12.48)。令h_t表示这个方程的拟合值(条件方差的估计值)。有多少个ht是负的？
(ii)在教材(12.48)中增加return_i-12然后再计算拟合值ht存在负的ht吗？
(iii)利用第(ii)部分得到的h_t用加权最小二乘法(像在8.4节中那样)估计教材(12.47)。将βt的估计值与教材方程(11.16)中的对应结果进行比较。
(iv)现在用WLS估计教材方程(12.47)，并用教材(12.51)中估计的ARCH模型求出h_t这时，你的结果与(iii)中的结果是否相同？
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第1题

利用ATTEND.RAW中的数据。（i)在例6.3的模型中，推出当priGPA=2.59和atndrte=82时，利用方程（6
利用ATTEND.RAW中的数据。
(i)在例6.3的模型中，推出

当priGPA=2.59和atndrte=82时，利用方程(6.19)来估计偏效应。对你的估计进行解释。
(ii)证明可将方程写成

其中

(注意，截距已发生变化，但并不重要。)用它求出第(i)部分得到的θ₂的标准差。

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第2题

使用WAGE1.RAW中的数据。（i)利用方程（7.18)估计在educ=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的
使用WAGE1.RAW中的数据。
(i)利用方程(7.18)估计在educ=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的性别差异相比较。
(ii)做一个用以得到式(7.18)的回归，但用female·(educ-12.5)取代female：educ。你现在如何解释female的系数？
(iii)第(ii)部分中female的系数是统计显著的吗？与式(7.18)相比较并进行评论。

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第3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losie=20000，sqp
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losie=20000，sqpt=2500和bdrms=4时，求出log(price)的预测值。利用教材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中的变化而言，决定你是喜欢第(i)部分中的模型，还是喜欢模型

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第4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5题

（i)利用WAGEPRC.RAW中的数据，估计第11章习题5中的分布滞后模型。用回归教材（12.14)来检验AR（1)
(i)利用WAGEPRC.RAW中的数据，估计第11章习题5中的分布滞后模型。用回归教材(12.14)来检验AR(1)序列相关。
(ii)用迭代的科克伦-奥卡特方法重新估计这个模型。长期倾向的新估计值是多少？
(iii)用迭代C0求出LRP的标准误。(这要求你估计一个修正方程。)判断LRP估计值在5%的水平上是否统计显著异于1？

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第6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7题

利用INFMRT.RAW中1990年的数据。（i)重新估计教材方程（9.37)，但现在对哥伦比亚特区这个观测引
利用INFMRT.RAW中1990年的数据。
(i)重新估计教材方程(9.37)，但现在对哥伦比亚特区这个观测引进一个虚拟变量(记为DC)。解释DC的系数，并评论其大小和显著性。
(ii)将第(i)步所得到的估计值和标准误与教材方程(9.38)中的估计值和标准误相比较。根据这种对单个观测引进一个虚拟变量的做法，你得到什么结论？

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第8题

利用GPA2.RAW中的数据。（i)估计模型其中，hsize为毕业年级的规模（以百为单位)，按通常的格式
利用GPA2.RAW中的数据。
(i)估计模型

其中，hsize为毕业年级的规模(以百为单位)，按通常的格式写出结论。二次项是统计显著的吗？
(ii)利用第(i)部分的估计方程，高中学校的“最优”规模是什么？说明你的答案。
(iii)这个分析是所有高中高年级学生学术成绩的代表吗？请解释。
(iv)用log(sat)作为因变量，求出估计的高中最优规模。它与你在第(ii)部分得到的结论很不同吗？

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第9题

利用数据集401KSUBS.RAW。（i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型，解释变量为inc，inc²，age，a
利用数据集401KSUBS.RAW。
(i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型，解释变量为inc，inc²，age，age²和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗？
(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10题

利用BWGHT2.RAW中的数据。（i)估计模型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
利用BWGHT2.RAW中的数据。
(i)估计模型

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)如果npvis增加一个样本标准差，对出生重量(bwght)有什么影响？
(iii)现在做log(bwght)对cigs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。估计出来吸烟的效应是否和第(i)部分的有明显差别？
(iv)找出cigs和npvis之间的系数，并用它来解释简单回归和多元回归下β1估计值的相似性。
(v)向第(i)部分的回归方程中加入变量mage，meduc，fage和feduc。出生体重[更确切地说是log(bwght)]是一个容易解释的变量吗？

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第11题

利用WAGE1.RAW中的数据。（i)使用OLS估计方程并用通常的格式报告你的结论。（ii)exper^{2⊕
利用WAGE1.RAW中的数据。
(i)使用OLS估计方程

并用通常的格式报告你的结论。
(ii)exper²在1%的显著性水平上是统计显著的吗？
(iii)使用近似

求第5年工作经历的近似回报。第20年工作经历的近似回报是多少？
(iv)exper取什么值时，工作经历的增加实际上会降低预期的log(wage)。样本中有多少人具有比该取值更长的工作经历？

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