联立方程模型中，如果某一个方程具有一组参数估计量，则该方程为()。

如果联立方程中某个构造方程包含了所有的变量，那么这个方程为（）。

联立方程模型的每个结构方程一般都存在内生解释变量问题。()

对联立方程模型进展参数估计的方法可以分两类，即：（）。

考虑一个用企业年销售额、股本回报率（roe，以百分数表示)和企业股票的回报（ros，以百分数表示)来
考虑一个用企业年销售额、股本回报率(roe，以百分数表示)和企业股票的回报(ros，以百分数表示)来解释CEO薪水的如下方程：

(i)用模型参数来表述如下原假设：在控制了sales和roe后，ros对CEO的薪水没有影响。再给出备择假设的参数表述：股票市场更好的业绩会提高CEO的薪水。
(ii)使用CEOSAL1.RAW中的数据，通过OLS可以得到如下方程：

如果ros提高50个百分点，预计salary会提高多大比例？ros对salary具有实际上很大的影响吗？
(iii)检验ros对salary没有影响的原假设，备择假设是具有正效应。在10%的显著性水平上进行检验。
(iv)你最后会在一个用企业业绩表示CEO报酬的模型中包括ros吗？给出你的解释。

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利用APPLE.RAW中的数据。这些电话调查数据是为了得到（假想的)“环保”苹果需求。调查者向每个家庭
利用APPLE.RAW中的数据。这些电话调查数据是为了得到(假想的)“环保”苹果需求。调查者向每个家庭都(随机地)介绍了正常苹果和环保苹果的一组价格，并询问他们愿意购买每种苹果的磅数。
(i)对于样本中的660个家庭，有多少家庭报告称在预定价格上不愿意购买环保苹果？
(ii)变量ecolbs看上去在严格正值上具有连续分布吗？你的回答对ecolbs托宾模型的适当性有何含义？
(iii)以ecoprc、regprc、famic和hhsize作为解释变量，估计一个托宾模型。哪些变量在1%的水平上显著。
(iv)faminc和hhsize联合显著吗？
(v)第(iii)部分中价格变量系数的符号与你的预期一致吗？请解释。
(vi)令β₁和β₂为ecoprc和regprc的系数，相对一个双侧备择假设，检验假设H₀:-β₁=β₂。报告检验的p值。(如果你的回归软件不能很容易地计算这种检验，你可能还要参考教材4.4节
(vii)对样本中的所有观测求E(ecolbslx)的估计值[见方程(17.25)]，称之为ecolbsi。最大和最小拟合值是多少？
(viii)计算ecolbs，和ecolbsi之相关系数的平方。
(ix)现在，利用第(iii)部分中同样的解释变量，估计ecolbs的一个线性模型。为什么OLS估计值比托宾估计值小那么多？从拟合优度来看，托宾模型比线性模型更好吗？
(x)评价如下命题：“由于托宾模型的R，如此之小，所以估计的价格效应可能是不一致的。”

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本题使用ATTEND.RAW中的数据。 （i)求出变量atndrte，pricGPA和ACT的最小值、最大值和平均值。 （i
本题使用ATTEND.RAW中的数据。
(i)求出变量atndrte，pricGPA和ACT的最小值、最大值和平均值。
(ii)估计模型atndrte=β₀+β₁pricGPA+β₂ACT+u，并以方程的形式写出结论。对截距做出解释。它是否有一个有用的含义。
(iii)讨论估计的斜率系数。有没有什么令人吃惊之处？
(iv)如果priGPA=3.65和ACT=20，预计atndrte是多少？你对这个结论做何解释？样本中有没有一些学生具有这些解释变量的值？
(v)如果学生A具有priGPA=3.1和ACT=21，而学生B具有priGPA=2.1和ACT=26，他们在出勤率上的预期差异是多少？

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考虑方程（18.37)中的误差修正模型。证明：如果你添加误差修正项的另一个滞后y_t-2=β_t-2，
考虑方程(18.37)中的误差修正模型。证明：如果你添加误差修正项的另一个滞后y_t-2=β_t-2，这个方程便出现完全多重共线性的问题。[提示：证明的一个完全线性函数。]

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如果某一个看涨期权的价格大于其BS模型理论值，则此时选择卖出该期权一定获利。（)
如果某一个看涨期权的价格大于其BS模型理论值，则此时选择卖出该期权一定获利。()

在例7.2中，令noPC表示一个虚拟变量：没有一台个人计算机的学生取值1，否则取值0。 （i)如果用noPC
在例7.2中，令noPC表示一个虚拟变量：没有一台个人计算机的学生取值1，否则取值0。
(i)如果用noPC取代方程(7.6)中的PC，所估计方程的截距会怎么样？noPC的系数是多少？
(ii)如果用noPC取代PC，R2会有什么变化？
(iii)PC和noPC应该都作为自变量包括进模型中吗？请解释。

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考虑如下解释每月啤酒消费量的线性模型： 写出将它变换成一个具有同方差误差的方程。
考虑如下解释每月啤酒消费量的线性模型：

写出将它变换成一个具有同方差误差的方程。

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利用TRAFFIC2.RAW中的月度数据估计如下方程：： prcfat是事故导致的死亡率，spdlaw是一个虚拟变
利用TRAFFIC2.RAW中的月度数据估计如下方程：：

prcfat是事故导致的死亡率，spdlaw是一个虚拟变量，当车速增大到每小时65英里时取1，而beltlaw是另一个虚拟变量，当强制性的安全带政策被履行时取1。由于数据是月度数据，因此回归中还包括一系列月度的虚拟变量(未写出)以及失业率和一个月中的周末数(也未写出)。方程中的标准差是OLS估计中得到的标准差。
(i)通过上面的静态模型，安全带政策对于事故导致的死亡率有什么长期影响？影响是否显著？如果要得到更小的标准差，你应该怎么做？
(ii)通过动态模型，安全带政策对于事故导致的死亡率有什么长期影响？这个结果与静态模型中得到的结果相比有什么不同？
(iii)当二阶滞后项prcfa_t-2和一阶滞后项prcfa_t-1同时加入到模型中时，prcfa_t-2的系数是0.098，而标准差是0.110。在这种情况下，prcfa_t-2是否需要加入到模型中？

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