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[主观]

利用INTQRT.RAW中的数据。（i)利用除了最后4年（16个季度)以外的所有数据，估计Δr6_t的一个A
利用INTQRT.RAW中的数据。
(i)利用除了最后4年(16个季度)以外的所有数据，估计Δr6_t的一个AR(1)模型。(我们用差分形式，因为r6t看起来好像有单位根。)用最后16个季度的数据求出Δr6_t提前一期预测的RMSE。
(ii)在第(i)部分的方程中加入误差修正项spr_t-1=r6_t-1-r3_t-1。(这相当于假定了协整参数为1。)计算最后16个季度的RMSE。在这里，误差修正项对样本外预测有什么帮助吗？
(iii)现在请你估计协整参数，而不是把它设为1。再利用最后16个季度的数据求出样本外RMSE。它与第(i)和第(ii)部分中的结果有什么不同？
(iv)如果你想要预测的是r6而不是△r6，你的结论会有所变化吗？请解释。
请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

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第1题

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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第2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3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4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5题

（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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第6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7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8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9题

利用PHILLIPS.RAW中的数据回答本题。（i)利用整个数据集，用OLS估计静态菲利普斯曲线方程并以
利用PHILLIPS.RAW中的数据回答本题。
(i)利用整个数据集，用OLS估计静态菲利普斯曲线方程

并以常用形式报告结果。
(ii)从第(i)部分中求OLS残差u_t并通过u_t对u_t-1的回归中求出p。(在这个回归中包含一个截距项没问题。)有序列相关的强烈证据吗？
(iii)现在通过迭代普莱斯-温斯顿程序估计静态菲利普斯曲线模型。将β₁的估计值与表12.2中得到的估计值相比较。添加以后的年份，估计值有很大变化吗？
(iv)不用普莱斯-温斯顿检验，而是使用迭代科克伦-奥卡特检验。p的最终估计值有多相似？β₁的PW和CO估计值有多相似？

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第10题

利用PHILLIPS.RAW中的数据。（i)用直至1997年的数据估计教材（18.48)和（18.49)中的模型。参数估
利用PHILLIPS.RAW中的数据。
(i)用直至1997年的数据估计教材(18.48)和(18.49)中的模型。参数估计值与教材(18.48)和教材(18.49)中的结果相比有很大不同吗？
(ii)用新方程预测unem1998，小数点后保留两位数。哪个方程预测得更好？
(ii)我们在正文中讨论过，用教材(18.49)预测unem1998为4.90.把它与利用直至1997年的数据得到的预测相比较。多用一年数据求得的参数估计值能给出更好的预测吗？
(iv)用教材(18.48)中估计的模型求出unem的提前两期预测值。即利用α=1.572，p=0.732，h=2时的教材方程(18.55)预测unem与把unem1997=4.9代入教材(18.48)所得到的提前一期预测值相比，哪一个更好？

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第11题

使用WAGE1.RAW中的数据。（i)求出样本中的平均受教育程度。最低和最高受教育年数是多少？（ii)
使用WAGE1.RAW中的数据。
(i)求出样本中的平均受教育程度。最低和最高受教育年数是多少？
(ii)求出样本中的平均小时工资。它看起来是高还是低？
(iii)工资数据用1976年的美元报告。利用(2004年或以后的)《总统经济报告》，求出并报告1976年和2003年的消费者价格指数(CPI)。
(iv)利用第(iii)部分中的CPI值，求以2003年美元度量的平均小时工资。现在，平均小时工资看起来合理了吗？
(v)样本中有多少女人和男人？

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