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提问人:网友yaoshiyu 发布时间:2022-01-07
[主观题]

本题利用FERTIL 3.RAW中的数据。(i)以时间为横轴,画出gfr的曲线。在整个样本期间,它包含了明显的

本题利用FERTIL 3.RAW中的数据。(i)以时间为横轴,画出gfr的曲线。在整个样本期间,它包含了明显的

本题利用FERTIL 3.RAW中的数据。

(i)以时间为横轴,画出gfr的曲线。在整个样本期间,它包含了明显的向上或向下的趋势吗?

(ii)利用直至1979年的数据,估计gfr的立方时间趋势模型(即将gfr对t、t2、t3和截距项进行回归) 。评论这个回归的R2

(iii)用第(ii)部分中的模型,计算从1980年到1984年的提前一期预报误差的MAE。

(iv)利用到1979年为止的数据, 做本题利用FERTIL 3.RAW中的数据。(i)以时间为横轴,画出gfr的曲线。在整个样本期间,它包对一个常数的回归。这个常数统计显著异于0吗?如果我们假定gfri服从一个随机游走,同时也假定漂移项为0,这样做合理吗?

(v)用随机游走模型预报从1980年到1984年的gfr:gfni+1的预报值无非就是gfrit。求出MAE。它与第(iii)部分中得到的MAE有何区别?你更喜欢哪一种预报方法?

(vi)用直至1979年的数据估计gfr的AR(2)模型。第二个滞后项显著吗?

(vii)用AR(2) 模型求出1980~1984年的MAE。这个更一般的模型比随机游走模型的样本外预报效果更好吗?

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本题利用FERTIL3.RAW中的数据。

(i)将gfr对t和t2回归, 并保留残差, 便得到除趋势的gfrt

(ii)将对方程(10.35)中所有变量(包括t和t2)回归。比较得出的R2与方程(10.35)中的R2有何不同。你有何结论?

(iii)在方程(10.35)中加入3后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗?

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第2题
利用FERTIL3.RAW中的数据。 (i)在教材方程(10.19)中加入pet-3和pet-4,并检验这些滞后
利用FERTIL3.RAW中的数据。

(i)在教材方程(10.19)中加入pet-3和pet-4,并检验这些滞后的联合显著性。

(ii)求出第(i)部分中模型的长期倾向及其标准误,并与从教材方程(10.19)中得到的结果相比较。

(iii)估计问题10.6中的多项式分布滞后模型,求出LRP的估计值,并与从无约束模型中得到的结果相比较。

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第3题
利用FERTIL1.RAW中的数据。 (i)对教材例13.1所估计的方程中,检验16岁时的生活环境是否对生育率
利用FERTIL1.RAW中的数据。

(i)对教材例13.1所估计的方程中,检验16岁时的生活环境是否对生育率产生影响(以大城市为基组)。报告F统计量的值及其p值。

(ii)检验16岁时所在区域(以南方为基组)是否对生育率产生影响。

(iii)令u为总体方程中的误差项。假设你认为u的方差随时间而变(但不随educ,age等而变)。那么刻画这一特点的一个模型是

利用这个模型去检验u的异方差性。(提示:你的F检验应有6和1122个自由度。)

(iv)在教材表13-1所估计的方程中增加交互项y74-educ,y76educ,···,y84-educ。解释这些项代表了什么?它们是联合显著的吗?

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第4题
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本题利用PHILLIPS.RAW中的数据。现在你应该使用56年的数据。

(i)重新估计方程(11.19),并以通常格式报告结果。当你增加近几年的数据之后,截距和斜率估计值有明显变化吗?

(ii)求自然失业率的新估计值。将这个新估计值与例11.5中的估计值进行比较。

(iii)计算unem的一阶自相关系数。按照你的观点, 单位根接近于1吗?

(iv)利用A mem取代unem作为解释变量。哪个解释变量具有更高的R?

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第6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 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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本题利用SLEEP75.RAW中的数据。我们要分析的方程为:

(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程,并按照通常形式报告结论。这两个估计方程有什么明显差异吗?

(ii)对男性和女性睡眠方程中的参数是否相等计算邹至庄检验。使用增加male和交互项male totwrk,.male的检验形式,并使用全部观测。该检验相关的df等于多少?在5%的显著性水平上,你应该拒绝这个虚拟假设吗?

(iii)现在,容许男性与女性存在不同截距,判定所有涉及male的交互项是不是联合显著的?

(iV)给定第(ii)部分和第(iii)部分中的结论,你最后将使用什么样的模型?

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