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提问人：网友18***469 发布时间：2022-01-07

[主观题]

利用TRAFFIC2.RAW中的数据。（i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗？失

利用TRAFFIC2.RAW中的数据。

(i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗？失业率也一样吗？

(i)估计一个将prcfat的一阶差分Aprcfat与第10章的计算机练习C11第(vi)部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量;不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？

(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)第10章的计算机练习C11第(vi)部分中的回归。]

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第1题

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。（i)计算变量prc

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。

(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗？失业率也一样吗？

(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量：不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？

(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]

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第2题

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

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

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3题

已知模型

，用实际数据测得一阶自相关系数为0.6451，则广义差分被解释变量是

A.

B.

C.

D.

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第4题

对于一元线性回归模型，当随机误差项存在一阶自相关情形时，下面估计自相关系数ρ的方法中，哪些是不正确的()。

对于一元线性回归模型，当随机误差项存在一阶自相关情形时，下面估计自相关系数ρ的方法中，哪些是不正确的（)。

A、用OLS估计得到的模型残差对其一阶滞后进行回归，一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量

B、通过DW统计量来计算，即r=1-DW/2

C、直接计算模型残差与其一阶滞后的简单相关系数

D、用被解释变量与其一阶滞后回归，一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量

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第5题

利用DW值估计残差的一阶自相关系数是多少？

A.0.841

B.0.682

C.0.318

D.0.159

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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

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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第7题

在计算Pearson相关系数前，一般建议先用散点图对数据进行捕述，因为( )。

A.我们必须确定两个变量间的关系是线性的

B.针对因果关系来讲，散点图比相关系数能提供更多的信息

C.我们必须保证数据中不包含极端值

D.两者的比较可使变量间的因果关系更加清晰

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第8题

本题利用MEAP93.RAW中的数据。(i) 估计模型math10=β₀+β₁log(expend)+β₂Inchprg+u，

本题利用MEAP93.RAW中的数据。（i) 估计模型math10=β₀+β₁log（expend)+β₂Inchprg+u，

本题利用MEAP93.RAW中的数据。

(i) 估计模型math10=β₀+β₁log(expend)+β₂Inchprg+u，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)你如何理解第(i)部分中估计出来的截距？特别是，令两个解释变量都等于零说得过去吗？[提示：记住log(1)=0。]

(i)现在做math10对log(expend)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。与第(i)部分中的结果相比，这里估计出来的支出效应是更大还是更小？

(iv)求山lexpend=log(expend)与Inchprg之间的相关系数。你认为其符号合理吗？

(v)利用第(iv)部分的结果来解释你在第(iii)部分中得到的结论。

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第9题

下面是对几个时间序列做单位根检验的结果, 哪个序列是I（1)的？水平变量单位根检验临界值5% -3.41 差分后临界值 5% -2.86

A.时间序列对水平变量的单位根检验差分一次以后的单位根检验 A -1.21 -7.56

B.时间序列对水平变量的单位根检验差分一次以后的单位根检验 B 1.23 -0.5

C.时间序列对水平变量的单位根检验差分一次以后的单位根检验 C -5.9 -11.76

D.时间序列对水平变量的单位根检验差分一次以后的单位根检验 D -0.98 -1.17

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第10题

下列说法正确的有

A.一阶序列相关是最常见的序列相关形式

B.高阶序列相关通常源于低阶序列相关的传递

C.若一阶自相关系数为负，二阶自相关系数必然也为负

D.一阶自相关系数的绝对值小于1

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