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提问人：网友yaoshiyu 发布时间：2022-01-07
[主观题]

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1题
利用401KSUBS.RAW中size=1的一个子集; 这就将分析仅限于单身者。(见计算机习题第4章第8题。)(i)
利用401KSUBS.RAW中size=1的一个子集; 这就将分析仅限于单身者。(见计算机习题第4章第8题。)

(i)样本中最年轻的人多少岁?这个年龄的有多少人?

(ii)在模型中，β2的字面解释是什么?它本身有什么意义吗?

(iii)估计第(ii)部分中的模型，并以标准形式报告结果。你关心age的系数为负吗?请解释。

(iv)由于样本中最年轻者为25岁，若认为给定收入水平下，25岁时净总金融资产的平均量最低，这有意义吗?记得age对nettfa的偏效应为β2+2β3age，所以在25岁时的偏效应为β2+2β2(25)=β2+50β3称之为θ2。求并得到检验H0：θ2=0的双侧P值。你应该得到θ2很小且在统计上也不显著的结论。

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第2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3题
让我们对计算机习题C8.4略加修改，使用1988年通过选举而当选的现任总统在1990年的投票结果。候选人A于1988年当选而试图在1990年连任; vote A 90表示候选人A在1990年获得两党投票的份额。候选人A在1988年所获得的投票份额被用作候选人质量的代理变量。所有其他变量都是1990年选举中所出现的变量。利用VOTE 2.RAW中的数据估计如下方程：

(i)解释vote A 88的系数并讨论其统计显著性。

(ii)添加vote A 88对其他系数具有很大影响吗?

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第4题
本题用到SMOKE.RAW中的数据。其中, cig pric表示每包香烟的价格(美分) , 而restaur n表示一个二
本题用到SMOKE.RAW中的数据。

其中， cig pric表示每包香烟的价格(美分) ， 而restaur n表示一个二值变量， 并在这个人所定居的州有餐馆抽烟限制时等于1。假定这些变量对个人而言都是外生的，那么你预期y5和y6具有什么样的符号?

(iii)在什么样的条件下第(i)部分的收入方程可识别?

(iv)用OLS估计收入方程并讨论岛的估计值。

(v)估计cigs的约简型。(记住这就要求将cigs对所有外生变量回归。) log(cig pric) 和restaur n在约简型中显著吗?

(vi)现在用2SLS估计收入方程。讨论β1的估计值与OLS估计值的比较。

(vii)你认为香烟价格和餐馆抽烟限制在收入方程中是外生的吗?

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第5题
本题使用WAGE2.RAW中的数据。一般地,保证如下所有回归都含有截距。(i)将IQ对educ进行简单回归,并
本题使用WAGE2.RAW中的数据。一般地，保证如下所有回归都含有截距。

(i)将IQ对educ进行简单回归，并得到斜率系数

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第6题
在第4章习题11中, 利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型所得到的R2为R2=0.353(n=177
在第4章习题11中， 利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型

所得到的R2为R2=0.353(n=177) 。若添加ceo ten2和cem ten2后， R2=0.375。此模型中是否有函数形式误设的证据?

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第7题
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即。(i
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即。

(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8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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第9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，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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