解释为什么线性模型对包含期权交易组合的VaR仅仅是提供了一个近似估计。

入培训，培训项目在1977年12月结束。其思想是想检验参与工作培训项目是否影响失业概率和1978年的工资。

(i)变量train是工作培训指标变量。样本中有多少人参与了工作培训项目？一个男人实际参加工作培训最多达几个月？

(ii)将train对unem74,unem75,age,educ,black,hisp和married等几个人口统计和培训前变量做一个线性回归。这些变量在5%的显著性水平上联合显著吗？

(iii)估计第(ii)部分中线性模型的一个概率单位形式。计算所有变量联合显著性的似然比检验。你得到什么结论？

(iv)基于第(ii)部分和第(iii)部分的答案，为解释1978年的失业状况，参与工作培训可视为外生变量吗？请解释。

(v)做unem78对train的简单回归，并以方程形式报告结果。估计参与工作培训项目对1978年失业的概率有何影响？它统计显著吗？

(vi)做unem78对train的概率单位模型。将train的概率单位系数与第(v)部分线性模型中得到的系数相比较有意义吗？

(vii)求出第(v)部分与第(vi)部分的拟合概率。解释它们为什么相同。为了度量工作培训项目的效果和统计显著性，你将采用哪个方法？

(viii)在第(v)部分与第(vi)部分模型中将第(ii)部分中的所有变量作为额外控制变量。现在拟合概率还相同吗？它们之间有何关系？

使用SMOKE.RAW中的数据。

(i)变量cigs是平均每天抽烟的数量。样本中有多少人根本就不抽烟？有多大比例的人声称每天抽20支？你为什么认为抽20支香烟的人会有所堆积？

(ii)给定你对第(i)部分的回答，cigs看起来具有条件泊松分布吗？

(iii)用log(cigpric)、log(income)、white、educ、age和age²作为解释变量，估计cigs的一个泊松回归模型。估计的价格和收入弹性是多少？

(iv)利用极大似然标准误，价格和收入变量在5%的水平上统计显著吗？

(v)求方程(17.35)后面介绍的σ²估计值。σ是多少？你应该如何调整第(iv)部分中的标准误？

(vi)利用第(v)部分中调整后的标准误，价格和收入弹性现在统计显著异于零吗？请解释。

(vii)利用更稳健的标准误，教育和年龄变量显著吗？你如何解释educ的系数？

(viii)求泊松回归模型的拟合值yi。找出最大值和最小值，并讨论指数模型对瘾君子的预测表现。

(ix)利用第(viii)部分的拟合值，求yi和yi之相关系数的平方。

(x)使用第(iii)部分中的解释变量(及相同的函数形式)，用OLS估计cigs的一个线性模型。线性模型和指数模型哪个拟合得更好？两者的R都很大吗？

A.包含的内容多，但易于分解和解释

B.可以应用于多种市场风险检测

C.帮助管理人员测度与其交易头寸相关的市场风险暴露头寸

D.能够精确地模拟所有交易组合的市场风险因素

E.能反映组合分散后所带来的风险减少

文件FISH.RAW包含了曼哈顿区富尔顿鱼市上鱼价和销售量的97次日观测数据。利用变量log（avgprc)作

为因变量。

(i)将log(avgprc)对四个工作日虚拟变量(星期五作为基准)进行回归，其中包含一个线性时间趋势。有价格在一周之内系统变化的证据吗？

(ii)现在，增加变量wave2和wave3，它们度量了过去几天的浪高。这些变量个别显著吗？描述一种机制，使得海面越是风大浪急，鱼价就越高。

(iii)在回归中增加了wave2和wave3后，时间趋势有何变化？接下来会发生什么？

(iv)解释为什么回归中所有的解释变量都被安全地假定为严格外生的。

(v)检验误差中的AR(1)序列相关。

(vi)利用4阶滞后求尼威-韦斯特标准误。wave2和wave3的r统计量如何？与通常OLS的统计量相比，你预计它会变大还是变小？

(vii)现在，求第(ii)部分中估计模型的普莱斯-温斯顿估计值。wave2和wave3是联合显著的吗？

以下选项中，不属于方差——协方差的缺点的是（）。

A.只反映了风险因子对整个组合的一阶线性和二阶线性影响，无法反映高阶非线性特征

B.对结果的解释说明较难

C.计算的效率较低

D.VaR值准确性较低，尤其对于期权类产品

件做出捐助响应， 这个变量就等于1.变量resp last也是一个虚拟变量， 如果一个人对慈善组织前面的邮件做出捐助响应， 这个变量就等于1。avggift表示过去的平均捐助额(以荷兰盾为单位) ， propres p表示此人对过去慈善组织寄来的邮件做出捐助响应的次数比例。

(i) 估计一个将respond与resplast和avggift联系起来的线性概率模型。以通常的形式报告结果， 并解释变量resplast的系数。

(ii)过去捐助的平均水平看来会影响做出捐助响应的概率吗？

(iii) 在模型中增加变量propres p并解释其系数。(这里须注意， propresp增加1是最大可能变化。)

(iv) 在回归中增加propres p以后， resp last的系数有何变化？这讲得过去吗？

(v) 在模型中增加每年寄出邮件的数量mail year。它的估计影响有多大？为什么它不是邮件数量对响应的因果关系的一个较好的估计？

组合。这对于美式看涨期权也成立吗？

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。”

A.模型不可能包含所有的解释变量

B.模型的设定误差

C.测量误差的影响

D.其他随机因素的影响