![](https://lstatic.shangxueba.com/jiandati/pc/images/pc_jdt_tittleico.png)
在教材例10.6中,我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。 (i)对于这个方程中的
在教材例10.6中,我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。
(i)对于这个方程中的误差项序列无关,你有何论据?(提示:总统选举多长时间进行一次?)
(i)在将教材(1023)的OLS残差对滞后残差进行回归时,得到p=-0068和sep)=0.40。你对ut中的序列相关有何结论?
(iii)在检验序列相关时,这个应用中的小样本容量会令你不放心吗?
![](https://lstatic.shangxueba.com/jiandati/pc/images/jdt_panel_vip.png)
在教材例10.6中,我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。
(i)对于这个方程中的误差项序列无关,你有何论据?(提示:总统选举多长时间进行一次?)
(i)在将教材(1023)的OLS残差对滞后残差进行回归时,得到p=-0068和sep)=0.40。你对ut中的序列相关有何结论?
(iii)在检验序列相关时,这个应用中的小样本容量会令你不放心吗?
在教材例11.6中,我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型:
利用FERTIL3.RAW中的数据来检验误差中是否存在AR(1)序列相关。
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Δhy3t-1的先导变化Δhy3t、同期变化Δhy3t-1和滞后变化Δhy3t-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{hy3t-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{hy3t-1}和{hy6t-2-hy3t-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?
使用PHILLIPS.RAW中的数据。
(i)教材例11.5中,我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线:
其中。用OLS估计该方程时,我们假定供给冲击et与unemt不相关。如果这是错误的,关于βt的OLS估计量可做什么解释?
(ii)假定et在给定所有过去信息的条件下是不可预期的:
解释为什么这使得unemt-1成为unemt的一个好的Ⅳ候选者。
(iii)将unemt对unemt-1做回归。unemt与unemt-1是否显著相关?
(iv)用Ⅳ估计附加预期的菲利普斯曲线。以通常形式报告结果,并将之与教材例11.5中的OLS估计值进行比较。
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?
响。帕普克还使用了一个容许每个城市都有其时间趋势的模型:
其中,αi和ci都是非观测效应,这样就可以考虑城市之间更多的异质性。
(i)证明:如果对上述方程取差分便得到
注意在此差分方程中包含一个固定效应ci。
(ii)用固定效应法估计差分方程。β1的估计值是什么?它和教材例13.8中的估计值有很大差别吗?企业园区的作用仍是统计显著的吗?
(iii)在第(ii)部分的估计中添加全部年度虚拟变量,β1的估计值有何变化?
在例9.1中,我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。
(i)利用CRIME L RAW中的数据, 在例17.3的泊松回归中同样增加这些项。
(ii)根据估计 。数据存在过度散布的证据吗?该如何调整泊松极大似然估计标准误?
(iii)利用第(i)部分和第(ii)部分的结论及教材表17.3,计算这三个平方项联合显著性的准似然比统计量。你得到什么结论?
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?
(i)例4.7中待估计的总体模型可写成
控制了工人培训和销售-雇员比后,是否企业越大,其废品率在统计上的显著性越大?
(iv)检验假设:sales/employ提高1%将伴随以废品率下降1%。
利用NYSE.RAW中的数据。
(i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u2t在整个样本中的平均值、最小值和最大值。
(ii)利用OLS残差平方估计如下的异方差性模型
报告估计系数、标准误、R²和调整R²。
(ii)将条件方差描述成滞后return-1的函数。方差在return_,取何值时最小?这个方差是多少?
(iii)为了预测动态方差,第(ii)部分的模型得到了负的方差估计值吗?
(v)第(ii)部分中的模型拟合效果比教材例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差?请解释。
(vi)在教材方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后ut-22。这个滞后看起来重要吗?这个ARCH(2)模型比第(ii)部分中的模型拟合得更好吗?
为了保护您的账号安全,请在“简答题”公众号进行验证,点击“官网服务”-“账号验证”后输入验证码“”完成验证,验证成功后方可继续查看答案!