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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？
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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。
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？
用到CONSUMP.RAW中的数据。
(i)在教材例16.7中，用教材15.5节的方法检验在估计教材(16.35)时的那个过度识别约束。你的结论是什么？
(ii)由于潜在的数据度量问题和信息滞后，坎贝尔和曼昆(CampbellandMankiw，1990)使用所有变量的二阶滞后值作为工具变量。只用
，作为工具变量重新估计教材(16.35)。这些估计值与教材(16.36)中的那些估计值相比如何？
(iii)将gy，对第(ii)部分的Ⅳ回归，并检验gy，与它们是否充分相关。这一点为什么重要？
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？
利用CRIME3.RAW中的数据。
(i)在教材例13.6的模型中，检验假设H0:β1=β2。(提示：定义θ1=β1-β2，并用θ1,β2和来表示β1。以此代入方程并加以整理，对θ1做t检验。)
(ii)若β1=β2，则差分方程可写成
是前面两年的平均破案百分数。
(iii)估计第(ii)部分中的方程。与教材(13.22)比较调整R2。你最后会选用哪一个模型？
的遗漏变量。
(ii)如果样本中每名男性在1981~1987年之间都拥有相同职业，你在固定效应估计中还需要包含职业虚拟变量吗？请解释。
(iii)利用WAGEPAN.RAW中的数据(包括方程中的8个职业虚拟变量)，使用固定效应法估计方程。union的系数变化很大吗？其统计显著性如何？
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？
(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PRISON.RAW中的数据。
(i)以教材(16.41)中的2SLS估计结果为基础，估计Alog(prisonit)的约简型方程。其中，IVs，final1和final2分别都是统计显著的吗？
(ii)求(i)中的约简型方程残余，把它加入教材(16.41)的方程中，并且检验Δlog(prisonit)的内生性，你的结论是什么？
(iii)在应用2SLS法估计教材方程(16.41)时检验单个过度识别约束。你的结论是什么？
(iv)在这个应用过程中，2SLS和OLS两种方法之间的不同实际上重要吗？
(i)利用INJURY.RAW中肯塔基州的数据，从教材(13.12)中去掉afchnge后估计的方程为
交互项的估计值与式(13.12)中的估计值相当接近，这令人吃惊吗？请解释。
(ii)当包含afchnge而去掉highearn后结果是
为什么现在交互项的系数远大于教材(13.12)中的系数？[提示：在方程(13.10)中，若β1=0，对处理组和对照组做的假定是什么？]
利用INTDEE.RAW中的数据，考虑教材(10.15)中估计的模型。
(i)求出这个样本时期内inf和def之间的相关系数，并加以评论。
(ii)在方程中加入inf和def的一期滞后，并以常用格式报告结果。
(iii)将通货膨胀效应的估计LRP与教材(10.15)中相对应的LRP进行比较。二者有很大差别吗？
(iv)模型中这两个滞后在5%的水平上是联合显著的吗？
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