题目内容
（请给出正确答案）
考虑如下双变量PRF表达式：
模型Ⅰ：
模型Ⅱ：
a.求β1和α1的估计量。它们是否相同？它们的方差是否相同？
b.求β2和α2的估计量，它们是否相同？它们的方差是否相同？
c.如果模型Ⅱ比模型Ⅰ好，好在哪里？
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在双变量总体回归函数中，假设误差方差结构如下： 如何通过模型变换实现同方差 如何估计变换后的模型 列出估计步骤
考虑如下模型
其中Y=一位大学教授的年薪;
X=从教年限;
D=性别虚拟变量。
考虑定义虚拟变虽的三种方式：
a.D对男性取值I，对女性取值0。
b.D对女性取值1，对男性取值2。
c.D对女性取值1，对男性取值-1。
对每种虚拟变量定义解释上述回归模型。是否有某个方法比另外一个方法更好？说明你的理由。
考虑下面的双方程模型：
Y1t=A1+A2Y2t+A3X1t+u1t
Y2t=B1+B2Y1t+B3X2t+u2t
式中，Y是内生变量；X是外生变量；u是随机误差项。
考虑如下非随机模型(即不含随机误差项的模型)。它们是线性回归模型吗？若不是，可以通过适当的代数变换使之转化为线性模型吗？
以Q表示粮食产量，At表示播种面积，Ct表示化肥施用量，经检验，它们取对数后都是I(1)变量且相互之间存在(1，1)阶协整关系。同时经过检验并剔除了不显著的变量(包括滞后变量)，得到如下粮食生产模型：
lnQt=α0+α1lnQt-1+α2lnAt+α3lnCt+α4lnCt-1+μt
推导误差修正模型的表达式，并指出误差修正模型中每个待估参数的经济意义。
考虑如下模型
其中x2表示教育变量，x3表示工作年限变量。假设你漏掉了工作年限变量。预计会出现什么类型的问题或偏误？并口头加以解释。
考虑下面的模型：
Y1t=A1+A2Y2t+A3X1t+u1t
Y2t=B1+B2Y1t+u2t
式中，Y是内生变量；X是外生变量；u是随机误差项。根据这个模型，得到简化形式的回归模型如下：
Y1t=6+8X1t
Y2t=4+12X1t
考虑祥本回归：
在如下约束条件下：
和
，求估计量β1和β2，并证明它们无异于方程(3.1.6)和方程(3.1.7)中所给出的最小二乘估计量。这种求估计量的方法叫做类比原理(analogyprinciple)。试述施加约束条件(i)和(ii)的直觉理由。(提示：回顾关于ut的CLRM假定。)顺便指出，估计未知参数的类比原理又叫做矩法(methodofmoments)，即用样本矩(如样木均值)去估计总体矩(如总体均值)。如在附录A中所指出的那样，矩是概率分布的一个摘要统计量，比如期望和方差。
如下 ，其中拟合效果最好的模型是（)
A.模型1的相关指数 
为0.98
B.模型2的相关指数 为0.80
C.模型3的相关指数 为0.50
D.模型4的相关指数 为0.25
设有如下变量声明：Dim TestDate As Date，为变量TestDate正确赋值的表达式是()。
A．TestDate=#1/1/2007#
B．TestDate#"1/1/2007"#
C．TestDate=date("1/1/2002")
D．TestDate=Format("m/d/yy"."1/1/2002")
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