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[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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发布时间：2022-07-03

更多“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”相关的问题

第1题

本题要用到TRAFFIC 2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机

本题要用到TRAFFIC2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机习题11中曾被使用过。

(i)利用标准的迪基-富勒回归，检验Itotacc，是否具有单位根。在2.5%的显著性水平上，你能拒绝单位根的存在吗？

(ii)现在，在第(i)部分的检验中增加两个滞后变化，并计算增广迪基-富勒检验。你得到什么结论？

(iii)在第(ii) 部分的ADF回归中增加一个线性时间趋势变量。现在情况又将如何？

(iv)根据第(i) 部分至第(ii) 部分的结论，你认为对I to tacc，的最好刻画是：一个Ⅰ(1)过程还是一个含有线性时间趋势的Ⅰ(O)过程？

(v)在一个ADF回归中，利用两个滞后项来检验致死交通事故百分数pre fat是否存在单位根。在此情形中，包含一个线性时间趋势与否是否有关系？

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第2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

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3题

本题需要使用ELEM 94-95中的数据，也可参见计算机习题C 4.10。(i) 利用所有数据，将lavg sal对

本题需要使用ELEM 94-95中的数据，也可参见计算机习题C 4.10。（i) 利用所有数据，将lavg sal对

本题需要使用ELEM 94-95中的数据，也可参见计算机习题C 4.10。

(i) 利用所有数据，将lavg sal对bs， lenrol， Istaff和lunch进行回归。报告bs的系数及其常用标准误和异方差-稳健标准误。你对的经济显著性和统计显著性得到什么结论？

(ii)现在去掉四个bs＞0.5的观测，即平均福利(假设)占平均薪水50%以上的观测。bs的系数又是多少？利用异方差-稳健标准误来判断，它在统计上显著吗？

(iii)验证bs＞0.5的四个观测分别为68、1127、1508和1670。为它们各定义一个虚拟变量。(你可以称它们为d68、d1127、d 1508和d 1670.) 把它们添加到第(i) 部分的回归中，验证其他变量的OLS系数及其标准

误与第(ii)部分中的结果相同。在5%的显著性水平上，这四个虚拟变量中哪个变量的t统计量在统计上显著不等于0？

(iv)在这个数据集中，验证第(iii)部分回归中具有最大学生化残差(该虚拟变量的t统计量最大)的数据点对OLS估计值具有很大的影响。(即利用除去具有最大学生化残差的数据点之外的所有观测进行OLS回归。)依次去掉bs＞0.5的每个观测都具有重要影响吗？

(v) 即便在大样本中，就OLS对单个观测的敏感性而言，你有何结论？

(vi) 在第(iji) 部分，验证LAD估计量对包含这些观测不是很敏感。

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第4题

本题利用HPRICE1.RAW中的数据。(i)估计模型并以通常的OLS格式报告结论。(ii)当lotsize=20000，scr

本题利用HPRICE1.RAW中的数据。（i)估计模型并以通常的OLS格式报告结论。（ii)当lotsize=20000，scr

本题利用HPRICE1.RAW中的数据。

(i)估计模型

并以通常的OLS格式报告结论。

(ii)当lotsize=20000，scrft=2500和bdrms=4时，求出log(price) 的预测值。利用6.4节中的方法，在同样的解释变量值的情况下，求出price的预测值。

(iii)就解释price中的变异而言，决定你是偏好第(i)部分中的模型，还是偏好模型

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第5题

本题要用到MLB1.RAW中的数据。（i)从以下模型中去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会如何变化

本题要用到MLB1.RAW中的数据。

(i)从以下模型中去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会如何变化？hrunsyr的系数大小又会如何变化？

(ii)在第(i)部分的模型中增加变量rusyr(每年垒得分)，fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数)。这些因素中，哪一个是个别显著的？

(ii)在第(ii)部分的模型中，检验bavg，fldperc和sbasesyr的联合显著性。

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第6题

本题利用数据集401KSUBS.RAW。(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大

本题利用数据集401KSUBS.RAW。（iii)对第（i)部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大

本题利用数据集401KSUBS.RAW。

(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。

(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后，求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗？

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第7题

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。（也可参见第3章计算机练习C8。) （i)利用OLS估计模型以常用

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。)

(i)利用OLS估计模型

以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上，相对一个双侧备择假设，β统计显著异于零吗？在1%的显著性水平上呢？

(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少？每个变量都是统计显著的吗？报告双侧P值。

(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告的双侧p值。

(iv)在第(ii)部分的回归中，log(income)和prppov的个别统计显著性有何变化？这些变量联合显著吗？(计算一个p值。)你如何解释你的答案？

(v)给定前面的回归结果，在确定一个地区的种族构成是否影响当地快餐价格时，你会报告哪一个结果才最为可靠？

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第8题

本题利用数据集GPA1.RAW。

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第9题

本题要使用文件MINWAGE.RAW中的数据。具体而言，就是利用第232部门(男人和男孩用品部门)的就业

本题要使用文件MINWAGE.RAW中的数据。具体而言，就是利用第232部门（男人和男孩用品部门)的就业

和工资序列数据。变量gwage 232是232部门平均工资的月增长率(以对数形式变化)， getup 232是232部门的就业增长率，gmwage是联邦最低工资的增长率，而gcpi是(城市) 消费者价格指数的增长率。

(i)将变量gwage 232对gmwage和gCP I进行回归。你认为的符号和大小合理吗？请加以解释。gmwage在统计上显著吗？

(ii)在第(i) 部分的方程中增加gmwage的1~12阶滞后变量。为了估计第232部门中最低工资的增加对平均工资增长率的长期影响，你认为有必要包括这些滞后变量吗？请加以解释。

(iii)将变量getup 232对gmwage和gcpi进行回归。最低工资增长看起来对同期的gen up 232有影响吗？

(iv)在就业增长方程中增加gmwage的1~12阶滞后变量。在短期或长期中，最低工资的提高对就业增长具有统计显著的影响吗？请加以解释。

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第10题

如果利用优选法去猜任意给出1-100中的一个数字，那么第一次猜的数是（)。

A.30

B.50

C.62

D.66

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第11题

利用ELEM94_95.RAW中的数据回答本题。所得到的结论可以与教材表4-1中的结论进行对比。因变量lav

gsal表示教师平均薪水的对数，bs表示平均福利与平均薪水的比率(以学校为单位)。

(i)将lavgsal对bs进行简单回归。斜率估计值在统计上显著异于0吗？它在统计上显著地异于-1吗？

(ii)在第(i)部分的回归中增加变量lenrol和istaff。bs的系数有何变化？这种情形与教材表4-1中的情形相比如何？

(iii)第(ii)部分中bs系数的标准误为何比第(i)部分中的标准误更小？(提示：当增加变量lenrol和Istaff后，对误差方差和多重共线性会造成什么样的影响？)

(iv)Istaff的系数为何为负？它的绝对值算大吗？

(v)在回归中再添加变量lunch。保持其他条件不变，教师会因教育那些家庭条件不好的学生而得到补偿吗？请解释你的结论。

(vi)总之，你利用ELEM94_95.RAW得到的结论，与教材4-1在形式上一致吗？

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