题目内容
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[主观题]
(i)在计算机习题C7.5所估计的模型中， 应用方程(9.3)中的RESET。此方程中有函数形式误设的证据吗
（i)在计算机习题C7.5所估计的模型中， 应用方程（9.3)中的RESET。此方程中有函数形式误设的证据吗
？
(ii)计算一个异方差-稳健形式的RESET。你在第(i)部分的结论改变了吗？
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(ii)计算一个异方差-稳健形式的RESET。你在第(i)部分的结论改变了吗？
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更多“(i)在计算机习题C7.5所估计的模型中， 应用方程(9.3…”相关的问题
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机习题c 3.8.)
(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，相对一个双侧对立假设，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H0：βlog(hseval)=0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，在确定一个邮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？
在习题3.4中，我们估计了方程
其中的标准误是我们现在才同估计值一并给出的。
(i)相对于一个双侧对立假设，是educ还是age在5%的水平上是个别显著的？给出你的计算。
(ii)从方程中去掉educ和age，则得到
在5%的显著性水平上，educ和age在原方程中是联合显著的吗？说明你所给答案的理由。
(iii)在模型中包括educ和age，是否显著影响所估计的睡眠和工作之间的替换关系？
(iv)假设睡眠方程含有异方差性。这对第(i)和(ii)部分计算的检验意味着什么？
)序列相关。
(ii)如果你发现有序列相关的证据，用科克伦-奥卡特方法重新估计这个方程，并将所得结果与以前的结果进行比较。
利用CHARITY.RAW中的数据回答如下问题
(i)用普通最小二乘法估计如下模型：
按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。其R²与不使用giftlast和propresp的简单回归所得到的R²相比如何？
(ii)解释mailsyear的系数，它比对应的简单回归系数更大还是更小？
(iii)解释propresp的系数，千万要注意propresp的度量单位。
(iv)现在，在这个方程中增加变量avggif。这将对mailsyear的估计效应造成什么样的影响？
(v)在第(iv)部分的方程中，giftlast的系数有何变化？你认为这是怎么回事？
利用TRAFFIC2.RAW中的数据。
(i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗？失业率也一样吗？
(i)估计一个将prcfat的一阶差分Aprcfat与第10章的计算机练习C11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)第10章的计算机练习C11第(vi)部分中的回归。]
本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。
(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验虚拟假设：在其他条件不变的情况下，法学院排名对起薪中位数没有影响。
(ii)新生年级的学生特征(即LSAT和GPA) 对解释salary而言是个别或联合显著的吗？
(iii)检验是否要在方程中引入入学年级的规模(clsize) 和教职工的规(faculty) ; 只进行一个检验。(注意解释clsize和faculty的缺失数据。)
(iv)还有哪些因素可能影响到法学院排名，但又没有包括在薪水回归中？
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？
(i)令yt代表真实个人可支配收入。用直至1989年的数据估计如下模型：
并用通常的格式报告结果。
(ii)用第(i)部分估计的方程预测1990年的y。预测误差是多少？
(iii)用第(i)部分估计的参数，计算20世纪90年代提前一期预测值的MAE。
(iv)把yt-1从方程中去掉后，计算相同时期内的MAE。在模型中包含yt-1更好些吗？
利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)在教材方程(10.19)中加入pet-3和pet-4，并检验这些滞后的联合显著性。
(ii)求出第(i)部分中模型的长期倾向及其标准误，并与从教材方程(10.19)中得到的结果相比较。
(iii)估计问题10.6中的多项式分布滞后模型，求出LRP的估计值，并与从无约束模型中得到的结果相比较。
如果我们在经典线性模型假定下从式(6.38)开始，假定n很大，并忽略
中的估计误差，那么y0的一个95%预测区间就是
。
(ii)在CEO薪水的例子中，验证第(i)部分中的条件是成立的。
利用401KSUBS.RAW中的数据。我们感兴趣的方程是一个线性概率模型
这里的目标是要检验参与一项401(k)计划与拥有一个个人退休金账户(IRA)是否有替换关系。因此，我们想估计β1。
(i)用OLS估计方程，并讨论p401k的估计影响。
(ii)为了估计这两种不同类型的退休储蓄计划在其他条件不变情况下的替换关系，使用普通最小二乘法可能存在什么问题？
(iii)变量e401k是一个二值变量，并在一个工人有资格参与一项401(k)计划时取值1。解释欲使e401k成为p401k的一个有效Ⅳ所需要的条件。这些假定看起来合理吗？
(iv)估计p401k的约简型方程，并验证e401k与p401k具有显著的偏相关。因为约简型也是一个线性概率模型，所以使用一个异方差-稳健的标准误。
(v)现在，用Ⅳ估计结构方程，并将β1的估计值与OLS估计值相比较。你同样应该到异方差-稳健的标准误。
(vi)利用一个异方差-稳健的检验，检验如下虚拟假设：p401k实际上是外生的。
