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[主观题]

(i)利用NYSE.RAW中的数据估计方程(12.48)。令h表示这个方程的拟合值(条件方差的估计值) 。有多少

(i)利用NYSE.RAW中的数据估计方程(12.48)。令h表示这个方程的拟合值(条件方差的估计值) 。有多少

个h是负的?

(ii)在式(12.48)中增加returnt-12然后再计算拟合值ht存在负的ht吗?

(iii)利用第(ii)部分得到的ht用加权最小二乘法(像在8.4节中那样)估计式(12.47)。将民的估计值与方程(11.16)中的对应结果进行比较。

(iv)现在用WLS估计方程(12.47),并用式(12.51)中估计的ARCH模型求出ht。这时, 你的结果与(iii)中的结果是否相同?

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更多“(i)利用NYSE.RAW中的数据估计方程(12.48)。令h表示这个方程的拟合值(条件方差的估计值) 。有多少”相关的问题

第1题

本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。(i)用OLS估计方程(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。
本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。(i)用OLS估计方程(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。

本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。

(i)用OLS估计方程

(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。它与通常的WLS标准误有很大的不同吗?

(v)为了估计支出对math 4的影响, OLS与WLS哪一个看起来更准确?

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第2题

本题利用WAGE1.RAW中的数据。(i)使用OLS估计方程(iv)exper取什么值时,工作经历的增加实际上会降
本题利用WAGE1.RAW中的数据。(i)使用OLS估计方程(iv)exper取什么值时,工作经历的增加实际上会降

本题利用WAGE1.RAW中的数据。

(i)使用OLS估计方程

(iv)exper取什么值时,工作经历的增加实际上会降低预期的log(wage)。样本中有多少人具有比该取值更长的工作经历?

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第3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losie=20000,sqp

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losie=20000,sqpt=2500和bdrms=4时,求出log(price)的预测值。利用教材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中的变化而言,决定你是喜欢第(i)部分中的模型,还是喜欢模型

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第4题

(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
(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

(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?]

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第5题

本题利用MEAP93.RAW中的数据。(i) 估计模型math10=β01log(expend)+β2Inchprg+u,
本题利用MEAP93.RAW中的数据。(i) 估计模型math10=β01log(expend)+β2Inchprg+u,

本题利用MEAP93.RAW中的数据。

(i) 估计模型math10=β01log(expend)+β2Inchprg+u,并按照通常的方式报告估计方程,包括样本容量和R2。斜率系数的符号与你的预期一致吗?请加以解释。

(ii)你如何理解第(i)部分中估计出来的截距?特别是,令两个解释变量都等于零说得过去吗?[提示:记住log(1)=0。]

(i)现在做math10对log(expend)的简单回归, 并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。与第(i)部分中的结果相比,这里估计出来的支出效应是更大还是更小?

(iv)求山lexpend=log(expend)与Inchprg之间的相关系数。你认为其符号合理吗?

(v)利用第(iv)部分的结果来解释你在第(iii)部分中得到的结论。

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第6题

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
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

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?

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第7题

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
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

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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第8题

利用GPA2.RAW中的数据。 (i)估计模型 其中,hsize为毕业年级的规模(以百为单位),按通常的格式

利用GPA2.RAW中的数据。

(i)估计模型

其中,hsize为毕业年级的规模(以百为单位),按通常的格式写出结论。二次项是统计显著的吗?

(ii)利用第(i)部分的估计方程,高中学校的“最优”规模是什么?说明你的答案。

(iii)这个分析是所有高中高年级学生学术成绩的代表吗?请解释。

(iv)用log(sat)作为因变量,求出估计的高中最优规模。它与你在第(ii)部分得到的结论很不同吗?

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第9题

利用INTQRT.RAW中的数据。 (i)利用除了最后4年(16个季度)以外的所有数据,估计Δr6t的一个A

利用INTQRT.RAW中的数据。

(i)利用除了最后4年(16个季度)以外的所有数据,估计Δr6t的一个AR(1)模型。(我们用差分形式,因为r6t看起来好像有单位根。)用最后16个季度的数据求出Δr6t提前一期预测的RMSE。

(ii)在第(i)部分的方程中加入误差修正项sprt-1=r6t-1-r3t-1。(这相当于假定了协整参数为1。)计算最后16个季度的RMSE。在这里,误差修正项对样本外预测有什么帮助吗?

(iii)现在请你估计协整参数,而不是把它设为1。再利用最后16个季度的数据求出样本外RMSE。它与第(i)和第(ii)部分中的结果有什么不同?

(iv)如果你想要预测的是r6而不是△r6,你的结论会有所变化吗?请解释。

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第10题

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

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?

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第11题

本题利用PHILLIPS.RAW中的数据。现在你应该使用56年的数据。(i)重新估计方程(11.19),并以通常格
本题利用PHILLIPS.RAW中的数据。现在你应该使用56年的数据。(i)重新估计方程(11.19),并以通常格

本题利用PHILLIPS.RAW中的数据。现在你应该使用56年的数据。

(i)重新估计方程(11.19),并以通常格式报告结果。当你增加近几年的数据之后,截距和斜率估计值有明显变化吗?

(ii)求自然失业率的新估计值。将这个新估计值与例11.5中的估计值进行比较。

(iii)计算unem的一阶自相关系数。按照你的观点, 单位根接近于1吗?

(iv)利用A mem取代unem作为解释变量。哪个解释变量具有更高的R?

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