本题利用401KSUBS.RAW中的数据。(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。(ii) 检

本题使用WAGEI.RAW中的数据。

(i)求出样本中的平均受教育程度。最低和最高受教育年数是多少？

(ii)求出样木中的平均小时工资。它看起来是高是低？

(iii)工资数据用1976年的美元报告。利用(2004年或以后的)《总统经济报告》，求出并报告1976年和2003年的消费者价格指数(CPI) 。

(iv)利用第(iii)部分中的CPI值，求以2003年美元度量的平均小时工资。现在，平均小时工资看起来合理了吗？

(v)样本中有多少女人和男人？

利用NYSE.RAW中的数据回答本题。

(i) 估计方程(12.47) 中的模型并求OLS残差平方。求在整个样木中的平均值、最小值和最大值。

(ii) 利用OLS残差平方估计如下的异方差模型

报告估计系数、标准误、R²和调整R²。

(iii) 将条件方差描述成滞后return_-1的函数。方差在return_-1取何值时最小？方差是多少？

(iii)为了预测动态方差，第(ii)部分的模型得到了负的方差估计值吗？

(v)第(ii)部分中的模型拟合效果比例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差？请解释。

(vi)在方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后。这个滞后看起来重要吗？这个ARCH(2)模型比第(ii)部分中的模型拟合得更好吗？

本题利用MURDER.RAW中的数据。

(i)利用1990年和1993年的数据， 用混合OLS估计方程

(iv)做第(ii)部分中的同样回归，但求异方差-稳健的t统计量。结果如何？

(v)你认为的哪个1统计量更值得信赖， 是通常的!统计量还是异方差-稳健的1统计量？为什么？

本题利用LOANAPP.RAW中的数据。

(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程， 计算其异方差-稳健的标准误。将的95%的置信区间与非稳健的置信区间相比较。

(ii)由第(i)部分的回归计算拟合值。其中有没有哪个估计值小于0？有没有哪个估计值大于1？而这些情况对加权最小二乘估计的应用意味着什么？

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

本题利用HSEINV.RAW中的数据。

(i)检验log(in vpc)是否有单位根， 模型中含有一个线性时间趋势和 log(in ypct)的两阶滞后， 显著性水平为5%。

(ii)用第(i)部分中的方法检验log(price)中的单位根。

(iii)给定第(i)部分和第(ii)部分中的结果，那么检验log(iv pc)和log(price)之间的协整还有意义吗？

本题使用WAGEI.RAW中的数据。

(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的性别差异相比较。

(ii)做一个用以得到式(7.18)的回归，但用female·(educ-12.5)取代female·ed huc。你现在如何解释female的系数？

(ii)第(ii)部分中female的系数是统计显著的吗？与式(7.18)相比较并进行评论。

本题利用INTQRT.RAW中的数据。

(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)部分和第(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。

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？

本题使用VOTEI.RAW中的数据。

(i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log(expend A) 和

(ii)现在计算异方差性的布罗施-帕甘检验。使用F统计量的形式并报告P值。

(iii)同样利用F统计量形式计算异方差性的特殊怀特检验。现在异方差性的证据有多强？