假设yt服从下列模型：(iii)为什么说含有z的一阶滞后和AR(1)序列相关的模型是如下模型的一个特殊

假设y_t符合一个二阶FDL模型：

证明：由于z*的变化引起y*的变化等于长期倾向与z*的变化之积， 即它给出了LRP的另一种解释。

假设时间序列过程(y_t)由y_t=z+e_t生成，=1， 2， …， 其中(et) 是满足E(et ) =0和Var(e_t)=a_t²的独立同分布序列。随机变量z不随时间而变化， 它也满足E(z) =0和并独立于(et)。

(i)求yt的期望值。它取决于t吗？

(ii)对任意的t和h， 求Cov(y_t,y_t+h)，y_t是协方差平稳的吗？

(iii)利用第(i) 部分和第(ii) 部分证明对于任意的t和h，

(iv)yt渐近无关吗？请解释。

)相联系，其中xt的期望值是以在t_-1时期所观测到的所有信息为条件的：

经济学家卡恩(Kahn)曾提出如下宏观经济模型:

其中Y_t和C_t分别为t期国民收人和消费,I为各期相同的投资;α＞0,0＜β＜1为常数.求Y_t和C_t.

:

其中a，β均为常数，试求Y_t和C_t.

假设你做了如下回归：

，其中y_t和x_t是它们与其各自均值的离差，问将取何值？为什么？会不会和方程(3.1.6)的一样？为什么？

为了看出是否应属于模型拉姆齐RESET检验将估计这个线性模型，并从模型中得到Y_t的估计量然后估计模型并检验α₃的显著性。试证明，若最终表明在上述(RESET)方程中是统计显著的，则这就等同于直接估计如下模型：

考虑以下模型：

其中M_t(货币供给)是外生的，R_t是利率，而Y_t是GDP。

a.此模型的合理性何在？

b.这些方程可识别吗？