利用JTRAIN3.RAW中的数据。 (i)估计简单回归模型re78=β₀+β₁train+u，并用常用格式报告

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。

(i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗？

(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re 78-re 75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训，所以我们没有必要对train进行差分。也就是说，如果我们定义ctrain=train 78-train75， 那么，由于train75=0，所以ctran=train78。)现在，培训的估计影响有多大？讨论它与第(i)部分估计值的比较。

(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间，并描述你的结论。

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

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。

(i)使用OLS估计模型

并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性水平上，每个解释变量都是统计显著的吗？

(ii)求出第(i) 部分中回归的拟合值。拟合值的取值范围是多少？它与math4的实际数据取值范围相比如何？

(iii)求出第(i)部分中回归的残差。哪类学校具有最大的(正)残差？对这个残差给予解释。

(iv)在方程中增加所有解释变量的平方项，检验它们的联合显著性。你会把它们放到模型中吗？

(v)回到第(i)部分中的模型，将因变量和每个解释变量都除以各自的样本标准差，并重新进行回归。(除非你还将每个变量分别减去了各自的均值，否则还应该包括一个截距项。)以标准差为单位，哪个解释变量对数学考试通过率具有最大的影响？

(i)令y_t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y_t-1从方程中去掉后，计算相同时期内的MAE。在模型中包含y_t-1更好些吗？

本题利用MEAP93.RAW中的数据。

(i) 估计模型math10=β₀+β₁log(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。

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？

本题利用INVEN.RAW中的数据;也可参见计算机习题C11.6。

(i)从加速数模型中求出OLS残差，并用回归来检验是否存在序列相关。p的估计值是多少？序列相关看起来是多大的问题？

(ii)用PW估计这个加速数模型，并将β₁的估计值与OLS估计值进行比较。你为什么预期它们很相似？

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INTDEF.RAW中的数据， 考虑式(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aef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与式(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？

关。

(ii)用迭代的科克伦-奥卡特方法重新估计这个模型。长期倾向的新估计值是多少？

(iii)用迭代C0求出LRP的标准误。(这要求你估计一个修正方程。) 判断LRP估计值在5%的水平上是否统计显著异于1？