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[主观题]

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

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

本题利用INTQRT.RAW中的数据。

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

(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。

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更多“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”相关的问题

第1题

本题利用AIRFARE.RAW中的数据。在一个联立方程非观测效应模型中, 需求方程为:其中我们把航线距

本题利用AIRFARE.RAW中的数据。在一个联立方程非观测效应模型中, 需求方程为:

其中我们把航线距离变量放到ait中。

(i)利用固定效应模型估计需求函数,为了解释不同的截距,必须包括年度虚拟变量。弹性估计值是多少?

(ii)利用固定效应模型估计如下约简型方程:

进行适当的检验, 以保证concenit 可用作log(fareit ) 的一个工具变量。

(iii)现在,就像在方程(16.42)中一样,利用固定效应变换和工具变量法估计这个需求函数。现在的估计弹性是多少?它在统计上显著吗?

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第2题

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
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

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?

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第3题

利用PHILLIPS.RAW中的数据回答本题。(iii)现在通过迭代普莱斯-温斯顿程序估计静态菲利普斯曲线
利用PHILLIPS.RAW中的数据回答本题。(iii)现在通过迭代普莱斯-温斯顿程序估计静态菲利普斯曲线

利用PHILLIPS.RAW中的数据回答本题。

(iii)现在通过迭代普莱斯-温斯顿程序估计静态菲利普斯曲线模型。将月的估计值与表12.2中得到的估计值相比较。添加以后的年份,估计值有很大变化吗?

(iv)不用普莱斯-温斯顿检验,而是使用迭代科克伦-奥卡特检验。p的最终估计值有多相似?民的PW和CO估计值有多相似?

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第4题

本题使用CRIME 3.RAW中的数据。(iii)估计第(ii)部分中的方程。与式(13.22)比较调整R2。你
本题使用CRIME 3.RAW中的数据。(iii)估计第(ii)部分中的方程。与式(13.22)比较调整R2。你

本题使用CRIME 3.RAW中的数据。

(iii)估计第(ii)部分中的方程。与式(13.22)比较调整R2。你最后会选用哪一个模型?

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第5题

本题利用ATTEND.RAW中的数据。(i)在例6.3的模型中,推出(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82
本题利用ATTEND.RAW中的数据。(i)在例6.3的模型中,推出(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82

本题利用ATTEND.RAW中的数据。

(i)在例6.3的模型中,推出

(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82)取代priGP4(atndrte-82)。你将如何解释atndrte和priGPA的系数。

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第6题

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
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

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?

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第7题

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)
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)

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?

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第8题

本题利用数据集401KSUBS.RAW。(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验,并分析系数估计值是否大
本题利用数据集401KSUBS.RAW。(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验,并分析系数估计值是否大

本题利用数据集401KSUBS.RAW。

(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验,并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。

(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后,求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗?

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第9题

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
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

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?

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第10题

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,scr
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,scr

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

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