利用WAGEPAN.RAW中的数据。 (i)考虑非观测效应模型 (ii)用FD估计第(i)部分中的方程，并检验不

本题利用WAGEPAN.RAW中的数据。

(i)考虑非观测效应模型

(iv)现在，容许是否加入工会的差别(与受教育水平一起)在不同时期有所变化，用FD估计这个方程。1980年加入工会与不加入工会的估计工资差别是多少？1987年呢？这个差别在统计上显著吗？

(v)检验工会关系差别在不同时期没有发生变化的虚拟假设，并根据你对第(iv)部分的回答讨论你的结论。

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

并以常用形式报告结论。不必担心通常的OLS标准误因a，的出现而不适当。你估计出了死刑的威慑效应吗？

(ii)计算FD估计值(只使用1990~1993年的差分;在FD回归中，你应该有51个观测)。现在，你对威慑效应有何结论？

(iii)在第(ii)部分的FD回归中，求残差的布罗施-帕甘回归，并计算异方差性的F检验。同样做怀特检验的特殊情形[即将对回归，其中拟合值得自第(ii)部分]。你对FD方程中的异方差性有何结论？

(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Aexec;的哪个统计量更值得信赖，是通常的：统计量还是异方差-稳健的!统计量？为什么？

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？

利用FERTIL3.RAW中的数据。

(i)在教材方程(10.19)中加入pe_t-3和pe_t-4，并检验这些滞后的联合显著性。

(ii)求出第(i)部分中模型的长期倾向及其标准误，并与从教材方程(10.19)中得到的结果相比较。

(iii)估计问题10.6中的多项式分布滞后模型，求出LRP的估计值，并与从无约束模型中得到的结果相比较。

利用PHILLIPS.RAW中的数据。

(i)估计失业率的AR(1)模型。用这个方程预测2004年的失业率。将它与2004年的实际失业率进行比较。(你可以从近年的《总统经济报告》中找到这个数据。)

(ii)在第(i)部分的方程中增加通货膨胀的一期滞后。inf_t-1统计上显著吗？

(iii)利用第(ii)部分中的方程预测2004年的失业率。这个结果比第(i)部分的结果更好还是更糟？

(iv)利用教材6.4节中的方法构造2004年失业率的一个95%的置信区间。2004年的实际失业率位于这个区间内吗？

利用MURDER.RAW中有关谋杀率和死刑的州一级数据。

(i)考虑非观测效应模型

其中，θ_t无非表示不同年份的截距，而a_i表示各州的非观测效应。如果过去对被判谋杀者的死刑有某种威慑作用，那么民，的符号应该是正是负？你认为β₂应该有什么样的符号？请解释。

(ii)仅利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计第(i)部分中的方程。忽略复合误差中的序列相关问题。你发现威慑效应的证据了吗？

(iii)利用1990年和1993年的数据，再用固定效应法估计方程。既然只用两年数据，所以你或许可以利用一阶差分。现在，有威慑效应的证据吗？有多强？

(iv)计算第(iii)部分中估计的异方差-稳健标准误。利用一阶差分最容易吗？

(v)找出1993年死刑变量取值最大的州。(变量exec是1991年、1992年和1993年执行死刑的总人数。)这个数值比第二高的值大多少？

(vi)在分析中去掉得克萨斯，利用一阶差分估计方程。计算通常和异方差-稳健的标准误。现在有什么结论，为什么？

(vii)利用所有三年数据，并用固定效应法估计模型。在分析中包含得克萨斯。与仅使用1990年和1993年数据的估计相比，讨论威慑效应的大小和统计显著性。

利用CONSUMP.RAW中的数据。

(i)估计一个反映真实人均(非耐用品和服务)消费增长与真实人均可支配收入增长之间关系的简单回归模型，并都使用对数变化量表示。用通常形式报告结果。解释方程并讨论统计显著性。

(ii)在第(i)部分的方程中添加真实人均可支配收入增长的一期滞后。你对消费增长的滞后调整有何看法？

(iii)在第(i)部分的方程中添加真实利率，它影响消费增长吗？

本题使用GPA2.RAW中的数据。

(i)使用所有4137个观测，估计方程

并以标准形式报告结论。

(ii)使用前2070个观测再重新估计第(i)部分中的方程。

(iii)求出第(i)部分与第(ii)部分所得到的标准误的比率。并将这个比率与式(5.10)中的结论相比较。

(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？

利用CRIME3.RAW中的数据。

(i)在教材例13.6的模型中，检验假设H₀:β₁=β₂。(提示：定义θ₁=β₁-β₂，并用θ₁,β₂和来表示β₁。以此代入方程并加以整理，对θ₁做t检验。)

(ii)若β₁=β₂，则差分方程可写成

是前面两年的平均破案百分数。

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