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

表17-6给出了1960~1995年间希腊的部分宏观经济数据。考虑如下消费函数：（1)a.根据表17-6中的数

表17-6给出了1960~1995年间希腊的部分宏观经济数据。考虑如下消费函数：

(1)a.根据表17-6中的数据，估计上述消费函数，明确指出你是如何度量理想的真实私人消费支出的。

b.在估计上述消费函数时，你遇到了什么样的计量经济学问题？你是如何解决的？给出详尽的解释。

(2)利用表17-6中的数据，提出一个适当模型，来解释希腊经济中真实总投资(Gross-inv)在1960~1995年间的表现。对于投资的加速模型，可查阅任何一本宏观经济学教材。

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

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=re78-re75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=train78-train75，那么，由于train75=0，所以ctrain=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

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。

利用CONSUMP.RAW中的数据。

(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？

A.学习真实数据的分布/区别真实数据与合成的虚假数据

B.学习真实数据的标签分布/区别真实数据与合成的虚假数据

C.区别真实数据与合成的虚假数据/学习真实数据的分布

D.区别真实数据与合成的虚假数据/学习真实数据的标签分布

假设真实模型是，但你估计了。如果你利用Y在X=-3、-2、-1、0、1、2、3处的观测并估计了“不正确”的模型，这些估计值将出现什么偏误？

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？

本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。（i)用OLS估计方程（iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。

本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。

(i)用OLS估计方程

(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。它与通常的WLS标准误有很大的不同吗？

(v)为了估计支出对math 4的影响， OLS与WLS哪一个看起来更准确？

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？

本题利用MEAP93.RAW中的数据。（i) 估计模型math10=β₀+β₁log（expend)+β₂Inchprg+u，

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。