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[主观题]

本题要用到TRAFFIC 2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机

本题要用到TRAFFIC2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机习题11中曾被使用过。

(i)利用标准的迪基-富勒回归，检验Itotacc，是否具有单位根。在2.5%的显著性水平上，你能拒绝单位根的存在吗？

(ii)现在，在第(i)部分的检验中增加两个滞后变化，并计算增广迪基-富勒检验。你得到什么结论？

(iii)在第(ii) 部分的ADF回归中增加一个线性时间趋势变量。现在情况又将如何？

(iv)根据第(i) 部分至第(ii) 部分的结论，你认为对I to tacc，的最好刻画是：一个Ⅰ(1)过程还是一个含有线性时间趋势的Ⅰ(O)过程？

(v)在一个ADF回归中，利用两个滞后项来检验致死交通事故百分数pre fat是否存在单位根。在此情形中，包含一个线性时间趋势与否是否有关系？

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本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc

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本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。

(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗？失业率也一样吗？

(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量：不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？

(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]

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第2题

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本题利用MRO 2.RAW中的数据。

(i) 利用在工作的428个妇女的数据，通过以exper、exper z、n wife inc、age、kids li 6和kids ge 6为解释变量的OLS来估计受教育的回报。报告educ的估计值及其标准误。

(ii)现在用赫克曼估计受教育的回报，其中所有外生变量都在第二阶段的回归中出现。换句话说，就是做log(wagc)对educ、exper、ecper2、m wife inc、age、kids lt6、kids ge 6和的回归。将估计的教育回报及其标准误与第(i)部分的结果相比较。

(iii) 只用428个工作妇女的观测，将对e chuc、exper、ec per2、mv if eic、age、kidslt6、kids ge 6回归。R2为多大？这如何有助于解释你在第(ii)部分得到的结果？(提示：考虑多重共线性。)

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第3题

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本题要用到MLB1.RAW中的数据。

(i)从以下模型中去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会如何变化？hrunsyr的系数大小又会如何变化？

(ii)在第(i)部分的模型中增加变量rusyr(每年垒得分)，fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数)。这些因素中，哪一个是个别显著的？

(ii)在第(ii)部分的模型中，检验bavg，fldperc和sbasesyr的联合显著性。

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第4题

在第4章习题11中，利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型所得到的R²为R²=0.353(n=177

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在第4章习题11中，利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型

所得到的R²为R²=0.353(n=177) 。若添加ceo ten²和cem ten²后， R²=0.375。此模型中是否有函数形式误设的证据？

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