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[主观题]

利用TRAFFIC2.RAW中的月度数据估计如下方程：： prcfat是事故导致的死亡率，spdlaw是一个虚拟变

利用TRAFFIC2.RAW中的月度数据估计如下方程：：

利用TRAFFIC2.RAW中的月度数据估计如下方程：： prcfat是事故导致的死亡率，spdla

prcfat是事故导致的死亡率，spdlaw是一个虚拟变量，当车速增大到每小时65英里时取1，而beltlaw是另一个虚拟变量，当强制性的安全带政策被履行时取1。由于数据是月度数据，因此回归中还包括一系列月度的虚拟变量(未写出)以及失业率和一个月中的周末数(也未写出)。方程中的标准差是OLS估计中得到的标准差。

(i)通过上面的静态模型，安全带政策对于事故导致的死亡率有什么长期影响？影响是否显著？如果要得到更小的标准差，你应该怎么做？

(ii)通过动态模型，安全带政策对于事故导致的死亡率有什么长期影响？这个结果与静态模型中得到的结果相比有什么不同？

(iii)当二阶滞后项prcfa_t-2和一阶滞后项prcfa_t-1同时加入到模型中时，prcfa_t-2的系数是0.098，而标准差是0.110。在这种情况下，prcfa_t-2是否需要加入到模型中？

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第1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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第2题

使用TRAFFIC2.RAW中的数据。（i)做prcfat对一个线性时间趋势、月份虚拟变量及变量wkends，unem，s

使用TRAFFIC2.RAW中的数据。

(i)做prcfat对一个线性时间趋势、月份虚拟变量及变量wkends，unem，spdlaw和beltlw的OLS回归。利用教材方程(12.14)中的回归检验误差中的AR(1)序列相关。使用假定了严格外生回归元的检验说得过去吗？

(ii)利用尼威-韦斯特估计量中的4阶滞后，求spdlaw和beltlaw系数的序列相关和异方差-稳健标准误。这将如何影响这两个政策变量的统计显著性？

(iii)现在，利用迭代普莱斯-温斯顿程序估计模型，并将估计值与OLS估计值进行比较。政策变量的系数或统计显著性有重大变化吗？

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第3题

利用BARIUM.RAW中的数据。 (i)在方程(10.22)中增加一个线性时间趋势。除了趋势变量以外的其他变

利用BARIUM.RAW中的数据。（i)在方程（10.22)中增加一个线性时间趋势。除了趋势变量以外的其他变

利用BARIUM.RAW中的数据。

(i)在方程(10.22)中增加一个线性时间趋势。除了趋势变量以外的其他变量是统计上显著的吗？

(ii)在第(i)部分估计的方程中，检验除了时间趋势以外所有其他变量的联合显著性。你能得到什么结论？

(iii)在这个方程中添加月度虚拟变量，以检验季节性。增加月度虚拟变量对其他估计值及其标准误有重要影响吗？

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第4题

利用BARIUM.RAW中的数据。（i)用前119次观测（即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模

利用BARIUM.RAW中的数据。

(i)用前119次观测(即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模型。这个回归的标准误是什么？

(ii)同样用除了最后12个月以外的所有数据，估计chnimp的一个AR(1)模型。把这个回归的标准误与第(i)部分中的标准误相比较。哪一个模型提供了更好的样本内拟合？

(iii)用第(i)和第(ii)部分中的模型计算1988年12个月的提前一期预测误差。(每个方法都应该得到12个预测误差。)计算并比较这两种方法的RMSE和MAE。就样本外提前一期预测而言，哪种方法效果更好？

(iv)在第(i)部分的回归中添加月度虚拟变量。它们是联合显著的吗？(当我们检验联合显著性时，不必担心误差中轻度的序列相关。)

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第5题

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

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

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6题

对于美国经济体系，令gprice表示总价格水平的月增长率，gwage表示每小时工资的月增长率。[二者都

是通过计算对数差分而得到：

]利用WAGEPRC.RAW中的月度数据，我们估计了如下分布滞后模型：

(i)描述估计的滞后分布。gwage的哪一个滞后对gprice的影响最大？哪一个滞后的系数最小？

(ii)哪些滞后的：统计量小于2？

(iii)估计的长期倾向是多少？它与1有很大不同吗？解释本例中的LRP告诉了我们什么？

(iv)你将用什么样的模型来直接求出LRP的标准误？

(v)你将怎样检验gwage的6阶以上滞后的联合显著性？F分布的df是多少？(注意：你又失去了6个观测。)

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第7题

月度施工计划涉及LKJ基础数据变化的施工日期不得提前。（)

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第8题

各项目制定的能耗分析表包括（）

A.往年柱状图

B.本年预测图

C.实用月度数据统计

D.项目能耗预算

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第9题

中国经济社会大数据研究平台支持（)分析功能。

A.年度数据分析

B.国际数据分析

C.月度数据分析

D.进度数据分析

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第10题

月度技术总结应包括（)内容。

A.装置生产数据

B.工艺技术分析

C.对装置出现的生产技术问题提出整改方案或建议

D.以上都是

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