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[主观题]

在方程(10.8)所给的线性模型中,如果解释变量满足。于是, 在给定解释变量的当期值和所有过去值时

在方程(10.8)所给的线性模型中,如果解释变量满足。于是, 在给定解释变量的当期值和所有过去值时

在方程(10.8)所给的线性模型中,如果解释变量在方程(10.8)所给的线性模型中,如果解释变量满足。于是, 在给定解释变量的当期值和所有过去值时在满足在方程(10.8)所给的线性模型中,如果解释变量满足。于是, 在给定解释变量的当期值和所有过去值时在。于是, 在给定解释变量的当期值和所有过去值时, 误差是无从预测的,那么,它就被称为序列外生的(有时又被称为弱外生的)。

(i)请解释为什么严格外生性意味着序列外生性?

(ii)请解释为什么序列外生性意味着同期外生性?

(iii)在序列外生假定下, OLS估计量通常是无偏的吗?请解释。

(iv)考虑用一个州、一个教区或一个省人均避孕套使用量的分布滞后来解释艾滋病感染比率的一个如下模型:

在方程(10.8)所给的线性模型中,如果解释变量满足。于是, 在给定解释变量的当期值和所有过去值时在

请解释为什么这个模型满足序列外生性假定。它看上去也满足严格外生性假定吗?

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更多“在方程(10.8)所给的线性模型中,如果解释变量满足。于是,…”相关的问题
第1题
在例7.2中,令noPC表示一个虚拟变量:没有一台个人计算机的学生取值1,否则取值0。 (i)如果用noPC

在例7.2中,令noPC表示一个虚拟变量:没有一台个人计算机的学生取值1,否则取值0。

(i)如果用noPC取代方程(7.6)中的PC,所估计方程的截距会怎么样?noPC的系数是多少?

(ii)如果用noPC取代PC,R2会有什么变化?

(iii)PC和noPC应该都作为自变量包括进模型中吗?请解释。

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第2题
在例7.12中,我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕:(i)用OLS估计此模
在例7.12中,我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕:(i)用OLS估计此模

在例7.12中,我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕:

(i)用OLS估计此模型, 并验证其全部估计值都严格地介于0和1之间。最大和最小的估计值各是多少?

(ii)像8.5节所讨论的那样,用加权最小二乘法估计这个方程。

(iii)用WLS估计值决定avgsen和tottie在5%的显著性水平上是否联合显著。

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第3题
在近来的一篇论文中,埃文斯和施瓦布(EvansandSchwab,1995)研究了就读于天主教高中对将来读大

在近来的一篇论文中,埃文斯和施瓦布(EvansandSchwab,1995)研究了就读于天主教高中对将来读大学的概率所产生的影响。为具体起见,令college为二值变量,如果读大学则等于1,否则为0。令CahHS也为二值变量,如果就读于天主教高中则等于1.一个线性概率模型是:

college=β01CathHS+其他因素+u

其中其他因素包括性别、种族、家庭收入和父母的受教育程度。

(i)为什么CathHS可能与u相关?

(ii)埃文斯和施瓦布拥有关于每个学生在大二时进行的标准化测验成绩数据。我们用这些变量能做些什么,以改进就读于天主教高中在其余条件不变情况下的估计值?

(iii)令CathRel为二值变量,若学生是天主教徒则等于1。讨论它成为前面方程中CathHS的一个有效的ⅣV所需要的两个要求。其中哪个可加以检验?

(iv)不足为奇,作为天主教徒对是否就读于一所天主教高中有显著的影响。你认为CathRel作为CathHS的工具变量令人信服吗?

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第4题
下列关于回归模型的说法,正确的是()。 A.一元线性圆归模型是用于分析一个自变量X与

下列关于回归模型的说法,正确的是()。

A.一元线性圆归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程

B.判定系数r2表明指标变量之间的依存程度,r2越大,表明依存度越大

C.在一元线性回归分析中,b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可

D.在多元回归分析中,b的t检验和模型整体的F检验是不等价的

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第5题
下列关于回归模型的说法,正确的是()。A.一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因

下列关于回归模型的说法,正确的是()。

A.一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程

B.判定系数r2表明指标变量之间的依存程度,r2越大,表明依存度越大

C.在一元线性回归分析中,b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可

D.在多元回归分析中,b的t检验和模型整体的F检验是不等价的

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第6题
在生物监测中,所参考的毒物代谢模型主要有线性模式和生理、毒理学模式。()
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第7题
如果我们在经典线性模型假定下从式(6.38)开始,假定n很大,并忽略中的估计误差,那么y0的一个
如果我们在经典线性模型假定下从式(6.38)开始,假定n很大,并忽略中的估计误差,那么y0的一个

如果我们在经典线性模型假定下从式(6.38)开始,假定n很大,并忽略中的估计误差,那么y0的一个95%预测区间就是

(ii)在CEO薪水的例子中,验证第(i)部分中的条件是成立的。

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第8题
一元线性回归模型是用于分析一个自变量x与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。 ()

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第9题
下列方程中判断模型()属于系数呈线性。
下列方程中判断模型()属于系数呈线性。

A、Yi=β0+βiXi3+μi

B、Yi=β0+β1(β2Xi)+μi

C、Yi=1+β0(1?Xiβ1)+μi

D、Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi

E、logYi=β0+β1logXi+ui

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第10题
一所大学要求你估计对女子篮球比赛门票的需求。你能搜集到10个赛季总共约150次观测的时间序列数
据。一个可能的模型是

其中,PRICEl表示门票价格(可能以真实价格度量,比如通过地区消费者价格指数进行平减),WINPERCl表示球队当前获胜的概率,RIVALl表示一个标志着比赛是否势均力敌的虚拟变量,而WEEKEND表示一个标志着球赛是否在周末进行的虚拟变量。I表示自然对数,所以这个需求函数具有常价格弹性。

(i)为什么在这个方程中有一个时间趋势是个好想法?

(ii)门票供给由体育馆的容量所固定;假定这个供给10年不变。这意味着供给的数量不随价格而变化。这意味着价格在这个需求方程中必然是外生变量吗?(提示:回答是否定的。)

(iii)假设门票的名义价格缓慢变化(如在每个赛季之初)。体育委员会部分基于上赛季的平均售票和该队上赛季的胜率来选择价格。在什么样的条件下,上个赛季的胜率(SEASt-1)是IPRICEt一个有效的工具变量?

(iv)在方程中包括男子篮球比赛的真实价格(的对数)看起来合理吗?请解释。经济理论预测其系数的符号是什么样的?你能想到另外一个与男子篮球相关而又属于女子观众方程的变量吗?

(v)如果你担心某些序列(特别是IATTEND和IPRICE)有单位根,你如何改变所估计的方程?

(vi)如果某些比赛的门票售空,这会导致估计需求方程出现什么问题?(提示:如果门票售空,你一定观察到真实需求了吗?)

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第11题
我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕: (i)用OLS估计此模型,并验证

我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕:

(i)用OLS估计此模型,并验证其全部估计值都严格地介于0和1之间。最大和最小的估计值各是多少?

(ii)用加权最小二乘法估计这个方程。

(iii)用WLS估计值决定avgsen和tottime在5%的显著性水平上是否联合显著。

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