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更多“在对横截面数据的计量分析中，若我们确保样本是随机抽样的，则可…”相关的问题
A.董事会
B.高级管理层
C.市场风险部门主管
D.监事会
利用FERTIL2.RAW中的数据。解释存活儿童数的一个简单模型是：
其中，解释变量是女性接受教育的年限，年龄(以年表示)及分别表示女性家是否有电和电视机的二元变量。
(i)用OLS估计该方程并用通常的形式报告结果。讨论变量eletric和tv的系数和统计显著性。
(ii)城市居民和非城市居民在生育率上有区别吗？请解释。
(ii)现在对城市居民和非城市居民分别估计方程(当然，解释变量要去掉urban)。除了截距以外，其他系数有明显区别吗？
(iV)允许城市居民和非城市居民截距项不同，在原假设下得到邹至庄统计量。你能得到什么结论？[提示：你在检验5个限制条件，SSR从第(ii)部分和第(iii)部分中很容易得到。]
你是否同意以下命题？并对你的判断给出简要说明。
(i)像横截面观测一样，我们可以假定大多数时间序列观测是独立分布的。
(ii)时间序列回归中的OLS估计量在前三个高斯-马尔科夫假定下是无偏的。
(iii)在多元回归中，一个含有趋势的变量不能用作因变量。
(iv)在使用年度时间序列观测时，不存在季节性问题。
]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。)
A.注意选择适当的分析方法，简单适用的最好
B.对收购分析中发现的问题应进一步调查
C.在对某一类数据进行分析时，还要对其他相应数据进行分析
D.在对某一类数据进行分析时，不需要对其他相应数据进行分析、不同结果之间相对印证
本题使用CARD.RAW中的数据。
(i)我们在例15.4中所估计的方程可写成：
其中其他解释变量在表15.1中列出。为使Ⅳ具有一致性， e chic的IV， 即near c 4， 必须与u不相关。near c 4是否会与误差项内的因素相关，例如无法观测的能力？请解释。
(ii)对于数据集中的男性子样木， 可以利用IQ分数。做IQ对near c 4的回归以验证平均IQ分数是否因该男子在四年制大学附近长大而改变。你将得出什么结论？
(iii)现在，将IQ对near c4、sms a 66及1966年地域性虚拟变量re9662， …， re 9669进行回归。排除了地理上的虚拟变量之后， 10是否与near c 4有关？如何使该答案与你在第(ii) 部分中发现的结果相符合。
(iv)从第(ii)和(iii)部分中， 对于在log(wage) 方程中控制sms a 66和1966年地域性虚拟变量的重要性，你将得出什么结论？
