题目内容
（请给出正确答案）
利用VOLAT.RAW中的数据。
(i)估计pcip的一个AR(3)模型。然后再加入一个四阶滞后，并证明它是非常不显著的。
(ii)在第(i)部分的AR(3)模型中，添加pcsp的三个滞后来检验pcsp是否是pcip的格兰杰原因。小心陈述你的结论。
(iii)在第(ii)部分的模型中，添加三月期国库券利率i3变化量的3阶滞后。以过去Δi3为条件，pcsp是pcip的格兰杰原因吗？
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利用VOLAT.RAW中的数据。变量rsp500是标准普尔500股票指数的月回报，以年回报率表示。(既包括价格变动带来的收益，也包括分得的红利。)变量i3是三月期国债的收益率，pcip是工业生产的百分比变化，这些也都以年率表示。
(i)考虑方程
你认为β1和β2应该有什么样的符号？
(ii)用OLS估计上述方程，用标准格式报告结果，并解释系数的符号和大小。
(iii)哪些变量是统计显著的？
(iv)你在第(iii)部分中的结论是否意味着从标准普尔500中获得的收益是可预测的？说明理由。
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HPRICE1.RAW中的数据。
(i)估计模型
并以通常的OLS格式报告结论。
(ii)当lotsize=20000，scrft=2500和bdrms=4时，求出log(price) 的预测值。利用6.4节中的方法，在同样的解释变量值的情况下，求出price的预测值。
(iii)就解释price中的变异而言，决定你是偏好第(i)部分中的模型，还是偏好模型
利用INJURY.RAW中的数据。
(i)使用肯塔基州的数据，增加male，married以及全套行业和工伤类型虚拟变量作为解释变量，重新估计教材方程(13.12)。在控制了这些其他因素后，afchnge·highearn的估计值有何变化？这个估计值仍然统计显著吗？
(ii)你对第(i)部分中较小的R²有什么可说的？这是否意味着这个方程无用呢？
(iii)用密歇根州的数据估计教材方程(13.12)。比较密歇根州和肯塔基州的交互项估计值。密歇根州的估计值在统计上显著吗？你对此如何解释？
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？
在例9.1中，我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。
(i)利用CRIME L RAW中的数据， 在例17.3的泊松回归中同样增加这些项。
(ii)根据
估计 。数据存在过度散布的证据吗？该如何调整泊松极大似然估计标准误？
(iii)利用第(i)部分和第(ii)部分的结论及教材表17.3，计算这三个平方项联合显著性的准似然比统计量。你得到什么结论？
利用GPA2.RAW中的数据。
(i)估计模型
其中，hsize为毕业年级的规模(以百为单位)，按通常的格式写出结论。二次项是统计显著的吗？
(ii)利用第(i)部分的估计方程，高中学校的“最优”规模是什么？说明你的答案。
(iii)这个分析是所有高中高年级学生学术成绩的代表吗？请解释。
(iv)用log(sat)作为因变量，求出估计的高中最优规模。它与你在第(ii)部分得到的结论很不同吗？
本题利用数据集401KSUBS.RAW。
(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。
(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后，求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗？
关。
(ii)用迭代的科克伦-奥卡特方法重新估计这个模型。长期倾向的新估计值是多少？
(iii)用迭代C0求出LRP的标准误。(这要求你估计一个修正方程。) 判断LRP估计值在5%的水平上是否统计显著异于1？
