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[主观题]

利用MRO2.RAW中的数据。 (i)利用在工作的428个妇女的数据，通过以exper、exper²、nwifeinc、

利用MRO2.RAW中的数据。（i)利用在工作的428个妇女的数据，通过以exper、exper²、nwifeinc、

利用MRO2.RAW中的数据。

(i)利用在工作的428个妇女的数据，通过以exper、exper²、nwifeinc、age、kidsir6和kidsge6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(wage)对educ、exper、ecper²、nwifeinc、age、kidslt6、kidsge6和入的回归。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1对educ、exper、ecper2、nwifeinc、age、kidslt6、kidsge6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1题

利用401KSUBS.RAW中的数据，只使用未婚人士的数据（fsize=1)。我们关心的等式如下：（i)利用OLS估

利用401KSUBS.RAW中的数据，只使用未婚人士的数据(fsize=1)。我们关心的等式如下：

(i)利用OLS估计这个方程，按照通常形式报告结果，并解释e401k的系数。

(ii)利用布罗施-帕甘检验，使用OLS残差检验异方差性。u看上去独立于解释变量吗？

(iii)用LAD估计这个方程，并以对OLS同样的方式报告结果。解释e401k的系数。

(iv)调和第(i)部分和第(iii)部分的结论。

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第2题

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 in

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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

本题利用FERTIL 3.RAW中的数据。(i)以时间为横轴，画出gfr的曲线。在整个样本期间，它包含了明显的

本题利用FERTIL 3.RAW中的数据。（i)以时间为横轴，画出gfr的曲线。在整个样本期间，它包含了明显的

本题利用FERTIL 3.RAW中的数据。

(i)以时间为横轴，画出gfr的曲线。在整个样本期间，它包含了明显的向上或向下的趋势吗？

(ii)利用直至1979年的数据，估计gfr的立方时间趋势模型(即将gfr对t、t²、t³和截距项进行回归) 。评论这个回归的R²。

(iii)用第(ii)部分中的模型，计算从1980年到1984年的提前一期预报误差的MAE。

(iv)利用到1979年为止的数据，做对一个常数的回归。这个常数统计显著异于0吗？如果我们假定gfri服从一个随机游走，同时也假定漂移项为0，这样做合理吗？

(v)用随机游走模型预报从1980年到1984年的gfr：gfn_i+1的预报值无非就是gfr_it。求出MAE。它与第(iii)部分中得到的MAE有何区别？你更喜欢哪一种预报方法？

(vi)用直至1979年的数据估计gfr的AR(2)模型。第二个滞后项显著吗？

(vii)用AR(2) 模型求出1980~1984年的MAE。这个更一般的模型比随机游走模型的样本外预报效果更好吗？

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第4题

本题利用HSEINV.RAW中的数据。(i)检验log(in vpc)是否有单位根，模型中含有一个线性时间趋势和

本题利用HSEINV.RAW中的数据。（i)检验log（in vpc)是否有单位根，模型中含有一个线性时间趋势和

本题利用HSEINV.RAW中的数据。

(i)检验log(in vpc)是否有单位根，模型中含有一个线性时间趋势和 log(in ypct)的两阶滞后，显著性水平为5%。

(ii)用第(i)部分中的方法检验log(price)中的单位根。

(iii)给定第(i)部分和第(ii)部分中的结果，那么检验log(iv pc)和log(price)之间的协整还有意义吗？

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第5题

本题利用PHILLIPS.RAW中的数据。现在你应该使用56年的数据。(i)重新估计方程(11.19)，并以通常格

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本题利用PHILLIPS.RAW中的数据。现在你应该使用56年的数据。

(i)重新估计方程(11.19)，并以通常格式报告结果。当你增加近几年的数据之后，截距和斜率估计值有明显变化吗？

(ii)求自然失业率的新估计值。将这个新估计值与例11.5中的估计值进行比较。

(iii)计算unem的一阶自相关系数。按照你的观点，单位根接近于1吗？

(iv)利用A mem取代unem作为解释变量。哪个解释变量具有更高的R？

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第6题

利用LOANAPP.RAW中的数据。（i)估计第7章的计算机练习C8第（iii)部分中的方程，计算其异方差-稳

利用LOANAPP.RAW中的数据。

(i)估计第7章的计算机练习C8第(iii)部分中的方程，计算其异方差-稳健的标准误。将βwhite的95%的置信区间与非稳健的置信区间相比较。

(ii)由第(i)部分的回归计算拟合值。其中有没有哪个估计值小于0？有没有哪个估计值大于1？而这些情况对加权最小二乘估计的应用意味着什么？

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第7题

(i)利用INJURY.RAW中肯塔基州的数据，从教材(13.12)中去掉afchnge后估计的方程为交互项的估计

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(i)利用INJURY.RAW中肯塔基州的数据，从教材(13.12)中去掉afchnge后估计的方程为

交互项的估计值与式(13.12)中的估计值相当接近，这令人吃惊吗？请解释。

(ii)当包含afchnge而去掉highearn后结果是

为什么现在交互项的系数远大于教材(13.12)中的系数？[提示：在方程(13.10)中，若β1=0，对处理组和对照组做的假定是什么？]

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第8题

本题利用INVEN.RAW中的数据;也可参见计算机习题C11.6。(i)从加速数模型中求出OLS残差，并用回归

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本题利用INVEN.RAW中的数据;也可参见计算机习题C11.6。

(i)从加速数模型中求出OLS残差，并用回归来检验是否存在序列相关。p的估计值是多少？序列相关看起来是多大的问题？

(ii)用PW估计这个加速数模型，并将β₁的估计值与OLS估计值进行比较。你为什么预期它们很相似？

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第9题

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

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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？

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第10题

利用FERTIL3.RAW中的数据。 (i)将gfr对r和t²回归，并保留残差，便得到除趋势的gfrt即。 (ii)将对

利用FERTIL3.RAW中的数据。（i)将gfr对r和t²回归，并保留残差，便得到除趋势的gfrt即。（ii)将对

利用FERTIL3.RAW中的数据。

(i)将gfr对r和t²回归，并保留残差，便得到除趋势的gfrt即。

(ii)将对教材方程(10.35)中所有变量(包括t和t²)回归。比较得出的R²与教材方程(10.35)中的R²有何不同。你有何结论？

(ii)在教材方程(10.35)中加入t³后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗？

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