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更多“ 在熔化回残操作中，()是在熔化时的热源发生器。”相关的问题
利用NYSE.RAW中的数据。
(i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u2t在整个样本中的平均值、最小值和最大值。
(ii)利用OLS残差平方估计如下的异方差性模型
报告估计系数、标准误、R²和调整R²。
(ii)将条件方差描述成滞后return-1的函数。方差在return_，取何值时最小？这个方差是多少？
(iii)为了预测动态方差，第(ii)部分的模型得到了负的方差估计值吗？
(v)第(ii)部分中的模型拟合效果比教材例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差？请解释。
(vi)在教材方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后ut-22。这个滞后看起来重要吗？这个ARCH(2)模型比第(ii)部分中的模型拟合得更好吗？
A.强调的是劳务“发生在境内”，并不是说发生在境外的劳务不属于营业税的征收范围
B.境内单位派出本单位的员工赴境外，为境外企业提供劳务服务收入汇回境内，也征收营业税
C.境内航空公司将乘客运往国外，不征收营业税
D.在境内组织游客出境旅游，属于营业税的征收范围
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
并以常用形式报告结论。不必担心通常的OLS标准误因a，的出现而不适当。你估计出了死刑的威慑效应吗？
(ii)计算FD估计值(只使用1990~1993年的差分;在FD回归中，你应该有51个观测)。现在，你对威慑效应有何结论？
(iii)在第(ii)部分的FD回归中，求残差
的布罗施-帕甘回归，并计算异方差性的F检验。同样做怀特检验的特殊情形[即将对
回归，其中拟合值得自第(ii)部分]。你对FD方程中的异方差性有何结论？
(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Aexec;的哪个统计量更值得信赖，是通常的：统计量还是异方差-稳健的!统计量？为什么？
