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[主观题]

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

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

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残差中求出OLS残差,并用本题利用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1题
令ivent表示美国在t年的真实存货价值,GDPt表示真实国内生产总值,r3t,表示(事后)3
令ivent表示美国在t年的真实存货价值,GDPt表示真实国内生产总值,r3t,表示(事后)3

月期国库券的真实利率。事后真实利率(近似)为r3t=i3t-inft,其中i3t是3月期国库券利率,inft是年通货膨胀率[Mankiw(1994,Section6.4)]。存货变化Ainven,是当年的存货投资,将civen也就是GDP的变化联系起来的存货投资的加速数模型为:

其中,β1>0[比如参见Mankiw(1994,Chapter17)。

(i)利用INVEN.RAW中的数据估计这个加速数模型。以通常格式报告结果并解释方程含义。β1是统计上大于0的吗?

(ii)如果真实利率上升了,那么持有存货投资的机会成本上升,所以真实利率上升将导致存货下降。把真实利率加进加速数模型并讨论所得到的结论。

(iii)真实利率的水平值形式比其一阶差分形式Δr3t更有效吗?

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第2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
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

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3题
本题利用LOANAPP.RAW中的数据。(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程, 计算其异方差-稳健
本题利用LOANAPP.RAW中的数据。(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程, 计算其异方差-稳健

本题利用LOANAPP.RAW中的数据。

(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程, 计算其异方差-稳健的标准误。将的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4题
本题利用数据集GPA1.RAW。

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第5题
本题使用MINWAGE.RAW中的数据。使用232部门(男性用品部门) 中的时间序列。(i)估计模型并检验误
本题使用MINWAGE.RAW中的数据。使用232部门(男性用品部门) 中的时间序列。(i)估计模型并检验误

本题使用MINWAGE.RAW中的数据。使用232部门(男性用品部门) 中的时间序列。

(i)估计模型并检验误差中的AR(1)序列相关。假定回归元是严格外生的。误差中有正或负的序列相关吗?

(ii)利用12阶滞后, 求第(i) 部分中OLS估计值的尼威-韦斯特标准误。这个尼威-韦斯特标准误与通常的OLS标准误相比如何?

(iii)现在求出OLS的异方差-稳健标准误, 并与通常的标准误和尼威-韦斯特标准误进行比较。在这个应用研究中,序列相关和异方差哪个更成问题?

(iv)在原方程中用布罗施-帕甘检验验证误差表现出很强的异方差性。

(v)在第(i) 部分的方程中增加gm wage的1~12阶滞后。求出1~12阶滞后联合下检验的p值, 并与异方差-稳健检验的p值进行比较。对异方差的调整对这些滞后变量的显著性有何影响?

(vi)利用尼威-韦斯特方法,求第(v)部分中联合显著性检验的p值。你现在得到什么结论?

(vii)如果你不用g wage的这些滞后项, 长期倾向的估计值有很大的不同吗?

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第6题
教育教学管理数据采集过程中,可借助信息技术手段丰富评价数据的类型,例如数字、图片或视频等。对于描述性评价资料,教师可以利用手机拍摄学生活动瞬间、利用云笔记随时记录对学生行为的观察等,这些质性记录资料既可以作为教师评价学生行为和学习的重要依据,同时也能成为学习档案袋的重要内容。()
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第7题
一个10kg的卫星,在8000km半径的轨道上环绕地球,每小时转一周。(1)假定波尔的角动量假设可用于卫

一个10kg的卫星,在8000km半径的轨道上环绕地球,每小时转一周。(1)假定波尔的角动量假设可用于卫星,犹如它用于氢原子中的电子那样,试求这卫星的轨道量子数;(2)从波尔的第一条假设和牛顿万有引力定律,证明地球卫星的轨道半径直接与量子数的平方成正比,即r=k·n2,式中k是比例常数; (3)利用本题(2)的结果,假设某卫星轨道和它的下一个“容许”轨道都存在,试求这两个相邻轨道间的距离。

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第8题
利用直通车进行关键词测试的主要原因是测试所选关键词在直通车中的转化率,而直通车转化率也被公认为是()的推广方式。

A.数据统计最详尽

B.最具有权威性

C.最接近社会平均值

D.最近似等于自然搜索转化率

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第9题
本题使用INFMRT.RAW中1990年的数据。(i)重新估计方程(9.43),但现在对哥伦比亚特区这个观测引进
本题使用INFMRT.RAW中1990年的数据。(i)重新估计方程(9.43),但现在对哥伦比亚特区这个观测引进

本题使用INFMRT.RAW中1990年的数据。

(i)重新估计方程(9.43),但现在对哥伦比亚特区这个观测引进一个虚拟变量(记为DC)。解释DC的系数,并评论其大小和显著性。

(ii)将第(i)步所得到的估计值和标准误与方程(9.44)中的估计值和标准误相比较。根据这种对单个观测引进一个虚拟变量的做法,你得到什么结论?

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第10题
本题要用到WAGE2.RAW中的数据。(i)考虑一个标准的工资方程表述虚拟假设:多一年工作经历与在现在
本题要用到WAGE2.RAW中的数据。(i)考虑一个标准的工资方程表述虚拟假设:多一年工作经历与在现在

本题要用到WAGE2.RAW中的数据。

(i)考虑一个标准的工资方程

表述虚拟假设:多一年工作经历与在现在的岗位上多工作一年对log(wage) 具有相同影响。

(ii)在5%的显著性水平上,相对于双侧对立假设,通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的虚拟假设。你得到的结论是什么?

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第11题
本题要用到HTV.RAW中的数据。 (i)考虑一个加入了父母受教育程度变量的工资方程 表述原假设:父

本题要用到HTV.RAW中的数据。

(i)考虑一个加入了父母受教育程度变量的工资方程

表述原假设:父亲与母亲的受教育程度对log(wage)具有相同影响。

(ii)估计第(i)部分中的模型,同时谈谈你对β,和队大小的看法。

(iii)在5%的显著性水平上,相对于双侧备择假设,通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的原假设。你得到的结论是什么?

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