在例11.6中,我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型:利用FERTIL 3.RAW中的数据来检验误
在例11.6中,我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型:
利用FERTIL 3.RAW中的数据来检验误差中是否存在AR(1) 序列相关。
在例11.6中,我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型:
利用FERTIL 3.RAW中的数据来检验误差中是否存在AR(1) 序列相关。
利用PHILLIPS.RAW中的数据,但只到1996年。
(i)在教材例11.5中,我们假定自然失业率是常数。在另一种形式的附加预期的菲利普斯曲线中,自然失业率受历史失业水平的影响。最简单的情况是,t时期的自然失业率与unemt-1,相等。如果我们假定适应性预期,便得到一个通货膨胀和失业率都是一阶差分形式的菲利普斯曲线:估计这个模型,以常见格式报告结果,并讨论β1的符号、大小和统计显著性。
(ii)教材(11.19)和第(i)部分中的模型,哪一个对数据拟合得更好?说明理由。
使用CRIME4.RAW。
(i)在数据集中增加每个工资变量的对数,然后用一阶差分估计模型。问这些变量的引入如何影响教材例13.9中那些司法变量的系数?
(ii)第(i)部分中的工资变量全部都有预期的符号吗?它们是联合显著的吗?试解释。
在例10.6中,我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。
(i)对于这个方程中的误差项序列无关,你有何论据?(提示:总统选举多长时间进行一次?)
(ii) 在将式(10.23) 的OLS残差对滞后残差进行回归时, 得到p=-0.068和sc(p)=0.240。你对u, 中的序列相关有何结论?
(iii)在检验序列相关时,这个应用中的小样本容量会令你不放心吗?
本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。
(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗?失业率也一样吗?
(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型,只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是,模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量:不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗?
(iii)评论如下命题:“在进行多元回归之前,我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分,因为这样做是一种安全策略,而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时,最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]
(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。)
令math10表示密歇根州高中学生在一次标准化数学考试中的及格百分比(也可参见例4.2)。我们感兴趣的是估计每个学生的支出对其数学成绩的影响。一个简单的模型是
其中,poverty表示贫困生的比例。变量Inchprg表示学校有资格享受联邦政府午餐资助计划的学生比例。为什么它是povert的一个合适的代理变量?
(ii)下表包含了有和没有Inchprg作为解释变量时的OLS估计值。解释为什么支出对mathl0的影响在列(2)比在列(1)要低。列(2)中的这种影响在统计上仍大于1吗?
(iii)在其他条件相同的情况下,越大的学校通过率越低吗?请解释。
(iv)解释列(2)中Inchprg的系数。
(v)你如何理解R从列(1)到列(2)的显著提高?
A.分析现存的医疗业务和健康结果的数据
B.提出一套相关的因果见解
C.把几个普遍的原则应用于一具体的情况
D.提出一个总的意见,然后用几个具体的例子来证实它