(i)在例11.4中,给定过去的收益,t时期的期望收益有可能是returnt-1的二次函数。为了检验这种
可能性,利用NYSE.RAW中的数据估计
用标准格式报告结果。
(ii)陈述并检验E(returnt|reurnt-1)不取决于returnt-1这一虚拟假设。(提示:这里要检验两个约束。) 你有何结论?
(iii)从模型中去掉returnt-1但增加交互作用项returnt-1preturnt-2再来检验有效市场假设。
(iv)基于过去股票收益进行股票每周收益的预测,有何结论?
可能性,利用NYSE.RAW中的数据估计
用标准格式报告结果。
(ii)陈述并检验E(returnt|reurnt-1)不取决于returnt-1这一虚拟假设。(提示:这里要检验两个约束。) 你有何结论?
(iii)从模型中去掉returnt-1但增加交互作用项returnt-1preturnt-2再来检验有效市场假设。
(iv)基于过去股票收益进行股票每周收益的预测,有何结论?
v).有向树T的每个顶点u可以看作客户,其服务需求量为w(u).每条边(u,v)的边长d(u,v)可以看作运输费用.如果在顶点u处未设置服务机构,则将顶点u处的服务需求沿有向树的边(u,v)转移到顶点v处服务机构需付出的服务转移费用为w(u)×d(u,v).树根处已设置了服务机构,现在要在树T中增设k处独立服务机构,使得整棵树T的服务转移费用最小.服务机构的独立性是指任例两个服务机构之间都不存在有向路径.
算法设计:对于给定的有向树T:计算在树T中增设k处独立服务机构的最小服务转移费用.
数据输入:由文件input.txt.给出输入数据.第1行有2个正整数n和k.n表示有向树T的边数:k是要增设的服务机构数.有向树T的顶点编号为0,1,...,n.根结点编号为0.接下来的n行中,每行存表示有向树T的一条有向边的3个整数.第i+1行的3个整数wi、vi、di分别表示编号为i的顶点的权为wi,相应的有向边为(i,vi),其边长为di.
结果输出:将计算的最小服务转移费用输出到文件output.txt.
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。
Refer back to Example 18. 5 on global warming. Table 18 -3 (page 623 ) shows the annual net benefits from a policy that reduces CHG emissions by I percent per year. At what discount rate is the NPV of this policy just equal to zero?
式中:T≥0为时滞常数。在Matlab中提供了命令dde23来直接求解时滞微分方程。其调用格式为801=dde23(ddefun,lags,history,tspan,options),
其中,ddfun为描述时滞微分方程的函数;lags为时滞常数向量;history为描述t≤to时的状态变量值的函数;tspan为求解的时间区间;options为求解器的参数设置。该函数的返回值sol是结构体数据,其中sol.x成员变量为时间向量l,sol.y成员变量为各个时刻的状态向量构成的矩阵,其每一个行对应着一个状态变量的取值。求解如下时滞微分方程组:
已知,在i≤0时,x(t)=5,x2(t)=0,x(1)=1,试求该方程组在[0,40]上的数值解。
本题利用ATTEND.RAW中的数据。
(i)在例6.3的模型中,推出
(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82)取代priGP4(atndrte-82)。你将如何解释atndrte和priGPA的系数。
利用得自格雷迪(Graddy,1995)的数据集FISH.RAW。这个数据集也曾用于第12章的计算机练习C9.现在,我们用它估计一个鱼肉需求函数。
(i)假定每个时期均衡的鱼肉需求方程可写成
所以容许需求在一周中的每一天都有所不同。把价格变量视为内生的,一致地估计需求方程参数还需要什么额外信息?
(ii)变量wavet和wave3t度量了过去几天的海浪高度。为了在估计需求方程时将wave2t和wave3t用作log(avgprc)的Ⅳ,我们还需要哪两个假定?
(ii)将log(avgprc)对周工作日虚拟变量和两个浪高指标进行回归。wave2t和wave3t联合显著吗?这个检验的p值是多少?
(iv)现在,用2SLS估计需求方程。需求价格弹性的95%置信区间是什么?所估计的弹性合理吗?
(v)求2SLS的残差ut。在用2SLS估计需求方程时增加一个滞后ut-1记住,用ut-1作为自己的工具。需求方程误差中有AR(1)序列相关的证据吗?
(vi)给定供给方程明显取决于海浪变量,为了估计供给价格弹性,我们需要哪两个假定?
(vii)在log(avgprct)的约简型方程中,周工作日虚拟变量联合显著吗?你对能够估计供给弹性有何结论?
要求:观点明确,分析恰当,不超过200字。
(2)根据“给定资料”,总结创新型国家的含义。
要求:表述准确、精练、全面,不超过250字。
har*s),s为给定的整数字符串,函数返回转换的结果。