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第1题
对于美国经济体系，令gprice表示总价格水平的月增长率，gwage表示每小时工资的月增长率。[二者都
是通过计算对数差分而得到：
]利用WAGEPRC.RAW中的月度数据，我们估计了如下分布滞后模型：
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]利用WAGEPRC.RAW中的月度数据，我们估计了如下分布滞后模型：
(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。)
第3题
本题使用GPA2.RAW中的数据。 （i)考虑方程 其中，colgpa表示累积的大学GPA，hsize表示高中毕业年
本题使用GPA2.RAW中的数据。
(i)考虑方程
其中，colgpa表示累积的大学GPA，hsize表示高中毕业年级以百人计的规模，hsperc表示在毕业年级中学术排名的百分位，sat表示SAT综合分数，female是一个二值变量，而athlete也是一个运动员取值1的二值变量。你对这个方程中的系数有何预期？哪些你没有把握？
(ii)估计第(i)部分中的方程，并以通常的形式报告结果。估计运动员和非运动员之间GPA的差异是多少？它是统计显著的吗？
(ii)从模型中去掉sat并重新估计这个方程。现在，作为运动员的估计影响是多大？讨论为什么这个估计值不同于第(ii)部分的结论。
(iv)在第(i)部分的模型中，容许作为运动员的影响会因性别不同而不同。检验如下原假设：在其他条件不变的情况下，女生是否是运动员没有差别。
(v)sat对colgpa的影响会因性别不同而不同吗？讲出你的根据。
第10题
假设模型满足前四个高斯-马尔科夫假定，其中，petstck表示工人养老金投资于股票市场的百分比，fun
假设模型
满足前四个高斯-马尔科夫假定，其中，petstck表示工人养老金投资于股票市场的百分比，funds表示工人可以选择的共同基金的个数，而risktol表示对风险承受能力的某种度量(rsktol越大，则表明这个人对风险的承受能力越强)。如果funds和risktol正相关，pctstck对funds简单回归的斜率系数有怎样的不一致性？
