题目内容
（请给出正确答案）
[多选题]
在对时间序列进行趋势分析和季节分析的基础上进行预测，必须要严格满足的条件是()。
A.所建立的趋势线模型必须是按最小二乘法建立的
B.所建立的趋势线模型能正确反映产生长期趋势的一切因素的影响
C.上述因素在预测期将以同样方式继续发挥作用
D.预测期的季节性变动仍和过去相同
E.预测期不存在随机波动
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B.所建立的趋势线模型能正确反映产生长期趋势的一切因素的影响
C.上述因素在预测期将以同样方式继续发挥作用
D.预测期的季节性变动仍和过去相同
E.预测期不存在随机波动
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A.以上皆不是
B.时间序列预测技术
C.传统预测技术
D.因果分析预测技术
A.时间序列预测法
B.回归分析预测法
C.空间序列预测法
D.弹性系数法
利用MIN WAGE.RAW中232部门的数据回答如下问题。
(i)证明l wage 232t 和lemp 232t 最好用I(1) 过程来刻画。使用分别包含g wage 232和gel up 232的一阶滞后以及一个线性时间趋势的ADF检验。对这些序列中存在单位根还存有疑问吗？
(ii)在使用和不使用时间趋势的情况下， 容许在增广恩格尔-格兰杰检验中使用两个滞后项， 将lemp 232t 对hr age 232t 进行回归并进行协整检验。你得到什么结论？
(iii)现在将lemp 232t 对真实工资率的对数In v age 232t =l wage 232t -lept 和一个时间趋势进行回归。你发现存在协整吗？与使用名义工资相比，使用真实工资时，它们更“接近”协整吗？
(iv)第(iii)部分的协整回归中可能遗漏了哪些因素？
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。]
