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（请给出正确答案）
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？
答案
更多“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”相关的问题
第1题
(i) 利用401KSUBS.RAW中的数据与OLS估计这个方程， 按照通常形式报告结果， 并解释e40lk的系数。
(ii) 利用布罗施-帕甘检验， 使用OLS残差检验异方差性。u看上去独立于解释变量吗？
(ii) 用LAD估计这个方程， 并以对OLS同样的方式报告结果。解释LAD的估计值p。
(iv)调和第(i)部分和第(iii)部分的结论。
第2题
(i) 估计模型math10=β0+β1log(expend)+β2Inchprg+u，并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R2。斜率系数的符号与你的预期一致吗？请加以解释。
(ii)你如何理解第(i)部分中估计出来的截距？特别是，令两个解释变量都等于零说得过去吗？[提示：记住log(1)=0。]
(i)现在做math10对log(expend)的简单回归， 并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。与第(i)部分中的结果相比，这里估计出来的支出效应是更大还是更小？
(iv)求山lexpend=log(expend)与Inchprg之间的相关系数。你认为其符号合理吗？
(v)利用第(iv)部分的结果来解释你在第(iii)部分中得到的结论。
第3题
(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？
第4题
(i)求出样本中prpblck和income的平均值及其标准差。prpblck和income的度量单位是什么？
(ii)考虑一个模型，用人口中黑人比例和收入中位数来解释苏打饮料的价格psoda：
用OLS估计这个模型并以方程的形式报告结果， 包括样本容量和R。(报告估计值时不要使用科学计数法。)解释prpblck的系数。你认为它在经济上算大吗？
(iii) 将第(ii)部分得到的估计值与psoda对prpblck进行简单回归得到的估计值进行比较。控制收入变量后，这种歧视效应是更大还是更小了？
(iv)收入价格弹性为常数的模型可能更加适合。报告如下模型的估计值：
(vi)求出1og(income)和prppov的相关系数。大致符合你的预期吗？
(vii)评价如下说法：“由于log(income)和prppov如此高度相关，所以它们不该进入同一个回归。”
第5题
其中我们把航线距离变量放到ait中。
(i)利用固定效应模型估计需求函数，为了解释不同的截距，必须包括年度虚拟变量。弹性估计值是多少？
(ii)利用固定效应模型估计如下约简型方程：
进行适当的检验， 以保证concenit 可用作log(fareit ) 的一个工具变量。
(iii)现在，就像在方程(16.42)中一样，利用固定效应变换和工具变量法估计这个需求函数。现在的估计弹性是多少？它在统计上显著吗？
第6题
其中， cig pric表示每包香烟的价格(美分) ， 而restaur n表示一个二值变量， 并在这个人所定居的州有餐馆抽烟限制时等于1。假定这些变量对个人而言都是外生的，那么你预期y5和y6具有什么样的符号？
(iii)在什么样的条件下第(i)部分的收入方程可识别？
(iv)用OLS估计收入方程并讨论岛的估计值。
(v)估计cigs的约简型。(记住这就要求将cigs对所有外生变量回归。) log(cig pric) 和restaur n在约简型中显著吗？
(vi)现在用2SLS估计收入方程。讨论β1的估计值与OLS估计值的比较。
(vii)你认为香烟价格和餐馆抽烟限制在收入方程中是外生的吗？
第7题
(i)在例16.7中，用15.5节的方法检验在估计式(16.35)时的那个过度识别约束。你的结论是什么？
(ii) 由于潜在的数据度量问题和信息滞后， 坎贝尔和曼昆(Campbell and Mankiw， 1990) 使用所有变量的二阶滞后值作为工具变量。只用 作为工具变量重新估计式(16.35)。这些估计值与(16.36)中的那些估计值相比如何？
(iii)将gvt对第(ii)部分的ⅣV回归，并检验8，与它们是否充分相关。这一点为什么重要？
第8题
(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？
第9题
(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。]
