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（请给出正确答案）
在例9.1中，我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。
(i)利用CRIME L RAW中的数据， 在例17.3的泊松回归中同样增加这些项。
(ii)根据
估计 。数据存在过度散布的证据吗？该如何调整泊松极大似然估计标准误？
(iii)利用第(i)部分和第(ii)部分的结论及教材表17.3，计算这三个平方项联合显著性的准似然比统计量。你得到什么结论？
答案
更多“在例9.1中，我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。(i)利用CRIME L R”相关的问题
第1题
(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例13.9中那些司法变量的系数？
(ii)第(i)部分中的工资变量都有预期的符号吗？它们是联合显著的吗？试解释。
第2题
(i) 估计方程(12.47) 中的模型并求OLS残差平方。求
在整个样木中的平均值、最小值和最大值。
(ii) 利用OLS残差平方估计如下的异方差模型
报告估计系数、标准误、R²和调整R²。
(iii) 将条件方差描述成滞后return-1的函数。方差在return-1取何值时最小？方差是多少？
(iii)为了预测动态方差，第(ii)部分的模型得到了负的方差估计值吗？
(v)第(ii)部分中的模型拟合效果比例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差？请解释。
(vi)在方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后。这个滞后看起来重要吗？这个ARCH(2)模型比第(ii)部分中的模型拟合得更好吗？
第3题
(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程，并按照通常形式报告结论。这两个估计方程有什么明显差异吗？
(ii)对男性和女性睡眠方程中的参数是否相等计算邹至庄检验。使用增加male和交互项male totwrk，.male的检验形式，并使用全部观测。该检验相关的df等于多少？在5%的显著性水平上，你应该拒绝这个虚拟假设吗？
(iii)现在，容许男性与女性存在不同截距，判定所有涉及male的交互项是不是联合显著的？
(iV)给定第(ii)部分和第(iii)部分中的结论，你最后将使用什么样的模型？
第5题
(i)证实sp500=log(sp500)和lip=log(ip)看来都包含了单位根。利用含四阶滞后变化的DF检验，在含和不含线性时间趋势的情况下分别进行检验。
(ii)做1sp500对lip的简单回归。评论：统计量和R的大小。
(iii)利用第(ii)部分的残差检验Isp500和lip是否协整。利用标准的DF检验和包含两阶滞后的ADF检验。你得到什么结论？
(iv)在第(ii)部分的回归中添加一个线性时间趋势，并利用第(iii)部分同样的检验来检验协整关系。
(v)看来股票价格与真实经济活动之间有长期均衡关系吗？
第6题
(i)你想在住房增加一个150平方英尺的卧室的情况下， 估计并得到price变化百分比的一个置信区间。以小数形式表示就是θ1=150β1+β2。使用HPRICE1.RAW中的数据去估计θ1。
(ii)用θ1和民β1表达β2，并代入log(price) 的方程。
(iii)利用第(ii)部分中的结果得到θ1的标准误，并使用这个标准误构造一个95%的置信区间。
第7题
(i)使用方程(4.31)中所估计的模型，并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会怎么样？hrunsyr的系数大小又会怎么样？
(ii)在第(i) 部分的模型中增加变量runsyr(每年垒得分)，fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数) 。这些因素中，哪一个是个别显著的？
(iii)在第(ii)部分的模型中， 检验bavg， fldperc和sbasesyr的联合显著性。
第8题
(iii)现在请你估计协整参数， 而不是把它设为1。再利用最后16个季度的数据求出样本外RMSE。它与第(i)部分和第(ii)部分中的结果有什么不同？
(iv)如果你想要预测的是r6而不是△r6，你的结论会有所变化吗？请解释。
第9题
(ii)计算一个异方差-稳健形式的RESET。你在第(i)部分的结论改变了吗？
