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（请给出正确答案）
本题利用INVEN.RAW中的数据;也可参见计算机习题C11.6。
(i)从加速数模型
中求出OLS残差，并用
回归来检验是否存在序列相关。p的估计值是多少？序列相关看起来是多大的问题？
(ii)用PW估计这个加速数模型，并将β1的估计值与OLS估计值进行比较。你为什么预期它们很相似？
答案
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第2题
(i)在计算机习题C10.5的工业区事件研究中，OLS残差对滞后残差的回归给出
。这对于OLS来说有何含义？
(ii)如果你想使用OLS，又想得到EZ系数的一个有效标准误，你将怎样做？
第3题
本题需要使用ELEM 94-95中的数据， 也可参见计算机习题C 4.10。
(i) 利用所有数据， 将lavg sal对bs， lenrol， Istaff和lunch进行回归。报告bs的系数及其常用标准误和异方差-稳健标准误。你对
的经济显著性和统计显著性得到什么结论？
(ii)现在去掉四个bs＞0.5的观测，即平均福利(假设)占平均薪水50%以上的观测。bs的系数又是多少？利用异方差-稳健标准误来判断，它在统计上显著吗？
(iii)验证bs＞0.5的四个观测分别为68、1127、1508和1670。为它们各定义一个虚拟变量。(你可以称它们为d68、d1127、d 1508和d 1670.) 把它们添加到第(i) 部分的回归中， 验证其他变量的OLS系数及其标准
误与第(ii)部分中的结果相同。在5%的显著性水平上，这四个虚拟变量中哪个变量的t统计量在统计上显著不等于0？
(iv)在这个数据集中，验证第(iii)部分回归中具有最大学生化残差(该虚拟变量的t统计量最大)的数据点对OLS估计值具有很大的影响。(即利用除去具有最大学生化残差的数据点之外的所有观测进行OLS回归。)依次去掉bs＞0.5的每个观测都具有重要影响吗？
(v) 即便在大样本中， 就OLS对单个观测的敏感性而言， 你有何结论？
(vi) 在第(iji) 部分， 验证LAD估计量对包含这些观测不是很敏感。
第4题
利用NYSE.RAW中的数据回答本题。
(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5题
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。]
第6题
本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。
(i)估计简单回归模型
并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗？
(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re 78-re 75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训，所以我们没有必要对train进行差分。也就是说，如果我们定义ctrain=train 78-train75， 那么，由于train75=0，所以ctran=train78。)现在，培训的估计影响有多大？讨论它与第(i)部分估计值的比较。
(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间，并描述你的结论。
第7题
本题利用MURDER.RAW中的数据。
(i)利用1990年和1993年的数据， 用混合OLS估计方程
(iv)做第(ii)部分中的同样回归，但求异方差-稳健的t统计量。结果如何？
(v)你认为
的哪个1统计量更值得信赖， 是通常的!统计量还是异方差-稳健的1统计量？为什么？
第8题
本题利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)将gfr对t和t2回归， 并保留残差， 便得到除趋势的gfrt即
。
(ii)将对方程(10.35)中所有变量(包括t和t2)回归。比较得出的R2与方程(10.35)中的R2有何不同。你有何结论？
(iii)在方程(10.35)中加入3后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗？
第9题
本题利用LOANAPP.RAW中的数据。
(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10题
本题使用CARD.RAW中的数据。
(i)表15.1中，教育回报的ⅣV和OLS估计值之间存在经济上重要的差异。从式(15.32)中得到约简型残差
。(回归中包含的其他变量可参见表15.1.)用这些来检验educ是否外生; 也就是说，判断OLS与Ⅳ之间的差异在统计上是否显著。
(ii)增添nearc2作为工具，用2SLS估计方程。educ的系数变化很大吗？
(iii)检验第(ii)部分中的单个过度识别约束。
第11题
其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。
(i)用混合OLS估计模型， 并报告通常的标准误。为使得ai的期望值可以非零， 你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差
。
(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？
(iii)利用
的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994~1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。
(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？
(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？
