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[主观题]
在随机效应模型中，定义复合误差为，其中ait与uit无关，而且uit有常方差并且是序列无
在随机效应模型中，定义复合误差为
，其中ait与uit无关，而且uit有常方差
并且是序列无关的。定义
，其中λ由式(14.10)给出。
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在随机效应模型中，定义复合误差为，其中ait与uit无关，而且uit有常方差并且是序列无关的。定义，其中λ由式(14.10)给出。
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在随机效应模型中，定义复合误差为vit=ai+uit，其中ai与uit无关，而且uit有常方差
并且是序列无关的。
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？
(vi)定义支出的总(或长期)效应为
的标准误。
利用401KSUBS.RAW中的数据。
(i)计算样本中netta的平均值、标准差、最小值和最大值。
(ii)检验假设：平均netta不会因为401(k)资格状况而有所不同，使用双侧备择假设。估计差异的美元数量是多少？
(iii)根据第7章的计算机练习C7的第(ii)部分，e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的，起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e401k作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在，估计401(k)资格的美元效应是多少？
(iv)在第(ii)部分估计的模型中，增加交互项e401k(age-41)和e401k-(age-41)2。注意样本中的平均年龄约为41岁，所以在新模型中，e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著？
(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值，401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗？请解释。
(vi)现在，从模型中去掉交互项，但定义5个家庭规模虚拟变量：fsizel，fsize2，fsize3，fsize4和fsize5。对有5个或5个以上成员的家庭，fsize5等于1。在第(ii)部分估计的模型中，增加家庭规模虚拟变量，记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗？
(vii)现在，针对模型
在容许截距不同的情况下，做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR，从第(iv)部分得到，因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和
其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白，无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率)，而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此，带检验的约束个数是q=20，而且无约束模型的df为9275-30=9245。
利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)以时间为横轴，画出gfr的曲线。在整个样本期间，它包含了明显的向上或向下的趋势吗？
(ii)利用直至1979年的数据，估计gfr的立方时间趋势模型(即将gfr对r,t2,t3和截距项进行回归)。评论这个回归的R²。
(ii)用第(ii)部分中的模型，计算从1980年到1984年的提前一期预测误差的MAE。
(iv)利用到1979年为止的数据，做Agfr1对一个常数的回归。这个常数统计显著异于0吗？如果我们假定gfr1服从一个随机游走，同时也假定漂移项为0，这样做合理吗？
(v)用随机游走模型预测从1980年到1984年的gfr：gfrn+1的预测值无非就是gfn。求出MAE。它与第(ii)部分中得到的MAE有何区别？你更喜欢哪一种预测方法？
(vi)用直至1979年的数据，估计gfr的AR(2)模型。第二个滞后项显著吗？
(vii)用AR(2)模型求出1980~1984年的MAE。这个更一般的模型比随机游走模型的样本外预测效果更好吗？
本题利用FERTIL 3.RAW中的数据。
(i)以时间为横轴，画出gfr的曲线。在整个样本期间，它包含了明显的向上或向下的趋势吗？
(ii)利用直至1979年的数据，估计gfr的立方时间趋势模型(即将gfr对t、t2、t3和截距项进行回归) 。评论这个回归的R2。
(iii)用第(ii)部分中的模型，计算从1980年到1984年的提前一期预报误差的MAE。
(iv)利用到1979年为止的数据， 做
对一个常数的回归。这个常数统计显著异于0吗？如果我们假定gfri服从一个随机游走，同时也假定漂移项为0，这样做合理吗？
(v)用随机游走模型预报从1980年到1984年的gfr：gfni+1的预报值无非就是gfrit。求出MAE。它与第(iii)部分中得到的MAE有何区别？你更喜欢哪一种预报方法？
(vi)用直至1979年的数据估计gfr的AR(2)模型。第二个滞后项显著吗？
(vii)用AR(2) 模型求出1980~1984年的MAE。这个更一般的模型比随机游走模型的样本外预报效果更好吗？
小型宏观计量经济模型
中，第一个方程是()。
A、结构式方程
B、随机方程
C、行为方程
D、线性方程
E、定义方程
A.authPriv
B.authNoPriv
C.noAuthNoPriv
D.all
利用AIRFARE.RAW中的数据。我们的兴趣在于估计模型
其中，θt意味着，我们容许每年的截距有所不同。
(i)用混合OLS估计上述方程，注意包含年度虚拟变量。若Δconcen=0.10，估计fare提高了多少个百分点？
(ii)的通常OLS的95%置信区间是什么？它为什么可能不太可靠？如果你有能计算充分稳健标准误的统计软件，求出β1的充分稳健的95%置信区间。与通常的置信区间相比较，并评论。
(iii)描述log(dist)的二次项出现的情况。特别是，dist取何值时，log(fare)和dit之间开始出现正向关系。[提示：首先计算log(dist)的转折点，然后取指数。]转折点出现在数据范围之外吗？
(iv)现在用随机效应法估计方程。β1的估计值有何变化？
(v)现在用固定效应法估计方程。β1的FE估计值是多少？它为何与RE估计值相当类似？(提示：RE估计的入是多少？)
(vi)指出由ai刻画的两个航线特征(除起降距离之外)。这些特征可能与concenit相关吗？
(vii)你相信航线更集中会提高飞机票价吗？最佳估计值是什么？
其中，pop为城市人口，avginc为平均收入，而pctstu为学生人口占城市人口的百分数(按学年计)。
(i)用混合OLS估计方程并按标准形式报告结果。你如何解释1990年度虚拟变量的估计值？你得到βpctstu为多少？
(ii)你在第(i)部分报告的标准误确当吗？做出解释。
(iii)现在取方程的差分，再用OLS去估计。将βpctstu的估计值和第(i)部分的估计值相比较。学生人口的相对规模对房租有影响吗？
(iv)用固定效应估计模型，以验证你得到和第(iii)部分同样的估计值和标准误。
利用ATTEND.RAW中的数据。
(i)在例6.3的模型中，推出
当priGPA=2.59和atndrte=82时，利用方程(6.19)来估计偏效应。对你的估计进行解释。
(ii)证明可将方程写成
其中
(注意，截距已发生变化，但并不重要。)用它求出第(i)部分得到的θ2的标准差。
