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[判断题]
1988年，职业网球选手首次出现在第24届汉城奥运会上，这是现代奥运会自诞生以来首次正式允许职业运动员进入奥运赛场，现代奥林匹克运动从此翻开了新的一页。（)
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其中，incshrit是在总竞选支出中在位者所占份额(用百分比表示)。非观测效应ai，包括在位者诸如“品质”等特征和选区的诸多特征，都不随时间而变化。在位者的性别、党派在时间上都不变，因此都属于ai。我们关注的是竞选费用对选举结果的影响。
(i)取给定方程在两个年份的差分并用OLS估计差分方程。问哪些变量相对于一个双侧备择假设是在5%的水平上是个别显著的？
(ii)在第(i)部分的方程中，检验Δlog(inexp)和Δlog(chexp)的联合显著性。报告其P值。
(iii)用Δincshr作为唯一自变量，重新估计第(i)部分中的方程。解释Δincshr的系数。例如，如果在位者的支出份额增加10个百分点，你预计这会怎样影响在位者的得票份额？
(iv)再做一遍(iii)，但现在仅使用两次挑战者相同的情形。[这样一来，我们便可以控制挑战者属于ai的那些特征。莱维特(Levitt，1994)做过一项广泛得多的分析。]
A.1982年
B.1984年
C.1986年
D.1988年
E.1990年
利用BARIUM.RAW中的数据。
(i)用前119次观测(即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模型
。这个回归的标准误是什么？
(ii)同样用除了最后12个月以外的所有数据，估计chnimp的一个AR(1)模型。把这个回归的标准误与第(i)部分中的标准误相比较。哪一个模型提供了更好的样本内拟合？
(iii)用第(i)和第(ii)部分中的模型计算1988年12个月的提前一期预测误差。(每个方法都应该得到12个预测误差。)计算并比较这两种方法的RMSE和MAE。就样本外提前一期预测而言，哪种方法效果更好？
(iv)在第(i)部分的回归中添加月度虚拟变量。它们是联合显著的吗？(当我们检验联合显著性时，不必担心误差中轻度的序列相关。)
此题为判断题(对，错)。
