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[主观题]

一个能给出含滞后因变量之计量经济模型的颇有意思的经济模型，把y_t和x_t的期望值（x_t

一个能给出含滞后因变量之计量经济模型的颇有意思的经济模型，把y_t和x_t的期望值(x_t*)相联系，其中xt的期望值是以在：-1时期所观测到的所有信息为条件的：

一个能给出含滞后因变量之计量经济模型的颇有意思的经济模型，把yt和xt的期望值（xt一个能给出含滞后

对(u_t)的一个自然假定是E(ut|It-1)=0，其中l_t-1代表在t-1时期有关y和x的所有信息：这意味着E(u_t|I_t-1)=a₀+a_tx_t*。为了完成这个模型，需要一个关于如何形成期望x_t*的假定。我们在教材11.2节看到过一个适应性预期的简单例子，在那里有x_t*=x_t-1。一个更复杂一些的适应性预期机制为：

一个能给出含滞后因变量之计量经济模型的颇有意思的经济模型，把yt和xt的期望值（xt一个能给出含滞后

其中，0 ＜ λ ＜ 1。这个方程意味着，预期变化要根据上一期的实现值是高于还是低于其预期值而做出反应。假定0 ＜λ ＜ 1，说明预期变化是上一期预测误差的一个比例。

(i)证明上述两个方程意味着：

一个能给出含滞后因变量之计量经济模型的颇有意思的经济模型，把yt和xt的期望值（xt一个能给出含滞后

[提示：把教材方程(18.68)滞后一个时期并乘以(1-1)，然后从教材方程(18.68)中减掉，再利用教材(18.69)。]

(ii)在E(u_t|I_t-1)=0下，{ut}是序列无关的。对误差v_t=u_t-(1-λ)u_t-1来讲，这意味着什么？

(iii)如果把第(i)部分中的方程改写为：

一个能给出含滞后因变量之计量经济模型的颇有意思的经济模型，把yt和xt的期望值（xt一个能给出含滞后

我们如何一致地估计β₁？

(iv)给定β₁的一致估计值，你将如何一致地估计λ和α₁？

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第1题

建立一个经济计量模型包括设定理论模型、收集样本数据并估计模型和()三个步骤。

建立一个经济计量模型包括设定理论模型、收集样本数据并估计模型和（)三个步骤。

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第2题

文件MATHPNL.RAW包含了密歇根各个学区在1992~1998年的面板数据。它是学区层次上的数据，与帕普

克(Papke，2005)所用的学校层次数据相似。这个方程中我们关注的因变量是math4，即一个学区四年级学生通过数学标准化考试的百分数。主要的解释变量是rexpp，即学区平均每个学生的真实支出，以1997年的美元计。支出变量以对数形式出现。

(i)考虑静态非观测效应模型

其中，enrol_it表示学区总注册学生人数，lunch_it表示学区中学生有资格享受学校午餐计划的百分数。(因此lunch_it是学区贫穷率的一个相当好的度量指标。)证明：若平均每个学生的真实支出提高10%，则math4_it约改变β₁/10个百分点。

(ii)利用一阶差分估计第(i)部分中的模型。最简单的方法就是在一阶差分方程中包含一个截距项和1994~1998年度虚拟变量。解释支出变量的系数。

(iii)现在，在模型中添加支出变量的一阶滞后，并用一阶差分重新估计。注意你又失去了一年的数据，所以你只能用始于1994年的变化。讨论即期和滞后支出变量的系数和显著性。

(iv)求第(iii)部分中一阶差分回归的异方差-稳健标准误。支出变量的这些标准误与第(iii)部分相比如何？

(v)现在，求对异方差性和序列相关都保持稳健的标准误。这对滞后支出变量的显著性有何影响？

(vi)通过进行一个AR(1)序列相关检验，验证差分误差r_it=Δu_it含有负序列相关。

(vii)基于充分稳健的联合检验，模型中有必要包含学生注册人数和午餐项目变量吗？

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第3题

利用VOLAT.RAW中的数据。 (i)证实sp500=log(sp500)和lip=log(ip)看来都包含了单位根。利用含四

利用VOLAT.RAW中的数据。（i)证实sp500=log（sp500)和lip=log（ip)看来都包含了单位根。利用含四

利用VOLAT.RAW中的数据。

(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？

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第4题

利用PHILLIPS.RAW中的数据。 (i)估计失业率的AR(1)模型。用这个方程预测2004年的失业率。将它与2

利用PHILLIPS.RAW中的数据。（i)估计失业率的AR（1)模型。用这个方程预测2004年的失业率。将它与2

利用PHILLIPS.RAW中的数据。

(i)估计失业率的AR(1)模型。用这个方程预测2004年的失业率。将它与2004年的实际失业率进行比较。(你可以从近年的《总统经济报告》中找到这个数据。)

(ii)在第(i)部分的方程中增加通货膨胀的一期滞后。inf_t-1统计上显著吗？

(iii)利用第(ii)部分中的方程预测2004年的失业率。这个结果比第(i)部分的结果更好还是更糟？

(iv)利用教材6.4节中的方法构造2004年失业率的一个95%的置信区间。2004年的实际失业率位于这个区间内吗？

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第5题

对于一个二元线性回归模型，这里的是一个（)。

A.自变量

B.因变量

C.斜率参数

D.截距项

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第6题

分布滞后模型中个别滞后系数的估计值很不准确。减轻多重共线性问题的一种办法，就是假定δ_j具

有相对简单的形式。具体而言，考虑一个包含四期滞后的模型：

现在假定δ_j是j的二次函数：为参数。这是多项式分布滞后(polynomialdistributedlag，PDL)模型的一个例子。

(i)将每个δ_j的公式代入分布滞后模型，并把它写成用γh表示的模型h=0，1，2。

(ii)解释你用来估计γ_h的回归方程。

(iii)上面的多项式分布滞后模型是一般模型的一个约束形式。它受到了多少个约束？你如何来检验它们？(提示：用F检验。)

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第7题

在教材例11.6中，我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型：利用FERTIL3.RAW中的数据来

在教材例11.6中，我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型：

利用FERTIL3.RAW中的数据来检验误差中是否存在AR(1)序列相关。

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第8题

经济计量模型名词解释

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第9题

使用GPA3.RAW数据。数据集来自某大学秋季和春季两个学期的366名学生运动员[类似的一个分析见于M

aloney and McCormick(1993)，但现在我们利用一个真正的面板数据集]。因为有了每个学生的两学期数据，所以适用于一个非观测效应模型。我们主要关注的问题是：运动员们是否在其赛季所在的那个学期里成绩更差呢？

(i)用混合OLS估计一个以学期GPA(trmgpa)为因变量的模型。解释变量是sprng，sat，hsperc，feale，black，white，frestsem，tothrs，crsgpa和season。试解释season的系数。它统计显著吗？

(ii)在仅参与秋季运动项目的运动员中，大多数是足球运动员。假定足球运动员的能力水平和其他运动员的能力水平有系统差异。如果SAT分数和中学成绩百分位数不能很好地反映一个人的能力水平，那么混合OLS估计量将是有偏误的。试解释。

(iii)现在，取两个学期数据的差分，问哪些变量将随之消失？现在检验赛季效应。

(iv)你能想象一个或多个有潜在重要性而又不随时间而变化的变量，在此分析中被我们忽略了吗？

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第10题

SPSS中神经网络模型（)是一个前馈式有监督的结构，可以包含多个隐藏层，因变量可以是连续型、分类型。

A.MLP

B.RBF

C.BP

D.RBF

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