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[主观题]

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

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),。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。)

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更多“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”相关的问题

第1题

结构封顶至工程竣工,沉降观测周期宜符合的要求有()。

A.均匀沉降且连续3个月内平均沉降量不超过1mm时,每6个月观测一次

B.连续2次每3个月沉降量不超过2mm时,每6个月观测一次

C.外界发生剧烈变化时,及时观测

D.交工前观测一次

E.交工后,建设单位应每3个月观测一次

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第2题

本题使用LOANAPP.RAW中的数据。(i)有多少个观测的obrat>40,即其他债务负担超过其总收入的40%?(i
本题使用LOANAPP.RAW中的数据。(i)有多少个观测的obrat>40,即其他债务负担超过其总收入的40%?(i

本题使用LOANAPP.RAW中的数据。

(i)有多少个观测的obrat>40,即其他债务负担超过其总收入的40%?

(ii)在计算机习题C7.8中,去掉o brat 40的观测,重新估计第(iii)部分中的模型。white的系数估计值和t统计量将会怎样?

(iii)看起来对所使用的样本过度敏感吗?

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第3题

本题使用GPA2.RAW中的数据。(i)使用所有4137个观测,估计方程并以标准形式报告结论。(ii)使用前20
本题使用GPA2.RAW中的数据。(i)使用所有4137个观测,估计方程并以标准形式报告结论。(ii)使用前20

本题使用GPA2.RAW中的数据。

(i)使用所有4137个观测,估计方程

并以标准形式报告结论。

(ii)使用前2070个观测再重新估计第(i)部分中的方程。

(iii)求出第(i)部分与第(ii)部分所得到的标准误的比率。并将这个比率与式(5.10)中的结论相比较。

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第4题

一组观测数据减去110后,它平均数为12,那么这组观测数据的平均数为()。

A.110

B.12

C.122

D.98

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第5题

利用RDCHEM.RAW中的数据,进一步考察异常数据对OLS估计值的影响,并看LAD如何对异常数据缺乏敏感
性。模型是

其中你应该首先定义sales的度量单位为10亿美元,从而使得估计值更容易解释。

(i)在包含和不包含年销售额近400亿美元的企业的情况下,用0LS估计上述方程。讨论估计系数的明显差别。

(ii)再次在包含和不包含最大企业的情况下,用LAD估计同一方程。讨论估计系数的重要差别。

(iii)基于第(i)部分和第(ii)部分的结论,你认为OLS和LAD哪个方法对异常观测更有弹性余地?

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第6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
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

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。

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