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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利用PHILLIPS.RAW中的数据，但只到1996年。 （i)在教材例11.5中，我们假定自然失业率是常数。在另
利用PHILLIPS.RAW中的数据，但只到1996年。
(i)在教材例11.5中，我们假定自然失业率是常数。在另一种形式的附加预期的菲利普斯曲线中，自然失业率受历史失业水平的影响。最简单的情况是，t时期的自然失业率与unem_t-1，相等。如果我们假定适应性预期，便得到一个通货膨胀和失业率都是一阶差分形式的菲利普斯曲线：估计这个模型，以常见格式报告结果，并讨论β₁的符号、大小和统计显著性。
(ii)教材(11.19)和第(i)部分中的模型，哪一个对数据拟合得更好？说明理由。

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在教材例10.6中，我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。 （i)对于这个方程中的
在教材例10.6中，我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。
(i)对于这个方程中的误差项序列无关，你有何论据？(提示：总统选举多长时间进行一次？)
(i)在将教材(1023)的OLS残差对滞后残差进行回归时，得到p=-0068和sep)=0.40。你对u_t中的序列相关有何结论？
(iii)在检验序列相关时，这个应用中的小样本容量会令你不放心吗？

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（i)在教材方程（11.27)中添加一个线性时间趋势。在一阶差分方程中，时间趋势是必要的吗？ （ii)从
(i)在教材方程(11.27)中添加一个线性时间趋势。在一阶差分方程中，时间趋势是必要的吗？
(ii)从教材(11.27)中去掉时间趋势并添加变量ww2和pll(不要对虚拟变量进行差分)。这两个变量在5%的水平上是显著的吗？
(iii)用第(ii)部分中的模型估计LRP并求出其标准误。与从教材(10.19)得到的结果相比较，在教材(10.19)中gfr和pe是以水平值形式而非差分形式出现的。

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利用BWGHT.RAW中的数据，可估计出如下方程： 变量定义和教材例4.9中一样，但我们增加了两个虚拟
利用BWGHT.RAW中的数据，可估计出如下方程：

变量定义和教材例4.9中一样，但我们增加了两个虚拟变量：一个虚拟变量表明孩子是不是男孩，另一个虚拟变量则表明这个孩子是不是白人。
(i)在第一个方程中，解释变量cigs的系数。具体而言，每天多抽10根烟对婴儿出生体重有何影响？
(ii)在第一个方程中，保持其他因素不变，预计一个白人孩子的出生体重比一个非白人孩子重多少？这个差异是统计显著的吗？
(iii)评价motheduc的估计影响和统计显著性。
(iv)从这些给定信息中，为什么不能计算出检验motheduc和fatheduc联合显著性的F统计量？为了计算这个统计量，还需要做些什么？

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使用WAGE2.RAW中的数据。 （i)在教材例9.3中，用变量KWW（“工作领域内知识”测试分数)取代IQ作为能
使用WAGE2.RAW中的数据。
(i)在教材例9.3中，用变量KWW(“工作领域内知识”测试分数)取代IQ作为能力的代理变量。在此情形下，估计的教育回报是多少？
(ii)现在用IQ和KWW一起作为代理变量。所估计的教育回报会怎么样？
(iii)在第(ii)部分中，IQ和KWW是个别显著的吗？它们联合显著吗？

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

在教材例12.8中，我们发现方程（12.47)的u_t中有异方差性存在的证据。因此，我们就来计算异方差
在教材例12.8中，我们发现方程(12.47)的u_t中有异方差性存在的证据。因此，我们就来计算异方差-稳健标准误(在[]中给出)和通常的标准误：

使用异方差-稳健：统计量对return_t-1的显著性有何影响？

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当我们把atndrte2和ACT·atndrte都增加到教材（6.19)的估计方程中时，R²就变成0.232。这些添
当我们把atndrte2和ACT·atndrte都增加到教材(6.19)的估计方程中时，R²就变成0.232。这些添加项在10%的显著性水平上是联合显著的吗？你会将它们包括在模型中吗？

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我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕： （i)用OLS估计此模型，并验证
我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕：

(i)用OLS估计此模型，并验证其全部估计值都严格地介于0和1之间。最大和最小的估计值各是多少？
(ii)用加权最小二乘法估计这个方程。
(iii)用WLS估计值决定avgsen和tottime在5%的显著性水平上是否联合显著。

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去掉教材例4.10中教师津贴低于薪水1%的学校，重新做这个例子。 （i)这样做将减少多少个观测？ （ii)去掉这些观测对所估计的替代关系有重要影响吗？

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令math10表示密歇根州高中学生在一次标准化数学考试中的及格百分比（也可参见例4.2)。我们感兴趣
令math10表示密歇根州高中学生在一次标准化数学考试中的及格百分比(也可参见例4.2)。我们感兴趣的是估计每个学生的支出对其数学成绩的影响。一个简单的模型是

其中，poverty表示贫困生的比例。变量Inchprg表示学校有资格享受联邦政府午餐资助计划的学生比例。为什么它是povert的一个合适的代理变量？
(ii)下表包含了有和没有Inchprg作为解释变量时的OLS估计值。解释为什么支出对mathl0的影响在列(2)比在列(1)要低。列(2)中的这种影响在统计上仍大于1吗？

(iii)在其他条件相同的情况下，越大的学校通过率越低吗？请解释。
(iv)解释列(2)中Inchprg的系数。
(v)你如何理解R从列(1)到列(2)的显著提高？

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我们针对一个大学样本，估计了一个联系校园犯罪与学生注册人数的模型。由于很多学校在1992年都没有报告其校园犯罪数据，所以我们所使用的样本并不是美国大学的一个随机样本。你认为大学没有报告校园犯罪可被视为外生的样本选择吗？请解释。

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