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[主观题]
当回归模型中的误差具有AR（1)序列相关时，为什么OLS标准误倾向于低估B，的抽样变异？OLS标准误总是变小吗？
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更多“当回归模型中的误差具有AR（1)序列相关时，为什么OLS标准…”相关的问题
关。
(ii)用迭代的科克伦-奥卡特方法重新估计这个模型。长期倾向的新估计值是多少？
(iii)用迭代C0求出LRP的标准误。(这要求你估计一个修正方程。) 判断LRP估计值在5%的水平上是否统计显著异于1？
在例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FERTIL 3.RAW中的数据来检验误差中是否存在AR(1) 序列相关。
在AR(1)假定下，古典线性回归模型的假定之一，总体概率分布函数中的误差项不相关的后果是什么？
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？
为因变量。
(i)将log(avgprc)对四个工作日虚拟变量(星期五作为基准)进行回归，其中包含一个线性时间趋势。有价格在一周之内系统变化的证据吗？
(ii)现在，增加变量wave2和wave3，它们度量了过去几天的浪高。这些变量个别显著吗？描述一种机制，使得海面越是风大浪急，鱼价就越高。
(iii)在回归中增加了wave2和wave3后，时间趋势有何变化？接下来会发生什么？
(iv)解释为什么回归中所有的解释变量都被安全地假定为严格外生的。
(v)检验误差中的AR(1)序列相关。
(vi)利用4阶滞后求尼威-韦斯特标准误。wave2和wave3的r统计量如何？与通常OLS的统计量相比，你预计它会变大还是变小？
(vii)现在，求第(ii)部分中估计模型的普莱斯-温斯顿估计值。wave2和wave3是联合显著的吗？
列。
(i)用OLS估计模型
并检验误差中的AR(1)序列相关。假定回归元是严格外生的。误差中有正或负的序列相关吗？
(ii)用迭代的普莱斯一温斯顿检验方法估计(i)中的模型。gmwage的系数与用OLS方法相比有什么区别？
(iii)在第(ii)部分的方程中增加gmwage的1~12阶滞后项并用迭代的普莱斯-温斯顿方法估计该模型，检验这12个滞后项是否为联合显著的。
(iv)我们回到在第(i)部分估计出的静态模型，用6阶滞后项计算尼威-韦斯特标准误。用尼威一韦斯特方法计算的标准误和普通的OLS标准误相比有什么区别？
(v)在静态模型中增加gwage的1~12阶滞后项，并用6阶滞后项的尼威-韦斯特检验方法检查12阶滞后项的联合显著性。你的结论和第(ii)部分相比有区别吗？
本题使用MINWAGE.RAW中的数据。使用232部门(男性用品部门) 中的时间序列。
(i)估计模型
并检验误差中的AR(1)序列相关。假定回归元是严格外生的。误差中有正或负的序列相关吗？
(ii)利用12阶滞后， 求第(i) 部分中OLS估计值的尼威-韦斯特标准误。这个尼威-韦斯特标准误与通常的OLS标准误相比如何？
(iii)现在求出OLS的异方差-稳健标准误， 并与通常的标准误和尼威-韦斯特标准误进行比较。在这个应用研究中，序列相关和异方差哪个更成问题？
(iv)在原方程中用布罗施-帕甘检验验证误差表现出很强的异方差性。
(v)在第(i) 部分的方程中增加gm wage的1~12阶滞后。求出1~12阶滞后联合下检验的p值， 并与异方差-稳健检验的p值进行比较。对异方差的调整对这些滞后变量的显著性有何影响？
(vi)利用尼威-韦斯特方法，求第(v)部分中联合显著性检验的p值。你现在得到什么结论？
(vii)如果你不用g wage的这些滞后项， 长期倾向的估计值有很大的不同吗？
的AR(1) 序列相关(用CONSUMP RAW) 。
(ii)在计算机习题C11.7中，你通过消费的增长对其一期滞后的回归，检验了持久收入假说。在做这个回归之后，再通过残差平方对
的回归来检验异方差。你有何结论？
有证据表明方程存在AR(1)序列相关性。
相关。
(ii)如果你发现有序列相关的证据，用科克伦-奥卡特方法重新估计这个方程，并将所得结果与以前的结果进行比较。
