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在AR(1)的情形下,估计自相关参数ρ有哪些不同的方法?

在AR(1)的情形下,估计自相关参数ρ有哪些不同的方法?

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第1题
在存在AR(1)的情形下,估计自相关参数ρ有哪些不同的方法?

在存在AR(1)的情形下,估计自相关参数ρ有哪些不同的方法?

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第2题
在存在AR(1)自相关的情形下,用什么估计方法能够得到BLUE估计量?简述这个方法的具体步骤。

在存在AR(1)自相关的情形下,用什么估计方法能够得到BLUE估计量?简述这个方法的具体步骤。

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第3题
(i)在计算机习题C11.6的第(i)部分,要求你估计存货投资的加速数模型。检验这个方程中的AR(1)序列
(i)在计算机习题C11.6的第(i)部分,要求你估计存货投资的加速数模型。检验这个方程中的AR(1)序列

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。

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第4题
(i)在第11章的计算机练习C6的第(i)部分,要求你估计存货投资的加速数模型。检验这个方程中的AR(1
(i)在第11章的计算机练习C6的第(i)部分,要求你估计存货投资的加速数模型。检验这个方程中的AR(1

)序列相关。

(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。

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第5题
考虑例10.6中那种形式的费尔模型。现在,我们不去预测民主党在两党选举中的得票比例,而去估计一
个表示民主党是否获胜的线性概率模型。

(i)用虚拟变量dem wins来代替式(10.23)中的dem vote,并用通常的格式报告结果。哪些因素影响获胜概率?请用截至1992年的数据。

(ii)有多少个拟合值小于0?有多少个拟合值大于1?

(iii)采用下面的预测规则:如果den wins>0.5, 你就可以预测民主党会获胜:否则, 共和党将获胜。那么,在这20次选举中,这个模型有多少次正确地预测了实际结果?

(iv)代入1996年的解释变量值。预测克林顿赢得这次选举的可能性有多大。事实上,克林顿获胜了,你的预测结果是否与事实相符?

(v)对误差中的AR(1)序列相关,做异方差-稳健1检验。你有何发现?

(vi)求出第(i)部分中估计值的异方差-稳健标准误。t统计量有什么明显的变化吗?

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第6题
考虑教材例10.6中那种形式的费尔模型。现在,我们不去预测民主党在两党选举中的得票比例,而去估
计一个表示民主党是否获胜的线性概率模型。

(i)用虚拟变量demwins来代替教材(10.23)中的demvote,并用通常的格式报告结果。哪些因素影响获胜概率?请用截至1992年的数据。

(ii)有多少个拟合值小于0?有多少个拟合值大于1?

(iii)采用下面的预测规则:如果demwins>0.5,你就可以预测民主党会获胜;否则,共和党将获胜。那么,在这20次选举中,这个模型有多少次正确地预测了实际结果?

(iv)代入1996年的解释变量值。预测克林顿赢得这次选举的可能性有多大。事实上,克林顿获胜了,你的预测结果是否与事实相符?

(v)对误差中的AR(1)序列相关,做异方差-稳健:检验。你有何发现?

(vi)求出第(i)部分中估计值的异方差-稳健标准误。!统计量有什么明显的变化吗?

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第7题
假设yt服从下列模型:(iii)为什么说含有z的一阶滞后和AR(1)序列相关的模型是如下模型的一个特殊
假设yt服从下列模型:(iii)为什么说含有z的一阶滞后和AR(1)序列相关的模型是如下模型的一个特殊

假设yt服从下列模型:

假设yt服从下列模型:(iii)为什么说含有z的一阶滞后和AR(1)序列相关的模型是如下模型的一个特

(iii)为什么说含有z的一阶滞后和AR(1)序列相关的模型是如下模型的一个特殊情形?

假设yt服从下列模型:(iii)为什么说含有z的一阶滞后和AR(1)序列相关的模型是如下模型的一个特

(iv)利用含有AR(1)序列相关的模型进行预报,第(iii)部分有何含义?

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第8题
(i)在第10章的计算机练习C7中,你估计了消费增长和可支配收入增长之间的一种简单关系。检验这个
(i)在第10章的计算机练习C7中,你估计了消费增长和可支配收入增长之间的一种简单关系。检验这个

方程中的AR(1)序列相关(CONSUMP.RAW)。

(ii)在第11章的计算机练习C7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(i)在第10章的计算机练习C7中,你估计了消费增长和可支配收入增长之间的一种简单关系。检验这个(i,的回归来检验异方差。你有何结论?

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第9题
(i)利用WAGE PRC.RAW中的数据,估计习题11.5中的分布滞后模型。用回归(12.14)来检验AR(1)序列相
(i)利用WAGE PRC.RAW中的数据,估计习题11.5中的分布滞后模型。用回归(12.14)来检验AR(1)序列相

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?

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第10题
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
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

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?

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