题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
下列哪个现象会使得通常的OLS中t统计量无效（)。
A.异方差
B.X有异常值
C.误差项没有正态分布，但是数据满足中心极限定理要求
D.回归方程没有常数项
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A.异方差
B.X有异常值
C.误差项没有正态分布，但是数据满足中心极限定理要求
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利用MURDER.RAW中的数据。
(i)利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计方程
并以常用形式报告结论。不必担心通常的OLS标准误因a，的出现而不适当。你估计出了死刑的威慑效应吗？
(ii)计算FD估计值(只使用1990~1993年的差分;在FD回归中，你应该有51个观测)。现在，你对威慑效应有何结论？
(iii)在第(ii)部分的FD回归中，求残差
的布罗施-帕甘回归，并计算异方差性的F检验。同样做怀特检验的特殊情形[即将对
回归，其中拟合值得自第(ii)部分]。你对FD方程中的异方差性有何结论？
(iv)做第(ii)部分中的同样回归，但求异方差-稳健的t统计量。结果如何？
(v)你认为Aexec;的哪个统计量更值得信赖，是通常的：统计量还是异方差-稳健的!统计量？为什么？
使用PHILLIPS.RAW中的数据。
(i)教材例11.5中，我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线：
其中
。用OLS估计该方程时，我们假定供给冲击et与unemt不相关。如果这是错误的，关于βt的OLS估计量可做什么解释？
(ii)假定et在给定所有过去信息的条件下是不可预期的：
解释为什么这使得unemt-1成为unemt的一个好的Ⅳ候选者。
(iii)将unemt对unemt-1做回归。unemt与unemt-1是否显著相关？
(iv)用Ⅳ估计附加预期的菲利普斯曲线。以通常形式报告结果，并将之与教材例11.5中的OLS估计值进行比较。
设总体X中抽取样本X1，X2，X3，证明下列三个统计量
都是总体均值E(X)=μ的无偏估计量;并确定哪个估计量更有效。
(i)你为什么会把这些数据归类为聚类样本？大致上，你预期能从一个典型学生得到大概多少次观测？
(ii)写出一个类似于教材方程(14.12)那样的模型，用到课率和其他特征去解释期终考试成绩。以s作为学生下标和c作为课程下标，对同一个学生哪个变量是不变的？
(iii)如果你把所有的数据混合起来并使用OLS，那么，对影响成绩和到课率的非观测学生特征，你正在做什么假定呢？SAT和学期前GPA在这方面扮演着什么角色呢？
(iv)如果你认为SAT和学期前GPA不足以刻画学生能力，你如何估计到课率对期终考试成绩的影响呢？
参考答案：
6.利用计量经济软件
中的“聚类”选项，便得到教材表14-2中混合OLS估计值充分稳健[即对复合误差(vit：t=1，···，T)中的序列相关和异方差性保持稳健]的标准误为：
(i)这些标准误与非稳健标准误相比一般如何？为什么？
(ii)混合OLS的稳健标准误与RE的标准误相比如何？解释变量是否随时间变化有什么关系吗？
A.t统计量
B.u统计量
C.卡方统计量
D.F统计量
设α是检验水平，β是置信水平．(1)若λ是统计量T的临界值，则α=P(______)，β=P(______)；(2)若λ1，λ2是统计量χ2的临界值，λ1＜λ2，则P(χ2＞λ2)=P(χ2＜λ1)=______
