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[主观题]

利用MINWAGE.RAW中的数据，和第10章的计算机练习C12一样，使用232部门(男性用品部门)中的时间序

利用MINWAGE.RAW中的数据，和第10章的计算机练习C12一样，使用232部门（男性用品部门)中的时间序

列。

(i)用OLS估计模型利用MINWAGE.RAW中的数据，和第10章的计算机练习C12一样，使用232部门（男性用品部门) 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？

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第1题

利用MINWAGE.RAW中的数据。具体而言，就是利用第232部门(男人和男孩用品部门)的就业和工资序列

利用MINWAGE.RAW中的数据。具体而言，就是利用第232部门（男人和男孩用品部门)的就业和工资序列

数据。变量gwage232是232部门平均工资的月增长率(以对数形式变化)，getup232是232部门的就业增长率，gmwage是联邦最低工资的增长率，而gcpi是(城市)消费者价格指数的增长率。

(i)将变量gwage232对gmwage和gCPI进行回归。你认为βgmwage的符号和大小合理吗？请加以解释。gmwage在统计上显著吗？

(ii)在第(i)部分的方程中增加gmwage的1至12阶滞后变量。为了估计第232部门中最低工资的增加对平均工资增长率的长期影响，你认为有必要包括这些滞后变量吗？请加以解释。

(iii)将变量getup232对gmwage和gcpi进行回归。最低工资增长看起来对同期的getup232有影响吗？

(iv)在就业增长方程中增加gmwage的1至12阶滞后变量。在短期或长期中，最低工资的提高对就业增长具有统计显著的影响吗？请加以解释。

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第2题

利用PHILLIPS.RAW中的数据。 (i)估计失业率的AR(1)模型。用这个方程预测2004年的失业率。将它与2

利用PHILLIPS.RAW中的数据。（i)估计失业率的AR（1)模型。用这个方程预测2004年的失业率。将它与2

利用PHILLIPS.RAW中的数据。

(i)估计失业率的AR(1)模型。用这个方程预测2004年的失业率。将它与2004年的实际失业率进行比较。(你可以从近年的《总统经济报告》中找到这个数据。)

(ii)在第(i)部分的方程中增加通货膨胀的一期滞后。inf_t-1统计上显著吗？

(iii)利用第(ii)部分中的方程预测2004年的失业率。这个结果比第(i)部分的结果更好还是更糟？

(iv)利用教材6.4节中的方法构造2004年失业率的一个95%的置信区间。2004年的实际失业率位于这个区间内吗？

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第3题

利用FERTIL3.RAW中的数据。 (i)在教材方程(10.19)中加入pe_t-3和pe_t-4，并检验这些滞后

利用FERTIL3.RAW中的数据。（i)在教材方程（10.19)中加入pe_t-3和pe_t-4，并检验这些滞后

利用FERTIL3.RAW中的数据。

(i)在教材方程(10.19)中加入pe_t-3和pe_t-4，并检验这些滞后的联合显著性。

(ii)求出第(i)部分中模型的长期倾向及其标准误，并与从教材方程(10.19)中得到的结果相比较。

(iii)估计问题10.6中的多项式分布滞后模型，求出LRP的估计值，并与从无约束模型中得到的结果相比较。

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第4题

利用CONSUMP.RAW中的数据。 (i)估计一个反映真实人均(非耐用品和服务)消费增长与真实人均可支

利用CONSUMP.RAW中的数据。（i)估计一个反映真实人均（非耐用品和服务)消费增长与真实人均可支

利用CONSUMP.RAW中的数据。

(i)估计一个反映真实人均(非耐用品和服务)消费增长与真实人均可支配收入增长之间关系的简单回归模型，并都使用对数变化量表示。用通常形式报告结果。解释方程并讨论统计显著性。

(ii)在第(i)部分的方程中添加真实人均可支配收入增长的一期滞后。你对消费增长的滞后调整有何看法？

(iii)在第(i)部分的方程中添加真实利率，它影响消费增长吗？

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第5题

利用TRAFFIC2.RAW中的数据。（i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗？失

利用TRAFFIC2.RAW中的数据。

(i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗？失业率也一样吗？

(i)估计一个将prcfat的一阶差分Aprcfat与第10章的计算机练习C11第(vi)部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量;不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？

(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)第10章的计算机练习C11第(vi)部分中的回归。]

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第6题

利用BARIUM.RAW中的数据。 (i)在方程(10.22)中增加一个线性时间趋势。除了趋势变量以外的其他变

利用BARIUM.RAW中的数据。（i)在方程（10.22)中增加一个线性时间趋势。除了趋势变量以外的其他变

利用BARIUM.RAW中的数据。

(i)在方程(10.22)中增加一个线性时间趋势。除了趋势变量以外的其他变量是统计上显著的吗？

(ii)在第(i)部分估计的方程中，检验除了时间趋势以外所有其他变量的联合显著性。你能得到什么结论？

(iii)在这个方程中添加月度虚拟变量，以检验季节性。增加月度虚拟变量对其他估计值及其标准误有重要影响吗？

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第7题

利用MINWAGERAW中的数据，特别是第232部门(男性用品部门)中的工资和就业序列。变量gwage232是23

利用MINWAGERAW中的数据，特别是第232部门（男性用品部门)中的工资和就业序列。变量gwage232是23

2部门中平均工资的月增长率(对数的变化)，gemp232是232部门中的就业增长率，gmwage是联邦最低工资的增长率，gcpi是(城市)消费者价格指数的增长率。

(i)求gwage232中的一阶自相关。这个序列看起来是弱相关的吗？

(ii)用OLS估计动态模型

保持上个月的工资增长率和CPI增长率不变，联邦最低工资的提高导致了gwage232_t的同期提高吗？请解释。

(iii)在第(ii)部分的方程中添加就业增长率的一阶滞后gemp232_t它是统计显著的吗？

(iv)与不包含gwage232_t-1和gemp232_t-1的模型相比，增加这两个滞后变量显著改变了最低工资变量的估计效应了吗？

(v)做gnwage_t对gwage232_t-1和gep232_t-1的回归，并报告R²。评论这个R值如何有助于你对第(iv)部分的回答。

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第8题

在飞机订票系统中，假定公共数据区的单元Ai（i=1，2，3…)里存放着某月某日第i次航班现有票数。在第j个售票处，利

在飞机订票系统中，假定公共数据区的单元Ai(i=1，2，3…)里存放着某月某日第i次航班现有票数。在第j个售票处，利用变量Rj暂存Ai里的内容。现在为第j个售票处编写代码。试问它的安排对吗？如果正确，试说明理由；如果不对，指出错误，并做出修改。

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第9题

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( )当加工中心的机床参数出现问题时，通常采用以下方法之一来恢复数据：①对照随机资料参数表，逐个检查机床的参数并恢复。②利用计算机和加工中心的DNC功能通过DNC软件进行参数输入。③利用生产厂提供的输入输出设备进行参数输入。上述三种方法中，具有费时费神、效率低以及容易出错等特点的是第①种方法。

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第10题

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我们希望利用h(n)长度为N=50的FIR滤波器对一段很长的数据序列进行滤波处理，要求采用重叠保留法通过DFT(即FFT)来实现。所谓重叠保留法，就是对输入序列进行分段(本题设每段长度为M=100个采样点)，但相邻两段必须重叠V个点，然后计算各段与h(n)的L点(本题取L=128)循环卷积，得到输出序列ym(n)，m表示第m段循环卷积计算输出。最后，从ym(n)中选取B个样值，使每段选取的B个样值连接得到滤波输出y(n)。 (1)求V；(2)求B；(3)确定取出的B个采样应为ym(n)中的哪些样点。

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第11题

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用Excel进行分组有两种方法，一是利用()，二是利用数据分析中的()。

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