题目内容
（请给出正确答案）
一个简单的模型为
其中，MINt是最低实际工资，POPt是18~25岁之间的人口，GSPt是州生产总值，GDPt是美国国内生产总值。前缀g表示从t-1年到：年的增长率，它通常用对数之差来近似计算。
(i)如果我们担心，该州对于最低工资的选择是基于一些(对我们来说)无法观测但对年轻人就业有影响的因素来选择最低工资，那么OLS估计会存在什么问题？
(ii)令USMINt为美国最低工资，它也是一个实际量。你认为gUSMINt与ut不相关吗？
(iii)按照法律，各州的最低工资都必须不低于全国最低工资。解释这为什么使得gUSMINt成为gMINt的一个潜在IV。
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(i)有多少个州在1991年、1992年和1993年中至少处决了一个犯人？哪个州处决得最多？
(ii)利用1990年和1993两年的数据， 做一个mrd rte对d93、exec和unem的混合回归。你对exec系数如何解释？
(iii)仅利用1990~1993年的变化(对总共51个观测值) ， 用OLS估计以下方程
并以通常的格式报告结果。现在，处以死刑是否看起来具有威慑作用？
(iv)处决的变化至少可能部分地与预期谋杀率的变化有关， 因而△ exec与第(iii) 部分中的△u相关。假定△exec-1与△u不相关也许是合乎情理的。(毕竟， △exec-1 依赖于三年或更久以前进行的处决数。) 将△exec对△exec-1进行回归， 看它们是否充分相关：解释△exec-1的系数。
(v)用△exec-1作为△exec的Ⅳ， 重新估计第(iii) 部分中的方程。假定△mem是外生的。你从第(ii) 部分中得出的结论将怎样变化？
假定美国和德国的真实利率分别为每年9%和3%(真实利率=名义利率-通货膨胀率)，则你对次年＄/DM真实汇率有何预期？(提示：利用利率平价条件推导出真实利率平价条件。)
(i)有多少个州在1991年、1992年和1993年中至少处决了一个犯人？哪个州处决得最多？
(ii)利用1990年和1993两年的数据，做一个mrdrte对d93、exec和unem的混合回归。你如何解释exec的系数？
(iii)仅利用从1990到1993年的变化(对总共51个观测值)，用OLS估计以下方程
并以通常的形式报告结果。现在，处以死刑是否看起来具有威慑作用？
格(price)和距离一个新修垃圾焚化炉的距离(dist)之间的关系：
(Ⅰ)解释log(dst)的系数。它的符号是你所预期的吗？
(Ⅱ)你认为简单回归给出了price对dit在其他条件不变下弹性的无偏估计量吗？(考虑一个城市决定放置焚化炉的地点的决策。)
(II)还有哪些其他因素影响房屋的售价？这些因素会与距离焚化炉的远近相关吗？
利用MURDER.RAW中有关谋杀率和死刑的州一级数据。
(i)考虑非观测效应模型
其中，θt无非表示不同年份的截距，而ai表示各州的非观测效应。如果过去对被判谋杀者的死刑有某种威慑作用，那么民，的符号应该是正是负？你认为β2应该有什么样的符号？请解释。
(ii)仅利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计第(i)部分中的方程。忽略复合误差中的序列相关问题。你发现威慑效应的证据了吗？
(iii)利用1990年和1993年的数据，再用固定效应法估计方程。既然只用两年数据，所以你或许可以利用一阶差分。现在，有威慑效应的证据吗？有多强？
(iv)计算第(iii)部分中估计的异方差-稳健标准误。利用一阶差分最容易吗？
(v)找出1993年死刑变量取值最大的州。(变量exec是1991年、1992年和1993年执行死刑的总人数。)这个数值比第二高的值大多少？
(vi)在分析中去掉得克萨斯，利用一阶差分估计方程。计算通常和异方差-稳健的标准误。现在有什么结论，为什么？
(vii)利用所有三年数据，并用固定效应法估计模型。在分析中包含得克萨斯。与仅使用1990年和1993年数据的估计相比，讨论威慑效应的大小和统计显著性。
本题利用INTQRT.RAW中的数据。
(iii)现在请你估计协整参数， 而不是把它设为1。再利用最后16个季度的数据求出样本外RMSE。它与第(i)部分和第(ii)部分中的结果有什么不同？
(iv)如果你想要预测的是r6而不是△r6，你的结论会有所变化吗？请解释。
考虑某个具体问题时，你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络（）。
A.把除了最后一层外所有的层都冻结，重新训练最后一层
B.对新数据重新训练整个模型
C.只对最后几层进行调参（finetune）
D.对每一层模型进行评估，选择其中的少数来用
