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更多“利用主教材例11.8中给出的计算公式,计算珍珠港日1941年…”相关的问题
教材例13.9并利用CRIME4.RAW中的数据。
(i)假定你在做差分以消除非观测效应后，认为Alog(polpc)与Alog(crmrte)是同时决定的;特别是犯罪的增加与警察人数的增加有关。这对解释教材方程(13.33)中Alog(polpc)的正系数有何帮助？
(ii)变量taxpc表示全县人均征税量。将它排除在犯罪方程之外看上去合理吗？
(iii)在包括了潜在的工具变量Alog(taxpc)后，利用混合OLS估计Alog(polpc)的约简型。Alog(taxpc)看起来是一个很好的备选ⅣV吗？
(iv)假设在几年后，北卡罗来纳州资助某些县扩大其警察规模。你如何利用这个信息估计增加的警察对犯罪率的影响？
算下列条件下的源电压增益Aro=v0/vn：
这种可能性，利用NYSE.RAW中的数据估计
用标准格式报告结果。
(ii)陈述并检验E(returnt，Ireturnt-1)不取决于returnt-1这一虚拟假设。(提示：这里要检验两个约束。)你有何结论？
(iii)从模型中去掉returnt-1，但增加交互作用项returnt-1，returnt-2。再来检验有效市场假设。
(iv)基于过去股票收益进行股票每周收益的预测，有何结论？
预测车数的方法，以铁路为例，其计算公式为：重货计划期发运车数＝计划期某重货发运量÷30吨。()
A．正确
B．错误
用到CONSUMP.RAW中的数据。
(i)在教材例16.7中，用教材15.5节的方法检验在估计教材(16.35)时的那个过度识别约束。你的结论是什么？
(ii)由于潜在的数据度量问题和信息滞后，坎贝尔和曼昆(CampbellandMankiw，1990)使用所有变量的二阶滞后值作为工具变量。只用
，作为工具变量重新估计教材(16.35)。这些估计值与教材(16.36)中的那些估计值相比如何？
(iii)将gy，对第(ii)部分的Ⅳ回归，并检验gy，与它们是否充分相关。这一点为什么重要？
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。
