在数据分布的描述分析上,方差和标准差度决定了数据分布是否遵循正态分布分析中,数值测度的()。
A.分布形状
B.离散程度
C.集中趋势
D.有效性
A.分布形状
B.离散程度
C.集中趋势
D.有效性
A.在λ非常小的情况下,偏差低,方差低
B.在λ非常小的情况下,偏差低,方差高
C.在λ非常小的情况下,偏差高,方差低
D.在λ非常小的情况下,偏差低,方差低
利用NYSE.RAW中的数据。
(i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u2t在整个样本中的平均值、最小值和最大值。
(ii)利用OLS残差平方估计如下的异方差性模型
报告估计系数、标准误、R²和调整R²。
(ii)将条件方差描述成滞后return-1的函数。方差在return_,取何值时最小?这个方差是多少?
(iii)为了预测动态方差,第(ii)部分的模型得到了负的方差估计值吗?
(v)第(ii)部分中的模型拟合效果比教材例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差?请解释。
(vi)在教材方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后ut-22。这个滞后看起来重要吗?这个ARCH(2)模型比第(ii)部分中的模型拟合得更好吗?
(i)利用WAGEPRC.RAW中的数据,估计第11章习题5中的分布滞后模型。用回归教材(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?
本题利用数据集401KSUBS.RAW, 仅考虑无子女的已婚夫妇(marr=1,fsize=2) 。
(i)用OLS估计方程
二次项通过减去inc和age的最小值而加以修正, 所以β是inc在inc=10时对net tfa的偏效应,β3是age在age=25时对ne nfa的偏效应。报告通常的标准误和异方差-稳健的标准误。
(ii)利用一个异方差-稳健的检验, 检验inc和age的联合显著性。
B.配置上,小型应急通信车优选越野性能好、载重量大、安全可靠的越野车型。小型应急通信车应全部加装卫星通信设备,卫星通信设备的配置以静中通为主,辅以动中通
C.配置上,应急通信基站车应选择国5及以上标准、成熟的商用底盘,一方面提升可靠性,另一方面在大型活动的提升品牌形象
D.地域分布上,小型应急通信车应以地市公司分散配置,方便机动调配
A.对调节对象输入端的干扰影响,输出量波动持续时间短
B.调节对象的标准形式为一个小惯性群和一个积分
C.无差度为1阶
D.最大超调量为8.1%
(i)考虑静态非观测效应模型
其中,enrolit表示学区总注册学生人数,lunchit表示学区中学生有资格享受学校午餐计划的百分数。(因此lunchit是学区贫穷率的一个相当好的度量指标。)证明:若平均每个学生的真实支出提高10%,则math4it约改变β1/10个百分点。
(ii)利用一阶差分估计第(i)部分中的模型。最简单的方法就是在一阶差分方程中包含一个截距项和1994~1998年度虚拟变量。解释支出变量的系数。
(iii)现在,在模型中添加支出变量的一阶滞后,并用一阶差分重新估计。注意你又失去了一年的数据,所以你只能用始于1994年的变化。讨论即期和滞后支出变量的系数和显著性。
(iv)求第(iii)部分中一阶差分回归的异方差-稳健标准误。支出变量的这些标准误与第(iii)部分相比如何?
(v)现在,求对异方差性和序列相关都保持稳健的标准误。这对滞后支出变量的显著性有何影响?
(vi)通过进行一个AR(1)序列相关检验,验证差分误差rit=Δuit含有负序列相关。
(vii)基于充分稳健的联合检验,模型中有必要包含学生注册人数和午餐项目变量吗?