题目内容
（请给出正确答案）
本题要用到TRAFFIC2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机习题11中曾被使用过。
(i)利用标准的迪基-富勒回归， 检验Itotacc， 是否具有单位根。在2.5%的显著性水平上， 你能拒绝单位根的存在吗？
(ii)现在，在第(i)部分的检验中增加两个滞后变化，并计算增广迪基-富勒检验。你得到什么结论？
(iii)在第(ii) 部分的ADF回归中增加一个线性时间趋势变量。现在情况又将如何？
(iv)根据第(i) 部分至第(ii) 部分的结论， 你认为对I to tacc， 的最好刻画是：一个Ⅰ(1)过程还是一个含有线性时间趋势的Ⅰ(O)过程？
(v)在一个ADF回归中， 利用两个滞后项来检验致死交通事故百分数pre fat是否存在单位根。在此情形中，包含一个线性时间趋势与否是否有关系？
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本题要用到WAGE2.RAW中的数据。
(i)考虑一个标准的工资方程
表述虚拟假设：多一年工作经历与在现在的岗位上多工作一年对log(wage) 具有相同影响。
(ii)在5%的显著性水平上，相对于双侧对立假设，通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的虚拟假设。你得到的结论是什么？
本题要用到MLB1.RAW中的数据。
(i)使用方程(4.31)中所估计的模型，并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会怎么样？hrunsyr的系数大小又会怎么样？
(ii)在第(i) 部分的模型中增加变量runsyr(每年垒得分)，fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数) 。这些因素中，哪一个是个别显著的？
(iii)在第(ii)部分的模型中， 检验bavg， fldperc和sbasesyr的联合显著性。
本题要用到HTV.RAW中的数据。
(i)考虑一个加入了父母受教育程度变量的工资方程
表述原假设：父亲与母亲的受教育程度对log(wage)具有相同影响。
(ii)估计第(i)部分中的模型，同时谈谈你对β，和队大小的看法。
(iii)在5%的显著性水平上，相对于双侧备择假设，通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的原假设。你得到的结论是什么？
在第4章习题11中， 利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型
所得到的R2为R2=0.353(n=177) 。若添加ceo ten2和cem ten2后， R2=0.375。此模型中是否有函数形式误设的证据？
本题用到CONSUMP RAW中的数据。
(i)在例16.7中，用15.5节的方法检验在估计式(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(Campbell and Mankiw， 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式(16.35)。这些估计值与(16.36)中的那些估计值相比如何？
(iii)将gvt对第(ii)部分的ⅣV回归，并检验8，与它们是否充分相关。这一点为什么重要？
本题用到OPENNESS.RAW中的数据。
(i) 由于log(pc inc) 在式(16.22) 和opn的约简型中都是不显著的， 所以将它从分析中去掉。用OLS和Ⅳ顶答在没有log(pc inc) 的情况下估计式(16.22) 。重要的结论有什么变化吗？
(ii) 仍将log(pei c) 放在分析之外， land或log(land) 是open更好的工具变量吗？(提示：将open对二者分别并同时回归。)
(iii) 现在回到式(16.22) 中， 在方程中增加虚拟变量oil并视之为外生变量。用IV估计方程。其他条件不所有变时，作为一个石油生产国对通货膨胀有影响吗？
本题用到SMOKE.RAW中的数据。
其中， cig pric表示每包香烟的价格(美分) ， 而restaur n表示一个二值变量， 并在这个人所定居的州有餐馆抽烟限制时等于1。假定这些变量对个人而言都是外生的，那么你预期y5和y6具有什么样的符号？
(iii)在什么样的条件下第(i)部分的收入方程可识别？
(iv)用OLS估计收入方程并讨论岛的估计值。
(v)估计cigs的约简型。(记住这就要求将cigs对所有外生变量回归。) log(cig pric) 和restaur n在约简型中显著吗？
(vi)现在用2SLS估计收入方程。讨论β1的估计值与OLS估计值的比较。
(vii)你认为香烟价格和餐馆抽烟限制在收入方程中是外生的吗？
(i)解释vote A 88的系数并讨论其统计显著性。
(ii)添加vote A 88对其他系数具有很大影响吗？
