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更多“管理信息系统逻辑模型的动态部分是（）。”相关的问题
A.系统分析员更多关注应用逻辑，而不太关注用户界面
B.用户对系统的“第一印象”往往来自用户界面
C.用户界面的美观程度、支持系统、易学程度都是用户首先感受的
D.动态模型着重表示应用系统的业务逻辑
A.参数平方和作为模型目标函数的一部分
B.参数绝对值之和作为模型目标函数的一部分
C.Lasso回归
D.在模型训练时，随机丢弃部分参数以达到正则化效果
E.岭回归
F.逻辑回归
A.管网水力模型
B.排水管网管理信息系统
C.全球定位系统
D.污水信息系统
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？
A.逻辑能力要求高
B.需要计算机或软件工程以外的某一业务领域的知识
C.沟通能力要求高
D.编程技术要求高
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gwage232t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gemp232t它是统计显著的吗？
(iv)与不包含gwage232t-1和gemp232t-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gnwaget对gwage232t-1和gep232t-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。
