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利用TRAFFIC2.RAW中的月度数据估计如下方程：：
prcfat是事故导致的死亡率，spdlaw是一个虚拟变量，当车速增大到每小时65英里时取1，而beltlaw是另一个虚拟变量，当强制性的安全带政策被履行时取1。由于数据是月度数据，因此回归中还包括一系列月度的虚拟变量(未写出)以及失业率和一个月中的周末数(也未写出)。方程中的标准差是OLS估计中得到的标准差。
(i)通过上面的静态模型，安全带政策对于事故导致的死亡率有什么长期影响？影响是否显著？如果要得到更小的标准差，你应该怎么做？
(ii)通过动态模型，安全带政策对于事故导致的死亡率有什么长期影响？这个结果与静态模型中得到的结果相比有什么不同？
(iii)当二阶滞后项prcfat-2和一阶滞后项prcfat-1同时加入到模型中时，prcfat-2的系数是0.098，而标准差是0.110。在这种情况下，prcfat-2是否需要加入到模型中？
A.水平荷载作用下柱端控制截面的弯矩增大
B.竖向荷载作用下柱端控制截面的弯矩增大
C.水平荷载作用下柱端中部的弯矩增大
D.竖向荷载作用下柱端中部的弯矩增大
A.在oCPC二阶情况下，优化中心会继续推送“提升关键词出价避免展现受限”卡片
B.不同关键词的竞争激烈程度不一样，因此每个关键词的最低展现价格是不同的
C.关键词低于最低展现价格是，关键词状态列会显示为“展现受限”
D.优化中心查找账户中所有非oCPC二阶情况下，出价低于最低展现价格的关键词，推送出“提升关键词出价避免展现受限”卡片
利用MINWAGE.RAW中的数据，利用sector314(Footwear，ExceptRubber)。
(i)估计就业增长gemp314的一个AR(1)模型。滞后项在理论上和数值上是否显著？
(ii)将工资增长的一阶滞后项加入到AR(1)模型，检验工资增长与就业增长之间的格兰杰因果关系是否显著？你可以从中得到什么结论？
(iii)向模型中加入就业增长的二阶滞后项，并做格兰杰因果检验。你的结论是否改变？
(i)估计工业生产百分比变化(以年变化率来报告) pc ip， 的一个AR(3) 模型。证明二阶和三阶滞后在2.5%的显著性水平上是联合显著的。
(ii)在第(i) 部分估计的方程中增加pcspr的一阶滞后。它是统计显著的吗？就工业生产的增长与股票价格的变化之间的格兰杰因果关系而言，这个结果告诉了你什么？
(iii)重做第(ii)部分，并得到一个异方差-稳健的!统计量。这个稳健检验改变了你在第(ii)部分得到的结论吗？
