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[主观题]
在一个具有K个方程的模型系统中，任何一个方程被识别的充分必须条件是：所有不包含在这个方程中变量的参数矩阵的秩等于()，这称为识别的()。
在一个具有K个方程的模型系统中，任何一个方程被识别的充分必须条件是：所有不包含在这个方程中变量的参数矩阵的秩等于（)，这称为识别的（)。
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其中，PRICEl表示门票价格(可能以真实价格度量，比如通过地区消费者价格指数进行平减)，WINPERCl表示球队当前获胜的概率，RIVALl表示一个标志着比赛是否势均力敌的虚拟变量，而WEEKEND表示一个标志着球赛是否在周末进行的虚拟变量。I表示自然对数，所以这个需求函数具有常价格弹性。
(i)为什么在这个方程中有一个时间趋势是个好想法？
(ii)门票供给由体育馆的容量所固定;假定这个供给10年不变。这意味着供给的数量不随价格而变化。这意味着价格在这个需求方程中必然是外生变量吗？(提示：回答是否定的。)
(iii)假设门票的名义价格缓慢变化(如在每个赛季之初)。体育委员会部分基于上赛季的平均售票和该队上赛季的胜率来选择价格。在什么样的条件下，上个赛季的胜率(SEASt-1)是IPRICEt一个有效的工具变量？
(iv)在方程中包括男子篮球比赛的真实价格(的对数)看起来合理吗？请解释。经济理论预测其系数的符号是什么样的？你能想到另外一个与男子篮球相关而又属于女子观众方程的变量吗？
(v)如果你担心某些序列(特别是IATTEND和IPRICE)有单位根，你如何改变所估计的方程？
(vi)如果某些比赛的门票售空，这会导致估计需求方程出现什么问题？(提示：如果门票售空，你一定观察到真实需求了吗？)
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？
(1)由n个部件串接的系统，当部件k配置j个备件时,该部件正常工作的概半及费用均已知,在总费用不超过给定值的条件下，建立使系统的可靠性最大的模型。
(2)设n=3且每个部件至多配置3个备件,部件k配置j个备件时正常工作的概率pkj及费用ckj如下：
总费用不超过10,如何配置各部件的备件数使系统的可靠性最大？
考虑一个用企业年销售额、股本回报率(roe，以百分数表示)和企业股票的回报(ros，以百分数表示)来解释CEO薪水的如下方程：
(i)用模型参数来表述如下原假设：在控制了sales和roe后，ros对CEO的薪水没有影响。再给出备择假设的参数表述：股票市场更好的业绩会提高CEO的薪水。
(ii)使用CEOSAL1.RAW中的数据，通过OLS可以得到如下方程：
如果ros提高50个百分点，预计salary会提高多大比例？ros对salary具有实际上很大的影响吗？
(iii)检验ros对salary没有影响的原假设，备择假设是具有正效应。在10%的显著性水平上进行检验。
(iv)你最后会在一个用企业业绩表示CEO报酬的模型中包括ros吗？给出你的解释。
利用401KSUBS.RAW中的数据。
(i)计算样本中netta的平均值、标准差、最小值和最大值。
(ii)检验假设：平均netta不会因为401(k)资格状况而有所不同，使用双侧备择假设。估计差异的美元数量是多少？
(iii)根据第7章的计算机练习C7的第(ii)部分，e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的，起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e401k作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在，估计401(k)资格的美元效应是多少？
(iv)在第(ii)部分估计的模型中，增加交互项e401k(age-41)和e401k-(age-41)2。注意样本中的平均年龄约为41岁，所以在新模型中，e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著？
(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值，401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗？请解释。
(vi)现在，从模型中去掉交互项，但定义5个家庭规模虚拟变量：fsizel，fsize2，fsize3，fsize4和fsize5。对有5个或5个以上成员的家庭，fsize5等于1。在第(ii)部分估计的模型中，增加家庭规模虚拟变量，记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗？
(vii)现在，针对模型
在容许截距不同的情况下，做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR，从第(iv)部分得到，因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和
其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白，无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率)，而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此，带检验的约束个数是q=20，而且无约束模型的df为9275-30=9245。
对(许多美国工人可用的)401(k)养老金计划的出现是否提高了净储蓄，吸引了大量研究兴趣。数据集401KSUBS.RAW包含了有关净金融资产(nettfa)、家庭收入(ic)、是否有资格参与401(k)计划的二值变量(e401k)和其他几个变量的信息。
(i)样本中有资格参与一个401(k)计划的家庭比例是多少？
(ii)估计一个用收入、年龄和性别解释401(k)资格的线性概率模型。包括收入和年龄的二次项，并以通常形式报告结论。
(iii)你认为401(k)资格独立于收入和年龄吗？性别呢？请解释。
(iv)求第(ii)部分中估计的线性概率模型的拟合值。有小于0或大于1的拟合值吗？
(v)利用第(iv)部分中的拟合值e401k1，定义e401k1在e401k≥0.5时取值1，并在2e401k＜0.5时取值0。在9275个家庭中，预计有多少家庭有资格参与401(k)计划？
(vi)对于没有资格参加401(k)的5638个家庭，利用预测值e401k1，预测其中有多大比例没有401(k)？对于有资格参加401(k)的3637个家庭，其中有多大比例的家庭有401(k)？(如果你的计量经济软件具有“制表”命令更好。)
(vii)总正确预测比约为64.9%。给定第(vi)部分的答案，你认为这是模型好坏的一个完备描述吗？
(viii)在线性概率模型中增加一个解释变量pira。其他条件不变，若一个家庭有某人拥有个人退休金账户，一个家庭有资格参与401(k)计划的估计概率会提高多少？在10%的显著性水平上，它统计显著异于0吗？
利用WAGEPAN.RAW中的数据。
(i)考虑非观测效应模型
(ii)用FD估计第(i)部分中的方程，并检验不同时期的教育回报没有变化的原假设。
(iii)利用一个足够稳健的检验，也就是容许FD误差Δuir中存在任何形式的异方差和序列相关的检验，检验第(ii)部分中的假设。你的结论有变化吗？
(iv)现在，容许是否加入工会的差别(与受教育水平一起)在不同时期有所变化，用FD估计这个方程。1980年加入工会与不加入工会的估计工资差别是多少？1987年呢？这个差别在统计上显著吗？
(v)检验工会关系差别在不同时期没有发生变化的原假设，并根据你对第(iv)部分的回答讨论你的结论。
设系统的闭环特征方程如下
当a取不同值时，系统的根轨迹(0＜K＜∞)是不同的。若出现根轨迹有一个、有两个和没有分离点三种情况,试分别确定每种情况下a的范围,并作出其根轨迹图。
试设计一个算法,利用T公司提供的m个补丁程序,将原软件修复成一个没有错误的软件,并使修复后的软件耗时最少.
算法设计:对于给定的n个错误和m个补丁程序,找到总耗时最少的软件修复方案.
数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件第1行有2个正整数n和m,n表示错误总数,m表示补丁总数(1≤n≤20,1≤m≤100).接下来m行给出了m个补丁的信息.每行包括一个正整数,表示运行补丁程序i所需时间以及2个长度为n的字符串,中间用个空格符隔开.在第1个字符串中,如果第k个字符bk为“+”,则表示第k个错误属于B1[i],若为“-”,则表示第k个错误属于B2[i],若为“0”,则第k个错误既不属于B1[i]也不属于B2[i],即软件中是否包含第k个错误并不影响补丁i的可用性.在第2个字符串中,如果第k个字符bk为“+”,则表示第k个错误属于F1[i],若为“-”,则表示第k个错误属于F2[i],若为“0”,则第k个错误既不属于F1[i]也不属于F2[i],即软件中是否包含第k个错误不会因使用补丁i而改变.
结果输出:将总耗时数输出到文件output.txt.如果问题无解,则输出0.
用到SMOKE.RAW中的数据。
(i)估计抽烟影响年收入(可能通过因病损失的工作日或生产力效应)的一个模型是
其中，cigs表示平均每天抽烟的数量。你如何解释民？
(ii)为了反映香烟消费可能与收入同时决定，一个香烟需求方程是
其中，cigpric表示每包香烟的价格(美分)，而restaurn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p，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(cigprc)和restaurn在约简型中显著吗？
(vi)现在用2SLS估计收入方程。讨论的估计值与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？
