A.预测对象不发生变化
B.影响预测对象发展变化的因素只能有一个
C.预测对象的变化没有递增或递减的趋势
D.影响预测对象过去发展的因素,在很大程度上也将决定其未来的发展
A.样本越少,模型的方差越大
B.如果模型性能不佳,可减少样本多样性进行优化
C.增加数据可以减少模型方差
D.样本越多,模型训练越快,性能越好
A.Ⅰ、Ⅲ
B. Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
C. Ⅲ、Ⅳ
D. Ⅱ、Ⅳ
A.Ⅰ、Ⅲ
B.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
C.Ⅲ、Ⅳ
D.Ⅱ、Ⅳ
A.I、Ⅲ
B.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
C.Ⅲ、Ⅳ
D.Ⅱ、Ⅳ
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?