A.残差平方和SSe=19
B.判定系数R2为0.81
C.估计标准差为0.9
D.样本相关系数R为0.9或-0.9
利用NYSE.RAW中的数据回答本题。
(i) 估计方程(12.47) 中的模型并求OLS残差平方。求在整个样木中的平均值、最小值和最大值。
(ii) 利用OLS残差平方估计如下的异方差模型
报告估计系数、标准误、R²和调整R²。
(iii) 将条件方差描述成滞后return-1的函数。方差在return-1取何值时最小?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例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差?请解释。
(vi)在方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后。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?
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?
(i) 估计一个将respond与resplast和avggift联系起来的线性概率模型。以通常的形式报告结果, 并解释变量resplast的系数。
(ii)过去捐助的平均水平看来会影响做出捐助响应的概率吗?
(iii) 在模型中增加变量propres p并解释其系数。(这里须注意, propresp增加1是最大可能变化。)
(iv) 在回归中增加propres p以后, resp last的系数有何变化?这讲得过去吗?
(v) 在模型中增加每年寄出邮件的数量mail year。它的估计影响有多大?为什么它不是邮件数量对响应的因果关系的一个较好的估计?
A.一元线性回归分析
B.二元线性回归分析
C.多重线性回归分析
D.自回归预测分析
使用CARD.RAW中的数据。
(i)教材表15-1中,教育回报的IV和OLS估计值之间的差异从经济学的角度来说是重要的。从教材(15.32)中得到约简型残差v。(回归中包含的其他变量可参见教材表15-1。)用这些来检验educ是否外生;也就是说,判断OLS与Ⅳ之间的差异在统计上是否显著。
(ii)增添nearc2作为工具,用2SLS估计方程。educ的系数变化很大吗?
(iii)检验第(ii)部分中的单个过度识别约束。
数;(2)计算回归平方和及总的平方和;(3)计算估计标准误差。