题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
为了分析数据不确定性可能在预测中引入的误差，需要对历史功率数据和历史同期预测功率数据进行（)。
A.协方差校验
B.相关性校验
C.随机误差校验
D.指数校验
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A.协方差校验
B.相关性校验
C.随机误差校验
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更多“为了分析数据不确定性可能在预测中引入的误差，需要对历史功率数…”相关的问题
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？
A．不确定性分析
B．盈亏平衡分析
C．敏感性分析
D．概率分析
(i)用虚拟变量demwins来代替教材(10.23)中的demvote，并用通常的格式报告结果。哪些因素影响获胜概率？请用截至1992年的数据。
(ii)有多少个拟合值小于0？有多少个拟合值大于1？
(iii)采用下面的预测规则：如果demwins＞0.5，你就可以预测民主党会获胜;否则，共和党将获胜。那么，在这20次选举中，这个模型有多少次正确地预测了实际结果？
(iv)代入1996年的解释变量值。预测克林顿赢得这次选举的可能性有多大。事实上，克林顿获胜了，你的预测结果是否与事实相符？
(v)对误差中的AR(1)序列相关，做异方差-稳健：检验。你有何发现？
(vi)求出第(i)部分中估计值的异方差-稳健标准误。!统计量有什么明显的变化吗？
使用RDCHEM.RAW中的数据，通过OLS得到如下方程
(i)sales对rdintens的边际影响在什么时候开始变成负的？
(ii)你会在模型中保留二次项吗？请解释。
(iii)定义salesbil为以十亿美元计的销售额：salesbil=sales/1000。用xlesbi和salesbil²作为自变量重写估计方程。务必报告标准误和R²。[提示：注意salesbil²=sales²/(1000)²。]
(iv)为了报告结果，你更喜欢哪个方程？
a．时间序列分析。
b，排队论。
c．线性规划。
d，敏感性分析。
风险具有（）等特征。
A.客观存在性、确定性、可预测性、结果双重性
B.客观存在性、不确定性、可预测性、结果双重性
C.客观存在性、不确定性、不可预测性、结果双重性
D.客观存在性、确定性、不可预测性、结果双重性
风险的重要特征是它的不确定性和()，不易被人们感受到或了解到。
A．潜在性
B．不可预测性
C.负面性
D.可测性
利用401KSUBS.RAW中的数据。我们感兴趣的方程是一个线性概率模型
这里的目标是要检验参与一项401(k)计划与拥有一个个人退休金账户(IRA)是否有替换关系。因此，我们想估计β1。
(i)用OLS估计方程，并讨论p401k的估计影响。
(ii)为了估计这两种不同类型的退休储蓄计划在其他条件不变情况下的替换关系，使用普通最小二乘法可能存在什么问题？
(iii)变量e401k是一个二值变量，并在一个工人有资格参与一项401(k)计划时取值1。解释欲使e401k成为p401k的一个有效Ⅳ所需要的条件。这些假定看起来合理吗？
(iv)估计p401k的约简型方程，并验证e401k与p401k具有显著的偏相关。因为约简型也是一个线性概率模型，所以使用一个异方差-稳健的标准误。
(v)现在，用Ⅳ估计结构方程，并将β1的估计值与OLS估计值相比较。你同样应该到异方差-稳健的标准误。
(vi)利用一个异方差-稳健的检验，检验如下虚拟假设：p401k实际上是外生的。
