题目内容
（请给出正确答案）
(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？
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更多“考虑教材例10.6中那种形式的费尔模型。现在，我们不去预测民…”相关的问题
(i)将每个δj的公式代入分布滞后模型，并把它写成用γh表示的模型，h=0，1，2。
(ii)解释你用来估计γh的回归方程。
(iii)上面的多项式分布滞后模型是一般模型的一个约束形式。它受到了多少个约束？你如何来检验它们？(提示：用F检验。)
r)。考虑教材(11.29)中模型的一个简单扩展：
它允许生产力增长率的提高对工资增长率既有当期的影响又有滞后的影响。
(i)利用EARNS.RAW中的数据估计这个方程，并用标准形式报告结果。goutphr的滞后值统计显著吗？
(ii)如果β1+β2=1，生产力增长率的一个永久性提高会在一年后完全反映到更高的工资增长率上。相对于双侧备择假设检验H0:β1+β2=1。
(iii)模型中需要goutphrt-2吗？说明理由。
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.最终开发完成的软件包括哪些制品形式
B.软件运行环境存在哪些类型的物理节点
C.不同的节点之间的连接和通信形式是什么
D.物理节点应采用本地部署，还是考虑采用云计算环境上进行部署
在检验教材例18.5中gfr和pe之间的协整过程中，在教材方程(18.32)中添加t2并求出OLS残差。在增广DF中包含一阶滞后。新的结论是什么？这个检验的5%临界值是-4.15。
在简单回归模型教材(5.16)中，我们在前4个高斯-马尔科夫假定下证明了，形如教材(5.17)的估计量是斜率β1的一致估计量。给定这样一个估计量，定义β1，的一个估计量为
。
证明plimβ0=β0
