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[主观题]

利用DIS(RIM.RAW中的数据回答本题。对新泽西和宾夕法尼亚的各个邮区, 搜集快餐店各种商品价格和

利用DIS(RIM.RAW中的数据回答本题。对新泽西和宾夕法尼亚的各个邮区, 搜集快餐店各种商品价格和

人口特征方面的数据。目的是想考察快餐店是否在黑人更集中的区域收取更高的价格。

(i)求出样本中prpblck和income的平均值及其标准差。prpblck和income的度量单位是什么?

(ii)考虑一个模型,用人口中黑人比例和收入中位数来解释苏打饮料的价格psoda:

利用DIS(RIM.RAW中的数据回答本题。对新泽西和宾夕法尼亚的各个邮区, 搜集快餐店各种商品价格

用OLS估计这个模型并以方程的形式报告结果, 包括样本容量和R。(报告估计值时不要使用科学计数法。)解释prpblck的系数。你认为它在经济上算大吗?

(iii) 将第(ii)部分得到的估计值与psoda对prpblck进行简单回归得到的估计值进行比较。控制收入变量后,这种歧视效应是更大还是更小了?

(iv)收入价格弹性为常数的模型可能更加适合。报告如下模型的估计值:

利用DIS(RIM.RAW中的数据回答本题。对新泽西和宾夕法尼亚的各个邮区, 搜集快餐店各种商品价格

(vi)求出1og(income)和prppov的相关系数。大致符合你的预期吗?

(vii)评价如下说法:“由于log(income)和prppov如此高度相关,所以它们不该进入同一个回归。”

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更多“利用DIS(RIM.RAW中的数据回答本题。对新泽西和宾夕法尼亚的各个邮区, 搜集快餐店各种商品价格和”相关的问题

第1题

华为云EI服务中,在loT方案中,实时接入消息数据的服务是什么()

A.数据仓库服务DWS

B.云数据迁移服务CDM

C.实时流计算服务C1oudStream

D.数据接入服务DIS

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第2题

用户可以通过表的数据预览模块,预览当前表的业务数据;根据列的分类信息,支持对预览的数据进行实时脱敏。下列选项中不属于数据预览支持的数据源类型为:()。

A.DWS

B.CSS

C.MRSHBase

D.DIS

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第3题

利用PHILLIPS.RAW中的数据回答本题。 (i)利用整个数据集,用OLS估计静态菲利普斯曲线方程并以

利用PHILLIPS.RAW中的数据回答本题。

(i)利用整个数据集,用OLS估计静态菲利普斯曲线方程并以常用形式报告结果。

(ii)从第(i)部分中求OLS残差ut并通过ut对ut-1的回归中求出p。(在这个回归中包含一个截距项没问题。)有序列相关的强烈证据吗?

(iii)现在通过迭代普莱斯-温斯顿程序估计静态菲利普斯曲线模型。将β1的估计值与表12.2中得到的估计值相比较。添加以后的年份,估计值有很大变化吗?

(iv)不用普莱斯-温斯顿检验,而是使用迭代科克伦-奥卡特检验。p的最终估计值有多相似?β1的PW和CO估计值有多相似?

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第4题

实现云下到云上批量数据迁移的EI服务是哪种()

A.数据接入服务DIS

B.云数据迁移服务CDM

C.实时流计算服务C1oudStream

D.数据仓库服务DWS

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第5题

本题利用WAGEPAN.RAW中的数据。(i)考虑非观测效应模型(iv)现在,容许是否加入工会的差别(与受教
本题利用WAGEPAN.RAW中的数据。(i)考虑非观测效应模型(iv)现在,容许是否加入工会的差别(与受教

本题利用WAGEPAN.RAW中的数据。

(i)考虑非观测效应模型

(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虚拟假设,并根据你对第(iv)部分的回答讨论你的结论。

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第6题

MEAPO1.RAW中的数据是2001年密歇根州的数据。利用这些数据回答如下问题。 (i)求出math4的最大值

MEAPO1.RAW中的数据是2001年密歇根州的数据。利用这些数据回答如下问题。

(i)求出math4的最大值和最小值。这个范围合理吗?请解释。

(ii)有多少学校在数学测试中有100%的通过率?占整个样本的百分比是多少?

(iii)有多少学校的数学通过率刚好是50%?

(iv)比较数学和阅读的平均通过率。哪个测试更难通过?

(v)求出math4和read4之间的相关系数。你得到的结论是什么?

(vi)变量exppp是平均每个学生的支出。求出exppp的平均值和标准差。你认为学生均支出存在大幅波动吗?

(vii)假设学校A平均每个学生支出6000美元,学校B平均每个学生支出5500美元。学校A的支出超过学校B的支出百分之多少?与根据自然对数之差近似的百分比差异100x[In(6000)-In(5500)]进行比较。

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第7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
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

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?

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第8题

利用MIN WAGE.RAW中232部门的数据回答如下问题。(i)证明l wage 232t 和lemp 232t 最好用I(1)
利用MIN WAGE.RAW中232部门的数据回答如下问题。(i)证明l wage 232t 和lemp 232t 最好用I(1)

利用MIN WAGE.RAW中232部门的数据回答如下问题。

(i)证明l wage 232t 和lemp 232t 最好用I(1) 过程来刻画。使用分别包含g wage 232和gel up 232的一阶滞后以及一个线性时间趋势的ADF检验。对这些序列中存在单位根还存有疑问吗?

(ii)在使用和不使用时间趋势的情况下, 容许在增广恩格尔-格兰杰检验中使用两个滞后项, 将lemp 232t 对hr age 232t 进行回归并进行协整检验。你得到什么结论?

(iii)现在将lemp 232t 对真实工资率的对数In v age 232t =l wage 232t -lept 和一个时间趋势进行回归。你发现存在协整吗?与使用名义工资相比,使用真实工资时,它们更“接近”协整吗?

(iv)第(iii)部分的协整回归中可能遗漏了哪些因素?

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第9题

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc
本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。

(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗?失业率也一样吗?

(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型,只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是,模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量:不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗?

(iii)评论如下命题:“在进行多元回归之前,我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分,因为这样做是一种安全策略,而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时,最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]

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第10题

利用TRAFFIC2.RAW中的数据。 (i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗?失

利用TRAFFIC2.RAW中的数据。

(i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗?失业率也一样吗?

(i)估计一个将prcfat的一阶差分Aprcfat与第10章的计算机练习C11第(vi)部分中同样变量相联系的多元回归模型,只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是,模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量;不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗?

(iii)评论如下命题:“在进行多元回归之前,我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分,因为这样做是一种安全策略,而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时,最好先做(如果你还没有做过的话)第10章的计算机练习C11第(vi)部分中的回归。]

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