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main()
{
inti,m,t=l,s=0;
for(i=1;i<=101;[5])
{[6];s=s+m;[7];}
printf("%d/n",s);
}
main()
{
inti,m,t=l,s=0;
for(i=1;i<=101;[5])
{[6];s=s+m;[7];}
printf("%d/n",s);
}
B.语句不合法
C.语句可以执行,但没有计算结果
D.i 的值是字符E
(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程, 计算其异方差-稳健的标准误。将的95%的置信区间与非稳健的置信区间相比较。
(ii)由第(i)部分的回归计算拟合值。其中有没有哪个估计值小于0?有没有哪个估计值大于1?而这些情况对加权最小二乘估计的应用意味着什么?
B.3
C.4
D.编译时有错,无结果
(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。]
(i)求方程(8.35)中的OLS估计值。
(iv)第(iii)部分的结论对于求式(8.36)时建议使用的同方差形式有何含义?
(v)在容许方差函数被误设的情况下,求WLS估计值的确当标准误。
(i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log(expend A) 和
(ii)现在计算异方差性的布罗施-帕甘检验。使用F统计量的形式并报告P值。
(iii)同样利用F统计量形式计算异方差性的特殊怀特检验。现在异方差性的证据有多强?
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