在计量经济模型中，加入虚拟变量的途径有两种基本类型：一是（）；二是（）。

A.外生变量

B.虚拟变量

C.内生变量

D.前定变量

A.解释变量两两不相关，那么不存在多重共线性

B.所有的t检验都不显著，那么说明模型总体是不显著的

C.有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义

D.存在严重的多重共线性的模型不能用于构造分析

本题需要使用ELEM 94-95中的数据， 也可参见计算机习题C 4.10。（i) 利用所有数据， 将lavg sal对

本题需要使用ELEM 94-95中的数据， 也可参见计算机习题C 4.10。

(i) 利用所有数据， 将lavg sal对bs， lenrol， Istaff和lunch进行回归。报告bs的系数及其常用标准误和异方差-稳健标准误。你对的经济显著性和统计显著性得到什么结论？

(ii)现在去掉四个bs＞0.5的观测，即平均福利(假设)占平均薪水50%以上的观测。bs的系数又是多少？利用异方差-稳健标准误来判断，它在统计上显著吗？

(iii)验证bs＞0.5的四个观测分别为68、1127、1508和1670。为它们各定义一个虚拟变量。(你可以称它们为d68、d1127、d 1508和d 1670.) 把它们添加到第(i) 部分的回归中， 验证其他变量的OLS系数及其标准

误与第(ii)部分中的结果相同。在5%的显著性水平上，这四个虚拟变量中哪个变量的t统计量在统计上显著不等于0？

(iv)在这个数据集中，验证第(iii)部分回归中具有最大学生化残差(该虚拟变量的t统计量最大)的数据点对OLS估计值具有很大的影响。(即利用除去具有最大学生化残差的数据点之外的所有观测进行OLS回归。)依次去掉bs＞0.5的每个观测都具有重要影响吗？

(v) 即便在大样本中， 就OLS对单个观测的敏感性而言， 你有何结论？

(vi) 在第(iji) 部分， 验证LAD估计量对包含这些观测不是很敏感。

A.样本资料的限制

B.经济变量相关的共同趋势

C.解释变量不具有内生性

D.模型设定不谨慎

件做出捐助响应， 这个变量就等于1.变量resp last也是一个虚拟变量， 如果一个人对慈善组织前面的邮件做出捐助响应， 这个变量就等于1。avggift表示过去的平均捐助额(以荷兰盾为单位) ， propres p表示此人对过去慈善组织寄来的邮件做出捐助响应的次数比例。

(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.经济变量之间往往存在同方向的变化趋势

B.经济变量之间往往存在着密切的关联

C.在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性

D.在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性

E.以上都不正确

对于计量模型中的一个方程而言，方程中的变量可以分为（)变量和（)变量。

A.异方差性

B.自相关

C.不完全的多重共线性

D.完全的多重共线性

A.模型包含有随机解释变量

B.样本容量太小

C.非一阶自回归模型

D.含有滞后的被解释变量

E.包含有虚拟变量的模型

利用计量经济软件Stata中的“聚类”选项， 便得到表14.2中混合OLS估计值充分稳健[即对复合误差（

v_it：t=1，……，T)中的序列相关和异方差性保持稳健]的标准误为：

(i)这些标准误与非稳健标准误相比一般如何？为什么？

(ii)混合0LS的稳健标准误与RE的标准误相比如何？解释变量是否随时间变化有什么关系吗？

利用经济计量模型进行预测有两种方式，即（)和（)。