在研究IS-LM模型中，我们主要讨论的两个市场均衡是（)。

利用PHILLIPS.RAW中的数据，但只到1996年。

(i)在教材例11.5中，我们假定自然失业率是常数。在另一种形式的附加预期的菲利普斯曲线中，自然失业率受历史失业水平的影响。最简单的情况是，t时期的自然失业率与unem_t-1，相等。如果我们假定适应性预期，便得到一个通货膨胀和失业率都是一阶差分形式的菲利普斯曲线：估计这个模型，以常见格式报告结果，并讨论β₁的符号、大小和统计显著性。

(ii)教材(11.19)和第(i)部分中的模型，哪一个对数据拟合得更好？说明理由。

在近来的一篇论文中，埃文斯和施瓦布(EvansandSchwab，1995)研究了就读于天主教高中对将来读大学的概率所产生的影响。为具体起见，令college为二值变量，如果读大学则等于1，否则为0。令CahHS也为二值变量，如果就读于天主教高中则等于1.一个线性概率模型是：

college=β₀+β₁CathHS+其他因素+u

其中其他因素包括性别、种族、家庭收入和父母的受教育程度。

(i)为什么CathHS可能与u相关？

(ii)埃文斯和施瓦布拥有关于每个学生在大二时进行的标准化测验成绩数据。我们用这些变量能做些什么，以改进就读于天主教高中在其余条件不变情况下的估计值？

(iii)令CathRel为二值变量，若学生是天主教徒则等于1。讨论它成为前面方程中CathHS的一个有效的ⅣV所需要的两个要求。其中哪个可加以检验？

(iv)不足为奇，作为天主教徒对是否就读于一所天主教高中有显著的影响。你认为CathRel作为CathHS的工具变量令人信服吗？

A.乙校长：“我曾经为这个课题申请经费进行了组织协调，并主持过这个课题的研讨会。”

B.丙学生：“我曾经为甲教授的这项研究查找资料，还帮他抄写过一部分手稿。”

C.丁讲师：“我曾经撰写过该书的两章，尽管甲教授后来对这两章作了较大的修改，但基本保持了原稿的结构和内容。”

D.戊教授：“甲教授在研究这个课题时，曾多次与我讨论有关的学术问题，我提出的一些意见已被他采纳。”

经济学可以在同一模型中同时讨论效率与公平的问题。()

A.ΔG/(1-MPC)

B.大于0且小于ΔG/(1-MPC)

C.ΔG

D.0

A.企业内部报告系统

B.市场营销情报系统

C.市场营销研究系统

D.市场营销分析系统

对于极端凯恩斯主义的IS-LM模型，当经济处于萧条时，下列说法正确的是（）。

A．对私人投资不产生“挤出效应”；宜采取扩张性的财政政策

B．对私人投资不产生“挤出效应”；宜采取扩张性的货币政策

C．对私人投资产生完全的“挤出效应”；宜采取扩张性的财政政策

D．对私人投资产生完全的“挤出效应”；宜采取扩张性的货币政策

生态学的基本视角是()。

A．整体观和综合观

B．统计分析和模型研究

C．与其他科学结合

D．向宏观和微观两个方向发展

下面这个模型是比德尔和哈默梅什(BiddleandHamermesh，1990)所用多元回归模型的一个简化版本，原模型研究睡眠时间和工作时间之间的取舍，并考察影响睡眠的其他因素：

sleep=β₀+β₁totwrk+β₂educ+β₃age+u

其中，sleep和totwrk都以分钟/周为单位，而educ和age则以年为单位。(也可参见计算机练习C3。)

(i)如果成年人为工作而放弃睡眠，β₁的符号是什么？

(ii)你认为β₂和β₃的符号应该是什么？

(iii)利用SLEEP75.RAW中的数据，估计出来的方程是

sleep=3638.25-0.148totwrk-11.13educ+2.20age

n=706,R²=0.113.

如果有人一周多工作5个小时，预计sleep会减少多少分钟？这是一个很大的舍弃吗？

(iv)讨论educ的估计系数的符号和大小。

(v)你能说totwrk，educ和age解释了sleep的大部分波动吗？还有什么其他因素可能影响花在睡眠上的时间？它们与totwrk可能相关吗？