题目内容
（请给出正确答案）
在正文中给出的说明性工资生产率回归(12.5.1)中使用科克伦-奥克特两步法，并将结果与迭代法所得到的结果进行比较。特别注意在变换中对第一次观测的处理。
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估计p：科克伦-奥克特迭代程序。作为对此程序的一个说明，考虑双变量模型：
及AR(1)模式
于是科克伦和奥克特推荐如下步腺来估计ρ。
(1)用通常的OLS方法估计方程①并得到残差ut。顺便指出，你可以在模型中包含不止一个X变量。
(2)利用第1步得到的残差做如下回归：
这是方程②在实证中的对应表达式。
(3)利用方程③中得到的
，估计广义差分方程(129.6)。
(4)由于事先不知道方程③中得到的
是不是ρ的最佳估计值，所以把第3步中得到的
值代入原回归①，并得到新的残差解
为
(5)现在估计如下回归
它类似于方程③，并给出p的第二轮估计值。由于我们不知道p的第二轮估计值是不是真实p的最佳估计值，所以我们进入第三轮估计，如此等等。这正是科克伦-奧克特程序被称为迭代程序的原因。我们该把这种(愉快的)轮回操作进行到什么程度呢？一般的建议是，当p的两个相邻估计值相差很小(比如不是0.01或0.005)时，便可停止迭代。在工资-生产率一例中，在停止之前约需要3次迭代。
a.利用科克伦-奥克特迭代程序，估计工资生产率回归(12.5.2)的p.在得到ρ的“最终”估计值之前需要多少次迭代？
b.利用a中得到的p的最终估计值，在去掉第一次观测和保留第一次观测的情况下，估计工资生产率回归。结果有何差异？
c.你认为在变换数据以解决自相关问题时保留第一次观测重要吗？
关。
(ii)用迭代的科克伦-奥卡特方法重新估计这个模型。长期倾向的新估计值是多少？
(iii)用迭代C0求出LRP的标准误。(这要求你估计一个修正方程。) 判断LRP估计值在5%的水平上是否统计显著异于1？
利用PHILLIPS.RAW中的数据回答本题。
(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。将月的估计值与表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？民的PW和CO估计值有多相似？
参考表12-2中的铜业数据。
(1)a.根据这些数据，估计以下回归模型：
，并解释所得结果。
b.求出上述回归的残差和标准化残差并作图。你能对这些残差中是否有自回归做些什么猜测？
c.估计德宾-沃森d统计量并对数据中可能出现的自相关性质作出评论。
d.做游程检验，看你的答案是否不同于刚才在c中所得到的结果。
e.你怎样辨别AR(p)过程是否比AR(1)过程更好地描述自相关？
(2)如果该题的结果表明存在序列相关：
a.用科克伦-奥克特两步程序，估计可行GLS或广义差分回归，并比较你所得的结果。
b.如果估计自a的科克伦-奥克特法的ρ值和从d统计量估计得的结果相差较大，你将选择哪一个估计ρ的方法，为什么？
