选择预测模型，如果数据样本呈现某种曲线趋势，就应选用相应的一元线性回归预测模型。（)

A.采集

B.存取

C.挖掘

D.基础架构

A.预测对象不发生变化

B.影响预测对象发展变化的因素只能有一个

C.预测对象的变化没有递增或递减的趋势

D.影响预测对象过去发展的因素，在很大程度上也将决定其未来的发展

A.样本越少，模型的方差越大

B.如果模型性能不佳，可减少样本多样性进行优化

C.增加数据可以减少模型方差

D.样本越多，模型训练越快，性能越好

A.Ⅰ、Ⅲ

B. Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

C. Ⅲ、Ⅳ

D. Ⅱ、Ⅳ

A.Ⅰ、Ⅲ

B.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

C.Ⅲ、Ⅳ

D.Ⅱ、Ⅳ

A.I、Ⅲ

B.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

C.Ⅲ、Ⅳ

D.Ⅱ、Ⅳ

对(许多美国工人可用的)401(k)养老金计划的出现是否提高了净储蓄，吸引了大量研究兴趣。数据集401KSUBS.RAW包含了有关净金融资产(nettfa)、家庭收入(ic)、是否有资格参与401(k)计划的二值变量(e401k)和其他几个变量的信息。

(i)样本中有资格参与一个401(k)计划的家庭比例是多少？

(ii)估计一个用收入、年龄和性别解释401(k)资格的线性概率模型。包括收入和年龄的二次项，并以通常形式报告结论。

(iii)你认为401(k)资格独立于收入和年龄吗？性别呢？请解释。

(iv)求第(ii)部分中估计的线性概率模型的拟合值。有小于0或大于1的拟合值吗？

(v)利用第(iv)部分中的拟合值e401k₁，定义e401k₁在e401k≥0.5时取值1，并在2e401k＜0.5时取值0。在9275个家庭中，预计有多少家庭有资格参与401(k)计划？

(vi)对于没有资格参加401(k)的5638个家庭，利用预测值e401k₁，预测其中有多大比例没有401(k)？对于有资格参加401(k)的3637个家庭，其中有多大比例的家庭有401(k)？(如果你的计量经济软件具有“制表”命令更好。)

(vii)总正确预测比约为64.9%。给定第(vi)部分的答案，你认为这是模型好坏的一个完备描述吗？

(viii)在线性概率模型中增加一个解释变量pira。其他条件不变，若一个家庭有某人拥有个人退休金账户，一个家庭有资格参与401(k)计划的估计概率会提高多少？在10%的显著性水平上，它统计显著异于0吗？

利用NYSE.RAW中的数据。

(i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u²t在整个样本中的平均值、最小值和最大值。

(ii)利用OLS残差平方估计如下的异方差性模型

报告估计系数、标准误、R²和调整R²。

(ii)将条件方差描述成滞后return_-1的函数。方差在return_，取何值时最小？这个方差是多少？

(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教材例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差？请解释。

(vi)在教材方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后ut-22。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？

A.管件参数

B.管道视图范围

C.过滤器

D.管道的属性

A.指数外延预测模型

B.皮尔生长曲线预测模型

C.龚柏兹预测模型

D.经验公式法