的。
8.4引入虚拟解释变量的两种基本方式是什么？它们各适用于什么情况？
答：加入虚拟变量的途径有两种基本类型：一是加法类型；二是乘法类型。加法类型适用于截距效应的分析，乘法类型适用于斜率效应的分析。
8.5四种加法方式引入虚拟变量会产生什么效应？
答：四种加法方式引入虚拟变量均改变了截距，可以用于分析虚拟变量不同类之间的水平差异。
8.6引入虚拟被解释变量的背景是什么？含有虚拟被解释变量模型的估计方法有哪些？
答：某经济现象或活动受到多种因素的影响，需要对这一经济现象或活动进行是或否的判断或决策时，需要引入被解释变量。虚拟被解释变量模型的估计方法主要有线性概率模型估计和对数单位模型估计。
8.7设服装消费模型为：Yi??1??2D2??3D3??Xi?ui，其中，Xi为收入水平；Yi为年服装消费支出；D3??组的服装消费函数模型。
答：大专以下男性（D2?0,D3?0）服装消费模型：Yi??1??Xi?ui 大专以下女性（D2?1,D3?0）服装消费模型：Yi??1??2??Xi?ui 大专及大专以上男性（D2?0,D3?1）服装消费模型：Yi??1??3??Xi?ui 大专及大专以上女性（D2?1,D3?1）服装消费模型：Yi??1??2??3??Xi?ui 8.8利用月度数据资料，为了检验下面的假设，应引入多少个虚拟解释变量？ （1）一年里的12个月全部表示出季节模式。
（2）只有2月、6月、8月、10月和12月表现出季节模式。 答：（1）引入11个虚拟变量；（2）引入4个虚拟变量。
?1，大专及大专以上?0，其他，D2???1，女性?0，男性，试写出不同收入人群
第十章 时间序列计量经济模型
10.4 试述单位根检验的基本步骤。
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答：以DF检验为例：
1）根据所观察的数据序列，用OLS法估计一阶自回归模型 Yt=?Yt-1+?t
得到回归系数?的OLS估计：???? Yt-1Yt/? Y2t-1
2) 提出假设H0:???，检验统计量为常规t统计量，t=??????
3) 计算在原假设成立的条件下t统计量值，查DF检验临界值表得临界值，然后将t统计量值与DF检验临界值进行比较；若t统计量值小于DF检验临界值，则拒绝原假设H0:???，说明序列不存在单位根；若t统计量值大于或等于DF检验临界值，则接受原假设H0:???，说明序列存在单位根。
10.5 怎样判断变量之间是否存在协整关系？
答：检验是否存在协整关系的方法有两种：一种是基于回归残差的协整检验，也称单一方程的协整检验；另一种是基于回归系数完全信息的Johansen协整检验。这里，我们只阐述单一方程的EG两步法协整检验。
第一步，用OLS法做协整回归。首先检验时间序列{Y1t},{ Y2t},?{Ykt}
的单整次数。如果只含有两个变量序列，则两个变量的单整次数应该相同。其次用OLS法对回归方程Y1t=a+β2Y2t+?+βkYkt+ut进行估计，得到残差序列 et=Y1t-(a^+β^2Y2t+?+β^kYkt)。
第二步，检验et的平稳性。若et平稳，则时间序列是协整的，反之，
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?
则不是协整的。因为若时间序列不是协整的，则它们的任意线性组合都是非平稳的，因此残差将是非平稳的。换言之，对残差序列是否具有平稳性的检验，也就是对时间序列是否存在协整的检验。
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