在random walk model里，如果没有b0,那么Yt=Y0+∑ut，如果有b0,那么Yt=Y0+ta+∑ut.我拿第二种情况问问题。

在老师的PPT里显示着，E(Yt)=E(Y0+ta+∑ut)=ta+Y0.

1.       我可以理解E(Y0)=0,但为什么E(ta)=ta? E(∑ut)=0?

2.       对于E(∑ut)=0，我个人的理解是：E(∑ut)=E(u1+u2+…+ut)=E(u1|X1)+E(u2|X2)+…+E(ut|xt)因为有经典回归假设E(ui|Xi)=0，所以上式=0，这样理解正确吗？

3.       根据经典回归假设，如果E(ui|Xi)=0，那么我可否认为∑(u1|X1)= ∑(u2|X2)=…=0?也就是对于一给定的X值，所有可能出现的u的总合为0。

4.       既然E(∑ut)=0，那么我认为∑ut=∑(u1+u2+…+ut)=∑(u1|X1)+∑(u2|X2)+…∑(ut|Xt)=0，这样正确吗？

5.       如果3是正确的，那为什么我们把∑ut作为stochastic component放在random walk mode里？而不是把它当作0删掉？

6.       计量经济学里，Y拔和E(Y)是两个不同的概念吗？我的理解是Y拔是所有观测到的样本的Y值得均值，而E(Y)是E(Yi|Xi),也就是给定某一X值之后所有可能出现的Y值的期望。这样理解正确吗？

请高手解答。详细些,我计量经济学学的不是很好，感觉很多基础的东西都没弄懂。但是关系到我马上要到的期末考，所以解答的人请耐心，many thanks！！！想了一晚上想的头都痛了。尤其是第4个问题，谢指教！！