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[主观题]

本题利用WAGEPAN.RAW中的数据。(i)考虑非观测效应模型(iv)现在,容许是否加入工会的差别(与受教

本题利用WAGEPAN.RAW中的数据。(i)考虑非观测效应模型(iv)现在,容许是否加入工会的差别(与受教

本题利用WAGEPAN.RAW中的数据。

(i)考虑非观测效应模型

本题利用WAGEPAN.RAW中的数据。(i)考虑非观测效应模型(iv)现在,容许是否加入工会的差别

(iv)现在,容许是否加入工会的差别(与受教育水平一起)在不同时期有所变化,用FD估计这个方程。1980年加入工会与不加入工会的估计工资差别是多少?1987年呢?这个差别在统计上显著吗?

(v)检验工会关系差别在不同时期没有发生变化的虚拟假设,并根据你对第(iv)部分的回答讨论你的结论。

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第1题

利用WAGEPAN.RAW中的数据。 (i)考虑非观测效应模型 (ii)用FD估计第(i)部分中的方程,并检验不
利用WAGEPAN.RAW中的数据。 (i)考虑非观测效应模型 (ii)用FD估计第(i)部分中的方程,并检验不

利用WAGEPAN.RAW中的数据。

(i)考虑非观测效应模型

(ii)用FD估计第(i)部分中的方程,并检验不同时期的教育回报没有变化的原假设。

(iii)利用一个足够稳健的检验,也就是容许FD误差Δuir中存在任何形式的异方差和序列相关的检验,检验第(ii)部分中的假设。你的结论有变化吗?

(iv)现在,容许是否加入工会的差别(与受教育水平一起)在不同时期有所变化,用FD估计这个方程。1980年加入工会与不加入工会的估计工资差别是多少?1987年呢?这个差别在统计上显著吗?

(v)检验工会关系差别在不同时期没有发生变化的原假设,并根据你对第(iv)部分的回答讨论你的结论。

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第2题

本题利用AIRFARE.RAW中的数据。在一个联立方程非观测效应模型中, 需求方程为:其中我们把航线距

本题利用AIRFARE.RAW中的数据。在一个联立方程非观测效应模型中, 需求方程为:

其中我们把航线距离变量放到ait中。

(i)利用固定效应模型估计需求函数,为了解释不同的截距,必须包括年度虚拟变量。弹性估计值是多少?

(ii)利用固定效应模型估计如下约简型方程:

进行适当的检验, 以保证concenit 可用作log(fareit ) 的一个工具变量。

(iii)现在,就像在方程(16.42)中一样,利用固定效应变换和工具变量法估计这个需求函数。现在的估计弹性是多少?它在统计上显著吗?

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第3题

本题利用数据集401KSUBS.RAW。(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验,并分析系数估计值是否大
本题利用数据集401KSUBS.RAW。(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验,并分析系数估计值是否大

本题利用数据集401KSUBS.RAW。

(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验,并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。

(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后,求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗?

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第4题

本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。(i)用OLS估计方程(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。
本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。(i)用OLS估计方程(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。

本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。

(i)用OLS估计方程

(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。它与通常的WLS标准误有很大的不同吗?

(v)为了估计支出对math 4的影响, OLS与WLS哪一个看起来更准确?

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第5题

本题利用HSEINV.RAW中的数据。(i)检验log(in vpc)是否有单位根, 模型中含有一个线性时间趋势和
本题利用HSEINV.RAW中的数据。(i)检验log(in vpc)是否有单位根, 模型中含有一个线性时间趋势和

本题利用HSEINV.RAW中的数据。

(i)检验log(in vpc)是否有单位根, 模型中含有一个线性时间趋势和 log(in ypct)的两阶滞后, 显著性水平为5%。

(ii)用第(i)部分中的方法检验log(price)中的单位根。

(iii)给定第(i)部分和第(ii)部分中的结果,那么检验log(iv pc)和log(price)之间的协整还有意义吗?

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第6题

本题利用NBASAL.RAW中的数据。(i)估计一个线性回归模型,将单场得分与联赛中打球经历和位置(后
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本题利用NBASAL.RAW中的数据。

(i)估计一个线性回归模型,将单场得分与联赛中打球经历和位置(后卫、前锋或中锋)联系起来。包括打球经历的二次项形式,并将中锋作为基组。以通常的形式报告结果。

(ii)在第(i)部分中,你为什么不将所有三个位置虚拟变量包括进来?

(iii)保持经历不变,一个后卫的得分比一个中锋多吗?多多少?这个差异统计显著吗?

(iv)现在,将婚姻状况加入方程。保持位置和经历不变,已婚球员是否更高效(就单场得分来说)?

(v)加入婚姻状况和两个经历变量的交互项。在这个扩展的模型中,是否存在有力的证据表明婚姻状况影响单场得分?

(vi)使用单场助攻次数作为因变量估计(iv)中的模型。与(iv)的结果有明显的差异吗?请讨论。

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第7题

本题利用MURDER.RAW中的数据。(i)利用1990年和1993年的数据, 用混合OLS估计方程(iv)做第(ii)部
本题利用MURDER.RAW中的数据。(i)利用1990年和1993年的数据, 用混合OLS估计方程(iv)做第(ii)部

本题利用MURDER.RAW中的数据。

(i)利用1990年和1993年的数据, 用混合OLS估计方程

(iv)做第(ii)部分中的同样回归,但求异方差-稳健的t统计量。结果如何?

(v)你认为的哪个1统计量更值得信赖, 是通常的!统计量还是异方差-稳健的1统计量?为什么?

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第8题

本题利用ATTEND.RAW中的数据。(i)在例6.3的模型中,推出(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82
本题利用ATTEND.RAW中的数据。(i)在例6.3的模型中,推出(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82

本题利用ATTEND.RAW中的数据。

(i)在例6.3的模型中,推出

(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82)取代priGP4(atndrte-82)。你将如何解释atndrte和priGPA的系数。

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第9题

本题利用WAGE1.RAW中的数据。(i)使用OLS估计方程(iv)exper取什么值时,工作经历的增加实际上会降
本题利用WAGE1.RAW中的数据。(i)使用OLS估计方程(iv)exper取什么值时,工作经历的增加实际上会降

本题利用WAGE1.RAW中的数据。

(i)使用OLS估计方程

(iv)exper取什么值时,工作经历的增加实际上会降低预期的log(wage)。样本中有多少人具有比该取值更长的工作经历?

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第10题

利用INTDEE.RAW中的数据,考虑教材(10.15)中估计的模型。 (i)求出这个样本时期内inf和def之间
利用INTDEE.RAW中的数据,考虑教材(10.15)中估计的模型。 (i)求出这个样本时期内inf和def之间

利用INTDEE.RAW中的数据,考虑教材(10.15)中估计的模型。

(i)求出这个样本时期内inf和def之间的相关系数,并加以评论。

(ii)在方程中加入inf和def的一期滞后,并以常用格式报告结果。

(iii)将通货膨胀效应的估计LRP与教材(10.15)中相对应的LRP进行比较。二者有很大差别吗?

(iv)模型中这两个滞后在5%的水平上是联合显著的吗?

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