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题目内容（请给出正确答案）

[主观题]

本题使用CARD.RAW中的数据。(i)我们在例15.4中所估计的方程可写成：其中其他解释变量在表15.1中

本题使用CARD.RAW中的数据。（i)我们在例15.4中所估计的方程可写成：其中其他解释变量在表15.1中

本题使用CARD.RAW中的数据。

(i)我们在例15.4中所估计的方程可写成：

本题使用CARD.RAW中的数据。（i)我们在例15.4中所估计的方程可写成：其中其他解释变量在表1

其中其他解释变量在表15.1中列出。为使Ⅳ具有一致性， e chic的IV，即near c 4，必须与u不相关。near c 4是否会与误差项内的因素相关，例如无法观测的能力？请解释。

(ii)对于数据集中的男性子样木，可以利用IQ分数。做IQ对near c 4的回归以验证平均IQ分数是否因该男子在四年制大学附近长大而改变。你将得出什么结论？

(iii)现在，将IQ对near c4、sms a 66及1966年地域性虚拟变量re9662， …， re 9669进行回归。排除了地理上的虚拟变量之后， 10是否与near c 4有关？如何使该答案与你在第(ii) 部分中发现的结果相符合。

(iv)从第(ii)和(iii)部分中，对于在log(wage) 方程中控制sms a 66和1966年地域性虚拟变量的重要性，你将得出什么结论？

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第1题

本题使用WAGE2.RAW中的数据。一般地，保证如下所有回归都含有截距。(i)将IQ对educ进行简单回归，并

本题使用WAGE2.RAW中的数据。一般地，保证如下所有回归都含有截距。（i)将IQ对educ进行简单回归，并

本题使用WAGE2.RAW中的数据。一般地，保证如下所有回归都含有截距。

(i)将IQ对educ进行简单回归，并得到斜率系数

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第2题

本题使用GPA2.RAW中的数据。(i)使用所有4137个观测，估计方程并以标准形式报告结论。(ii)使用前20

本题使用GPA2.RAW中的数据。（i)使用所有4137个观测，估计方程并以标准形式报告结论。（ii)使用前20

本题使用GPA2.RAW中的数据。

(i)使用所有4137个观测，估计方程

并以标准形式报告结论。

(ii)使用前2070个观测再重新估计第(i)部分中的方程。

(iii)求出第(i)部分与第(ii)部分所得到的标准误的比率。并将这个比率与式(5.10)中的结论相比较。

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第3题

本题使用INT DEF.RAW中的数据。关于三月期国债利率与通货膨胀率(从消费者价格指数中计算) 的一

本题使用INT DEF.RAW中的数据。关于三月期国债利率与通货膨胀率（从消费者价格指数中计算) 的一

个简单方程为：。

(i)用OLS估计该方程，为了后面的比较略去时期1。以通常的格式报告结果。

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第4题

本题使用PHILLIPS.RAW中的数据。(i)例11.5中，我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线：解释

本题使用PHILLIPS.RAW中的数据。（i)例11.5中，我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线：解释

本题使用PHILLIPS.RAW中的数据。

(i)例11.5中，我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线：

解释为什么这使得unem_t-1成为unem_t的一个好的Ⅳ候选者。

(iii)将unem_t对unem_t-1做回归。unem_t与mem_t-1是否显著相关？

(iv)用IV估计附加预期的菲利普斯曲线。以通常形式报告结果，并将之与例11.5中的OLS估计值进行比较。

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第5题

本题利用PHILLIPS.RAW中的数据。现在你应该使用56年的数据。(i)重新估计方程(11.19)，并以通常格

本题利用PHILLIPS.RAW中的数据。现在你应该使用56年的数据。（i)重新估计方程（11.19)，并以通常格

本题利用PHILLIPS.RAW中的数据。现在你应该使用56年的数据。

(i)重新估计方程(11.19)，并以通常格式报告结果。当你增加近几年的数据之后，截距和斜率估计值有明显变化吗？

(ii)求自然失业率的新估计值。将这个新估计值与例11.5中的估计值进行比较。

(iii)计算unem的一阶自相关系数。按照你的观点，单位根接近于1吗？

(iv)利用A mem取代unem作为解释变量。哪个解释变量具有更高的R？

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第6题

本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验虚拟假设：在其他

本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。（i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验虚拟假设：在其他

本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。

(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验虚拟假设：在其他条件不变的情况下，法学院排名对起薪中位数没有影响。

(ii)新生年级的学生特征(即LSAT和GPA) 对解释salary而言是个别或联合显著的吗？

(iii)检验是否要在方程中引入入学年级的规模(clsize) 和教职工的规(faculty) ; 只进行一个检验。(注意解释clsize和faculty的缺失数据。)

(iv)还有哪些因素可能影响到法学院排名，但又没有包括在薪水回归中？

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第7题

本题使用KIELMC.RAM中的数据。(i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型(ii)估

本题使用KIELMC.RAM中的数据。（i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型（ii)估

本题使用KIELMC.RAM中的数据。

(i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型

(ii)估计第(i)部分中的模型并按通常的方式报告结果。解释y 81-log(dit)的系数。你得到什么结论？

(iii)在方程中增加age， age²， rooms， baths， log(int st)， log(land) 和log(area)。现在，你对焚烧？对房屋价值的影响会作出什么结论？

(iv)为什么在第(ii)部分log(dist)的系数为正并且统计显著，而在第(ii)部分却不是这样？这说明了第(iii)部分中控制变量的什么？

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第8题

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。(i)使用OLS估计模型并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。（i)使用OLS估计模型并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。

(i)使用OLS估计模型

并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性水平上，每个解释变量都是统计显著的吗？

(ii)求出第(i) 部分中回归的拟合值。拟合值的取值范围是多少？它与math4的实际数据取值范围相比如何？

(iii)求出第(i)部分中回归的残差。哪类学校具有最大的(正)残差？对这个残差给予解释。

(iv)在方程中增加所有解释变量的平方项，检验它们的联合显著性。你会把它们放到模型中吗？

(v)回到第(i)部分中的模型，将因变量和每个解释变量都除以各自的样本标准差，并重新进行回归。(除非你还将每个变量分别减去了各自的均值，否则还应该包括一个截距项。)以标准差为单位，哪个解释变量对数学考试通过率具有最大的影响？

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第9题

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。(i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。（i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。

(i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗？

(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re 78-re 75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训，所以我们没有必要对train进行差分。也就是说，如果我们定义ctrain=train 78-train75，那么，由于train75=0，所以ctran=train78。)现在，培训的估计影响有多大？讨论它与第(i)部分估计值的比较。

(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间，并描述你的结论。

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第10题

本题使用JTRAIN.RAW中的数据。（i)考虑简单回归模型其中，scrap表示企业的废品率，grant表示是

本题使用JTRAIN.RAW中的数据。

(i)考虑简单回归模型

其中，scrap表示企业的废品率，grant表示是否得到工作培训津贴的一个虚拟变量。你能想到u中的无法观测因素可能会与grant相关的原因吗？

(ii)利用1988年的数据估计这个简单的回归模型。(你应该有54个观测。)得到工作培训津贴显著地降低了企业的废品率吗？

(iii)现在增加一个解释变量log(scrap87)。这将如何改变grant的估计影响？解释grant的系数。相对于单侧备择假设它在5%的显著性水平上统计显著吗？

(iv)相对双侧备择假设，检验log(scrapg)的参数为1的虚拟假设。报告检验的P值。

(v)利用异方差-稳健标准误，重复第(iii)步和第(iv)步，并简要讨论任何明显的差异。

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