首页 > 建筑规划
题目内容 (请给出正确答案)
[主观题]

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,1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。

查看答案
答案
收藏
如果结果不匹配,请 联系老师 获取答案
您可能会需要:
您的账号:,可能还需要:
您的账号:
发送账号密码至手机
发送
安装优题宝APP,拍照搜题省时又省心!
更多“本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。(i)估计简单回归模…”相关的问题
第1题
本题利用INT QRT.RAW中的数据。

点击查看答案
第2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?

点击查看答案
第3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?

点击查看答案
第4题
本题利用INVEN.RAW中的数据;也可参见计算机习题C11.6。(i)从加速数模型中求出OLS残差,并用回归
本题利用INVEN.RAW中的数据;也可参见计算机习题C11.6。(i)从加速数模型中求出OLS残差,并用回归

本题利用INVEN.RAW中的数据;也可参见计算机习题C11.6。

(i)从加速数模型中求出OLS残差,并用回归来检验是否存在序列相关。p的估计值是多少?序列相关看起来是多大的问题?

(ii)用PW估计这个加速数模型,并将β1的估计值与OLS估计值进行比较。你为什么预期它们很相似?

点击查看答案
第5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?

点击查看答案
第6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

(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。

点击查看答案
第7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?

点击查看答案
第8题
本题利用MRO 2.RAW中的数据。(i) 利用在工作的428个妇女的数据, 通过以exper、exper z、n wife in
本题利用MRO 2.RAW中的数据。(i) 利用在工作的428个妇女的数据, 通过以exper、exper z、n wife in

本题利用MRO 2.RAW中的数据。

(i) 利用在工作的428个妇女的数据, 通过以exper、exper z、n wife inc、age、kids li 6和kids ge 6为解释变量的OLS来估计受教育的回报。报告educ的估计值及其标准误。

(ii)现在用赫克曼估计受教育的回报,其中所有外生变量都在第二阶段的回归中出现。换句话说,就是做log(wagc)对educ、exper、ecper2、m wife inc、age、kids lt6、kids ge 6和 的回归。将估计的教育回报及其标准误与第(i)部分的结果相比较。

(iii) 只用428个工作妇女的观测, 将对e chuc、exper、ec per2、mv if eic、age、kidslt6、kids ge 6回归。R2为多大?这如何有助于解释你在第(ii)部分得到的结果?(提示:考虑多重共线性。)

点击查看答案
第9题
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。) (i)利用OLS估计模型 以常用

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。)

(i)利用OLS估计模型

以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上,相对一个双侧备择假设,β统计显著异于零吗?在1%的显著性水平上呢?

(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少?每个变量都是统计显著的吗?报告双侧P值。

(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告的双侧p值。

(iv)在第(ii)部分的回归中,log(income)和prppov的个别统计显著性有何变化?这些变量联合显著吗?(计算一个p值。)你如何解释你的答案?

(v)给定前面的回归结果,在确定一个地区的种族构成是否影响当地快餐价格时,你会报告哪一个结果才最为可靠?

点击查看答案
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。

点击查看答案
退出 登录/注册
发送账号至手机
获取验证码
发送
温馨提示
该问题答案仅针对搜题卡用户开放,请点击购买搜题卡。
马上购买搜题卡
我已购买搜题卡, 登录账号 继续查看答案
重置密码
确认修改