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[主观题]

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。)

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第1题
本题要用到TRAFFIC 2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机

本题要用到TRAFFIC2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机习题11中曾被使用过。

(i)利用标准的迪基-富勒回归, 检验Itotacc, 是否具有单位根。在2.5%的显著性水平上, 你能拒绝单位根的存在吗?

(ii)现在,在第(i)部分的检验中增加两个滞后变化,并计算增广迪基-富勒检验。你得到什么结论?

(iii)在第(ii) 部分的ADF回归中增加一个线性时间趋势变量。现在情况又将如何?

(iv)根据第(i) 部分至第(ii) 部分的结论, 你认为对I to tacc, 的最好刻画是:一个Ⅰ(1)过程还是一个含有线性时间趋势的Ⅰ(O)过程?

(v)在一个ADF回归中, 利用两个滞后项来检验致死交通事故百分数pre fat是否存在单位根。在此情形中,包含一个线性时间趋势与否是否有关系?

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第2题
在第4章习题11中, 利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型所得到的R2为R2=0.353(n=177
在第4章习题11中, 利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型所得到的R2为R2=0.353(n=177

在第4章习题11中, 利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型

所得到的R2为R2=0.353(n=177) 。若添加ceo ten2和cem ten2后, R2=0.375。此模型中是否有函数形式误设的证据?

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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?

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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?

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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7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。

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第8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
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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