A.反馈控制
B.同期控制
C.前馈控制
D.危机控制
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。
A.总结项目管理的经验教训,提高项目管理水平
B.投资的资金回收过程和投资效果的实践检验过程
C.为国家投资规划、政策的制定提供依据
D.为金融机构调整信贷政策提供依据
E.可以对企业经营管理进行“诊断”,促使项目运营状态的正常化
A.显性知识
B.事业环境因素
C.专家判断
D.组织过程资产
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。
本题需要使用ELEM 94-95中的数据, 也可参见计算机习题C 4.10。
(i) 利用所有数据, 将lavg sal对bs, lenrol, Istaff和lunch进行回归。报告bs的系数及其常用标准误和异方差-稳健标准误。你对的经济显著性和统计显著性得到什么结论?
(ii)现在去掉四个bs>0.5的观测,即平均福利(假设)占平均薪水50%以上的观测。bs的系数又是多少?利用异方差-稳健标准误来判断,它在统计上显著吗?
(iii)验证bs>0.5的四个观测分别为68、1127、1508和1670。为它们各定义一个虚拟变量。(你可以称它们为d68、d1127、d 1508和d 1670.) 把它们添加到第(i) 部分的回归中, 验证其他变量的OLS系数及其标准
误与第(ii)部分中的结果相同。在5%的显著性水平上,这四个虚拟变量中哪个变量的t统计量在统计上显著不等于0?
(iv)在这个数据集中,验证第(iii)部分回归中具有最大学生化残差(该虚拟变量的t统计量最大)的数据点对OLS估计值具有很大的影响。(即利用除去具有最大学生化残差的数据点之外的所有观测进行OLS回归。)依次去掉bs>0.5的每个观测都具有重要影响吗?
(v) 即便在大样本中, 就OLS对单个观测的敏感性而言, 你有何结论?
(vi) 在第(iji) 部分, 验证LAD估计量对包含这些观测不是很敏感。