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题目内容（请给出正确答案）

[主观题]

本题利用MATHPNL.RAW中的数据。类似计算机习题C13.11中的一阶差分分析，这里将做一个固定效应分

析。我们关心的模型是：

本题利用MATHPNL.RAW中的数据。类似计算机习题C13.11中的一阶差分分析，这里将做一个固

其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。

(i)用混合OLS估计模型，并报告通常的标准误。为使得a_i的期望值可以非零，你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差本题利用MATHPNL.RAW中的数据。类似计算机习题C13.11中的一阶差分分析，这里将做一个固。

(ii)lunch_it系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？

(iii)利用本题利用MATHPNL.RAW中的数据。类似计算机习题C13.11中的一阶差分分析，这里将做一个固的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994~1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。

(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？

(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？

本题利用MATHPNL.RAW中的数据。类似计算机习题C13.11中的一阶差分分析，这里将做一个固

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第1题

本题利用INT QRT.RAW中的数据。

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第2题

利用MATHPNL.RAW中的数据。类似第13章的计算机练习C11中的一阶差分分析，这里将做一个固定效应分

析。我们关心的模型是：

其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。

(i)用混合OLS估计模型，并报告通常的标准误。为使得a_i的期望值可以非零，你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差。

(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？

(iii)利用的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994-1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。

(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？

(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？

(vi)定义支出的总(或长期)效应为的标准误。

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第3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4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5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

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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