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（请给出正确答案）
考虑一个雇员水平的模型
其中无法观测变量f是在一个给定的企业i内，对每个雇员的“企业效应”。误差项vi,e是企业i中雇员e所独具的。诸如方程(8.28)中的综合误差就是ui,e=fi+ui,e.
(iv)讨论第(ii)部分对于利用企业层次的平均数据进行WLS估计的意义，其中第i次观测所用的权数就是通常的企业规模。
答案
更多“考虑一个雇员水平的模型 其中无法观测变量f是在一个给定的企业i内，对每个雇员的“企业效应”。误”相关的问题
第1题
考虑一个雇员水平的模型
(iv)讨论第(iii)部分对于利用企业层次的平均数据进行WLS估计的意义，其中第i次观测所用的权数就是通常的企业规模。
第2题
A.K-Means算法
B.Apriori算法
C.最大期望算法
D.KNN算法
第3题
本题利用AIRFARE.RAW中的数据。在一个联立方程非观测效应模型中， 需求方程为：
其中我们把航线距离变量放到ait中。
(i)利用固定效应模型估计需求函数，为了解释不同的截距，必须包括年度虚拟变量。弹性估计值是多少？
(ii)利用固定效应模型估计如下约简型方程：
进行适当的检验， 以保证concenit 可用作log(fareit ) 的一个工具变量。
(iii)现在，就像在方程(16.42)中一样，利用固定效应变换和工具变量法估计这个需求函数。现在的估计弹性是多少？它在统计上显著吗？
第4题
响。帕普克还使用了一个容许每个城市都有其时间趋势的模型：
其中，αi和ci都是非观测效应，这样就可以考虑城市之间更多的异质性。
(i)证明：如果对上述方程取差分便得到
注意在此差分方程中包含一个固定效应ci。
(ii)用固定效应法估计差分方程。β1的估计值是什么？它和教材例13.8中的估计值有很大差别吗？企业园区的作用仍是统计显著的吗？
(iii)在第(ii)部分的估计中添加全部年度虚拟变量，β1的估计值有何变化？
第5题
A.平均值和最高、最低值都有较大差距，因此，分析数据时需要考虑更多指标
B.平均值只是将收集到的数据累加后除以观测数来求平均值，计算模型简单
C.平均值容易受到离群值的影响
D.平均值的计算，将收集到的数据累加后，刨除一个最大值和一个最小值后，除以观测数，得到平均值
第6题
令d表示一个(--值)虚拟变量，并令：表示一个定量变量。考虑模型
这是含有一个虚拟变量和一个定量变量之交互作用的一般性模型[方程(7.17)中有一个例子]。
(i)由于没有重大变化，所以取误差为u=0.于是，当d=0时，我们可以把y和z之间的关系写成函数 。当d=1时，同样写出y和z之间的关系，其中左边应该使用f1(z)，以表示Z的线性函数。
其中所有系数和标准误都保留到小数点后三位。利用这个方程， 求出使得男女log(zo age) 的预测值相等的totcoll值。
(iv)基于第(iii)部分中的方程，女人能现实地获得足够多的大学教育而赶上男人的工资吗？请解释。
第7题
(i)暂不考虑家庭的聚类特征， 用OLS估计模型
其中变量定义在数据集中给出。我们最感兴趣的变量是choice， 它是一个虚拟变量， 如果一个人选择了如何在不同的投资之间配置其养老金，这个变量就等于1。choice的影响估计值是多少？它在统计上显著吗？
(ii)收入、财富、拥有股票和拥有个人退休金账户这些控制变量重要吗？请加以解释。(iii)确定数据集中有多少个不同的家庭。
(iv)现在， 求对家庭内聚类相关保持稳健的OLS标准误。它们与通常的OLS标准误差别大吗？你感到意外吗？
(v)通过对同一个家庭内的夫妻进行差分来估计这个方程。你在第(ii)部分中提到的解释变量为什么在差分估计时被去掉了？
(vi)第(v)部分中剩下的解释变量显著吗？你感到意外吗？
第8题
是一个表示拥有个人计算机的二值变量)：
(i)为什么PC可能与u相关？
(ii)解释为什么PC可能与父母的年收入相关。这是否意味着父母的收入作为PC的IV还不错？为什么？
(iii)假设四年前学校为大约一半的学生提供了购买计算机的资助，而获得资助的学生是随机挑选的。仔细解释你如何利用这一信息为PC构造一个工具变量。
第9题
利用MURDER.RAW中有关谋杀率和死刑的州一级数据。
(i)考虑非观测效应模型
其中，θt无非表示不同年份的截距，而ai表示各州的非观测效应。如果过去对被判谋杀者的死刑有某种威慑作用，那么民，的符号应该是正是负？你认为β2应该有什么样的符号？请解释。
(ii)仅利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计第(i)部分中的方程。忽略复合误差中的序列相关问题。你发现威慑效应的证据了吗？
(iii)利用1990年和1993年的数据，再用固定效应法估计方程。既然只用两年数据，所以你或许可以利用一阶差分。现在，有威慑效应的证据吗？有多强？
(iv)计算第(iii)部分中估计的异方差-稳健标准误。利用一阶差分最容易吗？
(v)找出1993年死刑变量取值最大的州。(变量exec是1991年、1992年和1993年执行死刑的总人数。)这个数值比第二高的值大多少？
(vi)在分析中去掉得克萨斯，利用一阶差分估计方程。计算通常和异方差-稳健的标准误。现在有什么结论，为什么？
(vii)利用所有三年数据，并用固定效应法估计模型。在分析中包含得克萨斯。与仅使用1990年和1993年数据的估计相比，讨论威慑效应的大小和统计显著性。
第10题
本题利用JTRAIN.RAW来判断工作培训资助对每位雇员的平均培训小时数的影响。三年的基本模型为
(i)利用一阶差分估计这个方程。估计中使用了多少个企业？如果每个企业都有这三个时期所有变量的数据(特别是hrsemp的数据) ， 那么， 总共将使用多少观测？
(ii)解释grant的系数并评论其显著性。
(iii)grant，是不显著的， 这让你感到意外吗？请加以解释。
(iv)平均而言，越大的企业对其员工的培训是越多还是越少呢？在培训上的差异有多大呢？
第11题
(i)用混合OLS估计一个以学期GPA(trmgpa)为因变量的模型。解释变量是sprng，sat，hsperc，feale，black，white，frestsem，tothrs，crsgpa和season。试解释season的系数。它统计显著吗？
(ii)在仅参与秋季运动项目的运动员中，大多数是足球运动员。假定足球运动员的能力水平和其他运动员的能力水平有系统差异。如果SAT分数和中学成绩百分位数不能很好地反映一个人的能力水平，那么混合OLS估计量将是有偏误的。试解释。
(iii)现在，取两个学期数据的差分，问哪些变量将随之消失？现在检验赛季效应。
(iv)你能想象一个或多个有潜在重要性而又不随时间而变化的变量，在此分析中被我们忽略了吗？
