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，θ_t无非表

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，θ_t无非表

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，θ_t无非表示不同年份的截距，而a_i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。