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[主观题]

本题使用KIELMC.RAM中的数据。（i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型（ii)估本题使用KIELMC.RAM中的数据。(i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型(ii)估计第(i)部分中的模型并按通常的方式报告结果。解释y 81-log(dit)的系数。你得到什么结论？(iii)在方程中增加age， age²， rooms， baths， log(int st)， log(land) 和log(area)。现在，你对焚烧？对房屋价值的影响会作出什么结论？(iv)为什么在第(ii)部分log(dist)的系数为正并且统计显著，而在第(ii)部分却不是这样？这说明了第(iii)部分中控制变量的什么？

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发布时间：2022-09-13

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第1题

利用KIELMC.RAM中的数据。 (i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型如果建

利用KIELMC.RAM中的数据。（i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型如果建

利用KIELMC.RAM中的数据。

(i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型

如果建造焚烧炉会减少其附近的房屋价值，那么δ₁的符号将是什么？若β₁＞0，则意味着什么？

(ii)估计第(i)部分中的模型并按通常的方式报告结果。解释y81-log(dist)的系数。你得到了什么结论？

(iii)在方程中增加age，age²，rooms，baths，log(intst)，log(land)和log(area)。现在，你对焚烧炉对房屋价值的影响会作出什么结论？

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第2题

本题使用GPA2.RAW中的数据。(i)使用所有4137个观测，估计方程并以标准形式报告结论。(ii)使用前20

本题使用GPA2.RAW中的数据。（i)使用所有4137个观测，估计方程并以标准形式报告结论。（ii)使用前20

本题使用GPA2.RAW中的数据。

(i)使用所有4137个观测，估计方程

并以标准形式报告结论。

(ii)使用前2070个观测再重新估计第(i)部分中的方程。

(iii)求出第(i)部分与第(ii)部分所得到的标准误的比率。并将这个比率与式(5.10)中的结论相比较。

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第3题

本题使用LOANAPP.RAW中的数据。（i)有多少个观测的obrat>40，即其他债务负担超过其总收入的40%？（i

本题使用LOANAPP.RAW中的数据。（i)有多少个观测的obrat＞40，即其他债务负担超过其总收入的40%？（i

本题使用LOANAPP.RAW中的数据。

(i)有多少个观测的obrat＞40，即其他债务负担超过其总收入的40%？

(ii)在计算机习题C7.8中，去掉o brat 40的观测，重新估计第(iii)部分中的模型。white的系数估计值和t统计量将会怎样？

(iii)看起来对所使用的样本过度敏感吗？

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第4题

本题使用VOTEI.RAW中的数据。(i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log(expend A)

本题使用VOTEI.RAW中的数据。（i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log（expend A)

本题使用VOTEI.RAW中的数据。

(i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log(expend A) 和

(ii)现在计算异方差性的布罗施-帕甘检验。使用F统计量的形式并报告P值。

(iii)同样利用F统计量形式计算异方差性的特殊怀特检验。现在异方差性的证据有多强？

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第5题

本题使用INFMRT.RAW中1990年的数据。(i)重新估计方程(9.43)，但现在对哥伦比亚特区这个观测引进

本题使用INFMRT.RAW中1990年的数据。（i)重新估计方程（9.43)，但现在对哥伦比亚特区这个观测引进

本题使用INFMRT.RAW中1990年的数据。

(i)重新估计方程(9.43)，但现在对哥伦比亚特区这个观测引进一个虚拟变量(记为DC)。解释DC的系数，并评论其大小和显著性。

(ii)将第(i)步所得到的估计值和标准误与方程(9.44)中的估计值和标准误相比较。根据这种对单个观测引进一个虚拟变量的做法，你得到什么结论？

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第6题

本题使用WAGE2.RAW中的数据。(i)估计模型并以通常的形式报告结果。保持其他因素不变，黑人和非黑

本题使用WAGE2.RAW中的数据。（i)估计模型并以通常的形式报告结果。保持其他因素不变，黑人和非黑

本题使用WAGE2.RAW中的数据。

(i)估计模型

并以通常的形式报告结果。保持其他因素不变，黑人和非黑人之间的月薪差异近似为多少？这个差异是统计显著的吗？

(ii) 在这个方程中增加变量exper²和tenure²，证明即便在20%的显著性水平上，它们也不是联合显著的。

(iii)扩展原模型，使受教育回报取决于种族，并检验受教育的回报是否的确取决于种族。

(iv)再回到原模型，但现在容许四个不同人群(已婚黑人、已婚非黑人、单身黑人和单身非黑人)的工资有差别。估计已婚黑人和已婚非黑人之间的工资差异是多少？

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第7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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第8题

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。（i)计算变量prc

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。

(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗？失业率也一样吗？

(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量：不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？

(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]

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第9题

本题要使用文件MINWAGE.RAW中的数据。具体而言，就是利用第232部门(男人和男孩用品部门)的就业

本题要使用文件MINWAGE.RAW中的数据。具体而言，就是利用第232部门（男人和男孩用品部门)的就业

和工资序列数据。变量gwage 232是232部门平均工资的月增长率(以对数形式变化)， getup 232是232部门的就业增长率，gmwage是联邦最低工资的增长率，而gcpi是(城市) 消费者价格指数的增长率。

(i)将变量gwage 232对gmwage和gCP I进行回归。你认为的符号和大小合理吗？请加以解释。gmwage在统计上显著吗？

(ii)在第(i) 部分的方程中增加gmwage的1~12阶滞后变量。为了估计第232部门中最低工资的增加对平均工资增长率的长期影响，你认为有必要包括这些滞后变量吗？请加以解释。

(iii)将变量getup 232对gmwage和gcpi进行回归。最低工资增长看起来对同期的gen up 232有影响吗？

(iv)在就业增长方程中增加gmwage的1~12阶滞后变量。在短期或长期中，最低工资的提高对就业增长具有统计显著的影响吗？请加以解释。

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第10题

本题利用0KUN.RAW中的数据：也可参见计算机习题11.11。

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第11题

本题使用MINWAGE.RAW中的数据。使用232部门(男性用品部门) 中的时间序列。(i)估计模型并检验误

本题使用MINWAGE.RAW中的数据。使用232部门（男性用品部门) 中的时间序列。（i)估计模型并检验误

本题使用MINWAGE.RAW中的数据。使用232部门(男性用品部门) 中的时间序列。

(i)估计模型并检验误差中的AR(1)序列相关。假定回归元是严格外生的。误差中有正或负的序列相关吗？

(ii)利用12阶滞后，求第(i) 部分中OLS估计值的尼威-韦斯特标准误。这个尼威-韦斯特标准误与通常的OLS标准误相比如何？

(iii)现在求出OLS的异方差-稳健标准误，并与通常的标准误和尼威-韦斯特标准误进行比较。在这个应用研究中，序列相关和异方差哪个更成问题？

(iv)在原方程中用布罗施-帕甘检验验证误差表现出很强的异方差性。

(v)在第(i) 部分的方程中增加gm wage的1~12阶滞后。求出1~12阶滞后联合下检验的p值，并与异方差-稳健检验的p值进行比较。对异方差的调整对这些滞后变量的显著性有何影响？

(vi)利用尼威-韦斯特方法，求第(v)部分中联合显著性检验的p值。你现在得到什么结论？

(vii)如果你不用g wage的这些滞后项，长期倾向的估计值有很大的不同吗？

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