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[主观题]

(i)在计算机习题C7.5所估计的模型中，应用方程(9.3)中的RESET。此方程中有函数形式误设的证据吗

（i)在计算机习题C7.5所估计的模型中，应用方程（9.3)中的RESET。此方程中有函数形式误设的证据吗

？

(ii)计算一个异方差-稳健形式的RESET。你在第(i)部分的结论改变了吗？

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发布时间：2022-09-24

更多“(i)在计算机习题C7.5所估计的模型中，应用方程(9.3)中的RESET。此方程中有函数形式误设的证据吗”相关的问题

第1题

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机习题c 3.8.)(i)利用OLS估计模型以常用

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。（也可参见第3章计算机习题c 3.8.)（i)利用OLS估计模型以常用

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机习题c 3.8.)

(i)利用OLS估计模型

以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上，相对一个双侧对立假设，β统计显著异于零吗？在1%的显著性水平上呢？

(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少？每个变量都是统计显著的吗？报告双侧P值。

(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告H0：βlog(hseval)=0的双侧p值。

(iv) 在第(ii) 部分的回归中， log(income) 和prppov的个别统计显著性有何变化？这些变量联合显著吗？(计算一个p值。)你如何解释你的答案？

(v)给定前面的回归结果，在确定一个邮区的种族构成是否影响当地快餐价格时，你会报告哪一个结果才最为可靠？

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第2题

利用401KSUBS.RAW中size=1的一个子集; 这就将分析仅限于单身者。(见计算机习题第4章第8题。)(i)

利用401KSUBS.RAW中size=1的一个子集; 这就将分析仅限于单身者。（见计算机习题第4章第8题。)（i)

利用401KSUBS.RAW中size=1的一个子集; 这就将分析仅限于单身者。(见计算机习题第4章第8题。)

(i)样本中最年轻的人多少岁？这个年龄的有多少人？

(ii)在模型中，β₂的字面解释是什么？它本身有什么意义吗？

(iii)估计第(ii)部分中的模型，并以标准形式报告结果。你关心age的系数为负吗？请解释。

(iv)由于样本中最年轻者为25岁，若认为给定收入水平下，25岁时净总金融资产的平均量最低，这有意义吗？记得age对nettfa的偏效应为β₂+2β₃age，所以在25岁时的偏效应为β₂+2β₂(25)=β₂+50β₃称之为θ₂。求并得到检验H₀：θ₂=0的双侧P值。你应该得到θ₂很小且在统计上也不显著的结论。

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第3题

在第4章习题11中，利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型所得到的R²为R²=0.353(n=177

在第4章习题11中，利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型所得到的R²为R²=0.353（n=177

在第4章习题11中，利用CEOS AL 2.RAW中的数据估计模型

所得到的R²为R²=0.353(n=177) 。若添加ceo ten²和cem ten²后， R²=0.375。此模型中是否有函数形式误设的证据？

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第4题

本题利用LOANAPP.RAW中的数据。(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程，计算其异方差-稳健

本题利用LOANAPP.RAW中的数据。（i)估计计算机习题C7.8第（iii) 部分中的方程，计算其异方差-稳健

本题利用LOANAPP.RAW中的数据。

(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程，计算其异方差-稳健的标准误。将的95%的置信区间与非稳健的置信区间相比较。

(ii)由第(i)部分的回归计算拟合值。其中有没有哪个估计值小于0？有没有哪个估计值大于1？而这些情况对加权最小二乘估计的应用意味着什么？

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第5题

本题利用401KSUBS.RAW中的数据。(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。(ii) 检

本题利用401KSUBS.RAW中的数据。（i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。（ii) 检

本题利用401KSUBS.RAW中的数据。

(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。

(ii) 检验假设平均nettfa不会因为401(k) 资格状况而有所不同，使用双侧对立假设。估计差异的美元数量是多少？

(iii)根据计算机习题C7.9的第(ii)部分，e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的，起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e40lk作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在，估计401(k)资格的美元效应是多少？

(iv) 在第(iii) 部分估计的模型中，增加交互项e401k·(age-41) 和e401k·(age-41)2 。注意样本中的平均年龄约为41岁，所以在新模型中，e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著？

(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值，401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗？请解释。

(vi) 现在，从模型中去掉交互项，但定义5个家庭规模虚拟变量：fsize l， j size2，f size 3， f size 4和f size 5。对有5个或5个以上成员的家庭， fsize 5等于1。在第(iii) 部分估计的模型中，增加家庭规模虚拟变量，记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗？

(vii) 现在，针对模型

在容许截距不同的情况下，做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR，从第(vi) 部分得到，因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和SSRUR=SSR1+SSR2 +…+SSR5 ，其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白，无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率)，而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此，带检验的约束个数是q=20，而且无约束模型的df为9275-30=9245。

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第6题

下面这个模型是Biddle and Hamermesh(1990)所用多元回归模型的一个简化版本，原模型研究睡眠时

下面这个模型是Biddle and Hamermesh（1990)所用多元回归模型的一个简化版本，原模型研究睡眠时

间和工作时间之间的取舍，并考察影响睡眠的其他因素：