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（请给出正确答案）
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。
答案
更多“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”相关的问题
第1题
利用WAGEPAN.RAW中的数据。
(i)考虑非观测效应模型
(ii)用FD估计第(i)部分中的方程，并检验不同时期的教育回报没有变化的原假设。
(iii)利用一个足够稳健的检验，也就是容许FD误差Δuir中存在任何形式的异方差和序列相关的检验，检验第(ii)部分中的假设。你的结论有变化吗？
(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原假设，并根据你对第(iv)部分的回答讨论你的结论。
第2题
(i)对于如下简单回归模型：
(ii)现在检验模型
。利用同样88个住房数据估计这个模型的R²是0.829。
(iv)如果price的方差随着assess，sqrft，lotsize或bdrms而变化，你对第(iii)部分的F检验有什么看法？
第3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4题
(i)用虚拟变量demwins来代替教材(10.23)中的demvote，并用通常的格式报告结果。哪些因素影响获胜概率？请用截至1992年的数据。
(ii)有多少个拟合值小于0？有多少个拟合值大于1？
(iii)采用下面的预测规则：如果demwins＞0.5，你就可以预测民主党会获胜;否则，共和党将获胜。那么，在这20次选举中，这个模型有多少次正确地预测了实际结果？
(iv)代入1996年的解释变量值。预测克林顿赢得这次选举的可能性有多大。事实上，克林顿获胜了，你的预测结果是否与事实相符？
(v)对误差中的AR(1)序列相关，做异方差-稳健：检验。你有何发现？
(vi)求出第(i)部分中估计值的异方差-稳健标准误。!统计量有什么明显的变化吗？
第5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6题
间和工作时间之间的取舍，并考察影响睡眠的其他因素：
其中，sleep和totwrk都以分钟/周为单位，而educ和age则以年为单位。(也可参见计算机习题C2.3。)
(i)如果成年人为工作而放弃睡眠，β1的符号是什么？
(ii)你认为β2和β3的符号应该是什么？
(iii)利用SLEEP75.RAW中的数据， 估计出来的方程是
如果有人一周多工作5个小时，预计sleep会减少多少分钟？这是一个很大的舍弃吗？
(iv)讨论educ的估计系数的符号和大小。
(v)你能说totwrk，educ和age解释了sleep的大部分变异吗？还有什么其他因素可能影响花在睡眠上的时间？它们与totwrk可能相关吗？
第7题
其中，incshrit是在总竞选支出中在位者所占份额(用百分比表示)。非观测效应ai，包括在位者诸如“品质”等特征和选区的诸多特征，都不随时间而变化。在位者的性别、党派在时间上都不变，因此都属于ai。我们关注的是竞选费用对选举结果的影响。
(i)取给定方程在两个年份的差分并用OLS估计差分方程。问哪些变量相对于一个双侧备择假设是在5%的水平上是个别显著的？
(ii)在第(i)部分的方程中，检验Δlog(inexp)和Δlog(chexp)的联合显著性。报告其P值。
(iii)用Δincshr作为唯一自变量，重新估计第(i)部分中的方程。解释Δincshr的系数。例如，如果在位者的支出份额增加10个百分点，你预计这会怎样影响在位者的得票份额？
(iv)再做一遍(iii)，但现在仅使用两次挑战者相同的情形。[这样一来，我们便可以控制挑战者属于ai的那些特征。莱维特(Levitt，1994)做过一项广泛得多的分析。]
第8题
(i)用OLS估计以下模型
并解释估计值。特别是，固定age不变，多受一年教育对生育率的影响估计是多少？如果100位妇女再多受一年教育，预期她们的孩子数目将减少多少？
(ii)frsthalf是虚拟变量，若该妇女在上半年内分娩则取值1。假定frsthalf与第(i)部分中的误差项不相关，说明frsthalf是educ的一个合理的Ⅳ备选。(提示：你需要做一次回归。)
(iii)通过用frsthalf作为educ的Ⅳ，估计第(i)部分中的模型。将所估计的教育影响与第(i)部分中得到的OLS估计值进行比较。
(iv)在模型中增添二值变量electric、tv和bicycle。假定它们都是外生的。用OLS和2SLS估计方程，并比较educ的估计系数。解释tv的系数，以及为什么拥有电视对生育率有负效应。
第9题
利用PHILLIPS.RAW中的数据。
(i)估计失业率的AR(1)模型。用这个方程预测2004年的失业率。将它与2004年的实际失业率进行比较。(你可以从近年的《总统经济报告》中找到这个数据。)
(ii)在第(i)部分的方程中增加通货膨胀的一期滞后。inft-1统计上显著吗？
(iii)利用第(ii)部分中的方程预测2004年的失业率。这个结果比第(i)部分的结果更好还是更糟？
(iv)利用教材6.4节中的方法构造2004年失业率的一个95%的置信区间。2004年的实际失业率位于这个区间内吗？
第10题
利用CONSUMP.RAW中的数据。
(i)估计一个反映真实人均(非耐用品和服务)消费增长与真实人均可支配收入增长之间关系的简单回归模型，并都使用对数变化量表示。用通常形式报告结果。解释方程并讨论统计显著性。
(ii)在第(i)部分的方程中添加真实人均可支配收入增长的一期滞后。你对消费增长的滞后调整有何看法？
(iii)在第(i)部分的方程中添加真实利率，它影响消费增长吗？
第11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？
