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?
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?
第1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。
第2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) 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?
第3题
(i)解释vote A 88的系数并讨论其统计显著性。
(ii)添加vote A 88对其他系数具有很大影响吗?
第4题
A.建筑工程所使用的建筑材料价款
B.通讯线路工程所使用的电缆、电线等设备价款。
C.修缮工程所耗用的原材料及其他物资和能源动力价款
D.输送管道工程所使用的防腐管段、管件等设备价款(原选项教材已经删除,本题根据现有规定对此进行了改编)
第5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?
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?
第8题
A.《1932年华沙-牛津规则》
B.《1941年美国对外贸易定义修正本》
C.《1990年国际贸易术语解释通则》
D.《2000年国际贸易术语解释通则》
第9题
A.《UCP 600》
B.《2010年国际贸易术语解释通则》
C.《1990年美国对外贸易定义修正本》
D.《1932年华沙-牛津规则》
第10题
利用MURDER.RAW中的数据。
(i)利用1990年和1993年的数据,用混合OLS估计方程
并以常用形式报告结论。不必担心通常的OLS标准误因a,的出现而不适当。你估计出了死刑的威慑效应吗?
(ii)计算FD估计值(只使用1990~1993年的差分;在FD回归中,你应该有51个观测)。现在,你对威慑效应有何结论?
(iii)在第(ii)部分的FD回归中,求残差的布罗施-帕甘回归,并计算异方差性的F检验。同样做怀特检验的特殊情形[即将对回归,其中拟合值得自第(ii)部分]。你对FD方程中的异方差性有何结论?
(iv)做第(ii)部分中的同样回归,但求异方差-稳健的t统计量。结果如何?
(v)你认为Aexec;的哪个统计量更值得信赖,是通常的:统计量还是异方差-稳健的!统计量?为什么?
第11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。