重要提示:请勿将账号共享给其他人使用,违者账号将被封禁!
查看《购买须知》>>>
首页 > 行业知识
网友您好,请在下方输入框内输入要搜索的题目:
搜题
拍照、语音搜题,请扫码下载APP
扫一扫 下载APP
题目内容 (请给出正确答案)
[主观题]

本题使用WAGEI.RAW中的数据。(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的

本题使用WAGEI.RAW中的数据。(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的

本题使用WAGEI.RAW中的数据。

(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的性别差异相比较。

(ii)做一个用以得到式(7.18)的回归,但用female·(educ-12.5)取代female·ed huc。你现在如何解释female的系数?

(ii)第(ii)部分中female的系数是统计显著的吗?与式(7.18)相比较并进行评论。

答案
查看答案
更多“本题使用WAGEI.RAW中的数据。(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的”相关的问题

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。

点击查看答案

第2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?

点击查看答案

第3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?

点击查看答案

第4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?

点击查看答案

第5题

本题使用INT DEF.RAW中的数据。关于三月期国债利率与通货膨胀率(从消费者价格指数中计算) 的一
本题使用INT DEF.RAW中的数据。关于三月期国债利率与通货膨胀率(从消费者价格指数中计算) 的一

个简单方程为:

(i)用OLS估计该方程, 为了后面的比较略去时期1。以通常的格式报告结果。

点击查看答案

第6题

本题使用INJURY.RAW中的数据。(i) 使用肯塔基州的数据, 增加male, married以及全套行业和工伤
本题使用INJURY.RAW中的数据。(i) 使用肯塔基州的数据, 增加male, married以及全套行业和工伤

本题使用INJURY.RAW中的数据。

(i) 使用肯塔基州的数据, 增加male, married以及全套行业和工伤类型虚拟变量作为解释变量, 重新估计方程(13.12)。在控制了这些其他因素后, afchnge-high earn的估计值有何变化?这个估计值仍然统计显著吗?

(ii)你对第(i)部分中较小的R°有什么看法?这是否意味着这个方程无用呢?

(iii)用密歇根州的数据估计方程(13.12)。比较密歇根州和肯塔基州的交互项估计值。密歇根州的估计值在统计上显著吗?你对此如何解释?

点击查看答案

第7题

本题使用CARD.RAW中的数据。(i)表15.1中,教育回报的ⅣV和OLS估计值之间存在经济上重要的差异。从
本题使用CARD.RAW中的数据。(i)表15.1中,教育回报的ⅣV和OLS估计值之间存在经济上重要的差异。从

本题使用CARD.RAW中的数据。

(i)表15.1中,教育回报的ⅣV和OLS估计值之间存在经济上重要的差异。从式(15.32)中得到约简型残差。(回归中包含的其他变量可参见表15.1.)用这些来检验educ是否外生; 也就是说,判断OLS与Ⅳ之间的差异在统计上是否显著。

(ii)增添nearc2作为工具,用2SLS估计方程。educ的系数变化很大吗?

(iii)检验第(ii)部分中的单个过度识别约束。

点击查看答案

第8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

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?

点击查看答案

第9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?

点击查看答案

第10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?

点击查看答案

第11题

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。(i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归,1976年
本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。(i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归,1976年

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。

(i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归,1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗?

(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re 78-re 75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训,所以我们没有必要对train进行差分。也就是说,如果我们定义ctrain=train 78-train75, 那么,由于train75=0,所以ctran=train78。)现在,培训的估计影响有多大?讨论它与第(i)部分估计值的比较。

(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间,并描述你的结论。

点击查看答案
下载APP
关注公众号
TOP
重置密码
账号:
旧密码:
新密码:
确认密码:
确认修改
购买搜题卡查看答案 购买前请仔细阅读《购买须知》
请选择支付方式
  • 微信支付
  • 支付宝支付
点击支付即表示同意并接受了《服务协议》《购买须知》
立即支付 系统将自动为您注册账号
已付款,但不能查看答案,请点这里登录即可>>>
请使用微信扫码支付(元)

订单号:

遇到问题请联系在线客服

请不要关闭本页面,支付完成后请点击【支付完成】按钮
遇到问题请联系在线客服
恭喜您,购买搜题卡成功 系统为您生成的账号密码如下:
重要提示:请勿将账号共享给其他人使用,违者账号将被封禁。
发送账号到微信 保存账号查看答案
怕账号密码记不住?建议关注微信公众号绑定微信,开通微信扫码登录功能
请用微信扫码测试
优题宝