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（请给出正确答案）
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。
答案
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第1题
利用GPA2.RAW中有关4137名大学生的数据， 用OLS估计了如下方程：
其中，colgpa以四分制度量，hsperc是在高中班上名次的百分位数(比方说，hsperc=5，就意味着位于班上前5%之列)，而sat是在学生能力测验中数学和语言的综合成绩。
(i)为什么hsperc的系数为负也讲得通？
(ii)当hsperc=20和sat=1050吋，大学GPA的预测值是多少？
(iii)假设两个在高中班上具有同样百分位数的高中毕业生A和B，但A学生的SAT分数要高出140分(在样本中相当于一倍的标准差)，那么，预计这两个学生的大学GPA相差多少？这个差距大吗？
(iv)保持hsperc不变，SAT的分数相差多少，才能导致预测的colgpa相差0.50或四分制的半分？评论你的结论。
第2题
本题要用到WAGE2.RAW中的数据。
(i)考虑一个标准的工资方程
表述虚拟假设：多一年工作经历与在现在的岗位上多工作一年对log(wage) 具有相同影响。
(ii)在5%的显著性水平上，相对于双侧对立假设，通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的虚拟假设。你得到的结论是什么？
第3题
本题利用MEAP93.RAW中的数据。
(i) 估计模型math10=β0+β1log(expend)+β2Inchprg+u，并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R2。斜率系数的符号与你的预期一致吗？请加以解释。
(ii)你如何理解第(i)部分中估计出来的截距？特别是，令两个解释变量都等于零说得过去吗？[提示：记住log(1)=0。]
(i)现在做math10对log(expend)的简单回归， 并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。与第(i)部分中的结果相比，这里估计出来的支出效应是更大还是更小？
(iv)求山lexpend=log(expend)与Inchprg之间的相关系数。你认为其符号合理吗？
(v)利用第(iv)部分的结果来解释你在第(iii)部分中得到的结论。
第4题
人口特征方面的数据。目的是想考察快餐店是否在黑人更集中的区域收取更高的价格。
(i)求出样本中prpblck和income的平均值及其标准差。prpblck和income的度量单位是什么？
(ii)考虑一个模型，用人口中黑人比例和收入中位数来解释苏打饮料的价格psoda：
用OLS估计这个模型并以方程的形式报告结果， 包括样本容量和R。(报告估计值时不要使用科学计数法。)解释prpblck的系数。你认为它在经济上算大吗？
(iii) 将第(ii)部分得到的估计值与psoda对prpblck进行简单回归得到的估计值进行比较。控制收入变量后，这种歧视效应是更大还是更小了？
(iv)收入价格弹性为常数的模型可能更加适合。报告如下模型的估计值：
(vi)求出1og(income)和prppov的相关系数。大致符合你的预期吗？
(vii)评价如下说法：“由于log(income)和prppov如此高度相关，所以它们不该进入同一个回归。”
第5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？
第7题
利用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，重新估计教材方程(13.12)。在控制了这些其他因素后，afchnge·highearn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R²有什么可说的？这是否意味着这个方程无用呢？
(iii)用密歇根州的数据估计教材方程(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？
第8题
使用CRIME4.RAW。
(i)在数据集中增加每个工资变量的对数，然后用一阶差分估计模型。问这些变量的引入如何影响教材例13.9中那些司法变量的系数？
(ii)第(i)部分中的工资变量全部都有预期的符号吗？它们是联合显著的吗？试解释。
第9题
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
用到CONSUMP.RAW中的数据。
(i)在教材例16.7中，用教材15.5节的方法检验在估计教材(16.35)时的那个过度识别约束。你的结论是什么？
(ii)由于潜在的数据度量问题和信息滞后，坎贝尔和曼昆(CampbellandMankiw，1990)使用所有变量的二阶滞后值作为工具变量。只用
，作为工具变量重新估计教材(16.35)。这些估计值与教材(16.36)中的那些估计值相比如何？
(iii)将gy，对第(ii)部分的Ⅳ回归，并检验gy，与它们是否充分相关。这一点为什么重要？
