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题目内容
（请给出正确答案）
利用BWGHT.RAW中的数据，可估计出如下方程：
变量定义和教材例4.9中一样，但我们增加了两个虚拟变量：一个虚拟变量表明孩子是不是男孩，另一个虚拟变量则表明这个孩子是不是白人。
(i)在第一个方程中，解释变量cigs的系数。具体而言，每天多抽10根烟对婴儿出生体重有何影响？
(ii)在第一个方程中，保持其他因素不变，预计一个白人孩子的出生体重比一个非白人孩子重多少？这个差异是统计显著的吗？
(iii)评价motheduc的估计影响和统计显著性。
(iv)从这些给定信息中，为什么不能计算出检验motheduc和fatheduc联合显著性的F统计量？为了计算这个统计量，还需要做些什么？
答案
更多“利用BWGHT.RAW中的数据，可估计出如下方程： 变量定义和教材例4.9中一样，但我们增加了两个虚拟”相关的问题
第2题
A.利用自主开发的模型作出的公允价值会计估计
B.利用可观察到的输入数据作出的公允价值会计估计
C.未采用经认可的计量技术计算的会计估计
D.会计估计依据一个重大假设或多个重大假设
第4题
本题利用AIRFARE.RAW中的数据。在一个联立方程非观测效应模型中， 需求方程为：
其中我们把航线距离变量放到ait中。
(i)利用固定效应模型估计需求函数，为了解释不同的截距，必须包括年度虚拟变量。弹性估计值是多少？
(ii)利用固定效应模型估计如下约简型方程：
进行适当的检验， 以保证concenit 可用作log(fareit ) 的一个工具变量。
(iii)现在，就像在方程(16.42)中一样，利用固定效应变换和工具变量法估计这个需求函数。现在的估计弹性是多少？它在统计上显著吗？
第5题
本题利用INVEN.RAW中的数据;也可参见计算机习题C11.6。
(i)从加速数模型
中求出OLS残差，并用
回归来检验是否存在序列相关。p的估计值是多少？序列相关看起来是多大的问题？
(ii)用PW估计这个加速数模型，并将β1的估计值与OLS估计值进行比较。你为什么预期它们很相似？
第6题
列。
(i)用OLS估计模型
并检验误差中的AR(1)序列相关。假定回归元是严格外生的。误差中有正或负的序列相关吗？
(ii)用迭代的普莱斯一温斯顿检验方法估计(i)中的模型。gmwage的系数与用OLS方法相比有什么区别？
(iii)在第(ii)部分的方程中增加gmwage的1~12阶滞后项并用迭代的普莱斯-温斯顿方法估计该模型，检验这12个滞后项是否为联合显著的。
(iv)我们回到在第(i)部分估计出的静态模型，用6阶滞后项计算尼威-韦斯特标准误。用尼威一韦斯特方法计算的标准误和普通的OLS标准误相比有什么区别？
(v)在静态模型中增加gwage的1~12阶滞后项，并用6阶滞后项的尼威-韦斯特检验方法检查12阶滞后项的联合显著性。你的结论和第(ii)部分相比有区别吗？
第7题
利用CRIME3.RAW中的数据。
(i)在教材例13.6的模型中，检验假设H0:β1=β2。(提示：定义θ1=β1-β2，并用θ1,β2和来表示β1。以此代入方程并加以整理，对θ1做t检验。)
(ii)若β1=β2，则差分方程可写成
是前面两年的平均破案百分数。
(iii)估计第(ii)部分中的方程。与教材(13.22)比较调整R2。你最后会选用哪一个模型？
第8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10题
本题利用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
(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
的哪个1统计量更值得信赖， 是通常的!统计量还是异方差-稳健的1统计量？为什么？
第11题
本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。
(i)用OLS估计方程
(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。它与通常的WLS标准误有很大的不同吗？
(v)为了估计支出对math 4的影响， OLS与WLS哪一个看起来更准确？
