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[主观]

利用CEMENT.RAW中的数据。（i)将水泥价格月增长率（gprc)作为供给数量增长率（gce)函数，写出静态
利用CEMENT.RAW中的数据。
(i)将水泥价格月增长率(gprc)作为供给数量增长率(gce)函数，写出静态供给函数是
其中，gprcpet(汽油价格上涨率)被假定为外生变量，而feb，···，dec为月度虚拟变量。你预期a₁和β₁的符号是什么？用OLS估计这个方程。供给函数向上倾斜吗？
(ii)变量gdefs是美国真实国防支出的月增长率。gdefs要作为gcem的一个好的工具变量，你需要对它做什么假定？检验gcem是否与gdefs偏相关。(不用担心约简型中可能的序列相关。)你能用gdefs作为估计供给函数中的一个Ⅳ吗？
(iii)谢伊(Shea，1993)认为建住宅楼的产出增长率(gres)和非住宅楼的产出增长率(gnon)是gcem的有效工具变量。其思想是，存在一些应该与供给误差项u，大致无关的需求移动因子。检验gcem是否与gres和gnon偏相关;同样不用担心约简型中的序列相关。
(iv)利用gres和gnon作为gcem的工具变量估计供给函数。你对水泥的静态供给函数得到什么结论？[动态供给函数显然是向上倾斜的;参见Shea(1993)。]
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第1题

利用ATTEND.RAW中的数据。（i)在例6.3的模型中，推出当priGPA=2.59和atndrte=82时，利用方程（6
利用ATTEND.RAW中的数据。
(i)在例6.3的模型中，推出

当priGPA=2.59和atndrte=82时，利用方程(6.19)来估计偏效应。对你的估计进行解释。
(ii)证明可将方程写成

其中

(注意，截距已发生变化，但并不重要。)用它求出第(i)部分得到的θ₂的标准差。

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第2题

利用401KSUBS.RAW中的数据，只使用未婚人士的数据（fsize=1)。我们关心的等式如下：（i)利用OLS估
利用401KSUBS.RAW中的数据，只使用未婚人士的数据(fsize=1)。我们关心的等式如下：

(i)利用OLS估计这个方程，按照通常形式报告结果，并解释e401k的系数。
(ii)利用布罗施-帕甘检验，使用OLS残差检验异方差性。u看上去独立于解释变量吗？
(iii)用LAD估计这个方程，并以对OLS同样的方式报告结果。解释e401k的系数。
(iv)调和第(i)部分和第(iii)部分的结论。

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第3题

利用HPRICE1.RAW中的数据。（i)估计模型并以通常的OLS格式报告结论。（ii)当losie=20000，sqp
利用HPRICE1.RAW中的数据。
(i)估计模型

并以通常的OLS格式报告结论。
(ii)当losie=20000，sqpt=2500和bdrms=4时，求出log(price)的预测值。利用教材6.4节中的方法，在同样的解释变量值的情况下，求出price的预测值。
(iii)就解释price中的变化而言，决定你是喜欢第(i)部分中的模型，还是喜欢模型

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第4题

（i)利用HPRICE1.RAW中的数据得到教材方程（8.17)的异方差-稳健标准误。讨论其与通常的标准误之间
(i)利用HPRICE1.RAW中的数据得到教材方程(8.17)的异方差-稳健标准误。讨论其与通常的标准误之间是否存在任何重要差异。
(ii)对方程(8.18)重复第(i)步操作。
(iii)此例对异方差性和对因变量所做的变换说明了什么？

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第5题

利用INFMRT.RAW中1990年的数据。（i)重新估计教材方程（9.37)，但现在对哥伦比亚特区这个观测引
利用INFMRT.RAW中1990年的数据。
(i)重新估计教材方程(9.37)，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教材方程(9.38)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？

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第6题

使用WAGE1.RAW中的数据。（i)利用方程（7.18)估计在educ=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的
使用WAGE1.RAW中的数据。
(i)利用方程(7.18)估计在educ=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：educ。你现在如何解释female的系数？
(iii)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。

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第7题

利用LOANAPP.RAW中的数据。（i)估计第7章的计算机练习C8第（iii)部分中的方程，计算其异方差-稳
利用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)估计第7章的计算机练习C8第(iii)部分中的方程，计算其异方差-稳健的标准误。将βwhite的95%的置信区间与非稳健的置信区间相比较。
(ii)由第(i)部分的回归计算拟合值。其中有没有哪个估计值小于0？有没有哪个估计值大于1？而这些情况对加权最小二乘估计的应用意味着什么？

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第8题

利用PHILLIPS.RAW中的数据回答本题。（i)利用整个数据集，用OLS估计静态菲利普斯曲线方程并以
利用PHILLIPS.RAW中的数据回答本题。
(i)利用整个数据集，用OLS估计静态菲利普斯曲线方程

并以常用形式报告结果。
(ii)从第(i)部分中求OLS残差u_t并通过u_t对u_t-1的回归中求出p。(在这个回归中包含一个截距项没问题。)有序列相关的强烈证据吗？
(iii)现在通过迭代普莱斯-温斯顿程序估计静态菲利普斯曲线模型。将β₁的估计值与表12.2中得到的估计值相比较。添加以后的年份，估计值有很大变化吗？
(iv)不用普莱斯-温斯顿检验，而是使用迭代科克伦-奥卡特检验。p的最终估计值有多相似？β₁的PW和CO估计值有多相似？

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第9题

使用WAGE1.RAW中的数据。（i)求出样本中的平均受教育程度。最低和最高受教育年数是多少？（ii)
使用WAGE1.RAW中的数据。
(i)求出样本中的平均受教育程度。最低和最高受教育年数是多少？
(ii)求出样本中的平均小时工资。它看起来是高还是低？
(iii)工资数据用1976年的美元报告。利用(2004年或以后的)《总统经济报告》，求出并报告1976年和2003年的消费者价格指数(CPI)。
(iv)利用第(iii)部分中的CPI值，求以2003年美元度量的平均小时工资。现在，平均小时工资看起来合理了吗？
(v)样本中有多少女人和男人？

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第10题

（i)利用WAGEPRC.RAW中的数据，估计第11章习题5中的分布滞后模型。用回归教材（12.14)来检验AR（1)
(i)利用WAGEPRC.RAW中的数据，估计第11章习题5中的分布滞后模型。用回归教材(12.14)来检验AR(1)序列相关。
(ii)用迭代的科克伦-奥卡特方法重新估计这个模型。长期倾向的新估计值是多少？
(iii)用迭代C0求出LRP的标准误。(这要求你估计一个修正方程。)判断LRP估计值在5%的水平上是否统计显著异于1？

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第11题

利用GPA2.RAW中的数据。（i)估计模型其中，hsize为毕业年级的规模（以百为单位)，按通常的格式
利用GPA2.RAW中的数据。
(i)估计模型

其中，hsize为毕业年级的规模(以百为单位)，按通常的格式写出结论。二次项是统计显著的吗？
(ii)利用第(i)部分的估计方程，高中学校的“最优”规模是什么？说明你的答案。
(iii)这个分析是所有高中高年级学生学术成绩的代表吗？请解释。
(iv)用log(sat)作为因变量，求出估计的高中最优规模。它与你在第(ii)部分得到的结论很不同吗？

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