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[主观]

在例7.2中，令noPC表示一个虚拟变量：没有一台个人计算机的学生取值1，否则取值0。（i)如果用noPC
在例7.2中，令noPC表示一个虚拟变量：没有一台个人计算机的学生取值1，否则取值0。
(i)如果用noPC取代方程(7.6)中的PC，所估计方程的截距会怎么样？noPC的系数是多少？
(ii)如果用noPC取代PC，R2会有什么变化？
(iii)PC和noPC应该都作为自变量包括进模型中吗？请解释。
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第1题

令d表示一个（二值)虚拟变量，并令：表示一个定量变量。考虑模型这是含有一个虚拟变量和一个定量
令d表示一个(二值)虚拟变量，并令：表示一个定量变量。考虑模型

这是含有一个虚拟变量和一个定量变量之交互作用的一般性模型[方程(7.17)中有一个例子]。
(i)由于没有重大变化，所以取误差为u=0。于是，当d=0时，我们可以把y和z之间的关系写成函数f₀(z)=β₀+β₁z.当d=1时，同样写出y和z之间的关系，其中左边应该使用f(z),以表示Z的线性函数。

其中所有系数和标准误都保留到小数点后三位。利用这个方程，求出使得男女log(wage)的预测值相等的totcoll值。
(iv)基于第(iii)部分中的方程，女人能现实地获得足够多的大学教育而赶上男人的工资吗？请解释。

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第2题

令math10表示密歇根州高中学生在一次标准化数学考试中的及格百分比（也可参见例4.2)。我们感兴趣
令math10表示密歇根州高中学生在一次标准化数学考试中的及格百分比(也可参见例4.2)。我们感兴趣的是估计每个学生的支出对其数学成绩的影响。一个简单的模型是

其中，poverty表示贫困生的比例。变量Inchprg表示学校有资格享受联邦政府午餐资助计划的学生比例。为什么它是povert的一个合适的代理变量？
(ii)下表包含了有和没有Inchprg作为解释变量时的OLS估计值。解释为什么支出对mathl0的影响在列(2)比在列(1)要低。列(2)中的这种影响在统计上仍大于1吗？

(iii)在其他条件相同的情况下，越大的学校通过率越低吗？请解释。
(iv)解释列(2)中Inchprg的系数。
(v)你如何理解R从列(1)到列(2)的显著提高？

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第3题

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
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？

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第4题

为了检验工作培训项目对工人以后工资的有效性，我们设定了模型其中，train表示的虚拟变量，在工
为了检验工作培训项目对工人以后工资的有效性，我们设定了模型

其中，train表示的虚拟变量，在工人参与这个项目时取值1.想象误差项包括了无法观测的工人能力。如果能力越低的工人被选派去参加这个项目的机会就越大，而且你使用了一个OLS分析，那么你认为β1的OLS估计量可能有什么样的偏误？

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第5题

回归分析还可以用来检验，市场是否在评价股票时有效地使用了市场信息。为简单起见，令return为持有一个企业的股票在从1990年末到1994年末的四年时间内得到的总回报。有效市场假设认为，这些回报不应该与1990年知道的信息存在系统相关性。如果在期初知道的企业特征有助于预测股票回报，那我们在选择股票时就能用到这个信息。对于1990年，令dkr表示企业的债务-资本比率，eps表示每股收益，netinc表示净收入，而salary则表示CEO的总报酬。
(i)使用RETURN.RAW中的数据，估计了如下方程：

检验这些解释变量在5%的显著性水平上是否联合显著。存在个别显著的解释变量吗？
(ii)现在使用netinc和salary的对数形式重新估计这个模型

第(i)部分的结论有没有什么变化？
(iii)在第(ii)部分中，我们为什么不用dks和eps的对数？
(iv)总的看来，股票回报可预测性的证据是强还是弱？

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第6题

本题使用JTRAIN.RAW中的数据。（i)考虑简单回归模型其中，scrap表示企业的废品率，grant表示是
本题使用JTRAIN.RAW中的数据。
(i)考虑简单回归模型

其中，scrap表示企业的废品率，grant表示是否得到工作培训津贴的一个虚拟变量。你能想到u中的无法观测因素可能会与grant相关的原因吗？
(ii)利用1988年的数据估计这个简单的回归模型。(你应该有54个观测。)得到工作培训津贴显著地降低了企业的废品率吗？
(iii)现在增加一个解释变量log(scrap87)。这将如何改变grant的估计影响？解释grant的系数。相对于单侧备择假设

它在5%的显著性水平上统计显著吗？
(iv)相对双侧备择假设，检验log(scrapg)的参数为1的虚拟假设。报告检验的P值。
(v)利用异方差-稳健标准误，重复第(iii)步和第(iv)步，并简要讨论任何明显的差异。

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第7题

在一个解释CE0薪水的模型中增加了变量企业股票的回报ros，结果表明ros是不显著的。现在，定义一个虚拟变量rosneg，它在ros ＜0时等于1，而在ros≥0时等于0。利用CEOSAL1.RAW来估计模型

讨论对β的解释及其统计显著性。

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第8题

如下方程用儿童年龄、母亲受教育程度、父亲受教育程度和家庭子女数来解释儿童每周看电视的小时数：

我们担心在我们的调查中

有测量误差。令tvhours表示所报告的每周看电视的小时数。
(i)在这个应用研究中，经典变量误差(CEV)假定有什么要求？
(ii)你认为CEV假定有可能成立吗？请解释。

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第9题

某城市的消防总部将全市划分为11个防火区，设有4个消防（救火)站。图6－1表示各防火区域与消防站的
某城市的消防总部将全市划分为11个防火区，设有4个消防(救火)站。图6-1表示各防火区域与消防站的位置，其中①②③④表示消防站1、2、3、4、II表示防火区域。根据历史资料证实，各消防站可在事先规定的允许时间内对所负贵的地区的火灾予以消灭。图中虚线即表示各地区由哪个消防站负责(没有虚线连接，就表示不负责)。现在总部提出：可否减少消防站的数目，仍能同样负责各地区的防火任务？如果可以，应当关闭哪个？

提示：对每个防火站定义一个0-1变量xj，令
xj=1，当某防火区域可由第j消防站负责时(j=1，2，3，4)
xj=0，当某防火区域不由第j消防站负贵时(j=1，2，3，4)
然后对每个防火区域列一个约束条件。

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第10题

在化工产业的企业总体中，令rd表示年研发支出，sales表示年销售额（都以百万美元计)。（i)写一个
在化工产业的企业总体中，令rd表示年研发支出，sales表示年销售额(都以百万美元计)。
(i)写一个模型(不是估计方程)，其中rd和sales之间的弹性为常数。哪一个参数代表弹性？
(ii)再用RDCHEM.RAW中的数据估计模型。用通常的形式写出估计方程。rd关于sales的弹性估计值是多少？用文字解释这个弹性的含义。

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第11题

利用AFFAIRS.RAW中女性的数据。（i)为affair估计一个线性概率模型，二元指示变量在女性至少有
利用AFFAIRS.RAW中女性的数据。
(i)为affair估计一个线性概率模型，二元指示变量在女性至少有一次婚外恋时等于1，解释变量包括yrsmarr、age和educ。解释yrsmarr的系数。
(ii)在控制了yrsmarr后，age和educ对affuir还有影响吗？
(iii)在(i)中的模型里加入kids。解释它的系数并判断估计是否在统计上显著。
(iv)对于(iii)中的模型，除了kids仍在模型中以外，加入四个宗教虚拟变量。基础组包括那些声称自己反宗教的女性。对于那些非常信仰宗教的和反宗教的女性，报告自己有婚外恋的可能性是不是有差别？宗教信仰的影响有多大？
(v)对于那些有宗教信仰和无宗教信仰的女性，报告自己有婚外恋的可能性是不是有差别？宗教信仰的影响有多大？[提示：从(iv)中改变基础组很简单。]

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