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[主观]

在第3章的习题3中，我们估计了一个方程，来检验一个随机样本中每个人每周花在睡眠上的分钟数（sle
在第3章的习题3中，我们估计了一个方程，来检验一个随机样本中每个人每周花在睡眠上的分钟数(sleep)和每周花在工作上的分钟数(totwork)之间的替代关系。方程中还包括受教育程度和年龄。由于sleep和totwork是每个人同时选择的，所估计的睡眠和工作之间的交替关系会遭到“联立性偏误”的批评吗？请解释。
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第1题

利用LAWSCH85.RAW中的数据。（i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验原假设：在其他条件不变
利用LAWSCH85.RAW中的数据。
(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验原假设：在其他条件不变的情况下，法学院排名对起薪中位数没有影响。
(ii)新生年级的学生特征(即LSAT和GPA)对解释salary而言是个别或联合显著的吗？
(iii)检验是否要在方程中引入入学年级的规模(clsize)和教职工的规模(faculty);只进行一个检验。(注意解释clie和facuiy的缺失数据。)
(iv)还有哪些因素可能影响到法学院排名，但又没有包括在薪水回归中？

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第2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3题

我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕：（i)用OLS估计此模型，并验证
我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕：

(i)用OLS估计此模型，并验证其全部估计值都严格地介于0和1之间。最大和最小的估计值各是多少？
(ii)用加权最小二乘法估计这个方程。
(iii)用WLS估计值决定avgsen和tottime在5%的显著性水平上是否联合显著。

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第4题

在教材例10.6中，我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。（i)对于这个方程中的
在教材例10.6中，我们估计了费尔预测美国总统选举结果的一个模型的变型。
(i)对于这个方程中的误差项序列无关，你有何论据？(提示：总统选举多长时间进行一次？)
(i)在将教材(1023)的OLS残差对滞后残差进行回归时，得到p=-0068和sep)=0.40。你对u_t中的序列相关有何结论？
(iii)在检验序列相关时，这个应用中的小样本容量会令你不放心吗？

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第5题

使用WAGE2.RAW中的数据。（i)在教材例15.2中，用sibs作为educ的一个工具，教育回报的Ⅳ估计值是0.
使用WAGE2.RAW中的数据。
(i)在教材例15.2中，用sibs作为educ的一个工具，教育回报的Ⅳ估计值是0.122。为了使你自己确信，运用sibs作为educ的Ⅳ，与仅将sibs代入以取代educ并做OLS回归的确是不一样的，试将log(wage)对sibs进行回归，并解释你的结果。
(ii)变量brthord是出生的次序(对最先出生的子女，brthord为1，对第二个出生的子女，其值为2，等等)。解释为什么educ可能与brthord负相关。进行educ对brthord的回归，判断是否存在统计上显著的负相关。
(iii)在教材方程(15.1)中用brthord作为educ的一个IV。报告并解释其结果。
(iv)现在，假定我们将兄弟姐妹的数目作为解释变量而引入工资方程。这在某种程度上控制了家庭背景。

假设我们想用brthord作为educ的Ⅳ，并假定sibs是外生的。educ的约简型是

表述并检验识别假定。
(v)用brthrd作为educ的IV(sibs作为自身的ⅣV)，估计第(iv)部分中的方程。评论βeduc和βsibs的标准误。
(vi)运用第(iv)部分中的拟合值educ，计算edue与sibs之间的相关。用该结论解释你在第(v)部分中发现的结果。

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第6题

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。（也可参见第3章计算机练习C8。) （i)利用OLS估计模型以常用
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。)
(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，相对一个双侧备择假设，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

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，在确定一个地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？

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第7题

文件CEOSAL2.RAW包含了177位首席执行官的数据，并可用来考察企业业绩对CEO薪水的影响。（i)估计
文件CEOSAL2.RAW包含了177位首席执行官的数据，并可用来考察企业业绩对CEO薪水的影响。
(i)估计一个将年薪与企业销售量和市场价值相联系的模型。让这个模型对每个自变量的变化都具有常弹性。以方程的形式写出结论。
(ii)在第(i)部分的模型中增加profits。为什么这个变量不能以对数形式进入模型？你会说这些企业业绩变量解释了CEO薪水波动中的大部分吗？
(iii)在第(ii)部分的模型中增加ceoten。保持其他条件不变，延长一年CEO任期，估计的百分比回报是什么？
(iv)求出变量log(mktval)和prots之间的样本相关系数。这些变量高度相关吗？这对OLS估计量有什么影响？

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第8题

假设你想如同教材例6.3那样估计出勤率对学生成绩的影响。一个基本模型是：其中变量定义与第6章
假设你想如同教材例6.3那样估计出勤率对学生成绩的影响。一个基本模型是：

其中变量定义与第6章相同。
(i)令dist为学生住宿区到教学大楼的距离。你认为dist与u不相关吗？
(ii)假定dist与u不相关，要成为atndrte的一个有效IV，dist还必须另外满足什么假定？
(iii)假定我们如在教材方程(6.18)中那样增添交互项priGPAatndrte：

若atndrte与u相关，则一般认为priGPAatndrte也与u相关。priGPAatndrte的一个好Ⅳ将是什么呢？[提示：若E(u|priGPA，ACT，dit)=0(在priGPA、ACT、dit均外生时出现)，则priGPA和dist的任何函数都与u不相关。]

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第9题

利用MATHPNL.RAW中的数据。类似第13章的计算机练习C11中的一阶差分分析，这里将做一个固定效应分析。我们关心的模型是：

其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。
(i)用混合OLS估计模型，并报告通常的标准误。为使得a_i的期望值可以非零，你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差

。
(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？
(iii)利用

的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994-1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。
(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？
(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？
(vi)定义支出的总(或长期)效应为

的标准误。

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第10题

（i)在第7章的计算机练习C5所估计的模型中，应用方程（9.3)中的RESET。此方程中有函数形式误设的证
(i)在第7章的计算机练习C5所估计的模型中，应用方程(9.3)中的RESET。此方程中有函数形式误设的证据吗？
(ii)计算一个异方差-稳健形式的RESET。你在第(i)部分的结论改变了吗？

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第11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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