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[主观]

利用VOTE1.RAW中的数据。（i)考虑一个含有竞选支出交互项的模型保持prtystrA和expendA不变，e
利用VOTE1.RAW中的数据。
(i)考虑一个含有竞选支出交互项的模型
保持prtystrA和expendA不变，expendB对voteA的偏效应是什么？expendA对voteA的偏效应是什么？β4的预期符号明显吗？
(ii)估计第(i)部分中的方程，并以通常的格式报告结果。交互项是统计显著的吗？
(ii)求样本中expendA的均值。固定expendA为300(300000美元)。候选人B另外支出100000美元对voteA的估计影响是什么？这个影响很大吗？
(iv)现在固定expendB为100。AexpendA=100对voteA的估计影响是什么？这讲得通吗？
(v)现在估计一个用候选人A的支出占竞选总支出的百分比shareA取代交互作用项的模型。同时保持expendA和expendB不变而改变shareA，这讲得通吗？
(vi)(要求有微积分知识)在第(V)部分的模型中，保持prtystrA和expendA不变，求出expendB对voteA的偏效应。在expendA=300和expendB=0时进行计算，并评论你的结论。
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第1题

使用VOTE1.RAW中的数据。（i)估计一个以voteA为因变量并以prystrA、deocA、log（expendA)和log（ex
使用VOTE1.RAW中的数据。
(i)估计一个以voteA为因变量并以prystrA、deocA、log(expendA)和log(expendB)为自变量的模型。得到OLS残差

，并将这些残差对所有的自变量进行回归。解释你为什么得到R²=0。
(ii)现在计算异方差性的布罗施-帕甘检验。使用F统计量的形式并报告P值。
(iii)同样利用F统计量形式计算异方差性的特殊怀特检验。现在异方差性的证据有多强？

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第2题

如下模型可用来研究竞选支出如何影响选举结果：其中，voteA表示候选人A得到的选票百分数，expen
如下模型可用来研究竞选支出如何影响选举结果：

其中，voteA表示候选人A得到的选票百分数，expendA和expendB分
别表示候选人A和B的竞选支出，而prtystrA则是对A所在党派实力的一种度量(A所在党派在最近一次总统选举中获得的选票百分比)。
(i)如何解释β₁？
(ii)用参数表述如下原假设：A的竞选支出提高1%被B的竞选支出提高1%所抵消。
(iii)利用VOTE1.RAW中的数据来估计上述模型，并以通常的方式报告结论。A的竞选支出会影响结果吗？B的支出呢？你能用这些结论来检验第(ii)部分中的假设吗？
(iv)估计一个模型，使之能直接给出检验第(ii)部分中假设所需用的：统计量。你有什么结论？(使用双侧备择假设。)

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第3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

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9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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第10题

利用WAGE1.RAW中的数据。（i)使用OLS估计方程并用通常的格式报告你的结论。（ii)exper^{2⊕
利用WAGE1.RAW中的数据。
(i)使用OLS估计方程

并用通常的格式报告你的结论。
(ii)exper²在1%的显著性水平上是统计显著的吗？
(iii)使用近似

求第5年工作经历的近似回报。第20年工作经历的近似回报是多少？
(iv)exper取什么值时，工作经历的增加实际上会降低预期的log(wage)。样本中有多少人具有比该取值更长的工作经历？

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第11题

利用ATTEND.RAW中的数据研究出勤率（atndrte，用百分比表示)与ACT成绩（最高可能得分为32分)之间
利用ATTEND.RAW中的数据研究出勤率(atndrte，用百分比表示)与ACT成绩(最高可能得分为32分)之间的关系。
(i)在样本中找出atndrte的最大值和最小值。
(ii)在总体模型atndrte=β₀+β₁ACT+u中，解释系数β1的含义，β1的符号是明显的吗？请解释。

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