把铁片插入下列溶液中,铁片能溶解并且能使溶液质量减轻的是( ),
A.CuSO4
B.Fe2(SO4)3
C.ZnSO4
D.稀H2SO4
A.CuSO4
B.Fe2(SO4)3
C.ZnSO4
D.稀H2SO4
(i)暂不考虑家庭的聚类特征, 用OLS估计模型
其中变量定义在数据集中给出。我们最感兴趣的变量是choice, 它是一个虚拟变量, 如果一个人选择了如何在不同的投资之间配置其养老金,这个变量就等于1。choice的影响估计值是多少?它在统计上显著吗?
(ii)收入、财富、拥有股票和拥有个人退休金账户这些控制变量重要吗?请加以解释。(iii)确定数据集中有多少个不同的家庭。
(iv)现在, 求对家庭内聚类相关保持稳健的OLS标准误。它们与通常的OLS标准误差别大吗?你感到意外吗?
(v)通过对同一个家庭内的夫妻进行差分来估计这个方程。你在第(ii)部分中提到的解释变量为什么在差分估计时被去掉了?
(vi)第(v)部分中剩下的解释变量显著吗?你感到意外吗?
为简单起见,我们省略了其他解释变量。像通常的多元回归分析一样,θ0应该具有其他情况不变的解释。也就是说, 保持不变, 若pet增加一美元,则gfrt应该改变θ0。
(i)若保持不变,但pet增加,那么pet-1和pet-2应该如何变化?
(ii)第(i)部分中的答案如何有助于你把上述方程中的θ0理解为LRP。
(i)重新估计方程(9.43),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方程(9.44)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?
(i)假设你可以搜集到1985年和1990年两个州驾龄人口的随机样本。令arrest表示一个二值变量, 如果一个人在当年曾因酒后驾车而被捕,它就等于1。在不控制任何其他因素的情况下,写下一个线性概率模型,以检验开瓶酒精饮料法是否降低了因酒后驾驶而被捕的概率。在你的模型中,哪个系数度量了这项法律的影响?
(ii)你为什么还想在模型中控制一些其他因素?这些因素有哪些?
(iii)现在假设你只能搜集到这两个州在1985年和1990年县一级水平上的数据。因变量是有驾照人员在本年度因酒后驾驶而被捕的比例。这个数据结构与第(i)部分中描述的个人水平上的数据结构有何不同?你将使用哪种计量经济方法?
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