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提问人：网友18***469
发布时间：2022-06-10
[主观题]
利用TRAFFIC2.RAW中的月度数据估计如下方程：： prcfat是事故导致的死亡率，spdlaw是一个虚拟变
利用TRAFFIC2.RAW中的月度数据估计如下方程：：
prcfat是事故导致的死亡率，spdlaw是一个虚拟变量，当车速增大到每小时65英里时取1，而beltlaw是另一个虚拟变量，当强制性的安全带政策被履行时取1。由于数据是月度数据，因此回归中还包括一系列月度的虚拟变量(未写出)以及失业率和一个月中的周末数(也未写出)。方程中的标准差是OLS估计中得到的标准差。
(i)通过上面的静态模型，安全带政策对于事故导致的死亡率有什么长期影响？影响是否显著？如果要得到更小的标准差，你应该怎么做？
(ii)通过动态模型，安全带政策对于事故导致的死亡率有什么长期影响？这个结果与静态模型中得到的结果相比有什么不同？
(iii)当二阶滞后项prcfat-2和一阶滞后项prcfat-1同时加入到模型中时，prcfat-2的系数是0.098，而标准差是0.110。在这种情况下，prcfat-2是否需要加入到模型中？
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（i）解释log(sales)的系数。特别地，如果 sales增加 10%，估计rdintens会变化多少个百分点？这在经济上是一个很大的影响吗？ （ii）检验假设 R&D 的强度不随sales而变化，对立假设是，它随着销售额的增加而提高。在 5%和 10%的 显著性水平上进行这个检验。 （iii）解释profmarg的系数，它在经济上显著吗？ （iv）profmarg对rdintens是否有统计显著的影响？
