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提问人:网友yaoshiyu 发布时间:2022-01-07
[主观题]

本题使用WAGEI.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)

本题使用WAGEI.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)求出样木中的平均小时工资。它看起来是高是低?

(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1题
本题使用GPA2.RAW中的数据。(i)使用所有4137个观测,估计方程并以标准形式报告结论。(ii)使用前20
本题使用GPA2.RAW中的数据。(i)使用所有4137个观测,估计方程并以标准形式报告结论。(ii)使用前20

本题使用GPA2.RAW中的数据。

(i)使用所有4137个观测,估计方程

并以标准形式报告结论。

(ii)使用前2070个观测再重新估计第(i)部分中的方程。

(iii)求出第(i)部分与第(ii)部分所得到的标准误的比率。并将这个比率与式(5.10)中的结论相比较。

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第2题
回答木题需使用BWGHT.RAW中的数据。(i)样本中有多少妇女,又有多少人报告在怀孕期间抽烟?(ii)平

回答木题需使用BWGHT.RAW中的数据。

(i)样本中有多少妇女,又有多少人报告在怀孕期间抽烟?

(ii)平均每天抽烟数量是多少?平均数作为这个案例中“典型”妇女的度量指标好吗?请解释。

(iii)怀孕期间抽烟的妇女中,平均每天抽烟数量是多少?与第(ii)部分中的答案有何区别,为什么?

(iV)求出样本中fath educ的平均值。为何只用1192个观测计算这个平均值?

(V)报告平均家庭收入及其标准误,以美元为单位。

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第3题
本题使用WAGE2.RAW中的数据。(i)估计模型并以通常的形式报告结果。保持其他因素不变,黑人和非黑
本题使用WAGE2.RAW中的数据。(i)估计模型并以通常的形式报告结果。保持其他因素不变,黑人和非黑

本题使用WAGE2.RAW中的数据。

(i)估计模型

并以通常的形式报告结果。保持其他因素不变,黑人和非黑人之间的月薪差异近似为多少?这个差异是统计显著的吗?

(ii) 在这个方程中增加变量exper²和tenure², 证明即便在20%的显著性水平上, 它们也不是联合显著的。

(iii)扩展原模型,使受教育回报取决于种族,并检验受教育的回报是否的确取决于种族。

(iv)再回到原模型,但现在容许四个不同人群(已婚黑人、已婚非黑人、单身黑人和单身非黑人)的工资有差别。估计已婚黑人和已婚非黑人之间的工资差异是多少?

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第4题
本题使用WAGEI.RAW中的数据。(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的
本题使用WAGEI.RAW中的数据。(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的

本题使用WAGEI.RAW中的数据。

(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=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·ed huc。你现在如何解释female的系数?

(ii)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5题
用WAGE2-RAW中有关男工人的数据估计了如下方程:其中,educ是受教育年数,sibs是兄弟姐妹的个数,m

用WAGE2-RAW中有关男工人的数据估计了如下方程:

其中,educ是受教育年数,sibs是兄弟姐妹的个数,meduc是母亲受教育的年数,feduc则是父亲受教育的年数。

(i)sibs是否具有预期的影响?请给出解释。保持meduc、feduc不变,为了使预测的受教育程度减少一年,需要sibs增加多少?(这里不要求答案为整数。)

(ii)讨论对meduc的系数的解释。

(iii)假设一个男工人A没有兄弟姐妹,其父母都接受了12年的教育。另一个男工人B也没有兄弟姐妹,但其父母都接受了16年的教育。预计B和A所接受教育的年数差别为多少?

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第6题
本题利用INTQRT.RAW中的数据。(iii)现在请你估计协整参数, 而不是把它设为1。再利用最后16个
本题利用INTQRT.RAW中的数据。(iii)现在请你估计协整参数, 而不是把它设为1。再利用最后16个

本题利用INTQRT.RAW中的数据。

(iii)现在请你估计协整参数, 而不是把它设为1。再利用最后16个季度的数据求出样本外RMSE。它与第(i)部分和第(ii)部分中的结果有什么不同?

(iv)如果你想要预测的是r6而不是△r6,你的结论会有所变化吗?请解释。

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第7题
本题要用到MLB1.RAW中的数据。(i)使用方程(4.31)中所估计的模型,并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统
本题要用到MLB1.RAW中的数据。(i)使用方程(4.31)中所估计的模型,并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统

本题要用到MLB1.RAW中的数据。

(i)使用方程(4.31)中所估计的模型,并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会怎么样?hrunsyr的系数大小又会怎么样?

(ii)在第(i) 部分的模型中增加变量runsyr(每年垒得分),fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数) 。这些因素中,哪一个是个别显著的?

(iii)在第(ii)部分的模型中, 检验bavg, fldperc和sbasesyr的联合显著性。

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第8题
本题使用WAGE2.RAW中的数据。一般地,保证如下所有回归都含有截距。(i)将IQ对educ进行简单回归,并
本题使用WAGE2.RAW中的数据。一般地,保证如下所有回归都含有截距。(i)将IQ对educ进行简单回归,并

本题使用WAGE2.RAW中的数据。一般地,保证如下所有回归都含有截距。

(i)将IQ对educ进行简单回归,并得到斜率系数

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第9题
本题使用VOTEI.RAW中的数据。(i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log(expend A)
本题使用VOTEI.RAW中的数据。(i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log(expend A)

本题使用VOTEI.RAW中的数据。

(i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log(expend A) 和

(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10题
以下哪些对受教育程度的操作化是合适的?

A.最高学历

B.受教育年数

C.当年高中的升学率

D.大学毕业时的年龄

E.是否是高中毕业

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