(i)利用INJURY.RAW中肯塔基州的数据,从教材(13.12)中去掉afchnge后估计的方程为 交互项的估计
(i)利用INJURY.RAW中肯塔基州的数据,从教材(13.12)中去掉afchnge后估计的方程为
交互项的估计值与式(13.12)中的估计值相当接近,这令人吃惊吗?请解释。
(ii)当包含afchnge而去掉highearn后结果是
为什么现在交互项的系数远大于教材(13.12)中的系数?[提示:在方程(13.10)中,若β1=0,对处理组和对照组做的假定是什么?]
(i)利用INJURY.RAW中肯塔基州的数据,从教材(13.12)中去掉afchnge后估计的方程为
交互项的估计值与式(13.12)中的估计值相当接近,这令人吃惊吗?请解释。
(ii)当包含afchnge而去掉highearn后结果是
为什么现在交互项的系数远大于教材(13.12)中的系数?[提示:在方程(13.10)中,若β1=0,对处理组和对照组做的假定是什么?]
利用INJURY.RAW中的数据。
(i)使用肯塔基州的数据,增加male,married以及全套行业和工伤类型虚拟变量作为解释变量,重新估计教材方程(13.12)。在控制了这些其他因素后,afchnge·highearn的估计值有何变化?这个估计值仍然统计显著吗?
(ii)你对第(i)部分中较小的R²有什么可说的?这是否意味着这个方程无用呢?
(iii)用密歇根州的数据估计教材方程(13.12)。比较密歇根州和肯塔基州的交互项估计值。密歇根州的估计值在统计上显著吗?你对此如何解释?
利用KIELMC.RAW中的数据,对1978年和1981年估计了如下方程:
试将交互项y81-nearinc的估计值和教材方程(13.9)中的相应估计值相比较。为什么这些估计值差别如此之大?
利用PRISON.RAW中的数据。
(i)以教材(16.41)中的2SLS估计结果为基础,估计Alog(prisonit)的约简型方程。其中,IVs,final1和final2分别都是统计显著的吗?
(ii)求(i)中的约简型方程残余,把它加入教材(16.41)的方程中,并且检验Δlog(prisonit)的内生性,你的结论是什么?
(iii)在应用2SLS法估计教材方程(16.41)时检验单个过度识别约束。你的结论是什么?
(iv)在这个应用过程中,2SLS和OLS两种方法之间的不同实际上重要吗?
利用FERTIL1.RAW中的数据。
(i)对教材例13.1所估计的方程中,检验16岁时的生活环境是否对生育率产生影响(以大城市为基组)。报告F统计量的值及其p值。
(ii)检验16岁时所在区域(以南方为基组)是否对生育率产生影响。
(iii)令u为总体方程中的误差项。假设你认为u的方差随时间而变(但不随educ,age等而变)。那么刻画这一特点的一个模型是
利用这个模型去检验u的异方差性。(提示:你的F检验应有6和1122个自由度。)
(iv)在教材表13-1所估计的方程中增加交互项y74-educ,y76educ,···,y84-educ。解释这些项代表了什么?它们是联合显著的吗?
利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)在教材方程(10.19)中加入pet-3和pet-4,并检验这些滞后的联合显著性。
(ii)求出第(i)部分中模型的长期倾向及其标准误,并与从教材方程(10.19)中得到的结果相比较。
(iii)估计问题10.6中的多项式分布滞后模型,求出LRP的估计值,并与从无约束模型中得到的结果相比较。
本题利用SLEEP75.RAW中的数据。我们要分析的方程为:
(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程,并按照通常形式报告结论。这两个估计方程有什么明显差异吗?
(ii)对男性和女性睡眠方程中的参数是否相等计算邹至庄检验。使用增加male和交互项male totwrk,.male的检验形式,并使用全部观测。该检验相关的df等于多少?在5%的显著性水平上,你应该拒绝这个虚拟假设吗?
(iii)现在,容许男性与女性存在不同截距,判定所有涉及male的交互项是不是联合显著的?
(iV)给定第(ii)部分和第(iii)部分中的结论,你最后将使用什么样的模型?
利用CPS78_85.RAW中的数据。
(i)你怎样解释教材方程(13.2)中y85的系数?对它有没有一种令人感兴趣的解释?(这里你要小心;你必须说明交互项y85·educ和y85·female。)
(ii)保持其他因素不变,你估计一个接受了12年教育的男子的名义工资增加了多少个百分点?给出一种回归以得到这个估计值的一个置信区间。[提示:为了得到这个置信区间,要用y85-(educ-12)取代y85-educ;]
(iii)令所有的工资均以1978年美元计算,重新估计教材方程(13.2)。具体地说,定义1978年的真实工资为rwage=wage,而1985年的真实工资为rwage=wage/1.65。现在估计教材(13.2)时用log(rwage)代替log(wage)。哪些系数将不同于教材方程(13.2)中的系数?
(iv)解释为什么你在第(iii)部分中的回归给出的R²不同于教材方程(13.2)所给出的R。
(提示:两个回归的残差,从而残差平方和是相同的。)
(V)试描述从1978年到1985年参加工会的作用起了什么变化?
(vi)从教材方程(13.2)开始,检验会员工资差别是否随时间而变。(应使用简单的t检验。)
(vii)你在第(v)和(vi)两部分中的结论是否相互矛盾?试解释。
的遗漏变量。
(ii)如果样本中每名男性在1981~1987年之间都拥有相同职业,你在固定效应估计中还需要包含职业虚拟变量吗?请解释。
(iii)利用WAGEPAN.RAW中的数据(包括方程中的8个职业虚拟变量),使用固定效应法估计方程。union的系数变化很大吗?其统计显著性如何?
利用PHILLIPS.RAW中的数据。
(i)估计失业率的AR(1)模型。用这个方程预测2004年的失业率。将它与2004年的实际失业率进行比较。(你可以从近年的《总统经济报告》中找到这个数据。)
(ii)在第(i)部分的方程中增加通货膨胀的一期滞后。inft-1统计上显著吗?
(iii)利用第(ii)部分中的方程预测2004年的失业率。这个结果比第(i)部分的结果更好还是更糟?
(iv)利用教材6.4节中的方法构造2004年失业率的一个95%的置信区间。2004年的实际失业率位于这个区间内吗?
利用INTDEE.RAW中的数据,考虑教材(10.15)中估计的模型。
(i)求出这个样本时期内inf和def之间的相关系数,并加以评论。
(ii)在方程中加入inf和def的一期滞后,并以常用格式报告结果。
(iii)将通货膨胀效应的估计LRP与教材(10.15)中相对应的LRP进行比较。二者有很大差别吗?
(iv)模型中这两个滞后在5%的水平上是联合显著的吗?
利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)将gfr对r和t²回归,并保留残差,便得到除趋势的gfrt即。
(ii)将对教材方程(10.35)中所有变量(包括t和t2)回归。比较得出的R²与教材方程(10.35)中的R2有何不同。你有何结论?
(ii)在教材方程(10.35)中加入t3后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗?
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