请输入或粘贴题目内容
搜题
拍照、语音搜题，请扫码下载APP
题目内容
（请给出正确答案）
在本题中，你将比较参与401(k) 计划的资格对净金融资产影响的OLS和LAD估计值。模型是
(i) 利用401KSUBS.RAW中的数据与OLS估计这个方程， 按照通常形式报告结果， 并解释e40lk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？
(ii) 用LAD估计这个方程， 并以对OLS同样的方式报告结果。解释LAD的估计值p。
(iv)调和第(i)部分和第(iii)部分的结论。
答案
更多“在本题中，你将比较参与401(k) 计划的资格对净金融资产影响的OLS和LAD估计值。模型是(i) 利用401”相关的问题
第1题
其中你应该首先定义sales的度量单位为10亿美元，从而使得估计值更容易解释。
(i)在包含和不包含年销售额近400亿美元的企业的情况下，用0LS估计上述方程。讨论估计系数的明显差别。
(ii)再次在包含和不包含最大企业的情况下，用LAD估计同一方程。讨论估计系数的重要差别。
(iii)基于第(i)部分和第(ii)部分的结论，你认为OLS和LAD哪个方法对异常观测更有弹性余地？
第2题
(i) 估计方程(12.47) 中的模型并求OLS残差平方。求
在整个样木中的平均值、最小值和最大值。
(ii) 利用OLS残差平方估计如下的异方差模型
报告估计系数、标准误、R²和调整R²。
(iii) 将条件方差描述成滞后return-1的函数。方差在return-1取何值时最小？方差是多少？
(iii)为了预测动态方差，第(ii)部分的模型得到了负的方差估计值吗？
(v)第(ii)部分中的模型拟合效果比例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差？请解释。
(vi)在方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后。这个滞后看起来重要吗？这个ARCH(2)模型比第(ii)部分中的模型拟合得更好吗？
第3题
(i) 估计模型math10=β0+β1log(expend)+β2Inchprg+u，并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R2。斜率系数的符号与你的预期一致吗？请加以解释。
(ii)你如何理解第(i)部分中估计出来的截距？特别是，令两个解释变量都等于零说得过去吗？[提示：记住log(1)=0。]
(i)现在做math10对log(expend)的简单回归， 并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。与第(i)部分中的结果相比，这里估计出来的支出效应是更大还是更小？
(iv)求山lexpend=log(expend)与Inchprg之间的相关系数。你认为其符号合理吗？
(v)利用第(iv)部分的结果来解释你在第(iii)部分中得到的结论。
第4题
(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？
第5题
(i)重新估计方程(11.19)，并以通常格式报告结果。当你增加近几年的数据之后，截距和斜率估计值有明显变化吗？
(ii)求自然失业率的新估计值。将这个新估计值与例11.5中的估计值进行比较。
(iii)计算unem的一阶自相关系数。按照你的观点， 单位根接近于1吗？
(iv)利用A mem取代unem作为解释变量。哪个解释变量具有更高的R？
第6题
(i) 利用所有数据， 将lavg sal对bs， lenrol， Istaff和lunch进行回归。报告bs的系数及其常用标准误和异方差-稳健标准误。你对
的经济显著性和统计显著性得到什么结论？
(ii)现在去掉四个bs＞0.5的观测，即平均福利(假设)占平均薪水50%以上的观测。bs的系数又是多少？利用异方差-稳健标准误来判断，它在统计上显著吗？
(iii)验证bs＞0.5的四个观测分别为68、1127、1508和1670。为它们各定义一个虚拟变量。(你可以称它们为d68、d1127、d 1508和d 1670.) 把它们添加到第(i) 部分的回归中， 验证其他变量的OLS系数及其标准
误与第(ii)部分中的结果相同。在5%的显著性水平上，这四个虚拟变量中哪个变量的t统计量在统计上显著不等于0？
(iv)在这个数据集中，验证第(iii)部分回归中具有最大学生化残差(该虚拟变量的t统计量最大)的数据点对OLS估计值具有很大的影响。(即利用除去具有最大学生化残差的数据点之外的所有观测进行OLS回归。)依次去掉bs＞0.5的每个观测都具有重要影响吗？
(v) 即便在大样本中， 就OLS对单个观测的敏感性而言， 你有何结论？
(vi) 在第(iji) 部分， 验证LAD估计量对包含这些观测不是很敏感。
第7题
(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？
第8题
(i)求方程(8.35)中的OLS估计值。
(iv)第(iii)部分的结论对于求式(8.36)时建议使用的同方差形式有何含义？
(v)在容许方差函数被误设的情况下，求WLS估计值的确当标准误。
第9题
(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？
