本题利用FERTIL3.RAW中的数据。(i)将gfr对t和t2回归, 并保留残差, 便得到除趋势的gfrt即。(i
本题利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)将gfr对t和t2回归, 并保留残差, 便得到除趋势的gfrt即。
(ii)将对方程(10.35)中所有变量(包括t和t2)回归。比较得出的R2与方程(10.35)中的R2有何不同。你有何结论?
(iii)在方程(10.35)中加入3后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗?
本题利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)将gfr对t和t2回归, 并保留残差, 便得到除趋势的gfrt即。
(ii)将对方程(10.35)中所有变量(包括t和t2)回归。比较得出的R2与方程(10.35)中的R2有何不同。你有何结论?
(iii)在方程(10.35)中加入3后重新进行估计。这个新增变量在统计上显著吗?
第1题
其中我们把航线距离变量放到ait中。
(i)利用固定效应模型估计需求函数,为了解释不同的截距,必须包括年度虚拟变量。弹性估计值是多少?
(ii)利用固定效应模型估计如下约简型方程:
进行适当的检验, 以保证concenit 可用作log(fareit ) 的一个工具变量。
(iii)现在,就像在方程(16.42)中一样,利用固定效应变换和工具变量法估计这个需求函数。现在的估计弹性是多少?它在统计上显著吗?
第2题
(i)以时间为横轴,画出gfr的曲线。在整个样本期间,它包含了明显的向上或向下的趋势吗?
(ii)利用直至1979年的数据,估计gfr的立方时间趋势模型(即将gfr对t、t2、t3和截距项进行回归) 。评论这个回归的R2。
(iii)用第(ii)部分中的模型,计算从1980年到1984年的提前一期预报误差的MAE。
(iv)利用到1979年为止的数据, 做对一个常数的回归。这个常数统计显著异于0吗?如果我们假定gfri服从一个随机游走,同时也假定漂移项为0,这样做合理吗?
(v)用随机游走模型预报从1980年到1984年的gfr:gfni+1的预报值无非就是gfrit。求出MAE。它与第(iii)部分中得到的MAE有何区别?你更喜欢哪一种预报方法?
(vi)用直至1979年的数据估计gfr的AR(2)模型。第二个滞后项显著吗?
(vii)用AR(2) 模型求出1980~1984年的MAE。这个更一般的模型比随机游走模型的样本外预报效果更好吗?
第3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4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)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?
第7题
(i)用普通最小二乘法估计如下模型:
按照通常的方式报告估计方程,包括样本容量和R²。其R²与不使用giftlast和propresp的简单回归所得到的R²相比如何?
(ii)解释mailsyear的系数,它比对应的简单回归系数更大还是更小?
(iii)解释propresp的系数,千万要注意propresp的度量单位。
(iv)现在,在这个方程中增加变量avggif。这将对mailsyear的估计效应造成什么样的影响?
(v)在第(iv)部分的方程中,giftlast的系数有何变化?你认为这是怎么回事?
第8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9题
(i) 由于log(pc inc) 在式(16.22) 和opn的约简型中都是不显著的, 所以将它从分析中去掉。用OLS和Ⅳ顶答在没有log(pc inc) 的情况下估计式(16.22) 。重要的结论有什么变化吗?
(ii) 仍将log(pei c) 放在分析之外, land或log(land) 是open更好的工具变量吗?(提示:将open对二者分别并同时回归。)
(iii) 现在回到式(16.22) 中, 在方程中增加虚拟变量oil并视之为外生变量。用IV估计方程。其他条件不所有变时,作为一个石油生产国对通货膨胀有影响吗?