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[主观题]

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。（i)计算变量prc

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。

(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗？失业率也一样吗？

(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量：不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？

(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]

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发布时间：2021-07-21

更多“本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc”相关的问题

第1题

利用TRAFFIC2.RAW中的数据。（i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗？失

利用TRAFFIC2.RAW中的数据。

(i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗？失业率也一样吗？

(i)估计一个将prcfat的一阶差分Aprcfat与第10章的计算机练习C11第(vi)部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量;不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？

(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)第10章的计算机练习C11第(vi)部分中的回归。]

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第2题

本题使用CRIME4.RAW。（i)在数据集中增加每个工资变量的对数，然后用一阶差分估计模型。问这些变

本题使用CRIME4.RAW。

(i)在数据集中增加每个工资变量的对数，然后用一阶差分估计模型。问这些变量的引入如何影响例13.9中那些司法变量的系数？

(ii)第(i)部分中的工资变量都有预期的符号吗？它们是联合显著的吗？试解释。

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第3题

本题利用PHILLIPS.RAW中的数据。现在你应该使用56年的数据。（i)重新估计方程（11.19)，并以通常格

本题利用PHILLIPS.RAW中的数据。现在你应该使用56年的数据。

(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？

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第4题

文件PENS10N.RAW包含了美国工人直接参与养老金计划方面的信息。有些观测是同一个家庭的夫妇，所

以这个数据集包含了一些小的聚类样本(聚类容量为2)。

(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？

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第5题

对于一元线性回归模型，当随机误差项存在一阶自相关情形时，下面估计自相关系数ρ的方法中，哪些是不正确的()。

A、用OLS估计得到的模型残差对其一阶滞后进行回归，一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量

B、通过DW统计量来计算，即r=1-DW/2

C、直接计算模型残差与其一阶滞后的简单相关系数

D、用被解释变量与其一阶滞后回归，一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量

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第6题

本题需要使用ELEM 94-95中的数据，也可参见计算机习题C 4.10。（i) 利用所有数据，将lavg sal对

本题需要使用ELEM 94-95中的数据，也可参见计算机习题C 4.10。

(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。

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第7题

回答本题需用APPLE.RAW中的数据。（i) 定义一个二值变量ecobuy，在ec lbs＞0时取值1，在时取值0。

回答本题需用APPLE.RAW中的数据。

(i) 定义一个二值变量ecobuy，在ec lbs＞0时取值1，在时取值0。换言之，在给定价格下， eco buy标志着一个家庭是否购买环保苹果。多大比例的家庭声称要购买环保苹果？

(ii)估计线性概率模型

并以通常的形式报告结果。仔细解释价格变量的系数。

(iii) 在LPM中，非价格变量联合显著吗？(尽管存在异方差时，通常的F统计量并非有效，但我们还是使用它。)除价格变量外，哪个解释变量对购买环保苹果的决策具有最重要的影响？你认为这合理吗？

(iv) 在第(ii) 部分的模型中，用log(faminc) 取代faminc。使用faminc和log(fam inc) ，哪个模型对数据的拟合更好？解释log(faminc) 的系数。

(v)在第(iv)部分的估计中，有多少估计概率为负？多少大于1？应该引起你的注意吗？

(vi) 对于第(iv) 部分中的估计，计算结果eco buy=0和eco buy=1的正确预测百分比。模型预测哪个结果最好？

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第8题

本题使用HTV.RAW中的数据。（i) 将log（wage) 对educ进行简单的OLS回归。在不控制其他因素的情况

本题使用HTV.RAW中的数据。

(i) 将log(wage) 对educ进行简单的OLS回归。在不控制其他因素的情况下，多接受一年教育的估计回报的95%置信区问是什么？

(ii) 变量c til(以千美元为单位) 是17~18岁的学生面临的学费变化。证明educ和ctu it基本上是不相关的。这对一个简单回归分析中ctu it作为educ的一个可能的工具有何含义？

(iii)现在，在第(i)部分的简单回归模型中引人工作经历的二次函数以及当前居住地和18岁时的居住地等一整套区域虚拟变量集。模型中还包含个人当前居住地和18岁时居住地的城市指标。多受一年教育的估计回报是多少？

(iv) 再次利用ctu it作为edic的潜在工具变量，估计educ的约简型。[当然，现在educ的约简型也包含第(iii)部分中的解释变量。] 证明ctu it在educ的约简型中是统计显著的。

(v) 把ctu it作为educ的工具变量，用Ⅳ估计第(iii) 部分中的模型。教育回报的置信区间与第(iii) 部分中的OLS置信区间相比如何？

(vi)你认为第(v)部分中的ⅣV程序令人信服吗？

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第9题

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gfr_t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gfr_t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？

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