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[主观题]

本题利用MEAP93.RAW中的数据。(i) 估计模型math10=β01log(expend)+β2Inchprg+u,

本题利用MEAP93.RAW中的数据。(i) 估计模型math10=β01log(expend)+β2Inchprg+u,

本题利用MEAP93.RAW中的数据。

(i) 估计模型math10=β01log(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。

答案
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更多“本题利用MEAP93.RAW中的数据。(i) 估计模型math10=β0+β1log(expend)+β2Inchprg+u,”相关的问题

第1题

例2.12中曾使用了MEAP 93.RAW中的数据。现在,我们想用这个文件中的数据来说明数学通过率(math10
例2.12中曾使用了MEAP 93.RAW中的数据。现在,我们想用这个文件中的数据来说明数学通过率(math10

)与每个学生的平均支出(expend) 之间的关系。

(Ⅰ)就多花一美元对通过率的影响而言,你认为具有恒定不变的影响合适呢,还是这种影响越来越小更合适?请加以解释。

(Ⅱ) 在总体模型math10=β01log(expend)+u中,证明民β1/10表示expend提高10%导致math10改变的百分数。

(II) 利用MEAP 93.RAW中的数据, 估计(Ⅱ) 中的模型.按照通常的方式报告估计方程, 包括样本容量和及R2。

(Ⅳ)支出的估计影响有多大?也就是说, 如果支出提高10%, 估计math10会提高多少个百分点?

(Ⅴ)有人担心这个回归分析可能得到math10的拟合值会超过100。为什么在这个数据集中不必担心这个问题?

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第2题

本题利用AIRFARE.RAW中的数据。在一个联立方程非观测效应模型中, 需求方程为:其中我们把航线距

本题利用AIRFARE.RAW中的数据。在一个联立方程非观测效应模型中, 需求方程为:

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?

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第3题

本题利用LOANAPP.RAW中的数据。(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程, 计算其异方差-稳健
本题利用LOANAPP.RAW中的数据。(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程, 计算其异方差-稳健

本题利用LOANAPP.RAW中的数据。

(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程, 计算其异方差-稳健的标准误。将的95%的置信区间与非稳健的置信区间相比较。

(ii)由第(i)部分的回归计算拟合值。其中有没有哪个估计值小于0?有没有哪个估计值大于1?而这些情况对加权最小二乘估计的应用意味着什么?

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第4题

本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。(i)用OLS估计方程(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。
本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。(i)用OLS估计方程(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。

本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。

(i)用OLS估计方程

(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。它与通常的WLS标准误有很大的不同吗?

(v)为了估计支出对math 4的影响, OLS与WLS哪一个看起来更准确?

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第5题

利用NYSE.RAW中的数据回答本题。(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
利用NYSE.RAW中的数据回答本题。(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

利用NYSE.RAW中的数据回答本题。

(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?

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第6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7题

利用下面的数据,对多元回归模型Y=α+β1X1+β2X2+u进行OLS估计。 Y 0 1 5 6

利用下面的数据,对多元回归模型Y=α+β1X12X2+u进行OLS估计。

Y

0

1

5

6

8

X1

4

3

9

8

6

X2

1

2

0

2

5

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第8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

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9题

本题利用HSEINV.RAW中的数据。(i)检验log(in vpc)是否有单位根, 模型中含有一个线性时间趋势和
本题利用HSEINV.RAW中的数据。(i)检验log(in vpc)是否有单位根, 模型中含有一个线性时间趋势和

本题利用HSEINV.RAW中的数据。

(i)检验log(in vpc)是否有单位根, 模型中含有一个线性时间趋势和 log(in ypct)的两阶滞后, 显著性水平为5%。

(ii)用第(i)部分中的方法检验log(price)中的单位根。

(iii)给定第(i)部分和第(ii)部分中的结果,那么检验log(iv pc)和log(price)之间的协整还有意义吗?

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第10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

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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