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[主观题]

利用NYSE.RAW中的数据。 (i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u2t在整个

利用NYSE.RAW中的数据。

(i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u2t在整个样本中的平均值、最小值和最大值。

(ii)利用OLS残差平方估计如下的异方差性模型

利用NYSE.RAW中的数据。 (i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u2t

报告估计系数、标准误、R²和调整R²。

(ii)将条件方差描述成滞后return-1的函数。方差在return_,取何值时最小?这个方差是多少?

(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教材例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差?请解释。

(vi)在教材方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后ut-22。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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更多“利用NYSE.RAW中的数据。 (i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u2t在整个”相关的问题

第1题

在利用定额资料进行工作时间估计时()。A.定额反映的是各部、各省市或企业在正常生产条件下的平

在利用定额资料进行工作时间估计时()。

A.定额反映的是各部、各省市或企业在正常生产条件下的平均生产率水平

B.定额并不代表某一具体项目的劳动生产率

C.任何人不得擅自对定额数据调整

D.要根据自己的经验和本项目的实际情况,对定额数据进行调整

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第2题

本题使用WAGEI.RAW中的数据。(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的
本题使用WAGEI.RAW中的数据。(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的

本题使用WAGEI.RAW中的数据。

(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的性别差异相比较。

(ii)做一个用以得到式(7.18)的回归,但用female·(educ-12.5)取代female·ed huc。你现在如何解释female的系数?

(ii)第(ii)部分中female的系数是统计显著的吗?与式(7.18)相比较并进行评论。

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第3题

利用GPA2.RAW中的数据。 (i)估计模型 其中,hsize为毕业年级的规模(以百为单位),按通常的格式

利用GPA2.RAW中的数据。

(i)估计模型

其中,hsize为毕业年级的规模(以百为单位),按通常的格式写出结论。二次项是统计显著的吗?

(ii)利用第(i)部分的估计方程,高中学校的“最优”规模是什么?说明你的答案。

(iii)这个分析是所有高中高年级学生学术成绩的代表吗?请解释。

(iv)用log(sat)作为因变量,求出估计的高中最优规模。它与你在第(ii)部分得到的结论很不同吗?

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第4题

利用AFFAIRS.RAW中的数据。 (i)给定的数据中有多少是女人?变量naffairs是一个已婚的人婚外情的

利用AFFAIRS.RAW中的数据。

(i)给定的数据中有多少是女人?变量naffairs是一个已婚的人婚外情的次数(尽管大部分的数据是按照一定的区间分组的)。从来没有过婚外情的女人的比例是多大?次数最多的是多少?

(ii)用age,yrsmarr,kids,educ,vryrel,smeral,slghtrel和notrel作为变量,估计一个泊松模型,解释vryrel的系数并以最大似然标准误为基础讨论t值。

(iii)现在得到了当方差和均值与教材(17.35)相关的情况下的标准误,相比于泊松MLE模型下的t值,本题估计出的t值的解释能力如何?

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第5题

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。(i)使用OLS估计模型并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性
利用MEAP00 O1中的数据回答本题。(i)使用OLS估计模型并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。

(i)使用OLS估计模型

并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性水平上,每个解释变量都是统计显著的吗?

(ii)求出第(i) 部分中回归的拟合值。拟合值的取值范围是多少?它与math4的实际数据取值范围相比如何?

(iii)求出第(i)部分中回归的残差。哪类学校具有最大的(正)残差?对这个残差给予解释。

(iv)在方程中增加所有解释变量的平方项,检验它们的联合显著性。你会把它们放到模型中吗?

(v)回到第(i)部分中的模型,将因变量和每个解释变量都除以各自的样本标准差,并重新进行回归。(除非你还将每个变量分别减去了各自的均值,否则还应该包括一个截距项。)以标准差为单位,哪个解释变量对数学考试通过率具有最大的影响?

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第6题

利用AIRFARERAW中的1997年数据。 (i)美国航线机票的一个简单需求函数为 其中,passen是日均乘

利用AIRFARERAW中的1997年数据。

(i)美国航线机票的一个简单需求函数为

其中,passen是日均乘客量,fare是平均票价,dist是航线距离(以英里计)。如果这真的是一个需求函数,a1的符号应该如何?

(ii)用OLS估计第(i)部分中的方程。估计的价格弹性是什么?

(iii)考虑变量concen,它度量了市场集中程度。(具体而言,它就是最大运家所占的商业份额。)用语言解释,要在需求方程中把concen看成外生变量,我们必须假定什么?

(iv)现在假定concen在需求方程中是外生的。估计log(fare)的约简型,并证实concen对log(fare)有正的(偏)效应。

(v)用Ⅳ估计需求函数。现在,估计的需求价格弹性是什么?它与OLS估计值相比如何?

(vi)利用Ⅳ估计值,描述座位需求如何取决于航线距离。

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第7题

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。) (i)利用OLS估计模型 以常用

利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。)

(i)利用OLS估计模型

以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上,相对一个双侧备择假设,β统计显著异于零吗?在1%的显著性水平上呢?

(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少?每个变量都是统计显著的吗?报告双侧P值。

(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告的双侧p值。

(iv)在第(ii)部分的回归中,log(income)和prppov的个别统计显著性有何变化?这些变量联合显著吗?(计算一个p值。)你如何解释你的答案?

(v)给定前面的回归结果,在确定一个地区的种族构成是否影响当地快餐价格时,你会报告哪一个结果才最为可靠?

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第8题

利用WAGEPAN中数据。 (i)利用混合最小二乘法(pooledOLS)估计一个log(ag为被解释变量的方程。以
利用WAGEPAN中数据。 (i)利用混合最小二乘法(pooledOLS)估计一个log(ag为被解释变量的方程。以

利用WAGEPAN中数据。

(i)利用混合最小二乘法(pooledOLS)估计一个log(ag为被解释变量的方程。以educ,black,exper,married,union以及一系列时间虚拟变量(以1980年为基年)为可解释变量,解释及讨论变量married和union的系数。

(ii)解释为什么通常(i)中标准误总是偏小。算出关于married和union两个变量对自相关和异方差一稳健的标准误。

(iii)现在对变量lwage,exper,married和union进行一阶差分。(不随时间改变的变量educ,black和hisp被排除在这个估计之外,exper也是,因为它总是随着年份增加。)注意排除首年即1980年的一阶差分,因为不存在更早的年份。

(iv)就作回归分析,确保包括一个常数项和一个从1982年到1987年的时间虚拟变量。算出Δmarried和Δunion的系数和标准误。

(v)对比婚姻状况和工会保费的估计水平及其一阶差分估计,并作相应评论。

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第9题

MEAPO1.RAW中的数据是2001年密款根州的数据。利用这些数据回答如下问题。(i)求出math 4的最大值
MEAPO1.RAW中的数据是2001年密款根州的数据。利用这些数据回答如下问题。(i)求出math 4的最大值

MEAPO1.RAW中的数据是2001年密款根州的数据。利用这些数据回答如下问题。

(i)求出math 4的最大值和最小值。这个范围合理吗?请解释。

(ii)有多少学校在数学测试中有100%的通过率?占整个样本的百分比是多少?

(iii)有多少学校的数学通过率刚好是50%?

(iV)比较数学和阅读的平均通过率。哪个测试更难通过?

(V) 求出math4和read4之间的相关系数。你得到的结论是什么?

(Vi)变量exppp是平均每个学生的支出。求出exppp的平均值和标准差。你认为学生均支出存在大幅差异吗?

(Vii)假设学校A平均每个学生支出6000美元, 学校B平均每个学生支出5500美元。学校A的支出超过学校B的支出百分之多少?与根据自然对数之差近似的百分比差异100x[log(6000)-log(5500)] 进行比较。(参见附录A中的A.4节。)

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第10题

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
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

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?

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