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[主观题]

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

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

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1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

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

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

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:

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

(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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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

本题也要利用VOLAT.RAW中的数据,习题20研究了股票价格与工业生产的长期关系。这里,你将利用百
分比变化来研究格兰杰因果关系问题。

(i)估计工业生产百分比变化(以年变化率来报告) pc ip, 的一个AR(3) 模型。证明二阶和三阶滞后在2.5%的显著性水平上是联合显著的。

(ii)在第(i) 部分估计的方程中增加pcspr的一阶滞后。它是统计显著的吗?就工业生产的增长与股票价格的变化之间的格兰杰因果关系而言,这个结果告诉了你什么?

(iii)重做第(ii)部分,并得到一个异方差-稳健的!统计量。这个稳健检验改变了你在第(ii)部分得到的结论吗?

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第6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7题

本题利用401KSUBS.RAW中的数据。(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。(ii) 检
本题利用401KSUBS.RAW中的数据。(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。(ii) 检

本题利用401KSUBS.RAW中的数据。

(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。

(ii) 检验假设平均nettfa不会因为401(k) 资格状况而有所不同, 使用双侧对立假设。估计差异的美元数量是多少?

(iii)根据计算机习题C7.9的第(ii)部分,e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的,起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e40lk作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在,估计401(k)资格的美元效应是多少?

(iv) 在第(iii) 部分估计的模型中, 增加交互项e401k·(age-41) 和e401k·(age-41)2 。注意样本中的平均年龄约为41岁,所以在新模型中,e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著?

(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值,401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗?请解释。

(vi) 现在, 从模型中去掉交互项, 但定义5个家庭规模虚拟变量:fsize l, j size2,f size 3, f size 4和f size 5。对有5个或5个以上成员的家庭, fsize 5等于1。在第(iii) 部分估计的模型中, 增加家庭规模虚拟变量, 记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗?

(vii) 现在, 针对模型

本题利用401KSUBS.RAW中的数据。(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最

在容许截距不同的情况下, 做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR, 从第(vi) 部分得到,因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和SSRUR=SSR1+SSR2 +…+SSR5 , 其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白,无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率),而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此,带检验的约束个数是q=20,而且无约束模型的df为9275-30=9245。

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第8题

本题用到CONSUMP RAW中的数据。(i)在例16.7中,用15.5节的方法检验在估计式(16.35)时的那个过度
本题用到CONSUMP RAW中的数据。(i)在例16.7中,用15.5节的方法检验在估计式(16.35)时的那个过度

本题用到CONSUMP RAW中的数据。

(i)在例16.7中,用15.5节的方法检验在估计式(16.35)时的那个过度识别约束。你的结论是什么?

(ii) 由于潜在的数据度量问题和信息滞后, 坎贝尔和曼昆(Campbell and Mankiw, 1990) 使用所有变量的二阶滞后值作为工具变量。只用 作为工具变量重新估计式(16.35)。这些估计值与(16.36)中的那些估计值相比如何?

(iii)将gvt对第(ii)部分的ⅣV回归,并检验8,与它们是否充分相关。这一点为什么重要?

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第9题

(本题2018年考试已不适用)根据反不正当竞争法律制度的规定,下列各项中,属于经营者不正当附奖赠促销行为的有()。

采用谎称有奖的方式进行有奖销售

采用故意让内定人员中奖的方式进行有奖销售

利用有奖销售的手段推销质次价高的商品

抽奖时附奖销售的最高奖金金额达到4000元

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第10题

Kelips中查询存储复杂度都是O1。()

A、对

B、错

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