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[主观题]

利用FERTIL2.RAW中的数据。解释存活儿童数的一个简单模型是: 其中,解释变量是女性接受教育的年

利用FERTIL2.RAW中的数据。解释存活儿童数的一个简单模型是:

利用FERTIL2.RAW中的数据。解释存活儿童数的一个简单模型是: 其中,解释变量是女性接受教育的

其中,解释变量是女性接受教育的年限,年龄(以年表示)及分别表示女性家是否有电和电视机的二元变量。

(i)用OLS估计该方程并用通常的形式报告结果。讨论变量eletric和tv的系数和统计显著性。

(ii)城市居民和非城市居民在生育率上有区别吗?请解释。

(ii)现在对城市居民和非城市居民分别估计方程(当然,解释变量要去掉urban)。除了截距以外,其他系数有明显区别吗?

(iV)允许城市居民和非城市居民截距项不同,在原假设下得到邹至庄统计量。你能得到什么结论?[提示:你在检验5个限制条件,SSR从第(ii)部分和第(iii)部分中很容易得到。]

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更多“利用FERTIL2.RAW中的数据。解释存活儿童数的一个简单模型是: 其中,解释变量是女性接受教育的年”相关的问题

第1题

本题利用ATTEND.RAW中的数据。(i)在例6.3的模型中,推出(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82
本题利用ATTEND.RAW中的数据。(i)在例6.3的模型中,推出(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82

本题利用ATTEND.RAW中的数据。

(i)在例6.3的模型中,推出

(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82)取代priGP4(atndrte-82)。你将如何解释atndrte和priGPA的系数。

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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4题

利用数据集401KSUBS.RAW。 (i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型,解释变量为inc,inc²,age,a

利用数据集401KSUBS.RAW。

(i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型,解释变量为inc,inc²,age,age²和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗?

(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验,并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。

(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后,求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗?

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第5题

假设我们想估计若干个变量对年储蓄的影响,并且我们拥有1990年1月31日和1992年1月31日所收集的
个人面板数据。如果我们包括了一个1992年的年度虚拟变量并利用一阶差分,那么我们还能在原模型中包含年龄变量吗?试解释。

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第6题

利用SPSS进行数据分析的基本步骤包括建立数据文件、加工整理数据、数据分析、解释分析结果。()
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第7题

利用AFFAIRS.RAW中女性的数据。 (i)为affair估计一个线性概率模型,二元指示变量在女性至少有

利用AFFAIRS.RAW中女性的数据。

(i)为affair估计一个线性概率模型,二元指示变量在女性至少有一次婚外恋时等于1,解释变量包括yrsmarr、age和educ。解释yrsmarr的系数。

(ii)在控制了yrsmarr后,age和educ对affuir还有影响吗?

(iii)在(i)中的模型里加入kids。解释它的系数并判断估计是否在统计上显著。

(iv)对于(iii)中的模型,除了kids仍在模型中以外,加入四个宗教虚拟变量。基础组包括那些声称自己反宗教的女性。对于那些非常信仰宗教的和反宗教的女性,报告自己有婚外恋的可能性是不是有差别?宗教信仰的影响有多大?

(v)对于那些有宗教信仰和无宗教信仰的女性,报告自己有婚外恋的可能性是不是有差别?宗教信仰的影响有多大?[提示:从(iv)中改变基础组很简单。]

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第8题

利用JTRAIN.RAW,以确定工作培训津贴对每个雇员工作培训小时数的影响。三年的基本模型是: (i)用

利用JTRAIN.RAW,以确定工作培训津贴对每个雇员工作培训小时数的影响。三年的基本模型是:

(i)用固定效应法估计方程。在此估计中利用了多少个企业?如果每个企业都有这三年的所有变量数据(特别是hrsemp的数据),总观测个数会是多少?

(ii)解释grant的系数并评论它的显著性。

(iii)grant-1不显著有什么惊人之处吗?请解释。

(iv)平均地说,更大的企业为其职工提供了更多还是更少的培训?差别有多大?(比方说,职工多10%的企业,培训的平均小时数增多或减少了多少?)

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第9题

多重共线性的解决方法主要有()。

A.保存重要的解释变量,去掉次要的或替代的解释变量

B.利用先验信息改变参数的约束形式

C.变换模型的形式

D.综合使用时序数据与截面数据

E.逐步回归法以及增加样本容量

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第10题

利用CPS78_85.RAW中的数据。 (i)你怎样解释教材方程(13.2)中y85的系数?对它有没有一种令人感兴

利用CPS78_85.RAW中的数据。

(i)你怎样解释教材方程(13.2)中y85的系数?对它有没有一种令人感兴趣的解释?(这里你要小心;你必须说明交互项y85·educ和y85·female。)

(ii)保持其他因素不变,你估计一个接受了12年教育的男子的名义工资增加了多少个百分点?给出一种回归以得到这个估计值的一个置信区间。[提示:为了得到这个置信区间,要用y85-(educ-12)取代y85-educ;]

(iii)令所有的工资均以1978年美元计算,重新估计教材方程(13.2)。具体地说,定义1978年的真实工资为rwage=wage,而1985年的真实工资为rwage=wage/1.65。现在估计教材(13.2)时用log(rwage)代替log(wage)。哪些系数将不同于教材方程(13.2)中的系数?

(iv)解释为什么你在第(iii)部分中的回归给出的R²不同于教材方程(13.2)所给出的R。

(提示:两个回归的残差,从而残差平方和是相同的。)

(V)试描述从1978年到1985年参加工会的作用起了什么变化?

(vi)从教材方程(13.2)开始,检验会员工资差别是否随时间而变。(应使用简单的t检验。)

(vii)你在第(v)和(vi)两部分中的结论是否相互矛盾?试解释。

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第11题

区域储层综合评价中常利用岩心分析数据与测井资料结合制作图版,建立解释参数模型。()
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