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[主观题]

本题使用MURDER.RAW中的数据。变量mr dr le是谋杀率, 即每100000个人中发生谋杀案的数目。变量

exec是当年和前两年中被处决的犯人总数; unem是州失业率。

(i)有多少个州在1991年、1992年和1993年中至少处决了一个犯人?哪个州处决得最多?

(ii)利用1990年和1993两年的数据, 做一个mrd rte对d93、exec和unem的混合回归。你对exec系数如何解释?

(iii)仅利用1990~1993年的变化(对总共51个观测值) , 用OLS估计以下方程

本题使用MURDER.RAW中的数据。变量mr dr le是谋杀率, 即每100000个人中发生谋杀

并以通常的格式报告结果。现在,处以死刑是否看起来具有威慑作用?

(iv)处决的变化至少可能部分地与预期谋杀率的变化有关, 因而△ exec与第(iii) 部分中的△u相关。假定△exec-1与△u不相关也许是合乎情理的。(毕竟, △exec-1 依赖于三年或更久以前进行的处决数。) 将△exec对△exec-1进行回归, 看它们是否充分相关:解释△exec-1的系数。

(v)用△exec-1作为△exec的Ⅳ, 重新估计第(iii) 部分中的方程。假定△mem是外生的。你从第(ii) 部分中得出的结论将怎样变化?

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第1题

本题利用MURDER.RAW中的数据。(i)利用1990年和1993年的数据, 用混合OLS估计方程(iv)做第(ii)部
本题利用MURDER.RAW中的数据。(i)利用1990年和1993年的数据, 用混合OLS估计方程(iv)做第(ii)部

本题利用MURDER.RAW中的数据。

(i)利用1990年和1993年的数据, 用混合OLS估计方程

(iv)做第(ii)部分中的同样回归,但求异方差-稳健的t统计量。结果如何?

(v)你认为的哪个1统计量更值得信赖, 是通常的!统计量还是异方差-稳健的1统计量?为什么?

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第2题

利用MURDER.RAW中的数据。 (i)利用1990年和1993年的数据,用混合OLS估计方程 并以常用形式报
利用MURDER.RAW中的数据。 (i)利用1990年和1993年的数据,用混合OLS估计方程 并以常用形式报

利用MURDER.RAW中的数据。

(i)利用1990年和1993年的数据,用混合OLS估计方程

并以常用形式报告结论。不必担心通常的OLS标准误因a,的出现而不适当。你估计出了死刑的威慑效应吗?

(ii)计算FD估计值(只使用1990~1993年的差分;在FD回归中,你应该有51个观测)。现在,你对威慑效应有何结论?

(iii)在第(ii)部分的FD回归中,求残差的布罗施-帕甘回归,并计算异方差性的F检验。同样做怀特检验的特殊情形[即将对回归,其中拟合值得自第(ii)部分]。你对FD方程中的异方差性有何结论?

(iv)做第(ii)部分中的同样回归,但求异方差-稳健的t统计量。结果如何?

(v)你认为Aexec;的哪个统计量更值得信赖,是通常的:统计量还是异方差-稳健的!统计量?为什么?

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第3题

本题使用INFMRT.RAW中1990年的数据。(i)重新估计方程(9.43),但现在对哥伦比亚特区这个观测引进
本题使用INFMRT.RAW中1990年的数据。(i)重新估计方程(9.43),但现在对哥伦比亚特区这个观测引进

本题使用INFMRT.RAW中1990年的数据。

(i)重新估计方程(9.43),但现在对哥伦比亚特区这个观测引进一个虚拟变量(记为DC)。解释DC的系数,并评论其大小和显著性。

(ii)将第(i)步所得到的估计值和标准误与方程(9.44)中的估计值和标准误相比较。根据这种对单个观测引进一个虚拟变量的做法,你得到什么结论?

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第4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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第5题

本题使用MINWAGE.RAW中的数据。使用232部门(男性用品部门) 中的时间序列。(i)估计模型并检验误
本题使用MINWAGE.RAW中的数据。使用232部门(男性用品部门) 中的时间序列。(i)估计模型并检验误

本题使用MINWAGE.RAW中的数据。使用232部门(男性用品部门) 中的时间序列。

(i)估计模型并检验误差中的AR(1)序列相关。假定回归元是严格外生的。误差中有正或负的序列相关吗?

(ii)利用12阶滞后, 求第(i) 部分中OLS估计值的尼威-韦斯特标准误。这个尼威-韦斯特标准误与通常的OLS标准误相比如何?

(iii)现在求出OLS的异方差-稳健标准误, 并与通常的标准误和尼威-韦斯特标准误进行比较。在这个应用研究中,序列相关和异方差哪个更成问题?

(iv)在原方程中用布罗施-帕甘检验验证误差表现出很强的异方差性。

(v)在第(i) 部分的方程中增加gm wage的1~12阶滞后。求出1~12阶滞后联合下检验的p值, 并与异方差-稳健检验的p值进行比较。对异方差的调整对这些滞后变量的显著性有何影响?

(vi)利用尼威-韦斯特方法,求第(v)部分中联合显著性检验的p值。你现在得到什么结论?

(vii)如果你不用g wage的这些滞后项, 长期倾向的估计值有很大的不同吗?

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第6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7题

本题要用到WAGE2.RAW中的数据。(i)考虑一个标准的工资方程表述虚拟假设:多一年工作经历与在现在
本题要用到WAGE2.RAW中的数据。(i)考虑一个标准的工资方程表述虚拟假设:多一年工作经历与在现在

本题要用到WAGE2.RAW中的数据。

(i)考虑一个标准的工资方程

表述虚拟假设:多一年工作经历与在现在的岗位上多工作一年对log(wage) 具有相同影响。

(ii)在5%的显著性水平上,相对于双侧对立假设,通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的虚拟假设。你得到的结论是什么?

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第8题

本题利用INVEN.RAW中的数据;也可参见计算机习题C11.6。(i)从加速数模型中求出OLS残差,并用回归
本题利用INVEN.RAW中的数据;也可参见计算机习题C11.6。(i)从加速数模型中求出OLS残差,并用回归

本题利用INVEN.RAW中的数据;也可参见计算机习题C11.6。

(i)从加速数模型中求出OLS残差,并用回归来检验是否存在序列相关。p的估计值是多少?序列相关看起来是多大的问题?

(ii)用PW估计这个加速数模型,并将β1的估计值与OLS估计值进行比较。你为什么预期它们很相似?

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第9题

本题要用到HTV.RAW中的数据。 (i)考虑一个加入了父母受教育程度变量的工资方程 表述原假设:父

本题要用到HTV.RAW中的数据。

(i)考虑一个加入了父母受教育程度变量的工资方程

表述原假设:父亲与母亲的受教育程度对log(wage)具有相同影响。

(ii)估计第(i)部分中的模型,同时谈谈你对β,和队大小的看法。

(iii)在5%的显著性水平上,相对于双侧备择假设,通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的原假设。你得到的结论是什么?

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第10题

使用RDCHEM.RAW中的数据,通过OLS得到如下方程 (i)sales对rdintens的边际影响在什么时候开始变

使用RDCHEM.RAW中的数据,通过OLS得到如下方程

(i)sales对rdintens的边际影响在什么时候开始变成负的?

(ii)你会在模型中保留二次项吗?请解释。

(iii)定义salesbil为以十亿美元计的销售额:salesbil=sales/1000。用xlesbi和salesbil²作为自变量重写估计方程。务必报告标准误和R²。[提示:注意salesbil²=sales²/(1000)²。]

(iv)为了报告结果,你更喜欢哪个方程?

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第11题

合并单元电压数据异常后,主变保护闭锁使用该电压的后备保护。()
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