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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

本题使用CRIME 3.RAW中的数据。(iii)估计第(ii)部分中的方程。与式(13.22)比较调整R2。你
本题使用CRIME 3.RAW中的数据。(iii)估计第(ii)部分中的方程。与式(13.22)比较调整R2。你

本题使用CRIME 3.RAW中的数据。

(iii)估计第(ii)部分中的方程。与式(13.22)比较调整R2。你最后会选用哪一个模型?

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第2题

本题使用WAGE2.RAW中的数据。一般地,保证如下所有回归都含有截距。(i)将IQ对educ进行简单回归,并
本题使用WAGE2.RAW中的数据。一般地,保证如下所有回归都含有截距。(i)将IQ对educ进行简单回归,并

本题使用WAGE2.RAW中的数据。一般地,保证如下所有回归都含有截距。

(i)将IQ对educ进行简单回归,并得到斜率系数

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第3题

本题使用INT DEF.RAW中的数据。关于三月期国债利率与通货膨胀率(从消费者价格指数中计算) 的一
本题使用INT DEF.RAW中的数据。关于三月期国债利率与通货膨胀率(从消费者价格指数中计算) 的一

个简单方程为:

(i)用OLS估计该方程, 为了后面的比较略去时期1。以通常的格式报告结果。

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第4题

本题使用GPA2.RAW中的数据。(i)使用所有4137个观测,估计方程并以标准形式报告结论。(ii)使用前20
本题使用GPA2.RAW中的数据。(i)使用所有4137个观测,估计方程并以标准形式报告结论。(ii)使用前20

本题使用GPA2.RAW中的数据。

(i)使用所有4137个观测,估计方程

并以标准形式报告结论。

(ii)使用前2070个观测再重新估计第(i)部分中的方程。

(iii)求出第(i)部分与第(ii)部分所得到的标准误的比率。并将这个比率与式(5.10)中的结论相比较。

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第5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6题

本题使用PHILLIPS.RAW中的数据。(i)例11.5中,我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线:解释
本题使用PHILLIPS.RAW中的数据。(i)例11.5中,我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线:解释

本题使用PHILLIPS.RAW中的数据。

(i)例11.5中,我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线:

解释为什么这使得unemt-1成为unemt的一个好的Ⅳ候选者。

(iii)将unemt对unemt-1做回归。unemt与memt-1是否显著相关?

(iv)用IV估计附加预期的菲利普斯曲线。以通常形式报告结果,并将之与例11.5中的OLS估计值进行比较。

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第7题

本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。(i)使用与第3章习题4一样的模型,表述并检验虚拟假设:在其他
本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。(i)使用与第3章习题4一样的模型,表述并检验虚拟假设:在其他

本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。

(i)使用与第3章习题4一样的模型,表述并检验虚拟假设:在其他条件不变的情况下,法学院排名对起薪中位数没有影响。

(ii)新生年级的学生特征(即LSAT和GPA) 对解释salary而言是个别或联合显著的吗?

(iii)检验是否要在方程中引入入学年级的规模(clsize) 和教职工的规(faculty) ; 只进行一个检验。(注意解释clsize和faculty的缺失数据。)

(iv)还有哪些因素可能影响到法学院排名,但又没有包括在薪水回归中?

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第8题

本题使用KIELMC.RAM中的数据。(i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型(ii)估
本题使用KIELMC.RAM中的数据。(i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型(ii)估

本题使用KIELMC.RAM中的数据。

(i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型

(ii)估计第(i)部分中的模型并按通常的方式报告结果。解释y 81-log(dit)的系数。你得到什么结论?

(iii)在方程中增加age, age2, rooms, baths, log(int st), log(land) 和log(area)。现在, 你对焚烧?对房屋价值的影响会作出什么结论?

(iv)为什么在第(ii)部分log(dist)的系数为正并且统计显著, 而在第(ii)部分却不是这样?这说明了第(iii)部分中控制变量的什么?

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第9题

本题使用JTRAIN.RAW中的数据。 (i)考虑简单回归模型 其中,scrap表示企业的废品率,grant表示是

本题使用JTRAIN.RAW中的数据。

(i)考虑简单回归模型

其中,scrap表示企业的废品率,grant表示是否得到工作培训津贴的一个虚拟变量。你能想到u中的无法观测因素可能会与grant相关的原因吗?

(ii)利用1988年的数据估计这个简单的回归模型。(你应该有54个观测。)得到工作培训津贴显著地降低了企业的废品率吗?

(iii)现在增加一个解释变量log(scrap87)。这将如何改变grant的估计影响?解释grant的系数。相对于单侧备择假设它在5%的显著性水平上统计显著吗?

(iv)相对双侧备择假设,检验log(scrapg)的参数为1的虚拟假设。报告检验的P值。

(v)利用异方差-稳健标准误,重复第(iii)步和第(iv)步,并简要讨论任何明显的差异。

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第10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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