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?
第1题
(i)估计一个approve对white的概率单位模型。求出白人和黑人贷款许可的估计概率。与线性概率估计值相比如何?
(ii)现在在这个概率单位模型中增加变量hrat、obrat、loanpre、unem、male、married、dep、sch、cosign、chist、pubrec、mortlatl、mortlat2和vr。有对非白人歧视的统计上显著的证据吗?
(iii)用对数单位估计模型的第(ii)部分,将white的系数与概率单位估计值相比较。
(iv)使用教材方程(17.17)估计在概率单位模型和对数单位模型中歧视效应的大小。
第2题
(i)估计第7章的计算机练习C8第(iii)部分中的方程,计算其异方差-稳健的标准误。将βwhite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?
第3题
其中,因为滞后支出变量,第一个可用年份(基年)是1993年。
(i)用混合OLS估计模型,并报告通常的标准误。为使得ai的期望值可以非零,你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么?求OLS残差。
(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗?解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗?
(iii)利用的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994-1998年的数据。验证存在很强的正序列相关,并讨论为什么。
(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗?
(v)你为什么认为在固定效应估计中,注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的?
(vi)定义支出的总(或长期)效应为的标准误。
第4题
(i)假定每个时期均衡的鱼肉需求方程可写成
所以容许需求在一周中的每一天都有所不同。把价格变量视为内生的,一致地估计需求方程参数还需要什么额外信息?
(ii)变量wavet和wave3t度量了过去几天的海浪高度。为了在估计需求方程时将wave2t和wave3t用作log(avgprc)的Ⅳ,我们还需要哪两个假定?
(ii)将log(avgprc)对周工作日虚拟变量和两个浪高指标进行回归。wave2t和wave3t联合显著吗?这个检验的p值是多少?
(iv)现在,用2SLS估计需求方程。需求价格弹性的95%置信区间是什么?所估计的弹性合理吗?
(v)求2SLS的残差ut。在用2SLS估计需求方程时增加一个滞后ut-1记住,用ut-1作为自己的工具。需求方程误差中有AR(1)序列相关的证据吗?
(vi)给定供给方程明显取决于海浪变量,为了估计供给价格弹性,我们需要哪两个假定?
(vii)在log(avgprct)的约简型方程中,周工作日虚拟变量联合显著吗?你对能够估计供给弹性有何结论?
第5题
本题要用到TRAFFIC2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机习题11中曾被使用过。
(i)利用标准的迪基-富勒回归, 检验Itotacc, 是否具有单位根。在2.5%的显著性水平上, 你能拒绝单位根的存在吗?
(ii)现在,在第(i)部分的检验中增加两个滞后变化,并计算增广迪基-富勒检验。你得到什么结论?
(iii)在第(ii) 部分的ADF回归中增加一个线性时间趋势变量。现在情况又将如何?
(iv)根据第(i) 部分至第(ii) 部分的结论, 你认为对I to tacc, 的最好刻画是:一个Ⅰ(1)过程还是一个含有线性时间趋势的Ⅰ(O)过程?
(v)在一个ADF回归中, 利用两个滞后项来检验致死交通事故百分数pre fat是否存在单位根。在此情形中,包含一个线性时间趋势与否是否有关系?
第7题
(i)利用整个数据集,用OLS估计静态菲利普斯曲线方程并以常用形式报告结果。
(ii)从第(i)部分中求OLS残差ut并通过ut对ut-1的回归中求出p。(在这个回归中包含一个截距项没问题。)有序列相关的强烈证据吗?
(iii)现在通过迭代普莱斯-温斯顿程序估计静态菲利普斯曲线模型。将β1的估计值与表12.2中得到的估计值相比较。添加以后的年份,估计值有很大变化吗?
(iv)不用普莱斯-温斯顿检验,而是使用迭代科克伦-奥卡特检验。p的最终估计值有多相似?β1的PW和CO估计值有多相似?
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