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[主观题]

假定你想要利用年时问序列数据, 对美国某州估计州最低工资对18~25岁之间年轻人就业(EMP)的影响

假定你想要利用年时问序列数据, 对美国某州估计州最低工资对18~25岁之间年轻人就业(EMP)的影响

。一个简单的模型为

假定你想要利用年时问序列数据, 对美国某州估计州最低工资对18~25岁之间年轻人就业(EMP)的影响

其中, MINt 是最低真实工资, POPt是18~25岁之间的人口, GSPt 是州生产总值, GDPt 是美国国内生产总值。前缀g表示从t-1年到1年的增长率,它通常用对数之差来近似计算。

(i)如果我们担心该州会部分基于一些(对我们来说)无法观测但对年轻人就业有影响的因素来选择最低工资, 那么OLS估计将存在什么问题?

(ii)令US MINt 为美国最低工资, 它也是一个真实量。你认为gUS MINt 与ut 不相关吗?

(iii)按照法律, 各州的最低工资都必须不低于全国最低工资。解释这为什么使得gUS MINt 成为gM INt 的一个潜在Ⅳ。

答案
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更多“假定你想要利用年时问序列数据, 对美国某州估计州最低工资对18~25岁之间年轻人就业(EMP)的影响”相关的问题

第1题

在过去的一年中。你利用月末数据,以10年期美国国库券的收益为基准。对KC公司10年期债券收益做回归
计算。得出了以下的结果: yKC=0.54+1.22Y国库券 这里YKC是KC债券的收益,y国库券是美国国库券的收益。10年期美国国库券的修正久期是7.0年。KC债券的修正久期是6.93年。 a.假定10年期美国国库券的收益变化了50个基本点。计算10年期美国国库券的百分比变化。 b.假定10年期美国国库券的收益变化了50个基本点,利用上面的回归公式,计算KC债券价格的百分比变化。

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第2题

本题假定你已经有一个统计软件,并能对面板数据方法中任意形式的序列相关和异方差性计算稳健标
准误。

(i)对表14.1中的混合OLS估计值, 求(合成误差中)容许任意形式序列相关和异方差性的标准误。educ, married和union的稳健标准误与非稳健标准误相比如何?

(ii)现在,在容许特异误差uit中存在任意形式的序列相关和异方差性的情况下,求固定效应估计值的稳健标准误。它们与非稳健的FE标准误相比如何?

(iii)混合LS和FE中,序列相关情况下的标准误调整对哪种方法来说更重要?为什么?

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第3题

第二节 书面表达假定你是李华,毕业后准备去英国留学,现在想要寻找一个母语为英语的留学生练习口

第二节 书面表达

假定你是李华,毕业后准备去英国留学,现在想要寻找一个母语为英语的留学生练习口语,就此写一篇100字左右的短文。

要点:

1.找伙伴原因

2.对对方要求

3.自己能够给对方的帮助

注意:可适当增加细节使表达通畅。

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第4题

假定你是李华,毕业后准备去英国留学,现在想要寻找一个母语为英语的留学生练习口语,就此写一篇l00
词左右的短文。

要点:

1.找伙伴原因

2.对对方要求

3.自己能够给对方的帮助

注意:可适当增加细节使表达通畅。

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第5题

最近几年,加州在对待大麻的买卖问题上一直马马虎虎。假定你对消费者需求和上瘾物品有所了解,你会
建议政府改变政策吗?为什么?

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第6题

利用TRAFFIC2.RAW中的数据。 (i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗?失

利用TRAFFIC2.RAW中的数据。

(i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗?失业率也一样吗?

(i)估计一个将prcfat的一阶差分Aprcfat与第10章的计算机练习C11第(vi)部分中同样变量相联系的多元回归模型,只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是,模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量;不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗?

(iii)评论如下命题:“在进行多元回归之前,我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分,因为这样做是一种安全策略,而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时,最好先做(如果你还没有做过的话)第10章的计算机练习C11第(vi)部分中的回归。]

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第7题

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc
本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。

(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗?失业率也一样吗?

(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型,只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是,模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量:不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗?

(iii)评论如下命题:“在进行多元回归之前,我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分,因为这样做是一种安全策略,而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时,最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]

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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

使用GPA3.RAW数据。数据集来自某大学秋季和春季两个学期的366名学生运动员[类似的一个分析见于M
aloney and McCormick(1993),但现在我们利用一个真正的面板数据集]。因为有了每个学生的两学期数据,所以适用于一个非观测效应模型。我们主要关注的问题是:运动员们是否在其赛季所在的那个学期里成绩更差呢?

(i)用混合OLS估计一个以学期GPA(trmgpa)为因变量的模型。解释变量是sprng,sat,hsperc,feale,black,white,frestsem,tothrs,crsgpa和season。试解释season的系数。它统计显著吗?

(ii)在仅参与秋季运动项目的运动员中,大多数是足球运动员。假定足球运动员的能力水平和其他运动员的能力水平有系统差异。如果SAT分数和中学成绩百分位数不能很好地反映一个人的能力水平,那么混合OLS估计量将是有偏误的。试解释。

(iii)现在,取两个学期数据的差分,问哪些变量将随之消失?现在检验赛季效应。

(iv)你能想象一个或多个有潜在重要性而又不随时间而变化的变量,在此分析中被我们忽略了吗?

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第10题

利用下面的信息回答下面五个问题。 假定Macroland处于没有政府部门的封闭经济环境中,因此也没有
政府支出、税收和政府转移支付。更进一步,假定Macroland的总价格水平和利率不变。你也被告知Macroland的MPC是不变的。下表是有关Macroland的信息(下表中的所有数据都是以美元计算)。

下列哪个是该经济中的消费函数? A.C=150+0.5YD B.C=250+0.5YD C.C=100+0.5YD D.C=50+0.5YD

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第11题

假定去年你如上题(1)问所述贷款,现在利率降至每年8%,假定没有再次融资。

假定去年你如上题(1)问所述贷款,现在利率降至每年8%,假定没有再次融资。

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