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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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更多“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”相关的问题

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

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3题

本题利用WAGE1.RAW中的数据。(i)使用OLS估计方程(iv)exper取什么值时,工作经历的增加实际上会降
本题利用WAGE1.RAW中的数据。(i)使用OLS估计方程(iv)exper取什么值时,工作经历的增加实际上会降

本题利用WAGE1.RAW中的数据。

(i)使用OLS估计方程

(iv)exper取什么值时,工作经历的增加实际上会降低预期的log(wage)。样本中有多少人具有比该取值更长的工作经历?

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第4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5题

本题使用LOANAPP.RAW中的数据。(i)有多少个观测的obrat>40,即其他债务负担超过其总收入的40%?(i
本题使用LOANAPP.RAW中的数据。(i)有多少个观测的obrat>40,即其他债务负担超过其总收入的40%?(i

本题使用LOANAPP.RAW中的数据。

(i)有多少个观测的obrat>40,即其他债务负担超过其总收入的40%?

(ii)在计算机习题C7.8中,去掉o brat 40的观测,重新估计第(iii)部分中的模型。white的系数估计值和t统计量将会怎样?

(iii)看起来对所使用的样本过度敏感吗?

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第6题

本题使用VOTEI.RAW中的数据。(i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log(expend A)
本题使用VOTEI.RAW中的数据。(i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log(expend A)

本题使用VOTEI.RAW中的数据。

(i)估计一个以vote A为因变量并以prtystrA、democA、log(expend A) 和

(ii)现在计算异方差性的布罗施-帕甘检验。使用F统计量的形式并报告P值。

(iii)同样利用F统计量形式计算异方差性的特殊怀特检验。现在异方差性的证据有多强?

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第7题

本题使用MIN WAGE RAW中的数据, 特别是第232部门(男性用品部门) 中的工资和就业序列。变量gwag
本题使用MIN WAGE RAW中的数据, 特别是第232部门(男性用品部门) 中的工资和就业序列。变量gwag

e232是232部门中平均工资的月增长率(以对数形式变化) , gemp232是232部门中的就业增长率, gmwage是联邦最低工资的增长率, gcpi是(城市) 消费者价格指数的增长率。

(i)求gwage232中的一阶自相关。这个序列看起来是弱相关的吗?

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第8题

本题使用INJURY.RAW中的数据。(i) 使用肯塔基州的数据, 增加male, married以及全套行业和工伤
本题使用INJURY.RAW中的数据。(i) 使用肯塔基州的数据, 增加male, married以及全套行业和工伤

本题使用INJURY.RAW中的数据。

(i) 使用肯塔基州的数据, 增加male, married以及全套行业和工伤类型虚拟变量作为解释变量, 重新估计方程(13.12)。在控制了这些其他因素后, afchnge-high earn的估计值有何变化?这个估计值仍然统计显著吗?

(ii)你对第(i)部分中较小的R°有什么看法?这是否意味着这个方程无用呢?

(iii)用密歇根州的数据估计方程(13.12)。比较密歇根州和肯塔基州的交互项估计值。密歇根州的估计值在统计上显著吗?你对此如何解释?

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第9题

本题使用CARD.RAW中的数据。(i)表15.1中,教育回报的ⅣV和OLS估计值之间存在经济上重要的差异。从
本题使用CARD.RAW中的数据。(i)表15.1中,教育回报的ⅣV和OLS估计值之间存在经济上重要的差异。从

本题使用CARD.RAW中的数据。

(i)表15.1中,教育回报的ⅣV和OLS估计值之间存在经济上重要的差异。从式(15.32)中得到约简型残差。(回归中包含的其他变量可参见表15.1.)用这些来检验educ是否外生; 也就是说,判断OLS与Ⅳ之间的差异在统计上是否显著。

(ii)增添nearc2作为工具,用2SLS估计方程。educ的系数变化很大吗?

(iii)检验第(ii)部分中的单个过度识别约束。

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第10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11题

本题利用SLEEP75.RAW中的数据。我们要分析的方程为:(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程,并
本题利用SLEEP75.RAW中的数据。我们要分析的方程为:(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程,并

本题利用SLEEP75.RAW中的数据。我们要分析的方程为:

(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程,并按照通常形式报告结论。这两个估计方程有什么明显差异吗?

(ii)对男性和女性睡眠方程中的参数是否相等计算邹至庄检验。使用增加male和交互项male totwrk,.male的检验形式,并使用全部观测。该检验相关的df等于多少?在5%的显著性水平上,你应该拒绝这个虚拟假设吗?

(iii)现在,容许男性与女性存在不同截距,判定所有涉及male的交互项是不是联合显著的?

(iV)给定第(ii)部分和第(iii)部分中的结论,你最后将使用什么样的模型?

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