(i)利用INJURY.RAW中肯塔基州的数据,从教材(13.12)中去掉afchnge后估计的方程为 交互项的估计
(i)利用INJURY.RAW中肯塔基州的数据,从教材(13.12)中去掉afchnge后估计的方程为
交互项的估计值与式(13.12)中的估计值相当接近,这令人吃惊吗?请解释。
(ii)当包含afchnge而去掉highearn后结果是
为什么现在交互项的系数远大于教材(13.12)中的系数?[提示:在方程(13.10)中,若β1=0,对处理组和对照组做的假定是什么?]
(i)利用INJURY.RAW中肯塔基州的数据,从教材(13.12)中去掉afchnge后估计的方程为
交互项的估计值与式(13.12)中的估计值相当接近,这令人吃惊吗?请解释。
(ii)当包含afchnge而去掉highearn后结果是
为什么现在交互项的系数远大于教材(13.12)中的系数?[提示:在方程(13.10)中,若β1=0,对处理组和对照组做的假定是什么?]
利用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,重新估计教材方程(13.12)。在控制了这些其他因素后,afchnge·highearn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R²有什么可说的?这是否意味着这个方程无用呢?
(iii)用密歇根州的数据估计教材方程(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?
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?
A.市场管理不再局限于某个国家的边界
B.全球化已是很多公司无法回避的难题
C.协调多元化的员工是现代企业的趋势
D.劳动力多元化是许多国家出现的问题.
本题利用ATTEND.RAW中的数据。
(i)在例6.3的模型中,推出
(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82)取代priGP4(atndrte-82)。你将如何解释atndrte和priGPA的系数。
A.可以利用系统地址总线送给处理器
B.可以利用系统数据总线送给处理器
C.必须利用系统控制总线送给处理器
D.必须利用专用总线送给处理器
利用PHILLIPS.RAW中的数据。
(i)估计失业率的AR(1)模型。用这个方程预测2004年的失业率。将它与2004年的实际失业率进行比较。(你可以从近年的《总统经济报告》中找到这个数据。)
(ii)在第(i)部分的方程中增加通货膨胀的一期滞后。inft-1统计上显著吗?
(iii)利用第(ii)部分中的方程预测2004年的失业率。这个结果比第(i)部分的结果更好还是更糟?
(iv)利用教材6.4节中的方法构造2004年失业率的一个95%的置信区间。2004年的实际失业率位于这个区间内吗?
本题利用HSEINV.RAW中的数据。
(i)检验log(in vpc)是否有单位根, 模型中含有一个线性时间趋势和 log(in ypct)的两阶滞后, 显著性水平为5%。
(ii)用第(i)部分中的方法检验log(price)中的单位根。
(iii)给定第(i)部分和第(ii)部分中的结果,那么检验log(iv pc)和log(price)之间的协整还有意义吗?
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?