题目内容
（请给出正确答案）
利用FERTIL2.RAW中的数据。解释存活儿童数的一个简单模型是：
其中，解释变量是女性接受教育的年限，年龄(以年表示)及分别表示女性家是否有电和电视机的二元变量。
(i)用OLS估计该方程并用通常的形式报告结果。讨论变量eletric和tv的系数和统计显著性。
(ii)城市居民和非城市居民在生育率上有区别吗？请解释。
(ii)现在对城市居民和非城市居民分别估计方程(当然，解释变量要去掉urban)。除了截距以外，其他系数有明显区别吗？
(iV)允许城市居民和非城市居民截距项不同，在原假设下得到邹至庄统计量。你能得到什么结论？[提示：你在检验5个限制条件，SSR从第(ii)部分和第(iii)部分中很容易得到。]
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(i)用OLS估计以下模型
并解释估计值。特别是，固定age不变，多受一年教育对生育率的影响估计是多少？如果100位妇女再多受一年教育，预期她们的孩子数目将减少多少？
(ii)frsthalf是虚拟变量，若该妇女在上半年内分娩则取值1。假定frsthalf与第(i)部分中的误差项不相关，说明frsthalf是educ的一个合理的Ⅳ备选。(提示：你需要做一次回归。)
(iii)通过用frsthalf作为educ的Ⅳ，估计第(i)部分中的模型。将所估计的教育影响与第(i)部分中得到的OLS估计值进行比较。
(iv)在模型中增添二值变量electric、tv和bicycle。假定它们都是外生的。用OLS和2SLS估计方程，并比较educ的估计系数。解释tv的系数，以及为什么拥有电视对生育率有负效应。
利用ATTEND.RAW中的数据研究出勤率(atndrte，用百分比表示)与ACT成绩(最高可能得分为32分)之间的关系。
(i)在样本中找出atndrte的最大值和最小值。
(ii)在总体模型atndrte=β0+β1ACT+u中，解释系数β1的含义，β1的符号是明显的吗？请解释。
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。
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？
利用LAWSCH85.RAW中的数据。
(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验原假设：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)和教职工的规模(faculty);只进行一个检验。(注意解释clie和facuiy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？
利用WAGEPAN中数据。
(i)利用混合最小二乘法(pooledOLS)估计一个log(ag为被解释变量的方程。以educ，black，exper，married，union以及一系列时间虚拟变量(以1980年为基年)为可解释变量，解释及讨论变量married和union的系数。
(ii)解释为什么通常(i)中标准误总是偏小。算出关于married和union两个变量对自相关和异方差一稳健的标准误。
(iii)现在对变量lwage，exper，married和union进行一阶差分。(不随时间改变的变量educ，black和hisp被排除在这个估计之外，exper也是，因为它总是随着年份增加。)注意排除首年即1980年的一阶差分，因为不存在更早的年份。
(iv)就
作回归分析，确保包括一个常数项和一个从1982年到1987年的时间虚拟变量。算出Δmarried和Δunion的系数和标准误。
(v)对比婚姻状况和工会保费的估计水平及其一阶差分估计，并作相应评论。
数据。变量gwage232是232部门平均工资的月增长率(以对数形式变化)，getup232是232部门的就业增长率，gmwage是联邦最低工资的增长率，而gcpi是(城市)消费者价格指数的增长率。
(i)将变量gwage232对gmwage和gCPI进行回归。你认为βgmwage的符号和大小合理吗？请加以解释。gmwage在统计上显著吗？
(ii)在第(i)部分的方程中增加gmwage的1至12阶滞后变量。为了估计第232部门中最低工资的增加对平均工资增长率的长期影响，你认为有必要包括这些滞后变量吗？请加以解释。
(iii)将变量getup232对gmwage和gcpi进行回归。最低工资增长看起来对同期的getup232有影响吗？
(iv)在就业增长方程中增加gmwage的1至12阶滞后变量。在短期或长期中，最低工资的提高对就业增长具有统计显著的影响吗？请加以解释。
利用CHARITY.RAW中的数据回答如下问题
(i)用普通最小二乘法估计如下模型：
按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。其R²与不使用giftlast和propresp的简单回归所得到的R²相比如何？
(ii)解释mailsyear的系数，它比对应的简单回归系数更大还是更小？
(iii)解释propresp的系数，千万要注意propresp的度量单位。
(iv)现在，在这个方程中增加变量avggif。这将对mailsyear的估计效应造成什么样的影响？
(v)在第(iv)部分的方程中，giftlast的系数有何变化？你认为这是怎么回事？
利用BWGHT2.RAW中的数据。
(i)估计模型
并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。斜率系数的符号与你的预期一致吗？请加以解释。
(ii)如果npvis增加一个样本标准差，对出生重量(bwght)有什么影响？
(iii)现在做log(bwght)对cigs的简单回归，并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。估计出来吸烟的效应是否和第(i)部分的有明显差别？
(iv)找出cigs和npvis之间的系数，并用它来解释简单回归和多元回归下β1估计值的相似性。
(v)向第(i)部分的回归方程中加入变量mage，meduc，fage和feduc。出生体重[更确切地说是log(bwght)]是一个容易解释的变量吗？
本题利用AIRFARE.RAW中的数据。在一个联立方程非观测效应模型中， 需求方程为：
其中我们把航线距离变量放到ait中。
(i)利用固定效应模型估计需求函数，为了解释不同的截距，必须包括年度虚拟变量。弹性估计值是多少？
(ii)利用固定效应模型估计如下约简型方程：
进行适当的检验， 以保证concenit 可用作log(fareit ) 的一个工具变量。
(iii)现在，就像在方程(16.42)中一样，利用固定效应变换和工具变量法估计这个需求函数。现在的估计弹性是多少？它在统计上显著吗？
