题目内容
（请给出正确答案）
使用WAGE1.RAW中的数据。
(i)求出样本中的平均受教育程度。最低和最高受教育年数是多少？
(ii)求出样本中的平均小时工资。它看起来是高还是低？
(iii)工资数据用1976年的美元报告。利用(2004年或以后的)《总统经济报告》，求出并报告1976年和2003年的消费者价格指数(CPI)。
(iv)利用第(iii)部分中的CPI值，求以2003年美元度量的平均小时工资。现在，平均小时工资看起来合理了吗？
(v)样本中有多少女人和男人？
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本题使用CRIME4.RAW。
(i)在数据集中增加每个工资变量的对数，然后用一阶差分估计模型。问这些变量的引入如何影响例13.9中那些司法变量的系数？
(ii)第(i)部分中的工资变量都有预期的符号吗？它们是联合显著的吗？试解释。
本题使用PHILLIPS.RAW中的数据。
(i)例11.5中，我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线：
解释为什么这使得unemt-1成为unemt的一个好的Ⅳ候选者。
(iii)将unemt对unemt-1做回归。unemt与memt-1是否显著相关？
(iv)用IV估计附加预期的菲利普斯曲线。以通常形式报告结果，并将之与例11.5中的OLS估计值进行比较。
使用RDCHEM.RAW中的数据，通过OLS得到如下方程
(i)sales对rdintens的边际影响在什么时候开始变成负的？
(ii)你会在模型中保留二次项吗？请解释。
(iii)定义salesbil为以十亿美元计的销售额：salesbil=sales/1000。用xlesbi和salesbil²作为自变量重写估计方程。务必报告标准误和R²。[提示：注意salesbil²=sales²/(1000)²。]
(iv)为了报告结果，你更喜欢哪个方程？
使用VOTE1.RAW中的数据。
(i)估计一个以voteA为因变量并以prystrA、deocA、log(expendA)和log(expendB)为自变量的模型。得到OLS残差
，并将这些残差对所有的自变量进行回归。解释你为什么得到R2=0。
(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？
使用CARD.RAW中的数据。
(i)教材表15-1中，教育回报的IV和OLS估计值之间的差异从经济学的角度来说是重要的。从教材(15.32)中得到约简型残差v。(回归中包含的其他变量可参见教材表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。
本题使用KIELMC.RAM中的数据。
(i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型
(ii)估计第(i)部分中的模型并按通常的方式报告结果。解释y 81-log(dit)的系数。你得到什么结论？
(iii)在方程中增加age， age2， rooms， baths， log(int st)， log(land) 和log(area)。现在， 你对焚烧？对房屋价值的影响会作出什么结论？
(iv)为什么在第(ii)部分log(dist)的系数为正并且统计显著， 而在第(ii)部分却不是这样？这说明了第(iii)部分中控制变量的什么？
回答木题需使用BWGHT.RAW中的数据。
(i)样本中有多少妇女，又有多少人报告在怀孕期间抽烟？
(ii)平均每天抽烟数量是多少？平均数作为这个案例中“典型”妇女的度量指标好吗？请解释。
(iii)怀孕期间抽烟的妇女中，平均每天抽烟数量是多少？与第(ii)部分中的答案有何区别，为什么？
(iV)求出样本中fath educ的平均值。为何只用1192个观测计算这个平均值？
(V)报告平均家庭收入及其标准误，以美元为单位。
利用MIN WAGE.RAW中232部门的数据回答如下问题。
(i)证明l wage 232t 和lemp 232t 最好用I(1) 过程来刻画。使用分别包含g wage 232和gel up 232的一阶滞后以及一个线性时间趋势的ADF检验。对这些序列中存在单位根还存有疑问吗？
(ii)在使用和不使用时间趋势的情况下， 容许在增广恩格尔-格兰杰检验中使用两个滞后项， 将lemp 232t 对hr age 232t 进行回归并进行协整检验。你得到什么结论？
(iii)现在将lemp 232t 对真实工资率的对数In v age 232t =l wage 232t -lept 和一个时间趋势进行回归。你发现存在协整吗？与使用名义工资相比，使用真实工资时，它们更“接近”协整吗？
(iv)第(iii)部分的协整回归中可能遗漏了哪些因素？
利用PHILLIPS.RAW中的数据回答本题。
(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？
