题目内容
（请给出正确答案）
是一个表示拥有个人计算机的二值变量)：
(i)为什么PC可能与u相关？
(ii)解释为什么PC可能与父母的年收入相关。这是否意味着父母的收入作为PC的IV还不错？为什么？
(iii)假设四年前学校为大约一半的学生提供了购买计算机的资助，而获得资助的学生是随机挑选的。仔细解释你如何利用这一信息为PC构造一个工具变量。
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A．父母亲们不清楚孩子将来会上哪一所公立大学。
B．将预付资金放到一个计息账户中，到孩子上大学时，所积累的金额将比任何一所公立大学所有的学费开支都要多。
C．该州公立大学的年学费开支预计将以比生活费用年增长更快的速度增加。
D．该州一些公立大学正在考虑下一年大幅增加学费。
r)。考虑教材(11.29)中模型的一个简单扩展：
它允许生产力增长率的提高对工资增长率既有当期的影响又有滞后的影响。
(i)利用EARNS.RAW中的数据估计这个方程，并用标准形式报告结果。goutphr的滞后值统计显著吗？
(ii)如果β1+β2=1，生产力增长率的一个永久性提高会在一年后完全反映到更高的工资增长率上。相对于双侧备择假设检验H0:β1+β2=1。
(iii)模型中需要goutphrt-2吗？说明理由。
门票的需求。这家公司把去该剧院的人分为两个群体，并给出了两个需求函数：普通大众的需求曲线(Qgp)和学生的需求曲线(Qs)，分别由下面两式给出：
Qgp=500-5P
Qs=200-4P
(i)将每个δj的公式代入分布滞后模型，并把它写成用γh表示的模型，h=0，1，2。
(ii)解释你用来估计γh的回归方程。
(iii)上面的多项式分布滞后模型是一般模型的一个约束形式。它受到了多少个约束？你如何来检验它们？(提示：用F检验。)
人口特征方面的数据。目的是想考察快餐店是否在黑人更集中的区域收取更高的价格。
(i)求出样本中prpblck和income的平均值及其标准差。prpblck和income的度量单位是什么？
(ii)考虑一个模型，用人口中黑人比例和收入中位数来解释苏打饮料的价格psoda：
用OLS估计这个模型并以方程的形式报告结果， 包括样本容量和R。(报告估计值时不要使用科学计数法。)解释prpblck的系数。你认为它在经济上算大吗？
(iii) 将第(ii)部分得到的估计值与psoda对prpblck进行简单回归得到的估计值进行比较。控制收入变量后，这种歧视效应是更大还是更小了？
(iv)收入价格弹性为常数的模型可能更加适合。报告如下模型的估计值：
(vi)求出1og(income)和prppov的相关系数。大致符合你的预期吗？
(vii)评价如下说法：“由于log(income)和prppov如此高度相关，所以它们不该进入同一个回归。”
本题要用到HTV.RAW中的数据。
(i)考虑一个加入了父母受教育程度变量的工资方程
表述原假设：父亲与母亲的受教育程度对log(wage)具有相同影响。
(ii)估计第(i)部分中的模型，同时谈谈你对β，和队大小的看法。
(iii)在5%的显著性水平上，相对于双侧备择假设，通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的原假设。你得到的结论是什么？
考虑一个雇员水平的模型
(iv)讨论第(iii)部分对于利用企业层次的平均数据进行WLS估计的意义，其中第i次观测所用的权数就是通常的企业规模。
A.简化是清晰思考的前提。把原本繁复的内容梳理、整合、精简完成后，我们的头脑才能腾出空间，处理其他的信息和进行更复杂更精微的思考
B.学会有意识地去分析不同领域知识之间的潜在关联，通过不同知识的迁移、印证、互补，获得启发，甚至生成新的思想或者发现
C.现在很多中学生都难以抉择是在国内考一所一流大学，还是去国外考一所三流大学这是国际文化和教育交流带来的一个新问题
D.疏离流行或过热的信息，可以屏蔽掉大部分噪声。网络上的热门话题多半是人为制造的营销性话题，通过迎合人们的猎奇心态来博取眼球，这些内容通常没有关注的必要
开放大学是怎样的一所（)大学。
A.从本质看，无入学门槛、利用现代通讯技术、优质教育资源、提供学习机会和服务的新型大学
B.从形式上看，是一所与普通高校基本相同的高校
C.从实践看，既是一个大学实体，也是一个办学系统、学习网络平台
D.从历史上看，为扩大民众接受高等教育机会而创办
A.调查深度降低到一个简单的DAMA，并快速转到其他区域进行评估，针对后来的对比极限做出评估
B.作为试点进行第一次DAMA，然后运用经验知识处理更广阔的范围
C.说明遗漏的范围，并讨论包含的必要性
D.使用第三方资源或专家
(i)考虑静态非观测效应模型
其中，enrolit表示学区总注册学生人数，lunchit表示学区中学生有资格享受学校午餐计划的百分数。(因此lunchit是学区贫穷率的一个相当好的度量指标。)证明：若平均每个学生的真实支出提高10%，则math4it约改变β1/10个百分点。
(ii)利用一阶差分估计第(i)部分中的模型。最简单的方法就是在一阶差分方程中包含一个截距项和1994~1998年度虚拟变量。解释支出变量的系数。
(iii)现在，在模型中添加支出变量的一阶滞后，并用一阶差分重新估计。注意你又失去了一年的数据，所以你只能用始于1994年的变化。讨论即期和滞后支出变量的系数和显著性。
(iv)求第(iii)部分中一阶差分回归的异方差-稳健标准误。支出变量的这些标准误与第(iii)部分相比如何？
(v)现在，求对异方差性和序列相关都保持稳健的标准误。这对滞后支出变量的显著性有何影响？
(vi)通过进行一个AR(1)序列相关检验，验证差分误差rit=Δuit含有负序列相关。
(vii)基于充分稳健的联合检验，模型中有必要包含学生注册人数和午餐项目变量吗？
