题目内容
（请给出正确答案）
利用GPA2.RAW中的数据，可估计出如下方程：
变量sat是SAT的综合分数，hsize是以百人计的学生所在高中毕业年级的学生规模，female是一个性别虚拟变量，而black是一个种族虚拟变量(黑人取值1，其他人则取值0)。
(i)有很强的证据支持模型中应该包括hsize”吗？从这个方程来看，最优的高中规模是什么？
(ii)保持hsize不变，非黑人女性和非黑人男性之间SAT分数的估计差异是多少？这个估计差异的统计显著性如何？
(iii)非黑人男性和黑人男性之间SAT分数的估计差异是多少？检验其分数没有差异的原假设，备择假设是他们的分数存在差异。
(iv)黑人女性和非黑人女性之间SAT分数的估计差异是多少？为了检验这个差异的统计显著性，你需要怎么做？
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利用BWGHT.RAW中的数据，可估计出如下方程：
变量定义和教材例4.9中一样，但我们增加了两个虚拟变量：一个虚拟变量表明孩子是不是男孩，另一个虚拟变量则表明这个孩子是不是白人。
(i)在第一个方程中，解释变量cigs的系数。具体而言，每天多抽10根烟对婴儿出生体重有何影响？
(ii)在第一个方程中，保持其他因素不变，预计一个白人孩子的出生体重比一个非白人孩子重多少？这个差异是统计显著的吗？
(iii)评价motheduc的估计影响和统计显著性。
(iv)从这些给定信息中，为什么不能计算出检验motheduc和fatheduc联合显著性的F统计量？为了计算这个统计量，还需要做些什么？
(i)在数据集JTRAIN2.RAW中，男人参加工作培训的比例是多大？在JTRAIN3.RAW中的比例又是多大？你认为为什么存在这么大的差距？
(ii)利用JTRAIN2.RAW，做re78对train的简单回归。参与工作培训对真实工资的估计影响有多大？
(ii)现在，在第(ii)部分的回归中增加控制变量re74，re75，educ，age，black和hisp。工作培训对re78的估计影响变化大吗？何以至此？(提示：记得这些都是实验数据。)
(iv)利用JTRAIN3.RAW中的数据做第(ii)部分和第(iii)部分的回归，只报告train的估计系数及其：统计量。现在，控制额外因素的影响如何？为什么？
(v)定义avgre=(re74+re75)/2。求这两个数据集中的样本均值、标准差、最小值和最大值。这些数据集代表了1978年同样的总体吗？
(vi)在数据集JTRAIN2.RAW中，几乎96%的男性的avgre低于10000美元。只利用这些男性的数据，做re78对train，re74，re75，educ，age，black和hisp的回归，并报告培训估计值及其：统计量。对JTRAIN3.RAW
也只利用avgre ≤10的男性做同样的回归。就这个低收入男性子样本而言，实验数据集和非实验数据集估计的培训效应有何差别？
(vii)现在，只针对1974年和1975年失业的男性，利用每个数据集做re78对train的简单回归。培训的估计值又有何差别？
(viii)利用你前面的回归结果，试讨论在比较实验估计值和非实验估计值的背后，拥有可比较总体的潜在重要性。
A.追踪贯穿于系统中的交易，确定是否按规定运用了分析性程序；
B.将财务数据与可比期间的数据、预期的结果（如预算和预测），以及类似的行业数据进行比较；
C.研究财务数据要素间的关系，根据公司的经验，可以预期到这种数据间的关系与可预测的模型是保持一致的；
D.研究财务数据与相关的非财务数据间的关系。
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？
本题利用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程， 计算其异方差-稳健的标准误。将
的95%的置信区间与非稳健的置信区间相比较。
(ii)由第(i)部分的回归计算拟合值。其中有没有哪个估计值小于0？有没有哪个估计值大于1？而这些情况对加权最小二乘估计的应用意味着什么？
(i)利用WAGEPRC.RAW中的数据，估计第11章习题5中的分布滞后模型。用回归教材(12.14)来检验AR(1)序列相关。
(ii)用迭代的科克伦-奥卡特方法重新估计这个模型。长期倾向的新估计值是多少？
(iii)用迭代C0求出LRP的标准误。(这要求你估计一个修正方程。)判断LRP估计值在5%的水平上是否统计显著异于1？
利用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)估计第7章的计算机练习C8第(iii)部分中的方程，计算其异方差-稳健的标准误。将βwhite的95%的置信区间与非稳健的置信区间相比较。
(ii)由第(i)部分的回归计算拟合值。其中有没有哪个估计值小于0？有没有哪个估计值大于1？而这些情况对加权最小二乘估计的应用意味着什么？
利用PRISON.RAW中的数据。
(i)以教材(16.41)中的2SLS估计结果为基础，估计Alog(prisonit)的约简型方程。其中，IVs，final1和final2分别都是统计显著的吗？
(ii)求(i)中的约简型方程残余，把它加入教材(16.41)的方程中，并且检验Δlog(prisonit)的内生性，你的结论是什么？
(iii)在应用2SLS法估计教材方程(16.41)时检验单个过度识别约束。你的结论是什么？
(iv)在这个应用过程中，2SLS和OLS两种方法之间的不同实际上重要吗？
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？
