本题需要使用ELEM 94-95中的数据, 也可参见计算机习题C 4.10。
(i) 利用所有数据, 将lavg sal对bs, lenrol, Istaff和lunch进行回归。报告bs的系数及其常用标准误和异方差-稳健标准误。你对的经济显著性和统计显著性得到什么结论?
(ii)现在去掉四个bs>0.5的观测,即平均福利(假设)占平均薪水50%以上的观测。bs的系数又是多少?利用异方差-稳健标准误来判断,它在统计上显著吗?
(iii)验证bs>0.5的四个观测分别为68、1127、1508和1670。为它们各定义一个虚拟变量。(你可以称它们为d68、d1127、d 1508和d 1670.) 把它们添加到第(i) 部分的回归中, 验证其他变量的OLS系数及其标准
误与第(ii)部分中的结果相同。在5%的显著性水平上,这四个虚拟变量中哪个变量的t统计量在统计上显著不等于0?
(iv)在这个数据集中,验证第(iii)部分回归中具有最大学生化残差(该虚拟变量的t统计量最大)的数据点对OLS估计值具有很大的影响。(即利用除去具有最大学生化残差的数据点之外的所有观测进行OLS回归。)依次去掉bs>0.5的每个观测都具有重要影响吗?
(v) 即便在大样本中, 就OLS对单个观测的敏感性而言, 你有何结论?
(vi) 在第(iji) 部分, 验证LAD估计量对包含这些观测不是很敏感。
其中pop是城市人口,avginc是平均收入,而petstu是学生人口占城市人口的百分数(按学年计算)。
(i)用混合OLS估计方程并按标准方式报告结果。你如何理解1990年虚拟变量的估计值?你得到βpctstu是多少?
(ii)你在第(i)部分中报告的标准误是否真实?请解释。
(iii)现在,将方程差分并用OLS估计。把你对βpctstu的估计值和第(ii)部分进行比较。学生人口的相对规模对房租有影响吗?
(iv)对第(ii)部分中的一阶差分方程求异方差-稳健的标准误。这是否改变了你的结论?
(i)一个学区中学校的最多数量和最少数量是多少?每个学区的学校平均数量是多少?
(ii)利用混合OLS(即将所有1848个学校混合在一起),估计一个将lavgsal与bs,lenrol,lstaff和lunch相联系的模型:也参见第9章的计算机练习C11。bs的系数和标准误是多少?
(iii)求对学区内聚类相关(和异方差性)保持稳健的标准误。bs的t统计量有何变化?
(iv)去掉bs>0.5的四个观测,仍用混合OLS,求出βbs及其聚类稳健标准误。现在,薪水与福利之间的替代关系,有更多的证据吗?
(v)容许一个学区内的学校存在一个共同的学区效应,用固定效应法估计这个方程。再次去掉bs>0.5的四个观测,现在,你对薪水与福利之间的替代关系有何结论?
(vi)根据你在第(iv)部分和第(v)部分的估计值,讨论通过学区固定效应而容许教师的薪酬在不同学区系统变化的重要性。
(i)描述估计的滞后分布。gwage的哪一个滞后对gprice的影响最大?哪一个滞后的系数最小?
(ii)哪些滞后的:统计量小于2?
(iii)估计的长期倾向是多少?它与1有很大不同吗?解释本例中的LRP告诉了我们什么?
(iv)你将用什么样的模型来直接求出LRP的标准误?
(v)你将怎样检验gwage的6阶以上滞后的联合显著性?F分布的df是多少?(注意:你又失去了6个观测。)
A.分段丈量时,最小尺度段长度不得小于10米,定线偏差应小于5cm
B.对钢尺施以比长时的拉力,悬空丈量并测定温度
C.每尺段应以不同起点读数三次,读至毫米,长度互差应不大于1cm
D.导线边长必须往返测量,丈量结果加入各种改正数的水平互差不得大于边长的1:6000
E.在边长小于15m或倾角在15°以上的倾斜巷道中丈量边长时,往返水平边长的允许互差可适当放宽,但不得大于边长的1:4000
A.同一
B.不同
C.任一
D.随机