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[主观题]

利用WAGE2.RAW中的数据估计一个简单回归,以便用智商(IQ)来解释月薪(wage)。 (i)求出样本中的平

利用WAGE2.RAW中的数据估计一个简单回归,以便用智商(IQ)来解释月薪(wage)。

(i)求出样本中的平均工资和平均IQ。IQ的样本标准差是多少?(总体中的IQ已标准化为平均值是100,标准差是15。)

(ii)估计一个简单回归模型,其中IQ提高一个单位导致wage变化相同的数量。利用这个模型计算IQ提高15个单位时,工资的预期变化。10能够解释大多数工资波动吗?

(iii)现在再估计一个模型,其中IQ提高一个单位对工资具有相同的百分比影响。如果IQ提高15个单位,预期工资提高的百分比大约是多少?

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第1题
用WAGE2.RAW中有关男工人的数据估计了如下方程: educ=10.36-0.094sibs+0.13lmeduc+0.210feduc

用WAGE2.RAW中有关男工人的数据估计了如下方程:

educ=10.36-0.094sibs+0.13lmeduc+0.210feduc

n=722,R2=0.214.

其中,educ是受教育年数,sibs是兄弟姐妹的个数,meduc是母亲受教育的年数,feduc则是父亲受教育的年数。

(i)sibs是否具有预期的影响?请给出解释。保持meduc,feduc不变,为了使预测的受教育程度减少一年,需要sibs增加多少?(这里不要求答案为整数。)

(ii)讨论对meduc的系数的解释。

(iii)假设一个男工人A没有兄弟姐妹,其父母都接受了12年的教育。另一个男工人B也没有兄弟姐妹,但其父母都接受了16年的教育。预计B和A所接受教育的年数差别为多少?

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第2题
使用WAGE2.RAW中的数据。 (i)在教材例9.3中,用变量KWW(“工作领域内知识”测试分数)取代IQ作为能

使用WAGE2.RAW中的数据。

(i)在教材例9.3中,用变量KWW(“工作领域内知识”测试分数)取代IQ作为能力的代理变量。在此情形下,估计的教育回报是多少?

(ii)现在用IQ和KWW一起作为代理变量。所估计的教育回报会怎么样?

(iii)在第(ii)部分中,IQ和KWW是个别显著的吗?它们联合显著吗?

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第3题
在教材例11.6中,我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型: 利用FERTIL3.RAW中的数据来

在教材例11.6中,我们估计了一个一阶差分形式的有限分布滞后模型:

利用FERTIL3.RAW中的数据来检验误差中是否存在AR(1)序列相关。

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第4题
(i)利用WAGE PRC.RAW中的数据,估计习题11.5中的分布滞后模型。用回归(12.14)来检验AR(1)序列相
(i)利用WAGE PRC.RAW中的数据,估计习题11.5中的分布滞后模型。用回归(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?

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第5题
使用WAGE2.RAW中的数据。照常保证如下所有回归都含有截距。

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第6题
利用VOLAT.RAW中的数据。 (i)估计pcip的一个AR(3)模型。然后再加入一个四阶滞后,并证明它是非常

利用VOLAT.RAW中的数据。

(i)估计pcip的一个AR(3)模型。然后再加入一个四阶滞后,并证明它是非常不显著的。

(ii)在第(i)部分的AR(3)模型中,添加pcsp的三个滞后来检验pcsp是否是pcip的格兰杰原因。小心陈述你的结论。

(iii)在第(ii)部分的模型中,添加三月期国库券利率i3变化量的3阶滞后。以过去Δi3为条件,pcsp是pcip的格兰杰原因吗?

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第7题
在例9.1中,我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。(i)利用CRIME L R
在例9.1中,我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。(i)利用CRIME L R

在例9.1中,我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。

(i)利用CRIME L RAW中的数据, 在例17.3的泊松回归中同样增加这些项。

(ii)根据估计 。数据存在过度散布的证据吗?该如何调整泊松极大似然估计标准误?

(iii)利用第(i)部分和第(ii)部分的结论及教材表17.3,计算这三个平方项联合显著性的准似然比统计量。你得到什么结论?

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第8题
利用数据集401KSUBS.RAW。 (i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型,解释变量为inc,inc²,age,a

利用数据集401KSUBS.RAW。

(i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型,解释变量为inc,inc²,age,age²和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗?

(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验,并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。

(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后,求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗?

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第9题
假设我们想估计若干个变量对年储蓄的影响,并且我们拥有1990年1月31日和1992年1月31日所收集的
个人面板数据。如果我们包括了一个1992年的年度虚拟变量并利用一阶差分,那么我们还能在原模型中包含年龄变量吗?试解释。

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