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[主观题]

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。(i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。（i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年

本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。

(i)估计简单回归模型本题利用JTRAIN3.RAW中的数据。（i)估计简单回归模型并用常用格式报告结论。基于这个回归，1 并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗？

(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re 78-re 75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训，所以我们没有必要对train进行差分。也就是说，如果我们定义ctrain=train 78-train75，那么，由于train75=0，所以ctran=train78。)现在，培训的估计影响有多大？讨论它与第(i)部分估计值的比较。

(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间，并描述你的结论。

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第1题

本题利用HPRICE1.RAW中的数据。(i)估计模型并以通常的OLS格式报告结论。(ii)当lotsize=20000，scr

本题利用HPRICE1.RAW中的数据。（i)估计模型并以通常的OLS格式报告结论。（ii)当lotsize=20000，scr

本题利用HPRICE1.RAW中的数据。

(i)估计模型

并以通常的OLS格式报告结论。

(ii)当lotsize=20000，scrft=2500和bdrms=4时，求出log(price) 的预测值。利用6.4节中的方法，在同样的解释变量值的情况下，求出price的预测值。

(iii)就解释price中的变异而言，决定你是偏好第(i)部分中的模型，还是偏好模型

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第2题

本题使用WAGEI.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)

本题使用WAGEI.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)求出样木中的平均小时工资。它看起来是高是低？

(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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第3题

本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验虚拟假设：在其他

本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。（i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验虚拟假设：在其他

本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。

(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验虚拟假设：在其他条件不变的情况下，法学院排名对起薪中位数没有影响。

(ii)新生年级的学生特征(即LSAT和GPA) 对解释salary而言是个别或联合显著的吗？

(iii)检验是否要在方程中引入入学年级的规模(clsize) 和教职工的规(faculty) ; 只进行一个检验。(注意解释clsize和faculty的缺失数据。)

(iv)还有哪些因素可能影响到法学院排名，但又没有包括在薪水回归中？

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第4题

本题利用MEAP93.RAW中的数据。(i) 估计模型math10=β₀+β₁log(expend)+β₂Inchprg+u，

本题利用MEAP93.RAW中的数据。（i) 估计模型math10=β₀+β₁log（expend)+β₂Inchprg+u，

本题利用MEAP93.RAW中的数据。

(i) 估计模型math10=β₀+β₁log(expend)+β₂Inchprg+u，并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。斜率系数的符号与你的预期一致吗？请加以解释。

(ii)你如何理解第(i)部分中估计出来的截距？特别是，令两个解释变量都等于零说得过去吗？[提示：记住log(1)=0。]

(i)现在做math10对log(expend)的简单回归，并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。与第(i)部分中的结果相比，这里估计出来的支出效应是更大还是更小？

(iv)求山lexpend=log(expend)与Inchprg之间的相关系数。你认为其符号合理吗？

(v)利用第(iv)部分的结果来解释你在第(iii)部分中得到的结论。

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第5题

本题利用BEAUTY.RAW中的数据集，它包含了Hamermesh and Biddlc(1994) 报告变量的一个子集(

本题利用BEAUTY.RAW中的数据集，它包含了Hamermesh and Biddlc（1994) 报告变量的一个子集（

但比其报告回归中的观测更加有用)。

(i)分别求男女相貌在一般水平之上的比例。相貌在一般水平之上和之下的人哪个更多？

(ii)检验假设：男女相貌在一般水平之上的总体比例相同。报告女人比例更高的单侧P值。(提示：估计一个简单的线性概率模型最容易。)

(iii)现在针对男女分别估计模型

并以通常方式报告结果。在两种情形中解释belavg的系数。用语言解释假设H₀：β₁=0相对H₁：β₁＜0的含义，并分别求出P值。

(iv)有一般相貌之上的女人比相貌一般的女人工资更高的充分证据吗？请解释。

(v) 对男人和女人都增加解释变量educ， exper，experz，union，goodhlth，black，married， south，bigcity，smllcity和service。“相貌”变量的影响有重要变化吗？

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第6题

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

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

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。

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第7题

本题使用LOANAPP.RAW中的数据。（i)有多少个观测的obrat>40，即其他债务负担超过其总收入的40%？（i

本题使用LOANAPP.RAW中的数据。（i)有多少个观测的obrat＞40，即其他债务负担超过其总收入的40%？（i

本题使用LOANAPP.RAW中的数据。

(i)有多少个观测的obrat＞40，即其他债务负担超过其总收入的40%？

(ii)在计算机习题C7.8中，去掉o brat 40的观测，重新估计第(iii)部分中的模型。white的系数估计值和t统计量将会怎样？

(iii)看起来对所使用的样本过度敏感吗？

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第8题

利用CHARITY.RAW中的数据回答本题。变量respond是一个虚拟变量，如果一个人对慈善组织最近的邮

件做出捐助响应，这个变量就等于1.变量resp last也是一个虚拟变量，如果一个人对慈善组织前面的邮件做出捐助响应，这个变量就等于1。avggift表示过去的平均捐助额(以荷兰盾为单位) ， propres p表示此人对过去慈善组织寄来的邮件做出捐助响应的次数比例。

(i) 估计一个将respond与resplast和avggift联系起来的线性概率模型。以通常的形式报告结果，并解释变量resplast的系数。

(ii)过去捐助的平均水平看来会影响做出捐助响应的概率吗？

(iii) 在模型中增加变量propres p并解释其系数。(这里须注意， propresp增加1是最大可能变化。)

(iv) 在回归中增加propres p以后， resp last的系数有何变化？这讲得过去吗？

(v) 在模型中增加每年寄出邮件的数量mail year。它的估计影响有多大？为什么它不是邮件数量对响应的因果关系的一个较好的估计？

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第9题

文件TRAFFIC2.RAW包含了加州1981年1月一1989年12月车祸、交通法规和其他变量的108个月度观测。

利用这个数据集回答本题。

(i)加州的安全带法规在何年何月生效？高速公路上的限速何时提高到每小时65英里。

(ii)将变量log(1otacc)对一个线性时间趋势和11个月度虚拟变量(1月作为基期)进行回归。解释时间趋势变量的系数估计值。你认为交通事故总数中存在季节性吗？

(iii)在第(ii)部分的回归中添加变量wkends，unem，spdlaw和belilw。讨论失业变量系数。你认为它的符号和大小合理吗？

(iv)在第(iii)部分的回归中，解释spdlw和beltlaw的系数。估计的影响如你所料吗？请解释。

(v)变量prefar是至少导致1人死亡的交通事故百分数。注意这个变量是一个百分数，而不是比例。在此期间prefar的平均值是多少？其大小看来正确吗？

(vi)用prcfat而非log(totacc)作为因变量重做第(ii)部分的回归。讨论最高限速和安全带法规变量的估计效应和显著性。

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第10题

（本题2018年考试已不适用）根据反不正当竞争法律制度的规定，下列各项中，属于经营者不正当附奖赠促销行为的有（)。

采用谎称有奖的方式进行有奖销售

采用故意让内定人员中奖的方式进行有奖销售

利用有奖销售的手段推销质次价高的商品

抽奖时附奖销售的最高奖金金额达到4000元

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第11题

金山演示中不能利用表格中的数据制作图表。（)

金山演示中不能利用表格中的数据制作图表。( )

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