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（请给出正确答案）
(i)在含有一个内生解释变量、一个外生解释变量和一个外生变量的模型中，将y2的约简型(15.26)代入结构方程(15.22)。便得到y1的约简型为：
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写出一个“供给与需求形式”的两方程系统，即方程的左边都是变量y1(具体地讲是“数量”)：
(i)若a1=0或a2=0，解释为什么存在y1的一个约简型。(记住y1的一个约简型表达式就是外生变量和结构误差的一个线性函数。)若a1≠0和a2=0，求出y2的约简型。
(ii)若a1≠0，a2≠0且a1≠a2，求出y1的约简型。在这种情形下，y2有约简型吗？
(iii)在供给与需求的例子中，a1≠a2的条件有可能满足吗？请解释。
一个由两个方程组成的联立模型的结构形式如下(省略t-下标)
Pt=α0+α1Nt+α2St+α3At+ut
Nt=β0+β1Pt+β2Mt+vt
(1)指出该联立模型中的内生变量与外生变量。(2)分析每一个方程是否为不可识别的，过度识别的或恰好识别的？
A.与被排除在外的前定变量个数正好相等
B.小于被排除在外的前定变量个数
C.大于被排除在外的前定变量个数
D.以上三种情况都有可能发生
(i)变量train是工作培训指标变量。样本中有多少人参与了工作培训项目？一个男人实际参加工作培训最多达几个月？
(ii)将train对unem74,unem75,age,educ,black,hisp和married等几个人口统计和培训前变量做一个线性回归。这些变量在5%的显著性水平上联合显著吗？
(iii)估计第(ii)部分中线性模型的一个概率单位形式。计算所有变量联合显著性的似然比检验。你得到什么结论？
(iv)基于第(ii)部分和第(iii)部分的答案，为解释1978年的失业状况，参与工作培训可视为外生变量吗？请解释。
(v)做unem78对train的简单回归，并以方程形式报告结果。估计参与工作培训项目对1978年失业的概率有何影响？它统计显著吗？
(vi)做unem78对train的概率单位模型。将train的概率单位系数与第(v)部分线性模型中得到的系数相比较有意义吗？
(vii)求出第(v)部分与第(vi)部分的拟合概率。解释它们为什么相同。为了度量工作培训项目的效果和统计显著性，你将采用哪个方法？
(viii)在第(v)部分与第(vi)部分模型中将第(ii)部分中的所有变量作为额外控制变量。现在拟合概率还相同吗？它们之间有何关系？
利用WAGEPAN中数据。
(i)利用混合最小二乘法(pooledOLS)估计一个log(ag为被解释变量的方程。以educ，black，exper，married，union以及一系列时间虚拟变量(以1980年为基年)为可解释变量，解释及讨论变量married和union的系数。
(ii)解释为什么通常(i)中标准误总是偏小。算出关于married和union两个变量对自相关和异方差一稳健的标准误。
(iii)现在对变量lwage，exper，married和union进行一阶差分。(不随时间改变的变量educ，black和hisp被排除在这个估计之外，exper也是，因为它总是随着年份增加。)注意排除首年即1980年的一阶差分，因为不存在更早的年份。
(iv)就
作回归分析，确保包括一个常数项和一个从1982年到1987年的时间虚拟变量。算出Δmarried和Δunion的系数和标准误。
(v)对比婚姻状况和工会保费的估计水平及其一阶差分估计，并作相应评论。
如果一个事件发生在第二个事件之前，那么就可以说明第一个事件导致了第二个事件，但前提是
A．第一个事件是内生事件；
B．第一个事件是外生事件；
C．因果颠倒存在；
D．第一个事件发生在第二个事件之后；
E．上述都不正确。
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？
(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。
A.银行体系创造货币的能力从对货币乘数的分析来看完全取决于基础货币和法定准备金这些变量
B.银行体系的存款创造的过程必须考虑各种漏出
C.其他金融机构与商业银行在吸收存款方面竞争激烈，从而会增加商业银行的准备金
D.银行的资产负债规模及公众的货币需求量具有很大的利率弹性
(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？
参考4.4节中所用的例子。你将使用数据集TWOYEAR.RAW.
(i)变量phsrank表示一个人的高中百分位等级。(数字越大越好。比如90意味着， 你的排名比所在班级中90%的同学更高。)求出样本中phsrank的最小、最大和平均值。
(ii)在方程(4.26) 中增加变量phsrank， 并照常报告OLS估计值。phs rank在统计上显著吗？高中排名提高10个百分位点，能导致工资增加多少？
(iii)在方程(4.26) 中增加变量phs rank显著改变了2年制和4年制大学教育回报的结论了吗？请解释。
(iv)数据集包含了一个被称为id的变量。你若在方程(4.17)或(4.26)中增加id，预计它在统计上不会显著，解释为什么？双侧检验的p值是多少？
