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。
(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。
(ii)保持其他因素不变,黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少?
(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗?
(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。
在例10.4中我们把明显包括长期倾向θ0的模型写成,
为简单起见,我们省略了其他解释变量。像通常的多元回归分析一样,θ0应该具有其他情况不变的解释。也就是说, 保持不变, 若pet增加一美元,则gfrt应该改变θ0。
(i)若保持不变,但pet增加,那么pet-1和pet-2应该如何变化?
(ii)第(i)部分中的答案如何有助于你把上述方程中的θ0理解为LRP。
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。
在随机效应模型中,定义复合误差为,其中ait与uit无关,而且uit有常方差并且是序列无关的。定义,其中λ由式(14.10)给出。