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（请给出正确答案）
本题利用WAGEPAN.RAW中的数据。
(i)考虑非观测效应模型
(iv)现在，容许是否加入工会的差别(与受教育水平一起)在不同时期有所变化，用FD估计这个方程。1980年加入工会与不加入工会的估计工资差别是多少？1987年呢？这个差别在统计上显著吗？
(v)检验工会关系差别在不同时期没有发生变化的虚拟假设，并根据你对第(iv)部分的回答讨论你的结论。
答案
更多“本题利用WAGEPAN.RAW中的数据。(i)考虑非观测效应模型(iv)现在，容许是否加入工会的差别(与受教”相关的问题
第1题
本题利用MURDER.RAW中的数据。
(i)利用1990年和1993年的数据， 用混合OLS估计方程
(iv)做第(ii)部分中的同样回归，但求异方差-稳健的t统计量。结果如何？
(v)你认为
的哪个1统计量更值得信赖， 是通常的!统计量还是异方差-稳健的1统计量？为什么？
第2题
本题利用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)估计计算机习题C7.8第(iii) 部分中的方程， 计算其异方差-稳健的标准误。将
的95%的置信区间与非稳健的置信区间相比较。
(ii)由第(i)部分的回归计算拟合值。其中有没有哪个估计值小于0？有没有哪个估计值大于1？而这些情况对加权最小二乘估计的应用意味着什么？
第3题
利用PHILLIPS.RAW中的数据回答本题。
(i)利用整个数据集，用OLS估计静态菲利普斯曲线方程
并以常用形式报告结果。
(ii)从第(i)部分中求OLS残差ut并通过ut对ut-1的回归中求出p。(在这个回归中包含一个截距项没问题。)有序列相关的强烈证据吗？
(iii)现在通过迭代普莱斯-温斯顿程序估计静态菲利普斯曲线模型。将β1的估计值与表12.2中得到的估计值相比较。添加以后的年份，估计值有很大变化吗？
(iv)不用普莱斯-温斯顿检验，而是使用迭代科克伦-奥卡特检验。p的最终估计值有多相似？β1的PW和CO估计值有多相似？
第5题
本题利用HSE IN V.RAW中的数据。
(i)求出log(in vpc) 中的一阶自相关系数， 然后再求log(im pc) 除掉线性趋势后的自相关。对log(price) 做相同的计算。这两个序列中的哪个可能有单位根？
(ii)基于第(i)部分的结论估计方程：
并以标准形式报告结果。对系数β1作出解释，并判断它是否统计显著。
(iii)除掉log(inypc) 的线性趋势，然后在第(ii)部分的回归方程中使用除趋势的因变量(见10.5节)， R2有何变化？
(iv)现在用
作因变量。结果与第(ii) 部分相比有何不同？时间趋势还是显著的吗？为什么是 或不是？
第6题
利用NYSE.RAW中的数据回答本题。
(i) 估计方程(12.47) 中的模型并求OLS残差平方。求
在整个样木中的平均值、最小值和最大值。
(ii) 利用OLS残差平方估计如下的异方差模型
报告估计系数、标准误、R²和调整R²。
(iii) 将条件方差描述成滞后return-1的函数。方差在return-1取何值时最小？方差是多少？
(iii)为了预测动态方差，第(ii)部分的模型得到了负的方差估计值吗？
(v)第(ii)部分中的模型拟合效果比例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差？请解释。
(vi)在方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后。这个滞后看起来重要吗？这个ARCH(2)模型比第(ii)部分中的模型拟合得更好吗？
第7题
本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。
(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗？失业率也一样吗？
(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量：不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？
(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]
第8题
本题使用HTV.RAW中的数据。
(i)基于整个样木， 利用解释变量educ、abil、exper、nc、west、south和urban， 利用OLS估计log(wage)的一个模型。报告教育的估计回报及其标准误。
(ii)现在， 仅利用educ＜16的人群来估计第(i) 部分中的方程。样本损失了多大的比例？现在， 多读一年书的估计回报是多少？它与第(i)部分中的结果相比如何？
(iii)现在， 去掉所有wage≥20的观测， 于是， 样本中剩下每个人每小时工资都不足20美元。做第(i) 部分中的回归， 并评论educ的系数。(由于正常的断尾回归模型都假定y是连续的， 所以理论上我们去掉wage≥20还是去掉wage＞20都无所谓。但在这个应用研究中， 由于有些人正好每个小时挣20美元， 所以二者略有差异。)
(iv)利用第(ii) 部分中的样本， 应用断尾回归[上断点为log(20) ] .假定第(i) 部分中得到的估计值是一致的，这个断尾回归能够重新得到整个总体中的教育回报估计值吗？
第9题
人口特征方面的数据。目的是想考察快餐店是否在黑人更集中的区域收取更高的价格。
(i)求出样本中prpblck和income的平均值及其标准差。prpblck和income的度量单位是什么？
(ii)考虑一个模型，用人口中黑人比例和收入中位数来解释苏打饮料的价格psoda：
用OLS估计这个模型并以方程的形式报告结果， 包括样本容量和R。(报告估计值时不要使用科学计数法。)解释prpblck的系数。你认为它在经济上算大吗？
(iii) 将第(ii)部分得到的估计值与psoda对prpblck进行简单回归得到的估计值进行比较。控制收入变量后，这种歧视效应是更大还是更小了？
(iv)收入价格弹性为常数的模型可能更加适合。报告如下模型的估计值：
(vi)求出1og(income)和prppov的相关系数。大致符合你的预期吗？
(vii)评价如下说法：“由于log(income)和prppov如此高度相关，所以它们不该进入同一个回归。”
第10题
本题使用CRIME 3.RAW中的数据。
(iii)估计第(ii)部分中的方程。与式(13.22)比较调整R2。你最后会选用哪一个模型？
