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[主观题]

数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富（nenfa)、被调查者年龄（age)、家庭年收入（inc)、家庭规模（fsi

数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富(nenfa)、被调查者年龄(age)、家庭年收入(inc)、家庭规模(fsize)方面的信息，以及参与美国个人的特定养老金计划方面的信息。财富和收入变量都以千美元为单位记录。对于这里的问题，只使用无子女已婚者数据(marr=1，fsize=2)。

(i)数据集中有多少无子女已婚夫妇？

(ii)利用OLS估计模型

nettfa=β₀+β₁inc+β₂age+u;

并以常用格式报告结果。解释斜率系数。斜率估计值有何惊人之处吗？

(iii)第(ii)部分的回归截距有重要意义吗？请解释。

(iv)在1%的显著性水平上，针对H₀:β₂＞1检验H₀: β₂=1,求出p值。你能拒绝H₀吗？

(V)如果你做一个nettfa对inc的简单回归，inc的斜率估计值与第(ii)部分的估计值有很大不同吗？为什么？

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发布时间：2022-07-06

更多“数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富（nenfa)、被调查者年龄（age)、家庭年收入（inc)、家庭规模（fsi”相关的问题

第1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2题

采用收益法评估加油站房地产价格时，关键是净收益的测算，加油站的营业利润中包含了房地产产生的收益、正常经营的商业利润和成品油特许经营权的超额利润，因此应在净收益的计算中扣除()。

A.正常经营的商业利润

B.成品油特许经营权的超额利润

C.房地产产生的收益

D.土地产生的收益

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第3题

需要利用JTRAIN2.RAW和JTRAIN3.RAW两个数据集。前者是工作培训实验的结果。而文件JTRAIN3.RAW包

含了所观测到的数据，其中个人基本上是自己决定是否参加工作培训。数据集包含同一时期的数据。

(i)在数据集JTRAIN2.RAW中，男人参加工作培训的比例是多大？在JTRAIN3.RAW中的比例又是多大？你认为为什么存在这么大的差距？

(ii)利用JTRAIN2.RAW，做re78对train的简单回归。参与工作培训对真实工资的估计影响有多大？

(ii)现在，在第(ii)部分的回归中增加控制变量re74，re75，educ，age，black和hisp。工作培训对re78的估计影响变化大吗？何以至此？(提示：记得这些都是实验数据。)

(iv)利用JTRAIN3.RAW中的数据做第(ii)部分和第(iii)部分的回归，只报告train的估计系数及其：统计量。现在，控制额外因素的影响如何？为什么？

(v)定义avgre=(re74+re75)/2。求这两个数据集中的样本均值、标准差、最小值和最大值。这些数据集代表了1978年同样的总体吗？

(vi)在数据集JTRAIN2.RAW中，几乎96%的男性的avgre低于10000美元。只利用这些男性的数据，做re78对train，re74，re75，educ，age，black和hisp的回归，并报告培训估计值及其：统计量。对JTRAIN3.RAW

也只利用avgre ≤10的男性做同样的回归。就这个低收入男性子样本而言，实验数据集和非实验数据集估计的培训效应有何差别？

(vii)现在，只针对1974年和1975年失业的男性，利用每个数据集做re78对train的简单回归。培训的估计值又有何差别？

(viii)利用你前面的回归结果，试讨论在比较实验估计值和非实验估计值的背后，拥有可比较总体的潜在重要性。

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第4题

下列关于材料消耗和材料消耗定额的内容表达错误的是（)。A.二者共同包含了进入工程实体的有效

下列关于材料消耗和材料消耗定额的内容表达错误的是()。

A.二者共同包含了进入工程实体的有效消耗和施工操作及采购、供应、运输、储备中的合理损耗

B.材料消耗剔除了材料消耗定额中各种不合理损耗而成为材料消耗的标准

C.材料消耗施工定额一净用量十合理操作损耗

D.材料消耗概算定额一净用量十合理操作损耗十合理非操作损耗

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第5题

下面关于“联通链“表述不正确的是（)。

A.联通链包含了区块链技术、产品、平台以及一系列解决方案

B.联通链是中国联通的区块链品牌

C.联通链是中国联通"5G+ABCDE"能力布局的重要组成部分

D.联通链致力于成为去中心化的数据资产流通流转平台

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第6题

利用401KSUBS.RAW中size=1的一个子集; 这就将分析仅限于单身者。(见计算机习题第4章第8题。)(i)

利用401KSUBS.RAW中size=1的一个子集; 这就将分析仅限于单身者。（见计算机习题第4章第8题。)（i)

利用401KSUBS.RAW中size=1的一个子集; 这就将分析仅限于单身者。(见计算机习题第4章第8题。)

(i)样本中最年轻的人多少岁？这个年龄的有多少人？

(ii)在模型中，β₂的字面解释是什么？它本身有什么意义吗？

(iii)估计第(ii)部分中的模型，并以标准形式报告结果。你关心age的系数为负吗？请解释。

(iv)由于样本中最年轻者为25岁，若认为给定收入水平下，25岁时净总金融资产的平均量最低，这有意义吗？记得age对nettfa的偏效应为β₂+2β₃age，所以在25岁时的偏效应为β₂+2β₂(25)=β₂+50β₃称之为θ₂。求并得到检验H₀：θ₂=0的双侧P值。你应该得到θ₂很小且在统计上也不显著的结论。

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第7题

保险合同附和性的行政规制，保险条款的设计与保险产品的开发将受到监管机构的严格监管，下列情形不符合监管要求的是（)。

A.某人寿某款定期寿险产品条款首页举例中两位被保险人同时出险的赔付情况与条款保险责任描述不一致

B.某人寿某款定期寿险产品包含意外伤残可选责任

C.某人寿某款疾病保险保险责任中包含了生存金给付责任

D.某意外伤害保险，理赔材料中要求除交管部门出具的事故认定书外，还需提供当次交通工具客票(存根)

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第8题

文件CEOSAL2.RAW包含了177位首席执行官的数据，并可用来考察企业业绩对CEO薪水的影响。（i)估计

文件CEOSAL2.RAW包含了177位首席执行官的数据，并可用来考察企业业绩对CEO薪水的影响。

(i)估计一个将年薪与企业销售量和市场价值相联系的模型。让这个模型对每个自变量的变化都具有常弹性。以方程的形式写出结论。

(ii)在第(i)部分的模型中增加profits。为什么这个变量不能以对数形式进入模型？你会说这些企业业绩变量解释了CEO薪水波动中的大部分吗？

(iii)在第(ii)部分的模型中增加ceoten。保持其他条件不变，延长一年CEO任期，估计的百分比回报是什么？

(iv)求出变量log(mktval)和prots之间的样本相关系数。这些变量高度相关吗？这对OLS估计量有什么影响？

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第9题

利用401KSUBS.RAW中的数据。我们感兴趣的方程是一个线性概率模型这里的目标是要检验参与一项4

利用401KSUBS.RAW中的数据。我们感兴趣的方程是一个线性概率模型

这里的目标是要检验参与一项401(k)计划与拥有一个个人退休金账户(IRA)是否有替换关系。因此，我们想估计β₁。

(i)用OLS估计方程，并讨论p401k的估计影响。

(ii)为了估计这两种不同类型的退休储蓄计划在其他条件不变情况下的替换关系，使用普通最小二乘法可能存在什么问题？

(iii)变量e401k是一个二值变量，并在一个工人有资格参与一项401(k)计划时取值1。解释欲使e401k成为p401k的一个有效Ⅳ所需要的条件。这些假定看起来合理吗？

(iv)估计p401k的约简型方程，并验证e401k与p401k具有显著的偏相关。因为约简型也是一个线性概率模型，所以使用一个异方差-稳健的标准误。

(v)现在，用Ⅳ估计结构方程，并将β1的估计值与OLS估计值相比较。你同样应该到异方差-稳健的标准误。

(vi)利用一个异方差-稳健的检验，检验如下虚拟假设：p401k实际上是外生的。

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第10题

总账会计小张扫描了一张销售发票，该发票有两行信息，其中第一行为商品销售的金额，商品信息包含了规格型号等，第二行为商品销售的商业折扣，商品信息无规格型号信息，两行实际上为同一存货，在成本计算获取数据后发现，商品明细页面中出现了两行信息，就是扫描的销售发票商品内容。为使商品成本核算准确，小张将这两行信息中的存货进行了合并，小张这样做是否正确？()此题为判断题(对，错)。

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