利用AIRFARE.RAW中的数据。我们的兴趣在于估计模型
其中,θt意味着,我们容许每年的截距有所不同。
(i)用混合OLS估计上述方程,注意包含年度虚拟变量。若Δconcen=0.10,估计fare提高了多少个百分点?
(ii)的通常OLS的95%置信区间是什么?它为什么可能不太可靠?如果你有能计算充分稳健标准误的统计软件,求出β1的充分稳健的95%置信区间。与通常的置信区间相比较,并评论。
(iii)描述log(dist)的二次项出现的情况。特别是,dist取何值时,log(fare)和dit之间开始出现正向关系。[提示:首先计算log(dist)的转折点,然后取指数。]转折点出现在数据范围之外吗?
(iv)现在用随机效应法估计方程。β1的估计值有何变化?
(v)现在用固定效应法估计方程。β1的FE估计值是多少?它为何与RE估计值相当类似?(提示:RE估计的入是多少?)
(vi)指出由ai刻画的两个航线特征(除起降距离之外)。这些特征可能与concenit相关吗?
(vii)你相信航线更集中会提高飞机票价吗?最佳估计值是什么?
A.技术开发合同,以合同所载的报酬金额和研究开发经费作为计税依据计算印花税
B.货物运输合同,以收取的全部运费、装卸费和保险费为计税依据计算印花税
C.财产租赁合同,以收取的租金金额为计税依据计算印花税
D.财产保险合同,以所保财产金额为计税依据计算印花税
关于列车定位装置,描述不正确的是()。
A.为列车自动追踪提供信息
B.不能作为列车在车站停车后打开车门及站台门的依据
C.在CBTC系统中,作为无线基站接续的依据
D.为计算列车的目标速度、实施速度自动控制、保证安全列车间隔提供依据
A.工程量清单
B.实际工程量
C.承包方保送的工程量
D.合同中的工程量