在结构式模型中,如果有一个方程只包含一个内生变量和模型系统中的全部前定变量,则这个方程的结构参数与简化式参数是()的。
(i)考虑静态非观测效应模型
其中,enrolit表示学区总注册学生人数,lunchit表示学区中学生有资格享受学校午餐计划的百分数。(因此lunchit是学区贫穷率的一个相当好的度量指标。)证明:若平均每个学生的真实支出提高10%,则math4it约改变β1/10个百分点。
(ii)利用一阶差分估计第(i)部分中的模型。最简单的方法就是在一阶差分方程中包含一个截距项和1994~1998年度虚拟变量。解释支出变量的系数。
(iii)现在,在模型中添加支出变量的一阶滞后,并用一阶差分重新估计。注意你又失去了一年的数据,所以你只能用始于1994年的变化。讨论即期和滞后支出变量的系数和显著性。
(iv)求第(iii)部分中一阶差分回归的异方差-稳健标准误。支出变量的这些标准误与第(iii)部分相比如何?
(v)现在,求对异方差性和序列相关都保持稳健的标准误。这对滞后支出变量的显著性有何影响?
(vi)通过进行一个AR(1)序列相关检验,验证差分误差rit=Δuit含有负序列相关。
(vii)基于充分稳健的联合检验,模型中有必要包含学生注册人数和午餐项目变量吗?
在例7.2中,令noPC表示一个虚拟变量:没有一台个人计算机的学生取值1,否则取值0。
(i)如果用noPC取代方程(7.6)中的PC,所估计方程的截距会怎么样?noPC的系数是多少?
(ii)如果用noPC取代PC,R2会有什么变化?
(iii)PC和noPC应该都作为自变量包括进模型中吗?请解释。
考虑一个雇员水平的模型
其中无法观测变量f是在一个给定的企业i内,对每个雇员的“企业效应”。误差项vi,e是企业i中雇员e所独具的。诸如方程(8.28)中的综合误差就是ui,e=fi+ui,e.
(iv)讨论第(ii)部分对于利用企业层次的平均数据进行WLS估计的意义,其中第i次观测所用的权数就是通常的企业规模。
为了确定使用避孕套对于减少有性行为的高中生之间性疾病的传播是否有效,一个简单的模型为
其中,infrate表示有性行为的学生中感染性病的比例,conuse表示声称合理地、有规律地使用了避孕套的男孩子比例,avginc表示平均家庭收入,而city则是一个表示所在学校是否处在城里的虚拟变量;这个模型是在学校这个层次上做的。
(i)在因果性和其他条件不变的模式下解释上述方程,的符号应该是什么?
(ii)为什么infrate和conuse可能是联合决定的?
(iii)如果避孕套使用率随着性病感染率的提高而提高,所以在方程
courseγ0+γ1infrate+其他因素
中y1>0,那么用OLS估计β1时可能的偏误是什么?
(iv)令a表示一个二值变量,若学校有分发避孕套项目则取值1.解释这如何利用这一变量对通过β1(和其他系数)进行Ⅳ估计。我们必须在每个方程中对condis做怎样的假定?
(i)利用WAGEPRC.RAW中的数据,估计第11章习题5中的分布滞后模型。用回归教材(12.14)来检验AR(1)序列相关。
(ii)用迭代的科克伦-奥卡特方法重新估计这个模型。长期倾向的新估计值是多少?
(iii)用迭代C0求出LRP的标准误。(这要求你估计一个修正方程。)判断LRP估计值在5%的水平上是否统计显著异于1?
A、随机解释变量问题
B、损失变量信息问题
C、工具变量问题
D、损失方程之间的相关信息问题
E、结构式估计问题
令d表示一个(二值)虚拟变量,并令:表示一个定量变量。考虑模型
这是含有一个虚拟变量和一个定量变量之交互作用的一般性模型[方程(7.17)中有一个例子]。
(i)由于没有重大变化,所以取误差为u=0。于是,当d=0时,我们可以把y和z之间的关系写成函数f0(z)=β0+β1z.当d=1时,同样写出y和z之间的关系,其中左边应该使用f(z),以表示Z的线性函数。
其中所有系数和标准误都保留到小数点后三位。利用这个方程,求出使得男女log(wage)的预测值相等的totcoll值。
(iv)基于第(iii)部分中的方程,女人能现实地获得足够多的大学教育而赶上男人的工资吗?请解释。
用到SMOKE.RAW中的数据。
(i)估计抽烟影响年收入(可能通过因病损失的工作日或生产力效应)的一个模型是
其中,cigs表示平均每天抽烟的数量。你如何解释民?
(ii)为了反映香烟消费可能与收入同时决定,一个香烟需求方程是
其中,cigpric表示每包香烟的价格(美分),而restaurn表示一个二值变量,并在这个人所定居的州有餐馆抽烟限制时等于1。假定这些变量对个人而言都是外生的,那么你预期y5和y6具有什么样的符号?
(iii)在什么样的条件下第(i)部分的收入方程可识别?
(iv)用OLS估计收入方程并讨论p,的估计值。
(v)估计cigs的约简型。(记住这就要求将cigs对所有外生变量回归。)log(cigprc)和restaurn在约简型中显著吗?
(vi)现在用2SLS估计收入方程。讨论的估计值与OLS估计值的比较。
(vii)你认为香烟价格和餐馆抽烟限制在收入方程中是外生的吗?
其中,PRICEl表示门票价格(可能以真实价格度量,比如通过地区消费者价格指数进行平减),WINPERCl表示球队当前获胜的概率,RIVALl表示一个标志着比赛是否势均力敌的虚拟变量,而WEEKEND表示一个标志着球赛是否在周末进行的虚拟变量。I表示自然对数,所以这个需求函数具有常价格弹性。
(i)为什么在这个方程中有一个时间趋势是个好想法?
(ii)门票供给由体育馆的容量所固定;假定这个供给10年不变。这意味着供给的数量不随价格而变化。这意味着价格在这个需求方程中必然是外生变量吗?(提示:回答是否定的。)
(iii)假设门票的名义价格缓慢变化(如在每个赛季之初)。体育委员会部分基于上赛季的平均售票和该队上赛季的胜率来选择价格。在什么样的条件下,上个赛季的胜率(SEASt-1)是IPRICEt一个有效的工具变量?
(iv)在方程中包括男子篮球比赛的真实价格(的对数)看起来合理吗?请解释。经济理论预测其系数的符号是什么样的?你能想到另外一个与男子篮球相关而又属于女子观众方程的变量吗?
(v)如果你担心某些序列(特别是IATTEND和IPRICE)有单位根,你如何改变所估计的方程?
(vi)如果某些比赛的门票售空,这会导致估计需求方程出现什么问题?(提示:如果门票售空,你一定观察到真实需求了吗?)