题目内容
（请给出正确答案）
本题使用WAGEI.RAW中的数据。
(i)利用方程(7.18)估计在Pdw=12.5时的性别差异。并与educ=0时估计的性别差异相比较。
(ii)做一个用以得到式(7.18)的回归，但用female·(educ-12.5)取代female·ed huc。你现在如何解释female的系数？
(ii)第(ii)部分中female的系数是统计显著的吗？与式(7.18)相比较并进行评论。
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本题使用GPA2.RAW中的数据。
(i)考虑方程
其中，colgpa表示累积的大学GPA，hsize表示高中毕业年级以百人计的规模，hsperc表示在毕业年级中学术排名的百分位，sat表示SAT综合分数，female是一个二值变量，而athlete也是一个运动员取值1的二值变量。你对这个方程中的系数有何预期？哪些你没有把握？
(ii)估计第(i)部分中的方程，并以通常的形式报告结果。估计运动员和非运动员之间GPA的差异是多少？它是统计显著的吗？
(ii)从模型中去掉sat并重新估计这个方程。现在，作为运动员的估计影响是多大？讨论为什么这个估计值不同于第(ii)部分的结论。
(iv)在第(i)部分的模型中，容许作为运动员的影响会因性别不同而不同。检验如下原假设：在其他条件不变的情况下，女生是否是运动员没有差别。
(v)sat对colgpa的影响会因性别不同而不同吗？讲出你的根据。
使用WAGE1.RAW中的数据。
(i)估计方程
保留残差并画出其直方图。
(ii)以log(wage)作为因变量重做第(i)部分。
(iii)你认为是水平值-水平值模型还是对数-水平值模型更接近于满足假定MLR.6？
使用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)有多少个观测的obrat＞40，即其他债务负担超过其总收入的40%？
(ii)在第7章的计算机练习C8中，去掉obrat＞40的观测，重新估计第(ii)部分中的模型。white的系数估计值和：统计量将会怎样？
(ii)βwhite看起来对所使用的样本过度敏感吗？
使用CRIME4.RAW。
(i)在数据集中增加每个工资变量的对数，然后用一阶差分估计模型。问这些变量的引入如何影响教材例13.9中那些司法变量的系数？
(ii)第(i)部分中的工资变量全部都有预期的符号吗？它们是联合显著的吗？试解释。
使用WAGE1.RAW中的数据。
(i)求出样本中的平均受教育程度。最低和最高受教育年数是多少？
(ii)求出样本中的平均小时工资。它看起来是高还是低？
(iii)工资数据用1976年的美元报告。利用(2004年或以后的)《总统经济报告》，求出并报告1976年和2003年的消费者价格指数(CPI)。
(iv)利用第(iii)部分中的CPI值，求以2003年美元度量的平均小时工资。现在，平均小时工资看起来合理了吗？
(v)样本中有多少女人和男人？
本题那项不符合电热器具的防火巡查要点内容：______
A.是否按照操作堆积正确操作；
B.电热设备使用中是否有人看完；
C.使用中遇到临时停电，严禁断开电源；
D.电热设备使用现场是否配备必要的灭火器材。
使用CEOSAL2.RAW中的数据得出下表：
变量mktval为企业的市场价值，profmarg为利润占销售额的百分比，ceoten为其就任当前公司CEO的年数，而comten则是其在这个公司任职的总年
数。
(i)评论profiarg对CEO薪水的影响。
(ii)市场价值是否具有显著影响？试解释你的结论。
(iii)解释ceoten和comten的系数。这些变量是统计显著的吗？
(iv)你如何解释在其他条件不变的情况下，你在这个公司任职时间越长，你的薪水则越低？
利用CPS78_85.RAW中的数据。
(i)你怎样解释教材方程(13.2)中y85的系数？对它有没有一种令人感兴趣的解释？(这里你要小心;你必须说明交互项y85·educ和y85·female。)
(ii)保持其他因素不变，你估计一个接受了12年教育的男子的名义工资增加了多少个百分点？给出一种回归以得到这个估计值的一个置信区间。[提示：为了得到这个置信区间，要用y85-(educ-12)取代y85-educ;]
(iii)令所有的工资均以1978年美元计算，重新估计教材方程(13.2)。具体地说，定义1978年的真实工资为rwage=wage，而1985年的真实工资为rwage=wage/1.65。现在估计教材(13.2)时用log(rwage)代替log(wage)。哪些系数将不同于教材方程(13.2)中的系数？
(iv)解释为什么你在第(iii)部分中的回归给出的R²不同于教材方程(13.2)所给出的R。
(提示：两个回归的残差，从而残差平方和是相同的。)
(V)试描述从1978年到1985年参加工会的作用起了什么变化？
(vi)从教材方程(13.2)开始，检验会员工资差别是否随时间而变。(应使用简单的t检验。)
(vii)你在第(v)和(vi)两部分中的结论是否相互矛盾？试解释。
(i)你为什么会把这些数据归类为聚类样本？大致上，你预期能从一个典型学生得到大概多少次观测？
(ii)写出一个类似于教材方程(14.12)那样的模型，用到课率和其他特征去解释期终考试成绩。以s作为学生下标和c作为课程下标，对同一个学生哪个变量是不变的？
(iii)如果你把所有的数据混合起来并使用OLS，那么，对影响成绩和到课率的非观测学生特征，你正在做什么假定呢？SAT和学期前GPA在这方面扮演着什么角色呢？
(iv)如果你认为SAT和学期前GPA不足以刻画学生能力，你如何估计到课率对期终考试成绩的影响呢？
参考答案：
6.利用计量经济软件
中的“聚类”选项，便得到教材表14-2中混合OLS估计值充分稳健[即对复合误差(vit：t=1，···，T)中的序列相关和异方差性保持稳健]的标准误为：
(i)这些标准误与非稳健标准误相比一般如何？为什么？
(ii)混合OLS的稳健标准误与RE的标准误相比如何？解释变量是否随时间变化有什么关系吗？
