利用得自格雷迪(Graddy,1995)的数据集FISH.RAW。这个数据集也曾用于第12章的计算机练习C9.现在,我们用它估计一个鱼肉需求函数。
(i)假定每个时期均衡的鱼肉需求方程可写成
所以容许需求在一周中的每一天都有所不同。把价格变量视为内生的,一致地估计需求方程参数还需要什么额外信息?
(ii)变量wavet和wave3t度量了过去几天的海浪高度。为了在估计需求方程时将wave2t和wave3t用作log(avgprc)的Ⅳ,我们还需要哪两个假定?
(ii)将log(avgprc)对周工作日虚拟变量和两个浪高指标进行回归。wave2t和wave3t联合显著吗?这个检验的p值是多少?
(iv)现在,用2SLS估计需求方程。需求价格弹性的95%置信区间是什么?所估计的弹性合理吗?
(v)求2SLS的残差ut。在用2SLS估计需求方程时增加一个滞后ut-1记住,用ut-1作为自己的工具。需求方程误差中有AR(1)序列相关的证据吗?
(vi)给定供给方程明显取决于海浪变量,为了估计供给价格弹性,我们需要哪两个假定?
(vii)在log(avgprct)的约简型方程中,周工作日虚拟变量联合显著吗?你对能够估计供给弹性有何结论?
算法设计:对于给定的k个待安排的活动,计算使用最少会场的时间表.
数据输入:由文件input.txt给出输入数据.第1行有1个正整数k,表示有k个待安排的活动.接下来的k行中,每行有2个正整数,分别表示k个待安排的活动的开始时间和结束时间.时间以0点开始的分钟计.
结果输出:将计算的最少会场数输出到文件output.txt.
(i)有多少个州在1991年、1992年和1993年中至少处决了一个犯人?哪个州处决得最多?
(ii)利用1990年和1993两年的数据, 做一个mrd rte对d93、exec和unem的混合回归。你对exec系数如何解释?
(iii)仅利用1990~1993年的变化(对总共51个观测值) , 用OLS估计以下方程
并以通常的格式报告结果。现在,处以死刑是否看起来具有威慑作用?
(iv)处决的变化至少可能部分地与预期谋杀率的变化有关, 因而△ exec与第(iii) 部分中的△u相关。假定△exec-1与△u不相关也许是合乎情理的。(毕竟, △exec-1 依赖于三年或更久以前进行的处决数。) 将△exec对△exec-1进行回归, 看它们是否充分相关:解释△exec-1的系数。
(v)用△exec-1作为△exec的Ⅳ, 重新估计第(iii) 部分中的方程。假定△mem是外生的。你从第(ii) 部分中得出的结论将怎样变化?
本题用到MROZ.RAW中的数据。
(i) 用log(hours) 作为因变量重新估计例16.5中的劳动供给函数。将估计出的弹性(现在是常数) 与方程(16.24)在平均工作小时数处所得到的估计值相比较。
(ii) 在第(i) 部分的劳动供给方程中, 容许edc因遗漏了能力变量而成为外生变量。用mo the chic和fath educ作为educ的Ⅳ。记住, 你现在在方程中有两个内生变量。
(iii) 检验第(ii) 部分2SLS估计中过度识别约束。这些Ⅳ通过了检验吗?
这表示劳动的供给弹性为1.99。这比方程16.24中的劳动供给弹性1.26更高。
A.乘4减1
B.乘2减1
C.向前4步
D.向前5步