一元线性回归中,反应X对Y影响的显著性大小的参数是()。
A.判定系数
B.相关系数
C.斜率的检验统计量
D.斜率的大小
A.判定系数
B.相关系数
C.斜率的检验统计量
D.斜率的大小
A.增加152件
B.减小152件
C.增加63件
D.减小63件
(i) 估计一个将respond与resplast和avggift联系起来的线性概率模型。以通常的形式报告结果, 并解释变量resplast的系数。
(ii)过去捐助的平均水平看来会影响做出捐助响应的概率吗?
(iii) 在模型中增加变量propres p并解释其系数。(这里须注意, propresp增加1是最大可能变化。)
(iv) 在回归中增加propres p以后, resp last的系数有何变化?这讲得过去吗?
(v) 在模型中增加每年寄出邮件的数量mail year。它的估计影响有多大?为什么它不是邮件数量对响应的因果关系的一个较好的估计?
A.增加自变量后,模型包含的信息量增多,多重判定系数会随着自变量的增加而无限变大
B.增加自变量后,模型的预测误差会变小,从而减少残差平方和,此时回归平方和会变大
C.增加自变量后,各个自变量之前的相关关系更加紧密
D.增加自变量后,能使得所有自变量的系数显著
本题需要使用1993年的数据,尽管你仍需要首先获得谋杀率的滞后值mrdrte-1.
(i) 将mrd rte对exec和une lTY进行回归。exec的系数和:统计量是多少?这一回归能为死刑的震慑作用提供什么证据吗?
(ii)1993年得克萨斯州报告的死刑人数有多少?(实际上,这是当年和过去两年死刑人数之和。)这个人数与其他州相比如何?在第(i)部分的回归中增加表示得克萨斯州的虚拟变量。它的t统计量异常之大吗?由此看来,得克萨斯看上去是“异常数据”吗?
(iii)在第(i)部分的回归中增加谋杀率的滞后变量。及其统计显著性又有何变化?
(iv)在第(ii)部分的回归中,得克萨斯看上去是“异常数据”吗?在回归中去掉得克萨斯对有何影响?
利用VOLAT.RAW中的数据。
(i)证实sp500=log(sp500)和lip=log(ip)看来都包含了单位根。利用含四阶滞后变化的DF检验,在含和不含线性时间趋势的情况下分别进行检验。
(ii)做1sp500对lip的简单回归。评论:统计量和R的大小。
(iii)利用第(ii)部分的残差检验Isp500和lip是否协整。利用标准的DF检验和包含两阶滞后的ADF检验。你得到什么结论?
(iv)在第(ii)部分的回归中添加一个线性时间趋势,并利用第(iii)部分同样的检验来检验协整关系。
(v)看来股票价格与真实经济活动之间有长期均衡关系吗?
利用MIN WAGE.RAW中232部门的数据回答如下问题。
(i)证明l wage 232t 和lemp 232t 最好用I(1) 过程来刻画。使用分别包含g wage 232和gel up 232的一阶滞后以及一个线性时间趋势的ADF检验。对这些序列中存在单位根还存有疑问吗?
(ii)在使用和不使用时间趋势的情况下, 容许在增广恩格尔-格兰杰检验中使用两个滞后项, 将lemp 232t 对hr age 232t 进行回归并进行协整检验。你得到什么结论?
(iii)现在将lemp 232t 对真实工资率的对数In v age 232t =l wage 232t -lept 和一个时间趋势进行回归。你发现存在协整吗?与使用名义工资相比,使用真实工资时,它们更“接近”协整吗?
(iv)第(iii)部分的协整回归中可能遗漏了哪些因素?
(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。