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[主观题]

利用MATHPNL.RAW中的数据。类似第13章的计算机练习C11中的一阶差分分析，这里将做一个固定效应分

析。我们关心的模型是：

利用MATHPNL.RAW中的数据。类似第13章的计算机练习C11中的一阶差分分析，这里将做一个固定

其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。

(i)用混合OLS估计模型，并报告通常的标准误。为使得a_i的期望值可以非零，你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差利用MATHPNL.RAW中的数据。类似第13章的计算机练习C11中的一阶差分分析，这里将做一个固定。

(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？

(iii)利用利用MATHPNL.RAW中的数据。类似第13章的计算机练习C11中的一阶差分分析，这里将做一个固定的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994-1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。

(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？

(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？

(vi)定义支出的总(或长期)效应为利用MATHPNL.RAW中的数据。类似第13章的计算机练习C11中的一阶差分分析，这里将做一个固定的标准误。

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发布时间：2022-07-14

更多“利用MATHPNL.RAW中的数据。类似第13章的计算机练习C11中的一阶差分分析，这里将做一个固定效应分”相关的问题

第1题

本题利用MATHPNL.RAW中的数据。类似计算机习题C13.11中的一阶差分分析，这里将做一个固定效应分

析。我们关心的模型是：

其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。

(i)用混合OLS估计模型，并报告通常的标准误。为使得a_i的期望值可以非零，你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差。

(ii)lunch_it系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？

(iii)利用的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994~1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。

(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？

(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？

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第2题

文件MATHPNL.RAW包含了密歇根各个学区在1992~1998年的面板数据。它是学区层次上的数据，与帕普

克(Papke，2005)所用的学校层次数据相似。这个方程中我们关注的因变量是math4，即一个学区四年级学生通过数学标准化考试的百分数。主要的解释变量是rexpp，即学区平均每个学生的真实支出，以1997年的美元计。支出变量以对数形式出现。

(i)考虑静态非观测效应模型

其中，enrol_it表示学区总注册学生人数，lunch_it表示学区中学生有资格享受学校午餐计划的百分数。(因此lunch_it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math4_it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r_it=Δu_it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？

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第3题

（)是利用公共网络基础设施，通过“隧道”技术等手段达到类似私有专网数据安全传输的一种技术。

A.访问控制

B.CA

C.防火墙

D.VPN

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第4题

在信息流广告投放过程中，关于a／btest说法错误的是（)。

A.两组对照实验运行一段时间后分别统计两组用户的表现，不用数据结果进行对比，就可以科学的帮助决策

B.中文名·对比测试

C.同一个目标制定两个以上方案，一组实验组，一组对照组，两组用户特点类似，并且同时运行

D.是互联网工作中利用数据帮助决策的基础防范，也是广告投放优化的基础优化策略

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第5题

减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是错误的（)？

A.通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合

B.利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合

C.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量

D.通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合

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第6题

在信息流广告投放过程中，下列关于A/Btest的说法错误的是：（)。

A.两组对照试验运行一段时间后分别统计两组用户的表现，不用数据结果进行对比，就可以科学的帮助决策

B.是互联网工作中利用数据帮助决策的基础方法，也是广告投放优化的基础优化策略

C.同一个目标制定两个以上方案，一组实验组，一组对照组，两组用户特点类似，并且同时运行

D.中文名：对比测试

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第7题

制定物业管理计划的租金方案和出租策略时应做到（）。

A.物业租金必须能抵偿所有投资成本

B.只要是业主满意的租金方案就可以付诸实施

C.租金确定应考虑业主希望的投资回报率

D.市场经济条件下，应充分考虑同类物业的市场供求关系

E.利用已有类似出租物业的租金数据时，应进行相应的修正

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第8题

利用EZANDERS.RAW中的数据。数据是1980年1月一I988年11月期间，印第安纳州安德森市的每月失业救

济金登记人数。1984年，一个工业区(EZ)建立在安德森市(印第安纳州的其他城市也建立了类似/的工业区)。[详细情况参见Papke(1994)。]

(i)将log(uclms)对一个时间趋势变量和11个月度虚拟变量进行回归。这段时期中失业救济金登记人数的总体趋势如何？(解释时间趋势的系数。)失业救济金登记中有季节性的证据吗？

(ii)第(i)部分的回归中增加一个虚拟变量EX，并令其在安德森市成立工业区的月份取值为1.建立工业区看起来是否降低了失业救济金登记人数？降低了多少？

(iii)若要把第(ii)部分得到的影响全部归功于EZ的建立，需要做哪些假定？

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第9题

利用AIRFARE.RAW中的数据。我们的兴趣在于估计模型其中，θ_t意味着，我们容许每年的截距有

利用AIRFARE.RAW中的数据。我们的兴趣在于估计模型

其中，θ_t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？

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第10题

在Excel中，利用TEXT函数设定日期格式时，若要以类似"星期一"的形式显示星期，则应使用日期格式代码________。

A.aaa

B.aaaa

C.ddd

D.dddd

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