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[主观题]

考虑简单回归模型 y=β01x+u 令z为x的二值工具变量。运用教材(15.0),证明Ⅳ估计量β

考虑简单回归模型

y=β01x+u

令z为x的二值工具变量。运用教材(15.0),证明Ⅳ估计量β1可以写成:考虑简单回归模型 y=β0+β1x+u 令z为x的二值工具变量。运用教材(15.0),证明Ⅳ估计量β的那部分样本中yi和xi的样本平均值,而考虑简单回归模型 y=β0+β1x+u 令z为x的二值工具变量。运用教材(15.0),证明Ⅳ估计量β的样本平均值。该估计量称为群组估计量,它是由沃德(Wald,1940)最先提出。

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更多“考虑简单回归模型 y=β0+β1x+u 令z为x的二值工具变量。运用教材(15.0),证明Ⅳ估计量β”相关的问题

第1题

在简单线性回归模型y=β01x+u中,假定E(u)≠0。令α0=E(u),证明:这个模型总可以改写
在简单线性回归模型y=β01x+u中,假定E(u)≠0。令α0=E(u),证明:这个模型总可以改写

为另一种形式:斜率与原来相同,但截距和误差有所不同,并且新的误差期望值为零。

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第2题

在高斯-马尔可夫假定SLR.1至SLR.5之下,考虑标准的简单回归模型y=β01x+u.通常的OLS估
计量β0和β1都是各自总体参数的无偏估计量。令表示通过假定截距为零而得到的β1的估计量。

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第3题

如果对一个简单的线性回归模型进行显著性检验时,如y=β01x+μ,则备择假设为()。

A.H001=0,并运用F检验

B.H01=0,并运用F检验

C.H01=0,运用T检验

D.B和C都是正确的,可以仍选其一进行检验

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第4题

令kids表示一名妇女生过的孩子数目,educ表示该妇女受教育的年数。生育率对受教育年数的简单回归
模型为kids=β01educ+u。其中,u是无法预测到的误差。

(i)u中包含什么样的因素?它们可能与受教育程度相关吗?

(ii)简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗?请解释。

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第5题

利用JTRAIN3.RAW中的数据。 (i)估计简单回归模型re78=β01train+u,并用常用格式报告
利用JTRAIN3.RAW中的数据。 (i)估计简单回归模型re78=β01train+u,并用常用格式报告

利用JTRAIN3.RAW中的数据。

(i)估计简单回归模型re78=β01train+u,并用常用格式报告结论。基于这个回归,1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗?

(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re78-re75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训,所以我们没有必要对train进行差分。也就是说,如果我们定义ctrain=train78-train75,那么,由于train75=0,所以ctrain=train78.)现在,培训的估计影响有多大?讨论它与第(i)部分估计值的比较。

(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间,并描述你的结论。

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第6题

在一元线性回归模型y=β0+β1x+ε中,属于随机变量的是()。

A.β0

B.β1

C.ε

D.x

E.y

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第7题

假设决定y的总体模型是y=β01x12x23x3+u,而这个模型满足假
定MLR.1到MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。令回归的OLS估计量。(给定样本中自变量的值)证明β1的期望值是

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第8题

考虑具有经典测量误差的简单回归模型,其中我们对有m种度量,并记为,

考虑具有经典测量误差的简单回归模型,其中我们对有m种度量,并记为

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第9题

在回归模型y1=β0+β1x1,+ε1中,ε1反映的是()。

A.除x和y之间线性关系以外的随机因素对y的影响

B.由于y的变化引起的x的线性变化部分

C.x和y的线性关系对y的影响

D.由于x的变化引起的y的线性变化部分

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第10题

考虑一个简单模型,来估计选择一门先修课程对大学入门考试最终成绩的影响(其中course是一个学生

考虑一个简单模型,来估计选择一门先修课程对大学入门考试最终成绩的影响(其中course是一个学生选择先修课程的二值变量):

score=β01course+u

(i)为什么course可能与u相关?

(ii)course有可能与父母的年收入相关吗?如果相关,这是否意味着父母的收入是course的好的IV?为什么?

(ii)假设每个学校有20%的学生可以获得该课程的学费减免,而获得学费减免的学生是随机挑选的。仔细解释你如何利用这一信息为course构造一个工具变量。

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