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[主观题]

本题要使用文件MINWAGE.RAW中的数据。具体而言,就是利用第232部门(男人和男孩用品部门)的就业

本题要使用文件MINWAGE.RAW中的数据。具体而言,就是利用第232部门(男人和男孩用品部门)的就业

和工资序列数据。变量gwage 232是232部门平均工资的月增长率(以对数形式变化), getup 232是232部门的就业增长率,gmwage是联邦最低工资的增长率, 而gcpi是(城市) 消费者价格指数的增长率。

(i)将变量gwage 232对gmwage和gCP I进行回归。你认为本题要使用文件MINWAGE.RAW中的数据。具体而言,就是利用第232部门(男人和男孩用品部门)的的符号和大小合理吗?请加以解释。gmwage在统计上显著吗?

(ii)在第(i) 部分的方程中增加gmwage的1~12阶滞后变量。为了估计第232部门中最低工资的增加对平均工资增长率的长期影响,你认为有必要包括这些滞后变量吗?请加以解释。

(iii)将变量getup 232对gmwage和gcpi进行回归。最低工资增长看起来对同期的gen up 232有影响吗?

(iv)在就业增长方程中增加gmwage的1~12阶滞后变量。在短期或长期中, 最低工资的提高对就业增长具有统计显著的影响吗?请加以解释。

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第1题

本题要用到MLB1.RAW中的数据。(i)使用方程(4.31)中所估计的模型,并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统
本题要用到MLB1.RAW中的数据。(i)使用方程(4.31)中所估计的模型,并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统

本题要用到MLB1.RAW中的数据。

(i)使用方程(4.31)中所估计的模型,并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会怎么样?hrunsyr的系数大小又会怎么样?

(ii)在第(i) 部分的模型中增加变量runsyr(每年垒得分),fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数) 。这些因素中,哪一个是个别显著的?

(iii)在第(ii)部分的模型中, 检验bavg, fldperc和sbasesyr的联合显著性。

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第2题

利用MINWAGE.RAW中的数据,利用sector314(Footwear,ExceptRubber)。 (i)估计就业增长gemp314的

利用MINWAGE.RAW中的数据,利用sector314(Footwear,ExceptRubber)。

(i)估计就业增长gemp314的一个AR(1)模型。滞后项在理论上和数值上是否显著?

(ii)将工资增长的一阶滞后项加入到AR(1)模型,检验工资增长与就业增长之间的格兰杰因果关系是否显著?你可以从中得到什么结论?

(iii)向模型中加入就业增长的二阶滞后项,并做格兰杰因果检验。你的结论是否改变?

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第3题

本题利用SLEEP75.RAW中的数据。我们要分析的方程为:(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程,并
本题利用SLEEP75.RAW中的数据。我们要分析的方程为:(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程,并

本题利用SLEEP75.RAW中的数据。我们要分析的方程为:

(i)分别针对男性和女性单独估计这个方程,并按照通常形式报告结论。这两个估计方程有什么明显差异吗?

(ii)对男性和女性睡眠方程中的参数是否相等计算邹至庄检验。使用增加male和交互项male totwrk,.male的检验形式,并使用全部观测。该检验相关的df等于多少?在5%的显著性水平上,你应该拒绝这个虚拟假设吗?

(iii)现在,容许男性与女性存在不同截距,判定所有涉及male的交互项是不是联合显著的?

(iV)给定第(ii)部分和第(iii)部分中的结论,你最后将使用什么样的模型?

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第4题

利用MINWAGE.RAW中的数据。具体而言,就是利用第232部门(男人和男孩用品部门)的就业和工资序列
利用MINWAGE.RAW中的数据。具体而言,就是利用第232部门(男人和男孩用品部门)的就业和工资序列

数据。变量gwage232是232部门平均工资的月增长率(以对数形式变化),getup232是232部门的就业增长率,gmwage是联邦最低工资的增长率,而gcpi是(城市)消费者价格指数的增长率。

(i)将变量gwage232对gmwage和gCPI进行回归。你认为βgmwage的符号和大小合理吗?请加以解释。gmwage在统计上显著吗?

(ii)在第(i)部分的方程中增加gmwage的1至12阶滞后变量。为了估计第232部门中最低工资的增加对平均工资增长率的长期影响,你认为有必要包括这些滞后变量吗?请加以解释。

(iii)将变量getup232对gmwage和gcpi进行回归。最低工资增长看起来对同期的getup232有影响吗?

(iv)在就业增长方程中增加gmwage的1至12阶滞后变量。在短期或长期中,最低工资的提高对就业增长具有统计显著的影响吗?请加以解释。

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第5题

在windows XP的回收站中,如果要恢复选定的文件或文件夹,可以使用“编辑”菜单中的还原命令。()
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第6题

本题使用WAGE2.RAW中的数据。一般地,保证如下所有回归都含有截距。(i)将IQ对educ进行简单回归,并
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本题使用WAGE2.RAW中的数据。一般地,保证如下所有回归都含有截距。

(i)将IQ对educ进行简单回归,并得到斜率系数

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第7题

本题要用到WAGE2.RAW中的数据。(i)考虑一个标准的工资方程表述虚拟假设:多一年工作经历与在现在
本题要用到WAGE2.RAW中的数据。(i)考虑一个标准的工资方程表述虚拟假设:多一年工作经历与在现在

本题要用到WAGE2.RAW中的数据。

(i)考虑一个标准的工资方程

表述虚拟假设:多一年工作经历与在现在的岗位上多工作一年对log(wage) 具有相同影响。

(ii)在5%的显著性水平上,相对于双侧对立假设,通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的虚拟假设。你得到的结论是什么?

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第8题

()是创建工程图的最不可取的方法。

A.在主模型文件中进入进行【制图】模块

B.新建文件,添加要创建工程图的组件文件,进入【制图】模块

C.新建非主模型文件,选择要创建工程图的组件文件

D.使用工程图模板,创建工程图

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第9题

回答本题需用APPLE.RAW中的数据。(i) 定义一个二值变量ecobuy, 在ec lbs>0时取值1, 在时取值0。
回答本题需用APPLE.RAW中的数据。(i) 定义一个二值变量ecobuy, 在ec lbs>0时取值1, 在时取值0。

回答本题需用APPLE.RAW中的数据。

(i) 定义一个二值变量ecobuy, 在ec lbs>0时取值1, 在时取值0。换言之, 在给定价格下, eco buy标志着一个家庭是否购买环保苹果。多大比例的家庭声称要购买环保苹果?

(ii)估计线性概率模型

并以通常的形式报告结果。仔细解释价格变量的系数。

(iii) 在LPM中, 非价格变量联合显著吗?(尽管存在异方差时, 通常的F统计量并非有效, 但我们还是使用它。)除价格变量外,哪个解释变量对购买环保苹果的决策具有最重要的影响?你认为这合理吗?

(iv) 在第(ii) 部分的模型中, 用log(faminc) 取代faminc。使用faminc和log(fam inc) , 哪个模型对数据的拟合更好?解释log(faminc) 的系数。

(v)在第(iv)部分的估计中,有多少估计概率为负?多少大于1?应该引起你的注意吗?

(vi) 对于第(iv) 部分中的估计, 计算结果eco buy=0和eco buy=1的正确预测百分比。模型预测哪个结果最好?

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第10题

本题利用WAGE1.RAW中的数据。(i)使用OLS估计方程(iv)exper取什么值时,工作经历的增加实际上会降
本题利用WAGE1.RAW中的数据。(i)使用OLS估计方程(iv)exper取什么值时,工作经历的增加实际上会降

本题利用WAGE1.RAW中的数据。

(i)使用OLS估计方程

(iv)exper取什么值时,工作经历的增加实际上会降低预期的log(wage)。样本中有多少人具有比该取值更长的工作经历?

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第11题

本题要用到HTV.RAW中的数据。 (i)考虑一个加入了父母受教育程度变量的工资方程 表述原假设:父

本题要用到HTV.RAW中的数据。

(i)考虑一个加入了父母受教育程度变量的工资方程

表述原假设:父亲与母亲的受教育程度对log(wage)具有相同影响。

(ii)估计第(i)部分中的模型,同时谈谈你对β,和队大小的看法。

(iii)在5%的显著性水平上,相对于双侧备择假设,通过构造一个95%的置信区间来检验第(i)部分中的原假设。你得到的结论是什么?

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