下列方程中判断模型()属于系数呈线性。
A、Yi=β0+βiXi3+μi
B、Yi=β0+β1(β2Xi)+μi
C、Yi=1+β0(1?Xiβ1)+μi
D、Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi
E、logYi=β0+β1logXi+ui
A、Yi=β0+βiXi3+μi
B、Yi=β0+β1(β2Xi)+μi
C、Yi=1+β0(1?Xiβ1)+μi
D、Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi
E、logYi=β0+β1logXi+ui
第1题
A、Y与X一定呈负相关
B、Y对X2的变化比Y对X1的变化更加敏感
C、X2变化一单位,Y将平均变化1.12个单位
D、若该模型的方程整体性检验通过了,则变量的显著性检验必然能通过
E、模型修正的可决系数一定小于可决系数
第2题
使用TRAFFIC2.RAW中的数据。
(i)做prcfat对一个线性时间趋势、月份虚拟变量及变量wkends,unem,spdlaw和beltlw的OLS回归。利用教材方程(12.14)中的回归检验误差中的AR(1)序列相关。使用假定了严格外生回归元的检验说得过去吗?
(ii)利用尼威-韦斯特估计量中的4阶滞后,求spdlaw和beltlaw系数的序列相关和异方差-稳健标准误。这将如何影响这两个政策变量的统计显著性?
(iii)现在,利用迭代普莱斯-温斯顿程序估计模型,并将估计值与OLS估计值进行比较。政策变量的系数或统计显著性有重大变化吗?
第5题
利用LOANAPPRAW中的数据;也可参见第7章的计算机练习C8。
(i)估计一个approve对white的概率单位模型。求出白人和黑人贷款许可的估计概率。与线性概率估计值相比如何?
(ii)现在在这个概率单位模型中增加变量hrat、obrat、loanpre、unem、male、married、dep、sch、cosign、chist、pubrec、mortlatl、mortlat2和vr。有对非白人歧视的统计上显著的证据吗?
(iii)用对数单位估计模型的第(ii)部分,将white的系数与概率单位估计值相比较。
(iv)使用教材方程(17.17)估计在概率单位模型和对数单位模型中歧视效应的大小。
第6题
利用HSEINV.RAW中的数据。
(i)求出log(inypc)中的一阶自相关系数,然后再求log(nypc)除掉线性趋势后的自相关。对log(price)做相同的计算。这两个序列中的哪个可能有单位根?
(ii)基于第(i)部分的结论估计方程:
并以标准形式报告结果。对系数β1作出解释,并判断它是否统计显著。
(iii)除掉log(iypc)的线性趋势,然后在第(ii)部分的回归方程中使用除趋势的因变量(见教材10.5节),R2有何变化?
(iv)现在用Δlog(invpc1)作因变量。结果与第(ii)部分相比有何不同?时间趋势还是显著的吗?为什么是或不是?
第7题
求下列常系数线性非齐次方程的通解或特解:
(1)y"+2y'+y=xe-x;
(2)y"-4y'+3y=1-e3x;
(3)y"-2y'-3y=6+e-x,y(0)=0,y'(0)=0;
(4)y"-4y=xex,y(0)=1,y'(0)=2;
(5)y"+y'-2y=7cosx-sinx,y(0)=0,y'(0)=1。
第8题
(i)变量train是工作培训指标变量。样本中有多少人参与了工作培训项目?一个男人实际参加工作培训最多达几个月?
(ii)将train对unem74,unem75,age,educ,black,hisp和married等几个人口统计和培训前变量做一个线性回归。这些变量在5%的显著性水平上联合显著吗?
(iii)估计第(ii)部分中线性模型的一个概率单位形式。计算所有变量联合显著性的似然比检验。你得到什么结论?
(iv)基于第(ii)部分和第(iii)部分的答案,为解释1978年的失业状况,参与工作培训可视为外生变量吗?请解释。
(v)做unem78对train的简单回归,并以方程形式报告结果。估计参与工作培训项目对1978年失业的概率有何影响?它统计显著吗?
(vi)做unem78对train的概率单位模型。将train的概率单位系数与第(v)部分线性模型中得到的系数相比较有意义吗?
(vii)求出第(v)部分与第(vi)部分的拟合概率。解释它们为什么相同。为了度量工作培训项目的效果和统计显著性,你将采用哪个方法?
(viii)在第(v)部分与第(vi)部分模型中将第(ii)部分中的所有变量作为额外控制变量。现在拟合概率还相同吗?它们之间有何关系?
第9题
利用APPLE.RAW中的数据。这些电话调查数据是为了得到(假想的)“环保”苹果需求。调查者向每个家庭都(随机地)介绍了正常苹果和环保苹果的一组价格,并询问他们愿意购买每种苹果的磅数。
(i)对于样本中的660个家庭,有多少家庭报告称在预定价格上不愿意购买环保苹果?
(ii)变量ecolbs看上去在严格正值上具有连续分布吗?你的回答对ecolbs托宾模型的适当性有何含义?
(iii)以ecoprc、regprc、famic和hhsize作为解释变量,估计一个托宾模型。哪些变量在1%的水平上显著。
(iv)faminc和hhsize联合显著吗?
(v)第(iii)部分中价格变量系数的符号与你的预期一致吗?请解释。
(vi)令β1和β2为ecoprc和regprc的系数,相对一个双侧备择假设,检验假设H0:-β1=β2。报告检验的p值。(如果你的回归软件不能很容易地计算这种检验,你可能还要参考教材4.4节
(vii)对样本中的所有观测求E(ecolbslx)的估计值[见方程(17.25)],称之为ecolbsi。最大和最小拟合值是多少?
(viii)计算ecolbs,和ecolbsi之相关系数的平方。
(ix)现在,利用第(iii)部分中同样的解释变量,估计ecolbs的一个线性模型。为什么OLS估计值比托宾估计值小那么多?从拟合优度来看,托宾模型比线性模型更好吗?
(x)评价如下命题:“由于托宾模型的R,如此之小,所以估计的价格效应可能是不一致的。”
第10题
使用SMOKE.RAW中的数据。
(i)变量cigs是平均每天抽烟的数量。样本中有多少人根本就不抽烟?有多大比例的人声称每天抽20支?你为什么认为抽20支香烟的人会有所堆积?
(ii)给定你对第(i)部分的回答,cigs看起来具有条件泊松分布吗?
(iii)用log(cigpric)、log(income)、white、educ、age和age2作为解释变量,估计cigs的一个泊松回归模型。估计的价格和收入弹性是多少?
(iv)利用极大似然标准误,价格和收入变量在5%的水平上统计显著吗?
(v)求方程(17.35)后面介绍的σ2估计值。σ是多少?你应该如何调整第(iv)部分中的标准误?
(vi)利用第(v)部分中调整后的标准误,价格和收入弹性现在统计显著异于零吗?请解释。
(vii)利用更稳健的标准误,教育和年龄变量显著吗?你如何解释educ的系数?
(viii)求泊松回归模型的拟合值yi。找出最大值和最小值,并讨论指数模型对瘾君子的预测表现。
(ix)利用第(viii)部分的拟合值,求yi和yi之相关系数的平方。
(x)使用第(iii)部分中的解释变量(及相同的函数形式),用OLS估计cigs的一个线性模型。线性模型和指数模型哪个拟合得更好?两者的R都很大吗?
第11题
平衡运输模型的约束方程的特点包括:
A.约束左边所有的系数都是0或1
B.运输问题约束方程左边的每一列中恰有两个系数是1,其他都是0。
C.有m+n-1个独立约束条件,该问题的基变量有m+n-1个。
D.以上都正确