【#文档大全网# 导语】以下是®文档大全网的小编为您整理的《作业及答案》,欢迎阅读!
一、(20分)考察教育对工资收入的影响,模型设定如下:
Log(wage)01educ2exper3exper24femaleu
其中,wage表示工资(美元/小时),educ表示教育(年),exper表示工龄(年),female为虚拟变量(如果是女士,female=1;如果是男士,female=0)。回归结果如下(括号内的数字表示t统计量)。
Log(wage)0.390.08educ0.04exper0.0007exper20.34femalee
N=526,R2=0。40
请回答如下问题:(括号内的数字为回归系数对应的t统计量,显著水平α=0.05) (1) 解释educ估计量0。08的经济含义?(4分) (2) 工龄达到多少时,工资收入最高?(4分)
(3) 其它变量相同时,男女之间的工资差异是多少?(4分)
(4) 写出White异方差检验的辅助回归方程(没有交叉项)?如果检验统计量为NR2=14。7,存在明显的异方差吗? (8分)
二、(10
分)考虑以下用来解释月度啤酒消费量的线性模
型:beer=0+1inc+2price+3educ+4female+u
E(u)=0 Var(u)=σ2inc2
其中beer为月度啤酒消费量,inc为消费者的月度收入,price代表啤酒价格,female为性别虚拟变量。将以上模型转化为同方差模型,写出转化后的方程。
三、(20分)根据我国1980-2000年投资总额X与工业总产值Y的统计资料,应用OLS估计得到如下结果:
ˆ1.45210.8704lnXlnYtt
(2.957)
(7.490)
R0.9986DW0.452
2
请回答下列问题(检验水平为5%):
(1) 模型中是否存在一阶自相关?写出判断依据。 (2) 自相关会带来哪些问题,如何解决这些问题?
四、(20分)考察中国1982年1季度至1988年4季度的市场煤炭销售量的季节变化,构建如下模型
coal01time2D23D34D4u
其中,coal表示煤炭销售量(万吨),time表示时间趋势变量(time=1, 2, 三个季度虚拟变量,定义如下。
…, ),D2, D3, D4表示
1第4季度 1第2季度 1第3季度
DD2,D3,4
0其他季度 0其他季度 0其他季度
模型回归结果如下(括号内的数字表示t统计量):
yt = 2431.20 + 49。00 time + 85。00 D2 + 201。84 D3 +1388。09 D4
(26.04) (10.81) (0。83) (1。96) (13。43)
R2 = 0。95, DW = 1。2, s。e. = 191.7
请回答以下问题:
(1) 解释D4对应的参数估计量1388。09的经济含义(4分) (2) 检验变量D2的显著性(检验水平为0。05)(4分)
(3) 如果将基础类别由第1季度改为第4季度,即构建三个虚拟变量如下
1第1季度 1第2季度 1第3季度
,D2,D3 D1
0其他季度 0其他季度 0其他季度
模型设定为:
coal01time2D23D34D1u
重新写出上述模型的估计结果.(12分)
答案:
一、 1.在其它条件不变的情况下,每多增加一年教育,工资平均增加8%。
2.Exper=—0.04/(2*(-0。0007))=28.57年,log(wage)取得最大值,工资收入最高。
2ˆLog(wage)0.390.08educ0.04exper0.0007exper 3.男: 男
ˆ(wage女)女:Log0.390.08educ0.04exper0.0007exper20.34
wage男wage女
)0.34 男士工资是女士工资的e0.34倍。
ˆ(wage男)-Logˆ(wage女)Log(因此:Log
4.e
2
01educ2exper3exper24female5educ26exper4v
NR2=14。7>20。05(6),在5%显著水平下拒绝原假设,因此原模型存在异方差。
二、将原模型两侧同除以inc,可以得到:
beer1priceeducfemaleu
0()12()3()4() incincincincincinc
令y=beer/inc,x1=1/inc,x2=price/inc,x3=educ/inc,x4=female/inc,v=u/inc,可以得到: y=0 x1+1+2 x2+3 x3+4 x4+v Var(v)=Var(u/inc)= 2inc2/inc2=2 因此,变换后的模型是同方差的.
三、 1.DW=0。452〈dl,拒绝原假设,模型存在一阶自相关。
2.自相关的影响:(1)OLS估计量不再具有最小方差性。 (2)通常的变量和方程的显著性检验失效。 (3)预测精度下降且通常的预测区间不可靠。
广义差分法,具体步骤为: 假定扰动项ut可以表示为ut=ut-1+vt,
lnyt=0+1lnxt+ut
lnyt-1=0+1lnxt-1+ut—1
以下有两种叙述方式:
---————————————————————— 两式相减得到:
本文来源:https://www.wddqxz.cn/e6b7437ea16925c52cc58bd63186bceb19e8ed5d.html