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（请给出正确答案）
本题利用数据集401KSUBS.RAW， 仅考虑无子女的已婚夫妇(marr=1，fsize=2) 。
(i)用OLS估计方程
二次项通过减去inc和age的最小值而加以修正， 所以β是inc在inc=10时对net tfa的偏效应，β3是age在age=25时对ne nfa的偏效应。报告通常的标准误和异方差-稳健的标准误。
(ii)利用一个异方差-稳健的检验， 检验inc和age的联合显著性。
答案
更多“本题利用数据集401KSUBS.RAW， 仅考虑无子女的已婚夫妇(marr=1，fsize=2) 。(i)用OLS估计方程二”相关的问题
第1题
本题利用401KSUBS.RAW中的数据。
(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。
(ii) 检验假设平均nettfa不会因为401(k) 资格状况而有所不同， 使用双侧对立假设。估计差异的美元数量是多少？
(iii)根据计算机习题C7.9的第(ii)部分，e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的，起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e40lk作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在，估计401(k)资格的美元效应是多少？
(iv) 在第(iii) 部分估计的模型中， 增加交互项e401k·(age-41) 和e401k·(age-41)2 。注意样本中的平均年龄约为41岁，所以在新模型中，e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著？
(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值，401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗？请解释。
(vi) 现在， 从模型中去掉交互项， 但定义5个家庭规模虚拟变量：fsize l， j size2，f size 3， f size 4和f size 5。对有5个或5个以上成员的家庭， fsize 5等于1。在第(iii) 部分估计的模型中， 增加家庭规模虚拟变量， 记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗？
(vii) 现在， 针对模型
在容许截距不同的情况下， 做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR， 从第(vi) 部分得到，因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和SSRUR=SSR1+SSR2 +…+SSR5 ， 其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白，无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率)，而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此，带检验的约束个数是q=20，而且无约束模型的df为9275-30=9245。
第3题
本题利用HPRICE1.RAW中的数据。
(i)估计模型
并以通常的OLS格式报告结论。
(ii)当lotsize=20000，scrft=2500和bdrms=4时，求出log(price) 的预测值。利用6.4节中的方法，在同样的解释变量值的情况下，求出price的预测值。
(iii)就解释price中的变异而言，决定你是偏好第(i)部分中的模型，还是偏好模型
第4题
本题利用NBASAL.RAW中的数据。
(i)估计一个线性回归模型，将单场得分与联赛中打球经历和位置(后卫、前锋或中锋)联系起来。包括打球经历的二次项形式，并将中锋作为基组。以通常的形式报告结果。
(ii)在第(i)部分中，你为什么不将所有三个位置虚拟变量包括进来？
(iii)保持经历不变，一个后卫的得分比一个中锋多吗？多多少？这个差异统计显著吗？
(iv)现在，将婚姻状况加入方程。保持位置和经历不变，已婚球员是否更高效(就单场得分来说)？
(v)加入婚姻状况和两个经历变量的交互项。在这个扩展的模型中，是否存在有力的证据表明婚姻状况影响单场得分？
(vi)使用单场助攻次数作为因变量估计(iv)中的模型。与(iv)的结果有明显的差异吗？请讨论。
第5题
(i)利用PHILLIPS.RAW中的数据估计方程(10.2)，并以通常格式报告结果。你现在有多少观测数据？
(ii)将第(i)部分的估计值与方程(10.14)中的估计值进行比较。特别是，额外增加的年份对于得到通货膨胀与失业交替关系的估计值是否有帮助？请加以解释。
(iii)现在仅用1997~2003年的数据进行回归。这些估计值与方程(10.14)中的估计值有何不同？利用最近7年数据所得到的估计值足以得到某些肯定的结论吗？请加以解释。
(iv)考虑这样的一个简单回归背景：我们从n个时间序列观测开始，然后把它们分成早期和晚期两个部分。在第一个时期我们有n1个观测，在第二个时期我们有n2个观测。根据本题前面部分的分析评价如下命题：“一般而言，利用所有n次观测得到的斜率估计值大致等于利用早期子样本和晚期子样本所得到的斜率估计值的加权平均，权重分别为n1/n和n2/n。”
第6题
人口特征方面的数据。目的是想考察快餐店是否在黑人更集中的区域收取更高的价格。
(i)求出样本中prpblck和income的平均值及其标准差。prpblck和income的度量单位是什么？
(ii)考虑一个模型，用人口中黑人比例和收入中位数来解释苏打饮料的价格psoda：
用OLS估计这个模型并以方程的形式报告结果， 包括样本容量和R。(报告估计值时不要使用科学计数法。)解释prpblck的系数。你认为它在经济上算大吗？
(iii) 将第(ii)部分得到的估计值与psoda对prpblck进行简单回归得到的估计值进行比较。控制收入变量后，这种歧视效应是更大还是更小了？
(iv)收入价格弹性为常数的模型可能更加适合。报告如下模型的估计值：
(vi)求出1og(income)和prppov的相关系数。大致符合你的预期吗？
(vii)评价如下说法：“由于log(income)和prppov如此高度相关，所以它们不该进入同一个回归。”
第7题
第8题
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ai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)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
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？
第9题
将给定图表中语文的数据删除，但保持图表中源数据不变。 解析：本题主要考核“增加或删除数据”考点中的“删除数据系列”。
第10题
个简单方程为：
。
(i)用OLS估计该方程， 为了后面的比较略去时期1。以通常的格式报告结果。
第11题
本题使用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)有多少个观测的obrat＞40，即其他债务负担超过其总收入的40%？
(ii)在计算机习题C7.8中，去掉o brat 40的观测，重新估计第(iii)部分中的模型。white的系数估计值和t统计量将会怎样？
(iii)
看起来对所使用的样本过度敏感吗？
