第1题
A.异方差
B.完全多重共线
C.遗漏变量偏差
D.虚拟变量陷阱
第3题
为了检验抵押贷款市场中的歧视,可使用一个线性概率模型:
(i)如果对少数民族存在歧视,并控制了适当的因素,那么,的符号是什么?
(ii)将qpxe对white做回归,并以通常的形式报告结果。解释white的系数。它是统计显著的吗?它实际上大吗?
(iii)作为控制因素,增加变量hrat,obrat,loanprc,unem,male,married,dep,sch,cosign,chist,pubrec,mortlatl,mortlat2和vr。white的系数会有什么变化?仍有对非白人存在歧视的证据吗?
(iv)现在容许种族效应与度量了其他债务占收入比例的变量(obrat)存在着交互作用。交互项显著吗?
(v)利用第(iv)部分的模型,当债务负担达到样本均值obrat=32时,作为白人对贷款许可的概率有多大的影响?构造这种影响的一个95%的置信区间。
第5题
为了确定使用避孕套对于减少有性行为的高中生之间性疾病的传播是否有效,一个简单的模型为
其中,infrate表示有性行为的学生中感染性病的比例,conuse表示声称合理地、有规律地使用了避孕套的男孩子比例,avginc表示平均家庭收入,而city则是一个表示所在学校是否处在城里的虚拟变量;这个模型是在学校这个层次上做的。
(i)在因果性和其他条件不变的模式下解释上述方程,的符号应该是什么?
(ii)为什么infrate和conuse可能是联合决定的?
(iii)如果避孕套使用率随着性病感染率的提高而提高,所以在方程
courseγ0+γ1infrate+其他因素
中y1>0,那么用OLS估计β1时可能的偏误是什么?
(iv)令a表示一个二值变量,若学校有分发避孕套项目则取值1.解释这如何利用这一变量对通过β1(和其他系数)进行Ⅳ估计。我们必须在每个方程中对condis做怎样的假定?
第7题
在例7.2中,令noPC表示一个虚拟变量:没有一台个人计算机的学生取值1,否则取值0。
(i)如果用noPC取代方程(7.6)中的PC,所估计方程的截距会怎么样?noPC的系数是多少?
(ii)如果用noPC取代PC,R2会有什么变化?
(iii)PC和noPC应该都作为自变量包括进模型中吗?请解释。
第8题
其中,PRICEl表示门票价格(可能以真实价格度量,比如通过地区消费者价格指数进行平减),WINPERCl表示球队当前获胜的概率,RIVALl表示一个标志着比赛是否势均力敌的虚拟变量,而WEEKEND表示一个标志着球赛是否在周末进行的虚拟变量。I表示自然对数,所以这个需求函数具有常价格弹性。
(i)为什么在这个方程中有一个时间趋势是个好想法?
(ii)门票供给由体育馆的容量所固定;假定这个供给10年不变。这意味着供给的数量不随价格而变化。这意味着价格在这个需求方程中必然是外生变量吗?(提示:回答是否定的。)
(iii)假设门票的名义价格缓慢变化(如在每个赛季之初)。体育委员会部分基于上赛季的平均售票和该队上赛季的胜率来选择价格。在什么样的条件下,上个赛季的胜率(SEASt-1)是IPRICEt一个有效的工具变量?
(iv)在方程中包括男子篮球比赛的真实价格(的对数)看起来合理吗?请解释。经济理论预测其系数的符号是什么样的?你能想到另外一个与男子篮球相关而又属于女子观众方程的变量吗?
(v)如果你担心某些序列(特别是IATTEND和IPRICE)有单位根,你如何改变所估计的方程?
(vi)如果某些比赛的门票售空,这会导致估计需求方程出现什么问题?(提示:如果门票售空,你一定观察到真实需求了吗?)
第9题
A.安全问题涉及的因素繁多
B.追求安全的相对优化
C.安全工作者需要拥有综合知识
D.安全问题一般没有唯一解
第10题
总体存在一种特别例外的情况,如果要测定样本中至少会有一次发生这种情况的确定性,应当用:
A.变量抽样法。
B.发现抽样法。
C.随机抽样法。
D.概率比例抽样法。
第11题
令d表示一个(二值)虚拟变量,并令:表示一个定量变量。考虑模型
这是含有一个虚拟变量和一个定量变量之交互作用的一般性模型[方程(7.17)中有一个例子]。
(i)由于没有重大变化,所以取误差为u=0。于是,当d=0时,我们可以把y和z之间的关系写成函数f0(z)=β0+β1z.当d=1时,同样写出y和z之间的关系,其中左边应该使用f(z),以表示Z的线性函数。
其中所有系数和标准误都保留到小数点后三位。利用这个方程,求出使得男女log(wage)的预测值相等的totcoll值。
(iv)基于第(iii)部分中的方程,女人能现实地获得足够多的大学教育而赶上男人的工资吗?请解释。