计量经济学第四版部分答案中英对照Word文件下载.docx
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学习能力、家庭收入以及考试当天的健康情况等。
其中,学习能力与学习时间呈负相关;
家庭收入与学习时间呈正相关,因为家庭条件好的学生可能不会被家务耽误学习时间;
不考虑慢性健康问题,考试当天的身体情况应该与准备考试的时间不相关。
(iii)假如备考课程有效,那么β1的符号应该为正:
在其他条件不变的情况下,学习时间越多,成绩越高。
(iv)由于随机误差项u的期望为0,所以,截距β0就表示学习时间为0的情况下,所考察的学生的平均成绩。
2.7(i)Yes.Iflivingclosertoanincineratordepresseshousingprices,thenbeingfartherawayincreaseshousingprices.
(ii)Ifthecitychosetolocatetheincineratorinanareaawayfrommoreexpensiveneighborhoods,thenlog(dist)ispositivelycorrelatedwithhousingquality.ThiswouldviolateSLR.4,andOLSestimationisbiased.
(iii)Sizeofthehouse,numberofbathrooms,sizeofthelot,ageofthehome,andqualityoftheneighborhood(includingschoolquality),arejustahandfuloffactors.Asmentionedinpart(ii),thesecouldcertainlybecorrelatedwithdist[andlog(dist)].
(1)log(dist)的系数表示,房屋与新修的垃圾焚化站的距离越远,房屋的价格就越高,距离每增加1%,那么房屋价格就增长0.312%。
这符合预期。
(2)如果,一个城市选择将焚化炉设置在一个房价昂贵的街区,那么log(dist)显然与房屋质量正相关,这违反了SLR.4条件均值为0的假定。
因此,OLS估计是有偏的。
(3)房屋的面积、浴室的数量、房屋的年数、地段的大小以及周围环境的质量等会影响房屋的售价。
这些因素与距离焚化炉距离的远近相关。
2.11(i)Whencigs=0,predictedbirthweightis119.77ounces.Whencigs
=20,
=109.49.Thisisaboutan8.6%drop.
(ii)Notnecessarily.Therearemanyotherfactorsthatcanaffectbirthweight,particularlyoverallhealthofthemotherandqualityofprenatalcare.Thesecouldbecorrelatedwithcigarettesmokingduringbirth.Also,somethingsuchascaffeineconsumptioncanaffectbirthweight,andmightalsobecorrelatedwithcigarettesmoking.
(iii)Ifwewantapredictedbwghtof125,thencigs=(125–119.77)/(–.524)
–10.18,orabout–10cigarettes!
Thisisnonsense,ofcourse,anditshowswhathappenswhenwearetryingtopredictsomethingascomplicatedasbirthweightwithonlyasingleexplanatoryvariable.Thelargestpredictedbirthweightisnecessarily119.77.Yetalmost700ofthebirthsinthesamplehadabirthweighthigherthan119.77.
(iv)1,176outof1,388womendidnotsmokewhilepregnant,orabout84.7%.Becauseweareusingonlycigstoexplainbirthweight,wehaveonlyonepredictedbirthweightatcigs=0.Thepredictedbirthweightisnecessarilyroughlyinthemiddleoftheobservedbirthweightsatcigs=0,andsowewillunderpredicthighbirthrates.
(1)当cigs=0时,预计婴儿的出生体重为119.77盎司。
当cigs=20时,预计婴儿的出生体重为109.49。
这比母亲在怀孕期间平均每天抽烟量为0的情况下下降了约8.6%。
(2)并不能。
有许多其他的因素会影响婴儿的出生体重,比如母亲的健康状况如何,孕期的照料如何。
这些可能与母亲在怀孕期间的抽烟量相关。
且咖啡因的消费量也会影响婴儿体重,同时也与抽烟量相关。
(3)如果婴儿出生体重为125盎司,那么cigs=(125–119.77)/(–0.524)
–10.18,即cigs约为-10.这是不符合现实的,因为影响婴儿出生体重的因素有很多,而我们只用一个变量作为解释变量。
(4)在怀孕期间不抽烟的妇女约为85%。
因为我们仅仅用了cigs去解释婴儿出生体重,所以我们只有一个在cigs=0时的预计婴儿出生体重。
这只是cigs=0时,用观测值的中位数对婴儿出生体重的粗略估计,因此我们低估了婴儿的出生体重。
第3章
3.3(i)Alargerrankforalawschoolmeansthattheschoolhaslessprestige;
thislowersstartingsalaries.Forexample,arankof100meansthereare99schoolsthoughttobebetter.
(ii)
>
0,
0.BothLSATandGPAaremeasuresofthequalityoftheenteringclass.Nomatterwherebetterstudentsattendlawschool,weexpectthemtoearnmore,onaverage.
>
0.Thenumberofvolumesinthelawlibraryandthetuitioncostarebothmeasuresoftheschoolquality.(Costislessobviousthanlibraryvolumes,butshouldreflectqualityofthefaculty,physicalplant,andsoon.)
(iii)ThisisjustthecoefficientonGPA,multipliedby100:
24.8%.
(iv)Thisisanelasticity:
aonepercentincreaseinlibraryvolumesimpliesa.095%increaseinpredictedmedianstartingsalary,otherthingsequal.
(v)Itisdefinitelybettertoattendalawschoolwithalowerrank.IflawschoolAhasaranking20lessthanlawschoolB,thepredicteddifferenceinstartingsalaryis100(.0033)(20)
=6.6%higherforlawschoolA.
(1)较大的排名数值说明一个学校的排名比较靠后,其教学质量不高,这回降低初始工资。
例如排名99位的比排名100位的初始工资更高。
(2)Β1>
0,β2>
0.因为,LSATandGPA学生学习的质量,其数值越高,表明学生的学习能力越好,因此初始工资可能也越高。
Β3>
0,β4>
0.因为,图书馆的藏书量反映了一个学校的教学资源的丰富程度,学费的高低则可以反映这个学校教师质量,教学设施等的好坏。
(3)根据估计方程的结果,GPA中位数相差一分,会是薪水有24.8%的差别。
(4)log(libvol)的系数表示,法学院图书馆藏书量相差1%会使薪水有0.095%的差别。
(5)从初始工资的角度来看,应该进入排名更高的法学院。
从预计的起薪来看,排名相差20位的学校价值相差0.0033×
20×
100%=6.6%。
3.4(i)Ifadultstradeoffsleepforwork,moreworkimplieslesssleep(otherthingsequal),so
<
0.
(ii)Thesignsof
and
arenotobvious,atleasttome.Onecouldarguethatmoreeducatedpeopleliketogetmoreoutoflife,andso,otherthingsequal,theysleepless(
0).Therelationshipbetweensleepingandageismorecomplicatedthanthismodelsuggests,andeconomistsarenotinthebestpositiontojudgesuchthings.
(iii)Sincetotwrkisinminutes,wemustconvertfivehoursintominutes:
totwrk
=5(60)
=300.Thensleepispredictedtofallby.148(300)
=44.4minutes.Foraweek,45minuteslesssleepisnotanoverwhelmingchange.
(iv)Moreeducationimplieslesspredictedtimesleeping,buttheeffectisquitesmall.Ifweassumethedifferencebetweencollegeandhighschoolisfouryears,thecollegegraduatesleepsabout45minuteslessperweek,otherthingsequal.
(v)Notsurprisingly,thethreeexplanatoryvariablesexplainonlyabout11.3%ofthevariationinsleep.Oneimportantfactorintheerrortermisgeneralhealth.Anotherismaritalstatus,andwhetherthepersonhaschildren.Health(howeverwemeasurethat),maritalstatus,andnumberandagesofchildrenwouldgenerallybecorrelatedwithtotwrk.(Forexample,lesshealthypeoplewouldtendtoworkless.)
(1)如果成年人因为工作而放弃睡眠,那么工作时间越长睡眠时间越短,即β1<0.
(2)不确定,很难说明受教育程度与睡眠的关系;
也很难说明年龄与睡眠的关系。
(3)如果一个人一周多工作5小时,即300分钟那么睡眠预计将减少300×
0.148=44.4分钟。
这并不是一个很大的舍弃。
(4)受教育时间越长睡眠时间越少,但是这种影响相当小。
考虑大学毕业生和高中毕业生的睡眠时间,由回归方程可知,大学毕业生比高中毕业生的睡眠时间仅仅少约45分钟。
(5)不能,拟合优度R2=0.113表明该回归方程中的变量仅仅解释了变异中的11.3%。
健康状况、婚姻状况、抚养孩子的年龄和数目都会影响睡眠。
他们可能与工作相关,比如健康状况较差的人其工作时间也较少。
第4章
4.3(i)Whilethestandarderroronhrsemphasnotchanged,themagnitudeofthecoefficienthasincreasedbyhalf.Thetstatisticonhrsemphasgonefromabout–1.47to–2.21,sonowthecoefficientisstatisticallylessthanzeroatthe5%level.(FromTableG.2the5%criticalvaluewith40dfis–1.684.The1%criticalvalueis–2.423,sothep-valueisbetween.01and.05.)
(ii)Ifweaddandsubtract
log(employ)fromtheright-hand-sideandcollectterms,wehave
log(scrap)=
+
hrsemp+[
log(sales)–
log(employ)]
+[
log(employ)+
log(employ)]+u
=
hrsemp+
log(sales/employ)
+(
+
)log(employ)+u,
wherethesecondequalityfollowsfromthefactthatlog(sales/employ)
=log(sales)
–log(employ).Defining
givestheresult.
(iii)No.Weareinterestedinthecoefficientonlog(employ),whichhasatstatisticof.2,whichisverysmall.Therefore,weconcludethatthesizeofthefirm,asmeasuredbyemployees,doesnotmatter,oncewecontrolfortrainingandsalesperemployee(inalogarithmicfunctionalform).
(iv)Thenullhypothesisinthemodelfrompart(ii)isH0:
=–1.Thetstatisticis[–.951
–(–1)]/.37
=(1
–.951)/.37
.132;
thisisverysmall,andwefailtorejectwhetherwespecifyaone-ortwo-sidedalternative.
(1)虽然hrsemp的标准误没有大大变动,但其系数的大小增长了约50%。
Hrsemp的t统计量从原来的约-1.26变到-2.21,因此该系数在5%的显著性水平下显著。
(自由度为40,显著性水平为5%的临界值是-1.684.显著性水平为1%的临界值为-2.423,P值在0.01与0.05之间。
(2)证明:
log(scrap)=β0+β1hrsemp+[β2log(sales)–β2log(employ)]
+[β2log(employ)+β3log(employ)]+u
=β0+β1hrsemp+β2log(sales/employ)+(β2+β3)log(employ)+u,
解释假设H0:
θ3=0
(3)否。
Log(emply)的t统计量约为0.2.非常的小,不能通过10%的显著性检验。
因此,在以雇员人数衡量的企业规模下,在控制了工人培训和销售—雇员比之后,并非企业越大,其废品率在统计上的显著性越大。
(4)原假设H0:
β2=-1.t统计量是t=[-0.95-(-1)]/0.37≈0.132.这个值非常小,因此不能拒绝原假设,即我们不能拒绝销售—雇员比提高1%将伴随以废品率下降1%。
4.5没有答案
4.8(i)Withdf
=706
–4
=702,weusethestandardnormalcriticalvalue(df
=inTableG.2),whichis1.96foratwo-tailedtestatthe5%level.teduc
=11.13/5.88
1.89,so|teduc|
=1.89
1.96Now,andwefailtorejectH0:
=0atthe5%level.Also,tage
1.52,soageisalsostatisticallyinsignificantatthe5%level.
(ii)WeneedtocomputetheR-squaredformoftheFstatisticforjointsignificance.ButF
=[(.113
.103)/(1
.113)](702/2)
3.96.The5%criticalvalueintheF2,702distributioncanbeobtainedfromTableG.3bwithdenominatordf
=:
cv
=3.00.Therefore,educandagearejointlysignificantatthe5%level(3.96
3.00).Infact,thep-valueisabout.019,andsoeducandagearejointlysignificantatthe2%level.
(iii)Notreally.Thesevariablesarejointlysignificant,butincludingthemonlychangesthecoefficient
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