4.1

考虑以下消费函数:Ci = α+βYi+si

共中,Ci为个体i的消费开支,而只Yi为个体三的可支配收入。假设OLS因归所得的样木回归线为:

(1)斜率β尖的经济含义是什么?

(2)截距项α尖的经济含义是什么?.

(3)对于个体i,计算其平均消费倾向(average propensity to consume)Ci/Yi。假设α尖>0,则随着个体;可支配收入的增加,其平均消费倾向将如何变化?


4.2

假设把y对进行回归,样本容量为30,y总和=150,x总和=60。如果截距项的OLS估计值为2,则斜率的OLS估计值是多少?

4.3

证明:

(提示:从等式右边向左边证明。)

4.4

考虑只有常数项的回归:Yi=α+ei
其中,常数项α是唯一的解释变量。推导α的OLS估计量,并证明此回归的R等于0。

4.5

考虑如下线性回归:
yi=α+βYi+si
共中,假设已知α=3,推导β的OLS估计量。

4.6

考虑有常数项的回归:
yi=α+βYi+si

4.7

数据集 galton.dia 包含Galion(1886)的原始数据。交量parenl 为父母的平均身商(英),child为子女身满(英子)。共中,为平衡身高的性别差异,女性身商(包括母亲与女儿)均乘以1.08。

(1)计算变盘child与parent的基本统计特征。

知识点:

obs:样本容量

mean:均值

std.dev:标准差

min:最小值

max:最大值

[in]:

summarize child parent

[out]:

 (2)将变量child与 parend的散点图与线性教合图画在一起。

知识点:

twoway:画多个图的标志

scatter y x:散点图

lfit y x:线性拟合

[in]:

twoway scatter child parent|| lfit child parent

[out]:

(3)考虑以下回归方程:
childi = α +β parenti + si

childi=23.94153+0.6462905parenti+ei

据图3可知,父母身高每增加1英尺,子女身高平均将增加0.6462905英尺。

知识点:

regress y x(,noconstant):一元回归的命令

[in]:

twoway scatter child parent|| lfit child parent

[out]:

考试形式:

图 4 ln(child)&parent

lnci=3.573404+0.0094676parenti+ei

据图4可知,父母身高每增加1英尺,子女身高平均将变动0.94676%

(4)扰动项代表哪些因素

医疗条件、体质健康水平、后天锻炼、睡眠质量及时长、饮食营养水平等等。

(5)

图 5 gengap&parent_dev回归图

由图5得:

gengapi=-0.2197228-0.3537095parent_devi+εi

系数为负,,存在“回归均值现象”。

系数为负,且显著。

解释一下与均值的关系。负相关

不需要以下东西,不合适,为体现均值。

要解释!!!!!!

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