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(财务知识)计量经济学计算机作业

数量经济学付欢计量经济学计算机作业

C13.11

(i)于其他自变量不变的情况下：

根据：log(X1)-log(X0)≈(X1-X0)/X0=△X/X0

?math4it=?1?log(rexppit)=(?1/100)*[100*?log(rexppit)]?(?1/100)*(%?rexppit).因此if%?rexppit=10,then?math4it=(?1/100)*(10)=?1/10。

所以，平均每个学生的真实支出提高10%，则math4it约改变?1/10个百分点。

(ii)用壹阶差分估计第壹部分中的模型(包括1994-1998年度虚拟变量)

?math4=5.95+.52y94+6.81y95?5.23y96?8.49y97+8.97y98

(0.52)(0.73)(0.78)(0.73)(0.72)(0.72)

?3.45?log(rexpp)+0.635?log(enroll)+0.025?lunch

(2.76)(1.029)(0.055)

当rexpp增加10%，math4降低0.35%(3.45/10?0.35)

(iii)于模型中添加支出变量的壹阶滞后,且利用壹阶差分估计得

?math4=6.16+5.70y95?6.80y96?8.99y97+8.45y98

(0.55)(0.77)(0.79)(0.74)(0.74)

?1.41?log(rexpp)+11.04?log(rexpp-1)+2.14?log(enroll)

(3.04)(2.79)(1.18)

+0.073?lunch

(0.061)

n=2,750,R2=0.238.

回归图如下

由回归图所示：即期支出变量的系数为-1.41，t统计量为-0.46，统计上不显著

滞后支出变量的系数为11.04，t统计量为3.96，统计上显著

(iv)

比较：的异方差稳健标准误为4.28，从而降低了?log(rexpp)的统计显著性

的异方差稳健标准误为4.38，其t统计量降低为2.52。于1%的显著性水平双侧检验下?log(rexpp-1)仍然是统计显著的。(t统计量大于1.96)

(v)

异方差序列关联稳健标准误为4.94，?log(rexpp)的t统计量降低了。

的标准误为5.13,?log(rexpp-1)的t统计量为2.15.双侧检验的p值为0.032

(vi)使用1995,1996,1997,1998年进行混合的OLS可得?0.423

这表明差分误差有很强的负序列关联

(vii)基于充分稳健的联合检验，如下图

所以模型中没有必要包含学生注册的人数和午餐项目变量

C14.10

(i)根据回归可知利用混合OLS估计的β1=0.36,

当Δconcen=0.10，则Δlfare=0.36*0.10=0.036.airfare增加3.6%、

(ii)β1的95%的置信区间为[0.309,0.419]只有当复合误差序列无关，得出的标准误才是有效的,所以有点不太可能，充分稳健下的95%的置信区间为[0.245,0.475],条件为允许存于序列关联和异方差,所以充分稳健下的置信区间比壹般的置信区间要大。忽略序列关联会导致参数估计产生不确定性.

(iii).斜率变为正斜率的log(fare)的值为0.902/[2*0.103]≈4.38。dist的值为exp(4.38)=80.。该值表示的是fare对dist的正弹性系数。

(iv)β1的RE估计值为0.209，表示fare和concern之间正关联。因为t=7.88估计值统计上显著

(v)FE估计值为0.169，RE的λ估计值为0.9.我们能够预计RE估计值和FE估计值非常相似。

(vi)于壹个航班线上的俩个机场附近的城市影响航行的因素为人口，教育水平，雇主类型等。高速路及铁路的便利情况及周围的地理环境，能够考虑为固定不变的。这些因素和concern关联。

(vii)考虑到无法观测效应，我们能够使用固定效应模型得出估计值为正，且统计上显著。用FE估计得到的估计值为0.169concern和时间常量正关联

C15.8

(i)

OLS估计方程:n=9,275,R2=0.180

Pira=?0.198+0.054p401k+0.0087inc?0.000023inc2?0.0016age+0.00012age2

(0.069)(0.010)(0.0005)(0.000004)(0.0033)(0.00004)

p401k的系数表示保持收入和年龄不变的情况下，参加401(K)计划和拥有壹个个人退休金账户的比没有参加401(K)计划和拥有壹个个人退休金账户的概率多0.054。

(ii)于上题的回归方程中，保持收入和年龄不变下，于给定的收入和年龄等级中，该方