题目内容
（请给出正确答案）
只用一个解释变量，求组间估计量的方程为
其中上横线表示不同时期的平均。由于我们已经在这个方程中包含了一个截距， 所以我们可以假定E(ai)=0。假设
对所有时期都成立(因为在横截面中随机抽样，所以对所有的;也都成立)。
(iii)如果不同时期的解释变量不是很相关，对于时期数越多，组间估计量之间的不一致性越小的观点，第(ii)部分有何结论？
(iii)由(ii)可知，xit是两两不相关的，大小是不一致的，且随着T线性增长。符号依赖于xit与ai的协方差。
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利用WAGEPAN中数据。
(i)利用混合最小二乘法(pooledOLS)估计一个log(ag为被解释变量的方程。以educ，black，exper，married，union以及一系列时间虚拟变量(以1980年为基年)为可解释变量，解释及讨论变量married和union的系数。
(ii)解释为什么通常(i)中标准误总是偏小。算出关于married和union两个变量对自相关和异方差一稳健的标准误。
(iii)现在对变量lwage，exper，married和union进行一阶差分。(不随时间改变的变量educ，black和hisp被排除在这个估计之外，exper也是，因为它总是随着年份增加。)注意排除首年即1980年的一阶差分，因为不存在更早的年份。
(iv)就
作回归分析，确保包括一个常数项和一个从1982年到1987年的时间虚拟变量。算出Δmarried和Δunion的系数和标准误。
(v)对比婚姻状况和工会保费的估计水平及其一阶差分估计，并作相应评论。
(i)用混合OLS估计一个以学期GPA(trmgpa)为因变量的模型。解释变量是sprng，sat，hsperc，feale，black，white，frestsem，tothrs，crsgpa和season。试解释season的系数。它统计显著吗？
(ii)在仅参与秋季运动项目的运动员中，大多数是足球运动员。假定足球运动员的能力水平和其他运动员的能力水平有系统差异。如果SAT分数和中学成绩百分位数不能很好地反映一个人的能力水平，那么混合OLS估计量将是有偏误的。试解释。
(iii)现在，取两个学期数据的差分，问哪些变量将随之消失？现在检验赛季效应。
(iv)你能想象一个或多个有潜在重要性而又不随时间而变化的变量，在此分析中被我们忽略了吗？
设X1，X2，…，Xn为总体X的一个样本，X的概率密度为
求未知参数θ和μ的最大似然估计量
变化规律是;当单位时间收入T大于支出S时(见7.1节(9)式)E增加,T小于S时E减少,E的变化串与T-s成正比。
(1)建立关于E(t)的方程,求x(t),E(t)的平衡点并讨论其稳定性。
(2)将所得结果与7.1节的效益榄型和捕捞过度模型进行比较。
设X1，X2，…，Xn为总体的一个样本，x1，x2，…，xn为一组相应的样本观察值，求下述各总体的密度函数或分布律中的未知参数的矩估计量和估计值以及最大似然估计量．
对这段文字理解不正确的一项是()。
A.女性在情感上的敏锐与其大脑的独特结构有关
B.在处理复杂问题上，女性比男性有着天然的优势
C.男性和女性在大脑的结构和功能上存在诸多差异
D.人大脑的两个半球担负不同功能，但可以相互传输信息
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？)
对联立方程计量经济学模型估计方法的比较，下列说法正确的是()。
A．OLS方法的参数估计量在大样本下是渐进无偏估计
B．OLS方法是非一致性估计，利用了模型系统全部先决变量的数据信息
C．IV方法未利用任何单方程外的信息
D．按渐近无偏性比较优劣时，OLS方法最差
利用MEAP00 O1中的数据回答本题。
(i)使用OLS估计模型
并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性水平上，每个解释变量都是统计显著的吗？
(ii)求出第(i) 部分中回归的拟合值。拟合值的取值范围是多少？它与math4的实际数据取值范围相比如何？
(iii)求出第(i)部分中回归的残差。哪类学校具有最大的(正)残差？对这个残差给予解释。
(iv)在方程中增加所有解释变量的平方项，检验它们的联合显著性。你会把它们放到模型中吗？
(v)回到第(i)部分中的模型，将因变量和每个解释变量都除以各自的样本标准差，并重新进行回归。(除非你还将每个变量分别减去了各自的均值，否则还应该包括一个截距项。)以标准差为单位，哪个解释变量对数学考试通过率具有最大的影响？
本题利用JTRAIN.RAW来判断工作培训资助对每位雇员的平均培训小时数的影响。三年的基本模型为
(i)利用一阶差分估计这个方程。估计中使用了多少个企业？如果每个企业都有这三个时期所有变量的数据(特别是hrsemp的数据) ， 那么， 总共将使用多少观测？
(ii)解释grant的系数并评论其显著性。
(iii)grant，是不显著的， 这让你感到意外吗？请加以解释。
(iv)平均而言，越大的企业对其员工的培训是越多还是越少呢？在培训上的差异有多大呢？
