本题利用AIRFARE.RAW中的数据。在一个联立方程非观测效应模型中， 需求方程为：其中我们把航线距

利用AIRFARE.RAW中的数据。我们的兴趣在于估计模型

其中，θ_t意味着，我们容许每年的截距有所不同。

(i)用混合OLS估计上述方程，注意包含年度虚拟变量。若Δconcen=0.10，估计fare提高了多少个百分点？

(ii)的通常OLS的95%置信区间是什么？它为什么可能不太可靠？如果你有能计算充分稳健标准误的统计软件，求出β1的充分稳健的95%置信区间。与通常的置信区间相比较，并评论。

(iii)描述log(dist)的二次项出现的情况。特别是，dist取何值时，log(fare)和dit之间开始出现正向关系。[提示：首先计算log(dist)的转折点，然后取指数。]转折点出现在数据范围之外吗？

(iv)现在用随机效应法估计方程。β₁的估计值有何变化？

(v)现在用固定效应法估计方程。β₁的FE估计值是多少？它为何与RE估计值相当类似？(提示：RE估计的入是多少？)

(vi)指出由ai刻画的两个航线特征(除起降距离之外)。这些特征可能与concenit相关吗？

(vii)你相信航线更集中会提高飞机票价吗？最佳估计值是什么？

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

利用自动筛选调查当前工作表中所有姓“李”的同学的数据。 解析：本题主要考核“自动筛选”这个考点。

本题利用ATTEND.RAW中的数据。（i)在例6.3的模型中，推出（iii)假设你用（priGPA-2.59)·（atndrte-82

本题利用ATTEND.RAW中的数据。

(i)在例6.3的模型中，推出

(iii)假设你用(priGPA-2.59)·(atndrte-82)取代priGP4(atndrte-82)。你将如何解释atndrte和priGPA的系数。

本题利用MURDER.RAW中的数据。（i)利用1990年和1993年的数据， 用混合OLS估计方程（iv)做第（ii)部

本题利用MURDER.RAW中的数据。

(i)利用1990年和1993年的数据， 用混合OLS估计方程

(iv)做第(ii)部分中的同样回归，但求异方差-稳健的t统计量。结果如何？

(v)你认为的哪个1统计量更值得信赖， 是通常的!统计量还是异方差-稳健的1统计量？为什么？

本题利用WAGE1.RAW中的数据。（i)使用OLS估计方程（iv)exper取什么值时，工作经历的增加实际上会降

本题利用WAGE1.RAW中的数据。

(i)使用OLS估计方程

(iv)exper取什么值时，工作经历的增加实际上会降低预期的log(wage)。样本中有多少人具有比该取值更长的工作经历？

本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。（i)用OLS估计方程（iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。

本题利用数据集MEAO0_01.RAW中的数据。

(i)用OLS估计方程

(iv)求容许方差函数被误设的WLS标准误。它与通常的WLS标准误有很大的不同吗？

(v)为了估计支出对math 4的影响， OLS与WLS哪一个看起来更准确？

本题利用INTQRT.RAW中的数据。（iii)现在请你估计协整参数， 而不是把它设为1。再利用最后16个

本题利用INTQRT.RAW中的数据。

(iii)现在请你估计协整参数， 而不是把它设为1。再利用最后16个季度的数据求出样本外RMSE。它与第(i)部分和第(ii)部分中的结果有什么不同？

(iv)如果你想要预测的是r6而不是△r6，你的结论会有所变化吗？请解释。

本题利用HPRICE1.RAW中的数据。（i)估计模型并以通常的OLS格式报告结论。（ii)当lotsize=20000，scr

本题利用HPRICE1.RAW中的数据。

(i)估计模型

并以通常的OLS格式报告结论。

(ii)当lotsize=20000，scrft=2500和bdrms=4时，求出log(price) 的预测值。利用6.4节中的方法，在同样的解释变量值的情况下，求出price的预测值。

(iii)就解释price中的变异而言，决定你是偏好第(i)部分中的模型，还是偏好模型