假设我们想估计若干个变量对年储蓄的影响，并且我们拥有1990年1月31日和1992年1月31日所收集的

利用SLEEP 75.RAW中的数据(也可参见习题3.3) ， 我们得到如下估计方程

变量sleep是每周晚上睡眠的总分钟数， ton work是每周花在工作上的总分钟数， educ和age则以年为单位，而male是一个性别虚拟变量。

(i)所有其他因素不变，有没有男性比女性睡眠更多的证据？这个证据有多强？

(ii)工作与睡眠之问有统计显著的取舍关系吗？所估计的取舍关系是什么样的？

(iii)为了检验年龄在其他因素不变的情况下对睡眠没有影响这个虚拟假设，你还需要另外做什么回归？

A.31日触发、28日触发、31日触发、30日触发

B.31日触发、28日触发、28日触发、不触发

C.31日触发、28日触发、28日触发、28日触发

D.31日触发、28日触发、31日触发、不触发

利用401KSUBS.RAW中的数据。我们感兴趣的方程是一个线性概率模型

这里的目标是要检验参与一项401(k)计划与拥有一个个人退休金账户(IRA)是否有替换关系。因此，我们想估计β₁。

(i)用OLS估计方程，并讨论p401k的估计影响。

(ii)为了估计这两种不同类型的退休储蓄计划在其他条件不变情况下的替换关系，使用普通最小二乘法可能存在什么问题？

(iii)变量e401k是一个二值变量，并在一个工人有资格参与一项401(k)计划时取值1。解释欲使e401k成为p401k的一个有效Ⅳ所需要的条件。这些假定看起来合理吗？

(iv)估计p401k的约简型方程，并验证e401k与p401k具有显著的偏相关。因为约简型也是一个线性概率模型，所以使用一个异方差-稳健的标准误。

(v)现在，用Ⅳ估计结构方程，并将β1的估计值与OLS估计值相比较。你同样应该到异方差-稳健的标准误。

(vi)利用一个异方差-稳健的检验，检验如下虚拟假设：p401k实际上是外生的。

A.当年1月1日至12月31日实际缴纳的个人所得税

B.当年1月1日至12月31日实际申报的个人所得税

C.当年1月1日至次年1月31日实际缴纳的个人所得税

D.上年12月1日至当年12月31日实际缴纳的个人所得税

假设“真实”模型是：

而我们增加了一个“无关”变量X₃到模型中去(“无关”是指变量X₃的真实系数β₃为零)，并估计了

a.模型(2)的R²和调整R²会不会比模型(1)的大？

b.从模型(2)得到的β₁和B₂的估计值是无偏的吗？

c.“无关”变量X₃的引入对出的方差有影响吗？

A.2034年1月1日—2034年12月31日

B.2035年1月1日—2035年12月31日

C.2044年1月1日—2044年12月31日

D.2045年1月1日—2045年12月31日

假设你估计消费函数和储蓄函数：

其中Y=消费，Z=储蓄，x=收入，并且x=Y+Z，即收入等于消费加储蓄。

a.α₂和β₂存在什么关系(如果有的话)？给出你的计算。

b.两个模型的残差平方和RSS是否一样？作出解释。

c.你能比较两模型的R²吗？为什么？

A.1986年10月31日

B.1993年10月31日

C.1993年1月1日

D.1994年1月1日

A.1994年4月15日

B.1995年1月1日

C.1994年12月31日

D.1995年4月15日

在习题3.4中，我们估计了方程

其中的标准误是我们现在才同估计值一并给出的。

(i)相对于一个双侧对立假设，是educ还是age在5%的水平上是个别显著的？给出你的计算。

(ii)从方程中去掉educ和age，则得到

在5%的显著性水平上，educ和age在原方程中是联合显著的吗？说明你所给答案的理由。

(iii)在模型中包括educ和age，是否显著影响所估计的睡眠和工作之间的替换关系？

(iv)假设睡眠方程含有异方差性。这对第(i)和(ii)部分计算的检验意味着什么？