考虑一个雇员水平的模型(iv)讨论第(iii)部分对于利用企业层次的平均数据进行WLS估计的意义，其

利用WAGEPAN.RAW中的数据。

(i)考虑非观测效应模型

(ii)用FD估计第(i)部分中的方程，并检验不同时期的教育回报没有变化的原假设。

(iii)利用一个足够稳健的检验，也就是容许FD误差Δuir中存在任何形式的异方差和序列相关的检验，检验第(ii)部分中的假设。你的结论有变化吗？

(iv)现在，容许是否加入工会的差别(与受教育水平一起)在不同时期有所变化，用FD估计这个方程。1980年加入工会与不加入工会的估计工资差别是多少？1987年呢？这个差别在统计上显著吗？

(v)检验工会关系差别在不同时期没有发生变化的原假设，并根据你对第(iv)部分的回答讨论你的结论。

(i)对于如下简单回归模型：

(ii)现在检验模型。利用同样88个住房数据估计这个模型的R²是0.829。

(iv)如果price的方差随着assess，sqrft，lotsize或bdrms而变化，你对第(iii)部分的F检验有什么看法？

本题利用WAGEPAN.RAW中的数据。

(i)考虑非观测效应模型

(iv)现在，容许是否加入工会的差别(与受教育水平一起)在不同时期有所变化，用FD估计这个方程。1980年加入工会与不加入工会的估计工资差别是多少？1987年呢？这个差别在统计上显著吗？

(v)检验工会关系差别在不同时期没有发生变化的虚拟假设，并根据你对第(iv)部分的回答讨论你的结论。

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？

本题利用数据集401KSUBS.RAW。

(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。

(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后，求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗？

假设yt服从下列模型：

(iii)为什么说含有z的一阶滞后和AR(1)序列相关的模型是如下模型的一个特殊情形？

(iv)利用含有AR(1)序列相关的模型进行预报，第(iii)部分有何含义？

利用INTDEE.RAW中的数据，考虑教材(10.15)中估计的模型。

(i)求出这个样本时期内inf和def之间的相关系数，并加以评论。

(ii)在方程中加入inf和def的一期滞后，并以常用格式报告结果。

(iii)将通货膨胀效应的估计LRP与教材(10.15)中相对应的LRP进行比较。二者有很大差别吗？

(iv)模型中这两个滞后在5%的水平上是联合显著的吗？

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？

个h是负的？

(ii)在式(12.48)中增加return_t-1²然后再计算拟合值ht存在负的ht吗？

(iii)利用第(ii)部分得到的ht用加权最小二乘法(像在8.4节中那样)估计式(12.47)。将民的估计值与方程(11.16)中的对应结果进行比较。

(iv)现在用WLS估计方程(12.47)，并用式(12.51)中估计的ARCH模型求出ht。这时， 你的结果与(iii)中的结果是否相同？

是一个表示拥有个人计算机的二值变量)：

(i)为什么PC可能与u相关？

(ii)解释为什么PC可能与父母的年收入相关。这是否意味着父母的收入作为PC的IV还不错？为什么？

(iii)假设四年前学校为大约一半的学生提供了购买计算机的资助，而获得资助的学生是随机挑选的。仔细解释你如何利用这一信息为PC构造一个工具变量。