計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)算機(jī)作業(yè)

1、PAGE 捌 數(shù)量隘經(jīng)濟(jì)學(xué) 罷 把付歡 捌 計(jì)扳量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)算機(jī)絆作業(yè) 擺 C13.11靶(i)扳 挨在其他邦自變量皚不變的情況下壩：矮根據(jù)：癌log(X板1礙)-log(X靶0瓣)藹柏(傲X巴1 百-盎 X爸0敖)鞍/哎瓣X佰0盎=扮哀X/唉 X懊0癌 板 襖math4it安 = 拌1捌log(rex昂ppit) =半 (藹1/100)*耙 100*拌log(rex班ppit) 鞍 (伴1/100)*扮( %版rexppit癌). 半因此板if %扒rexppit柏 = 10, 八then 拔math4it凹 = (挨1/100)*傲(1八0) = 唉1/10邦。班所以，平均每個(gè)搬學(xué)生的真實(shí)支

2、出癌提高半10%盎，則按math4it澳約改變安1/10藹個(gè)百分點(diǎn)。 耙(ii) 般用一階差分估計(jì)頒第一部分絆中的搬模型把（包括百1994-19版98昂年度虛擬變量）耙math4 =埃 5.95 +捌 奧百.52 y94半 + 搬叭6.81 y9唉5 佰 埃阿5.23 y9捌6 辦 敖襖8.49 y9阿7 + 俺搬8.97 y9骯8拔伴胺 (0.耙52) 捌絆(0.73)案阿 (0.鞍78) 伴板(0.73)藹唉 (0.72)稗 愛(ài)把(0.72)拜唉扳 3.45 擺log (re哀xpp) + 唉伴0.635 頒log (en胺roll) 皚 + 扳皚0.025 壩lunch唉百芭 (敗2.7

3、6) 澳 笆 拌 礙挨 (1.02艾9)阿安 搬 扒 襖 (0.05扮5)柏當(dāng)按rexpp敗增加盎10%半，霸math4昂降低哀0.35敖%(拌3.45/10氨 澳 0.35岸)捌(iii)扮在模型中添加支矮出變量的一階滯懊后般,挨并利用一階差分翱估計(jì)背得愛(ài)math4 =把 胺班6.16 + 背 氨襖5.70 y9笆5 霸 6.80 案y96 鞍 捌八8.99 y9稗7 + 岸襖8.45 y9霸8靶搬盎 昂 (0.靶55)捌吧 礙 盎 (0.77)扮暗(0.79) 扮 版般(0.74)唉搬 (襖0.74)百挨 1.41 敖log (re班xpp) + 案敖11.04 矮log (re靶xpp-

4、1) 扳 +矮半2.14 挨log (en把roll) 鞍 襖翱哎 氨(3.04)挨 搬爸 昂 氨 版(2.79)阿吧 稗 壩 搬 昂 挨 爸 懊 皚 隘(1.18)半氨拔+ 埃罷0.073 俺lunch扮哀拔扒(0.061)伴埃n = 2,7奧50, R絆2 耙= 0.238頒.回歸圖如下把由回歸圖所示：暗即期支出變量的瓣系數(shù)為八-1.41扳，辦t背統(tǒng)計(jì)量為啊-0.46胺，統(tǒng)計(jì)上不顯著頒 背 骯滯后支出變量的罷系數(shù)為案11.04靶，按t八統(tǒng)計(jì)量為芭3.96胺，統(tǒng)計(jì)上顯著(iv) 奧比較：氨的異方差穩(wěn)健標(biāo)礙準(zhǔn)誤為版4.28癌，從而降低了芭log(rex壩pp)稗的統(tǒng)計(jì)顯著性鞍 跋的異方差穩(wěn)健標(biāo)

5、扒準(zhǔn)誤為盎4.38半，扒其瓣t辦統(tǒng)計(jì)量降低為稗2.52佰。在柏1%敖的顯著性水平雙澳側(cè)檢驗(yàn)下翱log (re哎xp伴p-1)藹 稗仍然是統(tǒng)計(jì)顯著暗的凹。跋(t阿統(tǒng)計(jì)量大于藹1.96)(v) 耙異方差序列相關(guān)班穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤為藹4.94拌，搬 胺log(rex暗pp)巴的邦t昂統(tǒng)計(jì)量降低了。板的標(biāo)準(zhǔn)誤為胺5.13, 按log(rex爸pp-1) 藹的敗t鞍統(tǒng)計(jì)量為瓣2.15.埃雙側(cè)檢驗(yàn)的俺p班值為癌0.032八(vi)半使用板1995,19氨96,1997翱,1998隘年進(jìn)行混合的吧OLS 板可得埃 礙0耙.423熬這表明差分誤差岸有很強(qiáng)的負(fù)序列扳相關(guān)艾(vii) 癌基于充分穩(wěn)健的般聯(lián)合檢驗(yàn)，如下笆

6、圖白 跋所以模型中沒(méi)有擺必要包含學(xué)生注壩冊(cè)的人數(shù)和午餐暗項(xiàng)目變量C14.10 氨(i)鞍 根據(jù)回歸可知胺利用混合背OLS瓣估計(jì)的疤瓣1=0.36,拜當(dāng)襖concen岸=0.10礙，則敗lfare=跋0.3佰6百*0.10=0骯.03傲6安. airfa傲re凹增加芭3.伴6盎%班、 愛(ài)(ii)艾 罷懊1邦的哎95%笆的置信區(qū)間為懊0.309,班0.419 奧 案只有當(dāng)復(fù)合誤差胺序列無(wú)關(guān)，得出阿的標(biāo)準(zhǔn)誤才是有搬效的伴,鞍所以有點(diǎn)不太可艾能，充分穩(wěn)健下罷的阿95%皚的置信區(qū)間為隘0.245,跋0.4骯75,癌條件為允許存在巴序列相關(guān)和異方扮差安,阿所以充分穩(wěn)健下皚的置信區(qū)間比一巴般的置信區(qū)間要岸大

7、。忽略序列相安關(guān)會(huì)導(dǎo)致參數(shù)估叭計(jì)產(chǎn)生不確定性巴.頒(iii)瓣 .氨斜率變?yōu)檎甭拾说陌雔og(far扒e)唉的值為阿0.902/皚2*0.103拔壩八4.38百。皚dist 藹的值為般exp(4.3澳8)俺=扮80.俺。該值表示的是俺fare瓣對(duì)絆dist斑的正彈性系數(shù)。懊 拔(iv)阿 辦拌1佰的挨RE骯估計(jì)值為佰0.209傲，表示愛(ài)fare懊與矮concern伴之間正相關(guān)。因愛(ài)為叭t=7.88罷估計(jì)值統(tǒng)計(jì)上顯拜著拔(v) 捌FE哀估計(jì)值為挨0.169拔，拌 安RE霸的跋傲估計(jì)版值捌為扮0.9.扮我們可以預(yù)計(jì)哀RE昂估計(jì)值與隘FE澳估計(jì)值非常相似拔。熬捌(vi)藹在一個(gè)航班線(xiàn)上藹的兩個(gè)機(jī)場(chǎng)

8、附近敖的城市影響航行笆的因素為人口，昂教育水平，雇主斑類(lèi)型等。高速路骯及鐵路的便利情瓣況及周?chē)牡乩戆汁h(huán)境，可以考慮百為固定不變的。笆這些因素和唉concern襖相關(guān)。般(vii) 鞍考慮到無(wú)法觀測(cè)笆效應(yīng)，我們可以般使用固定效應(yīng)模百型得出估計(jì)值為挨正，且統(tǒng)計(jì)上顯白著。用把FE稗估計(jì)得到的估計(jì)白值為笆0.169 c佰oncern拜與時(shí)間常量正相絆關(guān)C15.8(i)擺OLS挨估計(jì)方程叭:耙 n = 9,翱275, R懊2霸 = 啊0佰.180笆跋P辦ira藹=傲0扳.198 + 背0扒.054 翱p401k +斑 班0斑.0087 i疤nc 案 班0半.000023頒 inc隘2捌 案 笆0辦.0

9、016 a巴ge + 皚0稗.00012 襖age叭2罷背罷(佰0疤.069)癌 扳跋(霸0癌.010)柏瓣 扮 凹(盎0熬.0005)奧吧 佰(挨0爸.000004拌)藹按 埃(伴0版.0033)頒擺(爸0柏.00004)霸p401k哎的系數(shù)拜 唉表示保持收入和芭年齡不變的情況巴下，參加絆401霸（佰K矮）計(jì)劃版與懊擁有一個(gè)個(gè)人退哎休金賬戶(hù)的拜比沒(méi)有參加阿401絆（盎K佰）計(jì)劃與擁有一把個(gè)個(gè)人退休金賬扳戶(hù)的奧概率多邦0.054艾。皚(ii) 芭在上題的回歸方稗程中，保持收入罷和年齡不變下，霸在給定的收入和愛(ài)年齡等級(jí)中，該版方程并不能解釋熬不同的人有不同啊的儲(chǔ)蓄計(jì)劃。而耙是解釋了儲(chǔ)蓄的搬人會(huì)參

10、加白401骯（唉k笆）計(jì)劃和（按IRA矮）計(jì)劃拔. 案在保持其他條件熬不變的情況下，拜如果無(wú)法控制個(gè)阿人的儲(chǔ)蓄計(jì)劃，艾用普通的埃OLS靶估計(jì)無(wú)法得到我搬們想要的結(jié)果暗(iii)瓣 愛(ài)欲使捌e401k隘成為襖p401k哎的有效扳IV,敗應(yīng)該滿(mǎn)足兩個(gè)條胺件凹: e401k爸對(duì)靶p401k耙有偏效應(yīng)和骯e401k0扒與芭u霸無(wú)法觀測(cè)的儲(chǔ)蓄氨計(jì)劃不相關(guān)昂. 靶如果雇主會(huì)提供跋401俺（把k盎）退休計(jì)劃的，哀工人會(huì)儲(chǔ)蓄。則扮u瓣與氨e401愛(ài)（拔k芭）相關(guān)。昂(iv)案 p401(k澳)頒的約簡(jiǎn)型方程扮扒P板401k翱=傲0胺.059藹 + 傲0頒.689 e4艾01k + 敖礙 柏0安.0011 i礙

11、nc 白 埃0安.000001澳8 inc白2擺 澳 敖0鞍 .0047 敖age + 矮斑0案.000052瓣 age白2板昂邦(擺0叭.046)隘 吧扳(癌0拔.008)啊 稗辦(按0熬.0003)斑笆(般0霸.000002半7)艾岸(癌0藹.0022)盎板(拌0翱.000026拌)扮艾n = 9,2按75, R版2疤 = .596擺e401k懊的系數(shù)表示，在哀保持收入與年齡瓣不變的情況下，按有資格參與一項(xiàng)叭401跋（版k澳）計(jì)劃的人參加芭401捌（柏k版）的計(jì)劃會(huì)多按0.69埃，明顯的是，熬e401k敖符合成為按p401k案工具變量的兩個(gè)矮要求之一。艾(v)靶用敖e401k擺作為版p40

12、1k唉的工具變量來(lái)估安計(jì)搬斑P把ira把=扳0襖.207 + 頒0挨.021 p4百01k +挨0藹 .0090 俺inc 昂 絆0襖.000024靶 inc背2唉 罷 耙0白.0011 a襖ge + 唉0靶.00011 襖age稗2敗敗昂 啊(般0半.065)邦傲 芭(爸0盎.013)暗 奧瓣(按0拜.0005)唉傲(癌0捌.000004芭)扮拜(背0笆.0032)奧哎(爸0傲.00004)辦岸n = 9,2拔75, R岸2 邦= 斑0辦.180阿IV爸估計(jì)出來(lái)的笆p401k拔0.021癌低于柏OLS啊估計(jì)值敖0.054藹的一半。相應(yīng)的胺t敖統(tǒng)計(jì)量值為襖1.56.捌約簡(jiǎn)型中靶 胺 霸就是給定

13、無(wú)法觀壩測(cè)的儲(chǔ)蓄計(jì)劃下啊的估計(jì)值。但是拜我們?nèi)匀粺o(wú)法估頒計(jì)參加哀401壩（靶K捌）計(jì)劃與擁有個(gè)霸人退休金賬戶(hù)之靶間的替換關(guān)系。C17.11叭參加勞動(dòng)的婦女扒的比率為矮3286/56矮34(白總數(shù)叭)=0.583艾.佰只利用工作女性稗的數(shù)據(jù)用稗OLS昂估計(jì)工資方程案:凹瓣log(wag耙e)伴= 半0唉.649 + 叭0.099 e暗duc + 0暗.020 ex安per 艾 柏0奧.00035 巴exper胺2艾 挨0凹.030 bl氨ack +半 安0疤.014 熬h挨ispanic搬扳柏 扳(埃0俺.060)暗 背懊(暗0半.004)板 板壩(愛(ài)0熬.003)愛(ài) 捌澳(邦0.哀00008)

14、八拔把(艾0骯.034)斑愛(ài) 叭(版0唉.036)隘百n = 3,2哎86, R艾2 氨= 澳0奧.205傲平均來(lái)說(shuō)與非黑唉種人及非西班牙敗人群組相比，黑胺種多賺稗3%柏，西班牙人多賺昂1.3%,稗聯(lián)合搬F按檢驗(yàn)的唉p礙值為般0.63.半所以當(dāng)控制教育矮及經(jīng)驗(yàn)水平下，扳不同種族之間工暗資差別不明顯。叭(iii) n暗wifeinc傲的系數(shù)為阿-0.0091伴，岸t奧統(tǒng)計(jì)量為背-13.47佰，埃kidlt6 翱的系數(shù)為背-0.5罷且癌 t盎統(tǒng)計(jì)量為按 八11.05霸我們期待這兩個(gè)擺系數(shù)為負(fù)。如果佰一個(gè)女人的丈夫伴賺更多的，昂她不太可能工作岸。有一個(gè)年輕的疤孩子在家庭中也拌降低了概率的女吧人。懊每

15、個(gè)變量是非常搬顯著。伴(iv) 搬我們需要至少一阿個(gè)影響參加勞動(dòng)矮的變量，這個(gè)變扮量并不會(huì)直接影跋響工資的多少。愛(ài)所以翱,傲我們必須假定盎,擺控制教育、經(jīng)驗(yàn)拌和種族差異變量稗下挨,氨其他收入和有一澳個(gè)孩子的情況并拔不不影響工資。百如果雇主歧視有傲小孩或是丈夫有懊工作的婦女。這皚些假定就不會(huì)成埃立。此外班,巴如果有一個(gè)孩子柏會(huì)降低勞動(dòng)力岸,鞍也就是說(shuō)她必須把花時(shí)間去照顧生盎病的孩子。這樣班，我們就不能從熬工資方程中遺漏罷掉笆kidlt6哎。背 叭(v) 般每個(gè)觀測(cè)的逆米昂爾斯比為絆1.77瓣，相應(yīng)的雙側(cè)捌p爸值為擺0.77.芭在扒3286背個(gè)觀測(cè)中，它并懊不是特別小的，礙的檢驗(yàn)背并沒(méi)有提供有力鞍

16、的證據(jù)對(duì)零假設(shè)白沒(méi)有選擇偏差。澳(vi)傲把按逆米爾斯比加到安工資方程中去，挨斜率系數(shù)并沒(méi)有拔改變多少。例如百,educat澳ion矮的系數(shù)從疤0.099奧變動(dòng)到俺0.103傲，同樣在癌OLS背估計(jì)下的八95%巴的置信區(qū)間內(nèi)熬0.092,把0.106澳。半exper 翱的系數(shù)變化很小埃，半black耙和胺Hispani辦c案的系數(shù)變化很大班，但是這些估計(jì)般值在統(tǒng)計(jì)上并不案顯著。耙最重要的變化是白在傲俺截距估計(jì)從熬拔649,539凹百：從敗0.649哀變化到靶0.539.伴在本例中，截距頒為半log(wag瓣e)藹的非黑人非西班敖牙裔婦女且沒(méi)有頒受過(guò)教育和工作埃經(jīng)驗(yàn)的估計(jì)值。挨在全樣本下并沒(méi)哎有

17、一個(gè)婦女是這藹種情況的。因?yàn)榘ば甭氏禂?shù)會(huì)發(fā)生巴改變傲,辦我們不能說(shuō)笆,氨 Heckma案n靶估計(jì)意味著與沒(méi)皚有修正的估計(jì)相昂比，工資水平會(huì)哎更低。矮C18.5扮 半 岸(i) 稗估計(jì)的方程如下吧：敖hy6礙t愛(ài)拔=辦0頒.078跋般+1.027 阿hy3t百艾1跋芭1.021 骯hy3t皚白0擺.085 爸hy3襖t唉奧1熬0罷.104 啊hy3艾t芭昂2礙熬骯八(霸0扮.028)半壩昂(0.016)柏瓣伴(0.038)百捌靶(頒0跋.037)盎拌礙(藹0叭.037)巴吧n = 121捌, R爸2 瓣= 0.982叭, 傲 = 敗0凹 .123.爸使用襖t白檢驗(yàn)奧 皚原假設(shè)艾H絆0矮:愛(ài) 霸 = 1般的叭t傲統(tǒng)計(jì)量為拜 (1.027盎 1)/邦0頒.016 壩 1.69. 瓣 哎在拌5%半的顯著性水平下笆的骯使用斑雙側(cè)檢驗(yàn)中，我安們不能拒絕版H背0百:按 癌 = 1翱，但在稗10%按的水平上我們會(huì)辦拒絕原假設(shè)瓣