计量经济学(伍德里奇第五版中文版)答案 下载本文

这就是我们想向大家展示。请注意,长期倍增常作形容词的简单回归,回归系数。

3.12(i)本股,通过定义,添加到一个。如果我们不省略的股份,然后将遭受完美的多重共线性方程。参数不会有其他条件不变的解释,因为这是不可能改变的一股,而固定的其他股份。

(二)由于每个份额的比例(可以在大多数人的时候,所有其他股份均为零),这是毫无道理一个单位增加sharep。如果sharep增加.01 - 这相当于在物业税的份额上升一个百分点,在总营收 - 控股shareI,股,和其他因素不变,则增长增加(.01)。与其他股份固定的,被排除在外的股本,shareF,必须下降.01,增加.01 sharep时。

3.13(I)的符号简单,定义SZX =这是不太z与x之间的协方差,因为我们不除以N - 1,但我们只用它来简化符号。然后,我们可以写

这显然是一个线性函数义:采取权重的Wi =(字)/ SZX。显示无偏,像往常一样,我们堵塞+ XI YI = + UI入方程式,并简化:

在这里我们使用的事实,= 0始终。现在SZX是一个函数的海子和xi每个UI的预期值是零待样品中的所有子和xi。因此,有条件的这些值,

因为E(UI)对于所有的i = 0。

(ii)从第四部分方程(i)我们有(再次有条件在样品上的字和xi),

因为同方差的假设[VAR(UI)对于所有的。鉴于SZX的定义,这就是我们想向大家展示。

(三)我们知道,VAR()现在我们可以重新安排的不平等在暗示,从样本协方差下降,并取消无处不在,N-1≥当我们乘通过,我们得到VAR( )(),这是我们要展示什么。

第4章

4.1(i)及(iii)一般而言,造成t统计量分布在H0下。同方差的CLM假定。一个重要的遗漏变量违反假设MLR.3。 CLM假定包含没有提及的样本独立变量之间的相关性,除了以排除相关的情况下。

4.2(I)H0:= 0。 H1:> 0。

(ii)本比例的影响是0.00024(50)= 0.012。要获得的百分比效果,我们将此乘以100:1.2%。因此,50点其他条件不变的ROS增加预计将增加只有1.2%的工资。实事求是地讲,这是一个非常小的影响这么大的变化,ROS。

(三)10%的临界值单尾测试,使用,是从表G.2为1.282。 t统计量ROS是.00024/.00054 .44,这是远低于临界值。因此,我们无法在10%的显着性水平拒绝H0。

(四)基于这个样本,估计的ROS系数出现异于零,不仅是因为采样变化。另一方面,包括活性氧可能不造成任何伤害,这取决于它是与其他自变量(虽然这些方程中是非常显着的,即使是与活性氧)如何相关。

4.3(一),控股profmarg固定,日志(销售)=(.321/100)[100] 0.00321(%销售)。因此,如果%销售= 10,.032,或只有约3/100个百分点。对于这样一个庞大的销售百分比增加,这似乎像一个实际影响较小。

(二)H0:= 0与H1:> 0,是人口坡日志(销售)。 t统计量是.321/.216 1.486。从表G.2获得5%的临界值,单尾测试,使用df = 32 - 3 = 29,为1.699;所以我们不能拒绝H0在5%的水平。但10%的临界值是1.311;高于此值的t统计以来,我们拒绝H0而支持H1在10%的水平。

(三)不尽然。其t统计量只有1.087,这是大大低于10%的临界值单尾测试。

4.4(一)H 0:= 0。 H1:。

(ii)其他条件相同的情况,一个更大的人口会增加对房屋的需求,这应该增加租金。整体房屋的需求是更高的平均收入较高,推高了住房的成本,包括租金价格。

(iii)该日志系数(弹出)是弹性的。正确的语句是“增加了10%的人口会增加租金.066(10)= 0.66%。”

(四)用df = 64 - 4 = 60,双尾检验1%的临界值是2.660。 T统计值约为3.29,远高于临界值。那么,在1%的水平上显着差异从零。

4.5(I)(.094),或约0.228至0.596。

(二)没有,因为值0.4以及95%CI里面。

(三)是的,因为1是远远超出95%CI。

4.6(一)使用df = N - 2 = 86,我们得到5%的临界值时,从表G.2与DF = 90。因为每个测试是双尾,临界值是1.987。 t统计量为H0:= 0是关于 - 0.89,这是远小于1.987的绝对值。因此,我们无法拒绝= 0。 t统计量为H0:= 1(0.976 - 1)/ 0.049 - 0.49,这是不太显着。 (请记住,我们拒绝H0而支持H1在这种情况下,仅当| T |> 1.987。)

(ii)我们使用的F统计量的SSR形式。我们正在测试q = 2的限制和DF在不受限制模型是86。我们SSRR = 209,448.99 SSRur的= 165,644.51。因此,

这是一种强烈的拒绝H0:从表G.3c,2和90 DF 1%的临界值是4.85。

(三)我们使用的F统计量的R平方的形式。我们正在测试q = 3的限制,并有88 - 5 = 83 DF无限制模型。 F统计量为[(0.829 - 0.820)/(1 - 0.829)(83/3)1.46。 10%的临界值(再次使用90分母DF表G.3a中)为2.15,所以我们不能拒绝H0甚至10%的水平。事实上,p值是0.23左右。

(四)如果存在异方差,假设MLR.5将被侵犯,不会有F统计量F分布的零假设下。因此,对一般的临界值F统计量进行比较,或获得的p值F分布的,不具有特别的意义。

4.7(一)虽然,没有改变对hrsemp的标准误差,系数的大小增加了一半。不见了的t统计hrsemp已约-1.47至-2.21,所以现在的系数是统计上小于零,在5%的水平。 (从表G.2 40 DF 5%的临界值是-1.684。1%的临界值-2.423,p值在0.01和0.05之间。)

(ii)倘我们从右手侧的日志(聘用)加减法和收集方面,我们有

登录(报废)= + hrsemp + [日志(销售) - 日志(受雇于)] + [日志(就业)+日志(就业)] + U = + hrsemp +日志(销售/聘请) +(+)日志(应用)+ U,

其中第二个等式的事实,日志(销售/聘请)=日志(销售) - 日志(就业)。定义给出结果。

(三)号,我们有兴趣在日志(聘用)的系数,其中有统计.2,这是非常小的。因此,我们的结论是,作为衡量企业规模的员工,不要紧,一旦我们控制了每名员工的培训和销售(以对数函数形式)。

(四)(ii)部分模型中的零假设H0:= -1。 T统计值 - .951 - (-1)] / 0.37 =(1 - 0.951)/ 0.37 .132,这是非常小的,我们不能拒绝我们是否指定一个或双面替代品。

4.8(i)我们使用物业VAR.3的附录B:VAR()=(VAR)+ 9(VAR) - 6 COV(,)。

(二)T =()/ SE(),所以我们需要的标准误差。

(三)由于= - ,我们可以写。堵到这一点的人口模型给出 Y = +()X1 + X2 + X3 + U = + X1 +(3X1 + X2)+ X3 + U。

这最后的方程是我们所估计的回归,3X1 X1 + X2,X3上的y。 X1的系数和标准错误是我们想要的。

4.9(一)用df = 706 - 4 = 702,我们使用标准的正常临界值(表G.2),这是1.96,双尾检验在5%的水平。现在,因此| teduc | = 1.89 <1.96,我们不能拒绝H0:= 0在5%的水平。此外,踏歌1.52,所以年龄也是统计上不显着,在5%的水平。

(二)我们需要计算的F统计量的R平方的形式联合的意义。但是F = [()/()(]702/2)3.96。 5%的临界值在F2,702分布可以从表G.3b获得与分母:CV = 3.00。因此,EDUC和年龄是共同显着,在5%的水平(3.96> 3.00)。事实上,p值是0.019,所以educ的年龄是共同在2%的水平上显着。

(三)不尽然。这些变量联合显着,但包括他们只改变的系数totwrk - 0.151 - .148。

(四)标准的T和F统计量,我们使用承担同方差,除了其他CLM假设。如果是在方程中的异方差性,测试不再有效。

4.10(一)我们需要计算的F统计量的整体意义的回归,其中n = 142和k = 4:F = [0.0395 /(1 - 0.0395)](137/4)1.41。 5%与4分子DF和使用分子DF 120的临界值,为2.45,这是上面的F值,因此,我们不能拒绝H0:==== 0在10%的水平。没有解释变量是单独在5%的水平上显着。最大的绝对t统计量,TDKR 1.60丹麦克朗,这是不是在5%的水平对一个双面的替代显着。

(ii)本F统计量(具有相同的自由度)[0.0330 /(1 - 0.0330)](137/4)1.17,甚至低于(i)部分中。 t统计量是没有在一个合理的水平具有重要意义。

(三)似乎非常薄弱。在这两种情况下,在5%的水平上没有显着性的t统计量(对一个双面替代),F统计量是微不足道的。另外,小于4%的回报的变化是由独立的变量说明。

4.11(i)于柱(2)和(3),profmarg系数实际上是否定的,虽然它的是t统计量只有约-1。出现,一旦公司的销售和市场价值已经被控制,利润率有没有影响CEO薪水。

(ii)我们使用列(3),它控制的最重要因素,影响工资。 t统计日志(mktval)大约是2.05,这仅仅是对一个双面的替代在5%的水平显着。 (我们可以使用标准的正常临界值,1.96元。)所以日志(mktval)的是统计学上显著。因为系数是一个弹性,在其他条件不变的情况下增加10%,市场价值预计将增加1%的工资。这不是一个很大的效果,但它是不可忽略的,或者。

(三)这些变量是个别显著低的显着性水平,与tceoten 3.11和-2.79 tcomten的。其他因素