计量经济学作业1

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1、计量经济学作业1学号2012111002姓名马骏学院经济与管理学院专业区域经济学2.3令kids表示一名妇女生过的孩子数目，educ表示该妇女接受过教育的年数。生育率对受教育年数的简单回归模型为kids=β0+β1educ+µ，其中，µ是无法观测到的误差。（1）µ中包含什么样的因素？它们可能与受教育程度相关吗？（2）简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。解：（1）µ中可能包含的因素有：妇女的收入水平，医疗卫生条件的水平，国家的政策因素等等。其中妇女的收入水平和妇女接受过的教育年数会有正相关性，妇女接受的医疗卫生条件的水平也可

2、能与妇女接受的教育年数有正相关性，国家的政策与妇女受过的教育水平是无关的。当然,如果妇女受教育的年数越多,也许能更好地理解和支持国家政策,所以可能会有一定的正相关。（2）如果能够保证其他条件不变这个前提，那么简单回归分析可以揭示教育对生育率的影响。但是通过对（1）的回答，我们会发现很难保证µ中的因素与educ没有相关性。2.4假设你对估计花在SAT备考课程上的小时数(hours)对SAT总分(sat)的影响感兴趣。总体是某一年内所有计划上大学的中学高年级学生。（1）假设你有权进行一项控制实验。请说明为了估计hours对sat的引致效应，你将如何构建实验

3、。（2）考虑一个更加实际的情形，即由学生选择在备考课程上花多少时间，而你只能随机地从总体中抽出sat和hours的样本。将总体模型写作如下形式：sat=β+βhours+µ01其中，与通常带截距得模型一样，我们可以假设E(µ)=0。列举出至少两个µ中包含的因素。这些因素与hours可能呈正相关还是负相关？（3）在（2）的方程中，如果备考课程有效，那么β的符号应该是什么？1（4）在（2）的方程中，β该如何解释？0解：（1）将SAT备考课程的时间随机分配，并且保证备考课程的时间有较好的变异性。（2）µ中包含的因素可能会有：学生本身的学习能力，学生身体的状况

4、，教师上课的表现。学生自身的学习能力是长期形成的，应该与备考时间无关。如果备考课程的时间太长，强度又比较大，学生的身体状况也许会与hours负相关。当hours很小时，这二者也许无关。教师的水平与hours也许会有负相关，如同学生的身体状况一样，教师如果上课时间太长，也许在课堂上的表现会变差。（3）如果备考课程有效，那么β1会取正号。（4）在sat=β0+β1hours+µ中，β0表示不参加SAT备考课程，某一年内所有计划上大学的中学高年级学生“裸考”的SAT平均成绩。C2.5在化工产业的企业总体中,令rd表示年研发支出，sales表示年销售额（都以百

5、万美元计）。（1）写一个模型（不是估计方程），其中rd和sales之间的弹性为常数。哪一个参数代表弹性？（2）再用RDCHEM.RAW中的数据估计模型。用通常的形式写出估计方程。rd关于sales的弹性估计值是多少？用文字解释这个弹性的含义。解：（1）log(rd)=β0+β1log(sales)+µ其中，β1代表研发支出(rd)和年销售额(sales)之间的弹性。（2）估计方程：logˆ(rd)=−4.105+1.076log(sales)2样本容量：32，R=0.91rd关于sales的弹性估计值为1.076，表示年销售额每增加1%，年研发支出将增

6、加1.076%。EstimationCommand:=========================Sample:132LSLOG(RD)CLOG(SALES)Includedobservations:32EstimationEquation:VariableCoefficient=========================C-4.104722LOG(RD)=C(1)+C(2)*LOG(SALES)LOG(SALES)1.075731SubstitutedCoefficients:R-squared0.909835===============

7、==========LOG(RD)=-4.10472213795+1.07573050636*LOG(SALES)C2.6例2.12中曾使用了MEAP93.RAW中的数据。现在，我们想用这个文件中的数据来说明数学通过率(math10)与每个学生的平均支出(expend)之间的关系。（1）就多花一美元对通过率的影响而言，你认为具有恒定不变的影响合适呢，还是这种影响越来越小更合适？请加以解释。（2）在总体模型math10=β+βlog(expend)+µ01β中，证明1表示expend提高10%导致math10改变的百分数。10（3）利用MEAP93.RA

8、W中的数据，估计（2）中的模型。按照通常的方式报告2估计方程，包括样本容量和R。（4）支出的估