斯托克,沃森计量经济学第七章实证练习stata
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
E7.2
E7.3
E7.4
-------------------------------------------- (1) (2) ahe ahe -------------------------------------------- age 0.605*** 0.585*** (15.02) (16.02)
female -3.664*** (-17.65)
bachelor 8.083*** (38.00)
_cons 1.082 -0.636 (0.93) (-0.59)
（表2）Robust ci in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
-------------------------------------------- N 7711 7711 -------------------------------------------- t statistics in parentheses
* p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01 (表1)
（1） 建立ahe 对age 的回归。截距估计值是1.082，斜率估计值是0.605。
（2） ①建立ahe 对age ，female 和bachelor 的回归。Age 对收入的效应的估计值是0.585。
② age 回归系数的95%置信区间： (0.514，0.657)
（3） 设H 0:βa,（2）-βa,（1）=0 H1:βa,（2）-βa （1）≠0
由表3，得SE ，SE(βa,（2）-βa,（1）)=√（0.0403）²+(0.0365)²=0.054
t=（0.605-0.585）/0.054=0.37<1.96
所以不拒绝原假设，即在5%显著水平下age 对ahe 的效应估计没有显著差异，所以（1）中的回归没有遭遇遗漏变量偏差。
（4） B ob’s predicted ahe=0.585×26-3.664×0+8.083×0-0.636=＄14.574
Alexis ’s predicted ahe=0.585×30-3.664×1+8.083×1-0.636=＄21.333
VARIABLES ahe age 0.585***
(0.514 - 0.657) female -3.664***
(-4.071 - -3.257) bachelor 8.083***
(7.666 - 8.500)
Constant -0.636 (-2.759 - 1.487)
Observations 7,711 R-squared
0.200
（5）
(1) (2)
m1 m2
VARIABLES ahe ahe
age 0.605*** 0.585***
(0.0403) (0.0365)
female -3.664***
(0.208)
bachelor 8.083***
(0.213)
Constant 1.082 -0.636
(1.167) (1.083)
Observations 7,711 7,711
R-squared 0.029 0.200
Ajusted R2 0.199 0.199
Robust standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 （表3）
通过比较，（2）回归的标准误更小，且R-squared和Ajusted R2更接近1，因此（2）中回归的拟合效果更好。（2）中R-squared和Ajusted R2如此相近是因为样本量足够大（n=7711）。
（6）对Female: H0:βFemale=0 H1: βFemale≠0
由表1得，t=-17.65<-1.96，所以在5%的显著水平下拒绝原假设，即不可以剔除
female。
对Bachelor：H0:βBachelor=0 H1: βBachelor≠0
由表1得，t=38.00>1.96，所以在5%的显著水平下拒绝原假设，即不可以剔除bachelor。
对Female和Bachelor：H0:βFemale+βBachelor=0 H1: βFemale+βBachelor≠0
由表3得SE，SE(βFemale+βBachelor)=√(0.208)²+(0.213)²=0.0886
t=（8.083-3.664）/0.0886=49.88>1.96
所以在5%的显著水平下拒绝原假设，即回归中不能同时剔除Female和Bachelor。
（7）这两个条件是：
①至少有一个回归变量必须与遗漏变量相关；
②遗漏变量必须是因变量Y的一个决定因素。
遗漏变量year（从业时间），它既与回归变量age（年龄）有关，又与因变量ahe（平均每小时收入）有关。所以这两个条件成立，这个多元回归遭遇了遗漏变量偏差。
E7.2
-------------------------------------------- (1) (2) course_eval course_eval
-------------------------------------------- beauty 0.133*** 0.159*** (4.12) (5.19)
minority -0.169** (-2.50)
age -0.00195
（表1） Robust ci in parentheses (-0.75)
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
female -0.183***
(-3.51)
onecredit 0.633***
(5.87)
intro 0.00795 (0.14)
nnenglish -0.244** (-2.54)
_cons 3.998*** 4.169*** (157.73) (29.98) -------------------------------------------- N 463 463 -------------------------------------------- t statistics in parentheses （表2） * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01
（1） 建立course_eval 对beauty 的回归，course_eval=0.133*beauty+3.998
由表1得，Beauty 对course_eval 效应的95%置信区间：（0.0695，0.197）
（2） 对age : H 0:βage =0 H 1: βage ≠0
由表2得，-1.96 (1) VARIABLES course_eval beauty 0.133*** (0.0695 - 0.197) Constant 3.998*** (3.948 - 4.048) Observations 463 R-squared 0.036