(完整版)伍德里奇计量经济学(第4版)答案

计量经济学答案

第二章

2.4 (1)在实验的准备过程中，我们要随机安排小时数，这样小时数（hours ）可以独立于其它影响SAT 成绩的因素。然后，我们收集实验中每个学生SAT 成绩的相关信息，产生一个数据集，n 是实验中学生的数量。从式（2.7）中，我们应尽{}n i hours sat i i ,...2,1:),(=量获得较多可行的变量。

i hours （2）因素:与生俱来的能力（天赋）、家庭收入、考试当天的健康状况

①如果我们认为天赋高的学生不需要准备SAT 考试，那天赋（ability ）与小时数

（hours ）之间是负相关。②家庭收入与小时数之间可能是正相关，因为收入水平高的家庭更容易支付起备考课程的费用。③排除慢性健康问题，考试当天的健康问题与SAT 备考课程上的小时数（hours ）大致不相关。

（3）如果备考课程有效，应该是正的：其他因素不变情况下，增加备考课程时间会提1β高SAT 成绩。

（4）在这个例子中有一个很有用的解释：因为E （u ）=0，是那些在备考课程上花0β0β费小时数为0的学生的SAT 平均成绩。

2.7（1）是的。如果住房离垃圾焚化炉很近会压低房屋的价格，如果住房离垃圾焚化炉距离远则房屋的价格会高。

（2）如果城市选择将垃圾焚化炉放置在距离昂贵的街区较远的地方，那么log(dist)与房屋价格就是正相关的。也就是说方程中u 包含的因素（例如焚化炉的地理位置等）和距离(dist)相关,则E （u︱log(dist)）≠0。这就违背SLR4（零条件均值假设），而且最小二乘法估计可能有偏。

（3）房屋面积，浴室的数量，地段大小，屋龄，社区的质量（包括学校的质量）等因素，正如第（2）问所提到的，这些因素都与距离焚化炉的远近（dist,log(dist)）相关2.11(1)当cigs （孕妇每天抽烟根数）=0时，预计婴儿出生体重=110.77盎司；当

cigs （孕妇每天抽烟根数）=20时，预计婴儿出生体重（）=109.49盎司。

A bwght （110.77-109.49）/110.77=8.6%，抽烟数从0到20，预计儿童出生体重下降了约8.6%。

（2）并不能。还有其他因素可以影响婴儿出生体重，尤其是母亲的整体健康状况和产前保健的质量。这些因素还都可能与母亲怀孕期间的抽烟习惯有关。其它因素，比如咖啡因的摄入量也会影响婴儿出生体重，而且可能与母亲怀孕期间的抽烟习惯有关。

（3）如果预测出生体重为125盎司，则cigs=(125 – 119.77)/( –0.524) –10.18 ，约为-10≈支，这是不可能的。当然，这只是告诉我们，对于预测婴儿出生体重这样复杂的因变量，如果只有一个解释变量，将会发生什么。预计婴儿出生体重的最大值是119.77盎司，然而样本中确有超过700个新生婴儿的体重超过了119.77盎司，这就说明模型建立不恰当

（4）85%的妇女怀孕期间不抽烟，即1388个样本中有大约1180个妇女不抽烟。因为我们只用cigs 一个变量解释婴儿出生体重，所以当cigs=0时，我们只有一个相对应的出生体重数。在cigs=0时，预计的出生体重数大致位于观测的出生体重数的中间。因此，我们可能会低估较高的出生体重数。

第三章

3.3（1）法学院的排名（rank 值）越大，说明学校威望越低：这会降低起薪。例如：rank=100说明有99所学校排在其前面。

（2）>0,>0;LSAT 和GPA 都是测量进入法学院的学生的整体素质，不论优秀的学生2β3β在哪里进入法学院，我们预期他们会赚得更多。平均来讲，和>0，法学院图书馆的

3β4β藏书量及法学院每年的费用都能衡量学校的好坏(相对于藏书量，法学院每年的费用对起薪的正的效应并不那么明显，但它应反映教职工、基础设备等相关资源质量的好坏)。

（3）在其他条件不变的情况下，预计GPA 中位数相差一分会导致薪水有24.8%的差别。（恰好等于GPA 的相关系数）

（4）Log(libvol)的系数表明：法学院藏书量每增加1%，则学生起薪会提高0.095%。（5）很明显，进入排名较靠前（数字较小）的法学院更好。如果法学院A 的排名比B 靠前20位，则A 法学院的起薪要高大约6.6%（0.0033*20*100%）

3.4(1)如果成年人为工作而放弃睡眠，工作多意味着睡眠会减少。所以>0.

1β(2)一般说来，和的的符号并不确定。虽然有人认为受过较高教育的人想要得到更完2β3β美的生活，所以他们的睡觉时间很少（<0）。睡眠时间与年龄之间的关系要比模型中给2β的复杂多，经济学家也并未对此作出更好的解释。

(3)因为工作时间以分钟为单位，我们把5小时化为分钟，则总工作时间为300分钟。睡眠时间预计会减少0.148*300=44.4分钟。从一周来看，少睡45分钟并不算是很大的舍弃。(4)较多的教育意味着较少的睡眠时间，但教育对睡眠时间的影响是较小的。如果我们假设大学与高中的差别是4年，那么大学毕业生平均每年要少睡大约45（11.13*4）分钟。(5)很明显，这3个解释变量只解释了睡眠时间11.3%的变异（=0.113）。其他可能影响2

R 花在睡眠上时间的因素包括：健康状况、婚姻状况以及是否有孩子。一般来讲，这3个变量都与工作时间有关。（比如：身体状况较差的人工作时间较少）第四章

4.3（1）尽管hrsemp （平均每个雇员每年接受培训的小时数）的标准误差没有改变，但系数增加了大约一半（-0.029到-0.042），t 统计量从-1.26到-2.21（-0.042/0.019），显著性水平为5%的临界值小于零。（当自由度为40时，显著性水平为5%的临界值约为-1.684；显著性水平为1%的临界值为-2.423,；p 值在0.01---0.05之间）。

d

i n g

s 风险承受能力越强，越愿意投资于股票市场，因此假设关，我们使用等式

因此

具有高度不一致（渐进有偏）

等式两边同除以

得到结果，

是不显著的，尽管大于