题目内容
（请给出正确答案）
我们计算了香烟需求方程的OLS和一系列WLS估计值。
(i)求教材方程(8.35)中的OLS估计值。
(iv)第(ii)部分的结论对于求教材式(8.36)时建议使用的同方差形式有何含义？
(v)在容许方差函数被误设的情况下，求WLS估计值的确当标准误。
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利用AIRFARERAW中的1997年数据。
(i)美国航线机票的一个简单需求函数为
其中，passen是日均乘客量，fare是平均票价，dist是航线距离(以英里计)。如果这真的是一个需求函数，a1的符号应该如何？
(ii)用OLS估计第(i)部分中的方程。估计的价格弹性是什么？
(iii)考虑变量concen，它度量了市场集中程度。(具体而言，它就是最大运家所占的商业份额。)用语言解释，要在需求方程中把concen看成外生变量，我们必须假定什么？
(iv)现在假定concen在需求方程中是外生的。估计log(fare)的约简型，并证实concen对log(fare)有正的(偏)效应。
(v)用Ⅳ估计需求函数。现在，估计的需求价格弹性是什么？它与OLS估计值相比如何？
(vi)利用Ⅳ估计值，描述座位需求如何取决于航线距离。
本题用到SMOKE.RAW中的数据。
其中， cig pric表示每包香烟的价格(美分) ， 而restaur n表示一个二值变量， 并在这个人所定居的州有餐馆抽烟限制时等于1。假定这些变量对个人而言都是外生的，那么你预期y5和y6具有什么样的符号？
(iii)在什么样的条件下第(i)部分的收入方程可识别？
(iv)用OLS估计收入方程并讨论岛的估计值。
(v)估计cigs的约简型。(记住这就要求将cigs对所有外生变量回归。) log(cig pric) 和restaur n在约简型中显著吗？
(vi)现在用2SLS估计收入方程。讨论β1的估计值与OLS估计值的比较。
(vii)你认为香烟价格和餐馆抽烟限制在收入方程中是外生的吗？
使用RDCHEM.RAW中的数据，通过OLS得到如下方程
(i)sales对rdintens的边际影响在什么时候开始变成负的？
(ii)你会在模型中保留二次项吗？请解释。
(iii)定义salesbil为以十亿美元计的销售额：salesbil=sales/1000。用salesbil和salesbil2作为自变量重写估计方程。务必报告标准误和R2。[提示：注意salesbil2=sals21(1000)2。]
(iv)为了报告结果，你更偏好哪个方程？
使用RDCHEM.RAW中的数据，通过OLS得到如下方程
(i)sales对rdintens的边际影响在什么时候开始变成负的？
(ii)你会在模型中保留二次项吗？请解释。
(iii)定义salesbil为以十亿美元计的销售额：salesbil=sales/1000。用xlesbi和salesbil²作为自变量重写估计方程。务必报告标准误和R²。[提示：注意salesbil²=sales²/(1000)²。]
(iv)为了报告结果，你更喜欢哪个方程？
利用401KSUBS.RAW中的数据，只使用未婚人士的数据(fsize=1)。我们关心的等式如下：
(i)利用OLS估计这个方程，按照通常形式报告结果，并解释e401k的系数。
(ii)利用布罗施-帕甘检验，使用OLS残差检验异方差性。u看上去独立于解释变量吗？
(iii)用LAD估计这个方程，并以对OLS同样的方式报告结果。解释e401k的系数。
(iv)调和第(i)部分和第(iii)部分的结论。
对美国所有家庭构成的总体考虑一个家庭储蓄方程：
其中，inc表示家庭收入，hhsize表示家庭规模，educ表示户主受教育年数，而age表示户主的年龄。假定E(ulinc，hhsize，educ，age)=0。
(i)假设样本只包括户主年龄在25岁以上的家庭。如果我们对这样一个样本使用OLS，我们能得到βj的无偏估计量吗？请解释。
(ii)现在假设我们的样本只包括无子女的已婚夫妇。我们能估计储蓄方程中的所有参数吗？我们能估计哪些参数？
(iii)假设我们从样本中排除掉储蓄超过每年25000美元以上的家庭。OLS能得到βj的一致估计量吗？
其中pop是城市人口，avginc是平均收入，而petstu是学生人口占城市人口的百分数(按学年计算)。
(i)用混合OLS估计方程并按标准方式报告结果。你如何理解1990年虚拟变量的估计值？你得到βpctstu是多少？
(ii)你在第(i)部分中报告的标准误是否真实？请解释。
(iii)现在，将方程差分并用OLS估计。把你对βpctstu的估计值和第(ii)部分进行比较。学生人口的相对规模对房租有影响吗？
(iv)对第(ii)部分中的一阶差分方程求异方差-稳健的标准误。这是否改变了你的结论？
本题利用WAGE1.RAW中的数据。
(i)使用OLS估计方程
(iv)exper取什么值时，工作经历的增加实际上会降低预期的log(wage)。样本中有多少人具有比该取值更长的工作经历？
