题目内容
（请给出正确答案）
使用CRIME4.RAW。
(i)在数据集中增加每个工资变量的对数，然后用一阶差分估计模型。问这些变量的引入如何影响教材例13.9中那些司法变量的系数？
(ii)第(i)部分中的工资变量全部都有预期的符号吗？它们是联合显著的吗？试解释。
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参考例13.9并利用CRIME4.RAW中的数据。
(i)假定你在做差分以消除非观测效应后， 认为
log(pol pc)与log(crm rte) 是同时决定的; 特别是犯罪的增加与警察人数的增加有关。这对解释方程(13.33)中log(pol pc) 的正系数有何帮助？
(ii)变量tca pc表示全县人均征税量。将它排除在犯罪方程之外看上去合理吗？
(iii)在包括了潜在的工具变量log(tap c)后， 利用混合OLS估计log(pol pc) 的约简型。log(tax pc) 看起来是一个很好的备选IV吗？
(iv)假设在几年后，北卡罗来纳州资助某些县扩大其警察规模。你如何利用这个信息估计增加的警察对犯罪率的影响？
本题使用INJURY.RAW中的数据。
(i) 使用肯塔基州的数据， 增加male， married以及全套行业和工伤类型虚拟变量作为解释变量， 重新估计方程(13.12)。在控制了这些其他因素后， afchnge-high earn的估计值有何变化？这个估计值仍然统计显著吗？
(ii)你对第(i)部分中较小的R°有什么看法？这是否意味着这个方程无用呢？
(iii)用密歇根州的数据估计方程(13.12)。比较密歇根州和肯塔基州的交互项估计值。密歇根州的估计值在统计上显著吗？你对此如何解释？
使用GPA1.RAW中的数据。
(i)在估计方程(7.6)中增加变量mothcoll和fathcoll，并以通常的形式报告结果。拥有PC的估计影响会怎么样？PC还是统计显著的吗？
(ii)检验第(i)部分方程中mothcoll和fathcoll的联合显著性，不要忘记报告p值。
(iii)在第(i)部分的模型中增添hsGPA，并判断是否有必要进行这种扩展。
本题使用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)有多少个观测的obrat＞40，即其他债务负担超过其总收入的40%？
(ii)在计算机习题C7.8中，去掉o brat 40的观测，重新估计第(iii)部分中的模型。white的系数估计值和t统计量将会怎样？
(iii)
看起来对所使用的样本过度敏感吗？
本题需要使用1993年的数据，尽管你仍需要首先获得谋杀率的滞后值mrdrte-1.
(i) 将mrd rte对exec和une lTY进行回归。exec的系数和：统计量是多少？这一回归能为死刑的震慑作用提供什么证据吗？
(ii)1993年得克萨斯州报告的死刑人数有多少？(实际上，这是当年和过去两年死刑人数之和。)这个人数与其他州相比如何？在第(i)部分的回归中增加表示得克萨斯州的虚拟变量。它的t统计量异常之大吗？由此看来，得克萨斯看上去是“异常数据”吗？
(iii)在第(i)部分的回归中增加谋杀率的滞后变量。
及其统计显著性又有何变化？
(iv)在第(ii)部分的回归中，得克萨斯看上去是“异常数据”吗？在回归中去掉得克萨斯对有何影响？
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LAWSCH85.RAW中的数据。
(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验原假设：在其他条件不变的情况下，法学院排名对起薪中位数没有影响。
(ii)新生年级的学生特征(即LSAT和GPA)对解释salary而言是个别或联合显著的吗？
(iii)检验是否要在方程中引入入学年级的规模(clsize)和教职工的规模(faculty);只进行一个检验。(注意解释clie和facuiy的缺失数据。)
(iv)还有哪些因素可能影响到法学院排名，但又没有包括在薪水回归中？
