(要求一些微积分知识) (i)在托宾模型中假设x1=logz1(),而且这是x中唯一出现z1的
(要求一些微积分知识)
(i)在托宾模型中假设x1=logz1(),而且这是x中唯一出现z1的地方。证明
(其中,β1是log(z1))的系数。
(ii)若x1=z1和x2=z12证明
其中,β1和β2分别是的系数。
(要求一些微积分知识)
(i)在托宾模型中假设x1=logz1(),而且这是x中唯一出现z1的地方。证明
(其中,β1是log(z1))的系数。
(ii)若x1=z1和x2=z12证明
其中,β1和β2分别是的系数。
利用FRINGE.RAW中的数据。
(i)样本中有多大百分比的工人pension等于0?对于养老金不等于0的工人,pension的取值范围为多大?为什么托宾模型适合于模型化pension?
(ii)估计一个用exper、age、tenure、educ、depends、married、white和male解释pension的托宾模型。白人和男性的养老金统计上显著地高一些吗?
(iii)对于同样35岁、单身无赡养负担、受16年教育和有10年工作经验的一个白人男子和一个非白人女子,利用第(ii)部分中的结果估计其期望养老金的差异。
(iv)在这个托宾模型中添加union,并评论其显著性。
(v)以养老金-收益比peratio作为因变量,再做第(iv)部分中的托宾模型。(注意这个比值介于0和1之间,但常常取值0,而永远也不会接近1。因此用托宾模型作为一个近似很好。)性别或种族对养老金-收益比有影响吗?
利用VOTE1.RAW中的数据。
(i)考虑一个含有竞选支出交互项的模型
保持prtystrA和expendA不变,expendB对voteA的偏效应是什么?expendA对voteA的偏效应是什么?β4的预期符号明显吗?
(ii)估计第(i)部分中的方程,并以通常的格式报告结果。交互项是统计显著的吗?
(ii)求样本中expendA的均值。固定expendA为300(300000美元)。候选人B另外支出100000美元对voteA的估计影响是什么?这个影响很大吗?
(iv)现在固定expendB为100。AexpendA=100对voteA的估计影响是什么?这讲得通吗?
(v)现在估计一个用候选人A的支出占竞选总支出的百分比shareA取代交互作用项的模型。同时保持expendA和expendB不变而改变shareA,这讲得通吗?
(vi)(要求有微积分知识)在第(V)部分的模型中,保持prtystrA和expendA不变,求出expendB对voteA的偏效应。在expendA=300和expendB=0时进行计算,并评论你的结论。
A.知识强国
B.科教兴国和人才强国
C.尊重知识
A.客户管理能力
B.市场分析能力
C.销售实物药品的能力
D.相关领域疾病和产品的知识掌握和学习能力