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第3题
本题利用MATHPNL.RAW中的数据。类似计算机习题C13.11中的一阶差分分析， 这里将做一个固定效应分
析。我们关心的模型是：
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其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。
(i)用混合OLS估计模型， 并报告通常的标准误。为使得ai的期望值可以非零， 你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差
。
(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？
(iii)利用
的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994~1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。
(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？
(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？
第5题
利用MATHPNL.RAW中的数据。类似第13章的计算机练习C11中的一阶差分分析，这里将做一个固定效应分
析。我们关心的模型是：
点击查看答案
其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。
(i)用混合OLS估计模型，并报告通常的标准误。为使得ai的期望值可以非零，你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差
。
(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？
(iii)利用
的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994-1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。
(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？
(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？
(vi)定义支出的总(或长期)效应为
的标准误。
