计量经济学(伍德里奇第五版中文版)答案.docVIP

第1章 解决问题的办法 1.1（一）理想的情况下，我们可以随机分配学生到不同尺寸的类。也就是说，每个学生被分配一个不同的类的大小，而不考虑任何学生的特点，能力和家庭背景。对于原因，我们将看到在第2章中，我们想的巨大变化，班级规模（主题，当然，伦理方面的考虑和资源约束）。 （二）呈负相关关系意味着，较大的一类大小是与较低的性能。因为班级规模较大的性能实际上伤害，我们可能会发现呈负相关。然而，随着观测数据，还有其他的原因，我们可能会发现负相关关系。例如，来自较富裕家庭的儿童可能更有可能参加班级规模较小的学校，和富裕的孩子一般在标准化考试中成绩更好。另一种可能性是，在学校，校长可能分配更好的学生，以小班授课。或者，有些家长可能会坚持他们的孩子都在较小的类，这些家长往往是更多地参与子女的教育。 （三）鉴于潜在的混杂因素 - 其中一些是第（ii）上市 - 寻找负相关关系不会是有力的证据，缩小班级规模，实际上带来更好的性能。在某种方式的混杂因素的控制是必要的，这是多元回归分析的主题。 1.2（一）这里是构成问题的一种方法：如果两家公司，说A和B，相同的在各方面比B公司à用品工作培训之一小时每名工人，坚定除外，多少会坚定的输出从B公司的不同？ （二）公司很可能取决于工人的特点选择在职培训。一些观察到的特点是多年的教育，多年的劳动力，在一个特定的工作经验。企业甚至可能歧视根据年龄，性别或种族。也许企业选择提供培训，工人或多或少能力，其中，“能力”可能是难以量化，但其中一个经理的相对能力不同的员工有一些想法。此外，不同种类的工人可能被吸引到企业，提供更多的就业培训，平均，这可能不是很明显，向雇主。 （iii）该金额的资金和技术工人也将影响输出。所以，两家公司具有完全相同的各类员工一般都会有不同的输出，如果他们使用不同数额的资金或技术。管理者的素质也有效果。 （iv）无，除非训练量是随机分配。许多因素上市部分（二）及（iii）可有助于寻找输出和培训的正相关关系，即使不在职培训提高工人的生产力。 1.3没有任何意义，提出这个问题的因果关系。经济学家会认为学生选择的混合学习和工作（和其他活动，如上课，休闲，睡觉）的基础上的理性行为，如效用最大化的约束，在一个星期只有168小时。然后我们可以使用统计方法来衡量之间的关联学习和工作，包括回归分析，我们覆盖第2章开始。但我们不会声称一个变量“使”等。他们都选择学生的变量。 第2章 解决问题的办法 2.1（I）的收入，年龄，家庭背景（如兄弟姐妹的人数）仅仅是几个可能性。似乎每个可以与这些年的教育。 （收入和教育可能是正相关，可能是负相关，年龄和受教育，因为在最近的同伙有妇女，平均而言，更多的教育和兄弟姐妹和教育的人数可能呈负相关）。 （ii）不会（i）部分中列出的因素，我们与EDUC。因为我们想保持这些因素不变，它们的误差项的一部分。但是，如果u与EDUC那么E（U | EDUC）?0，所以SLR.4失败。 2.2方程Y =?0 +?1X + U，加减?0的右边，得到y =（?0 +?0）+?1X +（U??0）。调用新的错误E =ü??0，故E（E）= 0。新的拦截?0 +?0，但斜率仍然是?1。 2.3（一）让易= GPAI，XI = ACTI，和n = 8。 = 25.875，= 3.2125，（十一 - ）（艺 - ）= 5.8125，（十一 - ）2 = 56.875。从公式（2.9），我们得到了坡度为= 5.8125/56.875 0.1022，四舍五入至小数点后四个地方。 （2.17）= - 3.2125 - 0.1022 25.875 0.5681。因此，我们可以这样写 = 0.5681 + 0.1022 ACT 每组8只。 拦截没有一个有用的解释，因为使不接近零的人口的利益。 ，如果ACT是高5点，增加0.1022（5）= .511。 （二）观察数i和GPA的拟合值和残差 - 四舍五入至小数点后四位 - 随着于下表： íGPA ?????? 1 2.8 2.7143 0.0857 2 3.4 3.0209 0.3791 3 3.0 3.2253 - 0.2253 4 3.5 3.3275 0.1725 5 3.6 3.5319 0.0681 6 3.0 3.1231 - 0.1231 7 2.7 3.1231 - 0.4231 8 3.7 3.6341 0.0659 您可以验证的残差，表中报告，总结到?.0002，这是非常接近零，由于固有的舍入误差。 （ⅲ）当ACT = 20 = 0.5681 + 0.1022（20）2.61。 （iv）本残差平方和，大约是0.4347（四舍五入至小数点后四位），正方形的总和，（YI - ）2，大约是1.0288。因此，R-平方的回归 R2 = 1 - SS