伍德里奇---计量经济学第7章部分计算机习题详解(STATA).pdfVIP

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2022-06-15 发布于上海
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伍德里奇---计量经济学第7章部分计算机习题详解(STATA).pdf

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计量经济学第7章计算机习题（STATA）班级：金融学×××班姓名：×× 学号：××××××× C7.10 . = + + + + + 解：（ⅰ）估计一个线性回归模型，将单场得分与联赛中打球经历和位置（后卫、前锋或中锋）联系起来。包括打球经历的二次项形式，并将中锋作为基组。以通常形式报告结果。由上图可知： =4.76+1.28−0.0722 +2.31+1.54 1.18 0.33 0.024 1.00 (1.00) 2 2 。 =269， =0.0910， =0.0772 （ⅱ）在第（ⅰ）部分中，你为什么不将所有三个位置虚拟变量包括进来？由于 ++ =1，意味着和之和是的一个线性函数，所以如果在模型中同时使用三个虚拟变量将会导致完全多重共线性，即包括三个位置虚拟变量会掉入虚拟变量陷阱，故不能将三个位置虚拟变量都包括在模型中。（ⅲ）保持经历不变，一个后卫的得分比一个中锋多吗？多多少？这个差异统计显著吗？由（ⅰ）中估计方程可知：一个后卫的得分比一个中锋多，且多得2.31分。同时，的统计量为2.31，所以这个差异统计显著。（ⅳ）现在，将婚姻状况加入方程。保持位置和经历不变，已婚球员是否更高效？ 1 计量经济学第7章计算机习题（STATA）将婚姻状况加入方程后，回归结果如下所示： =4.703+1.233−0.07042 +2.286+1.541 +0.584 1.18 0.33 0.024 1.00 1.00 (0.74) 2 2 。 =269， =0.0931， =0.0759 从方程中的系数不难发现：在保持位置和经历不变时，已婚球员每场得分比没结婚的球员高0.5分，可是事实上，变量的统计量为0.789，检验的值为43.1%，所以统计并不显著，故无法得出“已婚球员得分更高效”的结论。（ⅴ）加入婚姻状况和两个经历变量的交互项。在这个扩展的模型中，是否存在有力的证据表明婚姻状况影响单场得分？由截图可知，变量、和联合不显著，无法拒绝原假设，所以并不存在有力的证据表明婚姻状况能够影响单场得分。（ⅵ）使用单场助攻次数作为因变量估计（ⅳ）中的模型。与（ⅳ）的结果有明显的差异吗？请讨论。当使用单场助攻次数作为因变量时，重新估计（ⅳ）中的模型，回归结果如下： =−0.226+0.444−0.02742 +2.492+0.447 +0.322 0.355 0.100 0.007 0.301 0.301 (0.222) 2 2 。 =269， =0.3499， =0.3375 2 计量经济学第7章计算机习题（STATA）分析比较两个估计方程，