Другие предметы \ Эконометрия

Тест остаточных знаний по дисциплине "Эконометрия", страница 7

  1. Что означают значения 8.11, 6.20?
  2. Может ли регрессия обеспечить статистически значимые доказательства, что рабочие с высшим образованием получают больше, чем рабочие в среднем. Объясните.
  3. Постройте 95-% доверительный интервал для разнице в значениях дохода рабочих с высшим образованием и рабочих без высшего образования.
  4. Предположите, что данные были измеряны со средней недельной ошибкой AWE, где AWE=40*AHE. Заполните поля

 

             (____) (____)

5.2. Объясните как вы можете использовать регрессионную модель для оценки разрыва в заработной плате по половому признаку, используя данные по з/п мужчин и женщин. Какие будут зависимыми, какие независимыми?

5.3. Положим, что исследователь, используя данные по з/п 250 случайно выбранных рабочих-мужчин и 280 рабочих-женщин, оценил OLS регрессию.

*   

где з/п (X) измеряется в $/час, а Male – переменная, которая равна 1, если это мужчина, и 0, если это женщина. Определите разрыв в з/п по половому признаку как разницу в значениях доходов между мужчинами и женщинами.

а) Что такое оценка разрыва в з/п по половому признаку?

б) Оценка разрыва в з/п по половому признаку значительно отличается от нуля? (Вычислите t-статистику для проверки нулевой гипотезы о том, что гендерного разрыва нет)

в) Постройте 95% доверительный интервал для разницы доходов по половому признаку.

г) Вообше говоря,  что значит з/п женщин? Мужчин?

д) Другой исследователь использовал те же данные, но теперь факторная переменная Female, которая равна 1, если это женщина, и 0, если это мужчина. Какие регрессионные оценки можно посчитать на основе этой регрессии?

  

Первые четыре упражнения относились к табличным оцениваниям регрессии на стр.213, вычисленные по данным 1998 года из CPS. Разброс данных состоит из информации о 4000 занятых полный рабочий день круглый год. Самым высоким достижением в образовании для каждого работника является либо диплом высшей школы, либо степень бакалавра. Возраст рабочих варьируется от 25 до 34 лет. Разброс данных также содержит информацию о регионе страны, где человек живет, семейное положение и количество детей. Для этих упражнений понадобятся обозначения:

AHE = среднечасовая оплата (в 1998 году в $);

College = бинарная переменная (1 – колледж, 0 – высшая школа);

Female = бинарная переменная (1 – женщина, 0 - мужчина);

Age = возраст (в годах);

Northeast = бинарная переменная (1 – северо-восток, 0 - иначе);

Midwest = бинарная переменная (1 – средний запад, 0 - иначе);

South = бинарная переменная (1 – юг, 0 – иначе);

West = бинарная переменная (1 – запад, 0 - иначе).

6.1. Вычислите статистику  для каждой из регрессий.

6.2. Используя результаты регрессии в колонке (1), ответьте

а) зарабатывают ли рабочие, окончившие колледж больше в среднем, чем рабочие, окончившие только высшую школу? На сколько больше?

б) зарабатывают ли мужчины боль

Первые четыре упражнения относятся к таблице оценок регрессии на стр. 213, рассчитанных с использованием данных за 1998 год от ТПН (Текущая Перепись Населения). Набор данных состоит из информации о 4000 человек, работавших полный рабочий день весь. Самый высокий образовательный уровень для каждого работника был либо аттестат о среднем образовании, либо степень бакалавра. Возраст работников составлял от 25 до 34 лет. В данных также содержится информация о регионе страны, где проживал человек, семейное положение и количество детей.

Для целей этих упражнений:

СПЗ = средняя почасовая заработная плата (в долларах 1998 года)

Колледж = бинарная переменная (1, если колледж, 0, если средняя школа)
Женщина = бинарная переменная (1, если женщина, 0, если мужчина)
Возраст = возраст (в годах)
Северо-восток = бинарная переменная (1, если регион Северо-Восточной, 0 в противном случае).
Средний Запад - бинарная переменная (1, если регион Среднего Запада, иначе 0)
Юг = бинарная переменная (1, если регион юга, 0 в противном случае)
Запад = бинарная переменная (1, если регион Запада, 0 в противном случае)

Скачать файл