Другие предметы \ Эконометрия

Тест остаточных знаний по дисциплине "Эконометрия", страница 5

Множественная регрессия включает в себя два регрессора: Xi = α0 + α1 Z1i + α2 Z2i + u i.
Каково ожидаемое изменение X, если Z1 увеличивается на 3 единицы и Z2 не меняется? Каково ожидаемое изменение X, если Z2 уменьшается на 5 единиц и Z1 остается неизменной? Каково ожидаемое изменение X, если Z1 увеличивается на 3 единицы и Z2 уменьшается на 5 единиц?

Объясните, почему два совершенно мультиколлинеарных регрессора не могут быть включены в линейную множественную регрессию. Приведите два примера пары совершенно  мультиколлинеарных регрессоров.

(Zi, Z1i, Z2i)  удовлетворяет предположениям  Ключевых Понятий 6.4. Вы заинтересованы в α1, случайное воздействие Z1 на X. Предположим, что Z1 и Z2 неcкоррелированны. Вы оцениваете α1, регрессируя  X на Z1 (так что Z2 не входит в регрессию). ???????????? Объясните.

6.10  (Xi, Z1i, Z2i) удовлетворяет предположениям Ключевых Понятий 6.4; вдобавок, var(u i, Z1, Z2) = 4 и var(Z1i) = 6. Составлена случайная выборка объема n = 400 из данных о населении.

a)  Допустим, что Z1 и Z2 нескоррелированы. Посчитайте изменение a1. ( См. равенство (6.17) в приложении 6.2.)

b)  Предположим, что cor(Z1, Z2) = 0.5. Посчитайте изменение a1.

c)  Прокомментируйте следующие высказывания: «Когда Z1 и Z2 коррелированны, то изменение a1 больше, чем если бы Z1 и Z2 были нескоррелированы. Таким образом, если нас интересует α1, то было бы лучше не учитывать Z2 в нашей регрессии, если она коррелированна с Z1»

   Первые шесть упражнений относятся к таблице оцененных регрессий на стр. 247, рассчитанных с использованием данных за 1998 год от КИС (computerized publishing system, CPS). Приведенные данные о 4000 работниках, работающих полный рабочий день. Наилучшие учебные достижения для каждого работника были либо аттестат о среднем образовании, либо степень бакалавра. Возраст работников варьировал от 25 до 34лет. В наборе данных также содержалась информация о регионе страны, где проживал человек, семейное положение и количество детей:
СПЗ (AHE) - средняя почасовая заработная плата (в долларах, 1998 г.)
Колледж = бинарная переменная (1, если колледж, 0, если средняя школа).

Пол = бинарная переменная (1, если женщина, 0, если мужчина)
Возраст = возраст (в годах).
Северо - Восток = бинарная переменная (1, если регион = Северо - Восток, иначе 0).

Средний Запад = бинарная переменная (1, если регион =  Средний Запад, 0 в противном случае)
Юг = бинарная переменная (1, если регион = Юг, 0 в противном случае)
Запад = бинарная переменная (1, если регион = Запад, иначе 0)

7.1   Добавьте «*» (5%) и «**» (1%) к таблице, чтобы определить статистическое значение коэффициентов.

7.2 Используя результаты регрессии в колонке (1):
a. Являются ли заработки колледжа и средней школы, различно оцененные из данной регрессии,  статистически значимыми на уровне 5%? Построить 95% доверительный интервал для разницы.
b. Являются ли заработки женщины и мужчины, различно оцененные из данной регрессии,  статистически значимыми на уровне 5%? Построить 95% доверительный интервал для разницы.

Скачать файл