计量经济学(伍德里奇第三版中文版)课后习题答案

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1、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

2、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

3、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

4、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EDU

5、C。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

6、EDUC）¹0，所以SLR.4失败。2.2方程Y=b0+b1X+U，加减a0的右边，得到y=（a0+b0）+b1X+（U-a0）。调用新的错误E=ü-a0，故E（E）=0。新的拦截a0+b0，但斜率仍然是b1。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=5.8125/56.8750.1022，四舍五入至小数点后四个地方。（2.17）=-3.212

7、5-0.102225.8750.5681。因此，我们可以这样写=0.5681+0.1022ACT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      12.82.71430.085723.43.02090.379133.03.2253-0.225343.53.32750.172553.63.53190.068163.03.1231-0.123172.73.1231-0.423183.73.63410.0659您可以

8、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-SSR/SST1-（.4347/1.0288）.577的。因此，约57.7％的GPA的变化解释使学生在这个小样本。2.4（I）的CIGS=0，预测出生体重是119.77盎司。当CIGS=20，=109.49。这是关于一个8.6％的降幅。（ii）并非必然。