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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。 2 由上图可知: = 4.76 + 1.28 − 0.072 + 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: 2 = 4.703 + 1.233 − 0.0704 + 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: 2 = −0.226 + 0.444 − 0.0274 + 2.492 + 0.447 + 0.322 0.355 0.100 0.007 0.30
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