使用HPRICE1.RAW中的数据，估计如下模型： 其中，price是以千美元为单位的住房价格。 （i)以方程

使用HPRICE1.RAW中的数据，估计如下模型：

其中，price是以千美元为单位的住房价格。

(i)以方程的形式写出结果。

(ii)住房在保持面积不变的同时又增加一间卧室，估计其价格会提高多少？

(iii)住房增加一间大小为140平方英尺的卧室，估计其价格会提高多少？将这个答案与你在第(ii)部分的答案相比较。

(iv)价格的波动有多大比例能被平方英尺数和卧室数解释？

(v)样本中的第一套住房有sqrft=2438和bdrms=4。从OLS回归线计算这套住房的预计销售价格。

(vi)样本中第一套住房的实际销售价格是300000美元(price=300)。求出这套住房的残差。它是否表明购买者为这套住房支付了过低或过高的价格？

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使用MSUECON.RAW中的数据估计如下方程：


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使用样本中所有1388个观测数据去估计约束模型。使用所有观测值计算bwght对cigs，parity和faminc回归的R。

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本题使用ATTEND.RAW中的数据。 （i)求出变量atndrte，pricGPA和ACT的最小值、最大值和平均值。 （i
本题使用ATTEND.RAW中的数据。
(i)求出变量atndrte，pricGPA和ACT的最小值、最大值和平均值。
(ii)估计模型atndrte=β₀+β₁pricGPA+β₂ACT+u，并以方程的形式写出结论。对截距做出解释。它是否有一个有用的含义。
(iii)讨论估计的斜率系数。有没有什么令人吃惊之处？
(iv)如果priGPA=3.65和ACT=20，预计atndrte是多少？你对这个结论做何解释？样本中有没有一些学生具有这些解释变量的值？
(v)如果学生A具有priGPA=3.1和ACT=21，而学生B具有priGPA=2.1和ACT=26，他们在出勤率上的预期差异是多少？

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如下模型可用来研究竞选支出如何影响选举结果： 其中，voteA表示候选人A得到的选票百分数，expen
如下模型可用来研究竞选支出如何影响选举结果：

其中，voteA表示候选人A得到的选票百分数，expendA和expendB分
别表示候选人A和B的竞选支出，而prtystrA则是对A所在党派实力的一种度量(A所在党派在最近一次总统选举中获得的选票百分比)。
(i)如何解释β₁？
(ii)用参数表述如下原假设：A的竞选支出提高1%被B的竞选支出提高1%所抵消。
(iii)利用VOTE1.RAW中的数据来估计上述模型，并以通常的方式报告结论。A的竞选支出会影响结果吗？B的支出呢？你能用这些结论来检验第(ii)部分中的假设吗？
(iv)估计一个模型，使之能直接给出检验第(ii)部分中假设所需用的：统计量。你有什么结论？(使用双侧备择假设。)

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回归分析还可以用来检验，市场是否在评价股票时有效地使用了市场信息。为简单起见，令return为持有一个企业的股票在从1990年末到1994年末的四年时间内得到的总回报。有效市场假设认为，这些回报不应该与1990年知道的信息存在系统相关性。如果在期初知道的企业特征有助于预测股票回报，那我们在选择股票时就能用到这个信息。对于1990年，令dkr表示企业的债务-资本比率，eps表示每股收益，netinc表示净收入，而salary则表示CEO的总报酬。
(i)使用RETURN.RAW中的数据，估计了如下方程：

检验这些解释变量在5%的显著性水平上是否联合显著。存在个别显著的解释变量吗？
(ii)现在使用netinc和salary的对数形式重新估计这个模型

第(i)部分的结论有没有什么变化？
(iii)在第(ii)部分中，我们为什么不用dks和eps的对数？
(iv)总的看来，股票回报可预测性的证据是强还是弱？

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财务分析中所需大量数据来自预测和估计，这要求财务分析应遵循()的原则。

利用BWGHT2.RAW中的数据。 （i)估计模型并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。斜率系
利用BWGHT2.RAW中的数据。
(i)估计模型并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。斜率系数的符号与你的预期一致吗？请加以解释。
(ii)如果npvis增加一个样本标准差，对出生重量(bwght)有什么影响？
(iii)现在做log(bwght)对cigs的简单回归，并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。估计出来吸烟的效应是否和第(i)部分的有明显差别？
(iv)找出cigs和npvis之间的系数，并用它来解释简单回归和多元回归下β1估计值的相似性。
(v)向第(i)部分的回归方程中加入变量mage，meduc，fage和feduc。出生体重[更确切地说是log(bwght)]是一个容易解释的变量吗？

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在化工产业的企业总体中，令rd表示年研发支出，sales表示年销售额（都以百万美元计)。 （i)写一个
在化工产业的企业总体中，令rd表示年研发支出，sales表示年销售额(都以百万美元计)。
(i)写一个模型(不是估计方程)，其中rd和sales之间的弹性为常数。哪一个参数代表弹性？
(ii)再用RDCHEM.RAW中的数据估计模型。用通常的形式写出估计方程。rd关于sales的弹性估计值是多少？用文字解释这个弹性的含义。

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对计算机病毒实施的技术防范的应急计划中必须包括的主要工作有()

文件CEOSAL2.RAW包含了177位首席执行官的数据，并可用来考察企业业绩对CEO薪水的影响。 （i)估计
文件CEOSAL2.RAW包含了177位首席执行官的数据，并可用来考察企业业绩对CEO薪水的影响。
(i)估计一个将年薪与企业销售量和市场价值相联系的模型。让这个模型对每个自变量的变化都具有常弹性。以方程的形式写出结论。
(ii)在第(i)部分的模型中增加profits。为什么这个变量不能以对数形式进入模型？你会说这些企业业绩变量解释了CEO薪水波动中的大部分吗？
(iii)在第(ii)部分的模型中增加ceoten。保持其他条件不变，延长一年CEO任期，估计的百分比回报是什么？
(iv)求出变量log(mktval)和prots之间的样本相关系数。这些变量高度相关吗？这对OLS估计量有什么影响？

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利用比德尔和哈默梅什（BiddleandHamermesh，1990)中的SLEEP75.RAW数据，研究在每周用于睡眠的时
利用比德尔和哈默梅什(BiddleandHamermesh，1990)中的SLEEP75.RAW数据，研究在每周用于睡眠的时间和用于有酬工作的时间之间是否存在替代关系。我们可以用它们中的任何一个作为因变量。为具体起见，估计模型
sleep=β₀+β₁tonwrk+u
其中，steep是每周用于晚上睡眠的分钟数，totwrk是这一周中用于工作的分钟数。
(i)用方程的形式，连同观测的次数和R2报告你的结果。该方程中的截距表示什么？
(ii)若totwrk增加2小时，则sleep估计要减少多少？你觉得这是一个很大的效应吗？

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