本题利用数据集401KSUBS.RAW。（i）利用0LS估计e401k的一个线性概率模型，解释变量为inc，[tex=7.357x1.286]ltQB2ren6N1mk89RhM1p7akMOuF2OcYnbXFViQc+wLM=[/tex]和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗？
答：（i）线性概率模型为：[p=align:center][tex=35.357x5.714]Lfldvb/XrqhBxPv8BTmKA655ETcYTZzDCYVy6GWw0lTcofdz5ysOZwvBhKGVFOLroMNP2ohxdSEL652v6Ye9vkTh3ic92F9DtQ3qvmYlA3gJXTzEhq82zTC/EoWQfbujeZQOm1umybjhZ76Pz1ewROZ20sqXkMiE6nOyH65nJsMjxWePkJtFxUb8RZ50kqZcQk+pTiElOIicF7aTkZ8FyrV0MqJIY+9TvzMCdwQF5NHvgh6gK451NMt+zTgetEBwMq1BcOBq0+q/GgWIPejoz46GOF8Pvf2KEoZ3/56X+kPh3oNDFAS9TiW/o7FjKifNNEww5+3G1KivRynTqF3d66jvT2gDSU4Tqh0JBWZKLFQ=[/tex]OLS标准误和异方差-稳健的标准误如模型所示。它们之间并无重要差别。
举一反三
- 本题利用数据集40lKSUBS.RAW。（i）利用OLS估计e40lk的一个线性概率模型，解释变量为inc，[tex=1.786x1.286]DMxAl5Cxfg+wudZvjOtnbw==[/tex]，age，[tex=1.929x1.286]F6vsAlFtJHoRuHXOFfPQug==[/tex]和male。求通常的OLS标准误和异方差一稳健的标准误。它们有重要差别吗？（ii）在怀特异方差检验的特殊情形中，我们将OLS残差的平方对OLS拟合值的二次函数回归（即[tex=1.0x1.286]jyAtNoQTpqVWWhaeEu0ZFtA/31G5PGRzV8BrjmSKEgw=[/tex]对[tex=0.786x1.286]yeWZytEK4C7GE/zWwv/2gpUoaSlQzC/rzUgGYPi1xqM=[/tex]和[tex=0.929x1.286]bPnolYyxoUzFjP9zcUvl3yN786hVMI6ttmknZjRJhhI=[/tex]，[tex=6.143x1.286]0uDTRrUYVN5fbydf1cR7wYgDkH8OltfNoKaXZ2aihx4=[/tex]），证明，系数的概率极限应该为1，系数的概率极限应该为[tex=1.214x1.286]WDa3CFFbujv+acHNTSW8sQ==[/tex]，截距项的概率极限应该为0.[提示：记得[tex=14.643x1.357]iMO1fBS6u6quko082x6jemY5m7Qb2mrQPNr2fmLcsRE62bHDrarKhigto3EEA4H+hgPFFCTKFUUBbh+pQEUA4/SDcEbreTlQjMKgPXkYarg=[/tex]，其中[tex=12.786x1.286]j2v8Ir+6H17XTRNBF4Q44juYAi/1xvO1oslTIC5RQQP6UbMNwhjEaQyd05/d3uiaCsb7/ArlyfU7FgGwxyOz8A==[/tex]。（iii）对第（i）部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大致对应于第（ii）部分中描述的理论值。（iv）在验证了第（i）部分的拟合值都介于0和1之间后，求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗？
- 本题假定你已经有一个统计软件，并能对面板数据方法中任意形式的序列相关和异方差性计算稳健标准误。（i）对表14.1中的混合OLS估计值，求（合成误差[tex=4.857x1.143]MtkyNoFaO2a8hDA5fLsmM1Cj/28R/YGr1+I+6d3lTDs=[/tex]中）容许任意形式序列相关和异方差性的标准误。ecduc，married和awnion的稳健标准误与非稳健标准误相比如何？（ii）现在，在容许特异误差中存在任意形式的序列相关和异方差性的情况下，求固定效应估计值的稳健标准误。它们与非稳健的FE标准误相比如何？（ii）混合OLS和FE中，序列相关情况下的标准误调整对哪种方法来说更重要？为什么？
- 本题利用数据集GPAl.RAW。（i）利用OLS估计一个将colGPA与hsGPA，ACT，skipped和PC相联系的模型。求OLS残差。（ii）计算异方差性的怀特检验特殊情形。在[tex=1.0x1.286]AGKDJcN/tdN1jfgbRC705wYYxsZhvx2UYRmVzw9EpwA=[/tex]对[tex=3.786x1.429]zrqlwxa87V/bEwLnNRa/iK8DWAqV/dcoDZXAriqAsSo=[/tex]和[tex=4.214x1.429]zrqlwxa87V/bEwLnNRa/iEpgm9FL9CJVEk6dOmn3RYFAyMgeCMJi2yeqSWV7/ACB[/tex]的回归中，求拟合值[tex=0.857x1.286]1c5Bk605ebKMthgFxlyjten0+U8e9YrOE4IY8W7yT6c=[/tex]。（iii）验证第（ii）部分得到的拟合值都严格为正。然后利用权数[tex=1.857x1.286]zU+Nn4vD17ooklMFoX3TzJ2GOUEjeKrNSbNLmDAxf2I=[/tex]求加权最小二乘估计值。根据对应的OLS估计值，将逃课和拥有计算机之影响的加权最小二乘估计值与对应OLS估计值相比较。它们的统计显著性如何？[br][/br]（iv）在第（iii）部分的WLS估计中，求异方差一稳健的标准误。换言之，容许第（ii）部分中所估计的方差函数可能误设（参见问题8.4）。标准误与第（iii）部分相比有很大变化吗？
- 异方差-稳健的标准误比通常的OLS标准误适用的情况更多，因此，我们不必使用通常的标准误。
- 本题假定你已经有一个统计软件，并能对面板数据方法中任意形式的序列相关和异方差性计算稳健标准误。现在，在容许特异误差[tex=1.143x1.286]YzE5E5VlNGBlTTYv/fiz2w==[/tex]中存在任意形式的序列相关和异方差性的情况下，求固定效应估计值的稳健标准误。它们与非稳健的FE标准误相比如何？[br][/br]
内容
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异方差稳健标准误其思想是先用OLS估计原模型，然后用残差的平方作为相应的随机误差...分析中只报告异方差稳健标准误。（2.0分
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异方差稳健的标准误估计总是优于同方差的标准误估计? 错误|正确
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（i）利用HPRICE1.RAW中的数据得到方程（8.17）的异方差-稳健标准误。讨论其与通常的标准误之间是否存在任何重要差异。（ii）对方程（8.18）重复第（i）步操作。（iii）此例对异方差性和对因变量所做的变换说明了什么？
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设随机变量 X 的概率分布为 P { X = k } = α/2n { k = 1,2,3，…n }，则常数 α 的值为（ ） A: 0 B: 1/2 C: 1 D: 2
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下列关于异方差稳健标准误方法修正异方差,说法错误的是() A: 得到的OLS参数的估计量是无偏的 B: 得到的估计量是有效的 C: 在样本足够大的情况下,可以依据稳健标准误构建t检验 D: 在样本足够大的情况下,可以依据稳健标准误构建F检验