計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(伍德里奇第五版中文版)答案

1、第 1 章 解決問題的辦法 1.1（一）理想的情況下，我們可以隨機(jī)分配學(xué)生到不同尺寸的類。也就是說，每個(gè)學(xué)生被分配一個(gè)不同的類的大小，而不考慮任何學(xué)生的特點(diǎn)，能力和家庭背景。對于原因，我們將看到在第 2 章中， 我們想的巨大變化， 班級(jí)規(guī)模 （主題， 當(dāng)然， 倫理方面的考慮和資源約束） 。（二）呈負(fù)相關(guān)關(guān)系意味著， 較大的一類大小是與較低的性能。 因?yàn)榘嗉?jí)規(guī)模較大的性能實(shí)際上傷害，我們可能會(huì)發(fā)現(xiàn)呈負(fù)相關(guān)。然而，隨著觀測數(shù)據(jù)，還有其他的原

2、因，我們可能會(huì)發(fā)現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。例如， 來自較富裕家庭的兒童可能更有可能參加班級(jí)規(guī)模較小的學(xué)校， 和富裕的孩子一般在標(biāo)準(zhǔn)化考試中成績更好。另一種可能性是，在學(xué)校，校長可能分配更好的學(xué)生，以小班授課。或者，有些家長可能會(huì)堅(jiān)持他們的孩子都在較小的類，這些家長往往是更多地參與子女的教育。 （三）鑒于潛在的混雜因素 - 其中一些是第（ii）上市 - 尋找負(fù)相關(guān)關(guān)系不會(huì)是有力的證據(jù)，縮小班級(jí)規(guī)模，實(shí)際上帶來更好的性能。在某種方式的混雜因素的控制是必

3、要的，這是多元回歸分析的主題。 1.2（一）這里是構(gòu)成問題的一種方法：如果兩家公司，說 A 和 B，相同的在各方面比 B 公司à用品工作培訓(xùn)之一小時(shí)每名工人，堅(jiān)定除外，多少會(huì)堅(jiān)定的輸出從 B 公司的不同？ （二）公司很可能取決于工人的特點(diǎn)選擇在職培訓(xùn)。一些觀察到的特點(diǎn)是多年的教育，多年的勞動(dòng)力，在一個(gè)特定的工作經(jīng)驗(yàn)。企業(yè)甚至可能歧視根據(jù)年齡，性別或種族。也許企業(yè)選擇提供培訓(xùn)，工人或多或少能力，其中， “能力”可能是難以量化，但

4、其中一個(gè)經(jīng)理的相對能力不同的員工有一些想法。 此外，不同種類的工人可能被吸引到企業(yè)，提供更多的就業(yè)培訓(xùn)，平均，這可能不是很明顯，向雇主。 （iii）該金額的資金和技術(shù)工人也將影響輸出。所以，兩家公司具有完全相同的各類員工一般都會(huì)有不同的輸出，如果他們使用不同數(shù)額的資金或技術(shù)。管理者的素質(zhì)也有效果。 （iv）無，除非訓(xùn)練量是隨機(jī)分配。許多因素上市部分（二）及（iii）可有助于尋找輸出和培訓(xùn)的正相關(guān)關(guān)系，即使不在職培訓(xùn)提高工人的生產(chǎn)力。 1

5、.3 沒有任何意義，提出這個(gè)問題的因果關(guān)系。經(jīng)濟(jì)學(xué)家會(huì)認(rèn)為學(xué)生選擇的混合學(xué)習(xí)和工作（和其他活動(dòng)，如上課，休閑，睡覺）的基礎(chǔ)上的理性行為，如效用最大化的約束，在一個(gè)星期只有 168 小時(shí)。 然后我們可以使用統(tǒng)計(jì)方法來衡量之間的關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)和工作， 包括回歸分析，我們覆蓋第 2 章開始。但我們不會(huì)聲稱一個(gè)變量“使”等。他們都選擇學(xué)生的變量。 第 2 章 解決問題的辦法 因此，約 57.7％的 GPA 的變化解釋使學(xué)生在這個(gè)小樣本。 2.4（I）

6、的 CIGS = 0，預(yù)測出生體重是 119.77 盎司。當(dāng) CIGS = 20，= 109.49。這是關(guān)于一個(gè)8.6％的降幅。 （ii）并非必然。還有許多其他的因素，可以影響新生兒的體重，尤其是整體健康的母親和產(chǎn)前護(hù)理質(zhì)量。這些可以與吸煙密切相關(guān)，在分娩期間。此外，如咖啡因消費(fèi)的東西可以影響新生兒的體重，也可能與吸煙密切相關(guān)。 （三）如果我們想預(yù)測 125 bwght，然后 CIGS =（125 - 119.77）/（ - .524）

7、-10.18，或約-10香煙！當(dāng)然，這完全是無稽之談，并表明會(huì)發(fā)生什么，當(dāng)我們試圖預(yù)測復(fù)雜，出生時(shí)體重只有一個(gè)單一的解釋變量的東西。最大的預(yù)測出生體重必然是 119.77。然而，近 700 個(gè)樣品中有出生出生體重高于 119.77。 （四） 1,176 1,388 名婦女沒有在懷孕期間吸煙， 或約 84.7％。 因?yàn)槲覀兪褂玫奈ㄒ坏牡?CIGS解釋出生體重，我們只有一個(gè)預(yù)測出生體重在 CIGS = 0。預(yù)測出生體重必然是大致中間觀察出生

8、體重在 CIGS = 0，所以我們會(huì)根據(jù)預(yù)測高出生率。 2.5（i）本截距意味著， ，當(dāng) INC = 0，缺點(diǎn)被預(yù)測為負(fù) 124.84 美元。 ，當(dāng)然，這不可能是真實(shí)的，反映了這一事實(shí)，在收入很低的水平，這個(gè)消費(fèi)函數(shù)可能是一個(gè)糟糕的預(yù)測消費(fèi)。另一方面，在年度基礎(chǔ)上，124.84 美元至今沒有從零。 （二）只需插上 30,000 入公式：= -124.84 + .853（30,000）= 25,465.16 元。 （iii）該 MPC 和

9、 APC 的是在下面的圖表所示。盡管截距為負(fù)時(shí)，樣品中的最小的 APC 是正的。圖開始以每年 1,000 元（1970 美元）的收入水平。 2.6（i）同意。如果生活密切焚化爐抑制房價(jià)過快上漲，然后越遠(yuǎn)，增加住房價(jià)格。 （ii）若選擇的城市定位在一個(gè)地區(qū)焚化爐遠(yuǎn)離更昂貴的街區(qū)，然后登錄（區(qū)）呈正相關(guān)，與房屋質(zhì)量。這將違反 SLR.4，OLS 估計(jì)是有失偏頗。 （三）大小的房子，浴室的數(shù)量，很多的大小，年齡，家庭，居委會(huì)（包括學(xué)校質(zhì)量）質(zhì)

10、量，都只是極少數(shù)的因素。正如前面提到的（ii）部分，這些肯定會(huì)被分派[日志（DIST）]的相關(guān)性。 2.7（一）當(dāng)我們條件的公司在計(jì)算的期望，成為一個(gè)常數(shù)。所以 E（U | INC）= E（E | INC）= E（E | INC）= 0，因?yàn)?E（E | INC）= E（E）= 0。 （2）同樣，當(dāng)我們條件的公司在計(jì)算方差，成為一個(gè)常數(shù)。所以 VAR（U | INC）= VAR（E | INC）=（）2VAR（E | INC）INC，因