斯托克，沃森计量经济学第四章实证练习stata操作及答案

E4.1

E4.2

E4.3

E4.4

E4.1

VARIABLES ahe age 0.605 (0.0245) Constant 1.082 (0.688) Observations 7,711 R-squared 0.029

Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

1. ① 截距估计值estimated intercept: 1.082

② 斜率估计值estimated slope: 0.605

回归方程：ahe= 1.082+0.605*age

③ 当工人年长1岁，平均每小时工资增加0.605美元。

2. Bob: 0.605*26+1.082=16.812（美元） Alexis: 0.605*30+1.082=19.232（美元）

答：预测Bob的收入为每小时16.812美元，Alexis为19.232美元。

3. 年龄不能解释不同个体收入变化的大部分。因为R-squared反映了因变量的全部变化能通过回归关系被自变量充分解释的比例，而分析得R-squared的值为0.029，解释度低，说明年龄不能解释不同个体收入变化的大部分。

E4.2

5course_eval2-234-10beauty121.

答：两者看上去有微弱的正相关关系

2.

VARIABLES course_eval beauty 0.133 (0.0550) Constant 3.998 (0.0449) Observations 463 R-squared 0.036

Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

① 截距估计值：3.998 斜率估计值：0.133

回归方程：Course_Eval=3.998+0.133*beauty

//mean beauty

Mean estimation Number of obs = 463 Mean Std.Err. 95% Conf. Interval

beauty 4.75e-08 0.0367 -0.0720 0.0720 ② 截距的估计值=Course_Eval的样本均值-斜率估计值*Beauty的样本均值 计算得Beauty的样本均值趋近于零，所以截距的估计值等于Course_Eval的样本均值。

3. //sum beauty Variable

beauty

Obs 463

Mean 4.75e-08

Std.Dev. 0.789

Min -1.450

Max 1.970

可知beauty的标准差为0.789，因此

Stock教授的预测课程评价：3.998+0.133*0.789=4.103 Watson教授的预测课程评价：3.998+0.133*0=3.998

4. //sum course_eval Variable course eval

Obs 463

Mean 3.998

Std.Dev. 0.555

Min 2.100

Max 5

答：可知course_eval的标准差为0.555，而第三问得beauty的标准差为0.789。beauty值每增加一个标准差，course_eval增加0.133*0.789=0.105，而0.105÷0.555=0.19，大概是course_eval标准差的五分之一，所以效应估计值小。

5. 答：第二问跑回归得R-squared值为0.036，即beauty只解释了3.6%的课程评价方差，beauty没有解释大部分的课程评价方差。

E4.3

VARIABLES dist

Constant

Observations R-squared

ed

-0.0677 (0.0232) 13.86 (0.0595)

943 0.013

1.

Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

① 截距估计值：13.86 斜率估计值：-0.068 回归方程：ed=13.86-0.068*dist

② 大学盖在离中学每近10米的地方，平均完成教育年数增加0.068年。

2. 如果Bob的中学距离最近的大学20米：predicted ed=13.86-0.068*2=13.724 答：预测Bob完成的教育年数为13.724年。

如果Bob的中学距离最近的大学10米：predicted ed=13.86-0.068*1=13.792 答：预测Bob完成的教育年数为13.792年，比距离20米多0.068年。

3. 答：R-squared的值为0.013，即到大学的距离只解释了1.3%个人受教育年数的方差，到大学的距离没有解释个人受教育年数的大部分方差。

4. 第一问跑回归得回归标准误差1.6733，单位是年。