《计量经济学》典型综合案例导引及分析13页

《计量经济学》典型综合案例导引及分析

1. 如果有人准备对公司首席执行官（CEO ）的年薪（salary ）进行经验研究，请写出这种研究可能的动机是什么？

2. 其在研究过程中所设立的各种计量模型的共同特点有哪些？

3. 如果某人首先设立的模型为：

u roe salary +⋅+=10ββ（1） 其中，salary 代表CEO 的

年薪，以千美元为单位；roe代表CEO所在的公司在过去三年里的平均净资产回报率，净资产回报率被定义为公司的纯收入占普通净资产的百分比；参数0β和β为未知的常数；u为一随1

机变量。请说明模型（1）属于何种回归模型？模型（1）中的参数0β、1β有什么特性？0β、1β的经济含义是什么？

4.你对1β的取值范围有什

么样的理论预期，为什

么？

5.如果模型（1）的设定是正确的，该模型必需满足的具有明确经济含义的核心条件是什么？这一核心条件必须用什么样的数学约束条件来保证？

6.如果你希望利用OLS对模型（1）做出正确的估计，则该模型（除了第5题的答案外）还必需满足哪些前提条件？

7. 利用美国1990年209家公司CEO的样本信息，

采用OLS 估计方法，对模型（1）的估计结果如下： 0132.0209501.18191.963ˆ2==⋅+=R n roe ary l sa （2） 该估计结果使用的是什么类型的样本数据？

8. 写出得出回归方程（2）的各个估计值的计算公式（要以样本的变量符号为基础）。

9. 根据回归方程（2）的估计结果，如果有人说这意味着501.181

=β，请

说明这一结论的对错及理

由。

10. 在回归方程（2）的估

计结果中，你对2R 值的经

济解释是什么？根据方程

（2）中的2R 的数值大小，

你能做出哪些合理的推断？

11. 利用相同的样本信息（下同），利用OLS 还得到了如下的估计结果： 020.0,029.0,

209)

08.11()0089.0()9.223(63.190163.063.830ˆ22===⋅+⋅+=R R n roe

sales ary l sa （3） 其中，sales 为公司的年销售额，单位千美元，括号中的数字为标准误。如果用

OLS方法进行估计是合理的，则除了须满足上述第5、6题的前提条件外，还需要满足什么特别的前提条件？

12. 请写出得出回归方程（3）中的各个估计量的估计值的计算公式（要以样本的变量符号为基础）。13. 分析在得出回归方程（2）后又去估计回归方程（3）的主要原因。

14. 请比较我们从回归方程（2）中得到的roe如何

影响salary 的估计与从回归方程（3）中所得到的之间的差异？在什么条件下，不会存在这种差异？

15. 通过比较估计结果（3）和（2），在满足基本假定的前提下，你都可以检验些什么？给出你的检验过程和结论（已知6.2)206(005.0=t ，887.3)206,1(05

.0=F ）。

16. 只根据估计结果（3）所提供的信息，你能检验sales 与roe 之间的共线性问题吗？你需要什么信

息？

17. 利用OLS又得到了如下的估计结果：

275

.0

282

.0

209

) 0040 .0(

)

033

.0(

)

29

.0(

0179

.0

)

log(

257

.0

36

.4

)

(ˆ

log

2

2=

=

=

⋅+

+

=

R

R

n

roe sales

salary

（4）

解释回归方程（4）的经济含义。

18.解释之所以在回归方程（2）、（3）的基础上又估计回归方程（4）的主要原因。

19. 利用OLS又得到了如下的估计结果：

283.0209)

0054.0()0041.0()

035.0()32.0(0024.00174.0)log(280.032.4)(ˆlog 2==⋅+⋅++=R n ros

roe sales salary （5）

其中，ros 代表公司股票的回报率，单位%。根据（4）、

（5）两个估计结果，请你检验虚拟假设：在控制了sales 和roe 之后，ros 对CEO 的薪水没有影响（要有检验过程，已知888.3)205,1(05

.0=F ）。

20. 如果ros 提高50点，预计salary 会提高多大

比例？ros对salary具有实际上很大的影响吗？21. 在回归方程（5）的基础上，又利用OLS又估计了如下的回归方程：

357

.0 209

)

099

.0(

)

085

.0(

)

089

.0(

)

0040

.0(

)

033

.0(

)29.0(

283

.0

181

.0

158

.0

011

.0

)

log(

257

.0

59.4

)

(ˆ

log

2=

=

⋅

-

⋅

+

⋅

+

⋅

+

+

=

R n

utility

consprod

finance

roe

sales

salary

（6）

其中，finance, consprod 和utility均为虚拟变量(二值变量)，分别表示金融业、消费品工业和公用事业，括号中的数字为标准误。在sales和roe取值