Контрольная работа по "Эконометрике"

ВАРИАНТ 1

1. (20) Исследователь изучает влияние различных факторов на заработную плату сотрудников одного уровня некоторого крупного предприятия и оценивает следующее регрессионное уравнение y = β0+β1·age+β2·educ+ε, где y – заработная плата, age – возраст, educ – уровень образования (общее количество лет обучения), ε – ошибки регрессии. Исследователь хочет проверить, существует ли дискриминация в связи с тем, есть ли у работника дети или нет. Какие переменные и каким образом он должен добавить в модельное уравнение (в том числе для учета изменения отдачи от образования)? Какие условия на ошибки ε необходимо проверить?

РЕШЕНИЕ

В модельное уравнение регрессии слледует добавить бинарный фактор x3 – KIDS дети (0 или 1)

y = β0+β1·age+β2·educ+ β3·kids +ε,

если без AGE то y = β0+β1·educ+ β2·kids +ε,

ε – ошибки регрессии можно проверить на значимость (t-статистика)

1. (55) Была оценена регрессионная модель зависимости продолжительности недельного сна sleep (в мин) от недельной занятости totwrk (в мин), возраста age, уровня образования educ, почасовой оплаты труда hrwage, числа детей yngkid в возраста меньше 3 лет и бинарной переменной male (гендерный фактор)

Зависимая переменная: sleep; объем выборки 532 (уровень значимости 5%)

R2 = 0.1154

1. Дайте интерпретацию любым двум значимым коэффициентам.

Стандартная ошибка регрессии (Standard Error of a regression) показывает насколько велика ошибка предсказания значений переменной Y на основании значений Х.

Берё те что наименьшие

t-статистика

Tтабл (n-m-1;α/2)= (532-6-1;α/2)  = 1,96

[pic 1]

Значим только один коэффициент, по остальным t коэффициент не превышает критического значения

При увеличении недельной занятости на 1 мин. продолжительность недельного сна в среднем снижается на 0,16 мин.

1. Значимо ли влияние недельной занятости отличается от -0.5?

[pic 2]

Влияние недельной значимости значимо отличается от -0,5.