微观计量谷安平作业摘要.docVIP

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2016-05-02 发布于湖北
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微观计量作业 Greene书21章1、2题选做一道。 1题、一个二项式概率模型基于如下指标函数模型：唯一的回归元d是一个虚拟变量。100此观测构成的数据如下 y 0 1 d 0 24 28 1 32 16 求和的极大似然估计量，并估计所得到估计值的渐近标准误。利用瓦尔得检验和似然比检验检验的假设。先利用概率单位模型，然后使用对数单位模型。你的结论有变化吗？解: 令上式变为： A=7/13 同理，D=1/3 是正态分布的分布函数。对于logit，有： Probit的方差阵：，其中 y d 24 0 0 0.098-0.529*0=0.098 0.5359 0.39703 -0.861 0.737 -0.636 28 1 0 0.098 0.5359 0.39703 -0.861 0.737 -0.636 32 0 1 0.098-0.529*1=-0.431 0.3336 0.363557 -0.546 1.093 -0.597 16 1 1 -0.431 0.3336 0.363557 -0.546 1.093 -0.597 = 找数据用Eviews实现probit, logit, multinomial probit, multinomial logit, nested probit, nested logit, ordered, rank, truncation, sequential, censored模型。 Probit $ logit model 使用Greene书中例21.4的妇女劳动力参与的753个数据。使用的变量有LFP为受限因变量，等于1表示1975年参与工作，否则为0；age表示妇女的年龄; age2表示age的平方；fin表示1975年家庭收入；edu表示妇女受教育的年限；kids表示家中有18岁以下子女，则取值为1。使用Eview5.0。 Probit模型： Dependent Variable: LFP Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 06/20/08 Time: 09:50 Sample: 1 753 Included observations: 753 Convergence achieved after 8 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.?? C -3.893755 1.399787 -2.781676 0.0054 AGE 0.151439 0.065713 2.304529 0.0212 AGE2 -0.001903 0.000766 -2.484575 0.0130 EDU 0.095635 0.022943 4.168441 0.0000 FIN 3.68E-06 4.17E-06 0.883348 0.3770 KIDS -0.046180 0.039910 -1.157116 0.2472 Mean dependent var 0.568393 ????S.D. dependent var 0.495630 S.E. of regression 0.485220 ????Akaike info criterion 1.333856 Sum squared resid 175.8726 ????Schwarz criterion 1.370701 Log likelihood -496.1966 ????Hannan-Quinn criter. 1.348050 Restr. log likelihood -514.8732 ????Avg. log likelihood -0.658960 LR statistic (5 df) 37.35314 ????McFadden R-squared 0.036274 Probability(LR stat) 5.09E-07 Obs with Dep=0 325 ?????Total obs 753 Obs with Dep=1 428 Logit模型： Dependent Variable: LFP Method: M