1、典型綜合案1. 如果有人準(zhǔn)備對(duì)公司首席執(zhí)行官（CEO）的年薪（ salary ） 進(jìn) 行 經(jīng) 驗(yàn) 研究，請(qǐng)寫出這種研究可能的動(dòng)機(jī)是什么？2. 其在研究過程中所設(shè)立 的各種計(jì)量模型的共同特 點(diǎn)有哪些？3. 如果某人首先設(shè)立的模型為：salary 01 roe u（ 1）其中， salary 代表CEO的年薪，以千美元為單位；roe 代表CEO所在的公司在過去三年里的平均凈資產(chǎn)回報(bào)率， 凈資產(chǎn)回報(bào)率被定義為公司的純收入占普通凈資產(chǎn)的百分比；參數(shù)0和1為未知的常數(shù)；u 為一隨機(jī)變量。請(qǐng)說明模型（1）1 ）中的參數(shù)0、1有什0、1的經(jīng)濟(jì)含義4. 你對(duì) 1 的取值范圍有什么樣的理論預(yù)期，為什么？5. 如

2、果模型（1）的設(shè)定是正確的，該模型必需滿足的具有明確經(jīng)濟(jì)含義的核6. 如果你希望利用OLS對(duì)模型 （ 1） 做出正確的估計(jì)，則該模型（除了第5 題的答案外）還必需滿足哪些前提條件？7. 利用美國1990 年 209CEO的樣本信息，OLS估計(jì)方法，對(duì)模1）的估計(jì)結(jié)果如下：sal?ary 963.191 18.501 roen 209R2 0.0132（ 2）8. 寫出得出回歸方程（2）的各個(gè)估計(jì)值的計(jì)算公式（要以樣本的變量符號(hào)為基礎(chǔ)） 。9. 根據(jù)回歸方程（2）的估118.501，請(qǐng)說明這一結(jié)論的對(duì)錯(cuò)及理10. 在回歸方程（2）的估計(jì)結(jié)果中，你對(duì)R2值的經(jīng)濟(jì)解釋是什么？根據(jù)方程（ 2）中的R2

3、的數(shù)值大小，你能做出哪些合理的推斷？11. 利用相同的樣本信息，利用OLS還得到sal?ary 830.63 0.0163 sales 19.63 roe(223.(9) (0.0089)(11.08)(3)22n 209, R20.029, R20.020sales 為公司的年銷單位千美元，括號(hào)中OLS 方法進(jìn)行估計(jì)是合理5、 6 題的前提條件外，還12. 請(qǐng)寫出得出回歸方程3）中的各個(gè)估計(jì)量的估（要以樣本。13. 分析在得出回歸方程2）后又去估計(jì)回歸方程3）的主要原因。14. 請(qǐng)比較我們從回歸方2）中得到的roe 如何salary 的估計(jì)與從回3）中所得到的之間的差異？在什么條件下， 不會(huì)

4、存在這種差異？15. 通過比較估計(jì)結(jié)果(3)和(2) ，在滿足基本假定的前提下，你都可以檢驗(yàn)些什么？給出你的檢驗(yàn)過程和結(jié)論(已知t0.005(206) 2.6，F(xiàn)0.05 (1 , 206) 3.887) 。16. 只根據(jù)估計(jì)結(jié)果（3）所提供的信息，你能檢驗(yàn)sales 與 roe 之間的共線性問題嗎？你需要什么信息？17. 利用 OLS又得到了如下的估計(jì)結(jié)果：log(?salary) 4.36 0.257 log( sales) 0.0179 roe(0.29) (0.033)(0.0040)22n 209R2 0.282R2 0.275(4)解釋回歸方程(4)的經(jīng)濟(jì)含義。18. 解釋之所以在

5、回歸方程（2） 、 （ 3）的基礎(chǔ)上又估計(jì)回歸方程（ 4） 的主要原因。19. 利用 OLS又得到了如log(?salary) 4.32 0.280log(sales) 0.0174 roe 0.0024 ros(0.32) (0.035)(0.0041)(0.0054)n 209 R2 0.283（ 5）其中，ros 代表公司股票的回報(bào)率， 單位 %。 根據(jù) （ 4） 、（ 5）兩個(gè)估計(jì)結(jié)果，請(qǐng)你檢驗(yàn)虛擬假設(shè)：在控制了sales 和 roe 之后， ros 對(duì)CEO的薪水沒有影響（要有檢驗(yàn)過程，已知F0.05 （1 , 205） 3.888） 。20. 如果 ros 提高 50 點(diǎn)，預(yù)計(jì)sa

6、lary 會(huì)提高多大比例？ ros 對(duì)salary 具有實(shí)際上很大的影響嗎？21. 在回歸方程(5)的基礎(chǔ)上，又利用OLS又估計(jì)了如下的回歸方程：log(?salary) 4.59 0.257log(sale)s 0.011roe 0.158 finance 0.181consprod0.283utility (0.29) (0.033)(0.0040) (0.089)(0.085)(0.099)n 209 R2 0.357(6)其中， finance, consprod和utility均為虛擬變量( 二值變量) ，分別表示金融業(yè)、 消費(fèi)品工業(yè)和公用事業(yè)，括號(hào)中的數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)誤。在 sales 和 roe 取值請(qǐng)問公用事 CEO之( 要有計(jì)算依據(jù))?22. 這個(gè)差異在1%的顯著水平上是顯著的嗎( 要有計(jì) 算 依 據(jù) )？ ( 已 知 t0.005(120) 2.617)23. 消費(fèi)品工業(yè)與金融業(yè)的 CEO之間薪水的近似百（ 要有計(jì)）？24. 設(shè)計(jì)一個(gè)能直接檢驗(yàn)這個(gè)差異是否統(tǒng)計(jì)顯著的回歸模型并說明具體如何檢驗(yàn)。25. 寫出在 1%的顯著水平上檢驗(yàn)金融業(yè)、消費(fèi)品工業(yè)和公用事業(yè)的CEO的薪水決定因素與其它行業(yè)的CEO確實(shí)存在顯著差異的檢驗(yàn)過程及結(jié)論（已知F0.01(3,203) 3.87) 。26. 針對(duì)回歸方程