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文件CEOSAL2.RAW包含了177位首席执行官的数据，并可用来考察企业业绩对CEO薪水的影响。
(i)估计一个将年薪与企业销售量和市场价值相联系的模型。让这个模型对每个自变量的变化都具有常弹性。以方程的形式写出结论。
(ii)在第(i)部分的模型中增加profits。为什么这个变量不能以对数形式进入模型？你会说这些企业业绩变量解释了CEO薪水波动中的大部分吗？
(iii)在第(ii)部分的模型中增加ceoten。保持其他条件不变，延长一年CEO任期，估计的百分比回报是什么？
(iv)求出变量log(mktval)和prots之间的样本相关系数。这些变量高度相关吗？这对OLS估计量有什么影响？
使用CARD.RAW中的数据。
(i)我们在教材例15.4中所估计的方程可写成：
其中，其他解释变量在教材表15-1中列出。为使Ⅳ具有一致性，educ的Ⅳ，即muc4，必须与u不相关。nearc4是否会与误差项内的因素相关，例如无法观测的能力？请解释。
(ii)对于数据集中的男性子样本，可以利用1Q分数。做IQ对nearc4的回归以验证平均IQ分数是否因该男子在四年制大学附近长大而改变。你将得出什么结论？
(iii)现在，将IQ对nearc4、smsa66及1966年地域性虚拟变量reg662，···，reg669进行回归。排除了地域性虚拟变量之后，IQ是否与nearc4有关？如何使该答案与你在第(ii)部分中发现的结果相符合。
(iv)从第(ii)和(iii)部分中，对于在log(wage)方程中控制smsa66和1966年地域性虚拟变量的重要性，你将得出什么结论？
利用BWGHT2.RAW中的数据。
(i)估计模型
并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。斜率系数的符号与你的预期一致吗？请加以解释。
(ii)如果npvis增加一个样本标准差，对出生重量(bwght)有什么影响？
(iii)现在做log(bwght)对cigs的简单回归，并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。估计出来吸烟的效应是否和第(i)部分的有明显差别？
(iv)找出cigs和npvis之间的系数，并用它来解释简单回归和多元回归下β1估计值的相似性。
(v)向第(i)部分的回归方程中加入变量mage，meduc，fage和feduc。出生体重[更确切地说是log(bwght)]是一个容易解释的变量吗？
使用BWGHT2.RAW中的数据。
(i)用OLS估计方程
并按照通常的格式报告结果。二次项显著吗？
(ii)基于第(i)部分中的方程，证明：最大化log(bwght)的产前检查次数约为22。样本中有多少妇女至少接受过22次产前检查？
(ii)在22次产前检查之后，预计婴儿出生体重实际上会下降，这有意义吗？请解释。
(iv)在方程中增加母亲年龄，并使用二次函数形式。保持npvis不变，目前在什么年龄，孩子的出生体重最大？样本中有多大比例的妇女年龄大于这个“最优”生育年龄。
(v)你认为母亲年龄和产前检查次数解释了log(bwght)中的大部分变化吗？
(vi)利用npvis和age的二次方程，确定用bwght的自然对数或水平值来预测bwght孰优孰劣。
利用HSEINV.RAW中的数据。
(i)求出log(inypc)中的一阶自相关系数，然后再求log(nypc)除掉线性趋势后的自相关。对log(price)做相同的计算。这两个序列中的哪个可能有单位根？
(ii)基于第(i)部分的结论估计方程：
并以标准形式报告结果。对系数β1作出解释，并判断它是否统计显著。
(iii)除掉log(iypc)的线性趋势，然后在第(ii)部分的回归方程中使用除趋势的因变量(见教材10.5节)，R2有何变化？
(iv)现在用Δlog(invpc1)作因变量。结果与第(ii)部分相比有何不同？时间趋势还是显著的吗？为什么是或不是？
其中，incshrit是在总竞选支出中在位者所占份额(用百分比表示)。非观测效应ai，包括在位者诸如“品质”等特征和选区的诸多特征，都不随时间而变化。在位者的性别、党派在时间上都不变，因此都属于ai。我们关注的是竞选费用对选举结果的影响。
(i)取给定方程在两个年份的差分并用OLS估计差分方程。问哪些变量相对于一个双侧备择假设是在5%的水平上是个别显著的？
(ii)在第(i)部分的方程中，检验Δlog(inexp)和Δlog(chexp)的联合显著性。报告其P值。
(iii)用Δincshr作为唯一自变量，重新估计第(i)部分中的方程。解释Δincshr的系数。例如，如果在位者的支出份额增加10个百分点，你预计这会怎样影响在位者的得票份额？
(iv)再做一遍(iii)，但现在仅使用两次挑战者相同的情形。[这样一来，我们便可以控制挑战者属于ai的那些特征。莱维特(Levitt，1994)做过一项广泛得多的分析。]
A.对平台方而言，提高创作水准，实现更高效可控的流程管理
B.对广告主而言，降低平台运营成本提高效率
C.对创作者而言，进行生命周期光里，为价值变现打开通路
D.对于内容受众而言，观看更少的广告，减少等待时间
我们利用CEOSAL1.RAW中的数据估计了如下方程
这个方程使得roe对log(salary)具有边际递减的影响。这种一般性是必然的吗？解释为什么。
