2012级博士高级计量经济学复习。
面板数据模型与非面板数据模型在多处具有相似性。在面板数据模型的模型设定中，需要考虑以下的主要问题：
1.模型设定问题。
1） 平稳性问题（包括llc、ips检验法的基本原理，检验结果的读解）；
2）“斜率”系数问题（变斜率系数与不变斜率系数的检验方法以及基本原理，检验结果的读解）；
3）“维数”问题（两维截距、一维截距的检验方法以及基本原理，检验结果的读解）；
4）“截距”系数问题（包括fefe、rere、fere、refe、fefe、rere、pool等的检验方法以及基本原理，检验结果的读解）；
5）检验的策略。
2.估计问题（只涉及平稳数据的估计问题）
1）一维情形下的估计问题（包括fe和re的估计方法以及基本原理，估计结果的读解）；
2）两维情形下的估计问题（包括fefe、rere、fere和refe的估计方法以及基本原理，估计结果的读解）
3. 检验问题。
1）f检验的应用前提条件。
2）异方差性的检验（组内、组间以及总体方差的异方差性的检验方法以及基本原理，检验结果的读解）；
3）自相关性的检验（组内、组间以及总体的自相关性的检验方法以及基本原理，检验结果的读解）；
4）检验的策略与基本步骤。
微观部分。二元选择模型。
1）概率基础。
2）模型设定。
3）模型结果读解。
有序选择模型。
1）模型设定。
2）模型结果读解。
例题（微观部分）
1. 设有。
1）（4分）试推导logit 模型关于的边际效应；
2）（4分）有人得到以下实证分析结果，请对结果给出自己的解释；
3）（4分）计算实证分析中解释变量gpa和tuce的边际效应；
4）（4分）试对如下结果中lr statistic (3 df)= 15.54585的含义进行解释。
答案。the logit model or logistic regression model specifies
whereis the logistic cdf, with.
logit模型的边际效应。
probit模型的边际效应。
故有：lr statistic (3 df)= 15.54585的含义是对probit/logit模型中所有的斜率系数均等于0的假设进行检验。
查表，，拒绝原假设。
2.在实际应用中，常遇见随机扰动项的分布设定问题。例如，如下的伽马分布（gamma distribution）中，若设定，则成为了指数分布（exponential distribution）。
这里，约束条件为。为此，某人进行了如下检验：
其中，一些具体的公式如下：
利用极大似然估计ml，得到如下结果（括号内数据为标准差）：
试依据上述结果，回答下列问题（给定）：
1、计算似然比检验（likelihood ratio test）统计量的值，并进行判断；
2、计算沃尔德检验（wald test）统计量的值，并进行判断。
答案：1、likelihood ratio test
reject。
2、wald test :
reject。
3．在关于工作努力状况问题的调查问卷中，有如下的调查问题：
就目前的工作岗位而言，需要自己处于非常努力的状态。
0）强烈反对 （1）反对 （2）无所谓 （3）同意 （4）非常同意。
分别对1753家公司中的19510位员工进行调查并得到相关的调查数据后，我们依据分析目的，设定的latent模型为：
其中，是第f家公司中第i位员工对工作努力态度的偏好，解释变量的含义如下：
依据调查问卷设计有：
相应的观测模型为：
当假设遵从标准正态分布时，我们有如下stata软件的估计结果：
1）（5分）试写出上表的回归模型表达式。
2）（5分）试求出上表回归模型的边际效应的表达式。
3）（5分）有一来自第13家公司男生，其身体健康、工资为平均水平、签有永久合同且不是会员，在其问卷调查中，选择“非常同意”的概率是多少？
4）（5分）为了计算相应的边际效应，我们用stata软件机进行分析，有如下结果：
probit模型回归结果：
oprob eff1 w male edu health perm tumem emp empsq;
predict pp0 pp1 pp2 pp3 pp4, p;
其中，oprob为stata中对ordered probit模型进行回归的命令。
边际效应计算结果：
mfx compute, predict(outcome(4));
marginal effects after oprobit
y = pr(eff1=4) (predict, outcome(4))=27804591
其中，mfx为stata中计算边际效应的命令，表示模型的斜率（边际效应）。
为了弄清楚mfx命令计算边际效应的具体过程，我们按照相应的边际效应表达式，进行了具体计算，步骤如下：
的计算过程。
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