首页 > 其他分享 >125.785 S1  Binary Model practice

125.785 S1  Binary Model practice

时间:2024-10-04 19:36:00浏览次数:1  
标签:married S1 practice 125.785 black exper model data price

125.785 S1 2024 -- Assignment 2 (Part A and Part B)

Due date: 18th October 2024

The assignment is 30% to the course assessment, including two parts:

Part A. Practice binary and panel data regressions (15%), Part B. Critical Reading (15%).

Part A Practice binary and panel data regressions (Head start codes of SAS are provided in Stream)

A-1. Binary Model practice (5% contribution to the course assessment)

Use the data provided (loanData_Assignment 2) to practice the binary model regression and analysis.

The variables used are defined as follows:

•      approve

=1 if the application is approved and 0 if not

•      loanamt

loan amt in thousands

•      price

purchase price

•      loanprc

loanamt/price

•      married

=1 if applicant married (and 0 for not married)

•      black

=1 if applicant is black (and 0 for others)

• white

=1 if applicant is white (and 0 for others)

A-1-1. Estimate the model below using OLS and discuss any problem in the variables used. (You may need to produce the basic statics of the used variables in the discussion.)

approve = a + β1* loanamt +  β2  *  price + β3*  loanprc + β4* married+  β5* black + β6* white

A-1-2. Estimate the above model using logit regression after making some treatment to any problem identified in the above requirement. (A-1-1).

Logit(approve=1)

= a + β1* loanamt1 + β2  *  price + β3  *  loanprc + β4  * married+  β5  * black + β6  * white

A-1-3. Interpret the statistical and economic meaning of β1  and β3.

A-1-4. Try the following two models and discuss the difference of the coefficients of β5  out of the two models.

Model 1:

Logit(approve=1)= a + β1* loanamt +  β2*  price + β3*  loanprc + β4* married+  β5* black + β6* white +e

Model 2:

Logit(approve=1)= a + β1* loanamt +  β2*  price + β3*  loanprc + β4* married+  β5* black + e

A-1-5. Use the above model 1 (logit) to estimate the probability of loan approval for a married white applicant with medians of other variables (loanamt1 price  loanprc).

A-1-6. What is the difference of 代 写125.785 S1  Binary Model practice approval rate between white and black applications based on the condition that there is no difference in other variables?

A-1-7 Write a conclusive summary of the Binary model testing results.

A-2. Panel data practice) (10% contribution to the course assessment)

Download the Stream provided data (wageFactors_assignment2. The two indicators for time cross section and time series are nr year.

The variables are defined as follows:

•      nr

person identifier

• year

1980 to 1987

• lwage

log(wage)

• exper

labor market experience

• hours

annual hours worked

• married

=1 if married (and 0 if not married)

• educ

years of schooling

• union

=1 if in union (and 0 if not in union)

A-2-1. Estimate the following model with OLS regression (pooled data regression):

lwage = a+ + β1* exper + β2* hours + β3* married + β4* educ + β5* union;

A-2-2. Estimate the above model using the time-fixed effect. Discuss the impact of experience (exper) on wage. Is the result different from the OLS model?

A-2-3. Test whether the time-fixed effect model or the OLS model is more appropriate.

A-2-4. Test whether the time-random effect model is appropriate.

A-2-5. Create the squared variable of the experience (exper2=exper *exper) and use the best

performance form. (among OLS, time-fixing and random-fixing) to estimate the following model:

lwage = a+ + β1 * exper + β2* hours + β3 * married + β4 * educ + β5 * union  + β6  *exper2;

A-2-6. Discuss again the impact of experience (exper) on wage based on the results in A-2-5.

A-2-6 Write a conclusive summary of the panel data regression results. The interested question is which panel data is most appropriate in the tested relation and how the working experience influence the level of wage in the labour market.

Part B. Critical Reading (15% to the course assessment).

Choose one of the following two articles and write a report of your selected one. The report should provide a summary on the research. The focus should be on describing and commenting on the econometric models and analyses used in the study. Specifically, you are expected to describe what is the specifical formula expressing the tested relation, and where (which table) and how the results are  reported and discussed. Additionally, discuss the common points, such as how the  data  is treated before testing, why the models are chosen, what are the relative advantages of the used models, and how these advantages are shown in the results, etc.). To improve your performance, you may make some critical comments on the testing methodology issues.

Word length should be about 1000 words.

Article 1:

Fang, Vivian W., Xuan Tian, and Sheri Tice, (2014), “ Does Stock Liquidity Enhance or Impede Firm Innovation?”, Journal of Finance, Vol. LXIX, no. 5, 2085-2125.

Article 2:

Nguyen, Thi Lam Anh, and Xuan Vinh Vo (2020), “Does corporate governance really matter for bank efficiency? Evidence from ASEAN countries”, Eurasian Economic Review, vol 10, no.4, 681–706.

Submission (to the Stream Drop-Box of the assignment):

A Word file, including the contents for part A and Part B (Same format as required in Assignment 1).

标签:married,S1,practice,125.785,black,exper,model,data,price
From: https://www.cnblogs.com/comp9021/p/18447120

相关文章

  • Windows11系统Microsoft.Build.Engine.dll文件丢失问题
    其实很多用户玩单机游戏或者安装软件的时候就出现过这种问题,如果是新手第一时间会认为是软件或游戏出错了,其实并不是这样,其主要原因就是你电脑系统的该dll文件丢失了或没有安装一些系统软件平台所需要的动态链接库,这时你可以下载这个Microsoft.Build.Engine.dll文件(挑选合适的......
  • Windows11系统mgtdyn.dll文件丢失问题
    其实很多用户玩单机游戏或者安装软件的时候就出现过这种问题,如果是新手第一时间会认为是软件或游戏出错了,其实并不是这样,其主要原因就是你电脑系统的该dll文件丢失了或没有安装一些系统软件平台所需要的动态链接库,这时你可以下载这个mgtdyn.dll文件(挑选合适的版本文件)把它放......
  • windows10如何安装jdk8,并且配置java home环境?超详细!
    前言大家好,我是小徐啊。记得我刚学习Java的时候,我的老师第一步就是教我们如何安装jdk并且配置java环境。这应该算是学习Java的第一步吧。虽然这个安装过程对我来说已经不是非常难了,但是我知道,对于一些刚入门的小伙伴还是经常容易搞错的,所以,今天小徐就写一篇详细的教程,来帮助大家......
  • 基于ads1299的EEG导联脱落状态监测解析
    一概念调试导联脱落检测问题通常非常具体地取决于系统的配置方式。建议首先查看芯片手册的一些有用的配套资料。其次应该能够跟踪导联脱落电流的流动位置、并确认每个节点的直流偏置位置。在大多数情况下、当连接的输入未偏置为已知共模或导联脱落电流没有返回路径时、会......
  • 从 ES5 到 ES14:深入解析 JavaScript 的演进与特性
    文章目录前言一、ES5(ECMAScript2009)1.严格模式('usestrict')2.Object.defineProperty3.Array.isArray4.forEach,map,filter,reduce二、ES6(ECMAScript2015)1.let和const2.箭头函数3.模板字符串4.解构赋值5.class和extends6.模块(import和export)......
  • Ovis1.6-9B视觉大模型环境搭建&推理
    引子前阵子,阿里Qwen2-VL刚刚闪亮登场,感兴趣的小伙伴可以移步https://blog.csdn.net/zzq1989_/article/details/142332651?spm=1001.2014.3001.5501。这第一的宝座还没坐多久,自家兄弟Ovis1.6版本就来了,20240919阿里国际AI团队开源多模态大模型Ovis1.6。在多模态权威综合评测基准Op......
  • indows11安装WLS2+Ubuntu
    wsl安装在搜索栏搜powershell,管理员身份打开按下win+X,打开终端管理员wsl--installdism.exe/online/enable-feature/featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux/all/norestartdism.exe/online/enable-feature/featurename:VirtualMachinePlatform/all/no......
  • 推出TMS320VC5416GWS120、TMS320VC5416PGE160、TMS320VC5416ZWS160定点数字信号处理器
    系列概述:TMS320VC5416定点数字信号处理器(DSP)基于先进的改进型哈佛架构打造,具有一条程序存储器总线和三条数据存储器总线。该处理器采用具有高并行能力的算术逻辑单元(ALU)、特定于应用的硬件逻辑、片上存储器和附加片上外设。高度专业化的指令集是TMS320VC5416操作灵活性和速度的基......
  • 【前端】ES12:ES12新特性
    文章目录1逻辑赋值操作符2数字分隔符3replaceAll4Promise.any5WeakRef6FinalizationRegistry1逻辑赋值操作符逻辑赋值操作符??=、&&=、||=。leta=trueletb=false//a&&=b//falsea||=b;//trueconsole.log(a)letobj={name:"kerwin......
  • VulnHub-SickOs1.1靶机笔记
    SickOs1.1靶机笔记概述Vulnhub的靶机sickos1.1主要练习从互联网上搜索信息的能力,还考察了对代理使用,目录爆破的能力,很不错的靶机靶机地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1JOTvKbfT-IpcgypcxaCEyQ?pwd=ytad提取码:ytad一、nmap扫描1)主机发现sudonmap-sn192.168.111.0/......