第六章 大样本OLS

6.5 使用数据集grilic.dta，以稳健标准误估计以下回归方程...

（1）使用稳健标准误回归。

普通标准误作为对比。

（2）南方子样本回归。（rns = 1）

（3）北方子样本回归。

（4）两个子样本其他所有变量与全样本相比稳健标准误都变大了；同时北方样本变量的稳健标准误均小于南方。这是因为样本数n越大，越接近n→∞的假设，从而越能满足OLS的大样本性质，估计误差越小。

6.6 房屋的价格如何决定？一种理论认为，房价由房屋性能所决定,称为“特征价格法”（hedonic price）。数据集hprice2a.dta包含美国波士顿506个社区的房屋中位数价格的横截面数据。考虑以下特征价格回归...

（1）普通标准误回归方程如下：

①F检验p值接近0，回归方程非常显著；回归系数t检验p全部接近0，均显著；

②空气污染程度、社区到就业中心距离和社区学校中学生教师比例与房屋价格中位数负相关；房屋的平均房间数与房屋价格中位数正相关；

③经济意义见系数，只需注意ln反映百分比变动。

（2）稳健标准误回归方程如下。

使用稳健标准误后，除stratio标准误下降外，其他解释变量的标准误均上升了，但整体变动不大。

（3）在5%显著性水平下不能拒绝原假设，认为两个回归系数相等。

（4）同样使用test命令。

①在5%显著性水平下可以拒绝原假设，认为回归系数真实值不等于0.31；

②在5%显著性水平下不能拒绝原假设，认为回归系数真实值等于0.30。

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