代做Economics UN3412 Department of Economics Spring 2024 Midterm Mock Exam 1帮做Python语言

Department of Economics

Economics UN3412

Spring 2024

Midterm Mock Exam 1

Question 1 (30 points)

Allcott and Gentzkow  (2017) conducted an online survey of US adults regarding fake news after the 2016 presidential election.  In their survey, they showed survey respondents news headlines about the 2016 election and asked about whether the news headlines were true or false. Some of the news headlines were fake and others were true. Their dependent variable Yi  takes value 1 if survey respondent i correctly identifies whether the headline is true or false, value 0.5 if respondent is  “not sure”, and value 0 otherwise. Suppose that one conducts a similar survey and obtains the following regression result:

where College is a binary indicator that equals 1 if a survey respondent is college graduate and 0 otherwise, ln(Daily media time) is the logarithm of daily time consuming media, and Age is age in years.

(a)  (7p) Suppose that you would like to test that people with higher education have more accurate beliefs about news at the 1% level.  State your null hypothesis precisely and report your test result.

(b)  (7p) The estimated coefficient for ln(Daily media time) is significantly positive. Interpret this result. Explain why this is plausible.

(c)  (7p) Even if Age is omitted, there will be little concern about the omitted variable bias problem. Do you agree? Explain briefly.

(d)  (9p) Suppose that you now conjecture that Republicans may have different beliefs about news than Democrats. Assume that there  are three groups in the data:

Democrats, Republicans and Independents.  How would you change the specification of the linear regression model by adding or subtracting regressors? Explain briefly.

Question 2 (30 points)

Consider the following results, note that the dependent variable is log of hourly earnings, regressors are self-explanatory.

(a)  (5 p) What is the estimated economic return to education in regression (4) for each year of education for men and for women?

(b)  (5 p) What is the gender gap for 12 years of education? for 16 years of education?

(c)  (5 p) What is the estimated wage difference between Northeast and West?  Which region has higher estimated wages? Is the difference statistically significant?

(d)  (5 p) Potential experience of the worker is measured by years since the completion of schooling. Interpret the estimated coefficient. (that is, what is the effect of experience on log hourly earnings?)

(e)  (5 p) Is the slope and the intercept of the regression for females different than those of the regression for males. Explain (be careful about which regressions are needed to answer this question.)

(f)  (5 p) Does the wage gap between genders widen or narrow as the level of education increases? Explain your answer in detail.

Short Questions (40 points total)

Answer the following short questions.  Justify your answers briefly (10 points for each question).

(3) You run a regression and obtain the following result:

Form the t-statistic for the null hypothesis that the coefficient on Xi  is equal to 1. Can you reject this hypothesis at the 95% level?

(4)  “I worried that my regression suffered from omitted variable bias. But now I have added controls, the R2 has gone up a lot and is now above 0.8 so I am no longer concerned that there is omitted variable bias.”  Explain whether this statement is correct. Justify your answer.

(5) You run a regression of the log of yearly earnings on the log of 1 - τ where τ is the marginal tax rate the individual faces.

Interpret the coefficient on ln(1 − τ).

(6) What is the difference between the R2 of a regression model and its adjusted R2?