A.powerB.concept .C.historyD.role

出一个最简单的LPM，并估计分析结果 （2)在元模型加入hrat, obrat, loanprc,unem,male, married, dep, sch,cosign, chist,pubrec,morlat1,morlat2,vr这几个控制变量，之前的white的系数发生变化了吗？ （3)请用稳健的标准误再估计一次，并将white的系数的95%置信区间与非稳健的置信区间相比较，给出你的结论。

利用LOANAPPRAW中的数据;也可参见第7章的计算机练习C8。

(i)估计一个approve对white的概率单位模型。求出白人和黑人贷款许可的估计概率。与线性概率估计值相比如何？

(ii)现在在这个概率单位模型中增加变量hrat、obrat、loanpre、unem、male、married、dep、sch、cosign、chist、pubrec、mortlatl、mortlat2和vr。有对非白人歧视的统计上显著的证据吗？

(iii)用对数单位估计模型的第(ii)部分，将white的系数与概率单位估计值相比较。

(iv)使用教材方程(17.17)估计在概率单位模型和对数单位模型中歧视效应的大小。

要的解释变量是虚拟变量white，如果申请者是白人则取值1。数据集中其他的申请者为黑人和拉美裔。

为了检验抵押贷款市场中的歧视，可使用一个线性概率模型：

(i)如果对少数民族存在歧视，并控制了适当的因素，那么，的符号是什么？

(ii)将qpxe对white做回归，并以通常的形式报告结果。解释white的系数。它是统计显著的吗？它实际上大吗？

(iii)作为控制因素，增加变量hrat，obrat，loanprc，unem,male,married，dep，sch，cosign，chist，pubrec，mortlatl，mortlat2和vr。white的系数会有什么变化？仍有对非白人存在歧视的证据吗？

(iv)现在容许种族效应与度量了其他债务占收入比例的变量(obrat)存在着交互作用。交互项显著吗？

(v)利用第(iv)部分的模型，当债务负担达到样本均值obrat=32时，作为白人对贷款许可的概率有多大的影响？构造这种影响的一个95%的置信区间。