讲解：data、R、RDatabase|Java

Homework Assignment #5We are going to test how the strictness of employment protection affects the level of unemployment ina panel of OECD countries.1. Read in OECD data for real (1) GDP growth, (2) strictness of employment protection (individualand collective), and (3) the unemployment rate. All at yearly frequency.Hint: The package ‘OECD’ lets you do this from within R.2. Create a panel data set from these variables. Create a nice plot/plots of the data. Nicest plotgest one bonus point!3. Run the following modelsa. (pooled 1) 𝑢𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐸𝑃𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡b. (pooled 2) 𝑢𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐸𝑃𝑖𝑡 + 𝛽2𝑌𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡c. (FE 1) 𝑢𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐸𝑃𝑖𝑡 + 𝛼𝑖 + 𝜀𝑖�代写data留学生作业、代做R编程语言作业、代写R课程设计作业 代写Database|帮做Java程序�d. (FE 2) 𝑢𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐸𝑃𝑖𝑡 + 𝛽2𝑌𝑖𝑡 + 𝛼𝑖 + 𝜀𝑖𝑡e. (twoway 1) 𝑢𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐸𝑃𝑖𝑡 + 𝛼𝑖 + 𝜏𝑡 + 𝜀𝑖𝑡f. (twoway 2) 𝑢𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐸𝑃𝑖𝑡 + 𝛽2𝑌𝑖𝑡 + 𝛼𝑖 + 𝜏𝑡 + 𝜀𝑖𝑡4. Briefly explain each regression. What are the strengths weaknesses of each regression, are theresults as expected? How do you explain the difference in sign between pooled and fixedeffects? Does model f. make sense? Which is the best model?5. Formally test ifa. you should include country level fixed effects.b. How about two-way fixed effects?c. Should GDP be included in the regression?d. How about lagged GDP 𝑢𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐸𝑃𝑖𝑡 + 𝛽2𝑌𝑖𝑡−1 + 𝛼𝑖 + 𝜀𝑖𝑡转自：http://www.6daixie.com/contents/18/4504.html

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 人面猴
    序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...
    沈念sama阅读 219,366评论 6赞 508
  • 死咒
    序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,521评论 3赞 395
  • 救了他两次的神仙让他今天三更去死
    文/潘晓璐 我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
    开封第一讲书人阅读 165,689评论 0赞 356
  • 道士缉凶录：失踪的卖姜人
    文/不坏的土叔 我叫张陵，是天一观的道长。 经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？ 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,925评论 1赞 295
  • 港岛之恋（遗憾婚礼）
    正文 为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...
    茶点故事阅读 67,942评论 6赞 392
  • 恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的
    文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着，像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上，一...
    开封第一讲书人阅读 51,727评论 1赞 305
  • 城市分裂传说
    那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。 笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播，决...
    沈念sama阅读 40,447评论 3赞 420
  • 双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑
    文/苍兰香墨 我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
    开封第一讲书人阅读 39,349评论 0赞 276
  • 万荣杀人案实录
    序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...
    沈念sama阅读 45,820评论 1赞 317
  • 护林员之死
    正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,990评论 3赞 337
  • 白月光启示录
    正文 我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,127评论 1赞 351
  • 活死人
    序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...
    沈念sama阅读 35,812评论 5赞 346
  • 日本核电站爆炸内幕
    正文 年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,471评论 3赞 331
  • 男人毒药：我在死后第九天来索命
    文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,017评论 0赞 22
  • 一桩弑父案，背后竟有这般阴谋
    文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,142评论 1赞 272
  • 情欲美人皮
    我被黑心中介骗来泰国打工， 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,388评论 3赞 373
  • 代替公主和亲
    正文 我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,066评论 2赞 355

推荐阅读更多精彩内容