Crawford School of Public Policy Econometric Techniques IDEC8017, Semester 2, 2016 Assignment 1 Place your completed assignment in the box provided next to Students' Services by 12.30 p.m. Friday 26 August 2016. You can form a group of no more than two students to do this assignment. In such a case, you both will receive the same result. The assignment should be your/your group's work. It is an offence against the University's regulations to copy from another student's assignment. The assignment can be written by hand or by using computer software. Attach an R script file, a summary of your computer output but the assignment must be readable without reference to them. Marking criteria and scheme Item Criteria Highest possible score Include this cover page with marking scheme R script file runs smoothly with comments along the way Output file produced by the submitted R script file 1 2 2 Q1 Both intuition and statistical evidence is expected; your intuition does not need to agree with the stat. evidence 10 Q2 Correct estimation results, number formatting*, and sufficient collection of statistics 5 Q3 Correct estimates and interpretation 10 Q4 Some equations/maths are expected along with explanation 10 Q5 Correct model specification; test criteria as discussed in tutorials and lectures 10 Q6 Correct model specification 5 Q7 See the criteria for Q2 5 Q8 Test criteria as discussed in tutorials and lectures 10 Q9 Test criteria as discussed in tutorials and lectures 10 Q10 As specified in the question 10 Q11 Criteria as discussed in tutorials and lectures 10 Total Your score 100 *Note: You can choose to format your results in one of the two following ways. (1) Present them with three significant numbers (Please see the link for the significant figures rules http://www.usca.edu/ chemistry/genchem/sigfig.htm). (2) All numbers are formatted with no more than two decimal figures. However, you have to ensure that each number has at least three significant numbers. Please rescale variables if you need to but make sure to explain it in your assignment. Econometric Techniques IDEC8017, Semester 2, 2016 Assignment 1 2 A problem of interest to health officials (and others) is to determine the effects of smoking during pregnancy on infant health. One measure of infant health is birth weight: a birth weight that is too low can put an infant at risk for contracting various illnesses. Since factors other than cigarette smoking that affect birth weight are likely to be correlated with smoking, we should take those factors into account. For example, higher income generally results in access to better prenatal care, as well as better nutrition for the mother. An equation that recognises this is ln(bwght) = 1 + 2 cigs + 3 ln(f aminc) + (Model 1) 1. Do you think cigs and f aminc are likely to be correlated? Explain why the correlation might be positive or negative. Check if the correlation between cigs and f aminc in the sample data fits your reasoning. 2. Now use the data in bwght.dta, which is uploaded on Wattle, to estimate Model 1. Report the results together with a suitable collection of summary statistics. 3. Interpret the numbers you have estimated for 2 and 3 . 4. Based on information from parts (1) and (2), without the aid of any statistical software, explain how the coefficient estimate for 2 will change when ln(f aminc) is excluded from model 1. 5. Someone suggests that the impact of cigarette smoking on birth weight is not the same between boy and girl infants, and between white and non-white infants. How would you incorporate this suggestion into model 1? Is there any statistical evidence indicating that either or both gender and race cause differences in the impact of smoking on birth weight? Perform a formal test. 6. Another suggestion is that in addition to causing differences in the impact of smoking on birth weight, gender and race may have their own impact on birth weight. Modify model 1 to incorporate this suggestion. 7. Consider now an expanded version of model 1 which adds explanatory variables for the birth order, gender and race of the child as well as her/his parent education in the following form: ln(bwght) = 1 + 2 cigs + 3 ln(f aminc) + 4 parity + 5 male + 6 white + 7 mothedu + 8 f athedu + u (Model 2) Estimate Model 2 and report the results with a suitable collection of summary statistics. (You might want to report the estimation results of this model together with that of model 1 in one table for brevity). 8. How much more is a white child predicted to weigh than a nonwhite child in model 2? Is the difference statistically significant? Perform a formal test. 9. Does being a boy have a positive effect on the birth weight in model 2? Perform a formal test. 10. Comment on the signs, the statistical and economic significance of the added variables' estimated coefficients. Do they make economic sense? For comments on their statistical significance, use the p-values reported in the regression output. No formal test is required. Econometric Techniques IDEC8017, Semester 2, 2016 Assignment 1 3 11. Is model 2 a better specification than model 1 from a statistical perspective? Use one formal test together with at least one model selection criterion which gives some penalty to model complexity, to answer this question. DATA The data file bwght.dta which is posted on Wattle is from the Wooldridge textbook. It has 1,388 observations and 14 variables. Information on its variables is as follows: Variable name faminc cigtax cigprice bwght fatheduc motheduc parity male white cigs lbwght bwghtlbs packs lfaminc Variable label 1988 family income, $1000s cig. tax in home state, 1988 cig. price in home state, 1988 birth weight, ounces father's yrs of educ mother's yrs of educ birth order of child =1 if male child =1 if white cigs smked per day while preg ln(bwght) birth weight, pounds packs smked per day while preg ln(f aminc) End of Assignment n#####l####### ##d v##v##v#d#HuX#####8#####F#t#########v#HuX#####E`#wG#noall31 Dec 2001 11:49#fffibbbbbbfffffaminc###########################cigtax#8################### ######cigprice#########################bwght#88#########################fatheduc #########################motheduc#########################parity#c############## ###########male#y###########################white############################cig s#reg#########################lbwght#g#########################bwghtlbs######### 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