EC423 Review Notes

EC423_Labour

Past Exams

Exam 2022

Question 1

• Test many outcomes would cause Multiple Inference Problem
  • 在 Autumn Topic 2 曾经出现过，“In this context, if you test multiple hypotheses (e.g. effect of program on multiple outcomes) you might find some significant coefficients by chance” 课件介绍了两个解决方法：
  • 1. Summary index approach — 把多个相关outcomes标准化后加权平均成一个index，然后只对这个index做一次test。这是Anderson (2008)提出的方法，slides详细列出了5个步骤。
  • 2. FWER（Familywise Error Rate Control） — 这就是调整significance level的方法，Bonferroni correction是其中最简单的一种。基本逻辑是：如果你测试 KK K 个hypotheses，就把significance level从 α\alpha α 调整为 α/K\alpha / K α/K。比如测试20个outcomes，每个test用 0.05/20=0.00250.05/20 = 0.0025 0.05/20=0.0025 作为threshold。

Exam 2024

Question 2

• 为什么用弹性而不是导数？
  • 因为在比较两个对象的时候往往量纲不一样。弹性是一种无量纲的百分比对百分比的相应度，因此方便进行跨国家，跨时间的比较。
• d 问，值得 criticize 的点：相对工资的下降并不等于绝对工资的下降。例如在题目设定的条件下，$A_H/A_L$ 持续上升，如果 $\sigma >1$，也就是说两者是 gross substitute 的话，

Question 3

• Becker Model