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Econ 452: PS1

January 14, 2023.

Due Jan 23, 11:59pm

Rules: In this problem set you will be asked to work on empirical problems using Stata.  For this you will be submitting two parts combined in one pdf le.  The rst part will consists of your interpretation and answers to the questions which have been asked. This part must be typed up. This is for you to build good practice leading up to the project. The second part will be a Stata log le which will show all your code and the output you get from running your code. The results are the most important thing and hence should be readable. All variables should have discernable labels in them, so that the tables are readable by anyone in your log le. Type help  label in Stata’s command window to know more on how to label variables.

Submitted problem sets which do not follow this format, or miss to submit one of the above two parts in their pdf le, will not get any credit.

Advice:  Coding is like swimming.  You cannot learn swimming without getitng into water, similarly you cannot learn coding without starting to code. Coding style is idiosyncratic, so try to code by yourself for higher returns to your human capital investment in coding. But all coding practice always starts with your query in Google for all!

Particular to Stata, its help command is very helpful to search command syntax.

I have modified this dataset wagemodified .dta from Wooldridge’s Introductory Econometrics textbook to t the purposes of this assignment.  The variables include wage (in dollars per hour), educ (years of education), exper (years of potential labor force experience), IQ (intelligence quotient score), race (a dummy variable if African- American), urban (dummy variable if stays in urban location) age and married (mar- ital status). A randomized control trial assigned some of these individuals randomly to a treatment of mentoring program on navigating the labor market successfully. The objective of this assignment is to estimate the impact of the mentoring program on wages.

1. Generate a dummy variable called treatment for individuals whow ere men- tored.

2. Summarize all the data separately for the treatment and the control group. Ex- plain any large differences that you may observe.

3. Using a t-test, test the null hypothesis of equal population means in the treatment and control groups on IQ, education, age, experience, marital status, race and urban residence, to test the balance of the design. Describe what you nd. Use ttest.

4. Compute the standarized differences between the treatment and control groups for education and experience.  Explain your ndings.  Even though this can be computed by long code, search Google for what command in Stata you may have to use to do this directly. You may have to install a package by running ssc  install packagename

5. Using a t-test, test for differences in mean wages between treatment and control group. Describe your ndings.

6. Plot histograms of wages for the treatment and control group.

7. Use the detail option of summarize command and describe the different per- centiles of the wage distributions for both the treatment and the control groups and how they differ.

8. Regress wages on treatment. What is the estimated impact? Is it statistically dif- ferent from zero? How does it compare to your answer in the previous question?

9. Repeat the preceding regression, but add the remaining controls in the dataset in the regression.  Discuss and interpret your ndings for each variable.  Com- pare this result to the result obtained in the previous regression.  What are the differences and why do you see those differences?

10. Which estimate of the treatment effect from the previous two regressions is un- biased? Why?

11. Test the null hypothesis of equal variances in wages between the treatment and control groups. Describe your ndings. Use sdtest.