Question 1. 

The table below gives the OLS regression results for a Cobb Douglas production function. The dataset is for the manufacturing sector in the USA, covering 50 states and Washington, D.C. for the year 2005.

lnoutputi=B1+ B2lncapitali+ B3lnlabori

where lnoutput stands for the natural logarithm of output (in thousand of dollars) for state i. lncapital stands for the natural logarithm of capital expenditure (in thousand dollars).           lnlabor stands for the natural logarithm of labor (in thousand of workers’ hours).                   B1 stands for a constant (_cons).

1.a) Which of the explanatory variables (also known as regressors) are statistically significant at the 10% significance level?

1.b) Explain how you would interpret the regression coefficient of lnlabor.

1.c) Explain how you would interpret the R-squared statistic ofthis regression?

1.d) How would you test whether the OLS model presented suffers from multicollinearity given that labour and capital could be correlated? Be explicit as to what values this test would need to take for you to conclude that the regression suffers from multicollinearity.

Question 2.

2.a) Explain what sort ofregression should be used to estimate propensity scores and what variable

should be used as the dependent variable in this regression.

2.b) Explain the different types of matching methods available in the propensity score literature that

can be used to pair participants with non-participants.

Question 3.

A micro-finance programme provided  small credit to poor  farmers with the goal of increasing their household income. The following table provides the average household income of the participants and non-participants ofthis programme, for the pre- and post-

intervention period.

3.a) Using the difference-in-difference method, estimate what is the net impact ofthe micro-finance programme on the  farmers’ income.  Show clearly the calculations  involved and  interpret your

results.

3.b) Explain what sort of regression you would need to use to estimate econometrically the difference-

in-difference impact ofthis micro-finance programme.

3.c) Write down the regression equation that you would use to estimate econometrically the difference- in-difference  estimator  for  this  micro-finance  programme.  Explain  which  regression  coefficient

measures the difference-in-difference estimator.

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Question 4.

4.a) Explain how the instrumental variables method corrects for endogeneity.