Tarefa paper_repro.stock_watson_2007.eq12_16.agent

Veredito

Pergunta feita ao analista

Stock and Watson, Introduction to Econometrics (2nd edition), Chapter 12, equation (12.16): using the 1995 cross-section of the 48 continental U.S. states, estimate by two-stage least squares the price elasticity of cigarette demand, the effect of the log of the real price per pack (taxes included) on the log of packs per capita, with the log of real per capita income as an included exogenous regressor, using as instruments the real general sales tax per pack and the real cigarette-specific tax per pack (two instruments). Use heteroskedasticity-robust standard errors. Report the coefficient on the log real price.

Como o agente resolveu e como foi validado

Resumo passo a passo do que o agente executou, por que o caminho está correto e como cada verificação conferiu o resultado.

1. 1Preparação da base de dados
   cigarettes— Stock and Watson's cigarette consumption panel for the 48 continental U.S. states, 1985 and 1995, as distributed in the R package AER (data set CigarettesSW, served by Rdatasets); one row per state and year (96 rows). Columns: state; year; cpi, the consumer price index; population; packs, packs of cigarettes per capita; income, total state personal income (nominal); tax, the average state, federal and local excise taxes per pack (cents); price, the average price per pack including taxes (cents); taxs, the average excise taxes per pack including sales tax (cents). Added by the declared transforms: rprice = price / cpi, the real price; lrprice = log(rprice); lpacks = log(packs); rincome = income / population / cpi, real per capita income; lrincome = log(rincome); salestax = (taxs - tax) / cpi, the real general sales tax per pack; cigtax = tax / cpi, the real cigarette-specific tax per pack; and the intermediate columns income_pc and sales_tax_nominal.
   Transformação "derive" aplicada à base "cigarettes" (96 → 96 linhas). {"args":{"left":"price","right":"cpi"},"name":"rprice","op":"ratio"}
   Transformação "derive" aplicada à base "cigarettes" (96 → 96 linhas). {"args":{"column":"rprice"},"name":"lrprice","op":"log"}
   Transformação "derive" aplicada à base "cigarettes" (96 → 96 linhas). {"args":{"column":"packs"},"name":"lpacks","op":"log"}
   Transformação "derive" aplicada à base "cigarettes" (96 → 96 linhas). {"args":{"left":"income","right":"population"},"name":"income_pc","op":"ratio"}
   Transformação "derive" aplicada à base "cigarettes" (96 → 96 linhas). {"args":{"left":"income_pc","right":"cpi"},"name":"rincome","op":"ratio"}
   Transformação "derive" aplicada à base "cigarettes" (96 → 96 linhas). {"args":{"column":"rincome"},"name":"lrincome","op":"log"}
   Transformação "derive" aplicada à base "cigarettes" (96 → 96 linhas). {"args":{"left":"taxs","right":"tax"},"name":"sales_tax_nominal","op":"diff"}
   Transformação "derive" aplicada à base "cigarettes" (96 → 96 linhas). {"args":{"left":"sales_tax_nominal","right":"cpi"},"name":"salestax","op":"ratio"}
   Transformação "derive" aplicada à base "cigarettes" (96 → 96 linhas). {"args":{"left":"tax","right":"cpi"},"name":"cigtax","op":"ratio"}
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.iv_2sls(Variáveis instrumentais por mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_a236a852 nos detalhes

   Equation (12.16): TSLS of log packs per capita on the log real price with log real per capita income, instrumented by the real general sales tax per pack and the real cigarette-specific tax per pack (two instruments), 1995, heteroskedasticity-robust errors.

   Por que este é o caminho de referência: Equation (12.16): TSLS of log packs per capita on the log real price with log real per capita income, instrumented by the real general sales tax per pack and the real cigarette-specific tax per pack (two instruments), 1995, heteroskedasticity-robust errors.
   Argumentos principais

   dataset:

   "cigarettes"

   endog:

   ["lrprice"]

   exog:

   ["lrincome"]

   instruments:

   ["salestax","cigtax"]

   level:

   0,950.95

   se:

   "HC1"

   subset:

   "year == 1995"

   y:

   "lpacks"

   Resultado calculado

   • coef.lrprice = -1,27742 -1.2774241334272798
     2SLS effect of lrprice on lpacks
   Diagnósticos: first_stage_F.lrprice = 209,676209.67626939658422 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for lrprice (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))) · partial_r2.lrprice = 0,9175210.9175207497862164 (share of the variation the instruments explain beyond the controls) · weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10) · overid_p = 0,5641190.5641191400175725 (Sargan test of the overidentifying restrictions (assumes homoskedastic errors)) · sargan = 0,3326220.3326221419365281 (n·R² of the structural residuals on the instruments) · sargan_df = 11 · n_obs = 4848 · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
3. 3Conferência de lastro e resposta final

   Todos os 1 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).

   Números encontrados: -1,277
   Figuras citadas: call_a236a852:coef.lrprice
   • ✓
     #0resposta com lastro

     Garante que todo número citado no texto veio de uma ferramenta ou do enunciado (sem cálculo mental do modelo).
   • ✓
     #1figura da resposta escolhida

     an answer figure: the effect of an estimator call the answer cites
   • ✓
     #2ferramenta chamadainfer.iv_2sls

     Exige que o resultado venha da ferramenta infer.iv_2sls.
   • ✓
     #3argumento igualy

     outcome: log packs per capita
   • ✓
     #4argumento igualendog

     the endogenous regressor: log real price
   • ✓
     #5argumento igualinstruments

     the excluded instruments
   • ✓
     #6argumento igualexog

     log real per capita income
   • ✓
     #7diagnósticon_obs

     Confere o diagnóstico "n_obs" reportado pela ferramenta.
   • ✓
     #8figura da resposta próxima

     software reference
   • ✓
     #9figura da resposta próxima

     software reference, SE (the question states the convention)
   • ✓
     #10figura da resposta próxima

     published cell: recorded, never required on T2/T3
   • ✓
     #11figura da resposta próxima

     published cell, SE: recorded, never required on T2/T3

Valores esperados e de onde vêm

Verificações

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

Trajetória

Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

1. 0Início

   Stock and Watson, Introduction to Econometrics (2nd edition), Chapter 12, equation (12.16): using the 1995 cross-section of the 48 continental U.S. states, estimate by two-stage least squares the price elasticity of cigarette demand, the effect of the log of the real price per pack (taxes included) on the log of packs per capita, with the log of real per capita income as an included exogenous regressor, using as instruments the real general sales tax per pack and the real cigarette-specific tax per pack (two instruments). Use heteroskedasticity-robust standard errors. Report the coefficient on the log real price.

   cigarettes (agent)

   Stock and Watson's cigarette consumption panel for the 48 continental U.S. states, 1985 and 1995, as distributed in the R package AER (data set CigarettesSW, served by Rdatasets); one row per state and year (96 rows). Columns: state; year; cpi, the consumer price index; population; packs, packs of cigarettes per capita; income, total state personal income (nominal); tax, the average state, federal and local excise taxes per pack (cents); price, the average price per pack including taxes (cents); taxs, the average excise taxes per pack including sales tax (cents). Added by the declared transforms: rprice = price / cpi, the real price; lrprice = log(rprice); lpacks = log(packs); rincome = income / population / cpi, real per capita income; lrincome = log(rincome); salestax = (taxs - tax) / cpi, the real general sales tax per pack; cigtax = tax / cpi, the real cigarette-specific tax per pack; and the intermediate columns income_pc and sales_tax_nominal.

   file 629e887a8104d483d450a9bbe487cb5613e62d116c4ecc84d6c8893b7393fcd2 · frame —

   1. derive {"args":{"left":"price","right":"cpi"},"name":"rprice","op":"ratio"}
   2. derive {"args":{"column":"rprice"},"name":"lrprice","op":"log"}
   3. derive {"args":{"column":"packs"},"name":"lpacks","op":"log"}
   4. derive {"args":{"left":"income","right":"population"},"name":"income_pc","op":"ratio"}
   5. derive {"args":{"left":"income_pc","right":"cpi"},"name":"rincome","op":"ratio"}
   6. derive {"args":{"column":"rincome"},"name":"lrincome","op":"log"}
   7. derive {"args":{"left":"taxs","right":"tax"},"name":"sales_tax_nominal","op":"diff"}
   8. derive {"args":{"left":"sales_tax_nominal","right":"cpi"},"name":"salestax","op":"ratio"}
   9. derive {"args":{"left":"tax","right":"cpi"},"name":"cigtax","op":"ratio"}
2. 1Transformação
   cigarettes · derive {"args":{"left":"price","right":"cpi"},"name":"rprice","op":"ratio"}

   96 → 96 linhas

   Frame antes → depois: edb46c0b5416 → ef8fa78f0390
3. 2Transformação
   cigarettes · derive {"args":{"column":"rprice"},"name":"lrprice","op":"log"}

   96 → 96 linhas

   Frame antes → depois: ef8fa78f0390 → e105ed6c1d84
4. 3Transformação
   cigarettes · derive {"args":{"column":"packs"},"name":"lpacks","op":"log"}

   96 → 96 linhas

   Frame antes → depois: e105ed6c1d84 → d62b932706e1
5. 4Transformação
   cigarettes · derive {"args":{"left":"income","right":"population"},"name":"income_pc","op":"ratio"}

   96 → 96 linhas

   Frame antes → depois: d62b932706e1 → e733a0b104f8
6. 5Transformação
   cigarettes · derive {"args":{"left":"income_pc","right":"cpi"},"name":"rincome","op":"ratio"}

   96 → 96 linhas

   Frame antes → depois: e733a0b104f8 → e3dc0e2e1b4a
7. 6Transformação
   cigarettes · derive {"args":{"column":"rincome"},"name":"lrincome","op":"log"}

   96 → 96 linhas

   Frame antes → depois: e3dc0e2e1b4a → e131ae1b8f79
8. 7Transformação
   cigarettes · derive {"args":{"left":"taxs","right":"tax"},"name":"sales_tax_nominal","op":"diff"}

   96 → 96 linhas

   Frame antes → depois: e131ae1b8f79 → ad36a62c9d85
9. 8Transformação
   cigarettes · derive {"args":{"left":"sales_tax_nominal","right":"cpi"},"name":"salestax","op":"ratio"}

   96 → 96 linhas

   Frame antes → depois: ad36a62c9d85 → 33ace4f530f2
10. 9Transformação
    cigarettes · derive {"args":{"left":"tax","right":"cpi"},"name":"cigtax","op":"ratio"}

    96 → 96 linhas

    Frame antes → depois: 33ace4f530f2 → be62d9713478
11. 10Turno do modelo
    call_0a71b15ereferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

    Texto visível

    Equation (12.16): TSLS of log packs per capita on the log real price with log real per capita income, instrumented by the real general sales tax per pack and the real cigarette-specific tax per pack (two instruments), 1995, heteroskedasticity-robust errors.

    Chamadas pedidas

    • infer.iv_2sls

      {
        "dataset": "cigarettes",
        "endog": [
          "lrprice"
        ],
        "exog": [
          "lrincome"
        ],
        "instruments": [
          "salestax",
          "cigtax"
        ],
        "se": "HC1",
        "subset": "year == 1995",
        "y": "lpacks"
      }

    Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
12. 11Ferramenta
    infer.iv_2sls— Variáveis instrumentais por mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E)v0.1.0call_a236a852decidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: Equation (12.16): TSLS of log packs per capita on the log real price with log real per capita income, instrumented by the real general sales tax per pack and the real cigarette-specific tax per pack (two instruments), 1995, heteroskedasticity-robust errors.

    Argumentos

    {
      "cluster": null,
      "dataset": "cigarettes",
      "endog": [
        "lrprice"
      ],
      "exog": [
        "lrincome"
      ],
      "instruments": [
        "salestax",
        "cigtax"
      ],
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": "year == 1995",
      "y": "lpacks"
    }

    Figuras call_a236a852

    Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
    coef.lrprice 2SLS effect of lrprice on lpacks	-1,27742	-1.2774241334272798	0,249610.24961000039814105	-1,78016 – -0,774684

    Diagnósticos

    • first_stage_F.lrprice = 209,676209.67626939658422 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for lrprice (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1)))
    • partial_r2.lrprice = 0,9175210.9175207497862164 (share of the variation the instruments explain beyond the controls)
    • weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10)
    • overid_p = 0,5641190.5641191400175725 (Sargan test of the overidentifying restrictions (assumes homoskedastic errors))
    • sargan = 0,3326220.3326221419365281 (n·R² of the structural residuals on the instruments)
    • sargan_df = 11
    • n_obs = 4848
    • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
    • n_clusters = — (errors not clustered)

    Derivação matemática e pressupostos

    coef.lrprice

    1. Coeficiente de lrprice por mínimos quadrados em dois estágios: lpacks sobre as projeções dos regressores endógenos nos instrumentos ['salestax', 'cigtax'] e os controles; resíduos com os valores observados de lrprice.→ -1,27742 (-1.2774241334272798)
    2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,24961 (0.24961000039814105)
    3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 45 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

    Pressupostos do estimador

    • the instruments affect the outcome only through the endogenous regressors (exclusion restriction)
    • the instruments are as good as randomly assigned given the controls
    • errors are independent across observations; their variance may differ

    Tabelas (3)

    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 11.826917636464222,
          "ci_low": 7.962993445846207,
          "coef": 9.894955541155214,
          "p": 1.9467019162255485e-13,
          "se": 0.9592169428712987,
          "t": 10.31565967917109,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": 0.7917648364356482,
          "ci_low": -0.230955186268808,
          "coef": 0.2804048250834201,
          "p": 0.27527475270032126,
          "se": 0.253889653418621,
          "t": 1.104435810233984,
          "term": "lrincome"
        },
        {
          "ci_high": -0.7746837857268345,
          "ci_low": -1.780164481127725,
          "coef": -1.2774241334272798,
          "p": 0.000006210718082934866,
          "se": 0.24961000039814105,
          "t": -5.117680106525064,
          "term": "lrprice"
        }
      ],
      "first_stage": [
        {
          "ci_high": 0.015195848681257965,
          "ci_low": 0.006583808496625783,
          "coef": 0.010889828588941873,
          "endog": "lrprice",
          "instrument": "salestax",
          "p": 0.000006998551744539232,
          "se": 0.002136592920775031,
          "t": 5.096819559334532
        },
        {
          "ci_high": 0.01110467130342385,
          "ci_low": 0.00759872486537743,
          "coef": 0.00935169808440064,
          "endog": "lrprice",
          "instrument": "cigtax",
          "p": 6.820207505550646e-14,
          "se": 0.000869803226593554,
          "t": 10.751509994996315
        }
      ],
      "reduced_form": [
        {
          "ci_high": 0.018864366404242393,
          "ci_low": -0.03402221946515445,
          "coef": -0.007578926530456026,
          "instrument": "salestax",
          "p": 0.5664612772562537,
          "se": 0.01312082881059387,
          "t": -0.5776255936162153
        },
        {
          "ci_high": -0.005510298460779281,
          "ci_low": -0.021395893113518166,
          "coef": -0.013453095787148723,
          "instrument": "cigtax",
          "p": 0.001387396539754572,
          "se": 0.003941115966679991,
          "t": -3.4135244689289506
        }
      ]
    }

    Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

    Digests dos dados

    cigarettes be62d9713478ba73b51e4f20f511318a57aa1535f2538e36c274004942f80a1f

    sha256 do resultado

    882c7b1c336e02255fa4ad2b763f0a0af6079b5bade03c1525ea4946d1aee1c8

    Resultado mostrado ao modelo
13. 12Turno do modelo
    call_2eff65e1referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

    Chamadas pedidas

    • submit_answer (meta-ferramenta)

      {
        "answer": "Estimativa (infer.iv_2sls): coef.lrprice = -1,277.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_a236a852:coef.lrprice"
        ]
      }

    Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
14. 13Guarda
    resposta aceita

    Números encontrados

    -1,277

    Sem lastro

    —

    Não citados

    —

    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
15. 14Resposta

    Estimativa (infer.iv_2sls): coef.lrprice = -1,277.

    Figuras citadas: call_a236a852:coef.lrprice · Parada: answered

    Figura da resposta: call_a236a852:coef.lrprice = -1,27742-1.2774241334272798 (se 0,249610.24961000039814105)
16. 15Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
17. 16Pontuação
    #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_a236a852:coef.lrprice (infer.iv_2sls)
18. 17Pontuação
    #2ferramenta chamadapassouobrigatóriaanswer call is infer.iv_2sls
19. 18Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.y = 'lpacks'
20. 19Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.endog = ['lrprice']
21. 20Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.instruments = ['salestax', 'cigtax']
22. 21Pontuação
    #6argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.exog = ['lrincome']
23. 22Pontuação
    #7diagnósticopassouobrigatória48 vs 48
24. 23Pontuação
    #8figura da resposta próximapassouobrigatória-1.277424133 vs -1.2774241334268481
25. 24Pontuação
    #9figura da resposta próximapassouobrigatória0.2496100004 vs 0.24961000039848988
26. 25Pontuação
    #10figura da resposta próximapassouregistrada-1.277424133 vs -1.28
27. 26Pontuação
    #11figura da resposta próximapassouregistrada0.2496100004 vs 0.25

Épocas × verificações

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

• época 1, tentativa 1passoupontuada(exibindo)

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