第7章虚拟变量回归

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第七章 虚拟变量

第七章 虚拟变量

第七章虚拟变量第一节虚拟变量的引入一、什么是虚拟变量前面几章介绍的解释变量都是可以直接度量的,称为定量变量。

如收入、支出、价格、资金等等。

但在现实经济生活中,影响应变量变动的因素,除了这些可以直接获得实际观测数据的定量变量外,还包括一些无法定量的解释变量的影响,如性别、民族、国籍、职业、文化程度、政府经济政策变动等因素,他们只表示某种特征的存在与不存在,所以称为属性变量或定性变量。

属性变量:不能精确计量的说明某种属性或状态的定性变量。

在计量经济模型中,应当包含属性变量对应变量的影响作用。

那怎么才能把定性变量包括在模型中呢?属性变量通常是非数值变量,直接纳入回归方程中进行回归,显然是很困难的。

为此,人们采取了一种构造人工变量的方法,将这些定性变量进行量化,使其能与定量变量一样在回归模型中得以应用。

由于定性变量通常是表明某种特征或属性是否存在,如性别变量中以男性为分析基础的话,那就只有男性、非男性;政策变动变量中以政策不变为基准,则有政策不变,和政策变动;至于有两种以上的状态的话,比如学历分高中,本科,本科以上等等,我们又怎么办呢?把疑问留到后面去解决。

既然定性变量只有存在或不存在两种状态,所以量化的一般方法是取值为0或1。

称为虚拟变量。

虚拟变量:人工构造的取值为0或1的作为属性变量代表的变量。

一般常用D表示。

D=0,表示某种属性或状态不存在D=1,表示某种属性或状态存在比如前面说的性别变量,以男性为基准,则当样本为男性时,虚拟变量取0,当样本为女性时,则虚拟变量取1。

当虚拟变量作为解释变量引入计量经济模型时,对其回归系数的估计和统计检验方法都与定量解释变量相同。

二、虚拟变量的作用1、作为属性因素的代表,如,性别、种族等2、作为某些非精确计量的数量因素的代表,如:受教育程度、年龄段等;3、作为某些偶然因素或政策因素的代表,如战争、911等。

4、时间序列分析中作为季节(月份)的代表(比如对某些明显有淡季、旺季之分的产品)5、分段回归,研究斜率、截距的变动;6、比较两个回归模型;7、虚拟应变量概率模型,应变量本身是定性变量(比如你研究某产品的购买率,应变量本身就是买或不买)三、虚拟变量的设置规则1、虚拟变量D取值为0,还是取值为1,要根据研究的目的决定。

虚拟变量回归模型

虚拟变量回归模型

PART 07
虚拟变量回归模型的发展 趋势和未来展望
发展趋势
模型应用范围不断扩大
随着数据科学和统计学的发展,虚拟变量回归模型的应用范围不断扩大,不仅局限于传统的回归分析,还广泛应用于 分类、聚类、预测等领域。
模型复杂度不断提高
为了更好地处理复杂的数据结构和特征,虚拟变量回归模型的复杂度不断提高,出现了多种新型的模型,如集成学习 模型、深度学习模型等。
医学领域的应用
流行病学研究
在流行病学研究中,利用虚拟变量回归模型分析疾病发病率和死亡 率的影响因素,如年龄、性别、生活习惯等。
临床医学研究
在临床医学研究中,利用虚拟变量回归模型分析治疗效果的影响因 素,如治疗方案、患者特征、疾病严重程度等。
药物研究
在药物研究中,利用虚拟变量回归模型分析药物疗效的影响因素, 如药物剂量、给药方式、患者生理特征等。
模型解释性要求更高
随着人们对数据分析和模型结果的关注度提高,虚拟变量回归模型的解释性要求也更高,需要更加清晰、 直观地解释模型结果和变量之间的关系。
未来展望
模型可解释性研究
未来将更加注重虚拟变量回归模型的可解释性研究,以提高模型结果的透明度和可信度。
新型特征选择和降维技术
随着数据规模的扩大和特征维度的增加,未来将更加关注新型的特征选择和降维技术,以提取关 键特征并降低模型复杂度。
PART 01
引言
目的和背景
探索自变量与因变量之间的关系
虚拟变量回归模型主要用于探索自变量与因变量之间的数量关系,帮助我们理 解不同类别数据对结果的影响。
处理分类变量
当自变量是分类变量时,虚拟变量回归模型能够将这些分类变量转换为一系列 二进制(0和1)的虚拟变量,从而进行回归分析。

第7章 Dummy Variables 虚拟变量

第7章 Dummy Variables 虚拟变量
• d: dummy variable虚拟变量
Case 1: y = b0 + d0d + b1x + u
• 考虑一个简单工资方程:
wage = b0 + d0 female + b1 educ + u
• If female =0, then wage = b0 + b1educ + u • If female =1, then wage = (b0 + d0) + b1educ + u
• d0 = E(wage| female=1, educ) - E(wage| female=0, educ)
• d0 (an intercept shift): 给定教育年限educ,女性平 均工资比男性平均工资高d0元。
Example of d0 > 0
E(wage|female,educ) = b0 + d0 female + b1 educ
扩展:多个虚拟变量回归模型
• female(1 female; 0 male); married(1 married; 0 single) • marrfem( 1 female married; 0 others) • marrmale (1 male married; 0 others) • singlefem (1 female single; 0 others) • singlemale (1 male single; 0 others)
• A dummy variable 是一种只取1或0两个数值的变量. • Examples: (1) sex: 1: male 2: female
male (= 1 if male, 0 otherwise); female (= 1 if female, 0 otherwise) (2) region: 1. eastern; 2. central ; 3. western) eastern (=1 if eastern, 0 otherwise); central (=1 if central, 0 otherwise) western (=1 if western, 0 otherwise) • Dummy variables are also called: 二值变量(binary variables), 0-1变量(zero-one variables)

虚拟变量回归课件

虚拟变量回归课件
虚拟变量回归在各个领域都有广泛的应用,其中包括房价预测和汽车保险费用预估。通过实际案例分析, 我们将展示其在实际问题中的应用。
虚拟变量回归面临的问题
在进行虚拟变量回归时,我们可能会面临多重共线性问题。为了解决这个问 题,我们将介绍哑变量陷阱和特征选 收集数据 2. 对数据进行预处理 3. 分析数据 4. 建立模型 5. 模型的评估与优化
虚拟变量回归
通过介绍虚拟变量回归,我们将探讨其概念、作用以及应用。还将讨论面临 的问题和解决方法,以及如何进行虚拟变量回归并提高模型精度。
什么是虚拟变量回归
虚拟变量回归是一种统计方法,用于处理具有分类特征或非数字特征的数据。 它将非数字变量转换为二元变量,以便在回归模型中使用。
虚拟变量回归的应用
总结
虚拟变量回归具有自身的优点和局限性。我们将总结这些,并探讨未来的发 展方向。最后,我们将分享一些提高模型精度的技巧和建议。

计量经济学(安徽财经大学)知到章节答案智慧树2023年

计量经济学(安徽财经大学)知到章节答案智慧树2023年

计量经济学(安徽财经大学)知到章节测试答案智慧树2023年最新第一章测试1.计量经济学是( )的一个分支学科参考答案:经济学2.计量经济分析工作的基本步骤是( )参考答案:模型设定、模型估计、模型检验、模型应用3.下列各种数据中,以下不应该作为经济计量分析所用数据的是( )参考答案:计算机随机生成的数据4.在( )中,为了全面描述经济变量之间的关系,合理构造模型体系,有时需要引入一些非随机的恒等方程。

参考答案:联立方程模型5.从变量的因果关系看,经济变量可分为( )参考答案:被解释变量;解释变量6.使用时序数据进行经济计量分析时,要求指标统计的( )参考答案:对象及范围可比;时间可比;计算方法可比;口径可比7.一个计量经济模型由以下哪些部分构成( )参考答案:方程式;随机误差项;变量;参数8.计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征:随机关系和相关关系。

( )参考答案:错9.计量经济模型检验仅包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验。

( )参考答案:错10.参数反映计量经济模型中经济变量之间的数量联系,通常具有不稳定性。

( )参考答案:错第二章测试1.在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为( )参考答案:2.回归分析中定义( )参考答案:被解释变量是随机变量,解释变量是非随机变量3.最常用的统计检验包括拟合优度检验、解释变量显著性检验和( )参考答案:方程显著性检验4.最小二乘准则是指使( )达到最小值的原则确定样本回归方程参考答案:5.对于经典线性回归模型,回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良性有( )参考答案:方差最小性;线性性;无偏性6.利用普通最小二乘法求得的样本回归直线具有以下特点( )参考答案:必然通过点();的平均值与的平均值相等;残差的均值为07.随机误差项产生的原因有( )参考答案:数据的测量与归并误差;随机因素的影响;模型中被忽略因素的影响;模型函数形式设定误差8.只有满足基本假设条件的计量经济模型的普通最小二乘参数估计量才具有无偏性和有效性()参考答案:对9.可决系数不仅反映了模型拟合程度的优劣,而且有直观的经济含义:它定量地描述了Y的变化中可以用回归模型来说明的部分,即模型的可解释程度()参考答案:对10.在计量经济模型中,通常是就参数而言判断是否为线性回归模型,而对解释变量X则可以是线性的也可以是非线性的()参考答案:对第三章测试1.( )表示由解释变量所解释的部分,表示x对y的线性影响参考答案:回归平方和2.用一组有40个观测值的样本估计模型后,在0.05的显著性水平上对的显著性作t检验,则显著地不等于零的条件是其统计量t大于等于( )参考答案:3.多元线性回归分析中,调整后的判定系数与判定系数之间的关系是( )参考答案:4.在多元回归分析中,F检验是用来检验( )参考答案:回归模型的总体线性关系是否显著5.对于线性回归模型,各回归系数的普通最小二乘估计具有的优良特性有( )参考答案:有效性;一致性;无偏性6.若模型满足古典假定,则下列各式成立的有( )参考答案:;;7.常见的非线性回归模型主要有( )参考答案:半对数模型;倒数模型;多项式模型;对数模型8.如果模型对样本有较高的拟合优度,F检验一般都能通过()参考答案:对9.若建立计量经济模型的目的是用于预测,则要求模型的远期拟合误差较小。

第七章 虚拟变量 虚拟变量回归模型ppt汇总 计量经济学

第七章 虚拟变量 虚拟变量回归模型ppt汇总 计量经济学
第七章 虚拟变量
• 在回归分析中,被解释变量的影响因素 除了量(或定量)的因素还有质(或定 性)的因素,这些质的因素可能 会使回 归模型中的参数发生变化,为了估计质 的因素产生的影响,在模型中就需要引 入一种特殊的变量—虚拟变量。
2020/6/16
(二)作用
• 1、可以描述和测量定性(或属性)因素 的影响;
2、多个因素各两种属性
• 如果有m个定性因素,且每个因素各有两个不同的 属性类型,则引入m个虚拟变量。
• 例2
• 研究居民住房消费函数时,考虑到城乡差异和不同 收入层次的影响将消费函数设定为:
Yt=b0+b1Xt+a1D1t+ a2D2t+ μt
Yt=居民住房消费支出
Xt=居民可支配收入
1城镇居民
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虚拟变量对截距的影响
y
有适龄子女
b0&#
o
图1 虚拟变量对截距的影响
x
2020/6/16
2、乘法方式引入虚拟变量
• 基本思想:以乘法方式引入虚拟解释变量
,是在所设定的计量经济模型中,将虚拟 解释变量与其他解释变量相乘作为新 的解释变量,以达到其调整模型斜率的
目的。 • 该方式引入虚拟变量主要作用:
D=
0 无适龄子女
将家庭教育费用支出函数写成:Yt=b0+b1Xt+aDt+μt 即以加法形式引入虚拟变量。
2020/6/16
子女年龄结构不同的家庭教育 费用支出函数为:
• 无适龄子女家庭的教育费用支出函数(D=0 ):Yt=b0+b1Xt+μt
• 有适龄子女家庭的教育费用支出函数(D=1 ):Yt=(b0+a)+b1Xt+μt

虚拟变量回归模型_OK

虚拟变量回归模型_OK
这意味着,男女职工平均薪金对工龄的变化率
是一样的,但两者的平均薪金水平相差 a。
可以通过传统的回归检验,对 a的统计显著性进行检验,以
判断男女职工的平均薪金水平是否显著差异。
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例7.1.4 居民家庭的教育费用支出除了受收入水平的影响之外,还与子女 的年龄结构密切相关。如果家庭中有适龄子女(6-21岁),教育费用支出就 多。因此,为了反映“子女年龄结构”这一定性因素,设置虚拟变量:
当tt*=1978年, Dt = 1
ˆyt = bˆ0 aˆxt + bˆ1 + aˆ xt
32
28
例如,进口消费品数量Y主要取决于国民收入 X的多少,中国在改革开放前后,Y对X的回归关 系明显不同。
这时,可以t*=1978年为转折期,以1978年的 国民收入Xt*为临界值,设如下虚拟变量:
1 Dt = 0
t t* t t*
则进口消费品的回归模型可建立如下:
yt = b0 + b1 xt + a xt xt Dt + ut
9
概念:
同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为 虚 拟 变 量 模 型或 者 方差 分 析 ( analysis-of variance: ANOVA)模型。
一个以性别为虚拟变量考察企业职工薪金的模型:
Yt = b 0 + b1 Xt + b 2Dt + mt
其中:Yt为企业职工的薪金,Xt为工龄, Dt=1,若是男性,Dt=0,若是女性。
D4=
1 喜欢某种商品 0 不喜欢某种商品
5)表示天气变化的虚拟变量可取为
D5=
1 晴天 0 雨天
6
2.引入虚拟变量的作用 引入虚拟变量的作用,在于将定性因素或属性因素对因变量

计量经济学复习要点1

计量经济学复习要点1

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简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。

回归中的四个重要概念总体回归模型(Population Regression Model,PRM)--代表了总体变量间的真实关系。

总体回归函数(Population Regression Function,PRF)--代表了总体变量间的依存规律。

样本回归函数(Sample Regression Function,SRF)--代表了样本显示的变量关系。

样本回归模型(Sample Regression Model,SRM)---代表了样本显示的变量依存规律。

总体回归模型与样本回归模型的主要区别是: = 1 \* GB3 ① 描述的对象不同。

总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系,而样本回归模型描述所关的样本中变量y与x的相互关系。

= 2 \* GB3 ② 建立模型的依据不同。

总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的,样本回归模型是依据样本观测资料建立的。

= 3 \* GB3 ③ 模型性质不同。

总体回归模型不是随机模型,而样本回归模型是一个随机模型,它随样本的改变而改变。

总体回归模型与样本回归模型的联系是:样本回归模型是总体回归模型的一个估计式,之所以建立样本回归模型,目的是用来估计总体回归模型。

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•共点回归:截距相同斜率不同
•交叉(不同)回归:截距斜率均不同
第7章虚拟变量回归
三、虚拟解释变量综合应用
所谓综合应用是指将引入虚拟解释变量的加法方 式、乘法方式进行综合使用。 基本分析方式仍然是条件期望分析。 本课主要讨论
(1)结构变化分析; (2)交互效应分析; (3)分段回归分析
第7章虚拟变量回归
•虚拟变量数量的设置规

•1.若定性因素具有 个
相互排斥属性
(或几个水平),当回归模型有截距项时,只能引

• 个虚拟变量; •2.当回归模型无截距项时,则可引入 个虚拟 变量;否则,就会陷入“虚拟变量陷阱”。(为 什么?)
第7章虚拟变量回归
•一个例子(虚拟变量陷阱)
研究居民住房消费支出 和居民可支配收入 之间的
第7章虚拟变量回归
•表8.1 国民总收入与居民储蓄存款
单位:亿元
•数据来源:《中国统计年鉴2004》,中国统计出版社。表中“城乡居民人民币 储蓄存款年增加额”为年鉴数值,与用年底余额计算的数第7值章有虚拟差变量异回。归
第7章虚拟变量回归
•问题:如何刻画同时发展油菜籽生产和养蜂生产 的交互作用? •基本思想:在模型中引入相关的两个变量的乘积。 •区别之处在于,上页定义中的交互效应是针对数 量变量,而现在是定性变量,又应当如何处理?
第7章虚拟变量回归
•为了反映交互效应,将(1)变为:
•同时发展油菜籽和 •养蜂生产: •发展油菜籽生产:
第7章虚拟变量回归
•二、乘法类型
基本思想 以乘法方式引入虚拟变量时,是在所设立的模型中,将虚拟 解释变量与其它解释变量的乘积,作为新的解释变量出现在 模型中,以达到其调整设定模型斜率系数的目的。或者将模 型斜率系数表示为虚拟变量的函数,以达到相同的目的。 乘法引入方式:
(1)截距不变; (2)截距和斜率均发生变化; 分析手段:仍然是条件期望。
一、加法类型
以加法方式引入虚拟变量时,主要考虑的问 题是定性因素的属性和引入虚拟变量的个数。
分为四种情形讨论:
(1)解释变量只有一个定性变量而无定量变量, 而且定性变量为两种相互排斥的属性;
(2)解释变量分别为一个定性变量(两种属性) 和一个定量解释变量;
第7章虚拟变量回归
(3)解释变量分别为一个定性变量(两种以上属 性)和一个定量解释变量;
• •居民消费趋势方程:
•(t=1955,1956,…,2004)
第7章虚拟变量回归
•分析
•1979年之前,回归模型的斜率为 ;
•1979年之前,回归模型的斜率为

•■
•若统计检验表明, 显著不为零,则我国居民的 消费行为在1979年前后发生了明显改变。
第7章虚拟变量回归
第三节 案例分析
•为了考察改革开放以来中国居民的储蓄存款与收 入的关系是否已发生变化,以城乡居民人民币储 蓄存款年底余额代表居民储蓄( ),以国民总 收入GNI代表城乡居民收入,分析居民收入对储 蓄存款影响的数量关系,并建立相应的计量经济 学模型 。
•共同的特征:截距发生改变(?)
第7章虚拟变量回归
(3)一个定性解释变量(两种以上属性)和一个定 量解释变量的情形
第7章虚拟变量回归
第7章虚拟变量回归
(4)两个定性解释变量(均为两种属性)和一个定 量解释变量的情形
第7章虚拟变量回归
•夏季、农村居民
•冬季、农村居民
第7章虚拟变量回归
•上述图形的前提条件是什么?
•发展养蜂生产:
•基础类型:
第7章虚拟变量回归
•如何检验交互效应是否存在?
•若拒绝原假设,即交互效应对 产生了影响 (应该引入模型)。
第7章虚拟变量回归
•(3)分段回归分析
•作用: 提高模型的描述精度。 •虚拟变量也可以用来代表数量因素的不同阶段。 •分段线性回归就是类似情形中常见的一种。 •一个例子: 研究不同时段我国居民的消费行为。 •实际数据表明,1979年以前,我国居民的消费支 •出 呈缓慢上升的趋势;从1979年开始,居民消 •费支出为快速上升趋势。
•则模型(1)为
•则对任一家庭都有:

•即产生完全共线,陷入了“虚拟变量陷阱”。
•“虚拟变量陷阱”的实质是:完全多重共线性。
第7章虚拟变量回归
• 虚拟变量在回归模型中的角 • 色虚拟变量既可作为被解释变量,也可作为解释
•变量,分别称其为虚拟被解释变量和虚拟解释变量。 • 虚拟被解释变量的研究是当前计量经济学研究 的前沿领域,如MacFadden、Heckmen等人的微观 计量经济学研究,大量涉及到虚拟被解释变量的分 析。 • 本课程只是讨论虚拟解释变量的问题
第7章虚拟变量回归
• 运用OLS得到回归结果,再用t检验讨论因素 • 是否对模型有影响。 • 加法方式引入虚拟变量的一般表达式:
• 基本分析方法: 条件期望。
第7章虚拟变量回归
•加法方式引入虚拟变量的主要作用为: • 1.在有定量解释变量的情形下,主要改变方程 • 截距; • 2.在没有定量解释变量的情形下,主要用于方 • 差分析。
第7章虚拟变量回归
(1)截距不变的情形 •模型形式: •例:研究消费支出 受收入 、年份状况 的影响
第7章虚拟变量回归
(2)截距和斜率均发生变化 •模型形式:
• 例,同样研究消费支出 、收入 、年份状况 间的影
• 响关系。
第7章虚拟变量回归
•不同截距、斜率的组合图形
•重合回归:截距斜率均相同
•平行回归:截距不同斜率相同
第7章虚拟变量回归
2020/11/27
第7章虚拟变量回归
• 引子:男女大学生消费真有差异吗?
• 在对在校学生的消费行为进行的调查中,发现在校生 的消费行为呈现多元化的结构。人际交往消费、手机类消 费、衣着类消费、化妆品类消费、电脑类消费、旅游类消 费占有较大的比例;而食品类消费、学习用品类消费不突 显。
• 例1
•问题: •为何只选0、1,选2、3、4行吗?为什么?
第7章虚拟变量回归
•属性的状态(水平)数与虚拟变量数 量的关系
•定性因素的属性既可能为两种状态,也可能为多种 状态。例如,性别(男、女两种)、季节(4种状 态),地理位置(东、中、西部),行业归属,所 有制,收入的分组等。
第7章虚拟变量回归
第7章虚拟变量回归
为了捕获该影响,设
。假设边际
消费倾向 依赖于财产 。一个简单的表示方法
就是
。代入消费函数,有:
由于 捕获了收入和财产之间的相互作用而被 称为交互作用项。
显然,刻画交互作用的方法,在变量为数量(定 量)变量时, 是以乘法方式引入虚拟变量的。
第7章虚拟变量回归
•例: 是否发展油菜籽生产与是否发展养蜂生产的 差异对农副产品总收益的影响研究。 模型设定为:
第7章虚拟变量回归
例:比较改革开放前、后我国居民(平均)“储 蓄—收入”总量关系是否发生了变化? 模型的设定形式为 :
第7章虚拟变量回归
•回归方程:
•显然,只要 、 不同时为零,上述模型就能刻画 改革开放前后我国居民储蓄收入模型结构是否发生 变化。
第7章虚拟变量回归
问题:
1.本例中,平行、共点回归、不同的回归三模型 的经济学背景解释是什么?
(1)结构变化分析
结构变化的实质是检验所设定的模型在样本期内 是否为同一模型。显然,平行回归、共点回归、 不同的回归三个模型均不是同一模型。 平行回归模型的假定是斜率保持不变(加法类型, 包括方差分析); 共点回归模型的假定是截距保持不变(乘法类型, 又被称为协方差分析); 不同的回归的模型的假定是截距、斜率均为变动 的(加法、乘法类型的组合)。
显然,男女生在消费上存在差异。为了了解男、女生的 消费支出结构差异,应当如何建立模型? • 面临的问题:如何把男女生这样的非数量变量引 入方程?
第7章虚拟变量回归
问题的一般性描述
在实际建模中,一些定性变量具有不可忽视的重要影响。 例如,研究某个企业的销售水平,产业属性(制造业、零 售业)、所有制(私营、非私营)、地理位置(东、中、 西部)、管理者的素质、不同的收入水平等是值得考虑的 重要影响因素,但这些因素共同的特征是定性描述的。 如何对非定量因素进行回归分析? 采用“虚拟变量”对定性变量进行量化一种思路。
第7章虚拟变量回归
•第二节 虚拟解释变量的回归
• 本节基本内容:
• ●加法类型 • ●乘法类型
●虚拟解释变量综合应用
第7章虚拟变量回归
• 在计量经济学中,通常引入虚拟变量的方式分为 •加法方式和乘法方式两种:即
•实质:加法方式引入虚拟变量改变的是截距;

乘法方式引入虚拟变量改变的是斜率。
第7章虚拟变量回归
n 从理论上讲,虚拟变量取“0”值通常代表比较 的基础类型;而虚拟变量取“1”值通常代表被 比较的类型。 “0”代表基期(比较的基础,参照物); “1”代表报告期(被比较的效应)。
第7章虚拟变量回归
•例如,比较收入时考察性别的作用。当研究男性收入是 否高于女性时,是将女性作为比较的基础(参照物),故 有男性为“1”,女性为“0”。
数量关系。回归模型的设定为:
现在要考虑城镇居民和农村居民之间的差异,如何办?
为了对 “城镇居民”、“农村居民”进行区分,分析
各自在住房消费支出 上的差异,设
为城镇;
为农村,则模型为
(模型有截距,“居民属性”定性变量只有两个相互排斥 的属性状态( ),故只设定一个虚拟变量。)
第7章虚拟变量回归
•若对两个相互排斥的属性 “居民属性” ,仍然 •引入 个虚拟变量,则有
(4)解释变量分别为两个定性变量(各自分别是 两种属性)和一个定量解释变量;
思考:
四种加法方式引入虚拟变量会产生什么效应?
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