第五章虚拟变量第八章虚拟变量

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计量经济学第5章 虚拟变量模型

计量经济学第5章 虚拟变量模型
第五章 虚拟变量模型
在经济计量模型中除了有量的因素外还有质的因 素,质的因素包括被解释变量为质的因素和解释变量 为质的因素。如果被解释变量为质的因素,主要是逻 辑回归要涉及的内容。本章就解释变量和被解释变量 为质的因素也就是存在虚拟解释变量和虚拟被解释变 量时如何进行参数估计等一系列问题进行讨论。
1
为基础类型截距项。
12
三、虚拟变量的作用 ⑴ 可以描述和测量定性因素的影响。
⑵ 能够正确反映经济变量之间的相互关系,提 高模型的精度。
⑶ 便于处理异常数据。
即将异常数据作为一个特殊的定性因素
1 , 异常时期
D
0
,
正常时期
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第二节 虚拟解释变量模型
一 、截距变动模型(加法模型)
虚拟变量与其它变量相加,以加法形式引入模
Y i 0 1 D 1 i 2 D 2 i 3 X i u i
Y i ------年支出医疗保健费用支出 X i ------居民年可支配收入
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1 , 高中
D 1i
0
,
其他
1 , 大学
D 2i
0
,
其他
于是:小学教育程度:
E (Y i X i,D 1 i 0 ,D 2 i 0 )03 X i
7
二、虚拟变量的设置规则
虚拟解释变量模型的设定因为质的因素的多少 和这些因素特征的多少而引入的虚拟变量也会不同。
以一个最简单的虚拟变量模型为例,如果只包 含一个质的因素,而且这个因素仅有两个特征,则 回归模型中只需引入一个虚拟变量。如果是含有多 个质的因素, 自然要引入多个虚拟变量。
8
如果只有一个质的因素,且该质的因素具有 m 个 相互排斥的特征(或类型、属性),那么在含有截距 项的模型中,只能引入 m-1 个虚拟变量,否则会陷入 所谓“虚拟变量陷阱”(dummy variable trap),产 生 完全的多重共线性,会使最小二乘法无解;在不含有 截距项的模型中, 引入 m 个虚拟变量不会导致完全 的多重共线性,不过这时虚拟变量参数的估计结果, 实际上是 D = 1 时的样本均值。

第八章-虚拟变量回归

第八章-虚拟变量回归

1 高中 D2 0 其它
1 博士 D5 0 其它
1 大 学 D3 0 其 它
1 小 学 D6 0 其 它
则总体回归模型:
w 0 1 X 2 D1 3 D2 4 D3 5 D4 6 D5 7 D6+u
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二、用虚拟变量测量斜率变动
基本思想
引入虚拟变量测量斜率变动,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。
可能的情形:
(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。
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(1)截距不变
模型形式:
意义:若α1显著,表明城市居民的平均人均可支配收入比农村 高α1元。但这种差异可能是由其它因素引起的,并不一定是由 户籍差异引起。
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(2) 一个两属性定性解释变量和一个定量 解释变量
模型形式 Yi = f(Di,X i )+ μi 例如:Yi = 0 1 Di + X i + μi 1 城市 其中: Y-人均可支配收入;X-工作时间; Di 0 农村
会受到一些定性因素的影响,如性别、国籍、民族、自 然灾害和政治体制等。
问题:我们如何把这些定性想:将这些定性因素进行量化
由于定性变量通常表示某种属性是否存在,如是否男性、 是否经济特区、是否有色人和等。因此若该属性存在, 我们就将变量赋值为1,否则赋值为0,从而将定性因素 定量化。 计量经济学中,将取值为0和1的人工变量称为虚拟变量 (DUMMY)或哑元变量。通常用字母D或DUM表示。
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一个例子(虚拟变量陷阱)
研究工资收入与学历之间的关系:

虚拟变量

虚拟变量
D= 0, 非本科学历
一般地,在虚拟变量的设置中:
• 基础类型、肯定类型取值为1;
• 比较类型,否定类型取值为0。
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。
例1:为了考察企业职工薪金收入(Yi)的情况, 以工龄(Xi)和性别(Di)为影响因素,建立如 下模型:
Yi 0 1 X i 2 Di i
其中: Di=1,若是男性, Di=0,若是女性。
二、虚拟变量的引入
• 虚拟变量做为解释变量引入模型有两种基本方式:加法 方式和乘法方式。
1、加法方式
上述企业职工薪金模型中性别虚拟变量的引入: Yi 0 1 X i 2 Di i
在该模型中,如果仍假定E(i)=0,则 企业女职工的平均薪金为:
表中给出了中国1979~2001年以城乡储蓄存款余 额代表的居民储蓄以及以GNP代表的居民收入的数 据。
90年前 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990
表 5.1.1
储蓄 281 399.5 523.7 675.4 892.5 1214.7 1622.6 2237.6 3073.3 3801.5 5146.9 7034.2
R 2 =0.9836
由2与3的t检验可知:参数显著地不等于0,强 烈示出两个时期的回归是相异的,
储蓄函数分别为:
1990年前: 1990年后:
Yˆi 1649.7 0.4116Xi Yˆi 15452 0.8881Xi
三、虚拟变量的设置原则
虚拟变量的个数须按以下原则确定:
如果某个定性变量有m种相互排斥的类型,则模型中只能 引入m-1个虚拟变量。否则会陷入所谓的“虚拟变量陷阱”, 产生完全共线性。

计量经济学-虚拟变量复习题

计量经济学-虚拟变量复习题

第五章 虚拟变量复习题一、单项选择题 1、虚拟变量( A )A.主要来代表质的因素,但在有些情况下可以用来代表数量因素B.只能代表质的因素C.只能代表数量因素D.只能代表季节影响因素2、设某地区消费函数中,消费支出不仅与收入x 有关,而且与消费者的年龄构成有关,若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。

假设边际消费倾向不变,考虑上述年龄构成因素的影响时,该消费函数引入虚拟变量的个数为 ( C )A 1个B 2个C 3个D 4个3、在经济发展发生转折时期,可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。

例如,研究中国城镇居民消费函数时。

1991年前后,城镇居民商品性实际支出Y 对实际可支配收入X 的回归关系明显不同。

现以1991年为转折时期,设虚拟变量⎩⎨⎧=年以后;年以前;1991019911t D ,数据散点图显示消费函数发生了结构性变化:基本消费部分下降了,边际消费倾向变大了。

则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作:( D )。

A 、ttt u XY ++=10ββB 、ttt tt u XD XY +++=210βββC 、tt tt u D XY +++=210βββD 、ttt t tt u XD D XY ++++=3210ββββ4、对于含有截距项的计量经济模型,若想将含有m 个互斥类型的定性因素引入到模型中,则应该引入虚拟变量个数为 ( B ) A m B m-1 C m+1 D m-k5、对于一个回归模型中不包含截距项,若将一个具有m 个特征的质的因素引入进计量经济模型,则虚拟变量数目为( A ) A.m B.m-1C.m-2D.m+1 6、设某计量经济模型为:ii i u D Y ++=βα,其中iY 大学教授年薪,⎩⎨⎧=女教授男教授01i D ,则对于参数α、β的含义,下列解释不正确的是( B )A. α表示大学女教授的平均年薪;B. β表示大学男教授的平均年薪;C. α+ β表示大学男教授的平均年薪;D. β表示大学男教授和女教授平均年薪的差额7、个人保健支出的计量经济模型:iii i XD Y μβαα+++=221 ,其中iY 保健年度支出;iX个人年度收入;虚拟变量⎩⎨⎧=大学以下大学及以上012i D ;iμ满足古典假定。

第八章 虚拟变量

第八章 虚拟变量

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一、为什么引入虚拟变量
(2)把虚拟变量取值为0所对应的类别称作基础类别。
例如:按上面对“学历”的赋值方法,“无学历”为 基础类别。
(3)当定性变量含有m个类别时,不能把虚拟变量的值 设成如下形式:
0 (第一个类别)
D
1
(第二个类别)
m 1 (第m个类别)
这种赋值法在一 般情形下与虚拟变 量赋值是完全不同 的两回事。
(因为D不能作为Eviews的用户变量名,所以取D1)
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三、测量斜率变动
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三、测量斜率变动
trade 0.2818 0.0746time 35.8809D 1.2559timeD
(1.35) (6.2)
(8.4)
(9.6)
还有虚拟变量的两项都是显著的,所以
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一、为什么引入虚拟变量
(4)回归模型可以只用虚拟变量作解释变量,也可以 用定量变量和虚拟变量一起作解释变量。
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二、用虚拟变量测量截距变动
❖ 下面给出的模型都属于测量截距变动的模型。
中使用虚拟变量时,回归函数就不再是连续 的了,分段线性回归可以既使用虚拟变量描述出模型 结构变化,又可以使回归函数保持连续,其中每一段 都是线性的。
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四、分段线性回归
❖ 考虑下面的模型
Yt 0 1X t 2 ( X t X b1)D1 ut
其中Xb1表示结构发生变化的t=b1时刻的Xt的值。
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一、为什么引入虚拟变量

第08章 虚拟变量(讲稿)

第08章 虚拟变量(讲稿)

第8章 虚拟变量(dummy variable )在实际建模过程中,被解释变量不但受定量变量影响,同时还受定性变量影响。

例如需要考虑性别、民族、不同历史时期、季节差异、企业所有制性质不同等因素的影响。

这些因素也应该包括在模型中。

1。

虚拟变量由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无,所以量化方法可采用取值为1或0。

这种变量称作虚拟变量,用D 表示。

虚拟变量应用于模型中,对其回归系数的估计与检验方法与定量变量相同。

⎩⎨⎧=不具有某属性具有某属性01D 例:表示季节的虚拟变量⎩⎨⎧=其它春季011D ⎩⎨⎧=其它夏季012D ⎩⎨⎧=其它秋季013D ⎩⎨⎧=其它冬季014D2.测量截距移动设有模型,y t = β0 + β1 x t + u加法方式增加虚拟变量y t = β0 + β1 x t + β2D + u t ,其中y t ,x t 为定量变量;D 为定性变量。

当D = 0 或1时,上述模型可表达为, β0 + β1x t + u t , (D = 0) y t = (β0 + β2) + β1x t + u t , (D = 1)2040600204060X Y图8.1 测量截距不同D = 1或0表示某种特征的有无。

反映在数学上是截距不同的两个函数。

若β2显著不为零,说明截距不同;若β2为零,说明这种分类无显著性差异。

例:中国成年人体重y (kg )与身高x (cm )的回归关系如下:–105 + x D = 1 (男) y = - 100 + x - 5D =–100 + x D = 0 (女) 注意:① 若定性变量含有m 个类别,应引入m -1个虚拟变量,否β0β0+β2D = 1D =0则会导致多重共线性,称作虚拟变量陷阱。

②关于定性变量中的哪个类别取0,哪个类别取1,是任意的,不影响检验结果。

③定性变量中取值为0所对应的类别称作基础类别(base category)。

3测量斜率变化以上只考虑定性变量影响截距,未考虑影响斜率,即回归系数的变化。

计量经济学课件虚拟变量

计量经济学课件虚拟变量
提高模型精度和预测能力
通过引入虚拟变量,可以更准确地刻画经济现象的非线性特征,从而提高计量经济学模型 的精度和预测能力。
拓展应用领域
虚拟变量的引入使得计量经济学模型能够应用于更多的领域,如金融、环境、社会等,进 一步拓展了计量经济学的应用范围。
未来研究方向和趋势
深入研究虚拟变量的理论 和方法
未来研究将进一步深入探讨虚 拟变量的理论和方法,包括虚 拟变量的选择、设定和估计方 法等,以更准确地刻画经济现 象。
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未来研究将积极推动虚拟变量 在交叉学科领域的应用,如环 境经济学、金融经济学等,以 促进不同学科之间的交流和合 作。
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要点二
虚拟变量的设置原则
在设置虚拟变量时,需要遵循完备性 和互斥性的原则。完备性要求虚拟变 量的取值能够覆盖所有可能的情况, 而互斥性则要求不同虚拟变量之间不 能存在重叠或交叉的情况。
要点三
虚拟变量的回归系数 解释
在线性回归模型中,虚拟变量的回归 系数表示该定性因素对因变量的影响 程度。当虚拟变量取值为1时,其对 应的回归系数表示该水平与参照水平 相比对因变量的影响;当虚拟变量取 值为0时,则表示该水平对因变量没 有影响。
参数估计与假设检验
参数估计
采用最小二乘法等估计方法,对引入虚拟变量后的模型进行参数估计,得到各 解释变量的系数估计值。
假设检验
根据研究问题和假设,构建相应的原假设和备择假设,通过t检验、F检验等方 法对参数进行假设检验,判断虚拟变量对模型的影响是否显著。

庞浩计量经济学课件第八章虚拟变量回归资料重点

庞浩计量经济学课件第八章虚拟变量回归资料重点

初中、小学及以下)作为解释变量引入下面的
模型中。
Yi 1 1 X i ui
0, 其他
0, 其他
0, 其他
D2i 1, 初中 D3i 1, 高中 D4i 1, 大专及以上
Yi 1 1 X i 2 D2i 3 D3i 4 D4i ui
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三、虚拟变量的作用
虚拟变量可以作为下列因素的代表: 属性因素 非精确计量的数量因素 偶然因素或政策因素 时间序列分析中的季节(或月份)因素 用于分段回归
Di 1, 表示男性
3
二、虚拟变量的设置规则
1.虚拟变量个数的设置规则 若定性因素有m个相互排斥的类型(或属性、水
平),则: 在有截距项的模型中,只能引入m-1个虚拟变
量,否则会陷入“虚拟变量陷阱”(即:出 现完全的多重共线性); 在无截距项的模型中,可以引入m个虚拟变量, 不会导致完全的多重共线性。
第八章 虚拟变量回归
第一节 第二节 第三节 第四节
虚拟变量 虚拟解释变量的回归 虚拟被解释变量 案例分析
1
第一节 虚拟变量
一、虚拟变量的基本概念 二、虚拟变量的设置规则 三、虚拟变量的作用
2
一、虚拟变量的基本概念
定量因素:指那些可直接测度的数值型因素。
定性因素:也称为属性因素,指不能直接测度的,说 明某种属性或状态存在与否的非数值型因素。
解释变量包含一个定量变量和一个分为两种类型 定性变量的回归
解释变量包含一个定量变量和一个两种以上类型 的定性变量的回归
解释变量包含一个定量变量和两个定性变量的回 归
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解释变量只有一个分为两种相互排斥类型 的定性变量,而无定量变量的回归
假定文化程度、职业、性别等不变,研究农村居 民与城镇居民的年平均可支配收入是否有差异。
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D1=
1, 0,
(高中—1,
其它—0)
D2
1 0
(大学及以上—1,
其它—0)
则,截距变动模型:
Yi 0 1 X i 2 D1 3 D2 i
截距和斜率都变动的模型:
Yi 0 1 X i 2 D1 3 D2 4 X i D1 5 X i D2 i
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例 2、设季节的变化对某种商品的需求量有相当大的影响,该商品
当t = t*时, x=x* 两式计算的y 相等,两条直 线在转折期连接成一条折线
19பைடு நூலகம்
临界折线的图例
y y = b0 + b1 x + b2 ( x-x*) D
y = b0 + b1 x* x
X* ( t*)
20
第一节 运用虚拟变量改变回归直 线的截距
c
D=0正常
Y=b0+b1X
b2 b0
D=1反常 Y=(b0+b2)+b1X
9
三、虚拟变量模型
引入虚拟变量后,回归方程中同时 含有一般解释变量和虚拟变量,称 这种结构的模型为虚拟变量模型
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四、模型中引入虚拟变量的作用
1、分离异常因素的影响,例如分析我国GDP的 时间序列,必须考虑“文革”因素对国民经济 的破坏性影响,剔除不可比的“文革”因素。 2、检验不同属性类型对因变量的作用,例如 工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。 3、提高模型的精度,相当与将不同属性的样 本合并,扩大了样本容量(增加了误差自由度, 从而降低了误差方差)。
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2、如果模型中不包含截距项,则一个质 变量有m种特征,只需要引入m个虚拟 变量。
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第一节、变参数模型
一、截距变动模型 虚拟变量D 与其它解释变量在模型中是 相加关系,称为虚拟变量的加法引入方 式。 例如,讨论消费问题,消费水平C主要 由收入水平Y决定,但是当特殊情况出 现时政府会采取对消费品限量供应措施, 因此引入虚拟变量D来表示这些特殊情 况与非特殊情况。
Y=b0+b1X+b2D+e x
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第二节 运用虚拟变量改变回归直 线的斜率
c C=b0+(b1+b2)x
D=1反常
Y=b0+b1X+b2DX
C=b0+b1x
D=0正常 x
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第三节 运用虚拟变量同时改变回 归直线的截距和斜率
Y=(b0+b2)+(b1
D=1反常
+b3)x+e
Y=b0+b1X+b2D+b3DX+e
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二、斜率变动模型
模型中虚拟变量与其它解释变量是相乘关系,
称为虚拟变量的乘法引入方式。
乘法引入方式引起斜率变动
D=1 异常时期
D=0 正常时期
设定模型 Y= b0 + b1 x +b2 D x +e
异常时期模型:(截距相同斜率不同)
Y= b0 + (b1 +b2 ) x +e
正常时期模型:(截距相同斜率不同)
D1 D2 D3 D4 1,
第5章 虚拟变量
1
问题的提出
1、计量经济学模型,需要经常考虑属性因素 的影响。例如,职业、战争与和平、繁荣与 萧条、文化程度、灾害、季节 2、属性因素往往很难直接度量它们的大小。 只能给出它们的“Yes—D=1”或”No—D=0”、 或者它们的程度或等级。 3、为了反映属性因素和提高模型的精度, 必须将属性因素“量化”。通过构造0-1型 的人工变量来量化属性因素。
的需求模型为: Yt 0 1 X 1t 2 X 2t t
式中,Y 是商品的需求量,X1 是价格,X2 时收入, 为了反映四个季节对商品需求量的影响,假定引入四个虚拟变量:
Dit
1 0
(第
i
季度—1,
其它季度—0)( i
1,2,3,4 )
问是否可用普通最小二乘法进行估计?为什么
26
解:通过观察,很容易发现:
Y= b0 + b1 x +e
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三、截距与斜率同时变动 模型
D=1 异常时期 D=0 正常时期 设定模型 Y=b0+ b1x+ b2D + b3Dx +e 异常时期模型:(截距与斜率均不同) Y= (b0 + b2) + (b1 +b3) x +e 反常时期模型:(截距与斜率均不同) Y= b0 + b1 x +e
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第二节、数量因素与变参数模型
在经济转折时期,可以建立临界值指标的 虚拟变量模型来反映 设转折时期 t* 转折时期的指标值= x* 虚拟变量 D=1( t >= t*) D=0( t < t*) 模型 y = b0 + b1 x + b2 ( x-x*) D +e t < t* 时 y = b0 + b1 x+ e t >= t* 时 y = b0 -b2 x*+ (b1+ b2) x +e
虚拟变量是一用以反映质的属性 的一个人工变量,通常记为D (Dummy)。 虚拟变量D只取0或1两个值 对基础类型或肯定类型设D=1 对比较类型或否定类型设D=0
7
虚拟变量举例
1 D=
0
0 D=
1
本科学历 非本科学历 “文革”时期 非“文革”时期
8
二、虚拟变量的引入
虚拟变量在模型中,可以作解释变量,也 可以作因变量。 虚拟变量作解释变量时出现在方程的右端 虚拟变量作因变量(被解释变量)时出现 在方程的左端
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五、虚拟变量设置的原则
在模型中引入多个虚拟变量时,虚拟变量的 个数应按下列原则确定: 1、如果模型中包含截距项,而有 m 种互斥 的属性类型,在模型中引入 m-1 个虚拟变量。 例如,性别有2个互斥的属性,引用2-1=1个 虚拟变量
再如,文化程度分小学、初中、高中、大学、
研究生5类,引用4个虚拟变量
2
模型中引入虚拟变量的必要性
现实经济生活错综复杂,往往要求人们 按照经济变量的质或量的不同,分别进 行处理。因此,回归模型中,往往有必 要引入虚拟变量,以表示这些质的区别。 例如,消费函数,对于平时与战时,萧 条与繁荣,乃至性别、教育程度、季节 性等等,都会因质的有不同表现出不同 的差异。
6
一、虚拟变量的定义
Y=b0+b1x+e 正常时期 D=0正常
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本章例题
例1设某地区职工工资的收入模型为:
Yt 0 1 X i i
式中,Y 是职工工资收入;X 是工龄 考虑职工收入受教育程度的影响而引入合适的虚拟 变量,对上述模型加以改进。
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解:教育程度一般分为:高中以下,高中,大学及以上(包括大专) 这样教育程度有三个特征,故引入两个虚拟变量,并设教育程度的 改变,只影响截距的变动。
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