庞浩 计量经济学8第八章 虚拟变量回归

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计量经济学课后习题答案第八章_答案

计量经济学课后习题答案第八章_答案

第八章虚拟变量模型1. 回归模型中引入虚拟变量的作用是什么?答:在模型中引入虚拟变量,主要是为了寻找某(些)定性因素对解释变量的影响。

加法方式与乘法方式是最主要的引入方式,前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况,后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。

除此外,还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量,这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。

2. 虚拟变量有哪几种基本的引入方式? 它们各适用于什么情况?答:在模型中引入虚拟变量的主要方式有加法方式与乘法方式,前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况,后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。

除此外,还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量,这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。

3.什么是虚拟变量陷阱?答:根据虚拟变量的设置原则,一般情况下,如果定性变量有m个类别,则需在模型中引入m-1个变量。

如果引入了m个变量,就会导致模型解释变量出现完全的共线性问题,从而导致模型无法估计。

这种由于引入虚拟变量个数与类别个数相等导致的模型无法估计的问题,称为“虚拟变量陷阱”。

4.在一项对北京某大学学生月消费支出的研究中,认为学生的消费支出除受其家庭的每月收入水平外,还受在学校中是否得到奖学金,来自农村还是城市,是经济发达地区还是欠发达地区,以及性别等因素的影响。

试设定适当的模型,并导出如下情形下学生消费支出的平均水平:(1) 来自欠发达农村地区的女生,未得到奖学金;(2) 来自欠发达城市地区的男生,得到奖学金;(3) 来自发达地区的农村女生,得到奖学金;(4) 来自发达地区的城市男生,未得到奖学金。

解答: 记学生月消费支出为Y,其家庭月收入水平为X,则在不考虑其他因素的影响时,有如下基本回归模型:Y i=β0+β1X i+μi有奖学金1 来自城市无奖学金0 来自农村来自发达地区 1 男性0 来自欠发达地区0 女性Y i=β0+β1X i+α1D1i+α2D2i+α3D3i+α4D4i+μi由此回归模型,可得如下各种情形下学生的平均消费支出:(1) 来自欠发达农村地区的女生,未得到奖学金时的月消费支出:E(Y i|= X i, D1i=D2i=D3i=D4i=0)=β0+β1X i(2) 来自欠发达城市地区的男生,得到奖学金时的月消费支出:E(Y i|= X i, D1i=D4i=1,D2i=D3i=0)=(β0+α1+α4)+β1X i(3) 来自发达地区的农村女生,得到奖学金时的月消费支出:E(Y i |= X i , D 1i =D 3i =1,D 2i =D 4i =0)=(β0+α1+α3)+β1X i (4) 来自发达地区的城市男生,未得到奖学金时的月消费支出: E(Y i |= X i ,D 2i =D 3i =D 4i =1, D 1i =0)= (β0+α2+α3+α4)+β1X i5. 研究进口消费品的数量Y 与国民收入X 的模型关系时,由数据散点图显示1979年前后Y 对X 的回归关系明显不同,进口消费函数发生了结构性变化:基本消费部分下降了,而边际消费倾向变大了。

计量经济学庞皓第二版第八章练习题及参考答案

计量经济学庞皓第二版第八章练习题及参考答案

第八章练习题及参考解答8.1 Sen 和Srivastava (1971)在研究贫富国之间期望寿命的差异时,利用101个国家的数据,建立了如下的回归模型:2.409.39ln3.36((ln 7))i i i i Y X D X =-+--(4.37) (0.857) (2.42) R 2=0.752其中:X 是以美元计的人均收入;Y 是以年计的期望寿命;Sen 和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元(ln10977=),若人均收入超过1097美元,则被认定为富国;若人均收入低于1097美元,被认定为贫穷国。

括号内的数值为对应参数估计值的t-值。

1)解释这些计算结果。

2)回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是什么?如何解释这个回归解释变量? 3)如何对贫穷国进行回归?又如何对富国进行回归? 4)从这个回归结果中可得到的一般结论是什么? 练习题8.1参考解答: 1. 结果解释依据给定的估计检验结果数据,对数人均收入对期望寿命在统计上并没有显著影响,截距和变量()ln 7i i D X -在统计上对期望寿命有显著影响;同时,()()2.40 3.3679.39 3.36ln ((ln 7)) 1 2.409.39ln 0 i i i i i i i X D X D Y X D ⎧-+⨯+---==⎨-+=⎩富国时穷国时 表明贫富国之间的期望寿命存在差异。

2. 回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是从截距和斜率两个方面考证收入因素对期望寿命的影响。

这个回归解释变量可解释为对期望寿命的影响存在截距差异和斜率差异的共同因素。

3. 对穷国进行回归时,回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X αα=+≤,其中,为美元时的寿命; 对富国进行回归时,回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X ββ=+>,其中,为美元时的寿命;4. 一般的结论为富国的期望寿命药高于穷国的期望寿命,并且随着收入的增加,在平均意义上,富国的期望寿命的增加变化趋势优于穷国,贫富国之间的期望寿命的确存在显著差异。

庞皓《计量经济学》笔记和课后习题详解(虚拟变量回归)【圣才出品】

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考点二:虚拟解释变量的回归 ★★★★
1.用虚拟变量表示不同截距的回归——加法方式 以加法方式将虚拟变量引入模型,只会改变模型在不同情况下的截距,不会影响斜率。 按照变量的种类和数量进行分类,可以分成四种情况,具体如表 8-2 所示。
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2.用虚拟变量表示不同斜率的回归——乘法方式 以乘法形式引入虚拟解释变量,会改变模型的截距和斜率。用乘法方式引入虚拟变量的 作用是:①进行两个回归模型的比较,即结构变化检验;②进行因素间的交互影响分析;③ 使模型更加符合现实经济现象。按照不同的作用,可以将乘法方式分成三种,具体如表 8-3 所示。
表 8-3 以乘法方式引入虚拟变量的三种类型
2.虚拟变量的作用及模型的类型 (1)虚拟变量的作用 ①可以作为性别、所有制等属性因素的代表。 ②可以作为受教育程度、管理者素质等非精确计量的数量因素的代表。 ③可以作为战争、灾害、改革前后等偶然因素或政策因素的代表。 ④可以作为时间序列分析中季节(月份)的代表。 ⑤可以实现分段回归,研究斜率、截距的变动,或比较两个回归模型的结构差异等。 (2)虚拟变量模型的类型(见表 8-1)
考点三:虚拟被解释变量 ★★★★
1.线性概率模型(LPM) (1)线性概率模型含义 当被解释变量是虚拟变量,并且模型的函数形式为线性时,即 Yi=β1+β2Xi+ui,该模 型就是线性概率模型。 由于 E(Yi)=0·(1-pi)+1·pi=pi,其中 pi 表示 Yi=1 的概率,所以系数 β2 可解释 为:当其他条件不变时,X 每增加 1 单位,Y=1 的概率增加值。 (2)线性概率模型的估计 ①线性概率模型不能直接用普通最小二乘进行估计,因为存在如下问题: a.随机扰动项 ui 的非正态性。在线性概率模型中,ui 不再服从正态分布,但是对参数 的假设检验和区间估计要求随机扰动项 ui 服从正态分布。当对大样本进行估计时,OLS 估 计量的概率分布将会趋近于正态分布,估计值不会因为非正态性而产生很大的误差。

8第八章包含虚拟变量的回归

8第八章包含虚拟变量的回归
练习题: 8.1 8.2
一、虚拟变量设置原则
1、模型中只有一个两分定性变量 2、模型中一个定性变量,该变量具有多种 分类 3、小结 4、模型中有多个定性变量 返回
1、模型中只有一个两分定性变量
例如性别定性变量,只有两种分类,引入 一个虚拟变量即可,设置虚拟变量D:
=0,男性 =1,女性
不可引入两个虚拟变量,否则引起多重共线性
方差分析模型在其他社会科学中使用较多
二、方差分析模型(ANOVA):特别的, 当回归中解释变量都是虚拟变量时,此类 模型称为方差分析模型。
Y=b0+b1 D1 +b 2D2+……
返回
三、协方差模型(ANCOVA)
解释变量有定性变量也有定量变量.
Y=b0+b1 X1 +b 2X2+b3 D
两个回归截距相同而斜率不同,性别对边际消
费倾向产生了影响
3、加法方式、乘法方式混合进入模 型
例题1:性别对食品开支的影响:可能同时 改变截距和斜率。为验证这一点,可使用 以下回归: Y= b0+b1 X1+ b2 D X1 + b3 D
例题2:关于储蓄率的研究
Y=A1+A2 X
Y:个人储蓄; X个人收入,回归得到的A2 为
男性的食品开支方程 Y^=1506.244+0.06X
两条样本回归线平行加法方式引入性别虚拟变量 意味着隐含一个假定:
男女的性别差异对边际消费倾向没有影响,为b1 。 即对斜率没有影响,仅对截距产生影响 返回
2、“ 乘法”方式
虚拟变量也会对斜率发生影响
Y=b0+(b1 +b2 D) X1

8第八章包含虚拟变量的回归

8第八章包含虚拟变量的回归
D1=1,大学;=0,其他 D2=1,中学;=0,其他 D3=1,中学以下;=0,其他 回归方程为: Y=b0+b1 X1 +
c1D1 +c2 D2+ c3 D3
引入二个虚拟变量
D1=1,大学;=0,其他 D2=1,中学;=0,其他
Y=b0+b1 X1 +
c1D1 +c2 D2
2、模型中一个定性变量,该变量 具有多种分类,p218
即多分定性变量 假定根据横截面数据,我们做个人旅游支 出Y对其收入X和学历的回归,学历这个定 性变量,可分为:
中学以下、中学、大学三个层次,
如何设置虚拟变量?
我们有如下选择
引入一个虚拟变量D 引入三个虚拟变量
D= 2,大学;=1,中学;=0,中学以下 回归方程为:Y=b0+b1 X1 +b2 D
这里有两个两分定性变量,肤色和种族 可引入两个虚拟变量
例-性别、肤色和工龄、学历(3种类型) 一起解释薪酬
性别、肤色分别引入2个虚拟变量,学历引入2
个虚拟变量
例题
P221 10-18:性别、种族对收入的影响
Y-小时工资,X-教育年限 D2-=1(女性);=0(男性) D3-=1(非白种人且非西班牙裔);=0(其 他) Y^=-0.26-2.36 D2-1.73 D3+0.80X 总结:每个定性变量所需引入的虚拟变量 比该变量类型数少一。 返回
对于方程10-18 ,其样本回归线
Y^=-0.26-2.36 D2-1.73 D3+0.80X,隐含假定
了不同性别下,种族变量对收入的影响是一样 的。同样的,不同种族下,性别变量对收入的 影响也是相同的。

计量经济学-庞皓-第二版-思考题-答案

计量经济学-庞皓-第二版-思考题-答案

第一章 绪论 思考题1.1答:计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究,这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。

计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的,它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。

经济学从定性研究向定量分析的发展,是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。

1.2答:理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容,目的在于为应用计量经济学提供方法论。

所谓计量经济学理论与方法技术的研究,实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法,使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。

应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下,以反映经济事实的统计数据为依据,用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。

1.3答:1、计量经济学与经济学的关系。

联系:计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律;计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据;经济计量分析的结果:对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。

区别:经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量;计量经济学对经济关系要作出定量的估计,对经济理论提出经验的内容。

2、计量经济学与经济统计学的关系。

联系:经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量;经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据;经济现象不能作实验,只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实,只能依赖于经济统计数据。

区别:经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量;计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量。

1.4答:解释变量是变动的原因,被解释变量是变动的结果。

被解释变量是模型要分析研究的对象。

解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。

1.5一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素?你能举一个例子吗?答:一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素:经济变量、参数和随机误差项。

计量经济学第八章 虚拟变量回归

计量经济学
第八章
虚拟变量回归
1
第八章 虚拟变量回归
本章主要讨论:
●虚拟变量
●虚拟解释变量的回归
2
本章的教学目标





(1)深刻理解定性因素在计量经济分析中的 背景和含义; (2)明确虚拟变量在建立和估计计量经济模 型中的意义和作用; (3)熟练掌握引入和应用虚拟变量的基本思 想和方法; (4)能够运用虚拟变量模型作相应的经济实 证分析方面的应用; (5)掌握Eviews软件中相关内容的操作方法。
这表明三个时期居民储蓄增加额的回归方程在统计 意义上确实是不相同的。1996年以前收入每增加1 亿元,居民储蓄存款的平均增加0.1445亿元;在 2000年以后,则为0.4133亿元,已发生了很大变化。
20
上述模型与城乡居民储蓄存款与国民总收入之间 的散布图是吻合的,与当时中国的实际经济运行 状况也是相符的。 需要指出的是,在上述建模过程中,主要是从教 学的目的出发运用虚拟变量法则,没有考虑通货 膨胀因素。而在实证分析中,储蓄函数还应当考
单位:亿元
城乡居民 人民币储 蓄存款增 额 (YY) 2121.8 2517.8 3444.1 6315.3 8143.5 8858.5
年 份
城乡居民 国民总收 人民币储 蓄存款年 入 (GNI) 底余额 (Y) 3624.1 4038.2 4517.8 4860.3 5301.8 5957.4 210.6 281 399.5 532.7 675.4 892.5
(1,0) 天气阴 如:(D1 ,D2)= (0,1) 天气雨 (0,0) 其 他
29
虚拟变量数量的设置规则
1.若定性因素具有 m 个 (m 2) 相互排斥属性(或 几个水平),当回归模型有截距项时,只能引入

计量经济学第八章关于虚拟变量的回归.

年 薪 Y 女教授
类的截距。
2
2:级差截距系数
教龄X
1
0
薪金与性别:估计结果
1,若是男性 Di 0,若是女性
ˆ 17.969 1.371X 3.334D Y i i i se : (0.192) (0.036) (0.155) t : (93.61) (38.45) (21.455) r 2 0.993
一、虚拟变量的性质

例:教授薪金与性别、教龄的关系

男教授平均薪金和女 教授平均薪金水平相 差2,但平均年薪对 教龄的变化率是一样 的
Yi=1+2Di+Xi+I (1) 1,若是男性 D 其中:Yi=教授的薪金, Xi=教龄, Di=性别 0,若是女性 i 女教授平均薪金:E(Yi | X i , Di 0) 1 X i 被赋予0值的 男教授平均薪金:E(Yi | X i , Di 1) (1 2) X i 类别是基底(基 准),1是基底 男教授

比较英国在第二次大战后重建时期和重建后时期的总 储蓄-收入关系是否发生变化。数据如表。 Yt 1 2 Dt 1 X t 2 ( Dt X t ) t
D=1,重建时期
级差截距:区分两 个时期的截距 级差斜率系数:区分 两个时期的斜率 =0,重建后时期
D=1 D=0
E(Yt | Dt 0, X t ) 1 1 X t E(Yt | Dt 1, X t ) (1 2 ) ( 1 2 ) X t
男教授平均薪金水平比 女教授显著高$3.334K (男:21.3,女:17.969)
1,若是女性 Di 0,若是男性
ˆ 21.303 1.371X 3.334D Y i i i se : (0.182) (0.036) (0.155) t : (117.2) (38.45) (21.455)

9第八章 虚拟变量回归模型

说明 X i 变动一个单位,机会比率对数平均变化 2 个单位,
Logit 模型的估计
区分两类数据:
(1)个体水平数据
购房概率 p 0 0 1 1
收入 X(千美元) 6 8 10 12
如果
pi
0,
Zi
ln
0 1
pi
1,
Zi
ln
1 0
可见,Z 表达式无意义,无法用OLS,需用ML(最大似然法)
冰箱销售量(千台) FRIG 1317 1615 1662 1295 1271 1555 1639 1238 1277 1258 1417 1185 1196 1410 1417 919 943 1175 1269
耐用品支出(10亿美元) DUR 252.6 272.4 270.9 273.9 268.9 262.9 270.9 263.4 260.6 231.9 242.7 248.6 258.7 248.4 255.5 240.4 247.7 249.1 251.8
4 回归分析操作命令: equation eq.ls Frig c Dur D1 D2 D3
提问 根据回归分析结果,发现存在什么问题?如何修改回归模型?
8.4 虚拟被解释变量的回归模型
【例】 研究是否购买住房与收入水平的关系。
设是否购房为被解释变量,用 Y 表示;收入为解释变量, 用 X 表示。
1 变量分析:
将DUR作为解释变量;FRIG作为被解释变量; 引入3个季度虚拟变量D1,D2,D3。 (虚拟变量数 = 属性数 – 1 )
2 季度虚拟变量的赋值规则:
D1=
1 (第1季度) 0 (其他季度)
D3=
1 (第3季度) 0 (其他季度)
D2=

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
7
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
10
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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0, X t X * Dt * 1 , X X t
当X t X *时, Yt 1 1 X t ut 当X t X *时, Yt (1 2 X * ) ( 1 2 ) X t ut
23
说 明
1. 2 的显著性说明了在所设定的解释变量临界水 平X*处是否存在突变。 2.2段线性回归设置1个虚拟变量; k段线性回归设置k-1个虚拟变量。
21
分段线性回归
适合于社会经济现象会在解释变量达到某个临界值时 发生突变,考虑下述模型: Yt 1 1 X t 2 ( X t X * ) Dt ut
0, X t X * Dt * 1 , X X t
当X t X *时, Yt 1 1 X t ut 当X t X *时, Yt 1 1 X t 2 ( X t X * ) ut
8
第二节 虚拟解释变量的回归
在计量经济模型中,加入虚拟解释变量,有两种 基本类型:加法类型和乘法类型。 一、用虚拟变量表示不同截距的回归——加法类 型 二、用虚拟变量表示不同斜率的回归——乘法类 型
9
一、用虚拟变量表示不同截距的回归—— 加法类型
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 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
Yi 1 1 X i ui 改革开放前:
改革开放后: Yi (1 2 ) ( 1 2 ) X i ui
20
以乘法方式引入虚拟变量做回归模型比较 的优点
用一个回归替代了多个回归,简化了分析过程;
可以方便地对模型结构的差异做各种假设检验;
合并了的回归增加了自由度,提高了参数估计 的精确性。
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
研究城乡居民的消费函数: Ci 1 2 Di 1 X i ui
农村居民的消费函数:
Ci 1 1 X i ui E (Ci | Di 0) 1 1 X i
0, 农村居民 Di 1, 城镇居民
第八章
第一节 第二节 第三节 第四节
虚拟变量回归
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。 虚拟变量:也称为属性变量、双值变量、类型变量、 定性变量、二元型变量等。指人工构造的取值为0和 1的作为属性因素代表的变量,一般用字母D或DUM来 表示。(D=0,表示某种属性或状态不出现或不存在; D=1,表示某种属性或状态出现或存在) 例如:wagei 1 1educi 2 Di ui 0, 表示女性 Di 3 1, 表示男性
25
本章小结
虚拟变量的概念 虚拟变量的设置规则 加法类型引入虚拟变量 乘法类型引入虚拟变量
26
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。
4
例如:研究城乡居民的可支配收入对居民住房消费支 出的影响 C Y D u i 1 1 i 2 i i
18
二、用虚拟变量表示不同斜率的回归—— 乘法类型
回归模型的比较——结构变化检验
分段线性回归
19回归模ຫໍສະໝຸດ 的比较——结构变化检验研究改革开放前后(1950-2004),储蓄与收入的关系: Yi 1 2 Di 1 X i 2 ( Di X i ) ui
( 1950 1977) 0, 改革开放前 Di ( 1978 2004) 1, 改革开放后
0.0
1.0 2.0 0.4 0.7
6.0
18.0 20.0 12.0 14.0
0
0 1 0 0
7
8 9 10
0.3
3.2 2.8 0.0
10.0
40.0 32.0 7.0
0
1 1 0
17
18 19 20
1.5
1.6 0.6 0.6
15.0
16.0 15.0 14.0
1
1 0 0
16
4
3
Y
2
1
0 0 10 20 X
(1 2 X * ) ( 1 2 ) X t ut
22
案 例
某公司为了激励公司的销售人员,按其销售额的 一定比例计提奖励,但是销售额在某一目标水 平X*以下和以上时,计提奖励的比例不同。
Yt 1 1 X t 2 ( X t X * ) Dt ut
Yi 1 2 Di 1 X i ui
0, 租房户 Di 1, 有房户
15
i 1
Y 1.0
X 20.0
D 0
i 11
Y 0.3
X 9.0
D 0
2
3 4 5 6
1.3
0.7 0.8 0.5 2.4
24.0
12.0 16.0 11.0 32.0
0
0 0 0 1
12
13 14 15 16
24
3段分段线性回归举例
研究中国的货币流通量,从建国到现在历经了三 个时期: 从建国初期到1960年,增加速度比较快; 从1961年到1978年,由于处于经济困难和文化 革命时期,增加速度明显减缓; 从1978年改革开放往后,进入社会主义市场经 济时期,增加速度明显增加。 试建立中国的货币流通量的趋势模型。
例如:研究政府某项经济政策的施行与否对被解 释变量的影响
( 该项经济政策未施行 ) 0, 基础类型 Di ( 该项经济政策施行了 ) 1, 比较类型
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练 习
将定性因素“学历”(分为:大专及以上、高中、 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 D2 i 1, 初中 0, 其他 0, 其他 D4 i D3 i 1, 大专及以上 1, 高中
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
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40
50
ˆ 0.3204 0.8273 D 0.0675 X Y i i i t ( 5.2) (16.9) (11.0) R 2 0.99
ˆ 0.3204 0.0675 X 租房户: Y i i
ˆ 0.5069 0.0675 X 有房户: Y i i
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大专及以上:Yi (1 3 ) 1 X i ui
解释变量包含一个定量变量和两个定性变 量的回归
研究城乡居民卷烟需求量受居民可支配收入和性别的 影响: Yi 1 2 D2i 3 D3i 1 X i ui
0, 农村居民 D2 i 1, 城镇居民 0, 女性 D3 i 1, 男性
0, 表示农村居民 Di 1, 表示城镇居民
若引入两个虚拟变量,则:
Ci 1 1Yi 2 D2i 3 D3i ui
0, D2 i 1, 其他 城镇居民 0, D3 i 1, 其他 农村居民
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2.虚拟变量0和1的选取原则
虚拟变量取“0”,通常代表基础类型; 虚拟变量取“1”,通常代表与基础类型相比较 的类型。
城镇居民的消费函数: Ci (1 2 ) 1 X i ui
E (Ci | Di 1) (1 2 ) 1 X i
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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
研究居民的年医疗保健费用支出受可支配收入和居民 受教育程度的影响(受教育程度可分为:高中以下、 高中、大专及以上三个级别):
农村女性: Yi 1 1 X i ui 农村男性: Yi (1 3 ) 1 X i ui 城镇女性: Yi (1 2 ) 1 X i ui
城镇男性: Yi (1 2 3 ) 1 X i ui
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案例
随机调查美国旧金山地区20个家庭的储蓄情况, 拟建立年储蓄额对年收入的回归模型,通过样 本的散点图发现,这20个家庭中,有房户和租 房户的储蓄额有较明显的区别,故在模型中加 入一个定性变量,以区别有房户和租房户。
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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。
Yi 1 1 Di ui
0, 农村居民 Di 1, 城镇居民
1 表示农村居民的年平均可支配收入;
1 表示城镇居民与农村居民年平均可支配收入的 差异。 城乡居民年均可支配收入之间是否有差距,可通 过的 Di 显著性判断。 11
Yi 1 2 D2i 3 D3i 1 X i ui
0, 其他 D2 i 1, 高中 0, 其他 D3 i 1, 大专及以上
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