Eviews数据统计与分析教程7章 含虚拟变量的回归模型
虚拟变量回归课件
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。
虚拟变量回归
数据收集
收集不同市场细分群体的基本信息和 产品需求数据，如年龄、性别、收入、 消费习惯等。
变量设置
将市场细分变量转换为虚拟变量，并 引入到回归模型中。
结果分析
分析虚拟变量的系数和显著性，解释 其对产品需求的影响，为市场定位提 供依据。
案例三：教育程度与收入水平的关系研究
目的
研究教育程度对收入水平的影响，以及 不同教育程度对收入水平的差异。
虚拟变量可能依赖于某些自变量，需 要谨慎处理以避免多重共线性问题。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
03
虚拟变量回归的模型构 建
线性回归模型
线性回归模型是最常用的回归分析方法之一，用 于探索自变量与因变量之间的线性关系。
在线性回归模型中，虚拟变量可以作为自变量引 入，以解释和预测因变量的变化。
变量设置
将教育程度转换为虚拟变量，并引入 到回归模型中。
数据收集
收集受访者的教育程度和收入水平数 据。
结果分析
分析虚拟变量的系数和显著性，解释 其对收入水平的影响，为职业规划和 教育投资提供参考。
案例四：健康状况与生活习惯的关系研究
目的
数据收集
研究生活习惯对健康状况的影响，以及不 同生活习惯对健康状况的差异。
虚拟变量回归的应用场景
1 2
社会科学研究
在社会科学研究中，经常需要研究分类变量对连 续变量的影响。例如，研究不同教育程度或不同 职业对收入的影响。
生物统计学
在生物统计学中，虚拟变量回归可用于研究基因 型、物种或地理区域等因素对连续变量的影响。
3
市场分析
在市场分析中，虚拟变量回归可用于研究不同产 品类别、品牌或市场细分对销售或其他连续变量 的影响。
实验 Eviews的基本使用线性回归模型的估计和检验
实验一 Eviews 的基本使用、线性回归模型的估计和检验实验目的与要求：熟悉Eviews 软件基本使用功能、掌握线性回归模型的参数估计及其检验。
实验内容：建立一个工作文件、数据的输入、数据的保存、生成新序列、 作序列图和相关图。
线性回归模型的参数估计及其检验。
实验步骤：（具体步骤同学们可按照课堂讲解的程序进行也可按下面的指导操作，无论怎么操作，只要得到正确的结果即可） 一、模型的构建表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入 作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图，如图从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，4000600080001000012000Y所以建立的计量经济模型为如下线性模型： 12i i i Y X u ββ=++ 二、估计参数利用EViews 作简单线性回归分析的步骤如下： 1、建立工作文件首先，双击EViews 图标，进入EViews 主页。
在菜单一次点击File\New\Workfile ，出现对话框“Workfile Range ”。
在“Workfile frequency ”中选择数据频率： Annual (年度) Weekly ( 周数据 )Quartrly (季度) Daily (5 day week ) ( 每周5天日数据 ) Semi Annual (半年) Daily (7 day week ) ( 每周7天日数据 ) Monthly (月度) Undated or irreqular (未注明日期或不规则的)在本例中是截面数据，选择“Undated or irreqular ”。
并在“Start date ”中输入开始时间或顺序号，如“1”在“end date ”中输入最后时间或顺序号，如“31”点击“ok ”出现“Workfile UNTITLED ”工作框。
含虚拟自变量的回归分析
研究成果对实践的指导意义
01
提供了一种新的回归 分析思路
本研究为回归分析提供了一种新的思 路和方法，有助于解决传统回归分析 中难以处理的问题，提高分析结果的 准确性和可靠性。
模型构建
根据行业特点和历史销 售数据，构建一个含虚 拟自变量的回归模型。 其中，虚拟自变量可以 表示季节性、促销活动
等因素。
实证分析
利用历史销售数据对模 型进行实证分析，估计 模型参数并检验虚拟自 变量的显著性。通过模 型评价和诊断确保模型
的有效性。
预测与应用
利用估计得到的回归模 型对未来销售进行预测 ，并根据预测结果制定 相应的市场策略和销售
某个虚拟自变量的系数不显著，则说明该自变量对因变量的影响不显著。
03
模型的诊断
通过残差分析、异方差性检验、多重共线性检验等方法，对模型进行诊
断。如果发现模型存在问题，则需要对模型进行改进。
模型优化与改进
变量的筛选
通过逐步回归、向前选择、向后剔除等方法，对自变量进行筛选。保留对因变量有显著影响的自变量，剔除对因变量 影响不显著的自变量。
结果展示
将实证分析的结果以表格、图形等形式进行展示，以便更 直观地了解虚拟自变量对因变量的影响程度和方向。
应用举例：某行业销售预测模型
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
背景介绍
以某行业的销售数据为 例，探讨含虚拟自变量 的回归分析在销售预测 中的应用。该行业销售 受到多种因素的影响， 包括季节性、促销活动 、竞争对手行为等。
参数估计方法
eviews做回归分析报告
eviews做回归分析报告回归分析是一种常用的统计分析方法，通过建立一个数学模型来描述自变量和因变量之间的关系。
EViews是一种专业的统计软件，可以使用它来进行回归分析并生成相应的分析报告。
下面是使用EViews进行回归分析报告的详细步骤：1. 导入数据：使用EViews打开数据文件，确保数据文件包含自变量和因变量的数据。
2. 创建回归方程：选择菜单栏中的“Quick/Estimate Equation”或者在工具栏中点击“Estimate Equation”按钮来创建一个回归方程。
在弹出的对话框中选择自变量和因变量，可以选择更多的选项来调整回归模型的设定。
3. 进行回归分析：点击对话框中的“OK”按钮，EViews将会进行回归分析并显示回归模型的估计结果。
在结果窗口中，你可以查看模型的拟合统计量、系数估计值、标准误差等信息。
4. 诊断检验：在结果窗口中，EViews会给出一些诊断检验的结果，如残差的正态性检验、异方差性检验等。
你可以根据这些检验结果来进一步判断回归模型的合理性。
5. 绘制图表：EViews提供了丰富的绘图功能，你可以在结果窗口中选择需要的图表类型，如散点图、回归方程图等。
6. 生成报告：最后，你可以将回归分析的结果和图表导出为报告文件。
在EViews中，你可以选择“File/Export/Report…”选项来将分析结果导出为报告文件。
你可以选择不同的格式，如Word、Excel等。
以上是使用EViews进行回归分析报告的基本步骤。
当然，在具体的应用中，你可能需要根据具体的研究问题进行更加详细和复杂的分析。
EViews提供了丰富的功能和命令，可以帮助你进行更深入的回归分析。
eviews做回归分析报告
Eviews做回归分析报告引言回归分析是一种广泛应用于统计学和经济学中的数据分析方法。
它用于研究变量之间的关系，并预测一个变量如何受其他变量的影响。
Eviews是一种专业的统计软件，具有强大的回归分析功能。
本文将介绍如何使用Eviews进行回归分析，并提供详细的步骤说明。
步骤步骤一：准备数据首先，我们需要准备用于回归分析的数据。
数据应该以适当的格式存储，例如Excel表格或CSV文件。
确保数据文件中的变量以列的形式排列，并且每个观测值占据一行。
步骤二：导入数据打开Eviews软件，并使用菜单栏中的“File”选项导入数据文件。
选择正确的文件格式，并确保正确地指定数据的位置和格式。
导入后，您将在Eviews中看到您的数据。
步骤三：选择回归变量在Eviews中，选择要用作解释变量和被解释变量的列。
您可以通过单击变量名称在变量列表中选择变量。
如果您想选择多个变量，可以按住Ctrl键并单击每个变量。
步骤四：运行回归分析选择菜单栏中的“Quick”选项，然后选择“Estimate Equation”。
在打开的窗口中，选择“OLS”选项作为回归方法，并确保选择了正确的解释变量和被解释变量。
点击“OK”按钮以运行回归分析。
步骤五：分析结果回归分析完成后，您将在Eviews中看到一个结果窗口，其中包含了回归方程的统计信息和系数估计。
检查回归方程的显著性水平和系数的符号，以评估变量之间的关系。
此外，您还可以查看回归方程的拟合优度和残差分布，以评估模型的质量。
结论本文介绍了使用Eviews进行回归分析的步骤。
首先，我们需要准备数据并导入到Eviews中。
然后，选择回归变量并运行回归分析。
最后，我们分析了回归结果，并根据统计信息和系数估计评估了变量之间的关系。
Eviews是一种功能强大的统计软件，可以用于各种回归分析任务。
含虚拟变量问题的回归分析
实验五实验项目：运用EVIEWS 软件进行含虚拟变量问题的回归分析实验目的：掌握运用EVIEWS 软件对解释变量中含有虚拟变量的情况进行回归分析的基本操作方法和步骤，并能够对软件运行结果进行解释。
实验内容提要：1.根据具体的经济现象，选择合适的虚拟变量。
2.建立关于虚拟变量的回归模型，并进行估计和检验。
3.对软件运行的结果给出合理的经济学解释。
实验内容及步骤： 1.模型假设将某大学学生的绩分点设为因变量Y ，统计成绩设为自变量1X ，是否使用计算机设为自变量2X ，建立虚拟变量回归模型，得： 01122++i i i i Y X X βββε=+其中，1,20={i X 有使用计算机，没有使用计算机其原始数据如下表1:统计成绩绩分点是否使用计算机100 4 是 95 3.4 是 56 1.2 是 是否75 2.1 是86 3.1 是63 1.7 是96 4 是80 3.4 否90 2.9 否84 3.1 否62 1.9 否68 2.2 否92 3.7 是66 1.9 是60 1.7 否92 4 否63 1.1 是否2.模型估计将数据录入EVIEWS软件中，采用这些数据对模型进行OLS回归，结果如表2：表2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/02/12 Time: 20:09Sample: 1 20Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.063385 0.004848 13.07383 0.0000 X2 -0.372084 0.137953 -2.697176 0.0153 C-2.0356990.376632-5.4050100.0000R-squared 0.909538 Mean dependent var 2.710000 Adjusted R-squared 0.898896 S.D. dependent var 0.944736 S.E. of regression 0.300396 Akaike info criterion 0.570054 Sum squared resid 1.534047 Schwarz criterion 0.719414 Log likelihood -2.700541 Hannan-Quinn criter. 0.599211 F-statistic 85.46258 Durbin-Watson stat 2.403154 Prob(F-statistic)0.00000012ˆ 2.0360.0630.372i i iY X X =-+- （0.377）（0.005） （0.138） t=（-5.405）（13.074） （-2.697）20.909r = 85.463F = 由模型的2r 可知，该模型的回归拟合效果比较好。
eviews面板数据回归分析步骤
eviews面板数据回归分析步骤EViews面板数据回归分析步骤面板数据回归分析是一种常用的经济学研究方法，可以帮助研究人员探究变量之间的关系。
EViews是一种统计软件，提供了丰富的功能来进行面板数据回归分析。
本文将介绍EViews中面板数据回归分析的基本步骤。
第一步：数据准备在进行面板数据回归分析之前，首先需要准备好需要分析的数据集。
在EViews中，可以使用多种方式导入数据，包括从Excel或其他文件格式导入，或者直接在EViews中创建数据。
第二步：设置数据类型在导入或创建数据后，需要将数据设置为面板数据类型。
面板数据包含了多个时间点和多个单位（个体）的变量观测值。
在EViews中，可以通过菜单栏中的"View" -> "Structure" -> "Autodetect"来自动检测数据类型并设置为面板数据。
第三步：查看数据面板在进行面板数据回归分析之前，可以先查看数据面板的基本信息。
在EViews的工作区中，选择要查看的数据，然后点击菜单栏中的"View" -> "Group Statistics" -> "Panel Data"，即可显示出数据面板的基本统计信息。
第四步：设定回归模型在EViews中，可以通过命令或拖拽方式来设定回归模型。
首先需要确定因变量和自变量，然后选择回归模型。
EViews支持多种回归模型，例如普通最小二乘回归（OLS）、固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）等。
在设定回归模型时，可以考虑是否添加控制变量和截距项。
第五步：进行回归分析在设定回归模型后，可以进行回归分析。
在EViews中，可以通过点击工具栏上的"Estimate"按钮或通过菜单栏中的"Object" -> "Estimate Equation"来进行回归分析。
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二、含虚拟变量的模型
2. 同时含虚拟和定量解释变量
实验： 随着科技的进步和人民生活水平的不断提高，电脑越来越普 及，许多家庭纷纷把个人电脑（PC机）搬进家中。我们可 以研究人们的收入水平、受教育程度与城乡居民之间的关系。 模型如下， yt =β0 + β1 xt+β2D2t +β3D3t + μt （t=1，2，…，n） 其中，yt表示根据调查资料所得到的家庭所购买个人电脑情 况，xt表示家庭收入， D2 和D3为虚拟解释变量。
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二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
实验： 第二步，在该工作文件中建立两个序列对象，一个为 “wage”，一个为“sex”。 第三步，在“wage”序列对象中输入 “工资”的数据，在 “sex”序列对象中输入 “性别”的数据。
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二、含虚拟变量的模型
2.虚拟变量
引入虚拟变量的原则： 一般情况下，如果定性变量有m类，并且模型不含有截距项 时，应引入m个虚拟变量；如果模型含有截距项，应引入m1个虚拟变量。
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二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
在回归模型中，解释变量可以仅是一个虚拟变量，这样的 回归模型被称为方差分析模型。 例如： yt =β0 + β1Dt + μt 假设被解释变量yt为员工工资收入，Dt为虚拟解释变量，取 值为0或1： 1，雇员为女性 Dt= 0，雇员为男性
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二、含虚拟变量的模型
2. 同时含虚拟和定量解释变量
实验： 1，大专及以上学历 D2 =
0，其他
1，城镇居民 D3 =
0，非城镇居民 根据表7-2中的数据用普通最小二乘法（OLS）对模型进行 估计，并分析回归结果。
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二、含虚拟变量的模型
2. 同时含虚拟和定量解释变量
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一、虚拟变量的定义
2.虚拟变量
虚拟变量陷阱： 所谓的“虚拟变量陷阱”是指自变量（解释变量）中包含 了过多的虚拟变量，从而导致了模型出现多重共线性。当 模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时， 就产生了虚拟变量陷阱。
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一、虚拟变量的定义
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二、含虚拟变量的模型
2. 同时含虚拟和定量解释变量
操作步骤： 第三步，在工作文件中选择主菜单栏中的“Object”| “New Object” | “Equation”选项，打开方程对话框。在“Equation specification”（方程说明）中输入“pc c rev edu city ”或 “pc=c(1)+c(2)*rev+c (3) *edu+c (4) *city”，在“Estimation settings”（估计方法设定）中选择“LS”。
1.仅含一个虚拟变量
实验： 第四步，在工作文件中选择主菜单栏中的“Object”| “New Object” | “Equation”选项，或者选择“Quick”| “Estimate Equation” 选项，打开如下所示的方程对话框。
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二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
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本章小结：
• 理解虚拟变量的定义 • 掌握引入虚拟变量的方法 • 掌握含虚拟变量模型的建立方法
操作步骤： 第一步，建立类型为“Unstructured/Undated”（未限定结构/ 未限定日期）的工作文件。
第二步，在该工作文件中建立四个序列对象。 “pc” 代表家 庭拥有的电脑数量；“rev”代表家庭每月收入；“edu”代表 教育程度；“city”表示城乡居民情况。并把相应的数据输入 到每个序列对象中。
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二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
如果该回归模型的随机误差项满足线性回归模型的五个基本 假定条件，则 E（yt| Dt=1）= E（雇员工资收入|雇员为女性）=β0 + β1 E（yt| Dt=0）= E（雇员工资收入|雇员为男性）=β0 β0 + β1表示女性雇员的平均工资收入，β0表示男性雇员的平 均工资收入。
结果表明，该企业的女性员工的平均工资水平为2883.7725 （3478.869－595.0965）元人民币，该企业的男性员工的平 均工资水平为3478.869元人民币。由此可见，女性的平均工 资比男性少了595.0965元。
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二、含虚拟变量的模型
2. 同时含虚拟和定量解释变量
实验： 第一步，建立类型为“Unstructured/Undated”（未限定结构/ 未限定日期）的工作文件，在“Data range”（数据范围）中 输入观测数据的样本范围，本例中所分析的数据为24个样本， 在“Names”中为该工资文件命名，如“工资与性别关系”。 然后单击“OK”按钮即可生成工作文件。
实验： 在“Equation specification”（方程说明）中列出模型中的被 解释变量、常数项和解释变量。在“Estimation settings”（估 计方法设定）中选择“LS”，用普通最小二乘法对回归模型 进行估计。然后单击“确定”按钮即可得到如下估计结果。
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第7章 含虚拟变量的回归模型
重点内容：
• 虚拟变量的定义
• 定性变量与定量变量的划分
• 含虚拟变量模型的估计
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一、虚拟变量的定义
1.定性变量与定量变量
定量变量：回归模型中有些变量是可以被度量的，如居民消 费、国内生产总值、出口总额等，这些变量被称为“定量变 量”。 定性变量：在经济现象的分析中还存在一些不能被度量的变 量，如性别、种族、婚姻状况、文化程度等，这些变量被称 为“定性变量”。
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二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
实验： 根据表7-1中的数据显示，建立解释变量为虚拟变量的回归 模型。表中列出了24个不同性别的企业员工的月工资收入情 况，性别一列中“1”表示女性员工，“0”表示男性员工。通 过建立含有虚拟变量的回归模型，试图分析男女平均工资是 否存有差距，如果有差距，那么差距是多少。
二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
实验： 虚拟变量的回归方程结果可以表示为： Wage = 3478.869 － 595.0965 sex t= (30.06899) (-3.482241)
R2 = 0.35533 Adjusted- R2 = 0.326027 F=12.126 D.W.=2.232989
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三、用虚拟变节性调整时，可以计 算出每个季节对经济变量的影响。
假设模型含有截距项，则四个季节包含了4种分类，因而需 要引入3个虚拟变量（4－1）。用Qi表示第i个季度取值为1， 其他季节取值为0这样一个虚拟变量，则Q1 + Q2 + Q3 + Q4 ＝1。当时间序列的数据样本为月度数据时，建立虚拟变量 的方法与季度数据相同，只是如果模型含有截距项，则月 度数据要建立11个虚拟变量。
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二、含虚拟变量的模型
2. 同时含虚拟和定量解释变量
操作步骤： 第四步，结果分析。 右图中，变量edu和变量city没有 通过显著性（t）检验，说明这两 个变量对因变量pc的影响不显著。 因而，在所调查的样本中，被调 查者的受教育程度以及是否是城 镇居民对拥有个人电脑的数量没 有显著的影响。
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一、虚拟变量的定义
2.虚拟变量
定义： 定性变量描述的是变量具有的性质，要将这样的变量纳入 回归模型中，需构造人工变量，从而将定性变量进行量化 处理。 在计量经济学中，将取值为“0”和“1” 的人工变量称作虚 拟变量（Dummy Variable），用字母D表示。当D取值为0 时，表示该变量不具备某种属性；当D取值为1时，表示该 变量具有某种属性。
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二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
实验： 回归模型为 yt =β0 + β1Dt + μt （t=1，2，…，n） 其中，yt表示企业员工的工资收入情况，Dt=0表示男性员工， Dt=1表示女性员工。
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二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量