计量经济学课件第13章

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1、1第13章虚拟被解释变量模型估计方法被解释变量也可以为定性变量，例如:研究成年男子劳动力参与是否受失业率、平均工资率、教育、家庭收入的影响？考虑政党间的投票选举是否受GDP增长率、失业率、通货膨胀率等影响？百事可乐饮用者和可口可乐饮用者的区别是什么?如何说服人们使用公共交通而不是自驾出行?上述问题中,被解释变量是取值为0或1的虚拟变量.2对上述问题如何研究？在Y是虚拟变量的模型中,仍然是对给定回归元的值来估计回归子Y的期望值,为一概率值,因此,定性响应模型通常被称为概率模型.两种常规估计方法:线性概率模型二分应变量logit模型313.1线性概率模型13.1.1什么是线性概率模

2、型用回归系数为线性的计量模型来解释虚拟被解释变量.45偏回归系数的含义线性概率模型度量了其他解释变量保持不变,某一解释变量变化一单位所引起的D=1的概率的变化(百分比).然而,真正的概率观察不到,因为其反映了离散决策之前的情况,一旦决策作出,只观察到选择的结果,即观察到的应变量只能取两个极端值0或1.613.1.2线性概率模型存在的问题7概率总和1891011124、拟和优度通常情况下，拟和优度不会太高，在0.2至0.6之间。……….……….……….……….13对于受约束的LPM(b)一般不会大，大多数实例，当实际的散点非常密集在点A和B处时，才会高。所以，在定性因变量的模型中

3、应避免使用判定系数作为一种摘要统计量。.…….141513.1.3线性概率模型的实例P2471613.2二分logit模型LPM的根本问题是其假定P=E(D=1/X)随X线性地增加，即X的边际效应一直保持不变。可能不现实，解决办法：LOGIT模型或PROBIT模型。1713.2.1什么是二分Logit模型1819202113.2.2解释logit模型的参数估计值2213.2.2解释logit模型的参数估计值2313.2.3应用二元logit模型的较完善的实例P2522413.3其他虚拟被解释变量模型估计方法2513.3.1二分probit模型26probit模型的估计最大似然估

4、计使用EVIEWS软件包271、几何形状ProbitModel(概率）：虚曲线;LogitModel(对数）：实曲线注：由于使用相对简单的数学，LogitModel的使用要多于ProbitModelLogit与Probit模型的比较:相似的性质282913.3.2多元logit模型略30小结31作业2,3,4,5,6