《受限因变量模型》PPT课件

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1、第五章受限因变量模型本章内容第一节二元选择模型线性概率模型PROBIT模型LOGIT模型极端值模型拟合优度测定第二节多元选择模型无序多元选择模型有序因变量模型(Ordereddata)计数模型(Countdata)第三节删改与截取模型删改数据或截取数据模型估计中的问题受限因变量模型（TOBIT模型）模型估计方法与统计检验用计量经济模型反映选择行为行为主体从事的每项活动都可以看作是一种选择；行为主体有其偏好；人们的行为有其规则；在经济分析中，通常认为选择基于效用最大化标准。研究中需要考虑：行为理论基础计量经济学模型方法模型设定统计理论和数据估计方法应

2、用分析行为假定就可以选择的活动而言，行为主体的偏好具有传递性和完备性。每项选择都有其相应的效用水平Uijt每个行为主体都试图获得最大效用，当Ui1t>Ui2t时，行为主体会选择第一项活动。然而我们无法观测效用本身，我们只有通过观察行为主体做出的选来揭示其偏好行为主体选择第一项活动意味着Ui1t>Ui2t随机效用函数(RandomUtilityFunctions)形式：Uij=j+i’xij+i’zi+eijj为与特定选择j相联系的常数项xij为选择j所具有的特性(Attributes)i为反映行为主体偏好的权重zi为行为主体的特征i为行

3、为主体特征的权重eij为效用函数中不可观察的随机成分，假定E(eij)=0,Var(eij)=1随机效用函数帮助建立了行为基础与观察到的数据之间的关系。行为选择：考虑二元选择模型涉及“是”或“否”的决策例如是否攻读研究生模型：读研究生获得的净效用U读研=+1读研费用+2预期收益+1家庭收入+2个人能力+e如果净效用为正，那么选择读研究生（简化模型，真实中还要与其他选择进行比较，那是多元选择模型，此处不表）使用的数据因变量：1为读研，0为不读研解释变量X1读研收费＋间接费用，X2研究生工资增量Z1家庭收入，Z2读研前学习成绩显示出的偏好读研

4、者U读研>0，定义Y＝1未读研者U读研<0，定义Y=0行为选择：考虑二元选择模型由模型分析可以获得的信息研究生的社会经济特性是否具有重要意义降低成本是否有助于吸引更多学生？就业市场好坏是否对读研究生有重要影响家庭或个人特征是否影响到选择家庭收入是否对读研究生构成重要限制？个人的学习能力是否影响到读研的决策？推断不同条件下的研究生规模变化提高费用/就业机会增加/居民收入增加推断个人的行为哪些学生最有可能报考研究生有限因变量模型(Limiteddependentvariablemodels)在有些文献中，有限因变量模型也被称为离散型选择模型(Discr

5、eteChoiceModels)有限因变量模型的一般形式可以表达为：P(y=l

6、x)=G(b0+xb)y*=b0+xb+u,y=max(0,y*)式中P(.)表示事件发生的概率；y*是一个隐变量（Latentvariable)，其值大小取决于影响因素x，而y*决定事件发生的概率。当y*>0时y=1，当y*0时y=0（可以选择其他临界值）。二元因变量模型二元因变量模型是有限因变量模型的一种特殊形式。因变量取值仅为0或1的情况。我们可以将其看作是一种选择决策模型，当选择时y=1，未选择时y=0；我们可以用线性概率模型来研究这种情况，模型可以写作P(y

7、=1

8、x)=b1x1+…+KxK+ej表示当xj变化时概率的变化该方程推断的y的值表示做出该选择的概率。一个问题是，由线性概率方程推断得出的概率值可能落在区间[0,1]之外，因而只有在均值附近才较为可靠。二元因变量模型由于线性概率函数的取值仅为0或1，因而误差项与模型参数β出现相关，即e或是等于-β΄X，或是等于1-β΄X，因而存在异方差问题。此时线性概率模型违反了相同方差的古典假定，这使得对模型做的统计检验失效。随着计量经济学软件的不断发展，现在已经很少使用线性概率模型。概率模型Z1Z*线性概率函数概率函数模型如前面所述，利用概率模型做推断时

9、可能会遇到计算值超出0~1区间的情况。为了解决这一问题，我们用概率函数G(b0+xb)来模拟事件发生的概率，该函数应满足0

10、用最大似然法来估计。Logit模型G(z)的另一种可选形式是逻辑曲线，它是标准逻辑随机变量的累积分布函数，即Logit模型