《虚拟变量》PPT课件

《《虚拟变量》PPT课件》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、虚拟变量及虚拟变量方程的定义武汉大学经济学系数量经济学教研室《实践教改项目组》编在经济变量的讨论中，经常要考虑属性因素的影响，例如职业、地区、季节、战争、文化程度、自然灾害等，它们的特点不能直接度量。为了在模型中反映这些属性因素的影响，必须将它们“量化”。根据其属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，这就是虚拟变量，通常记为变量D。一般地，在虚拟变量的设置中，基础类型，肯定类型取值为1，否定类型取值为0。引入虚拟变量之后，回归方程中同时含有一般解释变量和虚拟变量，这种结构的回归方程称为虚拟变量模型。虚拟变量的引入加法方式当虚拟变量对解释变量的影

2、响只是短期时，一般采用加法方式引入。此时虚拟变量与其它解释变量在模型中是相加的关系。乘法方式在一个较长的时期内，虚拟变量设置原则虚拟变量引入的原则为：如果有M种互斥的属性类型，在模型中引入M-1个虚拟变量。例如，要引入区分春夏秋冬四个不同季节的虚拟变量，此时M=4，应引入M-1=3个虚拟变量。此时有模型：其中将上式写成矩阵形式式中案例分析在此例中我们考虑东、中和西部地方经济的增长方式，在此选取了2001年的大多数代表性省份的总产出、劳动力和固定资产投入来分析，我们把样本分为四个研究范围，即（1）、东部地区领先组：北京、天津、上海、辽宁；（2）东部地

3、区领先组：浙江、江苏、广东、福建和海南，本人曾试图把山东加入，但加入后对分析的结果影响很大，证明山东省并不属于这一个范围；（3）中西部领先组：山西、内蒙、吉林、黑龙江、湖北、江西、西藏、青海、宁夏、、甘肃、新疆；（4）、中西部地赶超组：安徽、河南、湖南、四川、广西、云南、陕西和贵州。样本划分的方法来自于《经济学动态》2002.8中《技术效率、配置效率与劳动力市扭曲》一文。分析步骤对数据进行对数变化：在不引入虚拟变量的情况下进行回归引入虚拟变量D1、D2、D3删除D2再进行检验删除常数项删除D3保留D3对数据进行对数变化对数据进行对数变化，其命令为：

4、genrlgdp=log(gdp)genrll=log(l)genrlk=log(k)在不引入虚拟变量的情况下进行回归在不引入虚拟变量的情况下进行回归，命令为：lslgdpclllkd1d2d3从下面的分析结果可以看出，该式中的常数项的T检验值不显著，模型的拟优度很好，模型整体检验也很显著，且不存在自相关性。我们相关系数检验，发现劳动力与固定资产的投入的相关系数为0.78，一般当解释变量的相关系数不超过0.8时，可以认为模型不存在自相关性，此时不作变换。其结果如下：OLS估计1引入虚拟变量D1、D2、D3由于我们想分析东、中、西部区的经济增长方式是

5、否存在差异，因此根据前面的分析引入三个变量，其中D1表示东部地区领组，D2表示东部地区赶超组，D3表示中西部地区领先组。在此基本上进行分析，其命令为：lslgdplllkd1d2d3其结果为：OLS估计2删除D2再进行检验从结果我们可以看出模型的拟合和模型整体显著，且不存在自相关，但常数项和D2的系数不显著，我们可以先删除D2再进行检验，命令为：slgdpclllkd1d3结果如下：OLS估计3删除d3此时常数项的系数依然不显著，我们再删除常数项，进行同样的分析，结果为：OLS估计4删除常数项此时D3的系数从严格意义勉强可能通过，为了得到更好的拟合

6、值，我们把D3删除，再进行分析，结果如下图此时拟合度没有保留D3的好，而且D1的显著性明显降低，证明删除D3是不优的选择。所以我们保留D3OLS估计5分析结果综述从上面的分析结果我们可以看出，在引入虚拟变量后，模型的拟合度优于没有引入虚拟变量前的拟合度，但最重要的是给我们分析问题提供了很好的依据。在我国依然以资产投入为主，依然走着粗放形经济增长的道路，而且东部赶超组与中西部地区赶超组走着同样的道路，技术在经济增长过程中的作用不大，与这两个地方的发展相比，东部地区的注重到技术的作用，同时领先组的发展环境也为经济的发展作出了不可忽视的贡献。