虚拟因变量计量经济学

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1、“计量检验”复习对参数的估计对参数的估计量的标准差t检验预测检验多重共线性参数估计不稳定方差变大失效降低预测精度VIF异方差线性无偏方差变大失效White检验自相关方差变大失效DW检验随机解释变量1第九章:虚拟因变量2因变量也可以是定性变量。如家庭是否拥有自己的住宅，企业是否在某个地区投资，成年男子是否在“参与劳动”等。3§1线性概率模型（LPM)456概率总和178910114、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。……….……….……….……….12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

2、高。.…….131415§2对数单位模型（LogitModel)1617181920用以下方法处理数据构造(收入以的家庭个数）（其中拥有住房的家庭数）640885012106018………402520212223242526§3概率单位模型(probitModel)2728293031二、Logit模型与Probit模型的比较1、几何形状ProbitModel(概率）：虚曲线LogitModel(对数）：实曲线注：LogitModel的使用要多于ProbitModel3233§4托比（tobit)模型托比模型是概率的拓展，还是以住房为例，对因变量我们不仅想知道有或是没

3、有，还要问一个消费者相对于其收入花在购房上的金额。出现一个问题：如果一个消费者不买住房就得不到这类消费者的住房支出数据。托比模型就是针对这种情况而言的。34截取样本：仅对某些观测有因变量的信息的样本。35本章小结对于二元选择模型，应熟练掌握logit回归模型或probit模型。并熟练掌握利用Eviews统计软件进行实证研究，并对回归结果中的参数进行合理解释，会进行拟合优度检验。对于排序选择模型，掌握利用Eviews统计软件进行实证研究，并对回归结果中的参数进行合理解释。36课后练习找一个二元选择模型的例子，用Eviews实现要求解释回归结果作拟合优度检验找一个排序选

4、择模型的例子，用Eviews实现。要求解释回归结果。37