《虚拟变量模型》课件

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1、第8章虚拟变量模型本章教学要求：（1）掌握虚拟变量的概念（2）掌握虚拟变量作为自变量情况时的设置和应用（3）虚拟变量作为因变量的情况（4）非线性概率模型的概念及应用（5）利用Eviews软件估计虚拟变量模型的参数8.1虚拟变量与线性模型8.1.1虚拟变量的概念及作用定量变量：可以直接获取观测资料数值的变量定性变量：表示某种特征的存在与否基本思想：直接在回归模型中加入定性因素存在诸多的困难，是否可将这些定性因素进行量化，以达到定性因素能与定量因素有着相同作用之目的。取值0或1量化方法0：表示属性不存在1：表示属性存在在计量经济学中，我们把反映定性因素变化，取值为0和1的人工变量称为虚拟变量（du

2、mmyvariable)。8.1.2虚拟变量作为自变量的情况规则一：对于一个有m种可能的定性变量，只能引入m-1个虚拟变量。1、虚拟变量的设置规则（1）一个因素多种属性的问题如，学历、工龄对薪金都有影响，则薪金模型可写为：其中，D1～D2代表高中以下、高中和大学及以上三种学历水平。否则会导致多重共线性，称作虚拟变量陷阱（dummyvariabletrap）。（2）理论上讲，关于定性变量中的哪个类别取0，哪个类别取1，是任意的，不影响检验结果。一般将定性变量中取值为0所对应的类别称作基础类别（basecategory），而将比较类别（肯定类别）取值为1。2、虚拟变量的引入方式加法——对模型截距项

3、的影响乘法——对模型斜率系数的影响b0+b1xt+ut,(D=0)yt=(b0+b2)+b1xt+ut,(D=1)t0女男Yb0+b1xt+ut,(D=0)yt=b0+(b1+b2）xt+ut,(D=1)Yt女男0仍以薪金模型为例：yt=b0+b1xt+b2xtDt+ut其中xt为定量变量；Dt为定性变量。当D=0或1时，上述模型可表达为：b0+b1xt+ut(D=0)(b0+b2)+(b1+b3)xt+ut,(D=1)yt=t女男03、一般方式在经济发生转折时期，可通过建立虚拟变量实现模型的分段回归。例如，进口消费品数量Y主要取决于国民收入X的多少，中国在改革开放前后，Y对X的回归关系明显不

4、同。3、折线回归假设以t*=1979年为转折期，以1979年的国民收入Xt*为临界值，可设如下虚拟变量：则进口消费品的回归模型可建立如下：若经检验Dt显著，则两时期进口消费品函数分别为：当t

5、此，总体而言，国家作为第一大股东的上市公司的绩效要低于法人做第一大股东的上市公司的绩效。为验证上述结论，我们建立如下的模型：虚拟变量在金融数据处理中的作用—案例1其中为每股收益，用以代表公司绩效。的定义方式如下：1，国家是公司i的第一大股东=0，法人是公司i的第一大股东由模型可以得到：国家为第一大股东平均每股收益：︱=法人为第一大股东平均每股收益：︱=0)=根据有效市场理论，在有效市场中，由于股票价格能够及时地反映所有的信息，因此股价将会呈现出随机波动的特征。并且，在有效市场中，由于投资者能够随时获取所需要的信息，因此将不存在套利的机会，股票的价格将反映价值。按照有效市场理论，一周内每天的收益

6、率将是随机波动、没有规律的。因为如果假设某天的收益率比其他各天的收益率高或者低，由于投资者可随时掌握所需要的信息，并且做出理性的选择，因此他们将充分利用这个套利机会来获取超额收益率。而随着套利过程的进行，超额收益率也会逐渐减少直至消失，从而每天的收益率又将会呈现出无规律的波动。虚拟变量在金融数据处理中的作用—案例2下面我们将利用虚拟变量模型对这一现象进行实证检验：数据描述：我们利用的是上海股票市场上证指数1997年1月1日到2004年12月31日的日收盘价数据，共1926个观测值。收益率的计算我们采用的是连续收益率法，计算公式如下我们建立如下的虚拟变量模型：使用Eviews3.1软件对上述模型

7、进行OLS回归，得到如下结果（括号内为相应的t值）：对模型各系数估计值进行联合F检验，看各系数值是否同时为零，结果的到F值为1.03，其概率值为0.39，因此不能拒绝各系数值同时为零的假设，则可以得出结论，上海股票市场不存在周内效应。8.1.3虚拟变量作为因变量的情况1、因变量为虚拟变量的回归模型虚拟变量作为因变量的模型也称定性响应模型，既可以包括二值变量模型（也称二分选择模型），也包括多分选择模