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时间:2019-08-04
《计量经济学—理论和应用5-定性变量建模》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、计量经济学—理论和应用张红霞Zhanghx_c@126.com关于定性变量的建模定性变量作为解释变量——虚拟变量模型定性变量作为被解释变量——离散选择模型虚拟变量模型虚拟变量的基本含义虚拟变量的引入虚拟变量的设置原则虚拟变量的基本含义许多经济变量是可以定量度量的,如:商品需求量、价格、收入、产量等但也有一些影响经济变量的因素无法定量度量,如:职业、性别对收入的影响,战争、自然灾害对GDP的影响,季节对某些产品(如冷饮)销售的影响等等。为了在模型中能够反映这些因素的影响,并提高模型的精度,需要将它们“量化”,这种
2、“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来完成的。根据这些因素的属性类型,构造只取“0”或“1”的人工变量,通常称为虚拟变量(dummyvariables),记为D。例如,反映文程度的虚拟变量可取为:1,本科学历D=0,非本科学历一般地,在虚拟变量的设置中:基础类型、肯定类型取值为1;比较类型,否定类型取值为0。虚拟变量的基本含义概念:同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为虚拟变量模型。一个以性别为虚拟变量考察企业职工薪金的模型:其中:Yi为企业职工的薪金,Xi为工龄,Di=1,若是男性,Di=0,若是女性。虚拟变
3、量的基本含义虚拟变量做为解释变量引入模型有两种基本方式:加法方式和乘法方式。企业男职工的平均薪金为:上述企业职工薪金模型中性别虚拟变量的引入采取了加法方式。在该模型中,如果仍假定E(i)=0,则企业女职工的平均薪金为:1、加法方式虚拟变量的引入几何意义:假定2>0,则两个函数有相同的斜率,但有不同的截距。意即,男女职工平均薪金对工龄的变化率是一样的,但两者的平均薪金水平相差2。可以通过传统的回归检验,对2的统计显著性进行检验,以判断企业男女职工的平均薪金水平是否有显著差异。02虚拟变量的引入例:在横
4、截面数据基础上,考虑个人保健支出对个人收入和教育水平的回归。教育水平考虑三个层次:高中以下,高中,大学及其以上模型可设定如下:这时需要引入两个虚拟变量:虚拟变量的引入在E(i)=0的初始假定下,高中以下、高中、大学及其以上教育水平下个人保健支出的函数:高中以下:高中:大学及其以上:假定3>2,其几何意义:虚拟变量的引入还可将多个虚拟变量引入模型中以考察多种“定性”因素的影响。如在上述职工薪金的例中,再引入代表学历的虚拟变量D2:本科及以上学历本科以下学历职工薪金的回归模型可设计为:虚拟变量的引入女职工本科
5、以下学历的平均薪金:女职工本科以上学历的平均薪金:于是,不同性别、不同学历职工的平均薪金分别为:男职工本科以下学历的平均薪金:男职工本科以上学历的平均薪金:虚拟变量的引入2、乘法方式加法方式引入虚拟变量,考察:截距的不同,许多情况下:往往是斜率就有变化,或斜率、截距同时发生变化。斜率的变化可通过以乘法的方式引入虚拟变量来测度。例:根据消费理论,消费水平C主要取决于收入水平Y,但在一个较长的时期,人们的消费倾向会发生变化,尤其是在自然灾害、战争等反常年份,消费倾向往往出现变化。这种消费倾向的变化可通过在收入的系数
6、中引入虚拟变量来考察。虚拟变量的引入这里,虚拟变量D以与X相乘的方式引入了模型中,从而可用来考察消费倾向的变化。假定E(i)=0,上述模型所表示的函数可化为:正常年份:反常年份:如,设消费模型可建立如下:虚拟变量的引入当截距与斜率发生变化时,则需要同时引入加法与乘法形式的虚拟变量。例,考察1990年前后的中国居民的总储蓄-收入关系是否已发生变化。表5.1.1中给出了中国1979~2001年以城乡储蓄存款余额代表的居民储蓄以及以GNP代表的居民收入的数据。虚拟变量的引入虚拟变量的引入以Y为储蓄,X为收入,可令:
7、1990年前:Yi=1+2Xi+1ii=1,2…,n11990年后:Yi=1+2Xi+2ii=1,2…,n2则有可能出现下述四种情况中的一种:(1)1=1,且2=2,即两个回归相同,称为重合回归(CoincidentRegressions);(2)11,但2=2,即两个回归的差异仅在其截距,称为平行回归(ParallelRegressions);(3)1=1,但22,即两个回归的差异仅在其斜率,称为汇合回归(ConcurrentRegressions);(4)11,
8、且22,即两个回归完全不同,称为相异回归(DissimilarRegressions)。虚拟变量的引入这一问题可通过引入乘法形式的虚拟变量来解决。将n1与n2次观察值合并,并用以估计以下回归:Di为引入的虚拟变量:于是有:可分别表示1990年后期与前期的储蓄函数。虚拟变量的引入在统计检验中,如果4=0的假设被拒绝,则说明两个时期中储蓄函数的斜率不同。具体的回归结果为:(-6.1
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