离散选择模型(研究1025).pdf

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1、离散选择模型§1离散选择回归模型一、离散的变量如果我们用0，1，2，3，4，…说明企业每年的专利申请数，申请数是一个离散的变量,但是它是间隔尺度变量，该变量类型不在本章的讨论的被解释变量中。但离散变量0和1可以用来说明企业每年是否申请专利的事项，类似表示状态的变量才在本章的讨论中。在专利申请数的问题中，离散变量0，1，2，3和4等数字具有具体的经济含义，不能随意更改；而在是否申请专利的两个选择对象的选择问题中，数字0和1只是用于区别两种不同的选择，是表示一种状态。本专题讨论有序尺度变量和名义尺度变量的被解释变量。二、离散的因变

2、量在讨论家庭是否购房的问题中，可将家庭购买住房的决策用数字1表示，而将家庭不购买住房的决策用数字0表示。⎧1yesx=⎨⎩0no如果x作为说明某种具体经济问题的自变量，则应用以前介绍虚拟变量知识就足够了。如果现在考虑某个家庭在一定的条件下是否购买住房问题时，则表示状态的虚拟变量就不再是自变量，而是作为一个被说明对象的因变量出现在经济模型中。因此，需要对以前讨论虚拟变量的分析方法进行扩展，以便使其能够适应分析类似家庭是否购房的问题。因为在家庭是否购房问题中,虚拟因变量的具体取值仅是为了区别不同的状态，所以将通过虚拟因变量讨论备择

3、对象选择的回归模型称为离散选择模型。三、线性概率模型现在约定备择对象的0和1两项选择模型中，下标i表示各不同的经济主体，取值0或l的因变量y表示经济主体的具体选择结果，而影响经济主体进行选择i离散选择模型1的自变量x。如果选择响应YES的概率为py(1=/x)，则经济主体选择响应NOiii的概率为1(−=py1/)x，ii则Ey(/)xx=×1(1/)py=+×0(0/)py=x＝py(1=/)x。iiiiiiii根据经典线性回归，我们知道其总体回归方程是条件期望建立的，这使我们想象可以构造线性概率模型py(1==/)(/)x

4、Eyx=x′βiiiii=+++βββxLxu+01ik1iki描述两个响应水平的线性概率回归模型可推知，根据统计数据得到的回归结果并不一定能够保证回归模型的因变量拟合值界于[0，1]。如果通过回归模型式得到的因变量拟合值完全偏离0或l两个数值，则描述两项选择的回归模型的实际用途就受到很大的限制。为避免出现回归模型的因变量预测值偏离0或1的情形，需要限制因变量的取值范围并对回归模型式进行必要的修正。由于要对其进行修正，那么其模型就会改变，模型改变会导致似然函数改变，这就是我们下面要讨论的。现在我们讨论的模型与判别分析的目的是一

5、样的，但有区别。1、理论基础不同。判别分析是根据来自k个总体的样品进行分析，其理论基础是马氏距离，根据马氏距离的长短作为归类的依据；离散选择模型是根据回归分析的思想，估计模型的参数，对模型进行检验和利用模型对可能的类别进行预测。2、分析方法不同判别分析根据距离的长短或后验概率的大小来看个案被归到何类；离散选择模型根据极大似然估计估计出回归方程，预测事件出现的概率。3、假设条件不同；判别分析不限制自变量之间是否有共线关系，也没有所谓的随机干扰项的问题；离散选择模型要求自变量之间无共线关系，随机干扰项服从某种特定的分布，或标准正态

6、分布，或LOGISTIC函数等。§2二元离散选择模型的建立一、效用函数离散选择模型2为了使得二元选择问题的有进一步研究可能，首先建立一个效用函数。在讨论家庭是否购房的问题中，可将家庭购买住房的决策用数字1表示，而将家庭10不购买住房的决策用数字0表示。用U表示第i个人选择买房的效用，U表示第iii个人选择不买房的效用。其效用均为随机变量，于是有111⎧⎪Uu=++αX′β(1)ii1i⎨（1）000⎪⎩Uu=++αX′β(2)ii0i将(1)-(2),得101010UUii−=−+(αα12)X′i()ββ−+−()uuii记

7、：*10y=−UUiii*α=−αα12*10βββ=−*10uuu=−iii批注[微软中国1]:潜变量一****则有Yi=++αX′iβui，格林称该模型为潜回归。般是不能观测的，把它作为一种过渡形式处理，联系起这是二元选择模型的切入点。称Y*为过渡变量（潜在的），这个变量是不可名义变量。i观测的。*当效用差Y大于零，则应该选“1”，即购房；i*当效用差Y小于零，则应该选“0”，即不购房。i**∗∗**故pY(1==)(0pY>=)(Pu>－－αα−X′′β)1=−F(−Xβ)iiiii**∗∗**pY(0==)(0pY≤=

8、)(Pu≤－－αα−X′′β)=F(−Xβ)iiiii*此处已经通过Y，将自变量与事件发生的概率联系起来了。为概率提供了一i个潜在的结构模型。批注[微软中国2]:潜方程的现在的问题是F()⋅服从何种分布？F()⋅既然是分布函数，则必须满足分布函u服从什么分布。离散选择模型3数