虚拟变量回归.ppt

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1、1第八章虚拟变量回归计量经济学引子:定性因素对房地产价格有显著影响吗不断走高的房地产价格已经成为人们关注的重点。很多研究认为，影响商品房价格的因素有多个方面。有关研究表明1，影响商品房价格的因素可分为两类：一类是比较容易量化的定量因素。例如：成本费用因素、房地产供求因素、经济因素、人口因素等。另一类则是不易量化的定性因素。例如：社会因素、区域因素、个别因素、房地产投机因素、自然因素等。这些因素的基本特征则是不易量化的定性因素。21.徐静;武乐杰，房地产价格影响因素的解释结构模型分析，金融经济,2009年10期显然，在研究房地产价格影响机理时，需要分

2、析那些不易量化的定性因素对房地产价格是否真的有显著影响。能否把定性的因素也引入计量经济模型中呢?怎样才能在模型中有效地表示这些定性因素的作用呢？34问题的一般性描述在前面各章的分析中，被解释变量主要是受可以直接度量的定量因素的影响，如收入、产出、商品需求量、价格、成本、资金、人数等。但现实经济生活中，影响被解释变量变动的因素，除了可以直接观测数据的定量变量外，可能还包括一些本质上为定性因素的影响，例如性别、种族、职业、季节、文化程度、战争、自然灾害、政府经济政策的变动等。在实际的经济分析中，这些定性因素有时具有不可忽视的重要作用。例如，研究居民收入

3、水平时，职业、性别、文化程度、就业的地域等因素，通常是值得考虑的影响因素。因此，在计量经济学的建模中有必要将定量因素和定性因素同时纳入回归模型之内。5本章要研究的主要问题是：1.如何将作为解释变量的定性因素引入回归模型？2.这些定性解释变量在回归模型中有何特殊的作用？67第八章虚拟变量回归本章主要讨论:●虚拟变量●虚拟解释变量的回归●虚拟被解释变量的回归(选讲,不包括)8第一节虚拟变量本节基本内容:●基本概念●虚拟变量设置规则9一、基本概念定量因素：可直接测度、数值性的因素。定性因素：属性因素，表征某种属性存在与否的非数值性的因素。基本思想：直接在

4、回归模型中加入定性因素存在诸多的困难（那些困难？），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。10计量经济学中，将取值为0和1的人工变量称为虚拟变量。虚拟变量也称：哑元变量、定性变量等等。通常用字母D或DUM加以表示（英文中虚拟或者哑元Dummy的缩写）。对定性变量的量化可采用虚拟变量的方式实现。虚拟变量的定义11虚拟变量的设置规则涉及三个方面:1.“0”和“1”选取原则2.属性（状态、水平）因素与设置虚拟变量数量的关系3.虚拟变量在回归分析中的角色以及作用等方面的问题二、虚拟变量设置规则12“0”和“1”选取原则

5、虚拟变量取“1”或“0”的原则，应从分析问题的目的出发予以界定。从理论上讲，虚拟变量取“0”值通常代表比较的基础类型；而虚拟变量取“1”值通常代表被比较的类型。“0”代表基期（比较的基础，参照物）；“1”代表报告期（被比较的效应）。13例如，比较收入时考察性别的作用。当研究男性收入是否高于女性时，是将女性作为比较的基础（参照物），故有男性为“1”，女性为“0”。例1问题:为何只选0、1，选2、3、4行吗？为什么？14定性因素的属性既可能为两种状态，也可能为多种状态。例如，性别（男、女两种）、季节（4种状态），地理位置（东、中、西部），行业归属，所有

6、制，收入的分组等。属性的状态（水平）数与虚拟变量数量的关系151.若定性因素具有个相互排斥属性(或几个水平)，当回归模型有截距项时，只能引入个虚拟变量；2.当回归模型无截距项时，则可引入个虚拟变量；否则，就会陷入“虚拟变量陷阱”。（为什么？）虚拟变量数量的设置规则16研究居民住房消费支出和居民可支配收入之间的数量关系。回归模型的设定为：现在要考虑城镇居民和农村居民之间的差异，如何办？为了对“城镇居民”、“农村居民”进行区分，分析各自在住房消费支出上的差异，设为城镇;为农村,则模型为(模型有截距，“居民属性”定性变量只有两个相互排斥的属性状态（），故

7、只设定一个虚拟变量。)一个例子(虚拟变量陷阱)17若对两个相互排斥的属性“居民属性”，仍然引入个虚拟变量，则有则模型（1）为则对任一家庭都有：，即产生完全共线，陷入了“虚拟变量陷阱”。“虚拟变量陷阱”的实质是：完全多重共线性。综上可知：1.引入虚拟变量的个数与两个因素有关；一是定性变量的属性多少，一是有无截距项；2.对虚拟变量的运用要谨慎，虚拟变量的使用得当常能发挥积极的作用，但在模型中引入虚拟变量的数量要适当，引入的虚拟变量的数量过度，则可能带来负面的影响。1819虚拟变量既可作为被解释变量，也可作为解释变量，分别称其为虚拟被解释变量和虚拟解释变

8、量。虚拟被解释变量的研究是当前计量经济学研究的前沿领域，如MacFadden、Heckmen等人的微观计量经济学研究，大量