计量经济学 6 虚拟变量模型ppt课件.ppt

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1、第六章虚拟变量模型男女生在消费上存在差异。为了了解男、女生的消费支出结构差异，应当如何建立模型？面临的问题：如何把男女生这样的非数量变量引方程？男女大学生消费真有差异吗?问题的一般性描述在实际建模中，一些定性变量具有不可忽视的重要影响。例如，研究某个企业的销售水平，产业属性（制造业、零售业）、所有制（私营、非私营）、地理位置（东、中、西部）、管理者的素质、不同的收入水平等是值得考虑的重要影响因素，但这些因素共同的特征是定性描述的。如何对非定量因素进行回归分析？对定性变量的量化可采用虚拟变量的方式实现。一、虚拟变量的基本含义二、虚拟变量的设置

2、规则三、自变量为定性变量四、因变量为定性变量（不讲）一、虚拟变量的基本含义定量因素：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：在回归模型中，是否可将这些定性因素进行量化。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：哑变量、定性变量、二值变量等等。通常用字母D或DUM加以表示。虚拟变量（dummy）：例如，反映文化程度的虚拟变量可取为：1，本科学历D=0，非本科学历二、虚拟变量的设置规则1、“0”和“1”选取原则虚拟变量取“1”或“0”。从理论上讲，虚拟变量取“0”值通

3、常代表比较的基础类型；虚拟变量取“1”值通常代表被比较的类型。“0”代表比较的基础类型（参照系/基准组）；“1”代表被比较的类型。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如：城镇居民农村居民销售旺季销售淡季政策紧缩政策宽松本科以上学历本科以下学历异常时期正常时期虚拟变量也可用于标注两个不同的时期或者状态。问题：为何只选0、1，选2、3、4可以吗？虚拟变量一般用0和1表示，这里的0和1不是个真实的数值，而只是“A”和“非A”的代码。0和1仅仅是个代码，

4、这就是虚拟的含义。可以用0和1表示，也可以用1和2、4和8表示，无论什么数值都可以表示，只不过我们习惯于用0和1表示而已。如果自变量是血型，分A、B、O、AB型。如果直接给他们赋值1、2、3、4，当然也可以做，但不利于模型的分析；而且1、2、3、4所默认的情形是这4种血型有一种等级的秩序，但实际上可能血型之间没有什么秩序。这时最好的办法就是采用虚拟变量。虚拟变量既可以用来分析反映两种定性因素的属性，也可以反映多种状态。2、三种状态时的虚拟变量的设置教育水平考虑三个层次：高中以下，高中，大学及其以上这时需要引入两个虚拟变量：虚拟变量的个数须按

5、以下原则确定：模型中有截距项时，每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别数少1，即如果有m个定性变量，只在模型中引入m-1个虚拟变量。例。已知冷饮的销售量Y除受k种定量变量Xk的影响外，还受春、夏、秋、冬四季变化的影响，要考察该四季的影响，只需引入三个虚拟变量即可：3、虚拟变量的设置原则则冷饮销售量的模型为：在上述模型中，若再引入第四个虚拟变量则冷饮销售模型变量为：如果只取六个观测值，其中春季与夏季取了两次，秋、冬各取到一次观测值，则式中的：显然，(X,D)中的第1列可表示成后4列的线性组合，参数无法唯一求出。（完全多重共线性）这

6、就是所谓的“虚拟变量陷阱”，应避免。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：虚拟变量陷阱例2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,则模型为注：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（），故只设定一个虚拟变量。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。含有虚拟变量的模型称为虚拟变量模型。虚拟变量做为解释变

7、量引入模型有两种基本方式：加法方式和乘法方式。三、自变量为定性变量虚拟解释变量的应用结构变化分析交互效应分析分段回归分析1、结构变化分析结构变化的实质是检验所设定的模型在样本期内是否为同一模型。以下的平行回归、共点回归、不同的回归三个模型均不是同一模型。平行回归模型的假定是斜率保持不变（加法类型）；共点回归模型的假定是截距保持不变（乘法类型）；相异回归模型的假定是截距、斜率均为变动的（加法、乘法类型的组合）。可结合散点图判断企业男职工的平均薪金为：在该模型中，如果仍假定E(ui)=0，则企业女职工的平均薪金为：（1）加法方式（平行回归）其中

8、：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。一个以性别为虚拟变量考察企业职工薪金的模型：几何意义：假定2>0，则两个函数有相同的斜率，但有不同的