第五章_1 虚拟变量模型ppt课件.ppt

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1、第五章经典单方程计量经济学模型专门问题§5.1虚拟变量模型§5.2滞后变量模型§5.1虚拟变量模型一、虚拟变量的含义二、虚拟变量的设置三、虚拟变量的引入一、虚拟变量的含义一种人为构造的、取值仅为“1”或“0”的变量1.定量变量和定性变量定量变量：测度等级为间距（interval）或比率（ratio）尺度的变量，如需求量、价格、收入、产量等其取值为具有实际含义的数据可以在建模过程中直接使用这些变量及其数据定性变量：测度等级名义（nominal）或顺序（ordinal）尺度的变量，如性别、教育程度等其取值为类别或顺序，可用数值表示，但数值不具有实际含义，仅是表示类

2、别或序次的代码性别（1－男；0－女）、教育程度（1－小学、2－初中、3－高中、4－大学）实际建模中，考虑定性变量的影响是必要的，但直接使用定性变量的取值则具有不合理性2.直接使用定性变量的不合理性【例】：考虑教育程度（E）、工龄（X）和收入（Y）的关系。模型中系数β2的经济意义是什么？注意到β2是一个常数，这意味着什么？——教育程度的变化对收入的影响是固定不变的，即：教育程度每提升一个等级，所带来的收入的变动均为β2显然，对于大多数实际情况而言，这种假定存在明显的不合理性问题：建模过程中如何使用定性变量？其中：E：1－本科；2－硕士；3－博士【例】：对于上例，

3、设置如下两个变量：3.正确应用定性变量的方式硕士其它博士其它这意味着：对于某个硕士生：E1=1E2=0对于某个博士生：E1=0E2=1对于某个本科生：E1=0E2=0建立如下模型：于是：对于本科生，其收入为：对于硕士生，其收入为：对于博士生，其收入为：※教育程度的变动带来的影响分别是β2（本－硕）和（β3－β2）（硕－博），模型合理性得到改进！虚拟变量（dummyvariable）：一种人为构造的、取值仅为“1”或“0”的变量，又称示性变量（indicatorvariable）。“1”表示属于某个类别或具备某种属性“0”表示不属于该类别或不具备该属性实质上，虚

4、拟变量是定性变量的一种“量化”工具，用以反映观测在定性变量上所属的类别或所具有的属性。虚拟变量可以类似于定量变量一样直接引入模型，而不丧失模型的合理性，因此：正确应用定性变量的一种方式是通过设置“虚拟变量”引入定性变量。由此，包含虚拟变量的模型称之为虚拟变量模型4.虚拟变量的含义※问题：如何正确地设置虚拟变量？二、虚拟变量的设置虚拟变量的个数为定性变量类别数－1注意参照类的设置注意虚拟变量陷阱【思考】：上例中，为什么不用三个虚拟变量表示三种教育程度？＃对例题的思考硕士其它博士其它本科其它这意味着：对于某个硕士生：E1=1E2=0E3=0对于某个博士生：E1=0

5、E2=1E3=0对于某个本科生：E1=0E2=0E3=1相应的模型：【分析】：假定我们有6个观测值，其中2个硕士、1个博士、3个本科生考虑模型的设计矩阵X：显然，矩阵X是不满秩的，产生了“完全的多重共线性”！此即所谓的“虚拟变量陷阱”！对每个定性变量而言，所引入的虚拟变量的个数应该比该变量的类别数少1，即：如果某个定性变量具有m个类别，则只需在模型中引入（m-1）个虚拟变量。1.虚拟变量的设置原则定性变量：性别男女虚拟变量：男女例1：定性变量：教育程度E：1－本科；2－硕士；3－博士硕士其它博士其它E1=1E2=0：硕士E2=0E2=1：博士E1=0E2=0：

6、本科虚拟变量：例2：（1）这一规则适用于模型中包含一个或多个定性变量的情形。即如果模型存在多个定性变量，则需要设置多组虚拟变量，每组虚拟变量的个数取决于对应的定性变量所具有的类别数。（2）定性变量的分类中，不指定其虚拟变量的类别（组）称为基准组（base）或参照组（reference）。如上例：本科教育程度组即为基准组或参照组在基准组上，所有对应的虚拟变量的取值均为0实际问题中，基准组或参照组的选择完全取决于研究者。一旦选定基准组，分析中，所有其它组都将与基准组进行比较。2.虚拟变量的设置说明（3）这一设置原则仅指对于包含截距项的回归模型而言，此时如果违背这一

7、原则则将陷入所谓的“虚拟变量陷阱”。如果模型不包含截距项，那么即使引入与类别数相同数量的虚拟变量也不会造成多重共线性。硕士其它博士其它本科其它大多数研究者认为，在一个含有截距的方程中，他们能更容易地处理他们通常感兴趣的问题，是否有某个组与基准组有所不同以及有多大不同，所以在方程中包括截距更方便。——肯尼迪（Kennedy）三、虚拟变量的引入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。注意不同方式下应用的目的（一）加法方式【例1】考虑性别（男、女）、工龄（X）和薪金(Y)的关系。模型中将虚拟变量以相加的方式引入模型可以直接考察定性变量不同类别

8、的变化对模型因变量的影响本质上，可以考