5专门问题范例.pptx

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 §5.3 模型设定误差 1 2 §5.1 虚拟变量模型Dummy Variables Regression Models 一、虚拟变量的基本含义 二、虚拟变量的引入 三、虚拟变量的设置原则 3 一、虚拟变量的基本含义 4 1、虚拟变量（dummy variables） 许多经济变量是可以定量度量。 一些影响经济变量的因素是无法定量度量。 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“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，记为D。 虚拟变量只作为解释变量。 5 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。 例如，反映文程度的虚拟变量可取为： D=1，本科学历 D=0，非本科学历 虚拟变量能否取1、0以外的数值？ 6 2、虚拟变量模型 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或者方差分析（analysis-of variance: ANOVA）模型。 例如，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。 7 二、虚拟变量的引入 8 1、加法方式 虚拟变量作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。 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，则企业男、女职工的平均薪金为： 9 假定?20，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。 ?0 ?2 10 将上例中的性别换成教育水平，教育水平考虑三个层次：高中以下、高中、大学及其以上。 高中以下 高中 大学及以上 11 在上例中同时引入性别和教育水平： 12 女职工本科以下学历的平均薪金： 女职工本科以上学历的平均薪金： 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： 13 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，斜率发生变化，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。 14 例如，根据消费理论，收入决定消费。但是，农村居民和城镇居民的边际消费倾向往往是不同的。这种消费倾向的不同可通过在消费函数中引入虚拟变量来考察。 农村居民： 城镇居民： 15 例如，根据消费理论，收入决定消费。但是，在自然灾害、战争等反常年份，消费倾向往往发生变化。这种消费倾向的变化可通过在消费函数中引入虚拟变量来考察。 16 例如，根据消费理论，收入决定消费。但是，从某一个时点开始，消费倾向发生变化。这种消费倾向的变化也可通过在消费函数中引入虚拟变量来考察。 17 3、同时引入加法与乘法形式的虚拟变量 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。 对于一元模型，有两组样本，则有可能出现下述四种情况中的一种： ?1=?1 ，且?2=?2 ，即两个回归相同，称为重合回归（Coincident Regressions）； ?1??1 ,但?2=?2 ，即两个回归的差异仅在其截距，称为平行回归（Parallel Regressions）; ?1=?1 ，但?2??2 ，即两个回归的差异仅在其斜率，称为汇合回归(Concurrent Regressions)； ?1??1，且?2??2 ，即两个回归完全不同，称为相异回归（Dissimilar Regressions）。 18 例如，以1978-2009年的数据为样本，以GDP作为解释变量，建立居民消费函数。根据分析，1992年前后，自发消费和消费率都可能发生变化。 通过统计检验，判断两个时期中消费函数的截距和斜率是否发生变化。 19 例5.1.1以中国2007年各个地区城镇居民家庭人均可支配收入与人均生活消费支出，以及农村居民家庭人均纯收入与人均生活消费支出的相关数据，建立居民消费函数模型。 可以采用邹氏稳定性检验来考察农村居民与城镇居民边际消费倾向是否有差异。 也可以建立虚拟变量模型，考察农村居民与城镇居民边际消费倾向是否有差异。 20 估计得到 由变量显著性检验得到：2007年农村居民与城镇居民的边际消费倾向并无显著差异，他们有着共同的消费函数。 21 三、虚拟变量的设置原则 22 每一定性变量