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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Dummy Variables Regression Models;一、虚拟变量的基本含义;1、虚拟变量（dummy variables）;一般地，在虚拟变量的设置中： 取值为0：基准类、基础类、参照类、比较类； 取值为1：被比较类。 结果不受设置方式影响，等价。 其本质是处理定类尺度，而非定序尺度 例如，反映教育程度的虚拟变量可取为： D=1，本科学历；D=0，非本科学历 或者D=1，非本科学历；D=0，本科学历 虚拟变量能否取1、0以外的数值？;2、虚拟变量模型（解释变量中含有~）;2、虚拟变量模型;二、虚拟变量的设置原则;每一定性变量(qualitative variable)所需的虚拟变量个数，要比该定性变量的状态类别数(categories)少1。 如果有m种状态，只在模型中引入m-1个虚拟变量。 例如，季节定性变量有春、夏、秋、冬4种状态，只需要设置3个虚变量：;包含季节变量的正确模型：;一般情形 引入k个因素（多分定性变量），第j个因素有nj种表现（j=1,2,…k）， 如果包含常数项，据此分别引入（ nj -1）个D，一共引入的虚拟变量数为： 如果不含常数项，可以在以上基础上多引入1个虚拟变量；即当且仅当某个因素的所有categories均引入1个虚拟变量。;根据前述说明回答： 如果在服装需求函数模型中必须包含3个定性变量：季节（4种状态）、性别（2种状态）、职业（5种状态），应该设置多少虚变量？ 模型含常数项（并写出形式） 模型不含常数项（并写出可能方式之一）;讨论：定序定性变量可否按照状态赋值？;讨论：虚变量与状态的不同对应关系对估计结果有无影响？;三、虚拟变量的引入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乘法方式;1、加法方式; 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。;(2)引入1个因素（多分定性变量），2个D。 将上例中的性别换成教育水平，考虑三个层次：高中以下、高中、大学及其以上??;(3)引入2个（二分定性变量）因素，各1个D，共2个D。 在上例中同时引入性别和教育水平：;女职工本科以下学历的平均薪金：;2、乘法方式;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。;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。;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。;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。据此设定D;对于这类（1个X，1个D）情形，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）。;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。;估计得到;例如，考察进口消费Y与收入X关系，以1979年X为临界期Xt*，设定D，以及进口模型：;§5.2 滞后变量模型Lagged Variables Regression Models ;一、滞后变量模型;1、滞后变量;2、滞后变量模型 ;（1）分布滞后模型（distributed-lag model） ： 模型中没有滞后被解释变量，仅有解释变量X的当期值及其若干期的滞后值。;可按如下方式理解：如果各期的X值保持不变，则X与Y间的长期或均衡关系即为;（2）自回归模型（autoregressive model） ： 模型中的