08 特殊变量 2011.pptVIP

* 计量经济学 Econometrics 计量经济学(本科)讲义 Lecture Notes for Econometrics (undergraduate) 南开大学国际经济与贸易系 孙浦阳 Dr. Puyang Sun 本节课的内容包含：特殊解释变量随机解释变量，工具变量，滞后变量（一般性介绍）。虚拟变量（引入规则，检验截距变化，斜率变化，截距与斜率同时变化）。案例 模型中的特殊解释变量 1 随机解释变量（一般性了解） 2 工具变量 3 滞后变量（一般性了解） 4 虚拟变量（重点）（其中分段线性回归不讲） 5 时间变量 * 随机解释变量 * 随机解释变量带来的问题 假定解释变量是非随机的：在重复抽样中X的值是固定的（非随机），ui和Xi的协方差为零。 但在实际中，X在抽样时有随机性（不可控），且随机干扰项u中包含缺失变量，而这些变量往往与引入模型的解释变量相关： Cov(ui,Xi) 0 我们将对解释变量有随机性并与干扰项相关的情形对OLS估计量的影响进行分析。 * 工具变量法 关于工具变量的选择原则： （1）与“代替”的内生变量高度相关，与随机项不相关。 （2）与模型中的变量共线性程度低。 （3）多个工具变量间的共线性程度低。 * 工具变量法的解释 因此采用工具变量法，可解决解释变量与随机项相关的问题。 * 用最终消费CS对国内生产总值Y回归。假定Y与误差项u相关，但资本总额K与误差项u不相关，用K作Y的工具变量。 工具变量法的EViews操作：打开模型估计对话窗，选TSLS估计法。在方程设定区填入 CS C Y (c是常数项，cs是消费总额) 在工具变量列写区填入 C K, 点击确定键。 如何使用工具变量法 * 滞后变量（一般理解） 滞后变量是指在回归模型中，因变量与解释变量的时间滞后量。如： 第一个模型称作外生滞后变量模型或分布滞后模型。 第二个模型称为内生滞后变量模型或自回归模型。 在很多经济分析中，把滞后变量引入模型中是必要的。这里先讨论分布滞后模型。 包含了多时期的滞后变量，各时期的滞后变量之间往往存在多重共线性，因此不能用OLS估计。此外，如果滞后变量较多而样本较小，不仅估计困难，而且较小的自由度下也难以进行传统的拟和优度检验。 基于以上原因，必须对模型进行变换，以减少被估计参数的数目。可以考虑对滞后变量加以约束，把这些滞后变量组合成新的变量，方法有经验权数法，阿尔蒙多项式法等。 * 滞后变量（一般理解） 滞后的原因。如：消费行为的滞后，央行上调银行存款准备金率，投资、项目研发周期长，一项政策的执行有滞后。 （1）分布滞后模型 Yt = ? + ?0 Xt + ?1 Xt-1 + …+ ?k Xt-k+ ut 可以用OLS法估计参数，但不具有有效性。容易引起多重共线性。最大滞后阶数由AIC、SC准则决定。 （2）自回归模型 Yt = ? + ?0 Xt + ?1 Yt-1 + …+ ?m Yt-m+ ut 可以用OLS法估计参数，为有偏、一致估计量。最大滞后阶数由AIC、SC准则决定。 （3）自回归分布滞后模型 Yt = ? + ?0 Xt + ?1 Xt-1 + …+ ?k Xt-k+ ?1 Yt-1 + …+ ?m Yt-m + ut 如消费模型：Yt = ? + ?0 Xt + ?1 Xt-1 + ?1 Yt-1 + ut * 虚拟变量 在实际建模过程中，被解释变量不但受定量变量影响，同时还受定性变量影响。例如需要考虑性别、民族、季节差异、企业所有制性质不同等因素的影响:  如季节对饮料需求的影响, 银行所有制对银行盈利的影响，性别问题对日用消费品的消费支出的影响等 这些因素属于“定性”的变量，可以通过赋予一个数量值，以虚拟变量 由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无，所以量化方法可采用取值为1或0。这种变量称作虚拟变量（dummy variable），用D表示。虚拟变量应用于模型中，对其回归系数的估计与检验方法和定量变量相同。 * 注意：(1) 当定性变量含有m个类别时，模型不能引入m个虚拟变量。最多只能引入m -1个虚拟变量，否则当模型中存在截距项时就会产生完全多重共线性，无法估计回归参数。比如，对于季节数据引入4个虚拟变量，数据如下表， 则必然会有，截距项对应的单位向量等于 (D1+ D2+ D3+ D4) 。这意味着虚拟变量之间存在完全多重共线性。 虚拟变量（注意事项） * (2) 把虚拟变量取值为0所对应的类别称作基础类别。 (3) 当定性变量含有m个类别时，不能把虚拟变量的值设成如下形式。 这种赋值法在一般情形下与虚拟