3-微观计量经济学模型概述幻灯片.ppt

Lecture 3 样本观测值 选择Probit模型 估计结果 输出的估计结果 该方程表示：当XY和SC已知时，代入方程，可以计算贷款成功的概率JGF。例如，将表中第19个样本观测值XY=15、SC=－1代入方程右边，计算括号内的值为0.1326552；查标准正态分布表，对应于0.1326552的累积正态分布为0.5517；于是，JG的预测值JGF=1－0.5517=0.4483，即对应于该客户，贷款成功的概率为0.4483。 正确解读该结果十分重要 讨论： 能否说“当市场竞争地位等级提高1，给该企业贷款成功的概率提高5.062”？ 不能。为什么？ 能否说“对于不同的企业，当市场竞争地位等级都提高1，给这些企业贷款成功的概率所提高的幅度是相同的”？ 不能。为什么？ 模拟预测 预测：如果有一个新客户，根据客户资料，计算的“商业信用支持度”（XY）和“市场竞争地位等级”（SC），代入模型，就可以得到贷款成功的概率，以此决定是否给予贷款。 4、重复观测值可以得到情况下二元Probit离散选择模型的参数估计 思路 对每个决策者有多个重复（例如10次左右）观测值。 对第i个决策者重复观测ni次，选择yi=1的次数比例为pi，那么可以将pi作为真实概率Pi的一个估计量。 建立 “概率单位模型” ，采用广义最小二乘法估计 。 实际中并不常用。 对第i个决策者重复观测n次，选择yi=1的次数比例为pi，那么可以将pi作为真实概率Pi的一个估计量。 定义“观测到的”概率单位 V的观测值通过求解标准正态分布的概率分布函数的反函数得到 实际观测得到的 四、二元Logit离散选择模型及其参数估计 1、逻辑分布的概率分布函数 2、重复观测值不可以得到情况下二元logit离散选择模型的参数估计 关于参数的非线性函数，不能直接求解，需采用完全信息最大似然法中所采用的迭代方法。 应用计量经济学软件。 3、重复观测值可以得到情况下二元logit离散选择模型的参数估计 思路 对每个决策者有多个重复（例如10次左右）观测值。 对第i个决策者重复观测ni次，选择yi=1的次数比例为pi，那么可以将pi作为真实概率Pi的一个估计量。 建立“对数成败比例模型” ，采用广义最小二乘法估计 。 实际中并不常用。 用样本重复观测得到的pi构成“成败比例”，取对数并进行台劳展开，有 逻辑分布的概率分布函数 五、二元离散选择模型的检验 1、拟合检验 P：样本观测值中被解释变量等于1的比例。 L0：模型中所有解释变量的系数都为0时的似然函数值。 LRI=1，即L=1，完全拟合。 LRI=0，所有解释变量完全不显著，完全不拟合。 LnL=－1.639954 LnL0=－52.80224 LRI=0.968942 2、 总体显著性检验 例中，lnL=－1.639954，lnL0= － 52.80224，LR=102.3246。Χ20.01(2)=9.21。 可见，在0.01的显著水平上，该模型拒绝总体不显著的0假设。 3、异方差性检验 截面数据样本，容易存在异方差性。 假定异方差结构为： 采用LM检验 将解释变量分为两类，Z为只与个体特征有关的变量。显然异方差与这些变量相关。 将异方差检验问题变为一个约束检验问题 由于一般都存在异方差，不检验，直接采用White修正进行估计 经过修正，克服异方差性的后果。检验表明，解释变量是显著的。 4、分布检验 检验关于分布的假设（probit、logit ）。 一般不进行该项检验。 具体见相关教科书（Greene,P682）。 β：模型1的参数，γ：模型2的参数。 组合模型的似然函数： 构造LM统计量，如果不拒绝0假设，表明模型1是适当的。 5、回代检验 概率阈值 朴素选择：p=0.5 (1、0的样本相当时） 先验选择：p=（选1的样本数/全部样本）（全样本时） 最优阈值：犯第一类错误最小原则 如果按照朴素原则，例中，除了2个样本外，所有样本都通过了回代检验。没有通过回代检验的2个样本中，第19个样本的选择结果为1，回代算得的选择1的概率为0.4472；第45个样本的选择结果为0，回代算得的选择1的概率0.5498。 但是，该例中，选择1和选择0的样本数目分别为32和46，差异较大，不适合采用该方法。 如果按照先验方法，即以全部样本中选择1的样本所占的比例为临界值。例中，选择1的样本的比例为0.41。以此为临界值，只有第45个样本不能通过检验。 但是，该方法适合于以全部个体作为样本的情况，而该例中的78个样本仅是贷款客户的极少部分，所以也不适合采用该方法。 如果按照最优方法，即以“犯第一类错误最小”为原则确定临界值的方法。在例中，如果以0.50为临界值，则有2个样本发生“弃真”，即犯第一类错