离散被解释变量与受限被解释变量课件.ppt

张志明 （经济学院国际贸易学） * * 封面页 （设计好之后可以删掉这个文本框哦） 高级计量经济学及STATA应用：离散因变量模型 过渡页 （设计好之后可以删掉这个文本框哦） 不可用OLS回归：（1）扰动项服从两点分布而非正态 （2）可能出现不符合现实的情况 13 离散被解释变量 离散选择模型：又称定性反应模型，被解释变量离散时，则选取该模型进行估计。 分类：（1）二值选择：个体只有两个选择，非此即彼；（2）多值选择：有多个选项（例P190） （3）计数数据：只能取非负整数 含义：被解释变量离散，即取值有间断、不连续，会对回归产生不良影响。 内容页 （设计好之后可以删掉这个文本框哦） 1.二值选择模型 理论： （1）线性概率模型LPM（最简单，但不适合） （2）Probit模型：F（x,β）为标准正态的累积分布函数 （3）Logit模型：F（x,β）为逻辑分布的累积分布函数 （4）比较：P191中 操作： （1）Probit y x1 x2 x3 （Probit模型) （2）logit y x1 x2 x3 (logit模型） 模型解释： （1）系数β并非边际效应，而是表示解释变量 增加一单位将引起“对数几率比”的 边际变化。 （命令公式P192中上） 内容页 （设计好之后可以删掉这个文本框哦） （2）拟合优度：由于不存在平方和分解公式，故无法计算 R2，但Stata可汇报一个准R2，公式13.13；或者，将 预测值与实际值进行比较，计算准确预测的百分比。 命令192下 案例分析：P193上 以womenwk.dta为例 1、Ols估计： Use womenwk.dta,clear Reg work age married children education 2、Probit估计 Probit work age married children education,nolog 计算其边际效应mfx 计算其准确预测的比率estat clas 3、Logit估计 Logit work age married children education,nolog Estat clas 4、比较：系数、拟合优度 内容页 （设计好之后可以删掉这个文本框哦） 二值选择模型的微观基础 1、潜变量：不可观测。 2、随机效用法：由于存在很多决定效用的未知因素以及未来的不确定性，So效用方程中包含一个扰动项，故曰”随机 3、比较：二者都可依据累积分布函数的分布形式不同各自采取Probit或logit模型；但随机效用法比较容易推广到多值选择的情形。 内容页 （设计好之后可以删掉这个文本框哦） 二值选择模型中的异方差问题 标准的Probit模型和Logit模型都是假设扰动项同方差，再据此写出似然函数，但实际并非总是如此，扰动项可能存在异方差，需进行似然比检验（LR检验） 1、原假设H0：扰动项同方差 2、结果：看p值，若接受H0，则可使用同方差的probit模型；否则使用异方差的probit模型。 3、异方差情况下的probit估计的命令为： hetprob y x1 x2 x3,het(varlist) 4、案例： hetprob work age married children education, het( age married children education) nolog 内容页 （设计好之后可以删掉这个文本框哦） 2.多值选择模型 理论： 事实上，多值更为常见，二值只是其特例。将二值选择的logit模型推广即可得multinomial logit，亦即多值模型。 用该模型进行估计时，需先选出一个参照组，且参数估计值β会随参照组的不同而不同。 特性：无关选择的独立性，实践中难以满足。p198中 操作： （1）mlogit y x1 x2 x3,base(#) （multinomial logit模型) （2）… （3）… P198下 内容页 （设计好之后可以删掉这个文本框哦） 多值选择模型的Stata命令 P198-199 以brand.dta为例，估计品牌选择 1、以第一个品牌为参照组进行估计： use brand.dta,clear mlogit brand age female,base(1) nolog 2、汇报回归系数的指数，即相对风险： mlogit b