第八章虚拟变量模型.pptx

本章将主要介绍经典单方程计量经济学模型中引入虚拟变量的问题。;第八章 虚拟变量模型;◆ 虚拟变量;一、虚拟变量; 为了能够在模型中反映这些因素的影响，并提高模型的精度，需要将 它们人为地“量化”，这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来完成的。 ;虚拟变量的特点是：;例如： ;二、虚拟变量模型;三、虚拟变量的引入;从几何意义上看(图8-1)， ;例如： ;高中以下： ;假定;还可将多个虚拟变量引入模型中以考察多种“定性”因素的影响。 ;于是，不同性别、不同学历职工的平均薪金分别由下面各式给出：;2. 乘法方式;在E(μt)=0的假定下，上述模型所表示的函数可化为:; 如果在模型中同时使用加法和乘法两种方式引入虚拟变量， 则回归线的截距和斜率都会改变。 ;在E(μt)=0的假定下，上述模型所表示的函数可化为:;;如果用OLS法得到该模型的回归方程为 ;4．数值变量作为虚拟变量引入;例如： ;5. 虚拟变量交互效应分析;考虑下列模型;虚拟解释变量D1i和D2i是以加法形式引入的，那么暗含着假定： ; 为描述虚拟变量交互作用对被解释变量的效应，在(8-9)式中以加法形式引入 两个虚拟解释变量的乘积，即; 关于交互效应是否存在，可借助于交互效应虚拟解释变量系数的显著性检验来加以判断。 如果t 检验表明交互效应D1iD2i在统计意义上显著时，说明交互效应对Yi存在显著影响。;四、虚拟变量的设置原则;D4t=;;第二节 虚拟被解释变量;例如： ;特征： ;一、线性概率模型(LPM);问题： ;由于E(μi)=0，由(8-17)，; 像(8-17)式那样，以虚拟变量作为被解释变量的模型的条件期望实际上等于 随机变量Yi取值为1的条件概率。 ;2．线性概率模型的估计 ;(1) 随机扰动项μi的非正态性;(2) 随机扰动项μi的异方差性;Var(μi )= pi (1-pi) （8-22）; 根据前面的讨论，已知LPM中μi的方差是Yi条件期望的函数， 故选择权重ωi的一种方法为;在实践中为了估计ωi，进而估计LPM模型，可采取以下步骤：; (3) 不满足0≤E(Yi|Xi)≤1的约束;3．非线性概率模型;;;;; 由于pi不仅对Xi是非线性关系，而且对β0和β1也是非线性关系，不能 直接运用OLS法估计参数。必须设法把非线性关系转换为可以运用OLS法估 计的线性形式。;;;;;9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。1月-211月-21Saturday, January 30, 2021 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。01:55:1101:55:1101:551/30/2021 1:55:11 AM 11、越是没有本领的就越加自命不凡。1月-2101:55:1101:55Jan-2130-Jan-21 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。01:55:1101:55:1101:55Saturday, January 30, 2021 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。1月-211月-2101:55:1101:55:11January 30, 2021 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。30 一月 20211:55:11 上午01:55:111月-21 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。。一月 211:55 上午1月-2101:55January 30, 2021 16、业余生活要有意义，不要越轨。2021/1/30 1:55:1101:55:1130 January 2021 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。1:55:11 上午1:55 上午01:55:111月-21