spss第八章虚拟变量.pptVIP

* 虚拟变量 * 问题的提出 1、计量经济学模型，需要经常考虑属性因素的影响。例如，职业、战争与和平、繁荣与萧条、文化程度、灾害、季节 2、属性因素往往很难直接度量它们的大小。只能给出它们的“Yes—D=1”或”No—D=0”、或者它们的程度或等级 3、为了反映属性因素和提高模型的精度，必须将属性因素“量化”。通过构造0-1型的人工变量来量化属性因素 * 文化程度 * 繁荣与萧条 * 灾害 1 灾害 D= 0 无灾害 * 模型中引入虚拟变量的必要性 现实经济生活错综复杂，往往要求人们按照经济变量的质或量的不同，分别进行处理。因此，回归模型中，往往有必要引入虚拟变量，以表示这些质的区别。例如，消费函数，对于平时与战时，萧条与繁荣，乃至性别、教育程度、季节性等等，都会因质的有不同表现出不同的差异。 * 虚拟变量的定义 虚拟变量是一用以反映质的属性的一个人工变量，通常记为D（Dummy）。 虚拟变量D只取0或1两个值 对基础类型或肯定类型设D=1 对比较类型或否定类型设D=0 * 虚拟变量举例 1 本科学历 D= 0 非本科学历 0 “文革”时期 D= 1 非“文革”时期 * 虚拟变量的引入 虚拟变量在模型中，可以作解释变量，也可以作因变量。 虚拟变量作解释变量时出现在方程的右端 虚拟变量作因变量（被解释变量）时出现在方程的左端 * 虚拟变量模型 引入虚拟变量后，回归方程中同时含有一般解释变量和虚拟变量，称这种结构的模型为虚拟变量模型或斜方差分析模型。 在第8章（本章）中讨论虚拟自变量模型 在第14章（虚拟因变量）中讨论虚拟因变量。虚拟变量作因变量又称抉择模型。 * 抉择模型 虚拟变量作为因变量引入，D只取1或0，不能用OLS方法进行估计，但是可以采用Logit方法或Probit方法估计模型。 例如，D=1（Clinton被罢免），D=0（Clinton不被罢免） 估计得到的模型，将给出D=1或D=0的概率。（Clinton被罢免和不被罢免的可能性） 虚拟变量作因变量的模型称为抉择模型。 在第14章讨论。 * 模型中引入虚拟变量的作用 1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“文革”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“文革”因素。 2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。 3、提高模型的精度，相当与将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）。 * 虚拟变量设置的原则 在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定： 如果有 m 种互斥的属性类型，在模型中引入 m-1 个虚拟变量 例如，性别有2个互斥的属性，引用2-1=1个虚拟变量 再如，文化程度分小学、初中、高中、大学、研究生5类，引用4个虚拟变量 * 用3个虚拟变量表示4个季度 这里用3个虚拟变量表示4个季度，Q2、Q3、Q4同时取不同值组合起来表示4个季节——春、夏、秋和冬。