计量经济学6虚拟变量模型.ppt

* * * * 问题： 1.本例中，平行、共点回归、不同的回归三模型的经济学背景解释是什么？ 2.如何进行结构变化判断？ （可以用散点图来分析） 3.是否可对(2)、(3)分别进行 OLS 估计？为什么？ （可以。如果（1）式能满足简单线性回归模型的基本假定，那么（2）和（3）式也能满足。） 4.若分别对(2)、(3)进行 OLS 估计应注意什么？ （应注意：样本分为两组，都必须满足对样本容量的要求；比较拟合状况，可能会有检验值的不同。） 在统计检验中，如果?4=0的假设被拒绝，则说明两个时期中储蓄函数的斜率不同。 具体的回归结果为： (-6.11) (22.89) (4.33) (-2.55) 由?3与?4的t检验可知：参数显著地不等于0，两个时期的回归是相异的， 储蓄函数分别为： 1990年前： 1990年后： =0.9836 2、交互效应分析 交互作用: 一个解释变量的边际效应有时可能要依赖于另一个解释变量。 如：消费的边际倾向不仅依赖于收入，而且也依赖于财产的多少 ——较富有的人可能会有不同的消费倾向。 刻画交互作用的方法，在变量为数量(定量)变量时，是以乘法方式引入虚拟变量的。 例: 是否发展油菜籽生产与是否发展养蜂生产的差异对农副产品总收益的影响研究。模型设定为: 菜籽生产和养蜂生产是分别独立地影响农副品生产 总收益。 但是，实际上，在发展油菜籽生产时，同时也发展养蜂生产，所取得的农副产品生产总收益，可能会高于不发展养蜂生产的情况。即在是否发展油菜籽生产与养蜂生产的虚拟变量 和 间，很可能存在着一定的交互作用，且这种交互影响对被解释变量农副产品生产收益会有影响。 ——定性因素影响截距 （1）式中, 以加法形式引入虚拟变量暗含何假设? （1）式以加法形式引入，暗含的假设为: 问题：如何刻画同时发展油菜籽生产和养蜂生产的交互作用？ 基本思想:在模型中引入相关的两个变量的乘积。 为了反映交互效应，将（1）变为： 同时发展油菜籽和 养蜂生产： 发展油菜籽生产： 发展养蜂生产： 基础类型： 若拒绝原假设，即交互效应对 产生了影响（应该引入模型）。 如何检验交互效应是否存在 3、分段线性回归：临界指标的虚拟变量的引入 在经济发生转折时期，可通过建立临界指标的虚拟变量模型来反映。 例如，进口消费品数量Y主要取决于国民收入X的多少，中国在改革开放前后，Y对X的回归关系明显不同。 这时，可以t*=1979年为转折期，以1979年的国民收入Xt*为临界值，设如下虚拟变量： 则进口消费品的回归模型可建立如下： OLS法得到该模型的回归方程为 则两时期进口消费品函数分别为： 当tt*=1979年， 当t?t*=1979年， 交互模型中虚拟变量前回归系数的经济含义不好，可以采用如下方法解决： 4、均值指标的虚拟变量的引入 如果允许截距不同，仅需要判断斜率是否相同，办法是： 在模型中设置交互项，检验所有交互项的联合显著性，如果不能拒绝原假设，应认为斜率无显著差异。 例2： 市场用煤销售量模型。由于受取暖用煤的影响，每年第四季度的销售量大大高于其它季度。鉴于是季节数据可设三个季节变量如下： 以时间 t 为解释变量（1982年1季度取t = 1）的煤销售量（Yi）模型估计结果如下： = 2431.20 + 49.00 t + 1388.09 D1 + 201.84 D2 + 85.00 D3 (26.04) (10.81) (13.43) (1.96) (0.83) R2 = 0.95, DW = 1.2, F=100.4, T=28, t0.05 (28-5) = 2.07 由于D2，D3的系数没有显著性，说明第二、三季度可以归并入基础类别第一季度。于是只考虑加入一个虚拟变量D1，把季节因素分为第四季度和第一、二、三季度两类。从上式中剔除虚拟变量D2，D3，得煤销售量（Yi）模型如下： = 2515.86 + 49.73 t + 1290.91 D1 (32.03 (10.63) (14.79) R2 = 0.94, DW = 1.4, F = 184.9, T=28, t0.05 (25) = 2.06 这里第一、二、三季度为基础类别。 四、