特殊變量應(yīng)用補(bǔ)充.ppt

1,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) Econometrics,補(bǔ)充講義： 虛擬變量引用 孫浦陽 南開大學(xué)國際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易系,2,虛擬變量的應(yīng)用,使用虛擬變量的準(zhǔn)則：必須按照經(jīng)濟(jì)條件，必須由題目的要求出發(fā)設(shè)計(jì)模型 同一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)問題，可能由于研究者的研究目的的不同，設(shè)計(jì)出來的虛擬變量的設(shè)定也可能區(qū)別很大 虛擬變量的設(shè)定是和其他變量一致的，是一個(gè)“序列”，在計(jì)算機(jī)里是一個(gè) Series的性質(zhì) 虛擬變量的直接統(tǒng)計(jì)意義不大，但是參與到估算方程后，其經(jīng)濟(jì)意義與所有解釋變量完全一致,3,虛擬變量的應(yīng)用 例:工資差別 為了解工作婦女是否受到了歧視，可以用美國統(tǒng)計(jì)局的“當(dāng)前人口調(diào)查”中的截面數(shù)據(jù)研究男女工資有沒有差別。這項(xiàng)多元回歸分析研究所用到的變量有： W 雇員的工資（美元/小時(shí)） 1；若雇員為婦女 SEX = 0；其他 ED 受教育的年數(shù) AGE 雇員的年齡 1；若雇員不是西班牙裔也不是白人 NONWH = 0；其他 1；若雇員是西班牙裔 HISP = 0；其他,4,對206名雇員的樣本所進(jìn)行的研究得到的回歸結(jié)果為（括號(hào)內(nèi)是t統(tǒng)計(jì)量的值）： （22.10）（-3.86） R2 = 0.068 D.W.=1.79 反映雇員性別的虛擬變量SEX在顯著性水平 5%下顯著。,5,在回歸模型中加入年齡AGE和受教育年數(shù)ED以及種族或民族，性別虛擬變量仍然是顯著的： （-3.38) (-4.61) (8.54) (4.63) (-1.07) (0.22) R2=0.367 D.W.=1.78,6,最后考慮年齡AGE與工資W之間非線性關(guān)系的可能性時(shí)，男女差別還是顯著存在的。這一點(diǎn)可以由下列回歸結(jié)果看出： (-4.59) (-4.50) (7.98) (-1.22) (0.28) (3.87) (-3.18) R2=0.398 D.W.=1.75,這個(gè)回歸模型的年齡AGE項(xiàng)說明，在其他條件不變的情況下，雇員的工資率隨著他的年齡的增長而增長（系數(shù)為0.62），但是增加的速度越來越慢（-0.0063）。進(jìn)一步的研究表明，工資在雇員的年齡為42.9歲時(shí)達(dá)到最大，之后逐年下降。,7,季節(jié)虛擬變量 當(dāng)使用含有季節(jié)因素的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析時(shí)，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)調(diào)整消除原數(shù)據(jù)帶有的季節(jié)性影響，也可以使用虛擬變量描述季節(jié)因素，進(jìn)而可以同時(shí)計(jì)算出各個(gè)不同季度對經(jīng)濟(jì)變量的不同影響。如果用虛擬變量，這時(shí)包含了4個(gè)季度的4種分類，需要建立3個(gè)虛擬變量。用Qi表示第i個(gè)季度取值為1，其他季度取值為0的季節(jié)虛擬變量，顯然Q1 + Q2 + Q3 + Q4 = 1 ，如果模型中包含常數(shù)項(xiàng)，則只能加入Q1，Q2，Q3 ，否則模型將因?yàn)榻忉屪兞康木€性相關(guān)而無法估計(jì)，即導(dǎo)致虛擬變量陷阱問題。當(dāng)使用月度數(shù)據(jù)時(shí)，方法與上述類似，但需要有11個(gè)虛擬變量。,8,社會(huì)消費(fèi)品零售總額RS GDP,通過圖，可以看出1995年1季度2003年1季度的季度GDP和社會(huì)消費(fèi)品零售額RS存在明顯的季節(jié)因素（數(shù)據(jù)見附錄E表E.4），GDP通常逐季增加，也有一些年份中第二季度高于第三季度。RS在第一季度增加，第二季度減小，第三季度略有上升，第四季度達(dá)到高峰。,9,下面利用季度數(shù)據(jù)對我國的國民生產(chǎn)總值GDP和社會(huì)消費(fèi)品零售額RS進(jìn)行回歸分析，分別考慮不包含和包含虛擬變量的情形。不包含虛擬變量的回歸結(jié)果為 t = (1.44) (9.11) R2= 0.73 D.W. =1.64 使用虛擬變量的回歸方程結(jié)果為 t = (-6.31) (12.06) (5.36) (4.97) (24.49) R2= 0.96 D.W. = 1.83,10,可以看出包含虛擬變量的方程明顯地改進(jìn)了擬合能力。這種季節(jié)調(diào)整方法是以季節(jié)變動(dòng)要素不變并且服從于加法