計量經濟第七章虛擬變量模型課件

1、1第八章 虛擬變量模型2第一節(jié) 虛擬變量模型概述第二節(jié) 二元概率模型第三節(jié) 二元邏輯模型3第一節(jié) 虛擬變量模型概述一、虛擬變量的含義二、虛擬變量作為自變量三、虛擬變量作為因變量4一個定性變量，它的可能值只有兩個，也就是說出現(xiàn)或不出現(xiàn)某種屬性。一般地，用1表示出現(xiàn)某種屬性，用0表示沒有出現(xiàn)該屬性。像這樣取值只為0、1的變量稱為虛擬變量或啞變量。并用符號 D表示，從而與常用符號 X區(qū)別開。我們把賦值為0的一類稱為基準類。一、虛擬變量的含義5虛擬變量引入模型的原則： 一個多分類定性變量需要引入多個虛擬變量，引入的虛擬變量個數要比多分類定性變量的分類個數少一。即一個具有m個屬性的定性變量，需要引入m-

2、1個虛擬變量。如票選結果有三種分類：贊同、不贊同、棄權，此時需量化成兩個虛擬變量，分別為：6二、虛擬變量作為自變量1.方差分析模型 （ANOVA模型）2.協(xié)方差模型 （ANCOVA模型）7一個回歸模型的自變量只有虛擬變量，這樣的模型稱為方差分析模型（analysis of variance,ANOVA）1.方差分析模型（ANOVA模型）其中 為個人月支出，8未婚者的月期望支出為：已婚者的月期望支出為：未婚者的月平均支出：未婚者與已婚者的月平均支出差距：已婚者的月平均支出P128 【相關鏈接】9將自變量中同時包含定性變量和定量變量的回歸模型稱為協(xié)方差模型（analysis of covarian

3、ce,ANCOVA）2.協(xié)方差模型（ANCOVA模型）其中 表示大學生月話費支出， 表示月生活費支出10非獨生大學生月話費支出期望值為：獨生大學生月話費支出期望值為：P130 【相關鏈接】11三、虛擬變量作為因變量以定性變量作為因變量來建立計量模型，才能判斷出最終結果。我們稱這樣的模型為離散選擇模型。定性變量作為因變量可以是只有二值的虛擬變量也可以是多分類的定性變量。以虛擬變量為因變量的模型稱為二元選擇模型。以多分類定性變量為因變量的模型稱為多元選擇模型。121.線性概率模型（LPM模型）定義：以虛擬變量為因變量的線性回歸模型稱為線性概率模型。（linear probability model

4、,LPM）模型的基本形式為：13線性概率模型存在的問題（1）隨機誤差項 的異方差性（2）不適用的擬合優(yōu)度（3） 不一定落在0和1之間P134 【經典實例】 大學畢業(yè)生創(chuàng)業(yè)模型14第二節(jié) 二元概率模型一、二元Probit模型二、二元Probit模型參數估計15一、二元Probit模型二元Probit模型的基本形式為：其中 ； 是累積標準正態(tài)分布函數，t 為服從標準正態(tài)分布的隨機變量。16二、二元Probit模型參數估計1.可重復觀測數據的二元Probit模型參數估計P139 【經典實例】價格折扣券兌換模型2.不可重復觀測數據的二元Probit模型參數估計P141 【相關鏈接】17第三節(jié) 二元邏輯

5、模型一、二元Logit模型二、二元Logit模型參數估計18一、二元Logit模型即二元Logit模型的基本形式為：其中 ；f為邏輯累積分布函數19二、二元Logit模型估計1.可重復觀測數據的二元Logit模型參數估計P144 【相關鏈接】2.不可重復觀測數據的二元Logit模型參數估計P145 【相關鏈接】20三、模型檢驗與擬合優(yōu)度1.模型檢驗大樣本：t檢驗法小樣本：沃爾德檢驗（Wald檢驗） 似然比檢驗（LR檢驗） 拉格朗日乘數檢驗（LM檢驗）212.擬合優(yōu)度與線性概率回歸模型一樣，擬合優(yōu)度同樣不適用于度量Probit模型與Logit模型的擬合效果。其他方法：計數 法22四、多元選擇模型1.多元線性概率模型2.多元Logit模型231.多元線性概率模型以三元線性概率模型為例，其基本形式為：其中 分別