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清华大学:《计量经济学》课程PPT教学课件(经济计量学 Econometrics)第五章 经典单方程计量经济学模型(专门问题)5.1 虚拟变量模型

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一、虚拟变量的基本含义 二、虚拟变量的引入 三、虚拟变量的设置原则
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第五章经典单方程计量经济学 模型:专门问题 §51虚拟变量 §52滞后变量 §53设定误差 §54建模理论

第五章 经典单方程计量经济学 模型:专门问题 §5.1 虚拟变量 §5.2 滞后变量 §5.3 设定误差 §5.4 建模理论

§5.1虚拟变量模型 、虚拟变量的基本含义 、虚拟变量的引入 虚拟变量的设置原则

§5.1 虚拟变量模型 一、虚拟变量的基本含义 二、虚拟变量的引入 三、虚拟变量的设置原则

、虚拟变量的基本含义 ·许多经济变量是可以定量度量的,如:商品需求 量、价格、收入、产量等 但也有一些影响经济变量的因素无法定量度量, 如:职业、性别对收入的影响,战争、自然灾害 对GDP的影响,季节对某些产品(如冷饮)销售 的影响等等 为了在模型中能够反映这些因素的影响,并提高 模型的精度,需要将它们“量化

一、虚拟变量的基本含义 • 许多经济变量是可以定量度量的,如:商品需求 量、价格、收入、产量等 • 但也有一些影响经济变量的因素无法定量度量, 如:职业、性别对收入的影响,战争、自然灾害 对GDP的影响,季节对某些产品(如冷饮)销售 的影响等等。 • 为了在模型中能够反映这些因素的影响,并提高 模型的精度,需要将它们“量化

这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来 完成的。根据这些因素的属性类型,构造只取“0 或“1的人工变量,通常称为虚拟变量( dummy variables),记为D。 例如,反映文程度的虚拟变量可取为 1,本科学历 D= 0,非本科学历 般地,在虚拟变量的设置中 基础类型、肯定类型取值为1; 比较类型,否定类型取值为0

这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来 完成的。根据这些因素的属性类型,构造只取“0” 或“1”的人工变量,通常称为虚拟变量(dummy variables),记为D。 • 例如,反映文程度的虚拟变量可取为: 1, 本科学历 D= 0, 非本科学历 一般地,在虚拟变量的设置中: • 基础类型、肯定类型取值为1; • 比较类型,否定类型取值为0

概念 同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为虚拟 变量模型或者方差分析( analysis-of variance: ANOVA)模型 一个以性别为虚拟变量考察企业职工薪金的模型: 1=B+B1X2+B2D+ 其中:Y为企业职工的薪金,Ⅹ为工龄, D=1,若是男性,D=0,若是女性

概念: 同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为虚拟 变 量 模 型 或 者 方 差 分 析 ( analysis-of variance: ANOVA)模型。 一个以性别为虚拟变量考察企业职工薪金的模型: Yi =  0 + 1 Xi +  2 Di + i 其中:Yi为企业职工的薪金,Xi为工龄, Di=1,若是男性,Di=0,若是女性

、虚拟变量的引入 虚拟变量做为解释变量引入模型有两种基本方式: 加法方式和乘法方式 1、加法方式 上述企业职工薪金模型中性别虚拟变量的引入采 取了加法方式。 在该模型中,如果仍假定E(μ)=0,则 企业女职工的平均薪金为: E(Y1|X12D1=0)=B+B1X1 企业男职工的平均薪金为: E(|X1,D1=1)=(B0+B2)+B1X

二、虚拟变量的引入 • 虚拟变量做为解释变量引入模型有两种基本方式: 加法方式和乘法方式。 E Yi Xi Di 0 1 Xi ( | , = 0) =  +  企业男职工的平均薪金为: E Yi Xi Di 0 2 1 Xi ( | , =1) = ( +  ) +  上述企业职工薪金模型中性别虚拟变量的引入采 取了加法方式。 在该模型中,如果仍假定E(i )=0,则 企业女职工的平均薪金为: 1、加法方式

几何意义: 假定β2>0,则两个函数有相同的斜率,但有不同 的截距。意即,男女职工平均薪金对教龄的变化 率是一样的,但两者的平均薪金水平相差β2 可以通过传统的回归检验,对β2的统计显著性进 行检验,以判断企业男女职工的平均薪金水平是 否有显著差异 年薪Y 男职工 女职工 工龄Ⅹ

几何意义: • 假定2>0,则两个函数有相同的斜率,但有不同 的截距。意即,男女职工平均薪金对教龄的变化 率是一样的,但两者的平均薪金水平相差2。 • 可以通过传统的回归检验,对2的统计显著性进 行检验,以判断企业男女职工的平均薪金水平是 否有显著差异。 年薪 Y 男职工 女职工 工龄 X 0 2

又例:在横截面数据基础上,考虑个人保健支出 对个人收入和教育水平的回归。 教育水平考虑三个层次:高中以下, 高中 大学及其以上 这时需要引入两个虚拟变量: 1高中 大学及其以上 D 0其他 其他 模型可设定如下: Y =Bo+BX +B,D+B,D,+u

又例:在横截面数据基础上,考虑个人保健支出 对个人收入和教育水平的回归。 教育水平考虑三个层次:高中以下, 高中, 大学及其以上    = 0 1 D1 其他 高中    = 0 1 D2 其他 大学及其以上 模型可设定如下: Yi =  0 + 1 Xi +  2 D1 +  3 D2 + i 这时需要引入两个虚拟变量:

在E(μ)=0的初始假定下,高中以下、高中、大学 及其以上教育水平下个人保健支出的函数: 高中以下:E(X1|X1,D1=0,D2=0)=B0+BX 高中: E(|X,2D1=1,D2=0)=(B+B2)+B1X 大学及其以上:E(F1Y1D1=0,D2=1)=(B+B3)+B1X 假定β3≥>B2,其几何意义: 一大学教育 保健 高中教育 支出 低于中学教育 收入

在E(i )=0 的初始假定下,高中以下、高中、大学 及其以上教育水平下个人保健支出的函数: • 高中以下: E Yi Xi D1 D2 0 1 Xi ( | , = 0, = 0) =  +  • 高中: E Yi Xi D1 D2 0 2 1 Xi ( | , =1, = 0) = ( +  ) +  • 大学及其以上: E Yi Xi D1 D2 0 3 1 Xi ( | , = 0, =1) = ( +  ) +  假定3>2,其几何意义: 大学教育 保健 高中教育 支出 低于中学教育 收入

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。 如在上述职工薪金的例中,再引入代表学历的虚拟 变量D2: 本科及以上学历 0本科以下学历 职工薪金的回归模型可设计为: Y=B+BX+B2D,+B3D2+u

• 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。 如在上述职工薪金的例中,再引入代表学历的虚拟 变量D2: Yi =  0 + 1 Xi +  2 D1 +  3 D2 + i    = 0 1 D2 本科及以上学历 本科以下学历 职工薪金的回归模型可设计为:

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