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模型中的特殊解释变量.ppt

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第8章 模型中的特殊解释变量,8.1 随机解释变量(一般性了解) 8.2 工具变量 8.3 滞后变量(一般性了解) 8.4 虚拟变量(重点) 8.5 时间变量,8.1随机解释变量,(第2版教材第203页) (第3版教材第174页),,,,(第2版教材第207页) (第3版教材第177页),8.2 工具变量法,,,,,工具变量法是解决随机解释变量X与误差项u相关时,的OLS估计量不具有一致性的方法。 假定有变量Z与X高度相关,但与误差项u不相关,则用Z替换X,估计回归参数,这种估计方法称作工具变量法,Z称作工具变量。的工具变量法估计量具有一致性。,,,,,,,,,,,例8.1 用最终消费C1对国内生产总值Y回归。假定Y与误差项u相关,但资本总额K与误差项u不相关,用K作Y的工具变量。 工具变量法的EViews操作:打开模型估计对话窗,选TSLS估计法。在方程设定区填入 C1 C Y 在工具变量列写区填入 C K, 点击确定键。,8.2 工具变量法,(第2版教材第208页) (第3版教材第178页),,,,8.3 滞后变量(一般性了解),,滞后的原因。如:消费行为的滞后,央行上调银行存款准备金率,投资、项目研发周期长,一项政策的执行有滞后。 (1)分布滞后模型(权数法、阿尔蒙多项式法不讲) Yt =  + 0 Xt + 1 Xt-1 + …+ k Xt-k+ ut 可以用OLS法估计参数,但不具有有效性。容易引起多重共线性。最大滞后阶数由AIC、SC准则决定。 (2)自回归模型(柯依克变换不讲) Yt =  + 0 Xt + 1 Yt-1 + …+ m Yt-m+ ut 可以用OLS法估计参数,为有偏、一致估计量。最大滞后阶数由AIC、SC准则决定。 (3)自回归分布滞后模型 Yt =  + 0 Xt + 1 Xt-1 + …+ k Xt-k+ 1 Yt-1 + …+ m Yt-m + ut 如消费模型:Yt =  + 0 Xt + 1 Xt-1 + 1 Yt-1 + ut,,(第2版教材第218页) (第3版教材第187页),,,8.4 虚拟变量(重点掌握),,在实际建模过程中,被解释变量不但受定量变量影响,同时还受定性变量影响。例如需要考虑性别、民族、不同历史时期、季节差异、企业所有制性质不同等因素的影响。 由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无,所以量化方法可采用取值为1或0。这种变量称作虚拟变量(dummy variable),用D表示。虚拟变量应用于模型中,对其回归系数的估计与检验方法和定量变量相同。,(第2版教材第219页) (第3版教材第188页),注意:(1) 当定性变量含有m个类别时,模型不能引入m个虚拟变量。最多只能引入m -1个虚拟变量,否则当模型中存在截距项时就会产生完全多重共线性,无法估计回归参数。比如,对于季节数据引入4个虚拟变量,数据如下表,,8.4 虚拟变量,则必然会有,截距项对应的单位向量等于 (D1+ D2+ D3+ D4) 。这意味着虚拟变量之间存在完全多重共线性。,,,,,,,,,(2) 把虚拟变量取值为0所对应的类别称作基础类别。 (3) 当定性变量含有m个类别时,不能把虚拟变量的值设成如下形式。,这种赋值法在一般情形下与虚拟变量赋值是完全不同的两回事。 (4) 回归模型可以只用虚拟变量作解释变量,也可以用定量变量和虚拟变量一起做解释变量。,,8.4 虚拟变量,(第2版教材第219页) (第3版教材第188页),,,(第2版教材第220页) (第3版教材第189页),8.4 虚拟变量,1. 用虚拟变量测量截距变动 设有模型,yt = 0 + 1 xt + 2D + ut , 其中yt,xt为定量变量;D为定性变量。 当D = 0 或1时,上述模型可表达为,,,D = 1或0表示某种特征的有无。反映在数学上是截距不同的两个函数。若2显著不为零,说明截距不同;若2为零,说明这种分类无显著性差异。,D = 1,D = 0,0,0+2,,,例8.3 随机调查美国旧金山地区20个家庭的储蓄情况,拟建立年储蓄额Yi (千美元) 对年收入Xi (千美元) 的回归模型。通过对样本点的分析发现,居于上部的6个点(用小圆圈表示)都是代表自己有房子的家庭;居于下部的14个点(用小三角表示)都是租房住的家庭。而这两类家庭所对应的观测点各自都表现出明显的线性关系。于是给模型加入一个定性变量“住房状况”,用D表示。定义如下:,8.4 虚拟变量,,(第2版教材第220页) (第3版教材第189页),,,例8.3 建立回归模型 Yi = 0 + 1 Xi + 2 Di + ut 得估计结果如下, = - 0.3204 + 0.0675 Xt + 0.82
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