08-模型中的特殊解释变量

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第七章 虚拟变量和随机解释变量 (2)

第七章 虚拟变量和随机解释变量 (2)

第七章 虚拟变量和随机解释变量本章将讨论两种不同的模型:虚拟变量模型和随机解释变量模型,以及模型设定的其它问题。

第一节 虚拟变量模型在我们以前考虑的模型中,解释变量都是定量变量(如成本、价格、收入、产出等),但在经济研究中,因变量经常受到一些定性变量的影响(如性别、种族、季节、不同历史时期等),我们把这类定性变量称为虚拟变量。

习惯上用D表示虚拟变量,虚拟变量的取值通常为0和1。

0表示变量具备某种属性,1表示变量不具备某种属性。

一、包含一个虚拟变量的模型如果我们要研究的问题中解释变量只分为两类。

则需引入一个模拟变量。

例9.1建立模型研究中国妇女在工作中是否受到歧视。

令Y=年薪,X=工作年限⎩⎨⎧=,女性,男性101D 可以建立如下模型:i i i i u D B X B B Y +++=210 )1.9( 与一般的回归模型一样,假定0)(=i u E 男性就业者的平均年薪:i i i i X B B D X Y E 10)0,(+== )2.9(女性就业者的平均年薪:210)1,(B X B B D X Y E i i i i ++== )3.9(如果B 2=0则说明不存在性别歧视,如果02<B ,则说明存在性别歧视。

图9.1表明男女就业者的平均年薪对工龄的函数具有相同斜率B 1,即随着工龄的增长男女工资的增长幅度相同;截距不同,说明男女的初始年薪不同。

我们称这种虚拟变量只影响截距不影响斜率的模型为加法模型。

图9.1不同性别就业者的收入(加法模型,B 2<0)如果随着工龄增加,男性与女性的年薪差距也发生变化,则模型(9.1)就变为i i i i i u X D B X B B Y +++=210 )4.9(图9.2描绘了男性年薪增加较快的情况。

我们称虚拟变量只影响斜率而不影响截距的模型为乘法模型如(9.4)如果男性与女性的初始年薪和年薪增加速度都有差异,我们可以将加法模型和乘法模型结合起来,得到如下模型i i i i i i u D B X D B X B B Y ++++=3210 )5.9(模型(9.5)可以用来表示截距和斜率都发生变化的模型。

8-3、模型中的特殊解释变量:虚拟变量

8-3、模型中的特殊解释变量:虚拟变量
第8章 模型中的特殊解释变量 ——虚拟变量
2016/3/29
1
8.3、 虚拟变量(Dummy variables)
8.3.1、.虚拟变量的概念
在回归分析中,常常碰到这样一种情况,即因变量 的波动不仅依赖于那种能够很容易按某种尺度定量化的 变量(如收入、产出、价格、身高、体重等),而且依 赖于某些定性的变量(如性别、地区、季节等)。 在经济系统中,许多变动是不能定量的。如政府的更 迭(工党 - 保守党)、经济体制的改革、固定汇率变为 浮动汇率、从战时经济转为和平时期经济等。 这样一些变动都可以用 0-1 变量来表示,用 1 表示具有 某一“品质”或属性,用0表示不具有该“品质”或属 性。这种变量在计量经济学中称为“虚拟变量”。虚拟 变量使得我们可以将那些无法定量化的变量引入回归模 型中。
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下面给出几个可以引入虚拟变量的例子。 例1:你在研究学历和收入之间的关系,在你的样 本中,既有女性又有男性,你打算研究在此关系中, 性别是否会导致差别。 例2:你在研究某省家庭收入和支出的关系,采集 的样本中既包括农村家庭,又包括城镇家庭,你打 算研究二者的差别。 例3:你在研究通货膨胀的决定因素,在你的观测 期中,有些年份政府实行了一项收入政策。你想检 验该政策是 否对通货膨胀产生影响。 上述各例都可以用两种方法来解决,一种解决方 法是分别进行两类情况的回归,然后检验参数是否 不同。另一种方法是用全部观测值作单一回归,将 定性因素的影响用虚拟变量引入模型。
女1 0 女2 0 男2 1 女3 0 男3 1 男4 1 女4 0 女5 0
21.2
男5 1
试建立模型研究之。
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9
4、虚拟变量在分段回归中的应用
2016/3/29

计量经济学08-模型中的特殊解释变量

计量经济学08-模型中的特殊解释变量

D
1,(同意),
0,(反对)
D
1,(某种性质存在) ,
0,(某种性质不存在)
D
1,(某个时期) 0,(另一段时期)
(第3版第187页)
8.4 虚拟变量
(第3版第188页)
注意: (1)当定性变量含有 m 个类别时,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,
设有模型,yt = 0 + 1 xt + 2D + ut ,
60
Y
其中yt,xt为定量变量;D为定性变量。 40
当D = 0 或1时,上述模型可表达为,
D= 1
yt (001x2t) ut1xtut
D0 D1
20
0+2
0
0 0
D= 0
X
20
40
60
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。
8.4 虚拟变量 例8.4
(第3版第192页)
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:
Yˆi = 2431.20 + 49.00 t + 1388.09 D1 + 201.84 D2 + 85.00 D3
(26.04) (10.81) (13.43)
1,(有房户) D 0,(租房户)
8.4 虚拟变量
例8.3 建立回归模型
Yi = 0 + 1 Xi + 2 Di + ut
得估计结果如下,
Yˆi = - 0.3204 + 0.0675 Xt + 0.8273 D i

csmar政治关联变量解释

csmar政治关联变量解释

csmar政治关联变量解释摘要:以2008-2010年沪深上市公司为样本,实证研究上市公司高管的政治关联与过度投资行为以及社会效益三者之间的相互影响。

结果表明,政治关联显著增加了上市公司过度投资行为。

进一步检验发现,从解决就业角度分析,过度投资可以创造更多的就业岗位。

然而从税收贡献分析,政府基于增加当地的税收水平而引发企业过度投资的行为是低效率的。

研究发现,国家相关管理部门应该有效、适度地抑制企业投资过热的社会问题,利用这把双刃剑真正的解决民生问题。

关键词:过度投资;政治关联;社会效益一、引言政治关联已经成为当今世界各国企业为了获得更多社会资源而与政府形成的一种“关系”。

目前,有很多学者从公司治理的角度去研究政治关联的影响。

Claessens等(2008)[1]研究发现,在巴西有政治关联的企业比没有政治关联的企业更易获得优惠的银行贷款,而这些资产带来的投资效率却很低。

Faccio(2006)[2]研究发现,在陷入财务困境时,政治关联企业更容易获得政府的财政补贴。

在我国市场经济制度不完善的背景下,政府这只有形之手对社会的资源配置力度仍然发挥着不可替代的作用。

因此,政治关联作为投资者保护制度不完善的替代机制而越来越受到中国企业的追捧。

有政治关系的民营企业更容易进入政府管制行业——房地产行业(罗党论等,2009)[3],获得更多的政府补贴(余明桂等,2010)[4]以及更多、更长期的银行贷款(Fanetal。

,2006)[5]。

企业的投资行为一直是公司治理研究领域一个热门话题。

管理层的教育水平、平均年龄(姜付秀等,2009)[6],上市公司的薪酬结构(辛清泉,2007)[7],管理者的过度自信(Malmendieretal。

,2005)[8],公司的股利政策(魏明海等,2007)[9],负债融资(童盼等,2005)[10]都会在不同程度上影响公司的投资行为。

上述研究都只是单独地从微观的角度研究了企业的投资行为。

中国城市化发展与碳排放关系——基于30个省区数据的实证研究

中国城市化发展与碳排放关系——基于30个省区数据的实证研究

中国城市化发展与碳排放关系——基于30个省区数据的实证研究刘梦琴刘轶俊【摘要】通过构建多形式的碳排放模型以及测算全国省际二氧化碳排放数据,本文考察了多重因素特别是中国城市化发展对二氧化碳排放产生的影响。

分析结果较为稳健地表明,城市化进程直接加剧了二氧化碳的排放,产业结构变化是中国碳排放增长的重要驱动因素之一;FDI环境效应的合力是负面的,贸易并非国际碳污染转移的主要渠道。

【关键词】城市化;省际数据;碳排放1 引言改革开放以来,中国城市化发展迅速,城镇人口比例已经由从1978年的%上升到2008年%。

伴随着城市化进程的发展,中国工业化的发展、生活水平的提高和城市基础设施投资的增加必将导致日益增长的能源消耗,并且导致钢铁、水泥、玻璃等高碳排放产品消费的迅速增加。

考虑到产业结构升级和经济社会发展的现实情况,中国的城市化进程将未来相当长时间内继续保持快速发展的态势,研究城市化发展与中国碳排放之间的关系就显得尤为必要。

城市化与碳排放关系的方面研究,由于相关统计数据的缺失,长期以来国内外学者主要集中于城市化发展与能源消耗关系的研究。

郑云鹤运用1978~2003年中国国家层面的时间序列数据,采用协整分析的方法对城市化与能源消耗之间的关系进行了研究;研究表明,中国城市化与能源消耗之间呈现显著的正相关关系[1]。

刘耀彬也利用全国层面的能源消耗和城市化数据,通过建立向量自回归模型和采用协整、格兰杰因果检验的方法,对两者之间的关系进行了研究;研究表明,城市化与能源消耗之间存在正相关关系且城市化是能源消耗增加的格兰杰原因[2]。

梁进社等则运用全国层面的数据对中国城市化进程中的能源消耗进行了分解分析,研究表明,工业能源消耗增加是中国城市化过程中能源消耗增长的主要原因[3]。

但也有部分学者对两者关系进行了研究。

Parikh和Shukla利用43个发展中国家的面板数据对城市化发展、能源消耗和温室气体排放问题进行了实证研究,结果表明,发展中国家城市化进程的发展导致了能源消耗和温室气体排放的增加[4]。

计量经济学 第四章:计量经济模型中特殊变量

计量经济学 第四章:计量经济模型中特殊变量

TC 0 1D1 2 D2 3TY
◇注意如下问题: 模型中虚拟变量的显著性说明什么? 参数经济意思是什么? D1与D2有四种组合,分别反映什么?
2.一个定性因素有多个属性特征的模型 一个定性因素多属性特征指具有两种以上的属性特 征。如文化程度、年龄阶段、季节因素 ◇一个定性因素有多个属性特征需引入多个虚拟变 量
j 0 j 0 j 0
k
k
k
Yt 0 Z 0t 1Z1t r Z rt t
Z rt j r X t j
j 0 k
◇估计原模型参数转变为估计辅助模型参数
Yt 0 X t 1 X t 1 k X t k t Yt 0 Z 0t 1Z1t r Z rt t
Yt Yt 1 (Yt* Yt 1 )
◆适应性预期模型与部分调整模型经过变化也形成 自回归模型
三、自回归模型的参数估计 1.自回归模型的一般形式及特征 Yt 0 1 X t 2Yt 1 t 自回归模型若不存在自相关,可直接估计参数; 自回归模型若存在自相关,滞后被解释变量与随机 误差项高度相关! t ~ t 1 ~ Yt 1 2.自回归模型的检验——H检验(一阶序列相关)
例4-2,季节性因素影响基础利润水平问题 假设模型设定为:
PF 0 1SL 2 D1 3 D2 4 D3 5 D4
则必然出现虚拟变量的陷阱问题,即解释变量的样 本矩阵是奇异的! 因而需减少一个虚拟变量,则回归模型为:
ˆ 688 18.47 D 114.43D 40.21D 0.038SL PF t 1 2 3 t
虚拟变量多少个呢?若考虑调整基础水平变化: 一个定性若有 m个属性特征,在有常数时,模型应 引入 m-1 个虚拟变量;在无常数时,模型应引入 m 个 虚拟变量。 ◇虚拟变量的数量描述 每一个虚拟变量仍用0或者1表示

第8章特殊解释变量优秀课件

第8章特殊解释变量优秀课件

5.2 5.6 6.0 6.4 6.8 7.2 7.6 8.0 8.4 8.8 9.2
第 8 章 特殊解释变量
例 8-1 农业产值与耕地面积关系研究(file:5break5)
上式说明,在 1993 和 1998 年农业产值对耕地面积的弹性系数
没有发生明显的变化,当耕地面积增加 1%时,农业产值增加
0
1996.4
1
x8
0
0
0
1
1997.1
1
x9
1
0
0
0







D1
1, 0,
1季度 2,3,4季度

D2
1, 0,
2季度 1,3,4季度

D3
1, 0,
3季度 1,2,4季度

D4
1, 0,
4季度 1,2,3季度

则必有 D4 = 1 – (D1 + D2 + D3),即 D1, D2, D3, D4 存在函数关系,当把 D1 D4 同时引入回归 模型中,D1 + D2 + D3+ D4 =1 与解释变量数据矩阵 X 的第 1 列(单位列向量)完全相同, 从而导致 X 降秩,无法用最小二乘法估计回归系数。
之上。不同年份的观测值呈两组特征。可以考虑用虚拟变量区别两个不同年度的产值并建
立模型。定义若数据属于 1993 年,虚拟变量 D 等于 0;若数据属于 1998 年,虚拟变量 D
等于
1,即
D
0, 1,
1993。建立模型 1998
Lnyt
=
0
+
1
D

《计量经济学》第三版课后题答案李子奈

《计量经济学》第三版课后题答案李子奈

封面作者:Pan Hongliang仅供个人学习第一章绪论参考重点:计量经济学的一般建模过程第一章课后题(1.4.5)1.什么是计量经济学?计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别?答:计量经济学是经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科,是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。

计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述;一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系,用确定性的数学方程加以描述。

4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些?答:建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下:(1)设定理论模型,包括选择模型所包含的变量,确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围;(2)收集样本数据,要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性;(3)估计模型参数;(4)检验模型,包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。

5.模型的检验包括几个方面?其具体含义是什么?答:模型的检验主要包括:经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。

在经济意义检验中,需要检验模型是否符合经济意义,检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合;在统计检验中,需要检验模型参数估计值的可靠性,即检验模型的统计学性质;在计量经济学检验中,需要检验模型的计量经济学性质,包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等;模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度,以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。

第二章经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型参考重点:1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别?2.总体随机项与样本随机项的区别与联系?3.为什么需要进行拟合优度检验?4.如何缩小置信区间?(P46)由上式可以看出(1).增大样本容量。

计量经济学-参考答案

计量经济学-参考答案

一、解释概念:1、多重共线性:是指在多元线性回归模型中,解释变量之间存在的线性关系。

2、SRF:就是样本回归函数。

即是将样本应变量的条件均值表示为解释变量的某种函数。

3、解释变量的边际贡献:在回归模型中新加入一个解释变量所引起的回归平方和或者拟合优度的增加值。

4、一阶偏相关系数:反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时,剔除另一个变量对它们的影响的真实相关程度的指标。

5、最小方差准则:在模型参数估计时,应当选择其抽样分布具有最小方差的估计式,该原则就是最佳性准则,或者称为最小方差准则。

6、OLS:普通最小二乘估计。

是利用残差平方和为最小来求解回归模型参数的参数估计方法。

7、偏相关系数:反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时,剔除其它变量(部分或者全部变量)对它们的影响的真实相关程度的指标。

8、WLS:加权最小二乘法。

是指估计回归方程参数时,按照残差平方加权求和最小的原则进行的估计方法。

9、U t自相关:即回归模型中随机误差项逐项值之间的相关。

即Cov(U t,U s)≠0 t ≠s。

10、二阶偏相关系数:反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时,剔除另两个变量对它们的影响的真实相关程度的指标。

11、技术方程式:根据生产技术关系建立的计量经济模型。

13、零阶偏相关系数:反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时,不剔除任何变量对它们的影响的相关程度的指标。

也就是简单相关系数。

14、经验加权法:是根据实际经济问题的特点及经验判断,对滞后经济变量赋予一定的权数,利用这些权数构成各滞后变量的线性组合,以形成新的变量,再用最小二乘法进行参数估计的有限分布滞后模型的修正估计方法。

15、虚拟变量:在计量经济学中,我们把取值为0和1 的人工变量称为虚拟变量,0用字母D表示。

(或称为属性变量、双值变量、类型变量、定性变量、二元型变量)16、不完全多重共线性:是指在多元线性回归模型中,解释变量之间存在的近似的线性关系。

tobit总结

tobit总结

tobit总结⼀、Tobit 简介:Tobit是Probit的推⼴,创始⼈是托宾,在限值因变量关系式的估计(Estimation of Relationships for Limited Dependent Variables)⼀⽂中提出,也叫截取回归模型。

⼆、Tobit 与Probit 的区别:y_i^* = X_i \beta + \varepsilon_iProbit模型是if y^* >0 then y_i =1 else y_i=0;Tobit模型是if y^* >0 then y_i =y_i^* else y_i=0。

tobit是线性概率模型,缺点就是如果p=1但事件可能根本就没发⽣。

虽然估计本⾝⽆偏,但预测结果却是有偏的。

(假设预测某个事件发⽣的概率等于1,但是实际中该事件可能根本不会发⽣。

反之,预测某个事件发⽣的概率等于0,但是实际中该事件却可能发⽣了。

虽然估计过程是⽆偏的,但是由估计过程得出的预测结果却是有偏的。

)probit是采⽤累积概率分布函数,⽤正态分布的累积概率作为probit的预测概率。

可以克服这个缺点,本质基本上⼀样。

由于线性概率模型的上述缺点,希望能找到⼀种变换⽅法,(1)使解释变量x i所对应的所有预测值(概率值)都落在(0,1)之间。

(2)同时对于所有的x i,当x i增加时,希望y i 也单调增加或单调减少。

显然累积概率分布函数F(z i) 能满⾜这样的要求。

采⽤累积正态概率分布函数的模型称作Probit模型。

⽤正态分布的累积概率作为Probit模型的预测概率。

另外logistic函数也能满⾜这样的要求。

采⽤logistic函数的模型称作logit模型。

三、如何⽤Eviews软件进⾏Tobit回归分析操作过程:截⾯数据:Object/New Object,并从该菜单中选择Equation选项。

在出现的Equation Specification对话框⾯板数据:打开eviews,打开⼀个workfile,点击balanced panel,进⼊⾯板数据框,输完数据之后,在proc估计模型的时候,在⽅法选项⾥选择tobit即可。

计量经济学 第二章 经典单方程计量模型简化内容

计量经济学 第二章 经典单方程计量模型简化内容
2 2 i i i
• 3.拟合优度(拟合度) • ①R2指标是判断回归模型优劣的一个最基 本的指标,但比较笼统,不精细。 • ②在Eviews中就是回归结果中的第一个R2, 判断时要注意,其越接近1,说明模型总体 拟合效果越好。 • ③R2的正式名称是“决定系数”,但通常 称其为拟合度。
• 具体的,拟合优度的计算公式如下:
• 3.计量模型的设定 • (1)基本形式: • y x (2.3) • 这里是一个随机变量,称作随机扰动项, 它的数学期望为0,即 注意:上式中条件数学期望的含义是,在给 定x时,ε的平均值为0。试举现实中的例子 予以说明。 回归直线、回归模型概念说明
• 二.一个完美计量经济模型的假设 • 1.对模型提出一些假设(限制)的原因 • 保证模型设定具有较高的合理性,从而可用其进 行经济分析并有利于统计分析的进行。 • 2.基本假定 • (1)在x给定的条件下,ε的数学期望为0 • (2)在x给定的条件下, x与ε不相关 • (3)在x给定的条件下, ε的方差是一个常数 • (4)在x给定的条件下, ε的样本之间不存在序 列相关 • (5) N (0, 2 )
R
2
2 (Yi Y )
n
(Y Y )
i 1 i
i 1 n
1.它的直观的含义是:估计 出来的被解释变量的每个 值跟平均值的偏差之和与 真实的被解释变量样本值 跟平均值的偏差之和的比 例。 2.现实当中的理解:如果我们在做模型时 希望最有效的解释被解释变量的波动,那 么比较好的一个指标就是让R2最大。 但一定要注意,在实际应用当中,大部分 情况下,我们并不是关注整个模型,而只 是关注一个解释变量对被解释变量的影响。
12 1 L , , exp 2 2 2 2 2 2

计量经济学第一讲

计量经济学第一讲

第一章绪论第一节计量经济学的含义一、计量经济学计量经济学(Econometrics,又译成经济计量学)是应用经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科,挪威经济学家弗里希(R.Frish)将它定义为经济理论、统计学和数学三者的结合。

即以一定的经济理论和实际统计资料为依据,运用数学、统计学方法和计算机技术,通过建立计量经济模型,定量分析经济变量之间的随机因果关系。

二、计量经济学模型模型,是对现实的描述和模拟,对现实的各种不同的描述和模拟方法,就构成了各种不同的模型,例如,语义模型(也称逻辑模型),物理模型、几何模型、数学模型和计算机模拟模型等。

语义模型是用语言来描述现实,例如,对供给不足下的生产活动,我们可以用“产出量是由资本、劳动、技术等投入要素决定的,在一般情况下,随着各种投入要素的增加,产出量也随之增加,但要素的边际产出是递减的”来描述。

物理模型是用简化了的实物来描述现实,例如一栋楼房的模型。

几何模型是用图形来描述现实,例如一个零部件的加工图。

计算机模拟模型是随着计算机技术而发展起来的一种描述现实的方法,在经济研究中有广泛的应用。

数学模型是用数学语言描述现实,也是一种重要的模型方法,由于它能够揭示现实活动中的数量关系,所以具有特殊重要性。

经济数学模型是用数学方法描述经济活动。

根据所采用的数学方法不同、对经济活动揭示的程度不同,构成各类不同的经济数学模型。

在这里,我们着重区分数理经济模型和计量经济模型。

数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的理论关系,用确定性的数学方程加以描述,上述用语言描述的生产活动,可以用生产函数描述如下:Q=f(T,K,L)公式中用Q 表示产出量,T 表示技术,K 表示资本,L 表示劳动。

计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述。

例如,上述生产活动中因素之间的关系,用随机数学方程描述为:5606.04645.0)014.01(01.1K L Q T +⨯=该模型是利用我国国有独立核算工业企业1978到1994年的统计资料,使用计量经济方法得到的,该模型定量地描述了我国国有独立核算工业企业中,技术、资本和劳动投入与产出量之间的数量关系;利用这个计量经济模型可以对生产过程做进一步的深入研究,如要素影响分析、要素需求分析、生产预测、成本分析等等。

逻辑回归的变量类型的处理方法-概述说明以及解释

逻辑回归的变量类型的处理方法-概述说明以及解释

逻辑回归的变量类型的处理方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述逻辑回归是一种常用的分类算法,可以用于预测二分类问题。

在应用逻辑回归之前,针对不同类型的变量,我们需要对其进行处理,以确保模型的准确性和可靠性。

本文将详细介绍逻辑回归中变量类型的处理方法。

在进行逻辑回归之前,我们首先需要了解不同变量类型的分类。

变量可以分为两大类:连续变量和离散变量。

连续变量是在一个范围内有无限多个可能值的变量,例如年龄、身高等。

而离散变量则是只有有限个可能值的变量,例如性别、学历等。

针对连续变量,我们通常采取的处理方法是进行归一化或者标准化。

归一化可以将变量的取值范围缩放到0-1之间,而标准化则是将变量的取值转化为均值为0,标准差为1的正态分布。

通过这些处理方法,可以消除不同变量之间的量纲差异,使得模型更加准确。

对于离散变量,我们可以采用编码的方式进行处理。

常见的编码方法有哑变量编码和标签编码。

哑变量编码将原始的离散变量转化为多个二进制变量,用于表示每个可能取值的存在与否。

而标签编码则是将每个取值映射为一个数字。

通过这些编码方法,可以将离散变量转化为模型可以处理的数值。

在本文的接下来的部分,我们将详细介绍连续变量和离散变量的处理方法,并给出具体的示例和实践经验。

同时,我们也会讨论处理不平衡数据和缺失值的相关策略,以提高模型的准确性和稳定性。

总的来说,逻辑回归的变量类型的处理方法对于建立准确可靠的模型至关重要。

通过合理的处理方法,我们可以充分利用各个变量的信息,提高模型的预测能力,为实际问题的解决提供有力的支持。

在接下来的章节中,我们将一一介绍并深入讨论这些处理方法及其应用。

1.2文章结构文章结构部分的内容编写如下:1.2 文章结构本文主要围绕逻辑回归的变量类型展开讨论,在以下章节中将详细介绍不同变量类型的处理方法。

首先,我们将在第2.1节对变量类型进行分类,包括连续变量和离散变量。

随后,在第2.2节中,我们将重点介绍连续变量的处理方法,包括数据标准化、离群值处理和多项式特征构造等。

受限被解释变量模型资料

受限被解释变量模型资料
这里,我们主要是为了和后面断尾回归的结果进行比
较。
2 断尾回归的操作 断尾回归的基本命令为: truncreg depvar [indepvar] [if] [in] [weight] [,options] 其中,truncreg代表“断尾回归”的基本命令语句,
depvar代表被解释变量的名称,indepvar代表解释变 量的名称,if代表条件语句,in代表范围语句,weight 代表权重语句,options代表其他选项。表11.2显示了 各options选项及其含义。
对于“laborsupply.dta”的,事实上也就是其具 体劳动时间的数据没有被统计到,这样,我们可以进 行一个左端断尾的回归,命令如下: truncreg whrs kl6 k618 wa we, ll(0) 这里,选项ll(0)设定左端断尾的下限为0。
利用这些数据,我们要研究各个因素对妇女劳动时间
的影响,并讲解断尾回归模型的拟合与预测。
实验操作指导 1 利用普通最小二乘法进行回归 我们首先利用这些数据进行普通最小二乘回归。键入
以下命令: regress whrs kl6 k618 wa we if whrs > 0 其中,被解释变量为whrs,解释变量为kl6、k618、 wa和we,条件语句if表明,我们对妇女工作时间大于 0的数据进行回归。
主要内容
断尾回归模型
Tobit模型
实验1:断尾回归模型
实验基本原理
注释:
1 f (y) e 2 (y )2 2 2

1

1 e 2
(
y

2
)2

1

(
y

被解释变量与解释变量名词解释

被解释变量与解释变量名词解释

被解释变量与解释变量名词解释被解释变量和解释变量是统计学和实验设计中经常用到的概念。

被解释变量(dependent variable)是研究中需要解释或者预
测的变量。

它通常是研究的主要焦点,研究者试图通过其他变量的
变化来解释或者预测被解释变量的变化。

在实验设计中,被解释变
量通常是研究者希望观察其变化的变量。

例如,如果我们想了解学
生的考试成绩受到学习时间和学习方法的影响,那么考试成绩就是
被解释变量。

解释变量(independent variable)是用来解释或者预测被解
释变量变化的变量。

它是研究者可以操纵或者观察的变量,它的变
化会影响被解释变量的变化。

在实验设计中,解释变量通常是实验
中被操纵的变量。

继续以上面的例子,学习时间和学习方法就是解
释变量,因为研究者可以控制或者观察学生的学习时间和学习方法,并且研究它们对考试成绩的影响。

总之,被解释变量是研究中需要解释或者预测的变量,而解释
变量是用来解释或者预测被解释变量变化的变量。

它们在实验设计
和统计分析中扮演着非常重要的角色,帮助研究者理解变量之间的关系和影响。

下面是一个回归模型的检验结果,被解释变量Y答案

下面是一个回归模型的检验结果,被解释变量Y答案

下面是一个回归模型的检验结果,被解释变量Y答案1.1变量间统计关系和函数关系的区别是什么?变量间的统计关系或相关关系:变量间具有密切关联而又不能由某一个或某一些变量唯一确定另外一个变量的关系,这种统计关系规律性的研究是统计学中研究的主要对象,现代统计学中关于统计关系的研究已形成两个重要的分支,它们叫相关分析和回归分析。

函数关系:两个变量间完全表现为一种确定性关系。

即一个变量的变化能完全决定另一个变量的变化。

1.2 回归分析与相关分析的区别与联系是什么?在回归分析中,变量y称为因变量,处在被解释的特殊地位。

在相关分析中,变量y与变量x的密切程度是一回事。

即研究变量y与变量x的密切程度与研究变量x与变量y的密切程度是一回事。

相关分析中所涉及的变量y与x全是随机变量。

而回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x可以是随机变量,也可以是非随机的确定变量。

通常的回归模型中,我们总是假定x是非随机的确定变量。

相关分析的研究主要是为刻画两类变量间线性相关的密切程度。

而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小,还可以由回归方程进行预测和控制。

1.3 回归模型中随机误差项ε\varepsilonε的意义是什么?随机误差项可以概述表示由于人们的认识以及其他客观原因的局限而没有考虑的种种偶然因素。

随机误差项主要包括下列因素的影响:(1)由于人们认识的局限或时间、费用、数据质量等的制约未引入回归模型但又对回归被解释变量y有影响的因素。

(2)样本数据的采集过程中变量观测值的观测误差。

(3)理论模型设定的误差。

(4)其他随机因素。

1.4 线性回归模型的基本假设是什么?解释变量x 1 , x 2 , …, x p x_1,x_2,\dots, x_px1,x2,…,xp是非随机变量,观测值x i 1 , x i 2 , …, x i p x_{i1},x_{i2},\dots,x_{ip}x i1,xi2,…,xip是常数。

互助问答第246期:关于受限因变量的模型选择问题(回答更正)

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正)
老师您好,我的问题是:
对于T obit左侧截断模型的适用范围是不是只适用于大量存在零的情况?那对于被解释变量的形式为0-1之间的概率的情况,可以使用Tobit模型吗?如果不可以,想请教老师们使用什么模型比较好呢?谢谢老师!
有些时候因变量不能任意取值,而是受到一定的限制。

比如,当因变量为人的不同职业(工人,农民,教师,医生),或者企业的专利个数时,就不能取值为小数;当因变量为概率时,只能在[0,1]之间取值。

在这里对不同的情况进行一个简要的总结。

(1)因变量为0-1之间的概率(比如某天下雨的概率),并且没有在两端出现堆积(比如取值为0或取值为1的观测值特别多),通常用OLS就行了。

(2)因变量是0-1的比率值,且没有出现堆积,用分数回归即可,用fractional logit或者fractional probit模型。

比如说,假如因变量是“某场考试学生作弊被发现的次数/某场学生实际作弊的次数”,它的值大于等于0,小于等于1,这种情况用分数回归,stata命令为fracreg probit;
(3)假如因变量有堆积,且为离散的情况,比如说公司专利,大部分公司的专利数量都是0,有些公司有1个,有些有2个,有些10个,这种零堆积的离散情况,就用计数模型,而且是zip;
(4)假如因变量有堆积,且其他值连续分布,比如说对某类型保险费用的支出,很多人支出为0的情况,适合用tobit模型。

计量08

计量08
第一节 滞后变量模型的基本概念
一、什么是分布滞后模型(先从一个例子谈起 ) 什么是分布滞后模型( 什么是分布滞后模型
消费函数:
Yt = 常数项+ 0.4Xt + 0.3Xt−1 +0.2 Xt−2 + ut 1
该方程是一个分布滞后模型, 该方程是一个分布滞后模型,表明收入对消费的影响分 同时间。 布于不 同时间。
i
(1)式有无限个参数需估计,不适宜用OLS估计参数。 库伊克提出了解决的方法:
将(2)式代入(1)式,写为:
Yt = α + β 0 ∑ λ X t −i + u t
i i=0

(3)
将(3)式滞后一期,得
Y t −1 = α + β 0 ∑ λ
i =1

i −1
X t − i + u t −1
特别地: * 1、分布滞后模型 回归模型不仅含解释变量的即 、分布滞后模型:回归模型不仅含解释变量的即 期值,且还包含解释变量的滞后值。 期值,且还包含解释变量的滞后值。分
有限分布滞后模型 Yt = α + β 0 X t + β1 X t −1 + LL β s X t − s + µ t
无限分布滞后模型 Yt = α + β 0 X t + β1 X t −1 + LL β s X t − s + LL µt
t 0 t 1 t −1 q t −q
t
第二节 分布滞后模型及其估计
一、分布滞后模型估计的困难 1、自由度问题 、 如果滞后期较长而样本容量较小,没有足够的自由度进行统计推断。
Y =α + β X + β X + β X + u

第6章 联立方程模型

第6章  联立方程模型
第六章 联立方程模型
联立方程模型的基本概念 识别问题 联立方程模型的估计 实证分析
第一节 联立方程模型的基本概念
联立方程模型的定义 联立方程模型的变量及方程分类 联立方程模型的分类
6.1.1 联立方程模型的定义
联立方程模型是由两个或两个以上相互关联的方 程组成的计量经济模型。它主要用于描述经济系 统中多个变量之间的相互依赖、相互影响的关系。 一般我们可以把一个联立方程模型看做一个系统。 以下是几个联立方程模型的例子。
二、联立方程模型中方程的分类
联立方程模型中的方程一般可以分为以下几种类 型: 1、行为方程 行为方程是反映各经济活动主体,如政府、企业、 居民等经济行为的方程式。在例6-1中,需求函数 和供给函数反映了相应商品的需求方和供给方的 经济行为,它们都是行为方程。例6-2中的消费函 数和例6-3中的消费函数、投资函数、劳力需求函 数也都是行为方程。
以上关于内生变量和外生变量的划分是相对的, 它将随着不同的模型系统而发生变化。例如,在 例6-2中,It是外生变量,但是在其他的模型中, 如例6-3的宏观经济模型中,它却是内生变量。
3、前定变量
在联立方程模型系统中,前定变量指的是滞后内 生变量和外生变量。 因为在求解模型中的内生变量时,模型中的滞后 内生变量和外生变量必须是事前给定的,因此称 这两类变量为前定变量。 比如,例6-3中的滞后内生变量Pt-1、Kt-1、Yt-1和 Gt等外生变量都为前定变量。
X1 X X 2 X K K 1
1 ε 2 G G1
还可将(6.1)写成更一般的形式:
Y Β Γ X ε
(6.3)
其中,(B Γ)为结构参数矩阵。
【例6-4】简单的宏观经济模型:

计量经济学术语(中)

计量经济学术语(中)

计量经济学术语(中)E计量经济模型(Econometric Model):将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系起来的方程,方程中未知的总体参数决定了各解释变量在其余条件不变下的效应。

经济模型(Economic Model):从经济理论或不那么正规的经济原因中得出的关系。

经济显著性(Economic Signi?cance):见实际显著性。

弹性(Elasticity):给定一个变量在其余条件不变下增加1%,另一个变量的百分比变化。

经验分析(Empirical Analysis):用正规计量分析中的数据检验理论、估计关系式或确定政策效应的研究。

内生解释变量(Endogenous Explanatory Variable):在多元回归模型中,由于遗漏变量、测量误差或联立性的原因而与误差项相关的解释变量。

内生样本选择(Endogenous Sample Selection):非随机样本选择,其选择直接地或通过方程中的误差项与因变量相联系。

误差项(Error Term):在简单或多元回归方程中,包含了未观测到的影响因变量的因素的变量。

误差项也可能包含被观测的因变量或自变量中的测量误差。

误差方差(Error Variance):多元回归模型中误差项的方差。

事件研究(Event Study):事件(例如政府规制或经济政策的变化)对结果变量的效应的计量分析。

排除一个有关变量(Excluding a Relevant Variable):在多元回归分析中,遗漏了一个对因变量有非零偏效应的变量。

排斥性约束(Exclusion Restrictions):说明某些变量被排斥在模型之外(或具有零总体参数)的约束。

外生解释变量(Exogenous Explanatory Variable):与误差项不相关的解释变量。

外生样本选择(Exogenous Sample Selection):或者依赖外生解释变量,或者与所感兴趣的模型中的误差项不相关的样本选择。

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8.1随机解释变量
(第2版教材第203页) (第3版教材第174页)
假定条件⑵规定解释变量是非随机的且与随机误差项相互独立, 即 E (X ' u ) = 0. (1)如果模型中的解释变量是随机的,但具有平稳性且与误差项
ˆ 仍具有 相互独立,模型其他假定条件都成立, 的 OLS 估计量 ˆ ) = 。 无偏性,E(
例8.4
(第2版第224页) (第3版第192页)
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:
ˆ = 2431.20 + 49.00 t + 1388.09 D1 + 201.84 D2 + 85.00 D3 Y i
(26.04) (10.81) (13.43) (1.96) (0.83)
100 Y 80
60
40
20 X 0
70 Y 60 50 40 30 20 10 T 0 0 20 40 60
0 20 40
60
截距、斜率同时发生变化的两种情形见图。
3. 分段线性回归(不讲)
8.4 虚拟变量
例8.5 中国进出口贸易总额序列(1950~1984年)如图。试检验改革开放
前后该时间序列的斜率是否发生变化。定义虚拟变量D如下,
time , (D 0,1950 1978 ) 0.2818 0.0746 trade time , (D 1,1979 1984 ) 33.5991 1.3305
(第2版第226页) (第3版第194页)
上式说明,改革开放前后相比无论截距和 斜率都发生了变化。进出口贸易总额的
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,
40
D=0
0 1xt ut yt ( 0 2 ) 1xt ut
D0 D 1
0+2 0
0 0 20 40
年平均增长量扩大了近17倍。
8.4 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ拟变量
补充案例 :香港季节GDP数据(千亿港元)的拟合(file:dummy6)
3.6 GDP 3.2 2.8 2.4 2.0 1.6 1.2 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02
1990~1997年香港季度GDP呈线性增长。1997年由于遭受东南亚金融危机 的影响,经济发展处于停滞状态,1998~2002年底GDP总量几乎没有增长 (见上图)。对这样一种先增长后停滞,且含有季节性周期变化的过程简 单地用一条直线去拟合显然是不恰当的。为区别不同季节,和不同时期, 定义季节虚拟变量D2、D3、D4和区别不同时期的虚拟变量DT如下,
(第3版第187页)
8.4 虚拟变量
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,
t 1995.1 1995.2 1995.3 1995.4 1996.1 1996.2 1996.3 1996.4 1997.1 xt x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 D1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 D2 0 1 0 0 0 1 0 0 0 D3 0 0 1 0 0 0 1 0 0 D4 0 0 0 1 0 0 0 1 0
1,(有房户) D 0,(租房户)
3
y
2
1
0 10 20 30
X 40
8.4 虚拟变量
例8.3 建立回归模型
Yi = 0 + 1 Xi + 2 Di + ut 得估计结果如下,
(第2版教材第221页) (第3版教材第190页)
ˆ = - 0.3204 + 0.0675 X + 0.8273 D Y i t i
例8.4 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:
1,(第四季度) D1 0,(其他季度)
1,(第三季度) D2 0,(其他季度)
1,(第二季度) D3 0,(其他季度)
8.4 虚拟变量
(第2版第208页) (第3版第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
(2)如果模型中的解释变量 X 是随机的,与误差项 u 不独立, 也不相关,模型其他假定条件都成立, 的 OLS 估计量具有一致
ˆ 性。 p lim
T
(3)如果模型中的解释变量 X 是随机的,且与误差项 u 相关, Cov (X ' u ) 0,模型其他假定条件都成立, 的 OLS 估计量不具 有无偏性,也不具有一致性。
1950 1978 ) 1,( D 1979 1984 ) 0,(
以时间time为解释变量,进出口贸易总额用trade表示,估计结果如下,
trade = 0.2818 + 0.0746 time - 35.8809D + 1.2559 time D

(1.35)

(6.2)
(-8.4)
(9.6)
ˆ = 2515.86 + 49.73 t + 1290.91 D Y 1 i
(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。
8.4 虚拟变量
2. 测量斜率变动
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:
(第2版第219页) (第3版第188页)
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。
8.4 虚拟变量
(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。
0 1 D m 1
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 (第2版第218页) 量变量相同。
(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:
, 第1个类别 , 第2个类别 , , 第m个类别
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。
(第2版第219页) (第3版第188页)
8.4 虚拟变量
1. 用虚拟变量测量截距变动
D=1
60 Y
(第2版第224页) (第3版第192页)
以上介绍了用虚拟变量测量回归函数的截距变化。实际上,也可以用虚拟 变量考察回归函数的斜率是否发生变化。方法是在模型中加入定量变量与 虚拟变量的乘积项。设模型如下, Yi = 0 + 1 Xi + 2 Di + 3 (Xi Di) + ui 按2,3 是否为零,回归函数可有如下四种形式。 E(Yi) = 0 + 1 Xi , E(Yi) = 0 + (1 + 3) Xi , E(Yi) = (0 + 2) + 1 Xi , (当 2 = 3 = 0) (当 2 = 0, 3 0) (当 2 0, 3 = 0) E(Yi) = ( 0 + 2) + ( 1 + 3) Xi , (当 2 0, 3 0)
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
(-5.2) (16.9) (11.0) R2 = 0.99, DW = 2.27
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