计量经济学课件 11 Lecture Notes 22 February
合集下载
第十一章----计量经济学11PPT课件
o
2021/6/7
MR qm qc qz
q
14
平均成本向右上方倾斜：
价格定在等于边际成本上，厂商 仍然获得了超额利润；
价格定在等于平均成本上，消除 了垄断利润，却违反了帕累托最 优条件。
2021/6/7
15
平均成本向右下方倾斜：
价格定在等于边际成本上， 实现了帕累托最优，但厂商 亏损，政府必须补贴垄断厂 商的亏损。
MR
o
qm
q*
D q
2021/6/7
6
当价格大于边际成本 时,就出现了低效率的 资源配置状态, 存在 有帕累托改进的余地.
2021/6/7
7
但垄断厂商和消费者之
间以及消费者本身之间难 以达成相互满意的一致意 见。潜在的帕累托改进难 以实现。
2021/6/7
8
二、寻租理论
2021/6/7
9
寻租——为获得和维持垄断地位从 而得到垄断利润的活动。
42
公共物品的最优
标准是每个消费者 的边际利益之和与 边际成本相等。
2021/6/7
43
三、市场失灵
2021/6/7
44
由于“免费乘车者”的存 在，市场需求曲线难以确 立。 消费者们支付的数量将不 足以弥补公共物品的生产 成本。
2021/6/7
45
四、公共物品和成本——收益 分析
2021/6/7
2021/6/7
29
1、使用税收和津贴。 2、使用企业合并的方法。 3、使用规定财产权的办法。
2021/6/7
30
四、科斯定理
2021/6/7
31
科斯定理：只要财产权是
明确的，并且交易成本为 零或者很小，则无论开始 时将财产权赋予谁，市场 均衡的最终结果都是有效 率的。
《计量经济学入门》PPT课件
Q i 0 1 P i 2 P 0 i 3 Y i 4 T i u i
其中
Q i ——某种商品需求量；
.
13
P i——该商品的价格 ；
P0 i ——可替代商品的价格；
Y i ——消费者收入 ；
T i ——消费者偏好； u i ——影响商品需求量的其他因素和随机因素
0 ~ 4 ——需求函数的回.归系数。
14
参考书目
基础书： 高等数学、西方经济学、 概率论与数理统计
专业书： 1、《经济计量学》（第四版），张保法 编著，经济科学出版社，2000年版。 2、《计量经济学—理论、方法与模型》， 唐国兴，复旦大学出版. 社，1988年版。 15
❖ 3、《计量经济学》（第三版），李子奈，高等 教育出版社，2010年3月版。
的变化情况。 ❖ 截面数据的时间是固定的。
.
26
GDP growth rate：
平面数据 年份 中国 美国
（Panel Data） 1994 11.8 4.08
❖ 平面数据是 时间序列数据
1995 10.5 2.7 1996 9.6 3.61 1997 8.8 4.47
与截面数据的 1998 7.8 4.32
2001.1
8.1
2001.2
7.9
2001.3
7.6
2001.4
7.3
2002.1
7.6
2002.2
8.0
2002.3
7.9
2002.4
8.0
2003.1
9.9
2003.2
. 8.2
25
截面数据 （Cross-Sectional Data）
❖ 截面数据又俗称横向数据，是一批发生在同 一时间 截面上的调查数据。研究某个时点上
其中
Q i ——某种商品需求量；
.
13
P i——该商品的价格 ；
P0 i ——可替代商品的价格；
Y i ——消费者收入 ；
T i ——消费者偏好； u i ——影响商品需求量的其他因素和随机因素
0 ~ 4 ——需求函数的回.归系数。
14
参考书目
基础书： 高等数学、西方经济学、 概率论与数理统计
专业书： 1、《经济计量学》（第四版），张保法 编著，经济科学出版社，2000年版。 2、《计量经济学—理论、方法与模型》， 唐国兴，复旦大学出版. 社，1988年版。 15
❖ 3、《计量经济学》（第三版），李子奈，高等 教育出版社，2010年3月版。
的变化情况。 ❖ 截面数据的时间是固定的。
.
26
GDP growth rate：
平面数据 年份 中国 美国
（Panel Data） 1994 11.8 4.08
❖ 平面数据是 时间序列数据
1995 10.5 2.7 1996 9.6 3.61 1997 8.8 4.47
与截面数据的 1998 7.8 4.32
2001.1
8.1
2001.2
7.9
2001.3
7.6
2001.4
7.3
2002.1
7.6
2002.2
8.0
2002.3
7.9
2002.4
8.0
2003.1
9.9
2003.2
. 8.2
25
截面数据 （Cross-Sectional Data）
❖ 截面数据又俗称横向数据，是一批发生在同 一时间 截面上的调查数据。研究某个时点上
计量经济学课件全
• 计量经济的方法和统计方法一样，本质上 是归纳法，是将实事归纳成理论的一个有 效的辅助工具。计量经济学可以结合实际 观测数据对经济理论进行验证，检验理论 的正确性，提供进一步改进理论的方向。
11
数据
• 观测数据：主要是指统计数据和各种调查 数据。是所考察的经济对象的客观反映和 信息载体，是计量经济工作处理的主要现 实素材。
7
计量经济学构成要素
经济理论 模型
计量经济模型
数据 精炼的数据
数理统计理论 计量经济理论
采用计量经济技术并使用精练数据估计计量经济模型 应用
结构分析
经济预测
政策评价
计算机 8
三大要素
• 经济理论 • 数据 • 统计推断 • 经济理论、数据和统计理论这三者对于真
正了解现代经济生活中的数量关系都是必 要的，但本身并非是充分条件。三者结合 起来就是力量，这种结合便构成了计量经 济学。
• 按照时间的顺序，每隔一定的时间观测经 济变量的取值，所得到的统计数据。
• 观测对象是一个单位：一国，一地区，某 企业
• 时间间隔：可以是一年，一个季度，一个 月，一天，甚至更短，要视问题的性质和 重要性而定。
14
时间序列数据(time series data)
• 这类变量反应了变量的动态特征，即在时 间上的变动趋势。
GNP 10201.4 11954.5 14922.3 16917.8 18598.4 21662.5 26651.9 34560.5 46670 57494.9 66850.5 73142.7 76967.2
• 萨缪尔森：“经济计量学的定义为：在 理论与观测协调发展的基础上，运用相 应的推理方法，对实际经济现象进行数 量分析。”
11
数据
• 观测数据：主要是指统计数据和各种调查 数据。是所考察的经济对象的客观反映和 信息载体，是计量经济工作处理的主要现 实素材。
7
计量经济学构成要素
经济理论 模型
计量经济模型
数据 精炼的数据
数理统计理论 计量经济理论
采用计量经济技术并使用精练数据估计计量经济模型 应用
结构分析
经济预测
政策评价
计算机 8
三大要素
• 经济理论 • 数据 • 统计推断 • 经济理论、数据和统计理论这三者对于真
正了解现代经济生活中的数量关系都是必 要的，但本身并非是充分条件。三者结合 起来就是力量，这种结合便构成了计量经 济学。
• 按照时间的顺序，每隔一定的时间观测经 济变量的取值，所得到的统计数据。
• 观测对象是一个单位：一国，一地区，某 企业
• 时间间隔：可以是一年，一个季度，一个 月，一天，甚至更短，要视问题的性质和 重要性而定。
14
时间序列数据(time series data)
• 这类变量反应了变量的动态特征，即在时 间上的变动趋势。
GNP 10201.4 11954.5 14922.3 16917.8 18598.4 21662.5 26651.9 34560.5 46670 57494.9 66850.5 73142.7 76967.2
• 萨缪尔森：“经济计量学的定义为：在 理论与观测协调发展的基础上，运用相 应的推理方法，对实际经济现象进行数 量分析。”
计量经济学课件(PPT 42张)
新的研究领域
12
二、计量经济学的性质
若干代表性表述：
●“计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。” （弗瑞希） ●“计量经济学是用数学语言来表达经济理论，以便通 过统计方法来论述这些理论的一门经济学分支。” （美国现代经济词典） ●“计量经济学可定义为：根据理论和观测的事实，运 用合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实际经 济现象进行的数量分析。” （萨谬尔逊等）
宏观经济学与微观经济学
●《概率论与数理统计》基础
如随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、点估计、 区间估计、假设检验、方差分析、正态分布、t 分布、F分 布等概念和性质
●《线性代数》基础
矩阵及运算、线性方程组等
●《经济统计学》知识
经济数据的收集、处理和应用
3
教 材及参考书
李子奈.计量经济学（第2版）.高教，2005. 潘文卿，李子奈.计量经济学习题集.高教，2005. 古扎拉蒂.计量经济学基础 (第四版).人大， 2005.
应用计量经济学：时间序列分析（第二版）.高教， 2006
布鲁克斯.金融计量经济学导论.西南财大，2005.
古亚拉提.经济计量学精要（原书第三版）.机械 工业，2006. 庞皓.计量经济学.科学出版社，2007 邹平. 金融计量学.上海财经大学出版社，2005.
5
计量经济学
第一章 导 论
6
第一章
●什么是计量经济学
假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的
经济计量方法
22
第二节 计量经济学的研究方法
需要做的工作
选择变量和数学关系式 —— 模型设定
确定变量间的数量关系 —— 估计参数
检验所得结论的可靠性 —— 模型检验
《计量经济学》ppt课件(2024)
02
最小二乘估计量的 性质
包括线性、无偏性、有效性等， 这些性质保证了估计量的优良特 性。
03
最小二乘法的计算
通过求解正规方程组或使用专门 的软件，可以得到参数的估计值 。
2024/1/29
9
经典线性回归模型假设条件及检验
1 2
经典线性回归模型的假设条件
包括线性关系、误差项独立同分布、无多重共线 性等，这些假设是模型有效的基础。
发展历程
从20世纪初的萌芽阶段，到20世 纪中叶的快速发展，再到21世纪 的广泛应用和不断创新。
4
计量经济学研Βιβλιοθήκη 对象与任务研究对象主要研究经济现象的数量关系，包括 经济变量之间的关系、经济系统的运 行规律等。
任务
揭示经济现象背后的数量规律，为经 济政策制定和评估提供科学依据，推 动经济学的理论创新和实践应用。
应用
非参数估计方法广泛应用于各种实际问题中，如金融市场的波动率估计、生物医学中的生存分析、环境科学中的 气候变化预测等。其优点在于灵活性高，能够适应各种复杂的数据分布，但同时也存在计算量大、对样本量要求 较高等问题。
2024/1/29
20
半参数估计方法原理及应用
原理
半参数估计方法结合了参数和非参数估 计方法的优点，既对总体分布做出一定 的假设，又利用样本数据进行推断。其 核心思想是通过引入一些辅助信息或约 束条件，降低模型的复杂度，提高估计 的精度和稳定性。
25
面板数据模型参数估计与检验
2024/1/29
参数估计方法
最小二乘法（OLS）、广义最小二乘法（GLS） 、极大似然估计（MLE）等。
参数检验
t检验、F检验、LM检验等，用于检验参数的显著 性。
计量经济学概论(PPT 51张)
截面数据很难用于总量估计。
截面数据一般存在误差项的异方差
3、合并数据（Pooled Data）
合并数据：既有时间序列数据又有横截面数据 平行数据（Panel Data)：同一个横截面单位，在不同时 期的调查数据。是时间序列数据与截面数据的合成体 。例如，1978-1999年我国各省市城镇居民消费结构的 调查资料。
堆无用的数学符号。
主要特点
揭示经济活动中各变量之间的定量关系，用一个或一
个以上的随机性数学方程来描述现实的经济活动与经 济关系，更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律
。
模型由系统（联立方程）或方程组成，方程由变量、
参数（系数）、运算符和随机扰动项组成。
通过计量经济模型可以对研究对象进行深入的研究—
生经济变量、外生条件变量、外生政策变量）和滞后被解释变量，其
中有些变量如外生政策变量、条件变量经常以虚拟变量的形式出现。
必须选择适当的统计指标（统计学上亦称变量） 来表征模型中变量。如：
用工业总产值来表征产出量 用固定资产原值来表征资本 用职工人数来表征劳动 用技术进步的速度来表征技术
选择解释变量的要求
统计学
电脑这一必不可少的手段与工具
自1969年设立诺贝尔经济学奖，首届获得者就是 计量经济学的创始人弗里希和荷兰经济学家丁伯根， 表彰他们开辟了用计量经济方法研究经济问题这一领 域，之后，直接因为对计量经济学的发展作出贡献而 获奖者达十余人，因为在研究中应用计量经济方法而 获奖者占获奖总数的三分之二以上。
二、样本数据收集
几种常用的样本数据
时间序列数据 截面数据 合并数据（面板数据 Panel data) 虚拟变量数据
截面数据一般存在误差项的异方差
3、合并数据（Pooled Data）
合并数据：既有时间序列数据又有横截面数据 平行数据（Panel Data)：同一个横截面单位，在不同时 期的调查数据。是时间序列数据与截面数据的合成体 。例如，1978-1999年我国各省市城镇居民消费结构的 调查资料。
堆无用的数学符号。
主要特点
揭示经济活动中各变量之间的定量关系，用一个或一
个以上的随机性数学方程来描述现实的经济活动与经 济关系，更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律
。
模型由系统（联立方程）或方程组成，方程由变量、
参数（系数）、运算符和随机扰动项组成。
通过计量经济模型可以对研究对象进行深入的研究—
生经济变量、外生条件变量、外生政策变量）和滞后被解释变量，其
中有些变量如外生政策变量、条件变量经常以虚拟变量的形式出现。
必须选择适当的统计指标（统计学上亦称变量） 来表征模型中变量。如：
用工业总产值来表征产出量 用固定资产原值来表征资本 用职工人数来表征劳动 用技术进步的速度来表征技术
选择解释变量的要求
统计学
电脑这一必不可少的手段与工具
自1969年设立诺贝尔经济学奖，首届获得者就是 计量经济学的创始人弗里希和荷兰经济学家丁伯根， 表彰他们开辟了用计量经济方法研究经济问题这一领 域，之后，直接因为对计量经济学的发展作出贡献而 获奖者达十余人，因为在研究中应用计量经济方法而 获奖者占获奖总数的三分之二以上。
二、样本数据收集
几种常用的样本数据
时间序列数据 截面数据 合并数据（面板数据 Panel data) 虚拟变量数据
计量经济学全册课件(完整)pptx
预测与置信区间
阐述如何利用一元线性回归模型进行 预测，并给出预测值的置信区间，以 评估预测的不确定性。
2024/1/28
8
多元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍多元线性回归模型的基本形 式，解释多个自变量对因变量的 影响，以及最小二乘法在多元线 性回归中的应用。
模型的统计性质
探讨多元线性回归模型的统计性 质，包括回归系数的解释、拟合 优度的度量、多重共线性的诊断 与处理等。
经典线性回归模型
REPORTING
2024/1/28
7
一元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍一元线性回归模型的基本形式， 解释因变量、自变量和误差项的含义 ，阐述最小二乘法（OLS）进行参数 估计的原理。
模型的统计性质
探讨一元线性回归模型的统计性质， 包括回归系数的解释、拟合优度的度 量（如R方）、回归系数的显著性检 验等。
贝叶斯计量经济学的定义
贝叶斯计量经济学是应用贝叶斯统计推断方法，对经济模 型进行参数估计、假设检验和预测的一门学科。
贝叶斯计量经济学的研究对象
贝叶斯计量经济学主要关注经济模型的参数估计和不确定 性问题，如线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型 等。
贝叶斯计量经济学的研究方法
贝叶斯计量经济学的研究方法主要包括先验分布的设定、 后验分布的推导、马尔科夫链蒙特卡罗模拟（MCMC）等 。
介绍如何在EViews中导入数据，进行 数据清洗、转换和预处理等操作。
计量经济学模型估计
介绍如何在EViews中建立计量经济学 模型，进行参数估计、模型检验和预 测等操作。
24
Stata软件介绍及操作指南
Stata软件概述
Stata是一款流行的计量经济学软件，具有强大 的数据处理和统计分析功能。
计量经济学(共11张PPT)
分析与模型应 用阶段
是否可用于决策？ 应用
修改整理模型
结构分析
预测未来
模拟
检验发展理论
第五节 经济计量学和其它学科的关系
数理经济学是运用数学研究有关经济理论
数理统计学是运用数学研究统计问题 经济统计学是对经济现象的统计研究
经济计量学是经济学、统计学、数学三者结合在一起的交叉学科。
经济学
数理经济学
经济统计学
四、我国经济计量学的发展
70－80年代
80－90年代 1998年
开始介绍《经济计量学》的学科内 容和国外发展情况
1995年《经济计量学》的教学大纲 正式发表；全国许多高校相继开设 《经济计量学》课程。
将《经济计量学》列入经济类各专 业八门公共核心课程之一
五、经济计量学的内容体系
按照研究的方 法不同
《Econometrics》。
从30年代到今天，尤其是二次大战以后，计量经济学在西方各 国的影响迅速扩大。曾说：“二次世界大战以后的经济学是计量经 济学的时代”。1969年首届诺贝尔经济学奖授予弗里希和丁伯根。 自1996年设立诺贝尔经济学奖至1989年27为获奖者中有15位是计量 经济学家，其中10位是世界计量经济学会的会长。
（时间序列数据、截面数据）
二、参数估计
三、模型检验（拟合优度、t 检验、F 检验） 四、模型应用（预测、结构分析、 模拟）
第三节 经济计量学的特点
1.它是研究经济现象的，它不但给出质的解释，而且给出确切的量的 描述，从而使经济学成为一门精密的科学。 定性分析－定量分析（简单的数量对比－模型分析）
2.能综合考虑多种因素，通过描述客观经济现象中极为复杂的因果关系，对 影响某一经济现象的众多因素（哪些是主要、次要因素）给出一目了然的 回答。
《计量经济学》课件
序计 量 经 济 研 究 的 工 作 程
（三）参数估计
矩法 常用的参数估计方法极大似然法
最小二乘法
• 矩法——以样本矩代替总体矩建立方程， 求解参数的方法。
• 极大似然法——根据极大似然原理建立方 程，求解参数的方法。
• 最小二乘法——根据最小二乘原理建立方 程，求解参数的方法。
（四）模型的检验
前定变量外 滞生 后变 变量 量
滞后内生变量 滞后外生变量
前期的内生变量 前期的外生变量
• （4）控制变量
• 控制变量——人为设置的反映政策要求、决策 者意愿、经济系统的运行条件和运行状态等方 面的变量。
模型设计工作
经济变量的确定 模型方程的设定
• 计量经济模型——为了研究分析经济系统中的经 济变量之间的数量关系而采用的随机性 的数学方程。 y f (x1, x2 ,, xn ) u
• 结构分析包括：（1）利用模型分析和测度系统 中某一变量的（绝对和相对）变化对其他变量 的影响；（2）比较分析变量及参数变化对经济 系统平衡的影响；（3）分析与研究变量相互关 系的变化对经济系统平衡点位移的内在联系。
• 政策评价——利用计量经济模型和计算机技术， 模拟在不同政策（或决策）条件下，经济系统 运行的态势和结果，对政策（或决策）进行评 价和优选。
济 学 概
• 数理经济学为计量经济学提供经济模型； • 经济统计学为计量经济学提供经济数据；
述 • 数理统计学为计量经济学提供分析工具和
研究方法；
计量经济学与相关学科的关系图
经济学
数理经 济学
计量经 济学
经济统 计学
数学
数理统 计学
统计学
（四） 计量经济学的分类
计
计量经济学学习教材PPT课件
这里Y为因变量，X为自变量/解释变量。假定两者之间存在先行关 系。
（在不同情况下，数学模型的形式不一样，也可能是多个方程连立， 有多个解释变量）
5
③建立计量经济学模型
由于经济变量之间的关系不是确定的（以函数形式准确表达），必 须修改数理模型，建立计量模型：
Y a bX u
u为误差项，代表了影响变量间非确定关系的其他因素的影响。 这是一个线性回归模型。 Y 斜率为b Y 斜率为b
美国
中国 香港 日本
2.7
14.2 6.3 1.0
2.3
13.5 6.1 0.3
3.5
12.6 5.4 0.6
2.0
10.5 3.9 1.5
2.8
9.6 4.6 3.9
3.9
8.8 5.3 1.4
3.9
7.8 -5.1
11 -2.8
第二章 一元线性回归模型
第一节 经典正态线性回归模型（CNLRM）
－ 户数
总支出
－ 6
462
－ 5
445
115 7
707
－ 6
计量经济学：数值估计，检验 3、计量经济学与数理经济学
数理经济学：以数学形式表述经济理论，不涉及理论的可度量性和经 验方面的可论证性。
计量经济学：利用数理经济学的数学方程式，并把之改造成适合于经 验检验的形式。
2
4、计量经济学与经济统计学 经济统计：经济数据的收集、加工，不利用数据来检验经济理论。 计量经济学：以经济统计数据为原始资料进行分析。
5、计量经济学与数理统计
数理统计：是计量经济学的基本工具，但由于经济数据的特殊性， 力量经济学需要特殊的处理方法。
3
二、计量经济学的建模过程
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• For example, in the model
wage 0 1sw 2 mm 3 sm 4 educ u
• Sm, mm, and sw were binary variables for the categories of single men, married men
and single women. Married women was the baseline category.
• 1 – expected difference in wages between single women and married women • 2 – expected difference in wages between married men and married women • 3 – expected difference in wages between single men and married women
capture the additional effect when both of the dummy variables are equal to one.
• For example, sometimes when analyzing the wages of married and single men and
women, instead of a dummy variable for each non-baseline category, researchers include dummy variables for female and married, and an interaction term that is both of these multiplied together.
• Also, you may have with you one A4 sheet of notes, handwritten on one side. • The definition of “handwritten” is: the note sheet must be produced with no other
Multiple Regression Analysis with Qualitative Information
• Therefore, when years of education (educ) is held constant, the coefficients have these
interpretations:
University of Hong Kong
Introductory Econometrics (ECON0701), Spring 2010 22 February 2010
Administrative Matters
• You are probably wondering about the scope of the midterm examination, which will
Multiple Regression Analysis with Qualitative Information
• Another common way of analyzing multiple categories is through interaction terms. • An interaction term is two dummy variables multiplied together. It allows you to
analyze data where the variables are qualitatively measured.
• The method is to select one category as a baseline category and then use binary
variables to designate the other categories.
Multiple Regression Analysis with Qualitative Information
• Why would you do this? Suppose that we are looking at wages and the baseline
category is single men.
be held in class on Friday, March 12th.
• It will cover capters 2, 3, 4, and 7 (i.e., it will cover up to multiple regression analysis
with qualitative information – the next topic, heteroskedasticity, will not be on the midterm).
Multiple Regression Analysis with Qualitative Information
• The coefficients on the binary variables then represent expected differences in the
independent variable between the category of the binary variable and the baseline category.
technology than a pen or pencil.
Multiple Regression Analysis with Qualitative Information
• Last time, we discussed the method of using binary variables, or dummy variables, to
• The interaction term is a way to measure whether or not the difference in wages
wage 0 1sw 2 mm 3 sm 4 educ u
• Sm, mm, and sw were binary variables for the categories of single men, married men
and single women. Married women was the baseline category.
• 1 – expected difference in wages between single women and married women • 2 – expected difference in wages between married men and married women • 3 – expected difference in wages between single men and married women
capture the additional effect when both of the dummy variables are equal to one.
• For example, sometimes when analyzing the wages of married and single men and
women, instead of a dummy variable for each non-baseline category, researchers include dummy variables for female and married, and an interaction term that is both of these multiplied together.
• Also, you may have with you one A4 sheet of notes, handwritten on one side. • The definition of “handwritten” is: the note sheet must be produced with no other
Multiple Regression Analysis with Qualitative Information
• Therefore, when years of education (educ) is held constant, the coefficients have these
interpretations:
University of Hong Kong
Introductory Econometrics (ECON0701), Spring 2010 22 February 2010
Administrative Matters
• You are probably wondering about the scope of the midterm examination, which will
Multiple Regression Analysis with Qualitative Information
• Another common way of analyzing multiple categories is through interaction terms. • An interaction term is two dummy variables multiplied together. It allows you to
analyze data where the variables are qualitatively measured.
• The method is to select one category as a baseline category and then use binary
variables to designate the other categories.
Multiple Regression Analysis with Qualitative Information
• Why would you do this? Suppose that we are looking at wages and the baseline
category is single men.
be held in class on Friday, March 12th.
• It will cover capters 2, 3, 4, and 7 (i.e., it will cover up to multiple regression analysis
with qualitative information – the next topic, heteroskedasticity, will not be on the midterm).
Multiple Regression Analysis with Qualitative Information
• The coefficients on the binary variables then represent expected differences in the
independent variable between the category of the binary variable and the baseline category.
technology than a pen or pencil.
Multiple Regression Analysis with Qualitative Information
• Last time, we discussed the method of using binary variables, or dummy variables, to
• The interaction term is a way to measure whether or not the difference in wages