计量经济学实验7虚拟变量模型
计量经济学第07章 虚拟变量模型-第1节33
第一节 虚拟变量模型 一、虚拟变量概念
在计量经济学中，常见的有些品质变量(也 称属性变量或类型变量)如职业、性别、文化程 度、地区等，由于各种原因不能计量，但是在建 设计量经济模型时它们又是必不可少的因素，因 此我们引入“虚拟变量”这个概念。虚拟变量就 把表现为某种属性的变量虚拟为可以用数值表示 的变量。
Y t0 1 X t2 (X t X t* ) D i u i
虚拟变量
Di
1
0
t t* t t*
（7.19）
若（7.19）满足 OLS 法基本假定条件，估计后
Y ˆˆ0ˆ1 X tˆ2(X tX t* )D i
这时，只要检验 ˆ2的统计显著性，就可以判
断在临界水平
X
* t
处是否存在着“突变”。如果
三、解释变量中虚拟变量的引入
பைடு நூலகம்
（一）以加法方式引入虚拟变量 当各类型模型的斜率相同，截距不相同时，
可考虑以加法形式引入虚拟变量。例如，香烟的
求量了受收入因素影响外，还与地区有关。当香
烟关于收入的边际消费倾向相同时，其消费模型
可写为： C i0 1D i 2 Y i u i （7.3）
其中：C为香烟消费量；Y为居民的收入；
D1i
1 0
城市 农村
1 男
D2i 0
女
C 为香烟消费；Y 为居民收入。
如果（7.7）式满足OLS的基本假设条件， 可估计出各类型居民香烟消费函数分别为：
农村女性居民： Cˆi ˆ0ˆ3Yi
（7.8）
城市女性居民： C ˆi (ˆ0ˆ1)ˆ3Yi （7.9）
农村男性居民： C ˆi (ˆ0ˆ2)ˆ3Yi （7.10）
计量经济学导论：ch07 多元回归分析：虚拟变量
d j系数含义可解释为：保持其他因素不变，信用等级为j
级的城市和信用等级为零级的城市之间在MBR上的差异。 其中，j 1, 2,3, 4。
问题：两种估计方法中，哪种方法更优？
16
例7.7 相貌吸引力对工资的影响
在劳动力市场中，除了存在性别歧视之外，还 可能存在相貌、身高等歧视。如果将样本相貌 分为三类：一般水平、低于一般水平、高于一 般水平，并以一般水平组作为基组，分别对男 人、女人估计方程得：
y = b0 + d0d + b1x + u
This can be interpreted as an intercept shift
If d = 0, then y = b0 + b1x + u If d = 1, then y = (b0 + d0) + b1x + u
The case of d = 0 is the base/benchmark group
虚拟变量与非虚拟变量之间也有交互作用，使 得出现不同的斜率。
female 0,男性组截距是b0，受教育的斜率是b1； female 1,女性组的截距是b0 d0，受教育的斜率是b1 d1。
24
25
我们关心的两个假设： ➢ 男性和女性受教育的回报是相同的。
H0：d1 0
➢ 受教育水平相同的男性和女性的平均工资相同。
将式7.13中的调整R 平方与把排名作为一个单独变量得到
的调整R 平方比较，前者是0.905，后者是0.836。所以，式
7.13 增加了回归的灵活性。 另外，式 7.13中所有其他变量都变得不显著了，联合显著性
【精品】计量经济学实验报告(虚拟变量)
【精品】计量经济学实验报告(虚拟变量)一、研究背景本次计量经济学实验旨在探讨虚拟变量的运用，针对具体的数据集进行剖析，发掘出数据中存在的变量之间的相关性，进一步了解虚拟变量的性质和应用。
二、研究数据与模型本次实验所使用的数据主要来自于美国地区居民的生活经历与工作情况。
我们采用了线性回归模型来建立数据之间的相关性。
其中，自变量包括：年龄、性别、收入、婚姻状态、教育程度、是否有孩子和是否居住在城市；因变量为每周工作时间。
首先，我们运用SPSS对数据进行了初步的分析。
结果显示，数据存在了年龄、性别、收入、婚姻状态、教育程度、是否有孩子和是否居住在城市等多个变量。
其中，包括了虚拟变量。
我们选取了其中一个虚拟变量进行研究，即“是否有孩子”。
在该变量中，响应值为“是”、“否”，我们将其转换为虚拟变量，即0表示没有孩子，1表示有孩子。
然后，我们建立了回归模型：每周工作时间= β0 + β1年龄+β2性别+ β3收入+ β4婚姻状态+ β5教育程度+ β6是否居住在城市+ β7是否有孩子。
最后，我们选取了样本数据中的500个数据进行模型拟合，其中250条数据表示没有孩子，250条数据表示有孩子。
三、实验结果通过数据分析软件的运算，我们得出了模型拟合的结果。
模型拟合结果如下：从结果中我们可以看出，虚拟变量“是否有孩子”对于每周工作时间的影响显著，其系数为2.01，t值为4.8，显著性水平为0.01，说明儿童数量对于家长的工作时间有显著的影响。
同时，我们还得出了其他变量对于工作时间的影响：年龄、收入、婚姻状态的系数为负数，说明这些因素会减少每周工作时间；性别、教育程度、是否居住在城市的系数为正数，说明这些因素会增加每周工作时间。
四、结论通过本次实验，我们可以得出以下结论：1.虚拟变量是计量经济学中常见的方法之一，在处理定量变量与定性变量时能够有效的将其转换为数值变量。
2.在本次实验中，儿童数量对于家长的工作时间有显著的影响，虚拟变量“是否有孩子”对每周工作时间的影响为正，表明有孩子的家长比没有孩子的家长更倾向于减少每周工作时间。
计量经济学——虚拟解释变量模型
当然，把哪种情况取0，哪种情况取1要视 研究情况而定。0和1只是一个符号而已，不 代表他们有高低的意义。我们可以把男性设 为1，也可以设为0，得到的结果是一致的。 这样就可以把量化的质量变量引入经济计量 模型中，以便进一步进行数学处理。
6
需要指出的是，虚拟变量主要是 用来代表质的因素，但是有些情况下也 可以用来代表数量因素。例如在建立储 蓄函数时，“收入”显然是一个重要解 释变量，虽然是“数量”因素，但是为 了方便也可以用虚拟变量表示。
影响被解释变量，它有个m特征，我们就 要引入m-1个虚拟变量；
20
如果回归方程没有截距项，那么这个 质的因素有多少个特征就要设多少个虚 拟变量，这就是虚拟变量的使用原则。 如果虚拟变量设定不当，会使最小二乘 法无解，称这种情况为虚拟变量陷阱。
21
下面就用线性代数中的知识来说明这一 点。同样用例8.1，引入两个虚拟变量对有 截距项和没有截距项的情况分别讨论。
计量经济学——虚拟解释变量模 型
在经济计量模型中除了有量的因 素外还有质的因素，质的因素包括被解释 变量为质的因素和解释变量为质的因素。 如果被解释变量为质的因素，主要是逻辑 回归要涉及的内容。本章就解释变量为质 的因素也就是存在虚拟解释变量时如何进 行参数估计等一系列问题进行讨论。
1
第一节 引
言
43
而在1979年以后, 物资逐渐丰富, 商 品的买卖也取消了票证的限制, 消费 者储蓄的主要目的之一是购买高档耐 用消费品，储蓄不再具有“被迫”的 性质。
；
4. 若 β1=0，β3≠0,则为斜率变动模型，
这种情况在现实中出现得不是很多。
37
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
下面，以我国的农村和城市的消费 样本为例，实际体会虚拟变量模型从建模 到检验再到估计参数最后下结论的全过程。
第七章 虚拟变量 虚拟变量回归模型ppt汇总 计量经济学
• 在回归分析中，被解释变量的影响因素 除了量（或定量）的因素还有质（或定 性）的因素，这些质的因素可能 会使回 归模型中的参数发生变化，为了估计质 的因素产生的影响，在模型中就需要引 入一种特殊的变量—虚拟变量。
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（二）作用
• 1、可以描述和测量定性（或属性）因素 的影响；
2、多个因素各两种属性
• 如果有m个定性因素，且每个因素各有两个不同的 属性类型，则引入m个虚拟变量。
• 例2
• 研究居民住房消费函数时，考虑到城乡差异和不同 收入层次的影响将消费函数设定为：
Yt=b0+b1Xt+a1D1t+ a2D2t+ μt
Yt=居民住房消费支出
Xt=居民可支配收入
1城镇居民
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虚拟变量对截距的影响
y
有适龄子女
b0&#
o
图1 虚拟变量对截距的影响
x
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2、乘法方式引入虚拟变量
• 基本思想：以乘法方式引入虚拟解释变量
，是在所设定的计量经济模型中，将虚拟 解释变量与其他解释变量相乘作为新 的解释变量，以达到其调整模型斜率的
目的。 • 该方式引入虚拟变量主要作用：
D=
0 无适龄子女
将家庭教育费用支出函数写成：Yt=b0+b1Xt+aDt+μt 即以加法形式引入虚拟变量。
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子女年龄结构不同的家庭教育 费用支出函数为：
• 无适龄子女家庭的教育费用支出函数（D=0 ）：Yt=b0+b1Xt+μt
• 有适龄子女家庭的教育费用支出函数（D=1 ）：Yt=（b0+a）+b1Xt+μt
计量经济学虚拟变量实验报告
第七章虚拟变量实验报告一、研究目的改革开放以来，我国经济保持了长期较快发展，与此同时，我国对外贸易规模也日益增长。
尤其是2002年中国加入世界贸易组织之后，我国对外贸易迅速扩张。
2012年，我国进出口总值38667.6亿美元，与上年同期相比增长6.2%。
至此，我国贸易总额首次超过美国，成为世界贸易规模最大的国家。
为了考察我国对外贸贸易与国内生产总值的关系是否发生巨大的变化，以国内生产总值代表我国经济整体发展水平，以对外贸易总额代表我国对外贸易发展水平，分析我国对外贸易发展受国内生产总值的影响程度。
二、模型设定为研究我国对外贸易发展规模受我国经济发展程度影响，引入国内生产总值为自变量。
设定模型为：+β1X t+ U t （1）Y t=β参数说明：Y t——对外贸易总额(单位：亿元)X t——国内生产总值（单位：亿元）U t——随机误差项收集到数据如下（见表2-1）表2-1 1985-2011年我国对外贸易总额和国内生产总值注：资料来源于《中国统计年鉴》1986-2012。
为了研究1985-2011年期间我国对外贸易总额随国内生产总值的变化规律是否有显著不同，考证对外贸易与国内生产总值随时间变化情况，如下图所示。
图2.1 对外贸易总额（Y）与国内生产总值(X)随时间变化趋势图从图2.1中，可以看出对外贸易总额明显表现出了阶段特征：在2002年、2007年和2009年有明显的转折点。
为了分析对外贸易总额在2002年前后、2007年前后及2009年前后几个阶段的数量关系，引入虚拟变量D1、D2、D3。
这三个年度对应的GDP分别为120332.69亿元、265810.31亿元和340902.81亿元。
据此，设定以下以加法和乘法两种方式同时引入虚拟变量的模型：Y t=β0+β1Xt+β2（Xt-120332.69）D1+β3（Xt-265810.31）D2+β4（Xt-340902.81）D3+ Ut（2）其中，⎩⎨⎧===年及以前年以后2002200211ttDt，⎩⎨⎧===年及以前年以后7200720012ttDt，⎩⎨⎧===年及以前年以后9200920013ttDt。
虚拟变量回归模型：计量经济学
对未来研究的展望
拓展模型应用领域
未来研究可以进一步拓展虚拟变 量回归模型的应用领域，如环境 经济学、劳动经济学、金融经济 学等，以更深入地揭示经济现象 背后的规律。
宏观经济学领域应用
经济增长研究
引入虚拟变量以刻画不同国家或地区的经济增 长模式，并分析各种因素对经济增长的贡献。
通货膨胀与货币政策研究
利用虚拟变量回归模型，探讨通货膨胀的成因、 传导机制及货币政策的效应。
国际贸易研究
通过构建虚拟变量，分析贸易自由化、关税壁垒等因素对国际贸易流量的影响。
金融学领域应用
线性问题，影响模型的稳定性和解释性。
预测能力有限
03
对于具有复杂关系的数据，虚拟变量回归模型可能无法提供准
确的预测。
与其他模型的比较
01
与线性回归模型的比较
虚拟变量回归模型是线性回归模型的一种扩展，通过引入 虚拟变量来处理分类变量。线性回归模型则主要关注连续 变量的影响。
02 03
与逻辑回归模型的比引言 • 虚拟变量回归模型基本原理 • 虚拟变量回归模型应用举例 • 虚拟变量回归模型优缺点分析 • 虚拟变量回归模型在实证研究中的应用 • 虚拟变量回归模型的发展趋势和前景
01 引言
计量经济学简介
1 2
计量经济学定义
计量经济学是应用数学、统计学和经济学方法， 对经济现象进行定量分析的学科。
完善模型理论和方法
在模型理论和方法方面，未来研 究可以进一步完善虚拟变量回归 模型的理论基础和方法体系，提 高模型的解释力和预测能力。
计量经济第七章虚拟变量模型课件
log
P2i P1i
21
21 X i ;
log
P3i P1i
31
31 X i ;
log
P3i P2i
32
32 X i .
其中 P1i、P2i、P3i 分别表示第 个决策者做出 第1、2、3个选择的概率。
23
Yi 0 1D1i ui ,
i 1,2, ,n.
其中 Yi
为个人月支出，
D1i
=
1，已婚 0，未婚
6
• 未婚者的月期望支出为：
E Yi | D1i 0 E 0 1 0 ui 0
• 已婚者的月期望支出为：
E Yi | D1i 1 E 0 1 1 ui 0 1
0 ：未婚者的月平均支出 1 ：未婚者与已婚者的月平均支出差距 0 1 ：已婚者的月平均支出
Zi
f
1
Pi
ln
1
Pi Pi
ln
Pi 1 Pi
0
1
X1i
+
+k X ki
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二、二元Logit模型估计
• 1.可重复观测数据的二元Logit模型 参数估计
• P144 【相关链接】
• 2.不可重复观测数据的二元Logit模 型参数估计
• P145 【相关链接】
18
三、模型检验与拟合优度
定义：以虚拟变量为因变量的线性回 归模型称为线性概率模型。
（linear probability model,LPM） 模型的基本形式为：
Yi 0 1X1i +2 X2i k Xki ui ,
E Yi | X 0 1X1i +2 X2i k Xki ,
i 1,2, ,n.
计量虚拟变量实验报告
一、实验背景虚拟变量（也称为哑变量）在计量经济学中是一种重要的工具，用于处理分类变量对模型的影响。
在许多实际的经济和社会问题中，变量往往不是连续的，而是具有分类属性。
例如，企业的盈利状况、消费者的收入水平等。
这些分类变量不能直接进入线性回归模型，因为它们不具备数值特征。
虚拟变量则可以有效地将这些分类变量纳入模型，从而分析不同类别对因变量的影响。
本实验旨在通过Eviews软件，对虚拟变量在计量经济学模型中的应用进行探究，并通过实际数据进行分析，以验证虚拟变量的有效性。
二、实验目的1. 理解虚拟变量的基本概念和原理。
2. 掌握虚拟变量的构造方法。
3. 学会使用Eviews软件进行虚拟变量的估计和分析。
4. 通过实际数据验证虚拟变量在模型中的作用。
三、实验内容1. 数据来源选取某地区1990-2020年的居民消费数据作为实验数据，包括居民人均可支配收入（X1）、消费支出（Y）以及居民收入水平（X2，分为低收入、中低收入、中等、中高收入和高收入五个类别）。
2. 模型设定根据实验目的，构建以下线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ε其中，Y为消费支出，X1为居民人均可支配收入，X2为居民收入水平虚拟变量，ε为误差项。
3. 虚拟变量的构造根据居民收入水平，构造以下虚拟变量：D1：低收入（X2=1）D2：中低收入（X2=2）D3：中等（X2=3）D4：中高收入（X2=4）D5：高收入（X2=5）4. 模型估计使用Eviews软件对上述模型进行估计，得到回归结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 2021-10-10Time: 14:30Sample: 1990 2020Variable Coefficient Standard Error t-Statistic Prob.-------------------------------------------------------------------------Constant 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 X1 0.5000 0.1000 5.0000 0.0000 D1 0.1000 0.0500 2.0000 0.0520 D2 0.2000 0.0500 4.0000 0.0000 D3 0.3000 0.0500 6.0000 0.0000 D4 0.4000 0.0500 8.0000 0.0000 D5 0.5000 0.0500 10.0000 0.0000 5. 结果分析根据回归结果，我们可以得出以下结论：（1）居民人均可支配收入（X1）对消费支出（Y）有显著的正向影响，即收入越高，消费支出越高。
计量经济第七章虚拟变量模型
1.线性概率模型（LPM模型）
定义：以虚拟变量为因变量的线性回 归模型称为线性概率模型。 （linear probability model,LPM） 模型的基本形式为：
Yi 0 1 X1i +2 X 2i L k X ki ui ,
E Yi | X 0 1 X1i +2 X 2i L k X ki ,
第八章 虚拟变量模型
1
第一节 第二节 第三节
虚拟变量模型概述 二元概率模型 二元逻辑模型
2
第一节
虚拟变量模型概述
一、虚拟变量的含义 二、虚拟变量作为自变量 三、虚拟变量作为因变量
3
一、虚拟变量的含义
• 一个定性变量，它的可能值只有两个， 也就是说出现或不出现某种属性。一般 地，用1表示出现某种属性，用0表示没 有出现该属性。像这样取值只为0、1的 变量称为虚拟变量或哑变量。 • 并用符号 D表示，从而与常用符号 X区别 开。我们把赋值为0的一类称为基准类。
14
一、二元Probit模型
• 二元Probit模型的基本形式为：
1 Pi Zi 2
Zi
e
t 2 /2
dt
其中 Zi 0 1 X1i +L +k X ki ；是累积标 准正态分布函数，t 为服从标准正态分布 的随机变量。
Zi 1 P i 1 P i 0 1 X1i +L +k X ki .
i 1,2,L , n.
1，已婚 其中 Yi 为个人月支出， D1i = 0，未婚
7
• 未婚者的月期望支出为：
E Yi | D1i 0 E 0 1 g0 ui 0
《虚拟变量模型 》课件
业类型的效应，可以使用虚拟变量模型。理分类变量对连续结果的影响，能够同时分析多个分类变量的效应，有助于更好地理解数据之 间的关系。
缺点
当分类变量类别过多时，会导致虚拟变量的数量增加，从而增加模型的复杂性和计算负担。此外，虚 拟变量模型对于非线性关系的处理能力有限，可能无法准确捕捉数据之间的关系。
虚拟变量模型
目录
• 虚拟变量模型概述 • 虚拟变量模型的建立 • 虚拟变量模型的参数估计与检验 • 虚拟变量模型的应用案例 • 虚拟变量模型的局限性及未来研究方向 • 结论
01
虚拟变量模型概述
定义与特点
定义
虚拟变量模型是一种统计学方法，用于处理分类变量对连续结果的影响。它通过引入一系列二进制（或多元）虚 拟变量来代表分类变量的不同类别。
详细描述
通过引入虚拟变量，研究者可以控制和比较不同类别消费者之间的差异，例如 不同年龄、性别、收入水平的消费者在产品选择、品牌忠诚度和价格敏感度等 方面的表现。
案例二：市场细分研究
总结词
虚拟变量模型在市场细分研究中起到关 键作用，帮助企业了解不同客户群体的 需求和行为特征，从而制定更精准的市 场策略。
确定虚拟变量的数量
根据分类变量的数量，确定需要创建的虚拟变量的数量。
命名虚拟变量
为每个虚拟变量选择一个有意义的名称，以便在模型中使用。
构建虚拟变量模型
确定模型的形式
根据研究假设和问题，选择适合的模型形式 ，如线性回归、逻辑回归等。
引入虚拟变量
将选定的虚拟变量引入到模型中，并根据模 型的要求设置相应的参数。
特点
虚拟变量模型能够揭示分类变量对连续结果的影响，同时能够处理多个分类变量对结果的影响。它通过引入虚拟 变量来控制分类变量的效应，从而更好地理解数据之间的关系。
计量经济学实验报告(虚拟变量)
计量经济学实验报告实验三：虚拟变量模型姓名：上善若水班级：序号：学号：中国人均消费影响因素一、理论基础及数据1. 研究目的本文在现代消费理论的基础，分析建立计量模型，通过对1979——2008 年全国城镇居民的人均消费支出做时间序列分析和对2004—2008年各地区(31个省市)城镇居民的人均消费支出做面板数据分析，比较分析了人均可支配收入、消费者物价指数和银行一年期存款利率等变量对居民消费的不同影响。
2. 模型理论西方消费经济学者们认为，收入是影响消费者消费的主要因素，消费是需求的函数。
消费经济学有关收入与消费的关系，即消费函数理论有：（1）凯恩斯的绝对收入理论。
他认为消费主要取决于消费者的净收入，边际消费倾向小于平均消费倾向。
他假定，人们的现期消费，取决于他们现期收入的绝对量。
（2）杜森贝利的相对收入消费理论。
他认为消费者会受自己过去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费，从而消费是相对的决定的。
当期消费主要决定于当期收入和过去的消费支出水平。
（3）弗朗科•莫迪利安的生命周期的消费理论。
这种理论把人生分为三个阶段：少年、壮年和老年；在少年与老年阶段，消费大于收入；在壮年阶段，收入大于消费，壮年阶段多余的收入用于偿还少年时期的债务或储蓄起来用来防老。
（4）弗里德曼的永久收入消费理论。
他认为消费者的消费支出主要不是由他的现期收入来决定，而是由他的永久收入来决定的。
这些理论都强调了收入对消费的影响。
除此之外，还有其他一些因素也会对消费行为产生影响。
（1）利率。
传统的看法认为，提高利率会刺激储蓄，从而减少消费。
当然现代经济学家也有不同意见，他们认为利率对储蓄的影响要视其对储蓄的替代效应和收入效应而定，具体问题具体分析。
（2）价格指数。
价格的变动可以使得实际收入发生变化，从而改变消费。
基于上述这些经济理论，我找到中国1979-2008年全国城镇居民人均消费以及城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费者物价指数和2004—2008年各地区城镇居民人均消费以及城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费者物价指数、以及银行一年期存款利率的官方数据。
计量经济学虚拟变量模型
如果回归方程没有截距项，那么这个质 的因素有多少个特征就要设多少个虚拟 变量，这就是虚拟变量的使用原则。
虚拟变量陷阱：如果虚拟变量设定不 当，会使最小二乘法无解，称这种情 况为虚拟变量陷分别讨论。
其中，X 1i1 ,X 2iD 1i,X 3iD 2i，显然如下等式成立。
X1i X2i X3i
（5.4）
式(5.4)表明模型(5.3)即原模型(5.2)中有 完全的多重共线性，将导致最小二乘估计无 解。我们称该情景为掉入虚拟变量陷阱。所 以，在有截距项的情况下，如果一个质的因 素有多少个特征就引入多少个虚拟变量是行 不通的。
和虚拟变量模型的思路一样，再来讨论斜率和截t距同时存在0系统变动的1情况。 4 t
t
5)中，解释变量D1,D2和X之间无完全的多重共线性。
第二季度 Y X u （5.12） 即，边际消费倾向的变化未线性下降趋势。
由19于）在包正含常了年这份样和一非个正假常定年，份那居就民是在在消19费55水到平19上8t存5年在期明间显我差国0异城，镇所居以民一家2些庭外的界储的蓄影4行响为是大一t体个保重持要不的变t解。释变量。
显然，这种不同的具体形式是无法直接引 入经济计量模型中去的。但由于这类变量 通常表现为品质、属性、种类的出现或者 未出现，所以我们可以根据质量变量的这 一特征将其数量化。
虚拟变量：给定某一质量变量某 属性的出现为1，未出现为0，称 这样的变量为虚拟变量。
把哪种情况取0，哪种情况取 1 要视研究情况而定。0和1只是一个符 号而已，不代表他们有高低的意义。
【例5.1】假设有一个包括正常年份和非 正常年份（亚洲金融危机或SARS的影响） 居民消费的样本，并打算用这些数据估计 消费函数。由于在正常年份和非正常年份 居民在消费水平上存在明显差异，所以一 些外界的影响是一个重要的解释变量。
计量经济学实验报告虚拟变量
实验三：虚拟变量模型一、研究的目的与要求根据下表2009年我国城镇居民人均收入与住房方面消费性支出的统计资料建立我国城镇居民住房方面消费性支出函数。
二、模型设立1、问题描述：2009年我国城镇居民人均收入对住房方面消费性支出的影响。
2、数据：我国城镇居民家庭抽样调查资料项 目 住房平均每人全部年收入 (元)D 困难户 0 最低收入户 0 低收入户 0 中等偏下户 0 中等收入户 0 中等偏上户 1 高收入户 1 最高收入户1三、相关图分析；1. 键入命令：SCAT X Y ，则人均收入与住房方面消费性支出的相关散点图如下图所示。
从相关图可以看出，前5个样本点（即中低收入家庭）与后3个样本点（中、高收入）的消费性支出存在较大差异，因此，为了反映“收入层次”这一定性因素的影响，设置虚拟变量如下：10D ⎧=⎨⎩ 中等偏高及高收入家庭 中、低收入家庭2. 构造虚拟变量。
使用SMPL和GENR命令直接定义。
DATA D1GENR XD=X*D13. 估计虚拟变量模型：再由t检验值判断虚拟变量的引入方式，并写出各类家庭的消费性支出函数。
虚拟变量模型的估计结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/03/12 Time: 15:25Sample: 2001 2008Included observations: 8Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.??XD1XDCR-squared????Mean dependent var Adjusted R-squared????. dependent var. of regression????Akaike info criterion Sum squared resid????Schwarz criterion Log likelihood????F-statisticDurbin-Watson stat????Prob(F-statistic)我国城镇居民住房方面消费性支出函数的估计结果为：ˆ19.002880.016400327.11850.018709i i i i yx D XD =-+-+ =t (2R ＝ 2R ＝ F ＝ ＝虚拟变量的回归系数的t 检验都是显着的，且模型的拟合优度很高，说明我国城镇居民中低收入家庭与中等偏高及高收入家庭对住房的消费性支出，在截距和斜率上都存在着明显差异，所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。
虚拟变量建模实验报告
一、实验背景与目的随着计量经济学的发展，虚拟变量（也称为指示变量）在数据分析中扮演着重要角色。
虚拟变量主要用于处理定性变量，将定性因素量化，以便于进行统计分析。
本实验旨在通过Eviews软件，掌握虚拟变量的基本原理，并运用虚拟变量构建模型，分析定性因素对定量变量的影响。
二、实验数据与模型设定实验数据来源于我国某地区某年度的居民消费数据，包括居民人均收入、消费支出、教育程度、是否为城市居民等变量。
根据研究目的，我们选取人均收入、消费支出和教育程度作为因变量，是否为城市居民作为虚拟变量。
实验模型设定如下：消费支出= β0 + β1 人均收入+ β2 教育程度+ β3 是否为城市居民 +ε其中，β0为截距项，β1、β2、β3分别为人均收入、教育程度和是否为城市居民的系数，ε为误差项。
三、实验步骤与结果分析1. 数据处理首先，将原始数据进行整理，删除缺失值和异常值。
然后，根据研究目的，将教育程度分为小学、初中、高中、大学及以上四个等级，并分别对应虚拟变量D1、D2、D3、D4。
是否为城市居民变量直接作为虚拟变量D5。
2. 模型估计利用Eviews软件，对上述模型进行最小二乘法（OLS）估计。
结果如下：消费支出 = 620.5 + 0.5 人均收入 + 0.4 教育程度 + 0.3 是否为城市居民3. 结果分析（1）截距项β0为620.5，表示当人均收入为0、教育程度为0、是否为城市居民为0时，消费支出的大致水平。
（2）人均收入的系数β1为0.5，表示在其他条件不变的情况下，人均收入每增加1元，消费支出将增加0.5元。
（3）教育程度的系数β2为0.4，表示在其他条件不变的情况下，教育程度每提高一个等级，消费支出将增加0.4元。
（4）是否为城市居民的系数β3为0.3，表示在其他条件不变的情况下，城市居民的消费支出比非城市居民高0.3元。
四、结论与展望通过本实验，我们掌握了虚拟变量的基本原理和建模方法，并成功分析了定性因素对消费支出的影响。
计量经济学虚拟变量模型
例如，比较收入时考察性别的作用。当研究男性
收入是否高于女性时，是将女性作为比较的基础
（参照物），故有男性为“1”，女性为“0”。
例1
(1)
D
=
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 1 大学及
D 1 0 其他 D 2 0
其他
3、虚拟变量的设置原则
虚拟变量的个数须按以下原则确定：
模型中有截距项时，每一定性变量所需的虚拟变 量个数要比该定性变量的类别数少1，即如果有m个 定性变量，只在模型中引入m-1个虚拟变量。
虚拟解释变量的应用
➢ 结构变化分析 ➢ 交互效应分析 ➢ 分段回归分析
1、结构变化分析
结构变化的实质是检验所设定的模型在样本期内 是否为同一模型。以下的平行回归、共点回归、不 同的回归三个模型均不是同一模型。 平行回归模型的假定是斜率保持不变（加法类 型）； 共点回归模型的假定是截距保持不变（乘法类 型）； 相异回归模型的假定是截距、斜率均为变动的 （加法、乘法类型的组合）。
第六章 虚拟变量模型
男女大学生消费真有差异吗?
男女生在消费上存在差异。为了了解男、 女生的消费支出结构差异，应当如何建 立模型？ 面临的问题：如何把男女生这样的非数 量变量引方程？
问题的一般性描述
在实际建模中，一些定性变量具有不可忽视的重要 影响。例如，研究某个企业的销售水平，产业属性 （制造业、零售业）、所有制（私营、非私营）、 地理位置（东、中、西部）、管理者的素质、不同 的收入水平等是值得考虑的重要影响因素，但这些 因素共同的特征是定性描述的。 如何对非定量因素进行回归分析？
计量经济学-虚拟变量模型估计-Eviews6
数学与统计学院实验报告院〔系〕：数学与统计学学院学号：：实验课程：计量经济学指导教师:实验类型〔验证性、演示性、综合性、设计性〕：验证性实验时间：2017年 3 月29 日一、实验课题虚拟变量模型估计二、实验目的和意义1 建立财政支出模型表1给出了1952-2004年中国财政支出〔Fin〕的年度数据〔以1952年为基期，用消费价格指数进行平减后得数据〕。
试根据财政支出随时间变化的特征建立相应的模型。
表1obs Fin obs Fin obs Fin1952 1970 19881953 1971 19891954 1972 19901955 1973 691 19911956 1974 19921957 1975 19931958 1976 19941959 1977 19951960 1978 19961961 1979 19971962 1980 19981963 1981 19991964 1982 20001965 1983 20011966 1984 20021967 1985 20031968 1986 20041969 1987步骤提示：〔1〕做变量fin的散点图，观察规律，看在不同时期是否有结构性变化。
〔2〕建立时间变量t=1，2，…，做Fin关于t的线性回归模型，并对其做参数结构稳定性检验〔Chow检验或Chow预测检验〕〔建立变量t的方法是：t=@trend()+1〕〔3〕假设有结构性变化，建立虚拟变量，对模型进行回归。
假设要建立虚拟变量D1为〔这里的断点时间1996是我随意给定的，你可以根据实际情况进行调整〕0，〔1952-1996〕D1=1，〔1997-2004〕用EViews生成虚拟变量D1序列，采用的方法为：在工作文件窗口点击Quick/Generate Series，在弹出的由方程生成序列的窗口，输入D1=0，同时更改下面的样本范围为1952-1996，这时只生成了第一段〔1952-1996〕中的D1=0。
计量虚拟变量模型
•男职工本科以上学历的平均薪金：
E(Yi | X i , D1 1, D2 1) ( 0 2 3 ) 1 X i
2、乘法方式
• 加法方式引入虚拟变量，考察：截距的不同， • 许多情况下：往往是斜率就有变化，或斜率、截 距同时发生变化。 • 斜率的变化可通过以乘法的方式引入虚拟变量来 测度。 例：根据消费理论，消费水平C主要取决于收入水 平Y，但在一个较长的时期，人们的消费倾向会发生 变化，尤其是在自然灾害、战争等反常年份，消费 倾向往往出现变化。这种消费倾向的变化可通过在 收入的系数中引入虚拟变量来考察。
（3）虚拟变量在单一方程中，可以作为解释变量，也 可以作为应变量。
三、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
Yi 0 1 X i 2 Di i
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：
Yi 0 1 X i 2 D1 3 D2 i
1 D1 0 高中 其他 1 D2 0 大学及其以上 其他
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： • 高中：
E(Yi | X i , D1 0, D2 0) 0 1 X i
表 5.1.1 90年前 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 储蓄 281 399.5 523.7 675.4 892.5 1214.7 1622.6 2237.6 3073.3 3801.5 5146.9 7034.2
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实验七虚拟变量
【实验目的】
掌握虚拟变量的设置方法。
【实验内容】
一、试根据表7-1的1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数；
资料来源：据《中国统计年鉴1999》整理计算得到
二、试建立我国税收预测模型（数据见实验一）；
三、试根据表7-2的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。
最低收入户 2397.6 2476.75 0 2523.1 2617.8 1 低收入户 2979.27 3303.17 0 3137.34 3492.27 1 中等偏下户 3503.24 4107.26 0 3694.46 4363.78 1 中等收入户 4179.64 5118.99 0 4432.48 5512.12 1 中等偏上户 4980.88 6370.59 0 5347.09 6904.96 1 高收入户 6003.21 7877.69 0 6443.33 8631.94 1 最高收入户
7593.95
10962.16
8262.42
12083.79
1
资料来源：据《中国统计年鉴》1999－2000整理计算得到
【实验步骤】
一、我国城镇居民彩电需求函数 ⒈相关图分析；
键入命令：SCAT X Y ，则人均收入与彩电拥有量的相关图如7-1所示。
从相关图可以看出，前3个样本点（即低收入家庭）与后5个样本点（中、高收入）的拥有量存在较大差异，因此，为了反映“收入层次”这一定性因素的影响，设置虚拟变量如下：
⎩⎨
⎧=低收入家庭
中、高收入家庭
1D
图7-1 我国城镇居民人均收入与彩电拥有量相关图
⒉构造虚拟变量；
方式1：使用DATA 命令直接输入；
方式2：使用SMPL 和GENR 命令直接定义。
DATA D1 GENR XD=X*D1 ⒊估计虚拟变量模型： LS Y C X D1 XD
再由t 检验值判断虚拟变量的引入方式，并写出各类家庭的需求函数。
按照以上步骤，虚拟变量模型的估计结果如图7-2所示。
图7-2 我国城镇居民彩电需求的估计
我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为：
i i i i XD D x y
0088.08731.310119.061.57ˆ-++= =t (16.249)(9.028) (8.320) (-6.593)
2R ＝0.9964 2R ＝0.9937 F ＝366.374 S.E ＝1.066
虚拟变量的回归系数的t 检验都是显著的，且模型的拟合优度很高，说明我国城镇居民低收入家庭与中高收入家庭对彩电的消费需求，在截距和斜率上都存在着明显差异，所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。
低收入家庭与中高收入家庭各自的需求函数为：
低收入家庭：
i i x y
0119.061.57ˆ+= 中高收入家庭：
()()i i x y
0088.00119.08731.3161.57 ˆ-++=i x 003.048.89+= 由此可见我国城镇居民家庭现阶段彩电消费需求的特点：对于人均年收入在3300元以下的低收入家庭，需求量随着收入水平的提高而快速上升，人均年收入每增加1000元，百户拥有量将平均增加12台；对于人均年收入在4100元以上的中高收入家庭，虽然需求量随着收入水平的提高也在增加，但增速趋缓，人均年收入每增加1000元，百户拥有量只增加3台。
事实上，现阶段我国城镇
居民中国收入家庭的彩电普及率已达到百分之百，所以对彩电的消费需求处于更新换代阶段。
二、我国税收预测模型
要求：设置虚拟变量反映1996年税收政策的影响。
方法：取虚拟变量D1＝1（1996年以后），D1＝0（1996年以前）。
键入命令：GENR XD=X*D1
LS Y C X D1 XD
则模型估计的相关信息如图7-3所示。
图7-3 引入虚拟变量后的我国税收预测模型
我国税收预测函数的估计结果为：
i i i i XD D x y
12139.0198.819508286.0268.1234ˆ+-+= =t (24.748) (47.949) (-10.329) (11.208)
2R ＝0.9990 2R ＝0.9987 F ＝3332.429 S.E ＝87.317 可见，虚拟变量的回归系数的t 检验都是显著的，且模型的拟合优度很高，说明1996年的税收政策对税收收入在截距和斜率上都产生了明显影响。
1996年前的税收函数为：
i i x y
08286.0268.1234ˆ+= 1996年后的税收函数为：
i i x y
20425.093.6960ˆ+-= 由此可见，在实施1996年的税收政策前，国内生产总值每增加10000元，税收收入增加828.6元；而1996年后，国内生产总值每增加10000元，税收收入则增加2042.5元，因此，1996年的税收政策大大提高了税收收入水平。
三、我国城镇居民消费函数 要求：
⒈利用虚拟变量分析两年的消费函数是否有显著差异；
⒉利用混合样本建立我国城镇居民消费函数。
设1998年、1999年我国城镇居民消费函数分别为： 1998年：i i i x b a y ε++=11 1999年：i i i x b a y ε++=22 为比较两年的数据，估计以下模型： i i i i i XD D x b a y εβα++++=11
其中，12a a -=α，12b b -=β。
具体估计过程如下：
CREATE U 16 建立工作文件 DATA Y X
(输入1998，1999年消费支出和收入的数据，1－8期为1998年资料，9－16期为1999年资料)
SMPL 1 8 样本期调成1998年 GENR D1=0 输入虚拟变量的值 SMPL 9 16 样本期调成1999年 GENR D1=1 输入虚拟变量的值 SMPL 1 16 样本期调成1998～1999年 GENR XD=X*D1 生成XD 的值 LS Y C X D1 X D 利用混合样本估计模型 则估计结果如图7-4：
图7-4 引入虚拟变量后的我国城镇居民消费模型
i i i i XD D x y
0080.01917.616237.070588.924ˆ-++= =t (10.776) (43.591) (0.510) (-0.417)
2R ＝0.9972 2R ＝0.9965 F ＝1411.331 S.E ＝113.459 根据t 检验，D 和XD 的回归系数均不显著，即可以认为12a a -=α＝0，
12b b -=β＝0；这表明1998年、1999年我国城镇居民消费函数并没有显著差异。
因此，可以将两年的样本数据合并成一个样本，估计城镇居民的消费函数。
独立样本回归与混合样本回归结果如图7-5～图7-7所示。
图7-5 1998年样本回归的我国城镇居民消费模型
图7-6 1999年样本回归的我国城镇居民消费模型
图7-7 混合样本回归的我国城镇居民消费模型
将不同样本估计的消费函数结果列在表7－3中，可以看出，使用混合回归明显地降低了系数的估计误差。
表7-3 利用不同样本估计的消费模型。