10.4 Probit
Why do company go public
其它会计变量
• 作者发现新上市的公司面临的税务压力会
持续增强，因为上市后公司会比以前多支
付2%的税款，并且上市后的会计信息透明
度高，防止公司避税，这增加了上市的成
本。
借贷成本
• （Basile，1988）上市公司的优势在于利用证劵 市场降低信贷成本或银行会给上市公司优惠。这 种效应在上市当年和随后三年在经济上和统计上 都是显著的，但其后就减弱了 。 • 这种效应似乎完全集中在独立公司，对于子公司 不能认为借贷成本在上市后有变化
上市的收益
克服借贷限制 上市的最大的一个优势可能是，能够选 择从银行融资。因此高杠杆高投资的公司更 可能上市。IPO后可以降低杠杆，高投资。 增加了与银行的议价能力 上市后有更多的融资渠道，因此增加了 企业与银行的议价能力。
• 流动性与多元化 股票交易过程中会获得流动性收益，规 模大的公司交易量大收益多，而小公司交易 量小，收益少。越小的公司越不可能上市。 IPO后会分散股权。 多元化投资，可以分散风险。风险高的 企业越可能上市。IPO后控股股东减少股份， 降低了自身风险。
本文作者从两个方面来推断上市决策的影响因素 ：
• • 公司上市前的特征 公司上市后的投资与财务决策
两个原因：
• 有些变量的重要性只能通过事后的数据来评估，比如，
控股股东的处置意图几乎不可能从事前的信息判断。
• 发行的效果不可能完全预测，只有事后的信息才能揭示 出来。
四、公司上市前的特征
在文章的第三部分，作者分析了上市前的决定因素。
作者通过考察公司所有权结构和控股股东
的变化来进一步说明公司上市的动机。 研究结果表明，控股股东似乎没有通过上市分散 他们的持股。这似乎排除了多元化的危机。但是，控 股股东持股风险的降低可能仍然是上市的一个重要决
第十章定性选择模型(计量经济学,潘省初)
1 F[(0 j Xij )] j 1
其中F是u的累积散布函数。 假设u的散布是对称的，那么1 F (z) F (z) ，我 们可以将上式写成
k
Pi F (0 j X ij ) j 1
(10.9)
我们可写出似然函数：
L Pi (1 Pi ) Yi 1 Yi 0
(10.10)
假设只要两个选择，我们可用0和1 区分表示它们， 如乘公交为0，自驾车为1，这样的模型称为二元选择 模型〔binary choice Models〕，多于两个选择〔如下 班方式加上一种骑自行车〕的定性选择模型称为多项 选择模型〔Multinomial choice models〕。
第一节 线性概率模型
概率=F(Z)
1
Probit模型
线性概率模型
0
Z
图10-1 线性概率模型和Probit模型
虽然Probit模型实践是非线性的，但它可以以一 种相似于其他经济模型的方式写出。首先，我们需求 将等式〔10.12〕稍微改写一下，它代表由累积正态 概率函数执行的变换：
第二节 Probit模型和Logit模型
一．Probit和Logit方法概要
估量二元选择模型的另一类方法假定回归模
Yi* 0 k j X ij 型 u为i
(10.7)
j 1
Yi*
这里 不可观测，通常称为潜变量〔latent variYaible〕10 。若我其Y们i*它能0观测到（的10是.8）虚拟变量：
AGE的斜率估量值也在1%的水平上清楚。在支出和 性别不变的状况下，年龄添加1岁，选择候选人甲的概 率添加0.016。MALE的斜率系数统计上不清楚，因此 没有证听说明样本中男人和女人的选票不同。
我们可以得出如下结论：年轻一些、富有一些的选
EPS操作手册
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EPS公司北京代表处目录EPS PanSystem User Guide第一章PANSYSTEM 简介 (1)基础部分（Basics Section）第二章文件菜单（File Menu Options） (39)第三章编辑菜单（EDIT Menu Options） (46)第四章报告菜单（REPORT Menu Options） (57)数据准备部分（Dataprep Section）第五章配置菜单（CONFIG Menu Options） (58)第六章数据准备（Gauge Data Preparation） (67)第七章井及油藏特性描述- 解析（Well and Reservoir Description）.117第八章井及油藏特性描述- 数字（Well and Reservoir Description）.168第九章潮汐校正（The Tidal Filter） (201)分析部分（Analysis Section）第十章试井分析（Analysis） (208)第十一章模拟（Simulate） (252)第十二章数字模拟（Numerical Simulate） (274)第十三章产能分析（Deliverability） (311)先进模拟（Advanced Simulation）第十四章Advanced Simulation (339)其它有用的信息（Other Useful Information）第十五章A 公式（Equation） (362)第十五章B 公式（Equation） (403)第十六章文件结构（File Structures） (431)范例（Worked Examples）第十七章测试数据准备（Dataprep - Gauge Data） (439)第十八章人工数据输入（Manual Data Entry） (449)第十九章气井中途测试和产能分析（Gas Well DST and Deliverability Analysis） (463)第二十章报告（Reporting） (476)第二十一章试井设计（Test Design） (482)第二十二章参考文献（References） (492)前言PanSystem 的研发和所有权为:爱丁堡石油服务有限责任公司,Research Park,Riccarton,EDINBURGH EH14 4APScotland, UK.PanSystem (C) Copyright EPS Ltd. 1994 to 2002. PanMesh (C) Copyright EPS Ltd and Kepler Engineering 1998 to 2002. All rights reserved. Portions of PanMesh are copyright of Criterion Software Ltd (UK) 1993 - 1996 and their Licensors.本手册和软件必须由爱丁堡石油服务有限责任公司和软件所有者授权才能使用，否则既是非法的。
spss回归分析
第八章回归分析回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。
在医学领域中，此类问题很普遍，如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的含量有关系，人的体表面积与身高、体重有关系；等等。
回归分析就是用于说明这种依存变化的数学关系。
第一节Linear过程8.1.1 主要功能调用此过程可完成二元或多元的线性回归分析。
在多元线性回归分析中，用户还可根据需要，选用不同筛选自变量的方法（如：逐步法、向前法、向后法，等）。
8.1.2 实例操作［例8.1］某医师测得10名3岁儿童的身高（cm）、体重（kg）和体表面积（cm2）资料如下。
试用多元回归方法确定以身高、体重为自变量，体表面积为应变量的回归方程。
8.1.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：体表面积为Y，保留3位小数；身高、体重分别为X1、X2，1位小数。
输入原始数据，结果如图8.1所示。
图8.1 原始数据的输入8.1.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Regression中的Linear...项，弹出Linear Regression对话框（如图8.2示）。
从对话框左侧的变量列表中选y，点击 钮使之进入Dependent框，选x1、x2，点击 钮使之进入Indepentdent(s)框；在Method处下拉菜单，共有5个选项：Enter（全部入选法）、Stepwise（逐步法）、Remove（强制剔除法）、Backward（向后法）、Forward（向前法）。
本例选用Enter法。
点击OK钮即完成分析。
图8.2 线性回归分析对话框用户还可点击Statistics...钮选择是否作变量的描述性统计、回归方程应变量的可信区间估计等分析；点击Plots...钮选择是否作变量分布图（本例要求对标准化Y预测值作变量分布图）；点击Save...钮选择对回归分析的有关结果是否作保存（本例要求对根据所确定的回归方程求得的未校正Y预测值和标准化Y预测值作保存）；点击Options...钮选择变量入选与剔除的α、β值和缺失值的处理方法。
Stata统计分析与应用(第3版)
11 11 时间序列分析
11 时间序列分析
11.1 基本时间序列模型 的估计
11.3 VAR与VEC的估计及 解释
11.5 Stata操作习题
11.2 ARIMA模型的估计、单 位根与协整
11.4 ARCH与GARCH的 估计及解释
11 时间序列分析
2.8.1 encode 和decode命令
2.8.2 real函 数
2.8 数值和字符串的转换
2 数据管理
2.9.1 生成 虚拟变量
1
2.9.2 生成 分类变量
2
2.9 生成分类变量和虚拟变量
2 数据管理
2.10.1 数据的横 向合并
2.10.3 数据的交 叉合并
2.10.2 数据的纵 向合并
11 时间 序列分析
11.4 ARCH与GARCH 的估计及解释
A
11.4.1 ARCH模型
C
11.4.2 GARCH模型
11.4.3 ARCH模型 的Stata实现
B
12 12 聚类分析
12 聚类分析
12.1 聚类分析的 基本思想与理论
12.1.1 聚类分析的基本 思想
12.1.2 聚类分析的相似 性测度
03
8.4.3 使用test命
令——进行读者指
定的检验
02
8.4.2 使用 predict命令——
计算拟合值和残差
01
8.4.1 使用regress 命令——因变量对自
变量的回归
9 非经典假设、线性方程组、
09 面板数据估计的Stata实现
9 非经典假设、线性方程组、 面板数据估计的Stata实现
回归分析例题
10.4.2 银行是否批准抵押贷款申请? 有一对夫妇用所拥有的一套面积为1800 平方尺、每年房屋税为1500美元且配有游泳 池的住房 ,向杰弗逊山谷银行提出抵押19万 美元的申请 ,该银行搜集的房屋销售资料如 下 ,试以此判断该银行能否接受这对夫妇的 申请?
居住面积 15 (百平方尺) 房屋税 (百元)
1331.9
1160 1535 1961.8 2009.3 1721.9 1298 1100 1039 1200
5.6
8.5 7.7 7 6 6 7.2 7.6 9.2 8.8
9.4
9.4 7.2 6.6 7.6 10.6 14.9 16.6 17.5 16
4.1
3.4 4.2 4.5 3.9 4.4 3.9 3.1 0.6 1.5
表10.4.37 电话线缆年销售量资料
time
1 2 3 4 5 6
Y
5873 7852 8189 7497 8534 8688
X1
1051.8 1078.8 1075.3 1107.5 1171.1 1235
X2
1053.6 1486.7 1434.8 2035.6 2360.8 2043.9
X3
现分析GAP、PSI、TUCH对LG的影响。
10.4.5 家庭摄录机需求分析 当因变量具有相反的两种属性分类（如买 与不买，合格与不合格）或者因变量被分成几 组在不同竞争压力下产生不同的反应效果，以 上所有情况有一共同要求就是必须掌握全部观 察数及竞争压力的反应效果数据总数，这时可 用Analyze中的Probit回归过程进行分析。 Probit模型方程如下：Φ -1（Pi）=B。+BiXi 其中： Φ -1（Pi）是分布密度函数的反函数。 Pi为概率， b。常数项，bi偏回归系数，xi是 响应变量。
农户信贷配给及影响因素的实证分析
农户信贷配给及影响因素的实证分析王雪琳;肖雪萍【摘要】利用天水地区600户农村家庭的抽样调查数据,从实证角度考察了我国农村正式金融机构对贫困地区农户的信贷配给行为.计量结果表明,60.7％的农户受到了数量信贷配给、风险和交易成本配给；教育年限、固定资产、非农收入对其信贷配给在统计上有显著的负向影响.本文结论有助于有针对性地提出缓解贫困地区农户正规信贷约束的政策建议.【期刊名称】《天水师范学院学报》【年(卷),期】2012(032)005【总页数】4页(P49-52)【关键词】贫困;农户;信贷配给;天水市【作者】王雪琳;肖雪萍【作者单位】天水师范学院经济与社会管理学院,甘肃天水741001;天水师范学院经济与社会管理学院,甘肃天水741001【正文语种】中文【中图分类】F327欠发达国家一般存在较高程度的金融压抑和金融约束，特别在当前以财富为基础的有限责任信贷体系会使低收入群体受到信贷约束而不能实现有效规模的资本投入，从而陷入贫困陷阱的恶性循环.同样的，中国农户普遍面临比较严峻的信贷配给问题，据银监会统计显示，截至2007年，获得贷款支持的农户数达到7817万户，占全国农户总数的32.8%，但在有真正贷款需求的农户中，仍有近40%农户的贷款需求无法满足.[1]大量调查研究也显示，中国农户所受到的信贷约束比上述数据反映的还要严重，受到正规信贷约束的农户超过60%；[2]李锐、李宁辉对中国10个省850户农户的经验研究显示，从正规渠道获得借款的农户只占总数的34.16%；[3]朱守银对安徽调查研究显示，1999年和2000年，中国农村信用社对农民的借贷资金供给量占农户借贷资金需求量的10%左右，等等.[3]基于上述文献分析，本文的主要目的是考察天水贫困地区（主要指国家或省级贫困县）农户所面临的正规金融机构的信贷配给，从信贷供给和需求两个角度解释农户正规信贷需求得不到满足的机制原因，由此来思考当前以扩大供给为特征的农村金融改革是否能够有效激活农村的经济活力.1 相关概念界定及文献回顾对信贷配给的一般定义是：由于贷款者运用信贷标准配给信贷资金，部分借款人即使愿意支付现行利率，但仍不能按照这种利率获得贷款.目前，已有一些学者对农户信贷配给进行了深入的研究：Baltensperger首次强调了信贷合约的非价格条件对界定信贷配给概念的重要性，并提出了信贷配给的定义；González-Vega给出了从信贷合约条件出发讨论信贷配给的分析框架；Bouncher提出了风险配给和交易配给两个重要的信贷配给概念.[4]刘西川等从侧重点不同上区分了信贷配给和信贷约束，并从信贷需求出发，重视信贷配给不同方式的考察.[5]基于上述文献回顾，本文在重新明确信贷配给概念的基础上，在甘肃省天水地区选取张家川县、清水县、麦积区（均为国家级贫困县）600个农户调查样本，并借鉴Boucher提出的6种信贷配给类型——借贷型价格配给、未借贷型价格配给、完全数量配给、部分数量配给、风险配、交易成本配给——进行分类，以提高样本的可识别程度及分类的完备度.表1 信贷配给分类配给分类信贷申请情况机制原因借贷型价格配给未借贷型价格配给完全数量配给部分数量配给风险配给交易成本配给是否是是否否信贷得到情况全额得到－没有得到部分得到－－申请并全额得到贷款不感兴趣；利率太高信贷单位未通过贷款申请信贷单位只发放部分额度贷款担心失去抵押物品贷款交易成本过高2 样本来源及描述2.1 样本数据及来源本文选取的样本地区为3个国家级贫困县区——张家川县、清水县、麦积区.截至2010年，该3县区农业户占总户数平均比重为68.42%；数据均采集于甘肃省经济信息网.同时，该3县区不同乡镇之间差距较大，就单纯人均可支配收入而言，最高水平可达8360元，而平均水平为1823元.可见，该3县区不同地区间经济活动及经济发展水平差异较大，可以选取具有典型代表性的村级样本，在每个村级样本中，随机选取30-50户农户调查，共发放问卷600份，收回586份，其中有效问卷560份.2.2 样本描述首先，按贷款的申请及取得情况分类（表2）.表2 样本农户贷款获得情况分布是否合计是否得到贷款是否申请贷款是否存在超额信贷需求农户（户）188 124 10比重（%）33.57 22.14 1.79农户（户）372 436 550比重（%）66.43 77.86 98.21农户（户）560 560 560比重（%）100 100 100可见，仅从贷款的申请及取得情况很难考察信贷配给情况，其原因在于，是否得到贷款，是否申请贷款与是否存在超额信贷需求三者之间不存在简单的一一对应关系.[5]由此可知，对样本农户再进行完备分类是必要的.依据Boucher的6种信贷配给分类，结合刘西川的研究经验，[5]将560份样本依据收入级别进行细分.表3 样本农户按收入水平分级的信贷情况分布（单位：户，%）收入分组低收入户数比重中等偏下户数比重中等收入户数比重中等偏上户数高收入户数比重部分数量配给完全数量配给风险配给交易成本配给借贷型价格配给未借贷型价格配给合计2824 2 2 3 6 8 3 6 0 6 3 6 6 4 0 112 25 1.8 1.8 32.1 7.2 32.1 100%112 24.1 0 5.4 2.1 5.4 35.7 100%26 0 12 30 14 30 112 23.2 0 10.7 26.8 12.5 26.8 100%24 0 16 28 18 26 112 24.1 0 14.3 25 16.1 23.2 100%44 0 10 18 12 28 112比重合计户数比重39.3 0 8.9 16.1 10.7 25 100%146 2 46 148 58 160 560 26.0 0.4 8.2 26.4 10.4 28.6 100%从表3可以看出：一方面，在价格信贷配给分布上，借贷型价格配给农户的百分比为10.36%，未借贷型价格配给农户的百分比为28.57%，共计达到样本总数的38.93%，充分说明以贷款利率为导向的价格机制在农户贷款行为中起着重要作用.另一方面，在非价格信贷配给分布上，部分数量配给、完全数量配给、风险配给、交易成本配给的农户数分别为146户、2户、46户、148户共计342户，占样本农户总数的61.07%.可见，样本中受正规信贷约束的农户达六成之多.在正常信贷需求受到约束的342户样本农户中，有148户受到数量配给，而受到完全数量配给的仅有2户，这与农村市场贷款门槛较低，农户贷款相对容易，但数额偏小的经验观察相吻合.并且，高收入组农户对贷款额度较低的反应更为强烈.表3第3行显示，样本农户中受到风险配给的户数为46户，并且，中等收入组、中高收入组、高收入组所占比重均大于低收入组和中低收入组农户，可见农户贷款行为中需提供足额抵押的合约条件更多的制约了较富裕农户的贷款行为，抵押物的正向选择效应明显.从第4行可以看出，受到交易成本配给的农户达148户，占受约束农户总数的43.27%，并且随着农户收入的提高，所占比重呈下降趋势，也就是说，低收入农户相比较富裕农户，更不愿为贷款支付额外的交易成本.同时，也可以看出，在现实农户印象中存在的包括请客送礼在内的租金类交易成本给正规信贷市场带来的巨大损害.3 模型及实证分析3.1 研究方法及模型选择本文是使用Probit模型来估计影响农户是否受到信贷配给的因素.首先，需要确定农户是否受到信贷配给.当农户所需要的借款数额少于从正规和非正规金融市场所获取的借款数额时，就说农户受到了信贷配给（本文仅关注正规金融机构信贷市场）.当农户i受到信贷配给时，令其超越信贷需求的状况由隐含变量B*表示，B*是非可观测变量，反映借款者需要更多的贷款或者想借贷却无法贷到款.非观测变量B*可以表示为（1）式中，Ld(K ，M，εd )代表农户的名义贷款需求量，Ls(K ，M，εs) 代表金融机构的信贷供给量.K代表农户拥有的资本，M代表农户的禀赋特征，ε为不可观测的潜在特征.由于B*不可直接观测到，因此，可以将信贷配给定义为一个虚拟变量：当B*＞0（受到信贷配给）时，B i＝1；B*≤0（未受到信贷配给）时，Bi＝0.本文关心的是农户的特征中哪些因素影响出现B*＞0的概率.定义Zi代表解释变量，包含农户拥有的资本和资源禀赋特征，例如资产状况及受教育年限、耕地面积、收入支出情况等.如果以Bi观测B*，假定B*是农户拥有的资本和资源禀赋特征的函数，则有：（2）式中，λ是估计系数，μ是随机误差项.由（2）式可以得到：Prob(B* ＞0)=Prob(λZi+μ)=Prob(μ ＞-λZi)=1-φ(-λZi)（3）（3）式可以采用Probit模型来估计，假定μ服从标准正态分布.则（3）式最大似然估计函数为：（4）式中，φ是估计λZi是标准正态分布概率密度函数.3.2 模型变量描述在调查过程中，设定了户主年龄、户主受教育年限、耕地面积、劳动力比率、固定资产额、总收入、农业生产收入、教育费用支出、医疗卫生支出9个连续变量以及家中是否有关系成员1个虚拟变量作为样本农户的观测变量，其描述性统计分析见表4.表4 样本变量统计性描述注：户主受教育年限：小学＝6年、初中＝9年，高中＝12年，大学及以上学历＝16年；劳动力比率等于家庭劳动力数除以家庭总人口数；非农收入包括非农工资收入或经商收入、租金收入等；技能包括开车、缝纫、烹饪、木匠、行医、瓦匠等受到信贷配给农户均值标准差未受到信贷配给农户均值标准差总样本农户均值户主年龄（岁）户主受教育年限（年）耕地面积（亩）劳动力比率家庭固定资产额（元）非农收入（元）教育支出（元）医疗卫生支出（元）44.83 8.52 11.44 0.51 8434.38 5852.08 1157.14 2198.75 12.83 3.47 6.590.23 10172.87 7707.36 3002.60 2787.50 47.93 9.42 11.67 0.52 11922.33 8620.39 1787.18 3281.07 12.18 4.27 6.89 0.21 20497.46 12248.48 4247.36 5964.71标准差45.92 8.83 11.52 0.51 9652.20 6818.64 1377.12 2576.1012.67 3.79 6.69 0.22 14689.13 9611.92 3493.76 4202.18家中技能成员（有＝1，无＝0）是否了解贷款程序（了解＝1，不了解＝0）0.07 0.19 0.26 0.39 0.12 0.62 0.32 0.49 0.09 0.34 0.28 0.47从表4中可以发现，农户的资产越多，受到的数量配给的概率越低，这与Boucher（2002）的研究相吻合，同时，拥有更多非农收入的农户，具有更强烈的信贷需求，并会相对容易的得到贷款.接下来，知道正规信贷机构贷款条件和申请程序的农户，与不知道贷款条件和申请程序的农户相比，受到配给的概率越小.这说明，了解贷款政策、与其打过交道，在很大程度上可以降低农户因缺乏信息而导致的受到风险或交易成本配给的概率，这也从另一个侧面说明了加强供求双方了解的重要性，以及正规信贷机构在农村市场普及信贷知识的迫切性.3.3 计量分析首先，本文假定如下：农户拥有的资本越多，受到信贷配给的概率越小，具体来讲，由于农户的社会资本量、固定资产、金融资产越多，其可被用作抵押、担保的资产就越多，在中国当前的农村金融市场中，这样的农户受到信贷配给的可能性越小；非农收入越多的农户受到信贷配给的可能性越小；农户的禀赋特征中，户主受教育年限越长，受到信贷配给的概率越小；户主年龄、耕地面积、劳动力比率等对信贷配给的概率影响不确定，取决于它们对信贷需求和信贷供给影响的差额；子女教育支出和医疗卫生支出是目前贫困地区农户的最主要支出，这些大额支出，必然会减少农户用于生产性投向的资金，因此会增加农户受到信贷配给的概率.接着，本文对（3）式采用Probit模型来估计，表5列出了Eviews6.0的模型估计结果.模型整体拟合效果较好，似然比统计量在99%的显著性水平上通过检验.模型的估计结果中，多数变量的作用方向符合前文假定，可以看到,固定资产、非农收入对其受到信贷配给的概率有统计上显著的负向影响，均在10%的水平上显著，这与资产越多，受到配给的可能性越小的经验观察相吻合.户主受教育年限越高，受到信贷配给的概率就越小，并在1%的水平上显著.同时，户主年龄、耕地面积、劳动力比率的增大大多会降低其受到信贷配给的概率，尽管在统计上并不显著.在贫困地区农户中，医疗卫生支出对其受到信贷配给会产生统计上显著的正向影响，并在10%的水平上显著，在义务教育普及的今天，医疗费用无疑成为每个农户家庭的大额支出，“因病致穷”现象比比皆是，对资金的超额需求降低了其将贷款投向生产性活动的可能，从而增大了其受到信贷配给的概率.同样，子女的教育支出也对农户的信贷配给产生正向影响，尽管在统计上并不显著.表5 模型估计结果注：在解释变量的解释中，受到信贷配给＝1，未受到信贷配给＝2；*代表在10%的水平上显著，**代表在5%的水平上显著，***代表在1%的显著性水平上显著.常数项户主年龄户主受教育年限耕地面积劳动力比率Log Likelihood －181.4521似然比估计量 18.7789***观测值样本数未收到信贷配给196个，受到信贷配给364个估计系数1.5121－0.0094－0.0118**－0.0006－0.4907标准误差0.4295 0.0063 0.0244 0.0118 0.3552固定资产非农收入医疗卫生支出教育支出估计系数－0.0099*－0.0156*0.0352*0.0206标准误差0.0057 0.0087 0.0205 0.02514 结论本文发现，在天水贫困地区农户的正规信贷活动中，受到交易成本配给的样本农户最多，表明农村信用社在产权明晰改革、信贷员培训及制度约束、信贷基础知识的宣讲上，依旧任重道远.其次，相当多的农户受到部分数量配给，这反映出农村金融机构贷款授信额度低，政策灵活性欠缺，这是农村信贷市场失灵的必然结果，也与农村信用社在农村正规信贷市场“一家独大”的垄断现状不无关系.再者，部分农户受到风险配给，反映出贫困地区金融保险市场的缺失，同时也凸显了国家需进一步完善教育、医疗、社会保障和劳动力市场的必要性——一个市场的不完善会通过“溢出效应”导致另一个市场的失灵——这些配套改革对增强天水贫困地区农户尤其是贫困农户的就业能力和投资能力尤为关键.结合前文思路，从供需角度我们再来分析农户被排除在正规信贷市场主要的三种配给方式：第一，对于交易成本配给，在深化金融改革过程中，由于农信社自身组织和制度的不完善，贫困地区农户信息取得成本过高，农户为了贷款而不得不请客送礼串门，而对于贫困地区农户而言，这笔费用成本过高，而且会担心中介无人而吃“闭门羹”，从而导致了交易成本配给的产生；第二，对于数量配给，其中有很大一部分农户是因为主观认为贷款申请被拒绝的可能性很大，而放弃贷款请求，对自己实施了自我配给；第三，对于风险配给，在金融改革后，农信社出于自身利润的考虑而过分强调贷款抵押，竭力将风险通过抵押物而转移给农户的做法，将很多担心还款困难的农户排除在了正规信贷市场之外，而使其原本的正常信贷需求被抹杀.我们再次结合计量分析结果，发现天水贫困地区农户特别是中低收入农户，面临相当严重的交易成本配给和风险配给，而且这些农户的禀赋特征基本类似——农业收入是家庭收入的主要来源，劳动力少，外出务工和技能人员缺乏，抚养负担重，对农信社有关情况了解很少.这也说明，更深层次的细化收入分组和细化配给类型的分类，对于准确识别和估计农户信贷配给情况是必要的，也是以后继续深入研究的地方.考虑到天水贫困地区农户的现实情况，本文结论及政策启示如下：4.1 减少当地政府的行政干预，促进竞争环境的发育，可以促使农信社在产权、制度和公司治理结构上进行完善；在制度上，需要加强对农信社主任和信贷员的有效监督，将其评价考核体系科学化.4.2 严格关注农信社的成本约束与贷款市场定价之间的相关性，关注农信社取得的垄断利益通过有利于内部人控制的成本费用“隧道”向内部人转移的“隧道行为”.4.3 坚持利率自由化改革，正规的利率市场价格水平才能够弥补农户贷款中信息、风险导致的高成本，激活农信社贷款动力.当然，由于农业的比较收益偏低，适度的农业生产贷款补贴和优惠是需要的.4.4 作为当地政府和金融服务部门，应当针对贫困地区农户在产品服务设计和风险管理上积极创新，如完备的信用评价体系，自愿互助担保的农贷保障机制，抵押物替代方式等方面，减少贫困农户受到风险配给概率.4.5 引导地方性金融企业农村化，开拓信托、保险、证券等现代金融产品的农村市场，缓解政策性金融机构在农村信贷市场上的供需矛盾.4.6 完善贫困地区财政补贴机制，运用财政货币政策建立合理农贷资金配套机制，安排专门用于农业项目的资金和农业发展基金.银监会有关负责人强调，“十二五”期间，全国农村信用社的改革发展要按照党的十七届五中全会关于“深化农村信用社改革，鼓励有条件的地区以县为单位建立社区银行，发展农村小型金融组织和小额信贷，健全农业保险制度，改善农村金融服务”要求.只有金融深化的农村市场并配以完备的政策保障，才能真正意义上提高天水贫困地区农户收入水平，为缓解贫困和收入差距过大做出更大贡献.【相关文献】[1]焦瑾璞.构建多层次农村金融系统[J].中证网讯.2006,(3).[2]朱喜,李子奈.我国农村正式金融机构对农户的信贷配给——个联立离散选择模型的实证分析[J].数量经济技术研究,2006,(3).[3]田俊丽.中国农村金融体系重构——缓解农村信贷配给[M].云南:西南财经大学出版社,2007.[4]BARHAM,B.L;BOUCHER,S.and CARTER,M.R.Credit Constraints,Credit Unions and Small-scale Producers in Guatemala,World Development,VOL.24,(5).[5]刘西川,程恩江.贫困地区农户的正规信贷约束：基于配给机制的经验考察[J].中国农村经济,2009,(6).。
秩和比法
8.2 秩和比法秩和比法是我国统计学家田凤调教授于1988年提出的一种新的综合评价方法，它是利用秩和比RSR （Rank-sum ratio ）进行统计分析的一种方法，该法在医疗卫生等领域的多指标综合评价、统计预测预报、统计质量控制等方面已得到广泛的应用。
秩和比是一个内涵较为丰富的综合性指标，它是指行（或列）秩次的平均值，是一个非参数统计量，具有0～1连续变量的特征，近年来秩和比统计方法不断完善和充实。
8.2.1 分析原理及步骤1、分析原理秩和比是一种将多项指标综合成一个具有0~1连续变量特征的统计量，也可看成0~100的计分。
多用于现成统计资料的再分析。
不论所分析的问题是什么，计算的RSR 越大越好。
为此，在编秩时要区分高优指标和低优指标，有时还要引进不分高低的情况。
例如，评价预期寿命、受检率、合格率等可视为高优指标；发病率、病死率、超标率为低优指标。
在疗效评价中，不变率、微效率等可看作不分高低的指标。
指标值相同时应编以平均秩次。
秩和比综合评价法基本原理是在一个n 行m 列矩阵中，通过秩转换，获得无量纲统计量RSR ；在此基础上，运用参数统计分析的概念与方法，研究RSR 的分布；以RSR 值对评价对象的优劣直接排序或分档排序，从而对评价对象作出综合评价。
2、分析步骤① 编秩： 将n 个评价对象的m 个评价指标列成n 行m 列的原始数据表。
编出每个指标各评价对象的秩，其中高优指标从小到大编秩，低优指标从大到小编秩，同一指标数据相同者编平均秩。
② 计算秩和比（RSR ）：根据公式∑=⨯=mj iji n m R RSR 1计算，式中i=1，2，…，n ； ijR为第i 行第j 列元素的秩，最小RSR=1/n ，最大RSR=1。
当各评价指标的权重不同时，计算加权秩和比（WRSR ），其计算公式为∑=⋅=mj ij j i R w n wRSR 11，Wj 为第j 个评价指标的权重，∑Wj=1。
通过秩和比（RSR ）值的大小，就可对评价对象进行综合排序，这种利用RSR 综合指标进行排序的方法称为直接排序。
第10章二值选择模型10.1二值选择的例子二值选择(binarychoices
© 陈强，《计量经济学及Stata应用》，2014年。
请勿上传或散发。
第10章 二值选择模型10.1 二值选择的例子二值选择(binary choices)：考研或不考研；就业或待业；买房或不买房；买保险或不买保险；贷款申请被批准或拒绝；出国或不出国；回国或不回国；战争或和平；生或死。
由于被解释变量为虚拟变量，通常不宜进行OLS回归。
1210.2 二值选择模型假设个体只有两种选择，比如1y =(考研)或0y =(不考研)。
而所有解释变量都包括在向量()12K x x x '≡x 中。
“线性概率模型”(Linear Probability Model ，简记LPM)：1122(1,,)i K K i i i y x x x i n βββεε'=+=+=+++x β其中，()12K βββ'≡β 。
优点：计算方便，容易得到边际效应。
3缺点：可能出现ˆ1y >或ˆ0y <的不现实情形，参见图10.1。
图10.1 OLS 与二值选择模型4为使y 的预测值总是介于[]0,1之间，在给定x 的情况下，考虑y 的两点分布概率：P(1|)(,)P(0|)1(,)y F y F ==⎧⎨==-⎩x x x x ββ其中，函数(,)F x β称为“连接函数”(link function)。
由于y 的取值要么为0，要么为1，故y 肯定服从两点分布。
通过选择合适的连接函数(,)F x β(比如，某随机变量的累积分布函数)，可保证ˆ01y≤≤，并将ˆy 理解为“1y =”发生的概率，因为5E(|)1P(1|)0P(0|)P(1|)y y y y =⋅=+⋅===x x x x如果(,)F x β为标准正态的累积分布函数(cdf)，则P(1|)(,)()()y F t dt φ'-∞'===Φ≡⎰x x x x βββ该模型称为“Probit ”。
如果(,)F x β为“逻辑分布”(logistic distribution)的累积分布函数：6exp()P(1|)(,)()1exp()y F ''===Λ≡'+x x x x x ββββ其中，函数()Λ⋅的定义为exp()()1exp()z z z Λ≡+。
约翰迪尔第4代显示屏软件更新说明说明书
软件更新第 4 代 操作系统安装时间：在无现有数据的情况下，大约需要 20 分钟。
安装时间取决于现有数据的大小及显示屏上现有的软件版本。
下列第 4 代显示器可通过无线方式或使用 U 盘和“约翰迪尔软件管理器”下载并安装最新软件包，可访问 ，在“软件更新”页获取软件包。
如果在第 4 代显示器上使用“在线显示器软件更新”，则通过无线方式下载软件的时间长短因蜂窝信号覆盖强度或无线互联网连接强度而异。
如需更多帮助，请参考“下载指南”。
通过无线方式重新编程 -https://youtu.be/XSG7O3_9KGI?list=PL1KGsSJ4CWk4fhvFOaBZz261XGwPfXvqk注：第 4 代操作系统软件更新将自动安装相应的第 4 代操作系统帮助文件。
一项更新无法与另一项更新分开。
机器应用软件更新机器应用软件位于第 4 代显示器菜单上的“机器设置”中。
机器应用软件更新需要由约翰迪尔经销商使用 Service ADVISOR™ 安装。
发布说明内容新功能和改进通用信息培训软件包版本第 4 代 操作系统10.16.1400-91第 4 代 操作系统帮助文件10.4.63-10AMS 应用程序10.16.1400-91新功能和改进屏幕操作手册 -• 在显示器上的“帮助中心”应用程序中，新增了第4 代显示器的《操作手册》。
这部分内容将根据将来软件的更新需要而继续更新。
补充的屏幕帮助内容，可从“帮助中心”获得。
注：操作前，请认真阅读最新的《操作手册》。
如需最新版手册，请与经销商联系或访问。
导航 -• 驾驶员现在能在导航应用程序中创建“直线轨迹”和 “AB 曲线”的复制轨迹。
“复制轨迹”用来复制当前处于激活状态的导航轨迹。
新的复制轨迹的名称默认为是原始轨迹的名称加上（1）。
例如，轨迹“West”的复制轨迹的默认名称为 “West（1）”。
选择轨迹名称输入框修改轨迹名称。
新轨迹可以在机器上居中，或者向左或向右变换位置。
秩和比法RSR
➢排序：rank(数,数组,0或非0) ， 0表示降序，非0表示升序 ➢编秩：编出每个指标各对象的秩，其中高优指标从小到大编 秩，低优指标从大到小编秩，同一指标数值相同者编平均秩。 ➢例1：根据专业知识，产前检查率为高优指标，指标值越大其秩 越高；孕产妇死亡率、围产儿死亡率均为低优指标，指标值越大 其秩越低。某省10个地区孕产妇保健工作各项指标值如下：
8.2 RSR的操作步骤
第1步：列出原始数据表并编秩 第2步： 计算秩和比(RSR)或者加权秩和比
第3步： 确定RSR的分布（计算概率单位）
第4步： 计算直线回归方程 第5步：分档排序
请对某省10个地区孕产妇保健工作就3个指标进行综合评价。
表1 某省10个地区孕产妇保健工作的各项指标值
阵中，通过秩转换，获得无量纲统计量RSR; 在此基础上，运用 参数统计分析的概念与方法，研
究RSR的分布; 以RSR值对评价对象的优劣直接排序或分档排序，从
而对评价对象做出综合评价。
4.4 秩和比法（ RSR ）
8.1 8.2 8.3 8.4
RSR的基本原理 RSR的操作步骤 RSR的改进：非整秩次RSR法 RSR的案例分析
④将百分率P换算为概率单位Probit，Probit为百分率P对
应的标准正态离差u（pi分位数）加5 。 Normsinv(p) 例如：百分率P=0.0250对应的标准正态离差u=-1.96，其相应的概
率单位Probit为5-1.96=3.04；百分率P=0.9750对应的标准正态离
差u=1.96，其相应的概率单位Probit为 5+1.96=6.96。
算所对应的RSR估计值对评价对象进行分档排序。具体分 档数由研究者根据实际情况决定。
EVIEWS
R 2 0.963517
R 2 0.959307
F 228 .2846
df 26
模型检验：拟合优度可决系数 R 2 0.963517 较高， 修正的可决系数 R 2 0.959307 也较高，表明模型 拟合较好。
F检验：
针对H0: b1=b2=b3=0
F 228 .2846
多元线性回归分析案例
考察三大产业的增长对我国经济增长的贡献
• 由经济理论可知：产业结构变动与经济增长是分不开 的。经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一 个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。经 济增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内 经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体 经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质 基础，而产业结构的调整与优化升级对于经济增长乃 至经济发展至关重要。
大纲
1 2 3 4 eviews简介 eviews的功能
eviews的特点及优势 具体可以解决的问题及案例
运用eviews注意事项
5
用eviews解决问题的总思路（计量经济学步骤）
整理逻辑关系
提出问题
收集数据
构造模型
检验模型
参数估计
处理数据
应用预测
可解决的问题
回归（线性，非线性）（一元，多元） 传统时间序列趋势模型分析（量随时间变化的情 况） 动态时间序列模型（分布滞后模型） 联立方程模型（多种经济现象之间的关系） 向量自回归模型（变量之间的动态变化） ARCH模型（波动性） 面板数据模型
• Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学 观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经 济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技 术进行“观察”。 • Eviews是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分 析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数 据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来 值。 • Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个 名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值 进行操作
PGP Command Line 10.4.2 用户指南说明书
PGP Command Line Release Notes10.4.2PGP Command Line Release NotesDocumentation version:10.4.2Last updated:March2018Legal NoticeCopyright©2018Symantec Corporation.All rights reserved.Symantec,the Symantec Logo,the Checkmark Logo and are trademarks or registered trademarks of Symantec Corporation or its affiliates in the U.S.and other countries.Other names may be trademarks of their respective owners.The product described in this document is distributed under licenses restricting its use,copying,distribution, and decompilation/reverse engineering.No part of this document may be reproduced in any form by any means without prior written authorization of Symantec Corporation and its licensors,if any.THE DOCUMENTATION IS PROVIDED"AS IS"AND ALL EXPRESS OR IMPLIED CONDITIONS, REPRESENTATIONS AND WARRANTIES,INCLUDING ANY IMPLIED WARRANTY OF MERCHANTABILITY,FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE OR NON-INFRINGEMENT,ARE DISCLAIMED,EXCEPT TO THE EXTENT THAT SUCH DISCLAIMERS ARE HELD TO BE LEGALLY INVALID.SYMANTEC CORPORATION SHALL NOT BE LIABLE FOR INCIDENTAL OR CONSEQUENTIAL DAMAGES IN CONNECTION WITH THE FURNISHING,PERFORMANCE,OR USE OF THIS DOCUMENTATION.THE INFORMATION CONTAINED IN THIS DOCUMENTATION IS SUBJECT TO CHANGE WITHOUT NOTICE.Symantec Corporation350Ellis StreetMountain View,CA94043PGP Command Line10.4.2 Release NotesThis document includes the following topics:■What's new in this release■Installation and upgrade■Documentation resourcesWhat's new in this releaseFollowing platforms are supported in this release of PGP Command Line10.4.2.■Added support for Microsoft Windows10version1709(Fall Creators Update) This release supports the installation of PGP Command Line10.4.2on systems runningWindows10version1709(32-bit and64-bit versions)and Windows10version1709Proedition(32-bit and64-bit versions).■Added support for Microsoft Windows10version1703(Creators Update) This release supports the installation of PGP Command Line10.4.2on systems runningWindows10version1703(32-bit and64-bit versions)and Windows10version1703Proedition(32-bit and64-bit versions).■Added support for Oracle Solaris11.2This release supports the installation of PGP Command Line10.4.2on systems runningOracle Solaris11.2(SPARC,64-bit version).Note:For an updated list of system requirements for PGP Command Line10.4.2,see/docs/TECH248335.Installation and upgradeFor information about installing PGP Command Line10.4.2,refer to the PGP Command LineUser's Guide10.4.2.Download the guide fromhttps:///en_US/article.DOC9492.html.Documentation resourcesDocumentation is available in PDF format at the Symantec Support Center.Download thedocumentation for Symantec Encryption Desktop10.4.2,PGP Command Line10.4.2,andSymantec Encryption Management Server3.4.2fromhttps:///en_US/article.DOC10939.html.4PGP Command Line10.4.2Release NotesInstallation and upgrade。
化学品 丽斑麻蜥急性经口毒性试验-最新国标
化学品丽斑麻蜥急性经口毒性试验1范围本文件规定了化学品对丽斑麻蜥急性经口毒性试验的测定方法，包括试验的材料、条件、操作、质量控制、数据处理、试验报告等的基本要求。
2术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
2.1半数致死剂量median lethal dose在急性经口毒性试验中，引起50%的供试生物死亡时的供试物剂量，用LD50（mg/kg 体重）表示。
2.2急性毒性acute toxicity是指生物体短时间（天）暴露于某种化学物质中产生的明显不良反应。
在本试验中，丽斑麻蜥急性经口毒性用半数致死剂量(LD)来表示，即在特定时间内（7d）导致50%数量的50供试蜥蜴死亡的供试物浓度。
2.3供试物test substances试验中需要测试的物质。
2.4化学品chemicals化学品是指各种元素组成的纯净物和混合物，无论是天然的还是人造的。
3方法原理将不同浓度的供试物以一次经口灌注的方法暴露给丽斑麻蜥，以7d为一试验周期，记（mg/kg体重）录丽斑麻蜥的死亡情况，确定50%试验丽斑麻蜥死亡时的供试物剂量，用LD50表示。
4试剂和材料4.1供试生物试验应选择同一种群、体长、体重和年龄相似的丽斑麻蜥（Eremias argus）成年蜥蜴。
试验用丽斑麻蜥体重变异系数不超过平均体重的20%。
试验前至少需要驯养7d，驯养条件和照明条件与试验时的条件一致。
驯养期间死亡率小于5%，且生长状态符合物种生长规律视为健康良好，可用于后续试验。
雌性丽斑麻蜥用于试验不能在其繁殖期。
丽斑麻蜥驯养环境参数见附录A。
4.2试剂丽斑麻蜥的饮水可使用自来水。
配置不同浓度供试物溶液过程中的溶剂一般选择水（GB/T6682-2008规定的实验室一级用水）或者食用油（例如玉米油）。
试验用水的pH值应为6.5-8.5。
试验期间水质保持恒定。
对于难溶于水或者油的供试物，可使用少量对丽斑麻蜥毒性小的有机溶剂助溶,例如乙醇，二甲基亚砜等，其中有机溶剂用量一般不得超过0.1mL/L(0.1%)，用前应了解溶剂的毒理学特性。
詹姆斯计量经济学第三版偶数题10-12答案
©2011 Pearson Education, Inc. Publishing as Addison Wesley
4 Stock/Watson - Introduction to Econometrics - Second Edition
Chapter 10
Regression with Panel Data
10.2. 10.4.
(a) For each observation, there is one and only one binary regressor equal to one. That is, D1i + D2i + D3i = 1 = X0, it .
Chapter 9
Assessing Studies Based on Multiple Regression
9.2. (a) When Yi is measured with error, we have Y%i = Yi + wi , or Yi = Y%i − wi. Substituting the 2nd equation into the regression model Yi = β0 + β1Xi + ui gives Y%i − wi = β0 + β1Xi + ui , or Y%i = β0 + β1Xi + ui + wi. Thus vi = ui + wi .
of
the
OLS
estimators.
Also, measurement error that is not i.i.d. may change these results, although this would need
Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models
Third EditionCombining a modern, data-analytic perspective with a focus on applications in the social sciences, the Third Edition of Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models provides in-depth coverage of regression analysis, generalized linear models, and closely related methods, such as bootstrapping and missing data. Updated throughout, this Third Edition includes new chapters on mixed-effects models for hierarchical and longitudinal data. Although the text is largely accessible to readers with a modest background in statistics and mathematics, author John Fox also presents more advanced material in optional sections and chapters throughout the book.TABLE OF CONTENTSChapter 1: Statistical Models and Social Science1.1 S tatistical Models and Social Reality1.2 O bservation and Experiment1.3 P opulations and SamplesPart I: Data CraftChapter 2: What Is Regression Analysis?2.1 P reliminaries2.2 N aive Nonparametric Regression2.3 L ocal AveragingChapter 3: Examining Data3.1 U nivariate Displays3.2 P lotting Bivariate Data3.3 P lotting Multivariate DataChapter 4: Transforming Data4.1 T he Family of Powers and Roots4.2 T ransforming Skewness4.3 T ransforming Nonlinearity4.4 T ransforming Nonconstant Spread4.5 T ransforming ProportionsThird Edition4.6 E stimating Transformations as ParametersPart II: Linear Models and Least SquaresChapter 5: Linear Least-Squares Regression5.1 S imple Regression5.2 M ultiple RegressionChapter 6: Statistical Inference for Regression6.1 S imple Regression6.2 M ultiple Regression6.3 E mpirical Versus Structural Relations6.4 M easurement Error in Explanatory VariablesChapter 7: Dummy-Variable Regression7.1 A Dichotomous Factor7.2 P olytomous Factors7.3 M odeling InteractionsChapter 8: Analysis of Variance8.1 O ne-Way Analysis of Variance8.2 T wo-Way Analysis of Variance8.3 H igher-Way Analysis of Variance8.4 A nalysis of Covariance8.5 L inear Contrasts of MeansChapter 9: Statistical Theory for Linear Models9.1 L inear Models in Matrix Form9.2 L east-Squares Fit9.3 P roperties of the Least-Squares Estimator9.4 S tatistical Inference for Linear Models9.5 M ultivariate Linear Models9.6 R andom Regressors9.7 S pecification Error9.8 I nstrumental Variables and 2SLSChapter 10: The Vector Geometry of Linear Models10.1 S imple Regression10.2 M ultiple Regression10.3 E stimating the Error Variance10.4 A nalysis-of-Variance ModelsPart III: Linear-Model DiagnosticsChapter 11: Unusual and Influential Data11.1 O utliers, Leverage, and Influence11.2 A ssessing Leverage: Hat-Values11.3 D etecting Outliers: Studentized Residuals11.4 M easuring Influence11.5 N umerical Cutoffs for Diagnostic StatisticsThird Edition11.6 J oint Influence11.7 S hould Unusual Data Be Discarded?11.8 S ome Statistical DetailsChapter 12: Non-Normality, Nonconstant Variance, Nonlinearity12.1 N on-Normally Distributed Errors12.2 N onconstant Error Variance12.3 N onlinearity12.4 D iscrete Data12.5 M aximum-Likelihood Methods12.6 S tructural DimensionChapter 13: Collinearity and Its Purported Remedies13.1 D etecting Collinearity13.2 C oping With Collinearity: No Quick FixPart IV: Generalized Linear ModelsChapter 14: Logit and Probit Models14.1 M odels for Dichotomous Data14.2 M odels for Polytomous Data14.3 D iscrete Explanatory Variables and Contingency TablesChapter 15: Generalized Linear Models15.1 T he Structure of Generalized Linear Models15.2 G eneralized Linear Models for Counts15.3 S tatistical Theory for Generalized Linear Models15.4 D iagnostics for Generalized Linear Models15.5 C omplex Sample SurveysPart V: Extending Linear and Generalized Linear Models Chapter 16: Time-Series Regression and GLS16.1 G eneralized Least-Squares Estimation16.2 S erially Correlated Errors16.3 GLS Estimation With Autocorrelated Errors16.4 Diagnosing Serially Correlated ErrorsChapter 17: Nonlinear Regression17.1 P olynomial Regression17.2 P iecewise Polynomials and Regression Splines17.3 T ransformable Nonlinearity17.4 N onlinear Least SquaresChapter 18: Nonparametric Regression18.1 N onparametric Simple Regression: Scatterplot Smoothing18.2 N onparametric Multiple Regression18.3 G eneralized Nonparametric RegressionChapter 19: Robust Regression19.1 M Estimation19.2 B ounded-Inuence Regression19.3 Q uantile Regression19.4 R obust Estimation of Generalized Linear Models19.5 C oncluding RemarksChapter 20: Missing Data in Regression Models20.1 M issing Data Basics20.2 T raditional Approaches to Missing Data20.3 M aximum-Likelihood Estimation for Data Missing at Random20.4 B ayesian Multiple Imputation20.5 S election Bias and CensoringChapter 21: Bootstrapping Regression Models21.1 B ootstrapping Basics21.2 B ootstrap Confidence Intervals21.3 B ootstrapping Regression Models21.4 B ootstrap Hypothesis Tests21.5 B ootstrapping Complex Sampling Designs21.6 C oncluding RemarksChapter 22: Model Selection, Averaging, and Validation22.1 M odel Selection22.2 M odel Averaging22.3 M odel ValidationPart VI: Mixed-Effects ModelsChapter 23: Linear Mixed-Effects Models23.1 H ierarchical and Longitudinal Data23.2 T he Linear Mixed-Effects Model23.3 M odeling Hierarchical Data23.4 M odeling Longitudinal Data23.5 W ald Tests for Fixed Effects23.6 L ikelihood-Ratio Tests of Variance and Covariance Components23.7 C entering Explanatory Variables, Contextual Effects, and Fixed-Effects Models23.8 B LUPs23.9 S tatistical DetailsChapter 24: Generalized Linear and Nonlinear Mixed-Effects Models24.1 G eneralized Linear Mixed Models24.2 N onlinear Mixed ModelsFEATURES/NEW TO THIS EDITIONNEW TO THIS EDITION:A new Part IV on mixed-effects models for hierarchical and longitudinal data with chapters on linear mixed-effects models (Chapter 23) and nonlinear and generalized linear mixed-effects models (Chapter 24) provides readers with a basis •Third Editionfor applying these models in practice, as well as for reading more extensive treatments of the subject.A revised presentation of analysis-of-variance models includes a simplified treatment that allows readers to skip the more complex aspects of the topic if they wish.•An introduction to instrumental-variables estimation and two-stage least-squares regression has been added.•The book now includes a brief introduction to design-based inference for regression models fit to data from complex survey samples.•References have been updated.•KEY FEATURES:The book is a valuable resource for graduate students and researchers in the social sciences (particularly sociology,political science, and psychology) and other disciplines that employ linear, generalized-linear, and related models for data analysis.•Each chapter ends with a summary and exercises .•An extensive website includes: appendices with background information on matrices, linear algebra, vector geometry,calculus, probability and estimation; datasets used in the book and for data-analytic exercises; and the data-analytic exercises themselves.•Third Edition。
probit 连接函数
probit 连接函数
Probit连接函数是一种被广泛应用于统计模型中的连接函数，它主要用于概率模型，包括二项分布族模型和逻辑斯蒂回归模型等。
在Probit模型中，链接函数可以使用logit累积概率函数，也可以采用标准正态分布的累积概率函数的反函数Φ-1，即Probit函数。
这两种连接函数的性质使得因变量的取值被放大到整个实数轴上。
具体来说，当使用logit作为连接函数时，回归公式为：logit(P) = log(P / (1-P)) = a + b*x。
这里，P表示事件发生的概率，a和b是参数，x是影响事件概率的变量。
而当采用probit作为连接函数时，回归模型可以表达为：probit(P) = a + b*x。
在这种情况下，P同样表示事件发生的概率，a和b是参数，x是影响事件概率的变量。
值得注意的是，这些连接函数实际上是将线性模型与各种分布连接在一起，通过期望Ey和X之间的函数关系来构造因变量Y取值分布。
广义线性模型允许因变量Y服从一类分布。
169-演示文稿-Probit模型
• 我们将 (10.4.2) 称为 Probit 模型，有时也
称 normit 模 型 。 《计量经济学》，高教出版社， 2011 年 6 月，王少平、杨继生、欧阳志刚等编著
• Probit 模型看起来和我们在前面考察过的
Logit 模型不太一样，但对 (10.4.2) 进行简
单变换，看起来就会很熟悉：
p(Yi = 1) = F (b0 + b1X t )
(10.4.1)
《计量经济学》，高教出版社， 2011 年 6 月，王少平、杨继生、欧阳志刚等编著
• 我们采用分布函数或累计密度函数b将0 + b1Xt
转化至 0 ～ 1 区间。 Logit 模型就F是
把函数 选择为逻辑斯蒂 (Logistic) 分布
例 10-7 应用前面 Logit 模型所使用过的妇女劳 动力数据来估计 Probit 模型。
《计量经济学》，高教出版社， 2011 年 6 月，王少平、杨继生、欧阳志刚等编著
• 总体显著性检验似然比统计量 LR=7.48>5.99 ， 故所有解释变量对妇女参与劳动力市场有显著 的影响。
• 从斜率系数估计结果看，斜率系数估计的符号 与理论预期一致，如年龄变量的系数为负，表 示年龄越大，妇女参与劳动市场的可能性越低 。
得f (0.745)
= =0.302 。将这个值乘以斜率
系数的估计值 0.324 ，得到 0.302×0.324=0.098
。
《计量经济学》，高教出版社， 2011 年 6 月，王少平、杨继生、欧阳志刚等编著
• 对于接受教育年数为 13 年的妇女，在其
余变量不变的前提下，每增加一年接受
教育的年数，参与劳动市场的概率约增 加 9.8% 。
秩和比法RSR.
3.
同一指标数据相同者，成为相持，编平均秩.
例如,对样本数据 -0.8,-3.1,1.1,-5.2,1.1 顺序统计量是 -5.2,-3.1,-0.8,1.1,1.1 而秩统计量是 3,2,4.5,1,4.5
对于第二个缺点：
解决较为复杂： 见文章 《RRS法中各指标按任意系数进行编秩的探讨》 所以处理一般评价问题时，只解决第一个缺点就足 够了
按照回归方程推算对应的RSR估计值对评 价对象进行分档排序 分档标准为标准正态分布的分位数，其 范围在-3到3之间最好
根据各分档情况下概率单位probit值，按照回 归方程推算对应的RSR估计值对评价对象进行 分档排序，具体分档数根据实际情况而定
由分档结果可看出，10个地区中孕妇保健 工作做的最好的差的是J地区，中档的是B、E、 G、I、F，而C、H为上档
பைடு நூலகம்
以累积频率所对应的概率单位Probit 为自变 量,以RSR (或WRSR)值为因变量,计算直线 回归方程。
RSR(WRSR) a b probit
用Excel中的intercept函数求截距，slope函 数求斜率即可
可得：RSR=-0.61+0.22probit
第五步：分档排序
%计算WRSR的估计值
[sWRSRfit,ind]=sort(WRSRfit,'descend'); %对WRSR的估计值从大到小排序
%即对a的每一列分别编秩
[n,m]=size(a);%计算矩阵的维数 RSR=mean(ra,2)/n;%计算秩和比
w=repmat(w,[n,1]);%计算加权秩和比
WRSR=sum(ra.*w,2)/n;
秩和比法
对于不分高低指标，不论指标值的大小，秩次一律为：R=
偏(或稍)低优指标的秩次公式同 RSR 法。 应用实例 某市医院 1983～1992 年工作质量统计指标及其非整秩次、权重系数见表 8.14。求出 RSR、wRSR 与概率单位的相关系数及回归直线方程为：
ˆ =0.02529+0.1085y RSR ˆ WRSR
Y 3.8197 4.3255 4.6814 5.0000 5.3186 5.6745 6.1503 6.8663
96.91)
其中数据 96.9 是利用 （1
1 ） 100% 估计的。 4n
第四步，求回归方程：RSR=A+BY 将概率单位值 Y 作为自变量， 秩和比 RSR 作为因变量,经相关和回归分析， 因变量 RSR 与自变量概率单位值 Y 具有线性相关（r=0.9528）,线性回归方程为：RSR=0.1877Y-0.4232, 经 F 检验，F=59.078,P=0.0002,这说明所求线性回归方程具有统计意义。 第五步，将 8 名护士进行分档，分多少档根据评价对象具体要求确定，如果将 8 名护 士分为优良差三档，根据统计学家田凤调教授提供的一个分档标准，分档如下表 8.13： 表 8.13 8 名护士分档表 等级 差 良 优 Y 4 以下 4~ 6~
表810评价的各项指标编秩待评对象n护士甲8651007523395护士乙927982519293护士丙886991631118护士丁723955327497护士戊702优75973426366护士己948优751007518232护士庚84491971522064护士辛50191971518201第二步计算各指标的秩和比rsr为指标个数n为分组数ij为各指标的秩次rsr值即为多指标的平均秩各护士4项护理考核指标编秩及rsr值如表811表811各护士4项护理考核指标编秩及rsrrsr护士甲865100752339507344护士乙92798251929305313护士丙88699163111807188护士丁72395532749705000护士戊702优7597342636606094护士己948优75100751823207813护士庚8449197152206403906护士辛5019197151820102031如果将8名护士进行排序则可根据8名护士的秩和比rsr按由大到小排列就可得到8名护士由好到差的所有排序
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,0
P 1
，系统默认的截断值为0.5，
点击OK后就可以生成对应的期望-预测表。对于上面的 例10-3，如果取默认的截断值为0.5，得到的期望-预测
图，如图10-8所示。
图10-8 Probit模型的拟合优度检验
（3）模型的经济意义分析
由图10-8可以看出，归入第1组的观测数据共14个，
其中分组正确的有12个，分组不正确的有2个；归入第
2组的观测数据共14个，其中分组正确的有11个，分组
不正确的有3个。因变量 Y 取0的观测值共有15个，本来 都应该归入第1组，但实际只有12个观测值被归为第1组， 模型分组恰当率为80%；因变量 Y 取1的观测值共有13个， 本来都应该归入第2组，但实际只有11个观测值被归为 第2组，模型分组恰当率为84.627%；综合第1、第2组的 分组结果，模型最终分组恰当率为82.14%。
§10.4
二元Probit离散选择模型 及其参数估计
单一解释变量 X 、多变量 X i 的Probit过程的具体 形式分别为
P ( Y i 1 X i ) ( 0 1 X i )
0 1 X i
( Z )dt
(10.4.1)
P (Yi 1 X i ) ( 0 1 X 1i 2 X 21 i k X ki )
总体而言，模型的拟合优度很好，这可能是初始
模型设定合理，对因变量可能造成重要影响的模型都
考虑到了，虚拟变量以乘法形式引入也可能是原因
之一。
Y
序号 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
性别 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
年龄 （岁） 20 25 27 28 30 32 33 33 38 41 45 48 52 56
月收入 （千元） 4.00 4.20 4.30 4.50 3.95 4.00 4.80 4.00 4.20 4.50 4.80 4.00 4.50 4.80
取，即要求样本分布与总体分布具有同一性。对 N 个 样本数据 (Y i , X i ) ，模型(10.4.1)的对数似然函数为:
ln[ L ( 0 , 1 )]
[Y
i 1
N
i
ln ( 0 1 X i ) (1 Yi ) ln( 1 ( 0 1 X i ))]
SEX 是月收入（千元）；
1 表示男性， SEX 0
表示女性。调查对象为某大都市的工薪族群体，数据表 见表10-4，请建立因变量 Y 与自变量之间的Probit回归。
表10-4 公共交通的社会调查数据
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 性别 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 年龄 （岁） 18 21 23 23 28 31 36 42 46 48 55 56 58 18 月收入 （千元） 3.85 4.20 3.85 3.95 4.20 3.85 4.50 4.00 3.95 4.20 4.80 5.10 4.80 3.85
模型参数的极大似然估计就是选择使对数函数达到
最大时的
0 , 1
的值。
例10-3 因变量 Y
在一次关于公共交通的社会调查中，一个
Y 表示主要乘坐公共汽车上下班， 0
调查项目为“是乘坐公共汽车上班，还是自己开车上班”。
1
表示主要
自己开车上下班。自变量 AGE 是年龄，作为连续变量；
INCOME
Y
0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1
（1）Eviews下的模型估计
在Eviews中建立工作文件并输入数据后，在主菜单 中选择 Quick/Estimate Equation打开的方程定义窗口 并选择Binary（二元选择模型）估计方法；
Estimation Method中的Probit模型估计方法，即系统的 默认方法，见图10-6。
图10-6 Probit模型估计界面
点击OK键后，系统立即输出Probit模型估计结果。
将模型设定为不同函数形式，并经过反复试验，我 们发现，虚拟变量性别不但影响模型的截距（以加法形 式被引入方程），还影响模型的系数（以加法形式被 引入方程），最终结果如图10-7所示。
在窗口的方程定义栏（Equation Specification） 中输入二分类变量 Y ，常数项 C ，以及解释变量，即输入
Y C SEX AGE INCOME
。
根据所选择的分布函数不同，二元选择模型有不同的 类型，如标准正态分布（Probit模型）， Logistic分布 （Logit 模型），等等。在窗口中部，我们选择Binary
图10-7 Probit模型估计结果
根据图10-7的Probit模型估计结果，模型的具体形式 为：
P (Y 1 X ) ( 23 . 708 0 . 7088 SEX 1.4050 AGE 6.0417 INCOME 0.1820 SEX * INCOME )
（2）模型的拟合优度检验（如图10-8） 在模型估计输出界面窗口，选择View/Expectation Prediction Table后，打开一个对话框，在对话框中输 入一个截断值
0 1 X 1 i 2 X 21 i k X ki
( Z )dt
(10.4.2)
其中， ( Z ), ( Z ) 分别为标准正态分布的分布函采用极大似然估计法，
因此在构建Probit过程时要求样本采取随机抽取方式抽