Eviews7章含虚拟变量的回归模型

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二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
如果该回归模型的随机误差项满足线性回归模型的五个基本 假定条件,则 E(yt| Dt=1)= E(雇员工资收入|雇员为女性)=β0 + β1 E(yt| Dt=0)= E(雇员工资收入|雇员为男性)=β0 β0 + β1表示女性雇员的平均工资收入,β0表示男性雇员的平 均工资收入。
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二、含虚拟变量的模型
2. 同时含虚拟和定量解释变量
实验: 1,大专及以上学历 D2 =
0,其他
1,城镇居民 D3 =
0,非城镇居民 根据表7-2中的数据用普通最小二乘法(OLS)对模型进行 估计,并分析回归结果。
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二、含虚拟变量的模型
2. 同时含虚拟和定量解释变量
操作步骤: 第一步,建立类型为“Unstructured/Undated”(未限定结构/ 未限定日期)的工作文件。
第二步,在该工作文件中建立四个序列对象。 “pc” 代表家 庭拥有的电脑数量;“rev”代表家庭每月收入;“edu”代表 教育程度;“city”表示城乡居民情况。并把相应的数据输入 到每个序列对象中。
二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
实验: 虚拟变量的回归方程结果可以表示为: Wage = 3478.869 - 595.0965 sex t= (30.06899) (-3.482241)
R2 = 0.35533 Adjusted- R2 = 0.326027 F=12.126 D.W.=2.232989
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二、含虚拟变量的模型
2. 同时含虚拟和定量解释变量
操作步骤: 第四步,结果分析。 右图中,变量edu和变量city没有 通过显著性(t)检验,说明这两 个变量对因变量pc的影响不显著。 因而,在所调查的样本中,被调 查者的受教育程度以及是否是城 镇居民对拥有个人电脑的数量没 有显著的影响。
当方程的解释变量中既有虚拟变量又有定量变量时,同样 可以用OLS对模型进行估计。例如: yt =β0 + β1 xt+β2Dt + μt
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二、含虚拟变量的模型
2. 同时含虚拟和定量解释变量
实验: 随着科技的进步和人民生活水平的不断提高,电脑越来越普 及,许多家庭纷纷把个人电脑(PC机)搬进家中。我们可 以研究人们的收入水平、受教育程度与城乡居民之间的关系。 模型如下, yt =β0 + β1 xt+β2D2t +β3D3t + μt (t=1,2,…,n) 其中,yt表示根据调查资料所得到的家庭所购买个人电脑情 况,xt表示家庭收入, D2 和D3为虚拟解释变量。
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二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
实验: 回归模型为 yt =β0 + β1Dt + μt (t=1,2,…,n) 其中,yt表示企业员工的工资收入情况,Dt=0表示男性员工, Dt=1表示女性员工。
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二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
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二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
实验: 第二步,在该工作文件中建立两个序列对象,一个为 “wage”,一个为“sex”。 第三步,在“wage”序列对象中输入 “工资”的数据,在 “sex”序列对象中输入 “性别”的数据。
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二、含虚拟变量的模型
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一、虚拟变量的定义
2.虚拟变量
虚拟变量陷阱: 所谓的“虚拟变量陷阱”是指自变量(解释变量)中包含 了过多的虚拟变量,从而导致了模型出现多重共线性。当 模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时, 就产生了虚拟变量陷阱。
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一、虚拟变量的定义
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三、用虚拟变量法进行季节调整
在使用虚拟变量法对时间序列进行季节性调整时,可以计 算出每个季节对经济变量的影响。
假设模型含有截距项,则四个季节包含了4种分类,因而需 要引入3个虚拟变量(4-1)。用Qi表示第i个季度取值为1, 其他季节取值为0这样一个虚拟变量,则Q1 + Q2 + Q3 + Q4 =1。当时间序列的数据样本为月度数据时,建立虚拟变量 的方法与季度数据相同,只是如果模型含有截距项,则月 度数据要建立11个虚拟变量。
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本章小结:
• 理解虚拟变量的定义 • 掌握引入虚拟变量的方法 • 掌握含虚拟变量模型的建立方法
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一、虚拟变量的定义
2.虚拟变量
定义: 定性变量描述的是变量具有的性质,要将这样的变量纳入 回归模型中,需构造人工变量,从而将定性变量进行量化 处理。 在计量经济学中,将取值为“0”和“1” 的人工变量称作虚 拟变量(Dummy Variable),用字母D表示。当D取值为0 时,表示该变量不具备某种属性;当D取值为1时,表示该 变量具有某种属性。
1.仅含一个虚拟变量
实验: 第四步,在工作文件中选择主菜单栏中的“Object”| “New Object” | “Equation”选项,或者选择“Quick”| “Estimate Equation” 选项,打开如下所示的方程对话框。
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二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
2.虚拟变量
引入虚拟变量的原则: 一般情况下,如果定性变量有m类,并且模型不含有截距项 时,应引入m个虚拟变量;如果模型含有截距项,应引入m1个虚拟变量。
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二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
在回归模型中,解释变量可以仅是一个虚拟变量,这样的 回归模型被称为方差分析模型。 例如: yt =β0 + β1Dt + μt 假设被解释变量yt为员工工资收入,Dt为虚拟解释变量,取 值为0或1: 1,雇员为女性 Dt= 0,雇员为男性
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二、含虚拟变量的模型
2. 同时含虚拟和定量解释变量
操作步骤: 第三步,在工作文件中选择主菜单栏中的“Object”| “New Object” | “Equation”选项,打开方程对话框。在“Equation specification”(方程说明)中输入“pc c rev edu city ”或 “pc=c(1)+c(2)*rev+c (3) *edu+c (4) *city”,在“Estimation settings”(估计方法设定)中选择“LS”。
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二、含虚拟变量的模型
1.仅含一个虚拟变量
实验: 根据表7-1中的数据显示,建立解释变量为虚拟变量的回归 模型。表中列出了24个不同性别的企业员工的月工资收入情 况,性别一列中“1”表示女性员工,“0”表示男性员工。通 过建立含有虚拟变量的回归模型,试图分析男女平均工资是 否存有差距,如果有差距,那么差距是多少。
实验: 在“Equation specification”(方程说明)中列出模型中的被 解释变量、常数项和解释变量。在“Estimation settings”(估 计方法设定)中选择“LS”,用普通最小二乘法对回归模型 进行估计。然后单击“确定”按钮即可得到如下估计结果。
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第7章 含虚拟变量的回归模型
重点内容:
• 虚拟变量的定义
• 定性变量与定量变量的划分
• 含虚拟变量模型的估计
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一、虚拟变量的定义
1.定性变量与定量变量
定量变量:回归模型中有些变量是可以被度量的,如居民消 费、国内生产总值、出口总额等,这些变量被称为“定量变 量”。 定性变量:在经济现象的分析中还存在一些不能被度量的变 量,如性别、种族、婚姻状况、文化程度等,这些变量被称 为“定性变量”。
实验: 第一步,建立类型为“Unstructured/Undated”(未限定结构/ 未限定日期)的工作文件,在“Data range”(数据范围)中 输入观测数据的样本范围,本例中所分析的数据为24个样本, 在“Names”中为该工资文件命名,如“工资与性别关系”。 然后单击“OK”按钮即可生成工作文件。
结果表明,该企业的女性员工的平均工资水平为2883.7725 (3478.869-595.0965)元人民币,该企业的男性员工的平 均工资水平为3478.869元人民币。由此可见,女性的平均工 资比男性少了595.0965元。
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二、含虚拟变量的模型
2. 同时含虚拟和定量解释变量
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