虚拟变量6468836875

1虚拟变量回归2问题的提出1、计量经济学模型，需要经常考虑属性因素的影响。例如，职业、战争与和平、繁荣与萧条、文化程度、灾害、季节2、属性因素往往很难直接度量它们的大小。只能给出它们的“Yes—D=1”或”No—D=0”、或者它们的程度或等级3、为了反映属性因素和提高模型的精度，必须将属性因素“量化”。通过构造0-1型的人工变量来量化属性因素6模型中引入虚拟变量的必要性现实经济生活错综复杂，往往要求人们按照经济变量的质或量的不同，分别进行处理。因此，回归模型中，往往有必要引入虚拟变量，以表示这些质的区别。例如，消费函数，对于平时与战时，萧条与繁荣，乃至性别、教育程度、季节性等等，都会因质的有不同表现出不同的差异。7虚拟变量的定义虚拟变量是一用以反映质的属性的一个人工变量，通常记为D（Dummy）。虚拟变量D只取0或1两个值对基础类型或肯定类型设D=1对比较类型或否定类型设D=08虚拟变量举例1本科学历D=0非本科学历0“文革”时期D=1非“文革”时期9虚拟变量的引入虚拟变量在模型中，可以作解释变量，也可以作因变量。虚拟变量作解释变量时出现在方程的右端虚拟变量作因变量（被解释变量）时出现在方程的左端10虚拟变量模型引入虚拟变量后，回归方程中同时含有一般解释变量和虚拟变量，称这种结构的模型为虚拟变量模型或斜方差分析模型。在第8章（本章）中讨论虚拟自变量模型在第14章（虚拟因变量）中讨论虚拟因变量。虚拟变量作因变量又称抉择模型。12模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“文革”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“文革”因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当与将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）。13虚拟变量设置的原则在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定：如果有m种互斥的属性类型，在模型中引入m-1个虚拟变量例如，性别有2个互斥的属性，引用2-1=1个虚拟变量再如，文化程度分小学、初中、高中、大学、研究生5类，引用4个虚拟变量15重要内容第一节运用虚拟变量改变回归直线的截距第二节运用虚拟变量改变回归直线的斜率第三节运用虚拟变量同时改变回归直线的截距和斜率第四节折线回归第五节运用虚拟变量作季节调整（案例一）案例2:储蓄模型——战争强制储蓄（截距变动）案例3：中国社会总产值趋势模型16虚拟变量的引入方式1。加法方式2。乘法方式3。临界指标的虚拟变量的引入171。加法方式——影响截距虚拟变量D与其它解释变量在模型中是相加关系，称为虚拟变量的加法引入方式。例如，讨论消费问题，消费水平C主要由收入水平Y决定，但是当特殊情况出现时政府会采取对消费品限量供应措施，因此引入虚拟变量D来表示这些特殊情况与非特殊情况。加法引入方式引起截距变动192。乘法方式——影响斜率模型中虚拟变量与其它解释变量是相乘关系，称为虚拟变量的乘法引入方式。乘法引入方式引起斜率变动D=1异常时期D=0正常时期设定模型Y=b0+b1x+b2Dx+e异常时期模型：（截距相同斜率不同）Y=b0+（b1+b2）x+e正常时期模型：（截距相同斜率不同）Y=b0+b1x+e20加法与乘法组合引入———截距与斜率均不同D=1异常时期D=0正常时期设定模型Y=b0+b1x+b2D+b3Dx+e异常时期模型：（截距与斜率均不同）Y=(b0+b2)+（b1+b3）x+e反常时期模型：（截距与斜率均不同）Y=b0+b1x+e213。临界指标的虚拟变量的引入在经济转折时期，可以建立临界值指标的虚拟变量模型来反映设转折时期t*转折时期的指标值=x*虚拟变量D=1（t=t*）D=0（tt*）模型y=b0+b1x+b2(x-x*)D+ett*时y=b0+b1x+et=t*时y=b0-b2x*+(b1+b2)x+e当t=t*时，x=x*两式计算的y相等，两条直线在转折期连接成一条折线22临界折线的图例y=b0+b1x*(t*)X*xyy=b0+b1x+b2(x-x*)D23第一节运用虚拟变量改变回归直线的截距b2b0xcY=b0+b1XY=(b0+b2)+b1XY=b0+b1X+b2D+eD=0正常D=1反常24第二节运用虚拟变量改变回归直线的斜率C=b0+b1xC=b0+(b1+b2)xxcY=b0+b1X+b2DXD=1反常D=0正常25第三节运用虚拟变量同时改变回归直线的截距和斜率Y=(b0+b2)+(b1+b3)x+eY=b0+b1x+e正常时期Y=b0+b1X+b2D+b3DX+eD=1反常D=0正常26第四节折线回归下页G0G18488GIt84D1=0G0t88D2=0G1D1、D2处理3状态I=b0+b1G+b2(G-G0)D1+b3(G-G1)D2+e27I=b0+b1G+b2(G-G0)D1+b3(G-G1)D2+e28G0G18488GIt84d1=0G0t88d2=0G1D1、D2处理3状态I=b0+b1G+b2(G-G0)D1+b3(G-G1)D2+e29workfilezhzhda19781999smpl7878genrt=1978smpl7999genrt=t(-1)+1smpl7899genrd1=((t-1984)=0)genrd2=((t-1989)=0)genrd3=((t-1994)=0)groupdgrpd1d2d3tshowdgrp1、学习生成递增序列2、学习用GENR生成虚拟变量30obsTD1D2D31978197800019791979000198019800001981198100019821982000198319830001984198410019851985100198619861001987198710019881988100198919891101990199011019911991110199219921101993199311019941994111199519951111996199611119971997111199819981111999199911131思考题1、根据什么原则确定选用虚拟变量的个数？2、怎样用虚拟变量构造截距不同?3、斜率不同?4、截距与斜率均不同?5、折线回归模型？6、有一个转折点必须使用一个虚拟变量的原则与M个互斥状态使用M-1个虚拟变量的原则冲突吗？32案例一——运用虚拟变量作季节调整（季度资料）目的：1.利用EViews提供的周期函数生成虚拟变量2.一个百货公司的示例内容：1.生成虚拟变量2.案例1的操作步骤3.程序4.拟合结果5.拟合图示51015202530354019931994199519961997XSHE注释33341.利用EViews提供的周期函数生成虚拟变量注意EVIEWS既无取整函数，也无求余MOD函数，只能采用周期函数表示周期genrq2=cos(t*2*3.14159/4)-0.999999genrq3=sin(t*2*3.14159/4)-0.999999genrq4=cos(t*2*3.14159/4)0.999999下页351234242*62242*51)2(242*41)21(2142*31)(42*2242*1ttttCosttSinttCostttt上页36案例1的操作步骤练习材料:在子目录LX4下名为JJTZH中JJTZH（季节调整）文件中有某公司销售额XSHE资料。要求如下：A．观察XSHE的周期B．用GENR生成3个虚拟变量Q2、Q3和Q4C．执行LSXSHECT再执行LSXSHECTQ2Q3Q4D.给出1998年2季度的预测值D．利用SEAS命令计算XSHE的季节指数，记录季节指数，哪些季度属平季、淡季或旺季37loadc:\lx4\jjtzh.wf1'加载原始数据文件'生成表示季节变动的虚拟变量genrq2=(cos(t*2*3.14159/4)-0.999999)genrq3=(sin(t*2*3.14159/4)-0.999999)genrq4=(cos(t*2*3.14159/4)0.999999)'估计季节调整方程equationjjtzheq.lsxshectq2q3q4'用所得方程进行预测forecastxshef1'估计无季节调整方程equationwjjtzheq.lsxshect'用所得方程进行预测forecastxshef2‘将原始销售额、季节调整销售额、无季节调整销售额‘对比显示groupxshxshexshef1xshef2showxsh.line下页38'选择季节调整模型为预测方程equationjjtzheq.lsxshectq2q3q4'扩展预测区间expand93:198:4smpl98:198:4'生成预测期模型中自变量的值genrt=t(-1)+1genrq2=(cos(t*2*3.14159/4)-0.999999)genrq3=(sin(t*2*3.14159/4)-0.999999)genrq4=(cos(t*2*3.14159/4)0.999999)'指定预测期smpl98:298:2forecastxshe982'显示预测结果showxshe982下页39loadc:\lx4\jjtzh.wf1genrq2=(cos(t*2*3.14159/4)-0.999999)genrq3=(sin(t*2*3.14159/4)-0.999999)genrq4=(cos(t*2*3.14159/4)0.999999)equationjjtzheq.lsxshectq2q3q4forecastxshef1equationwjjtzheq.lsxshectforecastxshef2groupxshxshexshef1xshef2showxsh.line4041obsXSHEXSHEF11993:01:00109.8厖厖厖1997:01:0013131997:02:0018181997:03:001818.81997:04:003533.61998:01:001998:02:0018.81998:03:001998:04:004243Date:04/04/00Time:16:28Sample:1993:11997:4Includedobservations:20RatiotoMovingAverageOriginalSeries:XSHEAdjustedSeries:XSHESAScalingFactors:10.65055220.91723030.95937541.74683444EstimationCommand:=====================LSXSHECTQ2Q3Q4EstimationEquation:=====================XSHE=C(1)+C(2)*T+C(3)*Q2+C(4)*Q3+C(5)*Q4SubstitutedCoefficients:=====================XSHE=9.6+0.2*T+4.8*Q2+5.4*Q3+20*Q4注释4551015202530354019931994199519961997XSHEXSHEF1XSHEF2没有引入虚拟变量的模型46案例2:储蓄模型——战争强制储蓄截距变动练习材料:在子目录LX4下名为lzn79的文件中有平时和战时个人收入和储蓄的材料，用截距变动模型研究战时和平时个人储蓄与个人收入的关系。要求如下：A．根据散点图用虚拟变量拟合适合的模型B．再将所得模型分解为平时模型和战时模型1.原始资料2.程序3.拟合结果图4.拟合正规输出5.建立个人储