虛擬變量回歸.ppt

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1、1第八章虛擬變量回歸計量經(jīng)濟學(xué)引子:定性因素對房地產(chǎn)價格有顯著影響嗎不斷走高的房地產(chǎn)價格已經(jīng)成為人們關(guān)注的重點。很多研究認(rèn)為，影響商品房價格的因素有多個方面。有關(guān)研究表明1，影響商品房價格的因素可分為兩類：一類是比較容易量化的定量因素。例如：成本費用因素、房地產(chǎn)供求因素、經(jīng)濟因素、人口因素等。另一類則是不易量化的定性因素。例如：社會因素、區(qū)域因素、個別因素、房地產(chǎn)投機因素、自然因素等。這些因素的基本特征則是不易量化的定性因素。21.徐靜;武樂杰，房地產(chǎn)價格影響因素的解釋結(jié)構(gòu)模型分析，金融經(jīng)濟,2009年10期顯然，在研究房地產(chǎn)價格影響機理時，需要分

2、析那些不易量化的定性因素對房地產(chǎn)價格是否真的有顯著影響。能否把定性的因素也引入計量經(jīng)濟模型中呢?怎樣才能在模型中有效地表示這些定性因素的作用呢？34問題的一般性描述在前面各章的分析中，被解釋變量主要是受可以直接度量的定量因素的影響，如收入、產(chǎn)出、商品需求量、價格、成本、資金、人數(shù)等。但現(xiàn)實經(jīng)濟生活中，影響被解釋變量變動的因素，除了可以直接觀測數(shù)據(jù)的定量變量外，可能還包括一些本質(zhì)上為定性因素的影響，例如性別、種族、職業(yè)、季節(jié)、文化程度、戰(zhàn)爭、自然災(zāi)害、政府經(jīng)濟政策的變動等。在實際的經(jīng)濟分析中，這些定性因素有時具有不可忽視的重要作用。例如，研究居民收入

3、水平時，職業(yè)、性別、文化程度、就業(yè)的地域等因素，通常是值得考慮的影響因素。因此，在計量經(jīng)濟學(xué)的建模中有必要將定量因素和定性因素同時納入回歸模型之內(nèi)。5本章要研究的主要問題是：1.如何將作為解釋變量的定性因素引入回歸模型？2.這些定性解釋變量在回歸模型中有何特殊的作用？67第八章虛擬變量回歸本章主要討論:●虛擬變量●虛擬解釋變量的回歸●虛擬被解釋變量的回歸(選講,不包括)8第一節(jié)虛擬變量本節(jié)基本內(nèi)容:●基本概念●虛擬變量設(shè)置規(guī)則9一、基本概念定量因素：可直接測度、數(shù)值性的因素。定性因素：屬性因素，表征某種屬性存在與否的非數(shù)值性的因素?；舅枷耄褐苯釉?/p>

4、回歸模型中加入定性因素存在諸多的困難（那些困難？），是否可將這些定性因素進行量化，以達到定性因素能與定量因素有著相同作用之目的。10計量經(jīng)濟學(xué)中，將取值為0和1的人工變量稱為虛擬變量。虛擬變量也稱：啞元變量、定性變量等等。通常用字母D或DUM加以表示（英文中虛擬或者啞元Dummy的縮寫）。對定性變量的量化可采用虛擬變量的方式實現(xiàn)。虛擬變量的定義11虛擬變量的設(shè)置規(guī)則涉及三個方面:1.“0”和“1”選取原則2.屬性（狀態(tài)、水平）因素與設(shè)置虛擬變量數(shù)量的關(guān)系3.虛擬變量在回歸分析中的角色以及作用等方面的問題二、虛擬變量設(shè)置規(guī)則12“0”和“1”選取原則

5、虛擬變量取“1”或“0”的原則，應(yīng)從分析問題的目的出發(fā)予以界定。從理論上講，虛擬變量取“0”值通常代表比較的基礎(chǔ)類型；而虛擬變量取“1”值通常代表被比較的類型?！?”代表基期（比較的基礎(chǔ)，參照物）；“1”代表報告期（被比較的效應(yīng)）。13例如，比較收入時考察性別的作用。當(dāng)研究男性收入是否高于女性時，是將女性作為比較的基礎(chǔ)（參照物），故有男性為“1”，女性為“0”。例1問題:為何只選0、1，選2、3、4行嗎？為什么？14定性因素的屬性既可能為兩種狀態(tài)，也可能為多種狀態(tài)。例如，性別（男、女兩種）、季節(jié)（4種狀態(tài)），地理位置（東、中、西部），行業(yè)歸屬，所有

6、制，收入的分組等。屬性的狀態(tài)（水平）數(shù)與虛擬變量數(shù)量的關(guān)系151.若定性因素具有個相互排斥屬性(或幾個水平)，當(dāng)回歸模型有截距項時，只能引入個虛擬變量；2.當(dāng)回歸模型無截距項時，則可引入個虛擬變量；否則，就會陷入“虛擬變量陷阱”。（為什么？）虛擬變量數(shù)量的設(shè)置規(guī)則16研究居民住房消費支出和居民可支配收入之間的數(shù)量關(guān)系?；貧w模型的設(shè)定為：現(xiàn)在要考慮城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民之間的差異，如何辦？為了對“城鎮(zhèn)居民”、“農(nóng)村居民”進行區(qū)分，分析各自在住房消費支出上的差異，設(shè)為城鎮(zhèn);為農(nóng)村,則模型為(模型有截距，“居民屬性”定性變量只有兩個相互排斥的屬性狀態(tài)（），故

7、只設(shè)定一個虛擬變量。)一個例子(虛擬變量陷阱)17若對兩個相互排斥的屬性“居民屬性”，仍然引入個虛擬變量，則有則模型（1）為則對任一家庭都有：，即產(chǎn)生完全共線，陷入了“虛擬變量陷阱”?！疤摂M變量陷阱”的實質(zhì)是：完全多重共線性。綜上可知：1.引入虛擬變量的個數(shù)與兩個因素有關(guān)；一是定性變量的屬性多少，一是有無截距項；2.對虛擬變量的運用要謹(jǐn)慎，虛擬變量的使用得當(dāng)常能發(fā)揮積極的作用，但在模型中引入虛擬變量的數(shù)量要適當(dāng)，引入的虛擬變量的數(shù)量過度，則可能帶來負(fù)面的影響。1819虛擬變量既可作為被解釋變量，也可作為解釋變量，分別稱其為虛擬被解釋變量和虛擬解釋變

8、量。虛擬被解釋變量的研究是當(dāng)前計量經(jīng)濟學(xué)研究的前沿領(lǐng)域，如MacFadden、Heckmen等人的微觀計量經(jīng)濟學(xué)研究，大量