虛擬變量回歸.ppt

第七章虛擬變量回歸 在對在校學(xué)生的消費(fèi)行為進(jìn)行的調(diào)查中 發(fā)現(xiàn)在校生的消費(fèi)行為呈現(xiàn)多元化的結(jié)構(gòu) 人際交往消費(fèi) 手機(jī)類消費(fèi) 衣著類消費(fèi) 化妝品類消費(fèi) 電腦類消費(fèi) 旅游類消費(fèi)占有較大的比例 而食品類消費(fèi) 學(xué)習(xí)用品類消費(fèi)不突顯 顯然 男女生在消費(fèi)上存在差異 為了了解男 女生的消費(fèi)支出結(jié)構(gòu)差異 應(yīng)當(dāng)如何建立模型 面臨的問題 如何把男女生這樣的非數(shù)量變量引入方程 引子 男女大學(xué)生消費(fèi)真有差異嗎 問題的一般性描述 在實(shí)際建模中 一些定性變量具有不可忽視的重要影響 例如 研究某個(gè)企業(yè)的銷售水平 產(chǎn)業(yè)屬性 制造業(yè) 零售業(yè) 所有制 私營 非私營 地理位置 東 中 西部 管理者的素質(zhì) 不同的收入水平等是值得考慮的重要影響因素 但這些因素共同的特征是定性描述的 如何對非定量因素進(jìn)行回歸分析 采用 虛擬變量 對定性變量進(jìn)行量化一種思路 第七章虛擬變量回歸 本章主要討論 虛擬變量 虛擬解釋變量的回歸 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 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 基本思想 直接在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(jìn)行量化 以達(dá)到定性因素能與定量因素有著相同作用之目的 計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(shí)現(xiàn) 虛擬變量的定義 虛擬變量的設(shè)置規(guī)則涉及三個(gè)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 0 和 1 選取原則 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 0 代表基期 比較的基礎(chǔ) 參照物 1 代表報(bào)告期 被比較的效應(yīng) 1 若定性因素具有個(gè)相互排斥屬性 或幾個(gè)水平 當(dāng)回歸模型有截距項(xiàng)時(shí) 只能引入個(gè)虛擬變量 2 當(dāng)回歸模型無截距項(xiàng)時(shí) 則可引入個(gè)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 研究居民住房消費(fèi)支出和居民可支配收入之間的數(shù)量關(guān)系 回歸模型的設(shè)定 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(jìn)行區(qū)分 分析各自在住房消費(fèi)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(gè)相互排斥的屬性狀態(tài) 故只設(shè)定一個(gè)虛擬變量 虛擬變量陷阱的一個(gè)例子 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量 虛擬被解釋變量的研究是當(dāng)前計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的前沿領(lǐng)域 如MacFadden Heckmen等人的微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究 大量涉及到虛擬被解釋變量的分析 本課程只是討論虛擬解釋變量的問題 虛擬變量在回歸模型中的角色 第二節(jié)虛擬解釋變量的回歸 本節(jié)基本內(nèi)容 加法類型 乘法類型 虛擬解釋變量綜合應(yīng)用 以加法方式引入虛擬變量時(shí) 主要考慮的問題是定性因素的屬性和引入虛擬變量的個(gè)數(shù) 分為四種情形討論 1 解釋變量只有一個(gè)定性變量而無定量變量 而且定性變量為兩種相互排斥的屬性 2 解釋變量分別為一個(gè)定性變量 兩種屬性 和一個(gè)定量解釋變量 一 加法模型的類型 3 解釋變量分別為一個(gè)定性變量 兩種以上屬性 和一個(gè)定量解釋變量 4 解釋變量分別為兩個(gè)定性變量 各自分別是兩種屬性 和一個(gè)定量解釋變量 思考 四種加法方式引入虛擬變量會產(chǎn)生什么效應(yīng) 1 一個(gè)兩種屬性定性解釋變量而無定量變量的情形 2 一個(gè)定性解釋變量 兩種屬性 和一個(gè)定量解釋變量的情形 共同的特征 截距發(fā)生改變 3 一個(gè)定性解釋變量 兩種以上屬性 和一個(gè)定量解釋變量的情形 4 兩個(gè)定性解釋變量 均為兩種屬性 和一個(gè)定量解釋變量的情形 運(yùn)用OLS得到回歸結(jié)果 再用t檢驗(yàn)討論因素是否對模型有影響 加法方式引入虛擬變量的主要作用為 1 在有定量解釋變量的情形下 主要改變方程截距 2 在沒有定量解釋變量的情形下 主要用于方差分析 基本思想以乘法方式引入虛擬變量時(shí) 是在所設(shè)立的模型中 將虛擬解釋變量與其它解釋變量的乘積 作為新的解釋變量出現(xiàn)在模型中 以達(dá)到其調(diào)整設(shè)定模型斜率系數(shù)的目的 或者將模型斜率系數(shù)表示為虛擬變量的函數(shù) 以達(dá)到相同的目的 乘法引入方式 1 截距不變 2 截距和斜率均發(fā)生變化 分析手段 仍然是條件期望 二 乘法類型 模型形式 例 研究消費(fèi)支出受收入 年份狀況的影響 1 截距不變的情形 2 截距和斜率均發(fā)生變化 不同截距 斜率的組合圖形 三 虛擬解釋變量綜合應(yīng)用 所謂綜合應(yīng)用是指將引入虛擬解釋變量的加法方式 乘法方式進(jìn)行綜合使用 基本分析方式仍然是條件期望分析 本課主要討論 1 結(jié)構(gòu)變化分析 2 交互效應(yīng)分析 3 分段回歸分析 1 結(jié)構(gòu)變化分析 結(jié)構(gòu)變化的實(shí)質(zhì)是檢驗(yàn)所設(shè)定的模型在樣本期內(nèi)是否為同一模型 顯然 平行回歸 共點(diǎn)回歸 不同的回歸三個(gè)模型均不是同一模型 平行回歸模型的假定是斜率保持不變 加法類型 包括方差分析 共點(diǎn)回歸模型的假定是截距保持不變 乘法類型 又被稱為協(xié)方差分析 不同的回歸的模型的假定是截距 斜率均為變動(dòng)的 加法 乘法類型的組合 例 比較改革開放前 后我國居民 平均 儲蓄 收入 總量關(guān)系是否發(fā)生了變化 模型的設(shè)定形式為 顯然 只要 不同時(shí)為零 上述模型就能刻畫改革開放前后我國居民儲蓄收入模型結(jié)構(gòu)是否發(fā)生變化 回歸方程 問題 1 本例中 平行 共點(diǎn)回歸 不同的回歸三模型的經(jīng)濟(jì)學(xué)背景解釋是什么 2 如何進(jìn)行結(jié)構(gòu)變化判斷 3 是否可對 2 3 分別進(jìn)行OLS估計(jì) 為什么 4 若分別對 2 3 進(jìn)行OLS估計(jì)應(yīng)注意什么 2 交互效應(yīng)分析 交互作用 一個(gè)解釋變量的邊際效應(yīng)有時(shí)可能要依賴于另一個(gè)解釋變量 為此 Klein和Morgen 1951 提出了有關(guān)收入和財(cái)產(chǎn)在決定消費(fèi)模式上相互作用的假設(shè) 他們認(rèn)為消費(fèi)的邊際傾向不僅依賴于收入 而且也依賴于財(cái)產(chǎn)的多少 較富有的人可能會有不同的消費(fèi)傾向 為了捕獲該影響 設(shè) 假設(shè)邊際消費(fèi)傾向依賴于財(cái)產(chǎn) 一個(gè)簡單的表示方法就是 代入消費(fèi)函數(shù) 有 由于捕獲了收入和財(cái)產(chǎn)之間的相互作用而被稱為交互作用項(xiàng) 顯然 刻畫交互作用的方法 在變量為數(shù)量 定量 變量時(shí) 是以乘法方式引入虛擬變量的 例 是否發(fā)展油菜籽生產(chǎn)與是否發(fā)展養(yǎng)蜂生產(chǎn)的差異對農(nóng)副產(chǎn)品總收益的影響研究 模型設(shè)定為 1 式中 以加法形式引入虛擬變量暗含何假設(shè) 1 式以加法形式引入 暗含的假設(shè)為 菜籽生產(chǎn)和養(yǎng)蜂生產(chǎn)是分別獨(dú)立地影響農(nóng)副品生產(chǎn)總收益 但是 在發(fā)展油菜籽生產(chǎn)時(shí) 同時(shí)也發(fā)展養(yǎng)蜂生產(chǎn) 所取得的農(nóng)副產(chǎn)品生產(chǎn)總收益 可能會高于不發(fā)展養(yǎng)蜂生產(chǎn)的情況 即在是否發(fā)展油菜籽生產(chǎn)與養(yǎng)蜂生產(chǎn)的虛擬變量和間 很可能存在著一定的交互作用 且這種交互影響對被解釋變量農(nóng)副產(chǎn)品生產(chǎn)收益會有影響 問題 如何刻畫同時(shí)發(fā)展油菜籽生產(chǎn)和養(yǎng)蜂生產(chǎn)的交互作用 基本思想 在模型中引入相關(guān)的兩個(gè)變量的乘積 區(qū)別之處在于 上頁定義中的交互效應(yīng)是針對數(shù)量變量 而現(xiàn)在是定性變量 又應(yīng)當(dāng)如何處理 為了反映交互效應(yīng) 將 1 變?yōu)?同時(shí)發(fā)展油菜籽和養(yǎng)蜂生產(chǎn) 發(fā)展油菜籽生產(chǎn) 發(fā)展養(yǎng)蜂生產(chǎn) 基礎(chǔ)類型 如何檢驗(yàn)交互效應(yīng)是否存在 若拒絕原假設(shè) 即交互效應(yīng)對產(chǎn)生了影響 應(yīng)該引入模型 作用 提高模型的描述精度 虛擬變量也可以用來代表數(shù)量因素的不同階段 分段線性回歸就是類似情形中常見的一種 一個(gè)例子 研究不同時(shí)段我國居民的消費(fèi)行為 實(shí)際數(shù)據(jù)表明 1979年以前 我國居民的消費(fèi)支出呈緩慢上升的趨勢 從1979年開始 居民消費(fèi)支出為快速上升趨勢 如何刻畫我國居民在不同時(shí)段的消費(fèi)行為 3 分段回歸分析 基本思路 采用乘法方式引入虛擬變量的手段 顯然 1979年是一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn) 可考慮在這個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)作為虛擬變量設(shè)定的依據(jù) 若設(shè) 1979 當(dāng)時(shí)可引入虛擬變量 為什么選擇1979作為轉(zhuǎn)折點(diǎn) t 1955 1956 2004 1979年之前 回歸模型的斜率為 1979年之前 回歸模型的斜率為 若統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明 顯著不為零 則我國居民的消費(fèi)行為在1979年前后發(fā)生了明顯改變 分析 1 虛擬變量是人工構(gòu)造的取值為0和1的作為屬性變量代表的變量 2 虛擬變量個(gè)數(shù)的設(shè)置有一定規(guī)則 在有截距項(xiàng)的模型中 若定性因素有個(gè)相互排斥的類型 只能引入個(gè)虛擬變量 否則會陷入所謂 虛擬變量陷阱 產(chǎn)生完全的多重共線性 第七章小結(jié) 3 在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中 加入虛擬解釋變量的途徑有兩種基本類型 一是加法類型 二是乘法類型 以加法方式引入虛擬變量改變的是模型的截距 以乘法方式引入虛擬變量改變的是模型的斜率 4 解釋變量只有一個(gè)分為兩種相互排斥類型的定性變量而無定量變量的回歸 稱為方差分析模型 5 解釋變量包含一個(gè)分為兩種類型定性變量的回