【正文】 L o g i tuXPPLL o g i tiiiii????????????????來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 會(huì)出現(xiàn)無窮大量。如家庭是否擁有自己的住宅，企業(yè)是否在某個(gè)地區(qū)投資，成年男子是否在“參與勞動(dòng)”等。如果只有個(gè)別家數(shù)值。不同的滯后期可能會(huì)得到完全不同的檢驗(yàn)結(jié)果。這種變量稱為時(shí)間變量或趨勢(shì)變量。 ? 隨機(jī)效應(yīng)模型：考慮截面和時(shí)間序列的干擾 (誤差 )改進(jìn)第一種方法中 LS估計(jì)的有效性?？筛鶕?jù)經(jīng)濟(jì)背景給出 K的上下限，分別估計(jì)，按殘差平方和最小的原則，逐步縮小K的范圍 ? 第二種方法是 “ 三和法 ” 估計(jì)，參考李子奈著 《 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 》 ? 第三種方法：按一般非線性模型估計(jì)參數(shù) 來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 龔珀茲曲線 tbaKyKay btt)( l n)l n ( l n)l n ( l n ???與邏輯增長(zhǎng)曲線一樣，共有三種方法 來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 非線性模型的一般方法 (1) ? 直接優(yōu)化法： 0)]?,([2))?,(()?(),(22???????????????jjiibfBXfYbQBXfYeBQBXfY ?來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 非線性模型的一般方法 (2) ? 泰勒級(jí)數(shù)展開 斂重復(fù)上述步驟，逐步收估計(jì)，得省略高階項(xiàng)作最小二乘泰勒級(jí)數(shù)展開設(shè)定一組初始值1211112022100202021020202121?,?,?)(][21)(][),。 ? 如果添加的限制條件引起的誤差平方和增加的不顯著，就認(rèn)為添加的限制條件合適，采用第一種方法 (可以融合回歸 )；如果誤差平方和的變化過大，我們就選擇固定效應(yīng)模型。如果每個(gè)截面都是不同的模型，那么融合就不合適了。 ? 另一方面，平行數(shù)據(jù)的使用也使模型的確認(rèn)變得更加困難。 但在 2階滯后時(shí)，檢驗(yàn)的模型存在 1階自相關(guān)性。注：在大樣本中有效，估計(jì)回歸方程。因此），只取兩個(gè)值，而O L SuXuYXuYuXYuYiiiiiiiiiiii212121011(?????????????????(1)隨機(jī)項(xiàng)非正態(tài)性 來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 (2)異方差 概率 總和 1 iuiX21 ?? ??iX211 ?? ??iP?1iP異方差因此不同，的取值不同，所以對(duì)不同的樣本點(diǎn)，iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiuPXPPXXXXXXPXPXuEuEuEuEu)1()1)(()()1()1()()()1()1()()0)(()()]([)v a r (2121212212122122122122???????????????????????????????????????????來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 異方差的處理 ? 隨機(jī)項(xiàng)異方差， OLS估計(jì)量線性無偏但不是有效的 ? 用加權(quán)最小二乘法（ WLS）處理 ? 方程兩邊同時(shí)除以 )1(ii PP ?來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 (3)值域問題 ? 問題：條件期望的值可能超出 [0,1]區(qū)間，這是線性概率模型的嚴(yán)重缺點(diǎn) ? 處理： ? 大于 1的當(dāng)作 1，小于 0的當(dāng)作 0 ? 采用 Logit 或 Probit模型 來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 (4)擬合優(yōu)度問題 ? 線性概率模型的擬合優(yōu)度一般不高，在 間 1Y?X0受約束)(b1Y?X0無約束)(aLPM LPM 對(duì)于受約束的 LPM(b)一般 不會(huì)大，大多數(shù)實(shí)例 ),(2 ?R2R來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 二 .Logit模型 ? 思路：出于線性概率模型的缺陷，希望對(duì)它進(jìn)行變換，使預(yù)測(cè)對(duì)于所有的 X都落在（ 0,1）之間 1P0 X來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 基本思路 ? 隨著 X增加，因變量增加（或減少），因此用一個(gè)累計(jì)概率函數(shù) F來描述 ? 可有多種累計(jì)概率函數(shù)，得出不同的模型，一般只采用兩種： ? 累計(jì) logistic概率函數(shù) —— Logit模型 ? 累計(jì)正態(tài)概率函數(shù) —— Probit模型 )( ii XFP ?? ??來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 ）？系（問：如何估計(jì)非線性關(guān)。 ? 常見模型： ? 線性概率模型（ LPM） ? 對(duì)數(shù)單位模型（ Logit Model） ? 概率單位模型（ Probit Model） 來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 一 .線性概率模型 表示家庭收入，沒有住房，如果擁有住房其中，為以下形式：以一元模型為例，iiiiXYuXYL P M???????0121??與一般線性模型相比， Y不再服從正態(tài)分布，而是一個(gè)二項(xiàng)分布 來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 )|1())|1(1(0)|1(1)|()|1(1)|1(21iiiiiiiiiiiiiiXYPXYPXYPXXYEXYPXYPX???????????????條件期望：－是則不擁有住房的概率就率為家庭擁有住房的條件概記收入為的概率而是因變量取是因變量的期望值，模型擬合的事實(shí)上不因此對(duì)1iX來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 線性概率模型的問題 點(diǎn)估計(jì)仍然是無偏的。這時(shí)會(huì)遇到一些，還需要知道對(duì)數(shù)值除了解釋變量的數(shù)據(jù)外為了估計(jì)模型模型的估計(jì)、0,1)1l n (221???????iiiiiiiiPPLuXPPLL o g i t??iii NnP ??率這時(shí)考慮用頻率代替概來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 (收入等于 的家庭個(gè)數(shù)） （其中擁有住房的家庭數(shù)） 6 40 8 8 50 12 10 60 18 … … … 40 25 20 iX iN iX iniii NnP ??來自 中國最大的數(shù)據(jù)庫下載 。 ? 因此，一般而言，常進(jìn)行不同滯后期長(zhǎng)度的檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭须S機(jī)誤差項(xiàng)不存在序列相關(guān)的滯后期長(zhǎng)度來選取滯后期。 ? 只采用時(shí)間變量作為解釋變量的模型稱為增長(zhǎng)曲線模型 ? 引入時(shí)間變量只是為了更好地解釋被解釋變量，但 時(shí)間并不是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)變化的原因，因此本屆討論的都是非因果關(guān)系模型 ? t的取值： ? t=1980， 1981， 1982， …… ? t =1， 2， 3， …… ? t =…… 3， 2， 1， 0， 1， 2， 3， ……( n為奇數(shù) ) ? t =