一般離散因變量模型和面板離散因變量模型(編輯修改稿)
2024-09-24 14:24 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 1 71 0 267 0 6 1 379 0 39 0 328 1 72 0 266 1 7 1 378 0 40 0 328 1 73 0 263 1 8 1 378 0 41 0 328 1 74 0 261 1 9 1 376 1 42 0 321 1 75 0 260 0 10 1 371 0 43 0 321 1 76 0 256 0 11 1 362 0 44 0 318 1 77 0 252 0 12 1 362 1 45 0 318 0 78 0 252 1 13 1 361 1 46 0 316 1 79 0 245 1 14 0 359 1 47 0 308 0 80 0 243 1 15 0 358 1 48 0 308 1 81 0 242 0 16 1 356 1 49 0 304 0 82 0 241 0 17 0 356 1 50 0 303 1 83 0 239 1 18 0 355 1 51 0 303 1 84 0 235 0 19 0 354 1 52 0 299 1 85 0 232 0 20 0 354 0 53 0 297 1 86 0 228 1 21 0 353 1 54 0 294 0 87 0 219 1 22 0 350 0 55 0 293 1 88 0 219 1 23 0 349 0 56 0 293 1 89 0 214 1 24 0 349 0 57 0 292 0 90 0 210 1 25 0 348 1 58 0 291 1 91 0 204 1 26 0 347 1 59 0 291 1 92 0 198 0 27 0 347 1 60 0 287 1 93 0 189 1 28 0 344 1 61 0 286 1 94 0 188 1 29 0 339 1 62 0 286 0 95 0 182 1 30 0 338 0 63 0 282 1 96 0 166 1 31 0 338 1 64 0 282 1 97 0 123 0 32 0 336 1 65 0 282 0 33 0 334 0 66 0 278 0 數(shù)據(jù)表 王中昭制作 得 Logit模型估計(jì)結(jié)果如下 命令： logit y score d1 因?yàn)?D1的系數(shù)沒有顯著性。說明“應(yīng)屆生”和“非應(yīng)屆生”不是決定是否錄取的重要因素。剔除 D1。得 Logit模型估計(jì)結(jié)果如下： 王中昭制作 ? 如何分析？每增加一分，錄取的概率 pt增加多少？注意是 Z統(tǒng)計(jì)量，而不是 T統(tǒng)計(jì)量。 )67 9 44 6 (11)(tSc or ett eYF：pL ogi t ??????模型為王中昭制作 擬合值圖為： Logit模型預(yù)測值，拐點(diǎn)坐標(biāo) (, )，說明 。 11 )6 7 94 4 1 3 (????????S c r o eep，tS c o r e即處有拐點(diǎn)因?yàn)樵诠拯c(diǎn)求法0.2.4.6.81Pr(y)0 20 40 60 80 1 0 0t王中昭制作 ? 選取 Probit模型：在估計(jì) Probit模型過程中，D1的系數(shù)也沒有顯著性。剔除 D1， Probit模型最終估計(jì)結(jié)果是：拐點(diǎn)坐標(biāo) (, )，說明 。 王中昭制作 兩種估計(jì)模型的部分預(yù)測結(jié)果如下表， Probit模型 Logit模型 score Y pi Y pi 371 1 1 362 1 1 362 1 1 361 1 1 359 0 0 358 0 0 356 1 1 356 0 0 355 0 0 354 0 0 354 0 0 353 0 0 350 0 0 349 0 0 349 0 0 348 1 1 王中昭制作 ? 例題見 P245,某商業(yè)銀行從歷史貸款客戶中隨機(jī)抽取 78個(gè)樣本，根據(jù)抽設(shè)計(jì)的指標(biāo)體系分別計(jì)算它們的商業(yè)信用支持度（記為 XY）、市場競爭地位等級(jí)（記為 SC）和是否決定貸款（記 JG）。 數(shù)據(jù)文件為：二元離散模型例 ，研究 JG與 XY和 SC的關(guān)系。 例 2 王中昭制作 probit模型和 logit模型的估計(jì)結(jié)果 檢驗(yàn)顯示，兩個(gè)模型差不多?？傮w擬合優(yōu)度較好，但是變量的顯著性較差。 實(shí)證分析 :如果有一個(gè)新客戶，把他的 XY和 SC資料代入到模型中，就可決定是否貸款。 王中昭制作 ? 例 3 關(guān)于測度哈薩克斯坦居民貧困程度的二元選擇模型 （ 作者：國際糧食政策研究所的Surech BABU和 heValerie RHOE， 世界野生生物基金的 William Reidhead） 自 1991年哈薩克斯坦脫離前蘇聯(lián)獨(dú)立以來，哈薩克斯坦居民貧困程度加劇。 GDP平均每年下降 %。從一個(gè)糧食純輸出國變成了一個(gè)糧食進(jìn)口的國家。 1997年的畜牧業(yè)產(chǎn)量也比 1992年下降了 30%。據(jù)調(diào)查全國平均 %的學(xué)齡前兒童處于發(fā)育不良狀態(tài)。 調(diào)查后劃定每人每天消費(fèi)不足 （ tenge，哈薩克斯坦貨幣單位）的為貧困（ Yt =1），高于 戈的為非貧困 (Yt =0)。共找到 9個(gè)影響貧困程度的解釋變量，建立 Logit二元選擇模型，得估計(jì)結(jié)果如下： 王中昭制作 變量 系數(shù) 常數(shù)項(xiàng) 畜牧業(yè)產(chǎn)量 *
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