虛擬變量模型ppt課件(編輯修改稿)
2025-05-26 04:13 本頁面
【文章內容簡介】 模型Yi=α0+α1D1i+α2D2i+βXi+μi (89) 其中， Yi為農副產品生產總收益， Xi為農副產品生產投入， D1i為油菜籽生產虛擬變量， D2i為養(yǎng)蜂生產虛擬變量。這里D1i= 1 發(fā)展油菜籽生產 0 其它 D2i= 1 發(fā)展養(yǎng)蜂生產 0 其它例如： 顯然， (89)式描述了是否發(fā)展油菜籽生產與是否發(fā)展養(yǎng)蜂生產的差異對農副產品總收益的影響。 虛擬解釋變量 D1i和 D2i是以加法形式引入的，那么暗含著 假定 ： 油菜籽生產和養(yǎng)蜂生產是分別獨立地影響農副產品生產總收益。 但是，在發(fā)展油菜籽生產時，同時也發(fā)展養(yǎng)蜂生產，所取得的農副產品生產總收益可能會高于不發(fā)展養(yǎng)蜂生產的情況。即在是否發(fā)展油菜籽生產與養(yǎng)蜂生產的虛擬變量 D1i和 D2i之間，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 — 農副產品生產總收益會有影響。 為描述虛擬變量交互作用對被解釋變量的效應，在 (89)式中以 加法形式 引入兩個虛擬解釋變量的乘積，即Yi=α0+α1D1i+α2D2i+α3（ D1iD2i） +βXi +μi (810)（ 1）基礎類型：不發(fā)展油菜籽生產，也不發(fā)展養(yǎng)蜂生產時農副產品生產平均總收益E(Yi|Xi,D1=0,D2=0)= α0+βXi (811) （ 2）比較類型：同時發(fā)展油菜籽生產和養(yǎng)蜂生產時，農副產品生產平均總收益E(Yi|Xi,D1=1,D2=1)= α0+α1+α2+α3+βXi (812) α1為是否發(fā)展油菜籽生產對農副產品生產總收益的截距差異系數； α2為是否發(fā)展養(yǎng)蜂生產對農副產品生產總收益的截距差異系數； α3為同時發(fā)展油菜籽生產和養(yǎng)蜂生產時對農副產品生產總收益的交互效應系數。 α0 ~ α3組成截距水平。其中 關于交互效應是否存在，可借助于交互效應虛擬解釋變量系數的顯著性檢驗來加以判斷。 如果 t 檢驗表明交互效應 D1iD2i在統計意義上顯著時，說明交互效應對 Yi存在顯著影響。四、虛擬變量的設置原則 每一定性變量所需的虛擬變量個數要比該定性變量的類別數少 1，即如果定性變量有 m個類別，則只在模型中引入 m1個虛擬變量。例如： 已知冷飲的銷售量 Y除受 k個定量變量 Xi的影響外，還受一個定性變量季節(jié)即春、夏、秋、冬四季變化的影響。要考察該四季的影響，只需引入三個虛擬變量即可：D1t= 1 春季 0 其它 D2t= 1 夏季 0 其它D3t= 1 秋季 0 其它則冷飲銷售量的模型為 （ 813）D4t= 1 冬季 0 其它在上述模型中，若再引入第四個虛擬變量則冷飲銷售模型變量為（ 814）其矩陣形式為 （ 815） 如果只取六個觀測值，其中春季與夏季取了兩次，秋、冬各取到一次觀測值，則其中模型（ 814）參數無法唯一求出顯 然， 中的第 1列可表示成后 4列的 線 性 組 合，從而 不是滿秩的，—— 所謂的 “虛擬變量陷阱 ”第二節(jié) 虛擬被解釋變量 當虛擬變量作為被解釋變量時，其作用是對某一經濟現象或活動進行 “是 ”與 “否 ”的判斷或決策。 研究是否購買商品住房、是否參加人壽或財產保險、是否能按期償還貸款、新產品在市場上是否暢銷、對某一改革措施所持的態(tài)度等。 例如： 例如： 假定我們要從一個截面樣本度量汽車所有權的決定因素。 某些人有汽車，而其他人沒有。假定這種所有權函數的決定因素是收入和職業(yè)，則可設定模型為： （ 816）其中 ， Xi表示收入，D1i= 1 第 i個人是有車者 0 第 i個人是無車者 D2i= 1 第 i個是白領職業(yè) 0 其它顯然，這個模型中被解釋變量是一個虛擬變量。 特征： 被研究的對象 (即被解釋變量 )在受到多種因素影響時，其取值只有兩種狀態(tài)： “是 ”與 “否 ”?！?二元型響應 ”現象如何處理二元型響應被解釋變量模型的估計、推斷問題？？一、線性概率模型 (LPM)二、 Logit模型一、線性概率模型 (LPM)1．什么是線性概率模型 假設住戶是否購買商品房的決定主要依賴于其收入水平。那么考慮下列模型 （ 817）其中， Xi為住戶的收入； Yi為一虛擬變量，表示住戶購買商品住房的情況Yi= 1 已購買商品住房
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