【正文】 則有可能出現(xiàn)下述四種情況中的一種： (1) ?1=?1 ， 且 ?2=?2 ， 即兩個回歸相同 ， 稱為重合回歸 （ Coincident Regressions） ； (2) ?1??1 ,但 ?2=?2 ， 即兩個回歸的差異僅在其截距 ， 稱為 平行回歸 （ Parallel Regressions） 。 ? 例 ， 考察 1990年前后的中國居民的總儲蓄 收入關(guān)系是否已發(fā)生變化 。 ttttt XDXC ???? ???? 210如，設(shè) ????01tD 反常年份正常年份 消費模型可建立如下： ? 這里，虛擬變量 D以與 X相乘的方式引入了模型中，從而可用來考察消費傾向的變化。 例 ： 根據(jù)消費理論，消費水平 C主要取決于收入水平 Y，但在一個較長的時期，人們的消費傾向會發(fā)生變化，尤其是在自然災(zāi)害、戰(zhàn)爭等反常年份，消費傾向往往出現(xiàn)變化。 ? 許多情況下：往往是斜率就有變化， 或斜率、截距同時發(fā)生變化 。 ????011D 其他高中 ????012D 其他大學(xué)及其以上 這時需要引入兩個虛擬變量： 模型可設(shè)定如下： iii DDXY ????? ????? 231210 在 E(?i)=0 的初始假定下，高中以下、高中、大學(xué)及其以上教育水平下個人保健支出的函數(shù)： ? 高中以下： iii XDDXYE 1021 )0,0,|( ?? ????? 高中： iii XDDXYE 12021 )()0,1,|( ??? ?????? 大學(xué)及其以上： iii XDDXYE 13021 )()1,0,|( ??? ????? 假定 ?3?2，其幾何意義： 大學(xué)教育 保健 高中教育 支出 低于中學(xué)教育 收入? 還可將多個虛擬變量引入模型中以考察多種“定性”因素的影響。 年薪 Y 男職工 女職工 工齡 X?0 ?2 又例 ：在橫截面數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，考慮個人保健支出對個人收入和教育水平的回歸。意即，男女職工平均薪金對教齡的變化率是一樣的，但兩者的平均薪金水平相差 ?2。 上述企業(yè)職工薪金模型中性別虛擬變量的引入采取了加法方式。 一個以性別為虛擬變量考察企業(yè)職工薪金的模型： iiii DXY ???? ???? 210其中： Yi為企業(yè)職工的薪金 ， Xi為工齡 ， Di=1， 若是男性 ， Di=0， 若是女性 。 ? 例如 ，反映文程度的虛擬變量可取為 ： 1， 本科學(xué)歷 D= 0， 非本科學(xué)歷 ? 一般地，在虛擬變量的設(shè)置中： ? 基礎(chǔ)類型、肯定類型取值為 1； ? 比較類型，否定類型取值為 0。 這種“量化”通常是通過引入“虛擬變量”來完成的。 ? 但也有一些影響經(jīng)濟變量的因素 無法定量度量 ，如： 職業(yè)、性別對收入的影響，戰(zhàn)爭、自然災(zāi)害對 GDP的影響，季節(jié)對某些產(chǎn)品（如冷飲）銷售的影響等等。 第五章 經(jīng)典單方程計量經(jīng)濟學(xué)模型：專門問題 ? 虛擬變量 ? 滯后變量 ? 設(shè)定誤差 ? 建模理論 167。 ? 如果 1個隨機解釋變量可以找到多個互相獨立的工具變量，人們希望充分利用這些工具變量的信息，就形成了 廣義矩方法（ GMM） 。 OLS估計結(jié)果： () () R2= F= DW= SSR= 如果用 GDPPt1為工具變量，可得如下工具變量法估計結(jié)果： () () R2 = F= DW= SSR= ? GMM是近 20年計量經(jīng)濟學(xué)理論方法發(fā)展的重要方向之一。 6. 要找到與隨機擾動項不相關(guān)而又與隨機解釋變量相關(guān)的工具變量并不是一件很容易的事 可以用 Xt1作為原解釋變量 Xt的工具變量。 5. 如果 1個隨機解釋變量可以找到多個互相獨立的工具變量，人們希望充分利用這些工具變量的信息，就形成了 廣義矩方法（ Generalized Method of Moments, GMM） 在 GMM中，矩條件大于待估參數(shù)的數(shù)量，于是如何求解成為它的核心問題。但是，一旦工具變量選定，它們在估計過程被使用的次序不影響估計結(jié)果 (Why？ )。 上述工具變量法估計過程可等價地分解成下面的兩步 OLS回歸： 第一步 ，用 OLS法進行 X關(guān)于工具變量 Z的回歸： ii ZX 10 ??? ?? ??ii XY ?~~?10 ?? ?? 容易驗證仍有 : ???iiiixzyz1~? 因此 ， 工具變量法仍是 Y對 X的回歸 ， 而不是對Z的回歸 。 對于 矩陣形式 ： Y=X?+ ? 采用工具變量法（假設(shè) X2與隨機項相關(guān)，用工具變量 Z替代）得到的 正規(guī)方程組 為： X βZYZ ???參數(shù)估計量為： YZXZβ ??? ? 1)(~??????????????????knkknnXXXZZZXXX?????212111211111Z其中 : 稱為 工具變量矩陣 3. 工具變量法估計量是一致估計量 一元回歸中，工具變量法估計量為 : ???? ????iiiiiiiiixzzxzxz ?????111)(~ 兩邊取概率極限得： ????iiniinxzPzPP1111 limlim)~l i m ( ???如果工具變量 Z選取恰當(dāng)，即有 ? ?? 0),c ov (1l i m iiii ZznP ?? ? ?? 0),c ov (1l i m iiii XZxznP因此： 11 )~lim ( ?? ?P1. 在小樣本下，工具變量法估計量仍是有偏的 。 ???21?iiixyx? 如果選擇 Z為 X的 工具變量 ，那么在上述估計過程可改為 : ? ? ??? iiiiii zxzyz ?? 1利用 E(zi?i)=0，在大樣本下可得到： ???iiiixzyz1~?關(guān)于 0? 的估計，仍用 XY 10 ~~ ?? ?? 完成。 2. 工具變量的應(yīng)用 以一元回歸模型的離差形式為例說明如下： iii xy ?? ?? 1用 OLS估計模型，相當(dāng)于用 xi去乘模型兩邊、對 i求和、再略去 ?xi?i項后得到 正規(guī)方程 ： ? ?? 21 iii xyx ????21?iiixyx?(*) 解得 : 由于 Cov(Xi,?i)=E(Xi?i)=0，意味著大樣本下 : (?xi?i)/n?0 表明 大樣本下 : ???21?iiixyx?成立， 即 OLS估計量 具有一致性。 四、工具變量法 1. 工具變量的選取 工具變量 ：在模型估計過程中被作為工具使用，以替代模型中與隨機誤差項相關(guān)的隨機解釋變量。 如果隨機解釋變量與隨機誤差項異期相關(guān)，則可以通過增大樣本容量的辦法來得到一致的估計量； 但如果是同期相關(guān)，即使增大樣本容量也無濟于事。 即使同期無關(guān)，其 OLS估計量也是有偏的，因為此時肯定出現(xiàn)異期相關(guān)。 kt的分母中包含不同期的 X；由異期相關(guān)性知：kt與 ?t相關(guān)，因此， ?? ? ???? )()()?( 1211 ttttt kExxEE ?????11 )?( ?? ?E但是 0)(),()l i m ()l i m (1211121l i m????????????????????ttttnttntttnXV a rXC o vxPxPxxP?????? 3. 如果 X與 ?同期相關(guān)，得到的參數(shù)估計量有偏、且非一致。 已經(jīng)得到證明 隨機解釋變量 X與隨機項 ?的關(guān)系不同，參數(shù) OLS估計量的統(tǒng)計性質(zhì)也會不同。 擬合的樣本回歸線高估截距項 ， 而低估斜率項 。 ? (g)從天然產(chǎn)物中萃取功能性有效成分； ? (h)植物色素的萃取及各種物質(zhì)的脫色、脫臭 計量經(jīng)濟學(xué)模型一旦出現(xiàn)隨機解釋變量 ，且與隨機擾動項相關(guān)的話 ， 如果仍采用 OLS法估計模型參數(shù) ， 不同性質(zhì)的隨機解釋變量會產(chǎn)生不同的后果 。 ? (c)從動植物中萃取脂肪酸。 ? (c)啤酒花和尼古丁的萃取。 ? 其他輔助設(shè)備包括：輔助泵、閥門、調(diào)節(jié)器、流量計、熱量回收器等。 ? ③溫度、壓力控制系統(tǒng)。 超臨界流體萃取系統(tǒng)主要內(nèi)四部分組成 ? ①溶劑壓縮機 (即高壓泵 )。 ? 超臨界流體作為萃取劑還具有良好的 選擇性 ； ? 在超臨界區(qū)域內(nèi)，壓力稍有變化，即引起超臨界流體的密度發(fā)生很大的變化，從而它 對溶質(zhì)的溶解能力 也會發(fā)生很大變化。 超臨界流體性質(zhì) ? 超臨界氣體的密度接近于液體，這使它具有與液體溶劑相當(dāng)?shù)?萃取能力 。 在壓溫圖中，高于臨界溫度和臨界壓力的區(qū)域稱為超臨界區(qū) ，此時的流體稱為超臨界流體。 ? 將幾萬根中空纖維集束的開口端粘接，裝填在管狀殼體內(nèi)。 ?進料液從毛細(xì)管的中心通過，透過液從毛細(xì)管壁滲出。 （三）毛細(xì)管式膜組件 ?由許多毛細(xì)管組成，纖維平行排列，兩端均與 — 塊端 板粘合。 二、膜分離組件 （一）平板式膜組件 （二）管式膜組件 結(jié)構(gòu) ：膜粘在支撐管的內(nèi)壁或外壁。 ? (3)溶液的脫酸或脫堿 通過離子的遷容，將堿性溶液中的金屬陽離子換成氫離子，或?qū)⑺嵝匀芤褐械年庪x子換成氫氧根離子，結(jié)合成水，就起了對溶液脫堿或脫酸的作用。 ? (2)溶液的濃縮 料液是鹽類溶液，濃集其中的陰、陽離子，制成濃度較高的溶液。 用途 ? (1) 溶液脫鹽 從料液中遷出等當(dāng)量的陰、陽離子，從而降低了溶液的鹽分。 －－－－－－－－－－－－－－ 壓力 原液 超濾膜 透過液 超過濾用途 ? ① 澄清 除去懸浮的微小顆粒 （處理果汁、葡萄酒、醋） ? ② 成分調(diào)整 （牛奶、淀粉、酵母、葡萄糖、氨基酸等） ? ③ 濃縮 （乳液、全蛋產(chǎn)品、膠體等） ? ④ 分子溶液的脫鹽 ? ⑤ 污染控制 （油脂、漂白污水、色料廢液等過濾） (三）電滲析原理 使用具有選擇性透過性能的離子交換膜，在直流電場作用下，溶液中的離子選擇性透過進行定向遷移 。截留的粒徑范圍是 1－ 20nm， 相當(dāng)于分子量為 300至300000的各種蛋白質(zhì)分子，也可截留相應(yīng)粒徑的膠體微粒。 一、膜分離的方法與原理 （一）反滲透原理 利用反滲透膜選擇性透過溶劑（水）的性質(zhì)，對溶液施加壓力克服溶液的滲透壓，使溶劑通過膜從溶液中分離出來。 ? ④