模型中的特殊解释变量
第8章 模型中的特殊解释变量 8.3 虚拟变量模型 8.3 虚拟变量 许多经济变量是可以定量度量的。为了在模型中能够反映这些因素的影响。第8章 模型中的特殊解释变量。8.3 虚拟变量模型。但也有一些影响经济变量的因素无法定量度量。职业、性别对收入的影响。工具变量法是解决随机解释变量X与误差项u相关时。
模型中的特殊解释变量Tag内容描述:<p>1、第8章 模型中的特殊解释变量 8.3 虚拟变量模型 8.3 虚拟变量 许多经济变量是可以定量度量的,如:商品需求量 、价格、收入、产量等。但也有一些影响经济变量 的因素无法定量度量,如:职业、性别对收入的影 响;战争、自然灾害对GDP的影响;季节对某些产 品(如冷饮)销售的影响等等。 为了在模型中能够反映这些因素的影响,并提高模 型的精度,需要将它们“量化”。 这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来完 成的。根据这些因素的属性类型,构造只取 “0”或“1”的人工变量,通常称为虚拟变量 (dummy variables),记为D。 例如,。</p><p>2、第8章 模型中的特殊解释变量,8.3 虚拟变量模型,8.3 虚拟变量(重点掌握),许多经济变量是可以定量度量的,如:商品需求量、价格、收入、产量等。但也有一些影响经济变量的因素无法定量度量,如:职业、性别对收入的影响;战争、自然灾害对GDP的影响;季节对某些产品(如冷饮)销售的影响等等。 为了在模型中能够反映这些因素的影响,并提高模型的精度,需要将它们“量化”。,这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来完成的。根据这些因素的属性类型,构造只取“0”或“1”的人工变量,通常称为虚拟变量(dummy variables),记为D。 例。</p><p>3、第8章 模型中的特殊解释变量,2019/5/15,1,8.1 随机解释变量、工具变量(一般性了解) 8.2滞后变量 8.3虚拟变量(重点)(其中分段线性回归不讲) 8.4 时间变量,8.1 随机解释变量问题,按照最小二乘法的假设,回归模型中的解释变量均为非随机变量,它们与随机项u相互独立,即: Cov(Xi,ui)=0 如果此假定成立,要求X取值是事先精确给定的,没有测量误差。 实际经济现象中,这种假定条件常常不成立。如果模型中的解释变量是随机变量,并且和u不独立,最小二乘估计量是有偏的。 下面讨论随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征。,随机解释变。</p><p>4、第8章 模型中的特殊解释变量,8.1 随机解释变量(一般性了解) 8.2 工具变量 8.3 滞后变量(一般性了解) 8.4 虚拟变量(重点) 8.5 时间变量,8.1随机解释变量,(第2版教材第203页) (第3版教材第174页),(第2版教材第207页) (第3版教材第177页),8.2 工具变量法,工具变量法是解决随机解释变量X与误差项u相关时,的OLS估计量不具有一致性的方法。 假定有变量Z与X高度相关,但与误差项u不相关,则用Z替换X,估计回归参数,这种估计方法称作工具变量法,Z称作工具变量。的工具变量法估计量具有一致性。,例8.1 用最终消费C1对国内生产总值。</p><p>5、第8章模型中的特殊解释变量,8.1随机解释变量(一般性了解)8.2滞后变量(一般性了解)8.3虚拟变量(重点)8.4时间变量,(第3版第187页),8.3虚拟变量,例:研究某公司职工的性别与收入(Y)的关系,可定义虚拟变。</p><p>6、第八章 模型中的特殊解释变量,一、随机解释变量 二、滞后变量问题 三、虚拟变量问题 四、时间变量,第一节 随机解释变量问题,一、估计量的渐近特征,1.渐进无偏性(P202) 所谓渐进分布是指,当样本容量N时,随机变量序列将收敛到某个特定的分布。 所谓渐进无偏性是指,如果当N时,参数估计量的数学期望值将趋向于总体参数的真实值。这时,将参数估计量称为总体参数的渐近无偏估计。,2.一致性,所谓一致性。</p>