计量经济专题模型.ppt

第五章虚拟变量模型 在计量经济学研究中 往往存在一些定性的不可量化的因素对经济指标产生影响 比如 性别 学历 职称 政策 法律 季节等因素往往对研究的变量有重要影响 如果建模过程中忽略这些因素的影响 则模型就不能精确反映真实的经济变动 为此 我们引入了虚拟变量 Dummyvariable 来把这些不能够定量的因素考虑进去 注意 在建立回归模型时 我们用符号表示虚拟变量 而不是常用的符号 用以强调该变量是定性的变量 注意 我们这里介绍的DV一般只取1或0两个值 非此即彼 引入DV主要有以下作用 1 可以描述和测量定性因素的影响 2 可以反映经济变量与各因素之间的完整关系 提高模型精度 3 便于处理异常数据 虚拟变量一般不会产生新的参数估计问题 我们可以用普通最小二乘估计法对包含虚拟变量的模型的参数进行估计 例题 大学生毕业生和非大学生毕业生的初职年薪 从回归分析可以看出 估计的非大学毕业生的平均初职年薪为18000美元 而大学毕业生的平均初职年薪为21280美元 一 虚拟变量的设定 1 虚拟变量的设定原则 1 单因素多类型 1个因素 m个类型 应建立 m 1 个虚拟变量 例如 研究教师年薪与教龄 性别之间的关系 数据如下 2 多个因素两个类型 设有n个因素 各有两个类型 应设立n个解释变量 若某一因素中有多于2个类型 则对其按 1 设置DV个数 3 对虚拟变量的赋值是任意的 可以根据需要或习惯而定 一般地 定性因素中表示某属性是否存在 相应的虚拟变量取1或0 基础类型或否定类型取 0 比较类型或肯定类型取 1 赋值为 0 的一类常称为基准类 对比类或控制类或遗漏类 建立虚拟变量模型时的注意事项 1 在同一模型方程中引入多个虚拟变量作为解释变量时 注意避免掉入虚拟变量的陷阱 从而产生完全共线性 2 虚拟变量的引入方式 1 加法方式 可见 加法方式引入 对截距产生影响 斜率不变 2 乘法方式 可见 乘法方式对斜率产生影响 截距不变 3 一般方式 加法或乘法 当我们知道某一定性因素对经济变量模型有显著影响而又不知是加法还是乘法时 常建立一个一般的虚拟变量模型 该方法比chow检验要严格 操作简单 进行t 检验 S5 2滞后变量模型 以前讨论的回归模型都是静态的 即因变量变化只依赖解释变量当期 与以前的无关 实际的问题中 往往经济变量的变化存在时滞现象 称这样的变量为滞后变量 laggedvariable 由于考虑了时间因素的作用 所以含有滞后变量的模型又称为动态模型 dynamicmodels S5 2 1滞后变量模型的基本概念 滞后效应 被解释变量受自身或另一解释变量的前几期水平的影响 称为滞后效应 滞后现象 前期的变量称为当期变量的滞后变量 产生的原因 1 变量自身原因 继往性 2 人的心理原因 惯性 inertia 或者惰性 人们都是习惯的产物 weareallcreatureofhabit 3 技术原因 由于经济运行的技术因素从生产到流通 到消费者手中 每一环节需要时间 形成时滞 如电子产品 4 制度原因 法律 法规 政策 契约 合同 等因素也会对经济行为造成滞后 滞后变量模型 则短期乘数为0 4 中期乘数为0 7 长期乘数为0 9 显然 当滞后期s过大时 即模型引入了太多滞后变量作为解释变量时 样本数据会损失更多的自由度 随着自由度的减少 统计推断会变得越来越不可靠 S5 2 2有限分布滞后模型 第 1 种 的估计 如果有限分布滞后变量模型的随机误差项满足线性回归模型的基本假设 似乎可以用OLS进行参数估计 1 但利用OLS有以下难点 1 建立分布滞后模型时 滞后期长度难以确定 2 损失自由度问题 在样本容量n一定 有限 时 过多的滞后变量会导致可利用的样本数据容量减少 若最大滞后k期 可用的样本数据容量变为 n k 导致参数估计精度下降 3 产生多重共线性 由于不同期的滞后变量观测值之间往往存在较强相关 会产生多重共线性 2 针对以上问题 通过研究 提出一系列的办法 对滞后长度的确定 可根据经验判定 或利用判定准则 如Akaike 赤池 的AIC准则 Schwartz 施瓦兹 的SC准则 滞后期确定后 可采用 1 经验加权估计法或 2 阿尔蒙多项式滞后法 其基本思路 对模型中不同期的滞后变量加权 组成线性组合变量 滞后变量的线性组合 取代原滞后变量模型中的各滞后变量 以减少滞后变量个数 缓解多重共线性 保证自由度 1 经验加权法 先给各滞后变量确定权数 有3种权数类型 例5 2 1 简单易行 但随意性较大 2 阿尔蒙 Almon 法 主要通过阿尔蒙变换 定义新变量 达到减少解释变量个数 消除或削弱多重共线性的目的 以便进行参数估计 通过阿尔蒙变换 新模型中变量个数明显少于原模型中变量个数 保证了自由度 在一定程度上缓解了多重共线性 例5 2 2 3 科伊克 Koyck 方法 适用于将无限分布滞后模型转换为自回归模型 然后估计 1 自回归模型的构造 1 自适应预期模型 将自适应预期模型转化为自回归模型 2 局部调整模型 将局部调整模型转化为自回归模型 S5 2 3自回归模型 第 2 种 的参数估计 2 自回归模型的参数估计 1 IV法 2 OLS法 例5 2 3 因果关系是指变量之间的依赖性 即原因变量决定结果变量 原因变量的变动引起结果变量的变动 S5 2 3