EVIEWS虚拟变量模型

1、虚拟变量【实验目的】掌握虚拟变量的设置方法。【实验内容】一、试根据表7-1的1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数；表7-1我国城镇居民家庭抽样调查资料收入等级彩电拥有量Y （台/百户）人均收入X（元/年）DiXDi困难户83.642198.8800最低收入户87.012476.7500低收入户96.753303.1700中等偏下户100.94107.2614107.26中等收入户105.895118.9915118.99中等偏上户109.646370.5916370.59高收入户115.137877.6917877.69最高收入户122.541

2、0962.16110962.16资料来源：据中国统计年鉴1999整理计算得到二、 试建立我国税收预测模型（数据见实验一）；三、试根据表7-2的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。表7-2我国城镇居民人均消费支出和可支配收入统计资料收入等级19981999消费支出Y收入XD消费支出Y收入XD困难户2214.472198.8802327.542325.71最低收入户2397.62476.7502523.12617.81低收入户2979.273303.1703137.343492.271中等偏下户3503.244107.2603694.464363.781中等收入户4179.645118.9

3、904432.485512.121中等偏上户4980.886370.5905347.096904.961高收入户6003.217877.6906443.338631.941最高收入户7593.9510962.1608262.4212083.791资料来源：据中国统计年鉴1999 2000整理计算得到【实验步骤】一、我国城镇居民彩电需求函数1相关图分析；键入命令：SCAT X 丫，贝U人均收入与彩电拥有量的相关图如 7-1所示。从相关图可以看出，前3个样本点（即低收入家庭）与后 5个样本点（中、高收入）的拥有量存在较大差异，因此，为了反映“收入层次”这一定性因素的 影响，设置虚拟变量如下：D 1

4、中、高收入家庭0低收入家庭130120110>10030002000 斗 000 E00D SOOO 10000 12000X图7-1我国城镇居民人均收入与彩电拥有量相关图2.构造虚拟变量；方式1 :使用DATA命令直接输入；方式2 :使用SMPL和GENR命令直接定义。DATA D1GENR XD=X*D13.估计虚拟变量模型:LS Y C X D1 XD再由t检验值判断虚拟变量的引入方式，并写出各类家庭的需求函数按照以上步骤，虚拟变量模型的估计结果如图7-2所示VariableCoefficientStd. Error卜 StatisticProb.C57.611323.545435

5、15.249440.0001Xc.aiias2D.0013139 0260530.0008D131.373053 8310278.3197160.0011XD-0.0087540.001323-6.5930440.0027R-squared0.996374Mean dependent var102.6875Adjusted R-squaredC.993654S.D. dependent var13.38747S.E. of regression1 0G6439Akike irfa criterion3 273379Sunn squared resid4.5491&4Schwarz cr

6、itericin3 313100Log likelihood-9.093516F-statistic366.3741Durbin-Watson stat2292063Prob(F-statistic)D. 000025图7-2我国城镇居民彩电需求的估计我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为：?i 57.610.0119Xj 31.8731Dj 0.0088XDit (16.249)(9.028)(8.320)(-6.593)R2 = 0.9964R2 = 0.9937F= 366.374S.E= 1.066虚拟变量的回归系数的t检验都是显著的，且模型的拟合优度很高，说明我 国城镇居民低收入家庭与

7、中高收入家庭对彩电的消费需求，在截距和斜率上都存在着明显差异，所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。低收入家庭与中高收入家庭各自的需求函数为：低收入家庭：?i 57.610.0119Xi中高收入家庭:?i57.61 31.87310.0119 0.0088 xi 89.48 0.003xi由此可见我国城镇居民家庭现阶段彩电消费需求的特点：对于人均年收入在3300元以下的低收入家庭，需求量随着收入水平的提高而快速上升，人均年收 入每增加1000元，百户拥有量将平均增加12台；对于人均年收入在4100元以 上的中高收入家庭，虽然需求量随着收入水平的提高也在增加，但增速趋缓，人均年收入每增加10

8、00元，百户拥有量只增加3台。事实上，现阶段我国城镇居 民中国收入家庭的彩电普及率已达到百分之百，所以对彩电的消费需求处于更新换代阶段。二、我国税收预测模型要求：设置虚拟变量反映1996年税收政策的影响。方法：取虚拟变量D1 = 1 (1996年以后)，D1 = 0 (1996年以前)。键入命令：GENR XD=X*D1LS Y C X D1 XD则模型估计的相关信息如图7-3所示。VariableCoefficientStd. Error卜 St artisticProbC1234.26349.0744624.747500.0000X0.082S590 00172847.94301O.OOO

9、DD1-8195.199793.417S-10.32099O.OOODXD0 1213850.01083011.208190.0000R-squared0.999001Mean dependent var4309.000Adjusted R-squared0.990701S.D. dependent vr2422.K31S.E. of re grass liar07.31741Akaike info 亡rite non1201193Surri squared nesid76243.30Schrwarz criterion1219452Log likelihpod-B0.08353F-$tati

10、stic3332.429Durbin-Watson stsd2.266303ProL(F-statistic)0.000000图7-3引入虚拟变量后的我国税收预测模型我国税收预测函数的估计结果为：?i 1234.2680.08286 xi 8195.198Di 0.12139XDit (24.748) (47.949)(-10.329)(11.208)R2 = 0.9990 R2 = 0.9987F= 3332.429S.E= 87.317可见，虚拟变量的回归系数的t检验都是显著的，且模型的拟合优度很高， 说明1996年的税收政策对税收收入在截距和斜率上都产生了明显影响。1996年前的税收函数

11、为：?i 1234.2680.08286 人1996年后的税收函数为：?i 6960.93 0.20425xi由此可见，在实施1996年的税收政策前，国内生产总值每增加 10000元， 税收收入增加828.6元；而1996年后，国内生产总值每增加10000元，税收收 入则增加2042.5元，因此，1996年的税收政策大大提高了税收收入水平。三、我国城镇居民消费函数要求：1利用虚拟变量分析两年的消费函数是否有显著差异；2利用混合样本建立我国城镇居民消费函数。设1998年、1999年我国城镇居民消费函数分别为：1998 年：yi a1 b1 xii1999 年：y a2 b2Xii为比较两年的数据

12、，估计以下模型：yi印匕必DiXDi i其中，a2 a1，b2 d。具体估计过程如下：CREATE U 16建立工作文件DATA Y X(输入1998，1999年消费支出和收入的数据，1 8期为1998年资料，916期为1999年资料)SMPL1 8样本期调成1998年GENRD1=0输入虚拟变量的值SMPL916样本期调成1999年GENRD1=1输入虚拟变量的值SMPL1 16样本期调成19981999年GENRXD=X*D1生成XD的值LSYC X D1 XD利用混合样本估计模型则估计结果如图7-4 :VariableCoefficientStd. ErrorStatisticPnob.

13、C924.706885,8133310.775780.0000X0.623702D. 01 430843.69096O.OOODD161.191E7119.95030.5101420.E192XD-0.0080010.019209-0.41E5310.6844R-squaredC.997174Mean dependent var4375.251Adjusted R-squared0.996467S.D. dependent var1908.906S.E. of regression113 4594Akaike info 匚ritenon12.51309Sum squared resid1544

14、76,5Schwarz criterion12.70G23Log likelihood-96.104£8F-statistic1411.331Du rbin-Watson st aft1.532136Prob(F-statistic)D.OOOOOD图7-4引入虚拟变量后的我国城镇居民消费模型?i 924.705880.6237xi 61.1917Di 0.0080XDit (10.776)(43.591)(0.510)(-0.417)2 2R = 0.9972 R = 0.9965F= 1411.331S.E= 113.459根据t检验，D和XD的回归系数均不显著，即可以认为a2

15、a1 = 0,b2 b,二0;这表明1998年、1999年我国城镇居民消费函数并没有显著差异 因此，可以将两年的样本数据合并成一个样本，估计城镇居民的消费函数。独立样本回归与混合样本回归结果如图7-5图7-7所示VariableCoefficieralStd, Error t-StatisticProb.C924706886 42E1310.E99370.0000XC.6237020.01441043.201 B6D.0000R-squeredO.996B07Mean dependent vair4231 533Adjusted R-squared0.996275S.D. dependent

16、war1872 330S.E. of regression114.2697Akaiike info 匚 rit电rion12.52732Sim squared resid78345.39Schwarz criterion12.54718Log likelihood-43,10927F-statistlc1873.319Durbin-Watson stat1.597733Prob(F-statistic)0.000000图7-51998年样本回归的我国城镇居民消费模型VariableCoefficientStd, Error t-StatisiicProbC985 897483.2073811.

17、848680.0000X0.6157010Q1272J48.38751D.0000squared0.997444Mean dependenl var4520 570Adjusted R-squared0.937018S.D. dependent var2062.744S.E. of regression1112.6433Akaike info 匚riterion12.49665Sum squared resid76131.07Scliwarz criterion1251851Log likelihood47.99469statistic2341.351urbin-Watson stat1.30

18、5570Prot(F-statistic)o.aooooo图7-61999年样本回归的我国城镇居民消费模型VariableCoefficientStd. Error t-StatislicProbC955.668055.9103917J92B50.0000X0 6194760.00891169.51719D.0000R-squared0.997111Mean dependeni yar4376.251Adjusted R-squared0.996905S.D dependent var1908.906S.E. of regression106.1964Akaike info criterion12.20493Surn squared resid1573074Schnwarz criterion12.30190Log likelihood-9