第五章经典单方程计量经济学模型专门问题

1、第五章古典单方程式计量经济学模型：专业问题，5.1虚拟变量5.2滞后变量5.3设定误差5.4建模理论，5.1虚拟变量模型，1，虚拟变量的基本意义2，虚拟变量的引进3，虚拟变量的设定原则，1，虚拟变量的基本意义，许多经济变量通过定量测量例如，职业、性别对收入的影响、战争、自然灾害对GDP的影响、对有季节的产品(例如冷饮)的销售的影响等。 为了在模型中反映这些因素的影响，提高模型的精度，通常需要引入“虚拟变量”进行“量化”。 根据这些元素的属性类型，构建仅取“0”或“1”的人工变量，通常称为伪变量，标记为d。 例如，反映句子程度的虚拟变量为1，本科学履历D=0，不是本科学履历，一般来说，在虚拟变量

2、的设定中，基础类型、肯定类型取希望值为1的比较类型，否定类型取值0。 概念：包含一般解释变量和虚拟变量两者的模型被称为虚拟变量模型或者方差分析(analysis-of variance: ANOVA )模型。 将性别作为虚拟变量来考察企业员工的工资的模型： Yi是企业员工的工资，Xi是工作年数，Di=1，男性的话Di=0，女性的话。 二、虚拟变量的导入，把虚拟变量作为说明变量导入模型，有加法方式和乘法方式两种基本方式。 企业男性员工的平均工资为：上述企业员工工资模式中的性别虚拟变量的导入采用了加法方式。 在这个模型中，假设E(i)=0，企业女员工的平均工资为：1，加法方式，几何意义：20，两个

3、函数具有相同的斜率，但有不同的截距。 也就是说，男女员工的平均工资相对于教育年龄的变化率相同，但两者的平均工资水平不同2个。 通过传统的回归检验，第二项统计显着性可以判断企业男女员工的平均工资水平是否有显着性差异。 0、2，又例如：基于横向数据，考虑个人保健支出回归个人收入和教育水平。 教育水平可以设定为：高中以下、高中、大学以上、模型：在这种情况下，需要引入两个虚拟变量：E(i)=0的初始假设，高中以下、高中、大学以上教育水平的个人保健支出函数：高中以下：大学以上：假设32，其几何意义：还有多个虚拟变量在上述员工工资例子中，虚拟变量D2 :代表本科以上学历本科以下学历，员工工资回归模式为：女

4、员工本科以下学历平均工资：女员工本科以上学历平均工资：按性别、学历分别为：男员工本科以下学历平均工资： 男职工本科以上学历的平均工资：可设计2，乘法方式，加法方式导入虚拟变量，考察：截距的差异，多数情况下斜率变化，斜率、截距同时变化。 斜率的变化是通过乘法导入虚拟变量来测量的。 例如：根据消费理论，消费水平c主要依赖于收入水平y，但长期以来人们的消费倾向发生变化，尤其是自然灾害、战争等异常的一年，消费倾向经常发生变化。 这种消费倾向的变化可以通过在收入系数中导入虚拟变量来考察。 在此，虚拟变量d被乘以x引入到模型中，并且可以用于考察消费倾向的变化。假设E(i)=0，上述模型表示的函数为：正常年

5、：异常年：例如，消费模型可以建立如下：截距和斜率发生变化时，需要导入加法和乘法两种形式的虚拟变量。 考察例5.1.1、1990年左右中国居民的总储蓄收入关系是否发生了变化。 表5.1.1显示了中国19792001年的城乡储蓄馀额为代表的居民储蓄和GNP为代表的居民收入数据。 储蓄y，收入x，可令：1990年前： yi=12xi 1i=1，2，n1 1990年后： yi=12xi2i=1， 2，n2可出现以下四种情况中的一种： (1)1=1，且2=2，即两种回归相同，被称为一致回归的(2)11，但2=2，即两种回归的差异是其截距虽然被称为平行回归(Parallel Regressions )的(

6、3)1=1，但是22，即两种回归的差异只是它的斜率，被称为合并回归(Concurrent Regressions )的(4) 11，22，即两种回归全部是可以利用邹氏结构变化的检查。 通过引入乘法形式的虚拟变量也可以解决该问题。 合并n-1和n-2次观测值，以下回归：引入了Di的虚拟变量：然后：可以分别表示1990年后期和前期的储蓄函数。 统计检查显示，如果4=0的假设被拒绝，两个时期储蓄函数的斜率会不同。 具体的回归结果为：(-6.11) (22.89) (4.33) (-2.55 )，由3和4的t检验表明，参数显着不为0，两个时期的回归不同，储蓄函数分别为：1990年前：1990年后：=0.988 例如，进口消费品的数量y主要取决于国民收入x的多少，中国在改革开放前后，y对x的回归关系明显不同。 在