第五章 虚拟变量16510.pptx
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1、计量经济学Econometrics第五章虚拟变量两种分类的定性变量多种分类的定性变量定性变量对截距和斜率项影响应用计量经济学Econometrics两种分类的定性变量计量经济学Econometrics问题的提出问题的提出1.计量经济学模型,需要经常考虑属性因素的影响。例如,职业、战争与和平、繁荣与萧条、文化程度、灾害、季节2.定性因素往往很难直接度量它们的大小。只能给出它们的“Yes:D=1或No:D=0、或者它们的程度或等级3.为了反映定性因素和提高模型的精度,必须将属性因素“量化”。通过构造0-1型的虚拟变量来量化属性因素计量经济学Econometrics模型中引入虚拟变量的必要性 现实经
2、济生活错综复杂,往往要求人们按照经济变量的质或量的不同,分别进行处理。因此,回归模型中,往往有必要引入虚拟变量,以表示这些质的区别。例如,消费函数,对于平时与战时,萧条与繁荣,乃至性别、教育程度、季节性等等,都会因质的不同表现出不同的差异。计量经济学Econometrics两种分类的定性变量Y的条件期望值工资考察工资和性别有无关系的模型计量经济学Econometrics例数据数据data51.xls,data51.wfldata51.xls,data51.wfl,建立模型,建立模型计算看看男女性各自的平均工资,结果如何?这里性别为一虚拟变量计量经济学Econometrics加入其它定量解释变量
3、把上例模型中加入工作经历后变为:把上例模型中加入工作经历后变为:性别虚拟变量的p值很小为0.003,表明非常显著。这样在控制工作经历的情况下,平均工资的性别差异很显著。计量经济学Econometrics多种分类的定性变量计量经济学Econometrics多种分类的定性变量设Y表示家庭储蓄,X表示家庭收入。不同年龄组,储蓄和收入之间的关系是不一样的。把年龄分成三个组:25岁以下、2555岁和55岁以上,定义虚拟变量:三类家庭的虚拟变量取值情况还有可能有更多的定性变量,如受教育程度、职称等计量经济学Econometrics定性变量对截距和斜率项影响计量经济学Econometrics定性变量对截距和
4、斜率项影响设Y表示工资,X表示工作经历,D表示性别虚拟变量反映男女的工作经历对工资的影响情况,截距项表示工作经历为0时的工资,这里假设男女是相等的斜率项发生变化计量经济学Econometrics定性变量对截距和斜率项影响(续)设Y表示工资,X表示工作经历,D表示性别虚拟变量截距和斜率项发生变化计量经济学Econometrics应用计量经济学Econometrics应用例例工资差别:为了了解美国工作妇女是否受到了歧视,用美国统计局的有关数据来作一分析。数据:data52.xls变量说明:变量说明:WAGE-WAGE-工资工资(美元美元/小时小时)SEX-SEX-性别性别,1-,1-女女ED-ED
5、-受教育年数受教育年数AGE-AGE-年龄年龄NONWH-1-NONWH-1-非西班牙裔也不是白人非西班牙裔也不是白人,0-,0-其他其他HISP-1-HISP-1-西班牙裔西班牙裔,0-,0-其他其他计量经济学Econometrics估计的模型(1(1)(22.10)(-3.86)(2)(3)(-3.38)(-4.61)(8.54)(4.63)(-1.07)(0.22)(-4.59)(-4.50)(7.98)(-1.22)(0.28)(3.87)(-3.18)计量经济学Econometrics例数据数据data53.xlsdata53.xls,为英国,为英国19461946年至年至19631
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