51虚拟变量2139.pptx

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1、5.1 5.1 虚拟变量模型虚拟变量模型 一、虚拟变量的基本含义一、虚拟变量的基本含义 二、虚拟变量的引入二、虚拟变量的引入 三、虚拟变量的设置原则三、虚拟变量的设置原则一、虚拟变量的基本含义一、虚拟变量的基本含义许多经济变量是许多经济变量是可以定量度量可以定量度量的，的，如：如：商品需商品需求量、价格、收入、产量等。求量、价格、收入、产量等。但也有一些影响经济变量的因素但也有一些影响经济变量的因素无法定量度量无法定量度量，如：如：职业、性别对收入的影响，战争、自然灾职业、性别对收入的影响，战争、自然灾害对害对GDP的影响，季节对某些产品（如冷饮）的影响，季节对某些产品（如冷饮）销售的影响等等

2、。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，需要将它们高模型的精度，需要将它们“量化量化”。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，通常称为虚拟变量虚拟变量（dummy variables），记为D。例如例如，反映文程度的虚拟变量可取为，反映文程度的虚拟变量可取为：1，本科学历 D=0，非本科学历 一般地，在虚拟变量的设置中：一般地，在虚拟变量的设置中：基础类型、肯定类型取值为基础类型、肯定类型取值为1；比较类型，否定类型取值为比较类型，否定类型取值为0。概念：

3、概念：同同时时含含有有一一般般解解释释变变量量与与虚虚拟拟变变量量的的模模型型称称为为虚虚拟拟变变量量模模型型或或者者方方差差分分析析（analysis-of variance:ANOVA）模型模型。一个以性别为虚拟变量考察企业职工薪金的模型：其中：Yi为企业职工的薪金，Xi为工龄，Di=1，若是男性，Di=0，若是女性。二、虚拟变量的引入二、虚拟变量的引入 虚拟变量做为解释变量引入模型有两种基虚拟变量做为解释变量引入模型有两种基本方式：本方式：加法方式加法方式和和乘法方式乘法方式。上述企业职工薪金模型中性别虚拟变量的上述企业职工薪金模型中性别虚拟变量的引入采取了加法方式。引入采取了加法方式。

4、在该模型中，如果仍假定在该模型中，如果仍假定E(i)=0，则，则 企业女职工的平均薪金为：企业女职工的平均薪金为：1 1、加法方式、加法方式 企业男职工的平均薪金为：企业男职工的平均薪金为：几何意义：几何意义：假定假定 20，则两个函数有相同的斜率，则两个函数有相同的斜率，但有不同的截距。意即，男女职工平均薪金对但有不同的截距。意即，男女职工平均薪金对教龄的变化率是一样的，但两者的平均薪金水教龄的变化率是一样的，但两者的平均薪金水平相差平相差 2。可以通过传统的回归检验，对可以通过传统的回归检验，对 2的统计显著性的统计显著性进行检验，以判断企业男女职工的平均薪金进行检验，以判断企业男女职工的

5、平均薪金水平是否有显著差异。水平是否有显著差异。02 又例又例：在横截面数据基础上，考虑个人保：在横截面数据基础上，考虑个人保健支出对个人收入和教育水平的回归。健支出对个人收入和教育水平的回归。教育水平考虑三个层次：高中以下，教育水平考虑三个层次：高中以下，高中，高中，大学及其以上。大学及其以上。这时需要引入两个虚拟变量：这时需要引入两个虚拟变量：模型可设定如下：模型可设定如下：在在E(i)=0 的初始假定下，高中以下、的初始假定下，高中以下、高中、大学及其以上教育水平下个人保健支出高中、大学及其以上教育水平下个人保健支出的函数：的函数：高中以下：高中以下：高中：大学及其以上：假定32，其几何

6、意义：还可将多个虚拟变量引入模型中以考察多种还可将多个虚拟变量引入模型中以考察多种“定性定性”因素的影响。因素的影响。如如在在上上述述职职工工薪薪金金的的例例中中，再再引引入入代代表表学学历的虚拟变量历的虚拟变量D2：本科及以上学历本科以下学历职工薪金的回归模型可设计为：职工薪金的回归模型可设计为：女职工本科以下学历的平均薪金：女职工本科以上学历的平均薪金：于是，不同性别、不同学历职工的平均薪金分别为：男职工本科以下学历的平均薪金：男职工本科以上学历的平均薪金：2 2、乘法方式、乘法方式加法方式引入虚拟变量，考察：加法方式引入虚拟变量，考察：截距的不同。截距的不同。许多情况下：往往是斜率就有变

7、化，许多情况下：往往是斜率就有变化，或斜率、或斜率、截距同时发生变化截距同时发生变化。斜率的变化可通过以乘法的方式引入虚拟变量斜率的变化可通过以乘法的方式引入虚拟变量来测度。来测度。例例：根据消费理论，消费水平根据消费理论，消费水平C主要取决于收入主要取决于收入水平水平Y，但在一个较长的时期，人们的消费倾向会，但在一个较长的时期，人们的消费倾向会发生变化，尤其是在自然灾害、战争等反常年份，发生变化，尤其是在自然灾害、战争等反常年份，消费倾向往往出现变化。这种消费倾向的变化可消费倾向往往出现变化。这种消费倾向的变化可通过在收入的系数中引入虚拟变量来考察。通过在收入的系数中引入虚拟变量来考察。如，

8、设消费模型可建立如下：这里，虚拟变量这里，虚拟变量D以与以与X相乘的方式引入了模型中，相乘的方式引入了模型中，从而可用来考察消费倾向的变化。从而可用来考察消费倾向的变化。假定假定E(i)=0，上述模型所表示的函数可化为：上述模型所表示的函数可化为：正常年份：反常年份：当截距与斜率发生变化时，则需要同时引入当截距与斜率发生变化时，则需要同时引入加法与乘法形式的虚拟变量加法与乘法形式的虚拟变量。例例5.1.1，考考察察1990年年前前后后的的中中国国居居民民的的总总储储蓄蓄-收入关系是否已发生变化。收入关系是否已发生变化。表表5.1.1中中给给出出了了中中国国19792001年年以以城城乡乡储储蓄

9、蓄存存款款余余额额代代表表的的居居民民储储蓄蓄以以及及以以GNP代代表表的居民收入的数据。的居民收入的数据。以以Y为储蓄，为储蓄，X为收入，可令：为收入，可令：1990年前：年前：Yi=1+2Xi+1i i=1,2,n1 1990年后：年后：Yi=1+2Xi+2i i=1,2,n2 则有可能出现下述四种情况中的一种：则有可能出现下述四种情况中的一种：(1)1=1，且且 2=2，即即两两个个回回归归相相同同，称称为为重合回归重合回归（Coincident Regressions）；）；(2)11,但但 2=2，即即两两个个回回归归的的差差异异仅仅在在其其截距，称为截距，称为平行回归平行回归（Pa

10、rallel Regressions）;(3)1=1，但但 22，即即两两个个回回归归的的差差异异仅仅在在其其斜斜率率，称称为为汇汇合合回回归归(Concurrent Regressions)；(4)11，且且 22，即即两两个个回回归归完完全全不不同同，称称为为相异回归相异回归（Dissimilar Regressions）。）。可以运用可以运用邹氏结构变化的检验邹氏结构变化的检验。这一问题也。这一问题也可通过引入乘法形式的虚拟变量来解决。可通过引入乘法形式的虚拟变量来解决。将n1与n2次观察值合并，并用以估计以下回归：Di为引入的虚拟变量：于是有：可分别表示1990年后期与前期的储蓄函数。

11、在统计检验中，如果4=0的假设被拒绝，则说明两个时期中储蓄函数的斜率不同。具体的回归结果为：具体的回归结果为：(-6.11)(22.89)(4.33)(-2.55)由由 3与与 4的的t检验可知：参数显著地不等于检验可知：参数显著地不等于0，强烈示出两个时期的回归是相异的，强烈示出两个时期的回归是相异的，储蓄函储蓄函数分别为：数分别为：1990年前：1990年后：=0.98363 3、临界指标的虚拟变量的引入、临界指标的虚拟变量的引入 在在经经济济发发生生转转折折时时期期，可可通通过过建建立立临临界界指指标的虚拟变量模型来反映。标的虚拟变量模型来反映。例例如如，进进口口消消费费品品数数量量Y主

12、主要要取取决决于于国国民民收收入入X的的多多少少，中中国国在在改改革革开开放放前前后后，Y对对X的的回归关系明显不同。回归关系明显不同。则进口消费品的回归模型可建立如下：则进口消费品的回归模型可建立如下：这时，可以t*=1979年为转折期，以1979年的国民收入Xt*为临界值，设如下虚拟变量：OLS法得到该模型的回归方程为：则两时期进口消费品函数分别为：当tt*=1979年，当tt*=1979年，三、虚拟变量的设置原则三、虚拟变量的设置原则 虚拟变量的个数须按以下原则确定：虚拟变量的个数须按以下原则确定：每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别数少性变量的类别数少1，即如果有，即如果有m个定性变量，只个定性变量，只在模型中引入在模型中引入m-1个虚拟变量。个虚拟变量。例例。已知冷饮的销售量Y除受k种定量变量Xk的影响外，还受春、夏、秋、冬四季变化的影响，要考察该四季的影响，只需引入三个虚拟变量即可：则冷饮销售量的模型为：在上述模型中，若再引入第四个虚拟变量：则冷饮销售模型变量为：其矩阵形式为：如果只取六个观测值，其中春季与夏季取了两次，秋、冬各取到一次观测值，则式中的：显然，(X,D)中的第1列可表示成后4列的线性组合，从而(X,D)不满秩，参数无法唯一求出。这就是所谓的这就是所谓的“虚拟变量陷井虚拟变量陷井”，应避免。