離散因變量模型演示文稿當前1頁，總共21頁。（優選）離散因變量模型當前2頁，總共21頁。一、二元選擇模型二元選擇模型的理論模型二元選擇模型經濟計量的一般模型線性概率模型（LPM)Logit模型Probit模型當前3頁，總共21頁。（一）二元選擇模型的理論模型選擇理論：效用是不可觀測的，只能觀測到選擇行為第i個個體選擇1的效用第i個個體不選擇1（選擇0）的效用選擇1不選擇1（選擇0）當前4頁，總共21頁。（二）二元選擇的經濟計量一般模型總體回歸模型樣本回歸模型當前5頁，總共21頁。（三）二元選擇模型隨機誤差項及斜率對于回歸模型：斜率：當前6頁，總共21頁。（四）分布函數F的選取選取分布函數F的原則：F是單調函數按照上述原則F取作累計分布函數。下面介紹三種不同分布函數下的計量模型：

LPM,Probit,Logit當前7頁，總共21頁。1、線性概率模型（LPM)如果選擇LPM的估計方法：OLS對響應概率(p)的偏效應：當前8頁，總共21頁。

線性概率模型存在的問題及適用性LPM在實際的回歸當中應用很少，用于理論模型的比較。辦法：強令預測值相應等于0或1進行約束估計。隨機誤差項是異方差：

辦法：可用WLS估計。擬合值可能不在0－1之間，有可能大于1或小于0:當前9頁，總共21頁。2、Logit模型如果選擇Logistic分布函數（1）Logit模型的分布函數具有以上分布函數的二元選擇模型稱為Logit模型。當前10頁，總共21頁。（2）Logit模型的設定模型線性化

取1或0其中得到：P為y取1時的概率取值范圍∵機會比率odds當前11頁，總共21頁。（3）Logit模型的邊際分析1、自變量的變化對響應概率（p）的影響：2、對Logit模型系數的解釋：當xj增加一個單位時機會比率的增長率為當前12頁，總共21頁。

南開大學國際經濟研究所1999級研究生考試分數及錄取情況見數據表（N=95）。定義變量：

Y

：考生錄取為1，未錄取為0；SCORE：考生考試分數；

D1：應屆生為1，非應屆生為0。例1：當前13頁，總共21頁。數據表

當前14頁，總共21頁。模型結果：（1）模型（2）估計：用logit法估計。（調用數據庫和程序E:\logit）模型形如：Stata命令：logityscored1當前15頁，總共21頁。（3）得到估計式：(0.052)(0.052)(0.873)注：括號里是p值。（4）檢驗：可以直接根據括弧里的p值進行判斷，也可以利用正態分布表查臨界值進行檢驗。當前16頁，總共21頁。(5)對參數加以解釋：說明當考生分數增加一分，被錄取的機會比率增長率增加0.6771.另外，是否應屆生對錄取與否沒有顯著影響。因為Z=2.05>1.96，所以score變量在0.05的顯著水平下對Y的影響是顯著的。當前17頁，總共21頁。3.Probit模型如果選擇累積正態概率分布曲線

Probit曲線和logit曲線很相似。兩條曲線都是在pi=0.5處有拐點，但logit曲線在兩個尾部要比Probit曲線厚。當前18頁，總共21頁。（1）Probit模型的設定模型當前19頁，總共21頁。（2）Probit模型的邊際分析自變量的變化對響應概率（p）的影響：一般情況下對連續變量，X取樣本均值，指的是X在平均意義上每增加一個單位會導致事件發生的概率將會變化多少個單位。例子調用程序講解：E:\博士計量課程軟件應用\logit(內含probit)當前20頁，總共21頁。樣本iYx1x10x2………n1xn二、二元選擇模型的估計(M