虛擬變量回歸第一頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日很多研究認(rèn)為，影響商品房?jī)r(jià)格的因素有多個(gè)方面，例如：1.成本費(fèi)用因素：包括土地、建筑物建造成本、其他費(fèi)用；2.房地產(chǎn)供求因素：包括住房需求量、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)量等；3.經(jīng)濟(jì)因素：包括宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、物價(jià)狀況、居民收入狀況等；4.人口因素：包括人口密度、家庭結(jié)構(gòu)等；5.社會(huì)因素：包括社會(huì)治安、城市化水平、消費(fèi)心理等；6.行政(政策)因素：包括土地與住房制度、房地產(chǎn)價(jià)格政策等；7.區(qū)域因素：包括所處地段的市政基礎(chǔ)設(shè)施、交通狀況等；8.個(gè)別因素：包括朝向、結(jié)構(gòu)、材料、功能設(shè)計(jì)、施工質(zhì)量等；9.房地產(chǎn)投機(jī)因素：投機(jī)者在房地產(chǎn)市場(chǎng)中的投機(jī)活動(dòng)；10.自然因素：包括自然環(huán)境、地質(zhì)、地形、地勢(shì)及氣候等。（資料來(lái)源：徐靜;武樂(lè)杰，房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的解釋結(jié)構(gòu)模型分析，金融經(jīng)濟(jì),2009年10期）引子1影響房地產(chǎn)價(jià)格的復(fù)雜因素2第二頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日在影響房地產(chǎn)價(jià)格的眾多因素中，有定量的因素:

成本因素、房地產(chǎn)供求因素、經(jīng)濟(jì)因素、人口因素等；也有定性的因素:

社會(huì)因素、行政因素、區(qū)位因素、個(gè)別因素、投機(jī)因

素、自然因素等。在研究房地產(chǎn)價(jià)格影響機(jī)理時(shí)，需要分析那些不易量化的定性因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格是否真的有顯著影響。能否把定性的因素也引入計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中呢?怎樣才能在模型中有效地表示這些定性因素的作用呢？3第三頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日引子2

男女大學(xué)生的消費(fèi)真的有差異嗎?當(dāng)代大學(xué)生在消費(fèi)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出多元化趨勢(shì)。大學(xué)生除了日常生活費(fèi)開(kāi)支以外，還有人際交往、網(wǎng)絡(luò)通訊、書(shū)報(bào)、衣著、化妝品、電腦、旅游、食品、學(xué)習(xí)用品、各種考證等消費(fèi)。不同性別大學(xué)生的消費(fèi)結(jié)構(gòu)有所不同，專科生、本科生、研究生的消費(fèi)結(jié)構(gòu)更有差異。不同年級(jí)之間，男女同學(xué)之間，消費(fèi)水平、消費(fèi)結(jié)構(gòu)、消費(fèi)方式上都存在著差異。（注：來(lái)源于新華網(wǎng)等：共青團(tuán)中央、全國(guó)學(xué)聯(lián)共同發(fā)布的《２００４中國(guó)大學(xué)生消費(fèi)與生活形態(tài)研究報(bào)告》

）為了研究男女大學(xué)生、不同層次大學(xué)生、不同年級(jí)大學(xué)生的消費(fèi)結(jié)構(gòu)是否有差異，需要將這些定性的因素引入計(jì)量模型，怎樣才能在模型中有效地表示這類定性因素的作用呢？

4第四頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

第一節(jié)虛擬變量

一、什么是虛擬變量

數(shù)量變量與屬性變量

可用數(shù)量表現(xiàn)的連續(xù)變量只表明屬性的不連續(xù)變量

屬性變量：不能精確計(jì)量的說(shuō)明某種屬性或狀態(tài)的定性變量，如性別、民族、戰(zhàn)爭(zhēng)、政治事件

◆本身是定性的二分類變量(非此即彼)

◆本來(lái)是連續(xù)變量也可轉(zhuǎn)換為定性變量(如上線/不上線)

虛擬變量：人工構(gòu)造的取值為0和1的作為屬性變量代表的變量稱虛擬變量，一般常用D(dummy)表示

D=0表示某種屬性或狀態(tài)不出現(xiàn)或不存在

D=1表示某種屬性或狀態(tài)出現(xiàn)或存在5第五頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

虛擬變量的作用●作為屬性因素的代表，如性別●作為某些非精確計(jì)量的數(shù)量因素的代表，如受教育程度(高中及以下、專科、本科及以上）●作為某些偶然因素或政策因素的代表，

如伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)、“911事件”、四川汶川大地震●時(shí)間序列分析中作為季節(jié)（月份）的代表●分段回歸——研究斜率、截距的變動(dòng)●比較兩個(gè)回歸模型的差異●

虛擬被解釋變量模型：

被解釋變量本身是定性變量6第六頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

二、虛擬變量模型

虛擬變量模型：包含有虛擬變量的模型稱虛擬變量模型三種類型：

1、解釋變量中只包含虛擬變量作用：假定其他因素都不變，只研究某種定性因素在某定量變量上是否表現(xiàn)出顯著差異2、解釋變量中既含定量變量，又含虛擬變量

作用：研究定量變量和虛擬變量同時(shí)對(duì)被解釋變量的影響

3、虛擬被解釋變量模型：被解釋變量本身取值為0或1作用：對(duì)某社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行“是”與“否”判斷研究

（離散選擇模型）7第七頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

三、虛擬變量的設(shè)置規(guī)則

1、虛擬變量取值虛擬變量D取值為0，還是取值為1，要根據(jù)研究的目的去決定

D取值為0的類型—基礎(chǔ)類型，作為比較的基準(zhǔn)

D取值為1的類型—與基礎(chǔ)類型相比較的類型例如：D=0如果是女性（基礎(chǔ)類型）

D=1如果是男性（比較類型）

D=0為“911事件”以前（基礎(chǔ)類型）

D=1為“911事件”以后（比較類型）

D=0不是大學(xué)畢業(yè)生（基礎(chǔ)類型）

D=1是大學(xué)畢業(yè)生（比較類型）

8第八頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日虛擬變量的設(shè)置規(guī)則

和

取值均為0的類型—基礎(chǔ)類型：

是比較的基準(zhǔn)，

代表了基準(zhǔn)組（西部地區(qū)）的截距

或

分別取值為1的類型—是與基礎(chǔ)類型比較的類型

和

為差異截距系數(shù)為東部地區(qū)為中部地區(qū)為其他為其他又如，研究東、中、西部地區(qū)收入X與消費(fèi)支出Y的關(guān)系:9第九頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日虛擬變量的設(shè)置原則

虛擬變量的個(gè)數(shù)須按以下原則確定：

每一定性變量所需的虛擬變量個(gè)數(shù)要比該定性變量的類別數(shù)少1，即如果有m個(gè)屬性類別，只在模型中引入m-1個(gè)虛擬變量。例子：已知冷飲的銷售量Y除受k種定量變量Xk的影響外，還受春、夏、秋、冬四季變化的影響，要考察該四季的影響，只需引入三個(gè)虛擬變量即可：第十頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日則冷飲銷售量的模型為：在上述模型中，若再引入第四個(gè)虛擬變量則冷飲銷售模型變?yōu)椋浩渚仃囆问綖椋旱谑豁?yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日如果只取六個(gè)觀測(cè)值，其中春季與夏季取了兩次，秋、冬各取到一次觀測(cè)值，則式中的：

顯然，(X,D)中的第1列可表示成后4列的線性組合，從而(X,D)不滿秩，參數(shù)無(wú)法唯一求出。

這就是所謂的“虛擬變量陷阱”，應(yīng)避免。第十二頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日使用虛擬變量需注意的問(wèn)題虛擬變量陷阱：若定性變量有m個(gè)類別，則引入m個(gè)虛擬變量將會(huì)產(chǎn)生完全多重共線性問(wèn)題，避免方法：只引入（m-1）個(gè)虛擬變量引入m個(gè)虛擬變量但去掉截距項(xiàng)哪種方法更好：包含截距項(xiàng)更方便，可以很容易地檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)組與基準(zhǔn)組之間是否存在顯著差異以及差異程度。第十三頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日(1)在有截距的模型中如果模型中每個(gè)定性因素有m個(gè)相互排斥的類型，模型中只能引入m-1個(gè)虛擬變量，否則會(huì)出現(xiàn)完全多重共線性例如：一個(gè)定性因素有三種類型，若設(shè)三個(gè)虛擬變量若；若

，等等。顯然此時(shí)，而截距對(duì)應(yīng)的變量為1，再次生成了截距項(xiàng)，則導(dǎo)致了完全的多重共線性

2、避免落入“虛擬變量陷阱”14第十四頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日模型為此時(shí)雖然有，若，若，且

，但因?yàn)闆](méi)有截距項(xiàng)，不會(huì)出現(xiàn)完全的多重共線性。注意:

此時(shí)等參數(shù)不再是差異截距系數(shù)，而分別是相應(yīng)類型的截距。

(2)若模型中無(wú)截距項(xiàng)15第十五頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

第二節(jié)虛擬解釋變量回歸

定性變量作為解釋變量，可以影響模型的截距，也可以影響模型的斜率，還可以同時(shí)影響截距和斜率

只使截距變動(dòng)只使斜率變動(dòng)使截距與斜率都變動(dòng)

一、用虛擬變量表示不同截矩的回歸

——加法類型

虛擬變量以加法方式引入模型的作用：改變模型中截距，

可分為各種情況去設(shè)置虛擬變量16第十六頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日虛擬變量的引入

企業(yè)男職工的平均薪金為：企業(yè)職工薪金模型中性別虛擬變量的引入采取了加法方式。

1、加法方式企業(yè)女職工的平均薪金為：在該模型中，如果仍假定E(i)=0，則第十七頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日幾何意義：假定2>0，則兩個(gè)函數(shù)有相同的斜率，但有不同的截距。意即，男女職工平均薪金對(duì)教齡的變化率是一樣的，但兩者的平均薪金水平相差2。可以通過(guò)傳統(tǒng)的回歸檢驗(yàn)，對(duì)2的統(tǒng)計(jì)顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，以判斷企業(yè)男女職工的平均薪金水平是否有顯著差異。02第十八頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

又例：在橫截面數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，考慮個(gè)人保健支出對(duì)個(gè)人收入和教育水平的回歸。

教育水平考慮三個(gè)層次：高中以下，高中，大學(xué)及其以上模型可設(shè)定如下：

這時(shí)需要引入兩個(gè)虛擬變量：第十九頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

在E(i)=0

的初始假定下，高中以下、高中、大學(xué)及其以上教育水平下個(gè)人保健支出的函數(shù)：高中以下：高中：大學(xué)及其以上：

假定3>2，其幾何意義：第二十頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日還可將多個(gè)虛擬變量引入模型中以考察多種“定性”因素的影響。

如在上述職工薪金的例中，再引入代表學(xué)歷的虛擬變量D2：本科及以上學(xué)歷本科以下學(xué)歷職工薪金的回歸模型可設(shè)計(jì)為：第二十一頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日女職工本科以下學(xué)歷的平均薪金：女職工本科以上學(xué)歷的平均薪金：于是，不同性別、不同學(xué)歷職工的平均薪金分別為：男職工本科以下學(xué)歷的平均薪金：男職工本科以上學(xué)歷的平均薪金：第二十二頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日1.解釋變量只有一個(gè)分為兩種類型的定性變量無(wú)定量變量的回歸這種模型又稱方差分析模型其中：Ｙ為公立學(xué)校教師工資，

Ｄ=0為農(nóng)村學(xué)校；D=1為城鎮(zhèn)學(xué)校分析條件期望：

基礎(chǔ)類型：

比較類型：為差異截距系數(shù)，通過(guò)對(duì)系數(shù)的t檢驗(yàn)：可檢驗(yàn)在其他因素不變的條件下，城鄉(xiāng)教師的工資是否有顯著差別2323第二十三頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

2、解釋變量包含一個(gè)定量變量和一個(gè)分為兩種類型的定性變量的回歸

例如：Ｙ為服裝消費(fèi)Ｘ為收入，Ｄ=0為男性D=1為女性分析條件期望：

基礎(chǔ)類型：

比較類型：

為差異截距系數(shù)對(duì)系數(shù)的t檢驗(yàn)：可檢驗(yàn)定性因素對(duì)截距是否有顯著影響注意：●應(yīng)服從基本假定●這里一個(gè)定性變量具有兩種類型，只使用了一個(gè)虛擬變量（為什么？）24第二十四頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

3、解釋變量包含一個(gè)定量變量和一個(gè)兩種以上類

型的定性變量的回歸

類型：高中以下、高中畢業(yè)、大學(xué)畢業(yè)及以上——三種類型模型例如——年工資——工齡

=1只是高中畢業(yè)=1大學(xué)畢業(yè)及以上

=0其他=0其他基礎(chǔ)類型：（高中以下）比較類型：（高中）

（大學(xué)及以上）

差異截距系數(shù)為和問(wèn)題：如果還要區(qū)分“專科”“本科”、“碩士”、“博士”應(yīng)怎么辦？

25第二十五頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日注意：●應(yīng)服從基本假定●一個(gè)定性變量有三種類型，使用了兩個(gè)虛擬變量，

和代表的是同一個(gè)定性變量的兩種不同類型●兩個(gè)差異截距系數(shù)和表示的都是與基礎(chǔ)類型的差異●一個(gè)定性變量有多種類型時(shí)，虛擬變量可同時(shí)取值為0，但不能同時(shí)取值為1，因同一定性變量的各類型間“非此即彼”

26第二十六頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

4、解釋變量包含一個(gè)定量變量和兩個(gè)定性變量

模型這里的和代表的是兩個(gè)不同的定性變量,各分為兩種類型例如：Ｙ為文化支出，Ｘ為收入

用t檢驗(yàn)分別檢驗(yàn)和的統(tǒng)計(jì)顯著性：驗(yàn)證兩個(gè)定性變量對(duì)截距是否有顯著影響

高中及以上文化程度農(nóng)村居民城鎮(zhèn)居民高中以下文化程度對(duì)比類型：基礎(chǔ)類型：27第二十七頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

注意：

●應(yīng)服從基本假定●兩個(gè)定性變量分別有兩種類型，用了兩個(gè)虛擬變量（為什么？）兩個(gè)定性變量和一個(gè)定性變量三種類型都用了兩個(gè)虛擬變量，但其性質(zhì)是不同的●K個(gè)定性變量可選用K個(gè)虛擬變量去表示，這不會(huì)出現(xiàn)“虛擬變量陷阱”●代表不同定性變量的虛擬變量，可以同時(shí)為0，也可同時(shí)為1，因?yàn)椴煌ㄐ宰兞块g沒(méi)有“非此即彼”的關(guān)系。28第二十八頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日二、用虛擬變量表示不同斜率的回歸

模型中斜率系數(shù)的差異，可用以乘法形式引入的虛擬變量去表示。——乘法類型29第二十九頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日乘法方式加法方式引入虛擬變量，考察：截距的不同，許多情況下：往往是斜率就有變化，或斜率、截距同時(shí)發(fā)生變化。斜率的變化可通過(guò)以乘法的方式引入虛擬變量來(lái)測(cè)度。

例：根據(jù)消費(fèi)理論，消費(fèi)水平C主要取決于收入水平Y(jié)，但在一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)期，人們的消費(fèi)傾向會(huì)發(fā)生變化，尤其是在自然災(zāi)害、戰(zhàn)爭(zhēng)等反常年份，消費(fèi)傾向往往出現(xiàn)變化。這種消費(fèi)傾向的變化可通過(guò)在收入的系數(shù)中引入虛擬變量來(lái)考察。第三十頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日這里，虛擬變量D以與X相乘的方式引入了模型中，從而可用來(lái)考察消費(fèi)傾向的變化。如設(shè)消費(fèi)模型可建立如下：第三十一頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日假定E(i)=0，上述模型所表示的函數(shù)可化為：

正常年份：

反常年份：第三十二頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

當(dāng)截距與斜率發(fā)生變化時(shí)，則需要同時(shí)引入加法與乘法形式的虛擬變量。

例：考察1990年前后的中國(guó)居民的總儲(chǔ)蓄-收入關(guān)系是否已發(fā)生變化。下表給出了中國(guó)1979~2001年以城鄉(xiāng)儲(chǔ)蓄存款余額代表的居民儲(chǔ)蓄以及以GNP代表的居民收入的數(shù)據(jù)。第三十三頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日以Y為儲(chǔ)蓄，X為收入，可令：1990年前：Yi=1+2Xi+1ii=1,2…,n1

1990年后：Yi=1+2Xi+2ii=1,2…,n2

則有可能出現(xiàn)下述四種情況中的一種：1.1=1

，且2=2

，稱為重合回歸。2.11,但2=2

，差異僅在其截距，稱為平行回歸。3.1=1

，但22

，差異僅在其斜率，稱為同截距回歸4.11，且22

，兩個(gè)回歸完全不同，稱為非相似回歸。第三十四頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日虛擬變量模型的應(yīng)用虛擬變量是一個(gè)能處理一系列有趣問(wèn)題的靈活工具。虛擬變量模型的應(yīng)用包括：結(jié)構(gòu)變化的檢驗(yàn)虛擬變量的交互效應(yīng)分段線性回歸時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的季節(jié)調(diào)整第三十五頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

1.回歸模型比較——結(jié)構(gòu)變化的檢驗(yàn)

回顧：鄒氏參數(shù)穩(wěn)定性檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)構(gòu)是否發(fā)生了變化:結(jié)構(gòu)無(wú)變化作受約束模型；結(jié)構(gòu)變化

作無(wú)約束模型鄒氏檢驗(yàn)只能檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)構(gòu)是否發(fā)生變化，不能說(shuō)明具體變化了多少，也不能說(shuō)明究竟是截距變化還是斜率變化。例如：怎樣說(shuō)明以下變化呢?重合回歸平行回歸同截距（共點(diǎn)）回歸非相似（不同)回歸3636第三十六頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日結(jié)構(gòu)變化的檢驗(yàn)

模型基礎(chǔ)類型：對(duì)比類型：可看出：以加法引入虛擬變量D的系數(shù)是截距的差異系數(shù)，以乘法引入虛擬變量D的系數(shù)是斜率的差異系數(shù)用t檢驗(yàn)分別檢驗(yàn)和的顯著性：可檢驗(yàn)此定性變量對(duì)截距和斜率是否有顯著影響，即檢驗(yàn)兩個(gè)回歸的結(jié)構(gòu)是否有差異

優(yōu)點(diǎn)：●用一個(gè)回歸替代了多個(gè)回歸，簡(jiǎn)化了分析過(guò)程●可方便地檢驗(yàn)各種假設(shè)●合并回歸增加了自由度，提高參數(shù)估計(jì)的精確性

注意：●所比較的方程應(yīng)是同方差，否則會(huì)出現(xiàn)異方差●應(yīng)服從基本假定37第三十七頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

2.交互效應(yīng)分析

基本思想：分析兩個(gè)定性變量對(duì)被解釋變量影響的虛擬變量模型，暗含著假定：兩個(gè)定性變量是分別獨(dú)立影響被解釋變量的。但在實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，兩個(gè)定性變量對(duì)被解釋變量的影響可能存在交互作用。為描述這種交互作用，可把代表兩個(gè)定性因素的虛擬變量的乘積以加法形式引入模型。模型：其中：——代表第一個(gè)定性變量的虛擬變量

——代表第二個(gè)定性變量的虛擬變量（）——描述二者交互效應(yīng)的虛擬變量因?yàn)槭墙换バ?yīng)的截距差異系數(shù)，可以通過(guò)對(duì)的顯著性的檢驗(yàn)，判斷是否存在交互效應(yīng)38第三十八頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日例如其中：——種油菜籽和養(yǎng)蜂的收入——投入資金

——代表是否種油菜籽的虛擬變量

=1種油菜籽=0不種油菜籽

——代表是否養(yǎng)蜂的虛擬變量

=1養(yǎng)蜂=0不養(yǎng)蜂（）——描述種油菜籽與養(yǎng)蜂的交互效應(yīng)39第三十九頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

3.分段線性回歸

基本思想：有的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的變動(dòng)，會(huì)在解釋變量達(dá)到某個(gè)臨界值時(shí)發(fā)生突變，為了區(qū)分不同階段的截距和斜率可利用虛擬變量進(jìn)行分段回歸第一段回歸，當(dāng)<時(shí)（是臨界值）

第二段回歸，當(dāng)≥時(shí)

整理得例如:不同銷售業(yè)績(jī)的獎(jiǎng)勵(lì)方式不同

40第四十頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

具體作法：模型形式其中：1若≥

0若<

第一段回歸

第二段回歸

注意：●第一、二段回歸不僅截距不同，而且斜率也不同●分為兩段回歸時(shí)用了一個(gè)虛擬變量

推理：分為K段回歸時(shí)，可用K—1個(gè)虛擬變量41第四十一頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

4.季節(jié)變動(dòng)分析中的應(yīng)用思想：時(shí)間序列數(shù)據(jù)可分解為四個(gè)因素：長(zhǎng)期趨勢(shì)；季節(jié)變動(dòng)；循環(huán)變動(dòng)；隨機(jī)（不規(guī)則）變動(dòng)為消除季節(jié)變動(dòng)影響，常用修勻方法。為預(yù)測(cè)某季度變量又需加入季節(jié)因素。也可利用虛擬變量方法區(qū)分季節(jié)因素。方法：例如某商品銷售量Q與價(jià)格P有關(guān)，可能還與季節(jié)有關(guān)(1)引入四個(gè)季度影響因素其中：—銷售量—價(jià)格為二季度為三季度為四季度為其它為其它為其它

注意：一年分為四季，使用三個(gè)虛擬變量（為什么？）

42第四十二頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日(2)顯著性檢驗(yàn)對(duì)作t檢驗(yàn)，若顯著不為0，表明該季度有季節(jié)變化影響；若顯著為0，表明不存在季節(jié)變動(dòng)影響(3)重建季節(jié)變動(dòng)模型如只是二季度有明顯季節(jié)性變動(dòng)，可省略重建模型D=1為二季度；D=0為一、三、四季度在一、三、四季度時(shí)在二季度時(shí)43第四十三頁(yè)，共五十三頁(yè)，2022年，8月28日

第三節(jié)虛擬被解釋變量有時(shí)所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象本身可能是定性變量。

例如：是否購(gòu)買住房？是否購(gòu)買汽車？是否參加保險(xiǎn)？是否按期歸還貸款？定性的被研究對(duì)象作為被解釋變量，也可用虛擬變

量0或1表示，其取值可能受多種因素影響。虛擬被解釋變量模型的估計(jì)和檢驗(yàn)會(huì)產(chǎn)生一些特殊的

問(wèn)題。將在高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(二)“離散選擇模型”中

討論。

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第四節(jié)案例分析一、問(wèn)題提出:為了考察改革開(kāi)放以來(lái)中國(guó)居民的儲(chǔ)蓄存款增長(zhǎng)與收入的關(guān)