計量經(jīng)濟學

Econometrics

含有定性信息的多元回歸分析提要一、對定性信息的描述二、只有一個虛擬自變量三、有多個類別的虛擬變量四、有虛擬變量的交互作用五、二值因變量六、對政策分析和項目評價再討論七、離散因變量的回歸結(jié)果解釋前面幾章的多元回歸模型中的因變量和自變量都具有定量的含義，如小時工資率、受教育年數(shù)、大學平均成績、空氣污染量、企業(yè)銷售水平和被拘捕次數(shù)等。在每種情況下，變量大小都傳遞了有用的信息。在經(jīng)驗研究中，還要在回歸模型中考慮定性因素。人的性別或種族、企業(yè)所屬的產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)、零售業(yè)等）和城市所處的地理位置（比如南、北、西等）都被認為是定性因素。含有定性信息的多元回歸分析一、對定性信息的描述1、問題的提出思考題一、對定性信息的描述2、如何定義虛擬變量一、對定性信息的描述表7-1二、只有一個虛擬自變量

1、如何在回歸模型中引入二值信息？二、只有一個虛擬自變量1、如何在回歸模型中引入二值信息-續(xù)二、只有一個虛擬自變量1、如何在回歸模型中引入二值信息-續(xù)二、只有一個虛擬自變量1、如何在回歸模型中引入二值信息-續(xù)二、只有一個虛擬自變量1、如何在回歸模型中引入二值信息-續(xù)二、只有一個虛擬自變量1、如何在回歸模型中引入二值信息-續(xù)二、只有一個虛擬自變量1、如何在回歸模型中引入二值信息-續(xù)例題7.2擁有計算機對大學GPA的影響例題7.2擁有計算機對大學GPA的影響-續(xù)

二、只有一個虛擬自變量1、如何在回歸模型中引入二值信息？二、只有一個虛擬自變量例7.3二、只有一個虛擬自變量例7.3的解釋像所有其他的自變量一樣，我們需要知道，對定性變量所度量的影響是不是符合經(jīng)濟邏輯的。在方程（7.7）中，得到津貼和沒有得到津貼的企業(yè)之間在培訓上的差異，是由于津貼的原因嗎？

接受津貼會不會只是其他什么情況的一種表示呢？那些得到津貼的企業(yè)可能在沒有得到津貼的情況下，一般也會更多地培訓其工人。這個分析并沒有哪里告訴我們，所估計的是一種因果效應；我們必須知道企業(yè)得到津貼是如何決定的。我們只能希望，已經(jīng)盡可能多地控制了那些與企業(yè)是否得到津貼及其培訓水平相關(guān)的因素。二、只有一個虛擬自變量2、當因變量為log(y)時，對虛擬解釋變量系數(shù)的解釋在應用研究中有一個常見的設(shè)定：當自變量中有一個或多個虛擬變量時，因變量則以對數(shù)形式出現(xiàn)。在這種情況下，我們該如何解釋虛擬變量的系數(shù)呢？通常，該系數(shù)具有一種百分比解釋。二、只有一個虛擬自變量例7.4的解釋二、只有一個虛擬自變量有時候會出現(xiàn)下面的情況三、有多個類別的虛擬變量例7.6對數(shù)小時工資方程三、有多個類別的虛擬變量例7.6對數(shù)小時工資方程-續(xù)

三、有多個類別的虛擬變量例7.6對數(shù)小時工資方程-續(xù)三、有多個類別的虛擬變量三、有多個類別的虛擬變量思考題7.2繼續(xù)解釋1、用虛擬變量包含序數(shù)信息1、用虛擬變量包含序數(shù)信息-續(xù)思考題7.3思考題7.3–續(xù)注意：例題7.8法學院排名對起薪的影響例題7.8法學院排名對起薪的影響-續(xù)1、虛擬變量之間的交互作用四、有虛擬變量的交互作用例題7.9計算機使用對工資的影響2、允許出現(xiàn)不同斜率2、允許出現(xiàn)不同斜率-續(xù)2、允許出現(xiàn)不同斜率-續(xù)3、作為涉及交互項的更復雜的模型我們現(xiàn)在考察種族和城市種族構(gòu)成對棒球大聯(lián)盟中運動員薪水的影響。例題7.11種族對棒球運動員薪水的影響例題7.11-續(xù)例題7.11-續(xù)五、二值因變量：線性概率函數(shù)我們經(jīng)常遇到如下情況1、如何認識下面特殊的回歸模型2、線性概率模型舉例說明舉例說明-續(xù)舉例說明-續(xù)舉例說明-續(xù)3、線性概率模型的應用注意事項注意例題7.12拘捕率的線性概率模型例題7.12拘捕率的線性概率模型-續(xù)社會科學中評價項目問題六、對政策分析和項目評價再討論例子注意事項注意事項自