虚拟变量

1、1,第5章 虚拟变量,2,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、属性因素往往很难直接度量它们的大小。 只能给出它们的“YesD=1”或”NoD=0”、 或者它们的程度或等级。 3、为了反映属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 的人工变量来量化属性因素。,3,文化程度,4,繁荣与萧条,5,灾害,1 灾害 D=0 无灾害,6,模型中引入虚拟变量的必要性,现实经济生活错综复杂，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。

2、1虚拟变量（dummy variable）在实际建模过程中，被解释变量不但受定量变量影响，同时还受定性变量影响。例如需要考虑性别、民族、不同历史时期、季节差异、企业所有制性质不同等因素的影响。这些因素也应该包括在模型中。由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无，所以量化方法可采用取值为 1 或 0。这种变量称作虚拟变量，用 D 表示。虚拟变量应用于模型中，对其回归系数的估计与检验方法与定量变量相同。1截距移动设有模型，yt = 0 + 1 xt + 2D + ut ,其中 yt，x t 为定量变量；D 为定性变量。当 D = 0 或 1 时，上述模型可表达为，0 。

3、3.4 虚拟变量,一、虚拟变量及其作用 二、虚拟变量的设定 三、虚拟变量的特殊应用,一、虚拟变量（dummy）及其作用,1、定义： 数值只取0和1的人工变量。用符号D来表示。如2、作用： 可以描述和测量定性因素的影响。 便于处理异常数据。 一是直接剔除；二是修匀；三是设置虚拟变量。,城镇居民 农村居民,政策紧缩 政策宽松,异常时期 正常时期,二、虚拟变量的设定,1虚拟变量的引入方式 （1）加法方式 （2）乘法方式 （3）一般方式 2.虚拟变量的设置原则(1) 一个因素两个类型 (2) 一个因素多个类型 (3)多个因素各两种类型,二、虚拟变量的设定,1。

4、第9章虚拟变量 前面我们考虑的变量都是可度量的 即为定量变量 但是经济变量有时却是定性变量 如性别 教育程度 季节等 这些变量我们把它称为虚拟变量 主要内容 第一节两种分类的虚拟变量第二节多种分类的虚拟变量第三节虚拟变量对斜率的影响第四节季。

5、第七章 回归分析5 虚拟变量的回归,回归分析的类型,因变量与自变量都是定量变量的回归分析即我们常做的回归分析 因变量是定量变量，自变量中有定性变量的回归分析即含有虚拟变量的回归分析 因变量是定性变量的回归分析Logistic回归分析,自变量中有定性变量的回归,在社会经济研究中，由许多定性变量，比如地区、民族、性别、文化程度、职业和居住地等。 可以应用它们的信息进行线性回归。 但是，必须现将定性变量转换为哑变量（也称虚拟变量），然后再将它们引入方程，所得的回归结果才有明确的解释意义。,哑变量的建立,对于具有k类的定性变。

6、虚拟变量回归模型,安徽大学经济学院,计量经济学讲义,6.1 虚拟变量回归模型引入,男女食品消费支出差异分析例1（支出、收入单位为美元）,问题:难以用性别作为解释变量，不易描述问题。,6.1 虚拟变量回归模型引入,男女食品消费支出差异分析:,以性别作为解释变量具有特殊性，即只取1或0两个值。在实际生活中我们会遇到更多的虚拟变量。,6.1 虚拟变量回归模型引入,(6.1),回归结果显示：男性平均食品支出大约为3177美元，女性平均食品支出大约为31775032674美元。从数值上看两者差别为503美元，差异比较明显。但是估计的Di不是统计显著的，因为t。

7、虚拟变量【实验目的】掌握虚拟变量的设置方法。【实验内容】一、试根据表 7-1 的 1998 年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数；表 7-1 我国城镇居民家庭抽样调查资料收入等级 彩电拥有量 Y（台/百户） 人均收入 X(元/年) Di XDi困难户 83.64 2198.88 0 0最低收入户 87.01 2476.75 0 0低收入户 96.75 3303.17 0 0中等偏下户 100.9 4107.26 1 4107.26中等收入户 105.89 5118.99 1 5118.99中等偏上户 109.64 6370.59 1 6370.59高收入户 115.13 7877.69 1 7877.69最高收入户 122.54 10962.16 1 109。

8、实验七 虚拟变量7.1 实验目的掌握虚拟变量的基本原理，对虚拟变量的设定和模型的估计与检验，以及相关的 EViews 软件操作方法。7.2 实验内容建立市场用煤销售量模型表 7.1 给出了全国市场用煤销售量（单位：万吨）的季度数据，试建立用时间变量拟合的煤销售量模型。表 7.1 obs Yt obs Yt1982.1 2599.8 1985.3 3159.11982.2 2647.2 1985.4 4483.21982.3 2912.7 1986.1 2881.81982.4 4087 1986.2 3308.71983.1 2806.5 1986.3 3437.51983.2 2672.1 1986.4 4946.81983.3 2943.6 1987.1 32091983.4 4193.4 1987.2 3608.11984.1 3001.9 1987.3 3。

9、试题 1一、填空题1. NLS 是（ ）估计。2. 引入虚拟变量时，有 5 个互斥的属性变量，应设置（ ）个虚拟变量。3. 杜宾两步法用于修正（ ）模型（Answer in English ） 。4. 的无偏估计是（ ） 。25. 克服自变量与随机扰动项相关影响的一种参数估计方法是（ ） 。二、判断题1. 线性规划问题的基本解对应可行域的顶点。 （ ）2. 若 21,X是某线性规划问题的可行解，则 1212X（ ） 也必是该问题的可行解。 （ ）3. 数学模型1max(,2).0njijifcbmst为线性规划模型。 （ ）4. 数学模型21in,.(;1,2)mnijijfaxbystc 为线性规划模型。 （ ）5. 表达形。

10、实验七 虚拟变量【实验目的】掌握虚拟变量的设置方法。【实验内容】一、试根据表 7-1 的 1998 年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数；表 7-1 我国城镇居民家庭抽样调查资料收入等级 彩电拥有量 Y（台/百户） 人均收入 X(元/年) Di XDi困难户 83.64 2198.88 0 0最低收入户 87.01 2476.75 0 0低收入户 96.75 3303.17 0 0中等偏下户 100.9 4107.26 1 4107.26中等收入户 105.89 5118.99 1 5118.99中等偏上户 109.64 6370.59 1 6370.59高收入户 115.13 7877.69 1 7877.69最高收入户 122.54 10962.1。

11、1虚拟变量（dummy variable）在实际建模过程中，被解释变量不但受定量变量影响，同时还受定性变量影响。例如需要考虑性别、民族、不同历史时期、季节差异、企业所有制性质不同等因素的影响。这些因素也应该包括在模型中。由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无，所以量化方法可采用取值为 1 或 0。这种变量称作虚拟变量，用 D 表示。虚拟变量应用于模型中，对其回归系数的估计与检验方法与定量变量相同。1截距移动设有模型，yt = 0 + 1 xt + 2D + ut ,其中 yt，x t 为定量变量；D 为定性变量。当 D = 0 或 1 时，上述模型可表达为，yt。

12、1,第五讲 模型设定和虚拟变量专题之 虚拟变量,y = b0 + b1x1 + b2x2 + . . . bkxk + u,chuanglian.weebly.com,2,前言,前面有关多元回归模型的因变量和自变量都具有定量的 含义，如小时工资率、受教育年数，大学平均成绩、企业销售水平等等。在经验分析中，每个变量的大小都传递了有用的信息，然而，经验分析还常常碰到定性的问题，如，一个人的性别、种族、企业所属行业以及城市所处的地理位置等等，当考虑这些因素作为变量时，则必须采用虚拟变量设置。,前言,其中，如果我们把上述定性变量作为自变量 ，就是本章要讲的虚拟变量设置，并估。

13、1虚拟变量（dummy variable）在实际建模过程中，被解释变量不但受定量变量影响，同时还受定性变量影响。例如需要考虑性别、民族、不同历史时期、季节差异、企业所有制性质不同等因素的影响。这些因素也应该包括在模型中。由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无，所以量化方法可采用取值为 1 或 0。这种变量称作虚拟变量，用 D 表示。虚拟变量应用于模型中，对其回归系数的估计与检验方法与定量变量相同。1截距移动设有模型，yt = 0 + 1 xt + 2D + ut ,其中 yt，x t 为定量变量；D 为定性变量。当 D = 0 或 1 时，上述模型可表达为，0 。

14、虚拟变量习题000 一、单项选择题1、虚拟变量( )A.主要来代表质的因素，但在有些情况下可以用来代表数量因素B.只能代表质的因素 C.只能代表数量因素D.只能代表季节影响因素2、设某地区消费函数中，消费支出不仅与收入 x 有关，而且与消费者的年龄构成有关，若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人 4 个层次。假设边际消费倾向不变，考虑上述年龄构成因素的影响时，该消费函数引入虚拟变量的个数为 （ ）A 1 个 B 2 个 C 3 个 D 4 个3、在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。例如，研究中国城镇居民消费。

15、虚拟变量的应用,多元线性回归,Contents,一、虚拟变量的建立,虚拟变量（Dummy Variable）：取值为0和1的变量，当案例属于一个虚拟变量所代表的类别时，这个虚拟变量就赋值为1，否则变赋值为0,Di = 1 ，是女性= 0 ，不是女性,例1：,例2：大学生年级变量具有四个类别，如何构造？,其中，D1=1，是大一，否则为0； D2=1，是大二，否则为0；D3=1，是大三，否则为0； D4=1，是大三，否则为0。,“虚拟变量陷阱”,虚拟变量的建立,D1+D2+D3+D4=1，说明D1，D2，D3，D4存在线性相关，造成多重共线性,解决办法：,原则：当一个分类量具有k个类别时，则仅。

16、第5章 虚拟变量,2,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、属性因素往往很难直接度量它们的大小。 只能给出它们的“YesD=1”或”NoD=0”、 或者它们的程度或等级。 3、为了反映属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 的人工变量来量化属性因素。,3,文化程度,4,繁荣与萧条,5,灾害,1 灾害 D=0 无灾害,6,模型中引入虚拟变量的必要性,现实经济生活错综复杂，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，。

17、第二节 虚拟变量一虚拟变量及其作用经济变量的影响因素中间有时还包括一些定性因素，例如，消费习惯地区差异将直接影响居民的消费支出；季节因素对产品的生产和销售都会产生影响。舍弃定性因素，一方面不能真实地描述经济变量之间的相关关系，增大模型的设定。

18、第二节 虚拟变量一、虚拟变量及其作用经济变量的影响因素中间有时还包括一些定性因素，例如，消费习惯、地区差异将直接影响居民的消费支出；季节因素对产品的生产和销售都会产生影响。舍弃定性因素，一方面不能真实地描述经济变量之间的相关关系，增大模型的设定误差，同时也不能计量这些定性因素的影响。，1 为城镇居民，0 为农村居民D，1 为销售旺季，0 为销售淡季， 1 政策紧缩，0 为政策宽松D，1 为本科以上学历，0 以本科以下学历在计量经济模型中引入虚拟变量有以下作用：（1） 可以描述和测量定性因素的影响（2） 能够正确反映经济。