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    1虚拟变量的作用:(1)可以描述和测量定性因素的影响(2)能够正确反映经济变量之间的相互关系提   高模型的精度(3)便于处理异常数据当样本中存在异常数据时一般有三种处理方式一是在样本容量较大的情况下直接剔除异常数据二是用平均数等方式修匀异常数据三是设置虚拟变量(即将异常数据作为一个特殊的定性因素3截距和斜率同时变动模型XDY消费支出具体估计过程如下:CREATE U 16  建立工作文件DA

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    在前面几章中主要介绍了经典线性回归模型及其在若干基本假定下的估计问题并分析了一个或多个假定不满足时所产生的后果及其可能的改进措施然而上述方法还不能解决经济生活中遇到的全部问题一虚拟变量虚拟变量也称为哑变量或定性变量3)表示地区的虚拟变量可取为 0 雨天例如: 虚拟变量作为解释变量引入模型有两种基本方式:加法方式和乘法方式从几何意义上看(图8-1

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    第六章虚拟解释变量模型在经济计量模型中除了有量的因素外还有质的因素,质的因素包括被解释变量为质的因素和解释变量为质的因素。如果被解释变量为质的因素,主要是逻辑回归要涉及的内容。本章就解释变量为质的因素也就是存在虚拟解释变量时如何进行参数估计等一系列问题进行讨论。 1第一节 引 言 在经济计量分析中, 经常会碰到所建模型的被解释变量不仅受诸如收入、产量、价格、 成本、需求、投资等数量变量的影响,而且

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    单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第九章 包含虚拟变量的回归模型9.1 虚拟变量的性质9.2 包含一个定量变量:一个两分定性变量的回归模型9.3 虚拟变量有多种分类的情况9.4 包含一个定量变量:两个定性变量的回归模型1第九章 包含虚拟变量的回归模型9.5 模型的推广9.6 回归模型中的结构稳定性:虚拟变量法9.7 虚拟变量在季节分析中的应用9.8 小结29.

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    § 含有虚拟解释变量的线性回归模型(a)两组散点都有近似的线性分布特征(b)当职务空缺率几乎相同时后一组的失业率较之前一组有明显上移 携带异常数据直接回归: =家庭年人均收入 =家庭户主年龄 =家庭所在地(二)线性概率模型的若干问题2. 的广义最小平方估计 概率

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    Estimation Equation:=====================Y = C(1) C(2)D1 为虚拟变量:模型含义: 通过 的显著性检验判断教育水平是否对工资差异有显著的影响虚拟变量模型:1994年以前它们之间的关系为1994年以后它们之间的关系为分为两个方程估计将导致自由度的下降相对于chow检验的优越性:(1)可以清楚的知道两个时期的差异究竟是截距差异

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