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第七章虛擬變量Dummyvariables本章將主要考慮虛擬的自變量的情況,即解釋變量出現虛擬變量·在現實中,模型中可能會出現一些定性的變量作為解釋變量。通常將虛擬變量取值0或1,所以虛擬變量又稱為二分變量,用虛擬變量來表示某一性質或屬性出現或不出現例如:收入決定模型中,除了可以量化的工作年限和受教育年限這兩個變量以外,我們還包括了性別這一定性的變量,用0表示女性,1表示男性。模型可以寫成y=+B1x+阝2D+其中,D為虛擬變量D=0,表示女性,D=1表示男性模型中加入虛擬變量后,更加貼近經濟的真實情況,也更加靈活,收入決定模型我們不僅要考察一般人口的狀況,也關注不同性別的收入決定模型的差異,從而更有利于政策的制定和調整般情況下,一個定性變量所需要的虛擬變量的個數取決于該定性的變量的類別,如果有n類別,所引進的虛擬變量的個數是n-1,比總體類別的數量少1。例如性別變量,分為兩類男性或女性,需要一個虛擬變量就可以了;如果地區發展問題,考慮地區差異,假設把全國分為東部,中部和西部,就需要2個虛擬變量,東部D其他中部0其他全集分為三類,所以需要兩個虛擬變量。第一節臨時虛擬為了更好地對模型進行估算,經常要在模型中排除一些由突發事件產生的異常值(outlier),及其對模型的影響,例如戰爭地震、內亂、罷工等。例如:y=a+B1x+β2D+其中,D為臨時虛擬變量D=1,異常時期D=0,平時例題下表是日本1985-1995年水稻產量Y和耕種面積的數據X年份產量(10萬噸)Y耕種面積(萬公頃)X1985116232198616198820919891032081052061991201992105209199321319941201995107(1)估計模型y=a+βx+u(2)受1993年凍害的影響,水稻收成指數為戰后最低,出現了歉收。因此設D=1為1993年,D=0為其他年份,佔計下列模型y=α+β1x+β2D+根據數據計算結果如下:∑X=23512Y=1151∑XY=246601∑X2=503313∑Y2=12175

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