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1、“计量检验”复习,第九章:虚拟因变量,因变量也可以是定性变量。如家庭是否拥有自己的住宅,企业是否在某个地区投资,成年男子是否在“参与劳动”等。, 1 线性概率模型(LPM),4、拟和优度 通常情况下,拟和优度不会太高,在0.2至0.6之间。,对于受约束的LPM(b)一般 不会大,大多数实例 ,当实际的散点非常密集在 点A和B处时, 才会高。, 2 对数单位模型(Logit Model),用以下方法处理,数据构造,3 概率单位模型(probit Model),二、Logit模型与Probit 模型的比较 1、几何形状 Probit Model (概率):虚曲线 Logit Model (对数):
2、实曲线 注:Logit Model 的使用要多于Probit Model,4 托比(tobit)模型,托比模型是概率的拓展,还是以住房为例,对因变量我们不仅想知道有或是没有,还要问一个消费者相对于其收入花在购房上的金额。出现一个问题:如果一个消费者不买住房就得不到这类消费者的住房支出数据。托比模型就是针对这种情况而言的。,截取样本:仅对某些观测有因变量的信息的样本。,本章小结,对于二元选择模型,应熟练掌握logit回归模型或probit模型。并熟练掌握利用Eviews统计软件进行实证研究,并对回归结果中的参数进行合理解释,会进行拟合优度检验。 对于排序选择模型,掌握利用Eviews统计软件进行实证研究,并对回归结果中的参数进行合理解释。,课后练习,找一个二元选择模型的例子,用Eviews实现 要求解释回归结果 作拟合优度检验 找一个排序选择模型的例子,用Eviews实现。 要求解释回归结果。,