⑴ 計量經濟學，虛擬變數題目
淡旺季選擇其中之一，比如設D1，使淡季時為1，旺季時為0
收入層次高中低仍選其二，比內如設D2、D3，高則容D2=1、D3=0，中則D2=0、D3=1，低則D2=D3=0
樣本矩陣大致是如下形式（分別對應常數、x、和三個虛擬變數）：
1,x1,d11,d21,d31
1,x2,d12,d22,d32
................
1,xn,d1n,d2n,d3n
如：第i個觀測值為淡季，高收入，則該行為：
1,xi,1,1,0
⑵ 計量經濟學解釋變數個數k包括虛擬變數嗎
許多經濟變數是可以定量度量。 一些影響經濟變數的因素是無法定量度量。 為了在模型中版能夠權反映這些因素的影響，並提高模型的精度，需要將它們「量化」。 這種「量化」通常是通過引入「虛擬變數」來完成的。根據這些因素的屬性類型，構造只取「0」或「1」的人工變數，通常稱為虛擬變數，記為D。 虛擬變數只作為解釋變數。
⑶ 救命！在線等！有關於計量經濟學虛擬變數實例的解答~
模型設置
Yi=a+b1X1i+b2X2i+ui
Yi表示非農業未償付抵押貸款(億美元)
X1表示個人收入(億美元)
X2表示新住宅抵押貸款費用(%)
Se表示估計回歸系數的標准誤。
T表示在零假設下估計的t 值（即估計的系數與其標准誤之比）。
R2 即可決系數（R2 在0和1之間時，R2 越大方程對yi解釋越好，擬合優度越高）。
F=R2 (k-1)/[(1-R2 )/(n-k)]
= 0.9894 (2-1)/[(1-0.9894)/(10-2)]
= 11.66
為了說明ANCOVA模型，我們來看錶9-2中數據。
根據數據，得到的OLS回歸結果如下：
Yi=155.6812+0.8258X1i-56.4393X2i
Se=(578.3288) (0.0635) (31.4543)
t=(0.2692) (12.9910) (-1.7943)
p =(0.7920) (0.0000) (0.0960)
R²=0.9894 F=301.727
進行T檢驗時，計算出來的t值大於任何在自由度為8的臨界值，則拒絕H0，是統計顯著的。
在估計回歸直線的顯著性時
如果a=0.05，自由度分別為1 和 6 時 ，F零界值為 3.78
計算的 F值11.66遠遠大於F臨界值。因此拒絕零假設：所有的偏斜率同時為零，或R2=0
回歸結果表明個人收入對非農業未償付抵押貸款具有非常強的正面解釋能力,新住宅抵押貸款費用則對非農業未償付抵押貸款具有負面解釋能力.
⑷ 計量經濟學 虛擬變數題目求助
設D1={1 旺季;0 淡季}，D2={1 高收入;0 其他}，D3={1 中收入;0 其他}
則函數為y=yi=ą+ß1xi+β2D1+β3D2+β3D3+Ɛi
上面的格式沒法改，所以你就專這樣看吧，應該屬能看明白
⑸ 計量經濟學中所有模型中虛擬變數的設置方法都是一樣的么，如果是logistic模型中引入虛擬變數呢
可行，D1，D2方便點
⑹ 請問計量經濟學中模型中有虛擬變數與一個定量變數X，
需要。
對存在異方差性的模型可以採用加權最小二乘法進行估計。
異方差性的檢測——White test
在此檢測中，原假設為：回歸方程的隨機誤差滿足同方差性。對立假設為：回歸方程的隨機誤差滿足異方差性。判斷原則為：如果nR^2>chi^2 (k-1），則原假設就要被否定，即回歸方程滿足異方差性。
在以上的判斷式中，n代表樣本數量，k代表參數數量，k-1代表自由度。chi^2值可由查表所得。
如何判斷數據存在自相關性
a. 用相關計量軟體: 比如說E-VIEWS檢查殘差的分布。 如果殘差分布具有明顯和圓潤的線性分布圖像， 說明自相關性存在的可能性很高。反之， 無規則波動大的分布圖像顯示出相關性微弱。
b.Durbin-Watson Statistics(德賓—瓦特遜檢驗)： 假設time
series模型存在自相關性，我們假設誤差項可以表述為 Ut=ρ*Ut-1+ε.
利用統計檢測設立假設，如果ρ=o.則表明沒有自相關性。Durbin-Watson統計量（後面建成DW統計量）可以成為判斷正、負、零（無）相關性的
工具。 DW統計量：
d=∑(Ut-Ut-1)^2/∑ut^2≈2*(1-ρ).如果d=2則基本沒有自相關關系，d靠近0存在正的相關關系，d靠近4則有負的相關關系。
c. Q-Statistics 以（box-pierce)- Eviews( 7th version第七版本）為例子： 很
多統計計量軟體軟體提供Q test來檢測，這里用Eviews為例子。 Q的統計量（test statistics）為 Q=n*∑ρ^2.
零假設null hypothesis H0=0和方法2的含義一樣。如果零假設證明失敗，則對立假設ρ≠0成立，意味著有自相關性。
如何減弱模型的自相關性
方法一（GLS or FGLS）：
假設存在自相關性的模型，誤差項之間的關系為：Ut=ρ*Ut-i+ε（ε為除了自相關性的誤差項，i.i.d~（0,σ）. t時期的模型為
yt=βxt+Ut, t-1時期則為
ρ*yt-1=ρ*βxt-1+ρ*Ut-t。用t時期的減去t-1時期的可得出yt-yt-1=β(xt-xt-1)+(Ut-Ut-1).已知
Ut-Ut-i=ε。經過整理後新的模型滿足Gauss-Makov的假設和，White noise condition （同方差性或者等分散），沒有自相關性。
方法二（HAC：Heteroscedasticity Autocorrelation consistent): 以Eviews為例子，在分析模型時選擇HAC，在模型中逐漸添加time lag的數目，來校正DW統計量達到正常值減少自相關性。
⑺ 計量經濟學虛擬變數
學歷D1=1 (小學未畢業)
=0 (其他)
D2=1 (小學畢業)
=0 (其他)
D3=1 (初中畢業)
=0 (其他)
D4=1 (高中畢業)
=0 (其他)
D5=1 (大專畢業)
=0 (其他)
D6=1 (大學本科以上)
=0 (其他)
Yi=f(Xi,D1,D2,...)+μi
Yi=α0+α1*D1+α2*D2+α3*D3+α4*D4+α5*D5+α6*D6+βXi+μi
小學未畢業：E(Yi|Xi,D1=1,D2=D3=...=D6=0)=α0+α1+βXi
小學畢業：E(Yi|Xi,D2=1,D1=D3=...=D6=0)=α0+α2+βXi
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⑻ 計量經濟學中如果有n的變數需要設置虛擬變數，那是設置n個還是n－1個虛擬變數
每一個定性問題所包含類別少一個就行了，如果是 本科、本科以下，研究生，那就要兩個虛擬變數好了，如果是 本科及本科以下、研究生，那就取一個虛擬變數！好簡單的問題，計量難的是面板數據動態模型，離散選擇變數的多元動態模型，我快被搞崩潰去！好在基本上已經懂了！
⑼ 計量經濟學虛擬變數怎樣在word中編輯
淡旺抄季選擇其中之一，襲比如設D1，使淡季時為1，旺季時為0
收入層次高中低仍選其二，比如設D2、D3，高則D2=1、D3=0，中則D2=0、D3=1，低則D2=D3=0
樣本矩陣大致是如下形式（分別對應常數、x、和三個虛擬變數）：
1,x1,d11,d21,d31
1,x2,d12,d22,d32
................
1,xn,d1n,d2n,d3n
如：第i個觀測值為淡季，高收入，則該行為：
1,xi,1,1,0