虛擬變量實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹空莆仗摂M變量的設(shè)置方法。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容】一、試根據(jù)表7-1的1998年我國城鎮(zhèn)居民人均收入與彩電每百戶擁有量的統(tǒng)計(jì)資料建立我國城鎮(zhèn)居民彩電需求函數(shù)；表7-1我國城鎮(zhèn)居民家庭抽樣調(diào)查資料收入等級彩電擁有量Y（臺(tái)/百戶）人均收入X（元/年）DiXDi困難戶83.642198.8800最低收入戶87.012476.7500低收入戶96.753303.1700中等偏下戶100.94107.2614107.26中等收入戶105.895118.9915118.99中等偏上戶109.646370.5916370.59高收入戶115.137877.6917877.69最高收入戶122.5410962.16110962.16資料來源：據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒1999》整理計(jì)算得到二、試建立我國稅收預(yù)測模型（數(shù)據(jù)見實(shí)驗(yàn)一）；三、試根據(jù)表7-2的資料用混合樣本數(shù)據(jù)建立我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)表7-2我國城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出和可支配收入統(tǒng)計(jì)資料收入等級19981999消費(fèi)支出Y收入XD消費(fèi)支出Y收入XD困難戶2214.472198.8802327.542325.71最低收入戶2397.62476.7502523.12617.81低收入戶2979.273303.1703137.343492.271中等偏下戶3503.244107.2603694.464363.781中等收入戶4179.645118.9904432.485512.121中等偏上戶4980.886370.5905347.096904.961高收入戶6003.217877.6906443.338631.941最高收入戶7593.9510962.1608262.4212083.791資料來源：據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》1999－2000整理計(jì)算得到實(shí)驗(yàn)步驟】一、我國城鎮(zhèn)居民彩電需求函數(shù)1?相關(guān)圖分析；鍵入命令：SCATXY,則人均收入與彩電擁有量的相關(guān)圖如7-1所示。從相關(guān)圖可以看出，前3個(gè)樣本點(diǎn)（即低收入家庭）與后5個(gè)樣本點(diǎn)（中

高收入）的擁有量存在較大差異，因此，為了反映“收入層次”這一定性因素的影響，設(shè)置虛擬變量如下：中、高收入家庭低收入家庭130d120-110-90-100-80130d120-110-90-100-80」2000 4000 6000 8000 1000012000圖7-1我國城鎮(zhèn)居民人均收入與彩電擁有量相關(guān)圖2?構(gòu)造虛擬變量；方式1：使用DATA命令直接輸入；方式2：使用SMPL和GENR命令直接定義。DATAD1GENRXD=X*D13?估計(jì)虛擬變量模型:LSYCXD1XD再由t檢驗(yàn)值判斷虛擬變量的引入方式，并寫出各類家庭的需求函數(shù)。按照以上步驟，虛擬變量模型的估計(jì)結(jié)果如圖7-2所示。VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C57.611323.54543516.249440.0001X0.0118520.0013139.0280530.0008D131.873053.8310278.3197160.0011XD-0.0087540.001328-6.5930440.0027R-squared0.996374Meandependentvar102.6875AdjustedR-squared0.993654S.D.dependentvar13.38747S.E.ofregression1.066439Akaikeinfocriterion3.273379Sumsquaredresid4.549164Schwarzcriterion3.313100Loglikelihood-9.093516F-statistic366.3741Durbin-Watsonstat2.292063Prob(F-statistic)0.000025圖7-2我國城鎮(zhèn)居民彩電需求的估計(jì)我國城鎮(zhèn)居民彩電需求函數(shù)的估計(jì)結(jié)果為：y二57.61+0.0119x+31.8731D-0.0088XDiiiit=(16.249)(9.028) (8.320) (-6.593)r2=0.9964r2=0.9937F=366.374 S.E=1.066虛擬變量的回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)都是顯著的，且模型的擬合優(yōu)度很高，說明我國城鎮(zhèn)居民低收入家庭與中高收入家庭對彩電的消費(fèi)需求，在截距和斜率上都存在著明顯差異，所以以加法和乘法方式引入虛擬變量是合理的。低收入家庭與中高收入家庭各自的需求函數(shù)為：低收入家庭：y二57.61+0.0119xii中高收入家庭：y=(57.61+31.8731)+6.0119-0.0088)x二89.48+0.003xiii由此可見我國城鎮(zhèn)居民家庭現(xiàn)階段彩電消費(fèi)需求的特點(diǎn)：對于人均年收入在3300元以下的低收入家庭，需求量隨著收入水平的提高而快速上升，人均年收入每增加1000元，百戶擁有量將平均增加12臺(tái)；對于人均年收入在4100元以上的中高收入家庭，雖然需求量隨著收入水平的提高也在增加，但增速趨緩，人均年收入每增加1000元，百戶擁有量只增加3臺(tái)。事實(shí)上，現(xiàn)階段我國城鎮(zhèn)居民中國收入家庭的彩電普及率已達(dá)到百分之百，所以對彩電的消費(fèi)需求處于更新?lián)Q代階段。二、我國稅收預(yù)測模型要求：設(shè)置虛擬變量反映1996年稅收政策的影響。方法：取虛擬變量D1=1(1996年以后)，D1=0(1996年以前)。鍵入命令：GENR XD=X*D1LSYCXD1XD則模型估計(jì)的相關(guān)信息如圖7-3所示。VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C1234.26849.8744624.747500.0000X0.0828590.00172847.948810.0000D1-8195.198793.4176-10.328980.0000XD0.1213850.01083011.208190.0000R-squared0.999001Meandependentvar4309.000AdjustedR-squared0.998701S.D.dependentvar2422.631S.E.ofregrEssio門87.31741Akaikeinfocriterion12.01193Sumsquared「Esid76243.30SchwarzcritEfion12.19452Loglikelihood-80.08353F-statistic3332.429Durbin-Watsonstat2.286303Prob(F-statistic)0.000000圖7-3引入虛擬變量后的我國稅收預(yù)測模型我國稅收預(yù)測函數(shù)的估計(jì)結(jié)果為：y二1234.268+0.08286x-8195.198D+0.12139XDiiiit=(24.748)(47.949) (—10.329) (11.208)r2=0.9990r2=0.9987 F=3332.429 S.E=87.317可見，虛擬變量的回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)都是顯著的，且模型的擬合優(yōu)度很高，說明1996年的稅收政策對稅收收入在截距和斜率上都產(chǎn)生了明顯影響。1996年前的稅收函數(shù)為：y二1234.268+0.08286xii1996年后的稅收函數(shù)為：y=-6960.93+0.20425xii由此可見，在實(shí)施1996年的稅收政策前，國內(nèi)生產(chǎn)總值每增加10000元，稅收收入增加828.6元；而1996年后，國內(nèi)生產(chǎn)總值每增加10000元，稅收收入則增加2042.5元，因此，1996年的稅收政策大大提高了稅收收入水平。三、我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)要求：1?利用虛擬變量分析兩年的消費(fèi)函數(shù)是否有顯著差異；2?利用混合樣本建立我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)。設(shè)1998年、1999年我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)分別為：年：y=a+bx+si 11i i年：y=a+bx+ci 22i i為比較兩年的數(shù)據(jù)，估計(jì)以下模型：y=a+bx+cxD+|3XD+8i11iiii其中，a=a-a,0=b-b。具體估計(jì)過程如下：2121CREATEU16 建立工作文件DATAYX(輸入1998，1999年消費(fèi)支出和收入的數(shù)據(jù)，1－8期為1998年資料，9－16期為1999年資料)SMPL18樣本期調(diào)成1998年GENRD1=0輸入虛擬變量的值SMPL9 16樣本期調(diào)成1999年GENRD1=1輸入虛擬變量的值SMPL116樣本期調(diào)成1998?1999年GENRXD=X*D1生成XD的值LS YCXD1XD利用混合樣本估計(jì)模型

則估計(jì)結(jié)果如圖7-4：VariableCoefficiEntStd.Errort-StatisticProb.C924.705885.8133310.775780.0000X0.6237020.01430843.590960.0000D161.19167119.95030.5101420.6192XD-0.0080010.019209-0.4165310.6844R-squared0.997174Meandependentvar4376.251AdjustedR-squared0.996467S.D.dependentvar1908.906S.E.ofregression113.4594Akaikeinfocriterion12.51309Sumsquaredresid154476.5Schwarzcriterion12.70623Loglikelihood-96.10468F-statistic1411.331Durbin-Watsonstat1.532135Prob(F-statistic)0.000000圖7-4引入虛擬變量后的我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)模型y二924.70588+0.6237x+61.1917D-0.0080XDiiiit=(10.776) (43.591) (0.510) (—0.417)R2=0.9972 R2=0.9965 F=1411.331 S.E=113.459根據(jù)t檢驗(yàn)，D和XD的回歸系數(shù)均不顯著，即可以認(rèn)為a=a-a=0,210=b-b=0；這表明1998年、1999年我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)并沒有顯著差異。21因此，可以將兩年的樣本數(shù)據(jù)合并成一個(gè)樣本，估計(jì)城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)函數(shù)。獨(dú)立樣本回歸與混合樣本回歸結(jié)果如圖7—5?圖7—7所示。VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C924.705086.4261810.699370.0000X0.6237020.01441043.281050.0000R-squared0.996807Meandependentvar4231.533AdjustedR-squared0.996275S.D.dependentvar1072.330S.E.ofregression114.2697Akaikeinfocriterion12.52732Sumsquaredresid70345.39Schwarzcriterion12.54710Loglikelihood-48.10927F-statistic1873.319Durbin-Watsonstat1.597733Prob(F-statistic)0.000000圖7-51998年樣本回歸的我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)模型

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C985.897483.2073011.848680.0000X0.6157010.01272440.387510.0000R-squared0.997444Meandependentvar4520.970AdjustedR-squared0.997010S.D.dependentvar2062.744S.E.ofregression112.6433Akaikeinfocriterion12.49865Sumsquaredresid76131.07Schwarzcriterion12.51851Loglikelihood-47.99459F-statistic2341.351Durbin-Watsonstat1.385570Prob(F-statistic)0.000000圖7-61999年樣本回歸的我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)模型VariableCoeffic