1、1,復 習,2,例子：流通比例對滬深兩市收盤價的影響,模型： Price=a1+a2ratio+a3tn+a4pn+a5net+a6income+a7variance+u 因變量：日平均收盤價 自變量：流通比例、日平均換手率、上市首日流通股本、每股凈資產(chǎn)、每股收益、每股價格波動。 回歸結果： Price=22.88+0.219ratio-0.095tn-0.566pn- t (8.2) (3.6) (-1.3) (-5.97) 2.67net+22.75income+0.118variance (-3.76) (5.97) (22.5) 資料來源：金融班碩士論文中國股市流通性溢價的初步分析,3

2、,第四章 線性模型擴展,4,第四章 線性模型擴展,設定：在模型中解釋變量將考慮時間、虛擬變量、季節(jié)變量等。 方程式：內(nèi)蘊線性、內(nèi)蘊非線性,5,1 非線性回歸模型,6,2、雙ln模型,7,2、雙ln模型,8,3、對數(shù)函數(shù)（X單ln),9,4、指數(shù)函數(shù)（Y單ln),10,5、倒數(shù)函數(shù),11,5、倒數(shù)函數(shù),12,2 時間t直接引入模型,13,二、不只含t,14,二、不只含t,15,3 虛擬變量（Dummy Variable),一、DV的性質 1、問題：解釋變量是定性的。 例如：性別，男女教授的收入差別 膚色，白人比非白人賺的多 2、定性解釋變量的“量化” 如，用1表示男生，0表示女生 虛擬變量：取這

3、樣0和1值的變量,16,例：,17,二、對一個定量變量和一個兩分定性變量的回歸,18,二、對一個定量變量和一個兩分定性變量的回歸,19,2、虛擬變量的個數(shù),問：為了區(qū)分兩個類型、男性和女性，如果用兩個虛擬變量將會怎樣？,20,2、虛擬變量的個數(shù),21,規(guī)則,規(guī)則：在有截距項的線性回歸中，如果一個定性變量有m個類別，則僅引入m-1個虛擬變量。 注：（1）基底（benchmark):賦值為0的類別。 （2）虛擬變量的系數(shù)可稱為級差截距系數(shù) （differential inter coefficient),22,三、對一個定量變量和一個多分定性變量的回歸,23,三、對一個定量變量和一個多分定性變量的

4、回歸,Y保健支出,大學教育,中學教育,低于中學教育,X收入,24,四、對一個定量變量和兩個定性變量的回歸,25,26,2、具體例子：“兼職經(jīng)濟學”,27,2、具體例子：“兼職經(jīng)濟學”,28,五、檢驗回歸模型的結構穩(wěn)定性,問題：前面考慮的定性變量只影響截距，但不影響其斜率系數(shù)?，F(xiàn)在要研究一般的判別兩個或多個回歸有無差異的方法論。 例子：儲蓄與收入的關系 1946-1963年英國儲蓄與收入的關系,29,30,鄒檢驗步驟：,31,具體數(shù)字：,32,33,2、結構性變化的四種可能,34,3、比較兩個回歸的虛擬變量法,35,實例：,36,虛擬變量與鄒檢驗比較的優(yōu)越性,（1）只要做一個回歸 （2）可做各種假設檢驗（結構性變化的四種情況） （3）鄒檢驗不能說明具體差異 （4）合并增加了自由度,37,六、交互作用效應,38,交互作用（interaction),39,七、虛擬變量在季節(jié)分析中的應用,季節(jié)影響：比如圣誕節(jié)期間的百貨商店銷售量、夏日對冷飲的需求、季節(jié)期間家庭對貨幣的需求、收成季節(jié)剛過的農(nóng)作物價格 季節(jié)調(diào)整：從時間序列中去掉季節(jié)成分非季節(jié)化的方法有若干，其中之一是虛擬變量的方法。 例：美國制造業(yè)的利潤-銷售額行為,40