北京大學(xué)（ccer）計量經(jīng)濟學(xué)講義chapter.ppt_第1頁
北京大學(xué)（ccer）計量經(jīng)濟學(xué)講義chapter.ppt_第2頁
北京大學(xué)（ccer）計量經(jīng)濟學(xué)講義chapter.ppt_第3頁
北京大學(xué)（ccer）計量經(jīng)濟學(xué)講義chapter.ppt_第4頁
北京大學(xué)（ccer）計量經(jīng)濟學(xué)講義chapter.ppt_第5頁
免費預(yù)覽已結(jié)束，剩余32頁可下載查看

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、1,“計量檢驗”復(fù)習(xí),2,第九章:虛擬因變量,3,因變量也可以是定性變量。如家庭是否擁有自己的住宅，企業(yè)是否在某個地區(qū)投資，成年男子是否在“參與勞動”等。,4, 1 線性概率模型（LPM),5,6,7,8,9,10,11,12,4、擬和優(yōu)度 通常情況下，擬和優(yōu)度不會太高，在0.2至0.6之間。,13,對于受約束的LPM(b)一般 不會大，大多數(shù)實例 ，當(dāng)實際的散點非常密集在 點A和B處時， 才會高。,14,15,16, 2 對數(shù)單位模型（Logit Model),17,18,19,20,21,用以下方法處理,數(shù)據(jù)構(gòu)造,22,23,24,25,26,27,3 概率單位模型(probit Mode

2、l),28,29,30,31,32,二、Logit模型與Probit 模型的比較 1、幾何形狀 Probit Model (概率）：虛曲線 Logit Model (對數(shù)）：實曲線 注：Logit Model 的使用要多于Probit Model,33,34,4 托比（tobit)模型,托比模型是概率的拓展，還是以住房為例，對因變量我們不僅想知道有或是沒有，還要問一個消費者相對于其收入花在購房上的金額。出現(xiàn)一個問題：如果一個消費者不買住房就得不到這類消費者的住房支出數(shù)據(jù)。托比模型就是針對這種情況而言的。,35,截取樣本：僅對某些觀測有因變量的信息的樣本。,36,本章小結(jié),對于二元選擇模型，應(yīng)熟練掌握logit回歸模型或probit模型。并熟練掌握利用Eviews統(tǒng)計軟件進行實證研究，并對回歸結(jié)果中的參數(shù)進行合理解釋，會進行擬合優(yōu)度檢驗。 對于排序選擇模型，掌握利用Eviews統(tǒng)計軟件進行實證研究，并對回歸結(jié)果中的參數(shù)進行合理解釋。,37,課后練習(xí),找一個二元選擇模型的例子，用Eviews實現(xiàn) 要求解釋回歸結(jié)果 作擬

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論