实验三虚拟变量及模型诊断与检验案例分析
一、实验目的
利掌握虚拟变量的基本原理，对虚拟变量的设定和模型的估计与检验；掌握模型约束条件的F检验、LR检验、LM检验，以及相关的EViews软件操作方法。
二、实验要求
了解并掌握对虚拟变量参数估计和模型约束条件检验的操作方法。
三、实验原理与内容
影响因变量的因素除了定量变量外还有定性变量，因此需要对包含有虚拟变量模型的估计方法熟练掌握。当对模型施加约束时，如何检验约束条件是否成立。
本节实验要完成以下内容：
1、熟悉用GENR命令产生新序列。
2、熟悉如何在模型中加入定性变量。
3、了解包含有定性变量的模型的估计方法。
4、掌握线束条件检验的F检验、似然比（LR）检验、Wald检验。
四、实验内容和步骤
1、虚拟变量案例分析（以教材202页练习题8.9为例）
（1）、构建虚拟变量。季度虚拟变量数据生成，在工作文件窗口点击Quick/Generate Series，在弹出的由方程生成序列的窗口，输入命令D1= @seas(4)。用相似的方法生成D2和D3。得到建模数据。
（2）、利用最小二乘法估计加入虚拟变量的模型。
（3）、进一步检验回归方程的斜率是否有变化，在包含虚拟变量的回归模型中加入t D。
2、模型约束条件检验（以教材254页案例11.1为例）
（1）用OLS方法估计模型。
（2）检验回归系数
430
ββ
==的约束条件是否成立：运用F检验、LR检验、Wald检验。
虚拟变量（dummy variable） 在实际建模过程中，被解释变量不但受定量变量影响，同时还受定性变量影响。例如需要考虑性别、民族、不同历史时期、季节差异、企业所有制性质不同等因素的影响。这些因素也应该包括在模型中。 由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无，所以量化方法可采用取值为1或0。这种变量称作虚拟变量，用D表示。虚拟变量应用于模型中，对其回归系数的估计与检验方法与定量变量相同。 1．截距移动 设有模型， y t = 0 + 1 x t + 2D + u t , 其中y t，x t为定量变量；D为定性变量。当D= 0 或1时，上述模型可表达为， + 1x t + u t , (D = 0) y t = (0 + 2) + 1x t + u t , (D = 1) D =0 D = 1 +2 图8.1 测量截距不同 D= 1或0表示某种特征的有无。反映在数学上是截距不同的两个函数。若2显著不为零，说明截距不同；若2为零，说明这种分类无显著性差异。 例：中国成年人体重y（kg）与身高x（cm）的回归关系如下： –105 + x D = 1 (男) y = - 100 + x - 5D = – 100 + x D = 0 (女) 注意： ①若定性变量含有m个类别，应引入m-1个虚拟变量，否则会导致多重共线性，称作虚拟变量陷阱（dummy variable trap）。 ②关于定性变量中的哪个类别取0，哪个类别取1，是任意的，不影响检验结果。
③定性变量中取值为0所对应的类别称作基础类别（base category）。 ④对于多于两个类别的定性变量可采用设一个虚拟变量而对不同类别采取赋值不同的方法处理。如： 1 (大学) D =0 (中学) -1 (小学)。 【案例1】中国季节GDP数据的拟合（虚拟变量应用，file：case1及case1-solve） GDP序列图不用虚拟变量的情形若不采用虚拟变量，得回归结果如下， GDP = 1.5427 + 0.0405 T (11.0) (3.5) R2 = 0.3991, DW = 2.6,s.e. = 0.3 定义 1 （1季度） 1 （2季度） 1 （3季度） D1 = D2 = D3 = 0 （2, 3,4季度） 0 （1, 3, 4季度） 0 （1, 2, 4季度） 第4季度为基础类别。 GDP = 2.0922 + 0.0315 T – 0.8013 D1 – 0.5137 D2– 0.5014 D3 (64.2) (15.9) (-24.9) (-16.1) (-15.8) R2 = 0.9863, DW = 1.96,s.e. = 0.05 附数据如下： 年GDP t D1D2D3 1996:11.31561100 1996:21.66002010
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实验报告 课程名：计量经济学实验项目名称：单方程线性回归模型的扩展——虚拟变量回归模型 院（系）：专业班级：姓名：学号： 1 内蒙古科技大学 实验地点：经管机房 实验日期：20XX年4月18日 实验目的：掌握虚拟变量回归模型的建立、参数估计和统计检验。实验内容： 1）生成趋势变量2）生成季节虚拟变量3）生成分段虚拟变量4）建立虚拟变量回归模型 5）虚拟变量回归模型的参数估计和统计检验实验方法、步骤和结果： 一、生成趋势变量 1、建立新的工作文件，导入数据并且重命名
2、点击quick,generateseries生成序列，t=@trend(1990:1)+1 2 并填写公式内蒙古科技大学 3、打开gDp,点击View，graph,line生成趋势图。 根据趋势图可以看出近似分段虚拟变量，需剔除季节的影响 3 内蒙古科技大学 二、生成季节虚拟变量 生成虚拟变量，点击quick----generateseries输入公式
D2=@seas(2)D3=@seas(3)D4=@seas(4) 三、生成分段虚拟变量 1、为了研究1997年金融危机对香港经济的影响，以1997年为分界点。设d5=0,将sample改为1990第一季度到1997年第四季度。 4 内蒙古科技大学 2、设d5=1,将sample改为1998年第一季度到20XX年第四季度。 四、建立虚拟变量回归模型 gDp^=?^1+?^2t+?^3d2t+?^4d3t+?^5d4t+?^6d5t+?^7d5t*t 五、虚拟变量回归模型的参数估计和统计检验点击quick，
实验四虚拟变量 【实验目的】 掌握虚拟变量的基本原理，对虚拟变量的设定和模型的估计与检验，以及相关的Eviews操作方法。 【实验内容】 试根据1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立 【实验步骤】 1、相关图分析 根据表中数据建立人均收入X与彩电拥有量Y的相关图（SCAT X Y）。从相关图可以看出，前3个样本点（即低收入家庭）与后5个样本点（中、高收入）的拥有量存在较大差异，
因此，为了反映“收入层次”这一定性因素的影响，设置虚拟变量如下： ?? ?=低收入家庭 中、高收入家庭 1D 2、构造虚拟变量 构造虚拟变量 1D （DATA D1），并生成新变量序列： GENR XD=X*D1 3、估计虚拟变量模型 LS Y C X D1 XD 得到估计结果：
我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为： XD D X Y 009.0873.31012.0611.571-++=∧ (16.25) (9.03) (8.32) (-6.59) 366,066.1..,9937.02===F e s R 再由t 检验值判断虚拟变量的引入方式，并写出各类家庭的需求函数。 虚拟变量的回归系数的t 检验都是显著的，且模型的拟合优度很高，说明我国城镇居民低收入家庭与中高收入家庭对彩电的消费需求，在截距和斜率上都存在着明显差异，所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。 低收入家庭与中高收入家庭各自的需求函数为： 低收入家庭： X Y 012.0611.57+=∧ 中高收入家庭： X X Y 003.0484.89)009.0012.0()873.31611.57(+=-++=∧ 由此可见我国城镇居民家庭现阶段彩电消费需求的特点： 对于人均年收入在3300元以下的低收入家庭，需求量随着收入水平的提高而快速上升，人均年收入每增加1000元，百户拥有量将平均增加12台；对于人均年收入在4100元以上的中高收入家庭，虽然需求量随着收入水平的提高也在增加，但增速趋缓，人均年收入每增加1000元，百户拥有量只增加3台。
第八章 虚拟变量回归 思考题 8.1 什么是虚拟变量 ? 它在模型中有什么作用 ? 8.2 虚拟变量为何只选 0 、 1, 选 2 、 3 、 4 行吗 ? 为什么 ? 8.3 对 (8.10) 式的模型 , 如果选择一个虚拟变量 1,01D ?? =??-? 大专及大专以上，高中 ，高中以下 这样的设置方式隐含了什么假定 ? 这一假定合理吗 ? 8.4 引入虚拟解释变量的两种基本方式是什么 ? 它们各适用于什么情况 ? 8.5 四种加法方式引入虚拟变量会产生什么效应? 8.6 引入虚拟被解释变量的背景是什么?含有虚拟被解释变量模型的估计方法有哪些 ? 8.7 设服装消费函数为 12233t i i i i Y D D X u αααβ=++++ 其中， i X =收入水平 ;Y = 年服装消费支出 ; 1,30D ?=? ?大专及大学以上 ，其他 ；1,20D ?=??女性，其他 试写出不同人群组的服装消费函数模型。 8.8 利用月度数据资料 ,为了检验下面的假设,应引入多少个虚拟解释变量 ? 1) 一年里的 12 个月全部表现出季节模式 ; 2) 只有 2 月、 6 月、 8 月、 10 月和 12 月表现出季节模式。 练习题 8.1 1971 年 ,Sen 和 Sztvastava 在研究贫富国之间期望寿命的差异时 , 利用 101 个国家的数据 , 建立了如下回归模型 []? 2.409.39ln 3.36(ln 7)i i i i Y X D X =-+-- (4.37)(0.857)(2.42) R2=0.752 其中 ,X 是以美元计的人均收入 ;Y 是以年计的期望寿命 ; Sen 和 Srimstava 认为人均收入的临界值为 1097 美元 (ln1097=7), 若人均收入超过 1097 美元 , 则被认定为富国 ; 若人均收入低于1097美元 , 被认定为贫穷国。括号内的数值为对应参数估计值的t 值。 1) 解释这些计算结果。 2) 回归方程中引入(ln 7)i i D X =-的原因是什么?如何解释这个回归解释变量? 3) 如何对贫穷国进行回归 ? 又如何对富国进行回归 ? 4）这个回归结果中可得到的一般结论是什么 ?
计量经济学实验报告——对我国商品房价格的计量经济学研究
摘要：基于我国对住房的庞大的需求，近年来，房地产产业的迅猛发展，全国各地都出现了商品房销售价格持续走高的现象，而由此更是掀起了“购房热”和“炒房热”的浪潮。出于谨慎性原则和解决因房价居高不下而造成的居民“买房难”的困境，国家出台了诸多措施但都收效甚微。无法抑制的上涨的房价，究竟受什么因素在影响，而从哪些方面入手才可以实现对房价的调控呢？本文将从人均可支配收入、房屋造价、土地购置费、地区人均 GDP、政策因素等几个方面展开分析，初步推到出影响商品房销售价格的因素，并对如何实现对房价的调控进行尝试性的讨论。 关键词：房屋销售价格影响因素调控
1引言 自从 1998 年我国实行住房商品化后，随着我国市场化改革的快速推进，房地产业己经成为拉动经济增长的支柱产业。从住房制度改革以来短短几年时间，纵观国内，从沿海开放城市到中西部欠发达地区，中国大地上几乎所有城市商品楼如雨后春笋般拔地而起。 而商品房价格的持续走高也就成为了人们热议的话题。特别是，近年来，中国房价持续走高。尽管国家政策层已经启动了几轮调控，但房价丝毫没有要稳定下来的迹象，房价高涨，一房难求的情况仍在持续。房地产行业已经成为我国国民经济的支柱产业，不仅影响着国民经济的增长，也牵动着千家万户的心。然而，房价到底为何如此之高，其未来走向将会怎样？为了研究这个问题，我们需要建立计量经济学模型。 2理论分析 2.1商品房“房价”问题的思维路程 商品房之所以被称为商品房，原因就在于它同其他商品一样，具有商品的共性。众所周知，商品的价值是由凝结在商品中的无差别的人类劳动所决定的，难么商品房的价格是也是由其价值决定的，其价值既包括所占用土地的价值，包括土地上建筑物的价值。除此之外，与其他商品一样，还受到供求状况、竞争程度、消费者偏好、市场预期、房地产企业经营策略和政府相关政策的影响，其价格围绕价值规律上下波动。但是，与普通商品不同，商品房还具有建设周期长、价
2013-2014学年第 一 学期 实 验 报 告 实验课程名称 虚拟变量模型 专 业 班 级 资产评估1101 学生 学号 31105073 学 生 姓 名 方申慧 实验指导教师 董美双 编号：
实验名称多重共线性检验与修正指导老师董美双成绩 专业资产评估班级 1101 姓名方申慧学号 31105073 一、实验目的 目的：通过实验，理解并掌握虚拟变量模型的意义、建模的方法、虚拟变量引入的原则和技巧等。 要求：熟练掌握虚拟变量引入的加法方式和乘法方式，并正确解读和分析回归结果。 首先做例题8-10，按步骤分析季节性因素的影响；然后利用上证指数的数据分析股市周效应（周1-周5任选），或者自己收集数据按上面的步骤做一遍，把结果输出到word文档中。 步骤： 例题8-10 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/28/13 Time: 09:12 Sample: 1982:1 1988:4 Included observations: 28 C 2431.198 93.35790 26.04170 0.0000 T 48.95067 4.528524 10.80941 0.0000 D1 1388.091 103.3655 13.42896 0.0000 D2 201.8415 102.8683 1.962136 0.0620 D3 85.00647 102.5688 0.828775 0.4157 R-squared 0.945831 Mean dependent var 3559.718 Adjusted R-squared 0.936411 S.D. dependent var 760.2102 S.E. of regression 191.7016 Akaike info criterion 13.51019 Sum squared resid 845238.2 Schwarz criterion 13.74808
计量经济学第二次实验报告 (利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题) 一、实验内容： 1、实验目的： 利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。 2、实验要求： 运用Eviews软件进行数据分析，利用已知数据建立回归模型，考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。由于数据都是不同家庭的双胞胎数据，分析时请利用这一数据特征 二、实验报告： （1）、问题提出 随着社会的发展，教育的工资回报率问题被提上了日程。对于影响工资回报率的因素我们愈加关注。为了这一问题，我们利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。同时考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。 （2）、指标选择 根据分析问题的需要，依据指标数据可得性原则，我们选择经济含义明确并具有较好完整性和可比较性的数据（bothtwins data Excel文件）作为数据指标。Age：年龄；age2：年龄平方；Daded：父亲受教育年数；Momed：母亲受教育年数；Hrwage：工资时薪；lwage：时薪工资对数值；female：是否为女性； white：是否为白人；first:是否为家中长子；Educ：受教育年数（自报）；Educ_t：双胞胎中另一个受教育年数（自报）；Eductt：双胞胎中某个提供的另外一个的受教育年数（互报）；Educt_t：此双胞胎的sibling提供的此双胞胎受教育年数（互报）。 （3）、数据来源 数据由老师提供。由于数据量过大，截取部分数据展示如下表1，具体数据参见附表1 表1 数据（bothtwins data Excel文件）（部分数据）
3.1.2 虚拟变量的应用 例3.1.2.1：为研究美国住房面积的需求，选用3120户家庭为建模样本，回归模型为： 123log log P Y βββ++logQ= 其中：Q ——3120个样本家庭的年住房面积（平方英尺） 横截面数据 P ——家庭所在地的住房单位价格 Y ——家庭收入 经计算：0.247log 0.96log P Y -+logy=4.17 2 0.371R = （）（） （） 上式中2β=0.247-的价格弹性系数，3β=0.96的收入弹性系数，均符合经济学的常识，即价格上升，住房需求下降，收入上升，住房需求也上升。 但白人家庭与黑人家庭对住房的需求量是不一样的，引进虚拟变量D ： 01i D ?=?? 黑人家庭 白人家庭或其他家庭 模型为：112233log log log log D P D P Y D Y βαβαβα+++++logQ= 例3.1.2.2：某省农业生产资料购买力和农民货币收入数据如下：（单位：十亿元） ①根据上述数据建立一元线性回归方程：
? 1.01610.09357y x =+ 20.8821R = 0.2531y S = 67.3266F = ②带虚拟变量的回归模型，因1979年中国农村政策发生重大变化，引入虚拟变量来反映农村政策的变化。 01i D ?=?? 19791979i i <≥年 年 建立回归方程为： ?0.98550.06920.4945y x D =++ （）（） （） 20.9498R = 0.1751y S = 75.6895F = 虽然上述两个模型都可通过显着性水平检验，但可明显看出带虚拟变量的回归模型其方差解释系数更高，回归的估计误差（y S ）更小，说明模型的拟合程度更高，代表性更好。 3.5.4 岭回归的举例说明 企业为用户提供的服务多种多样，那么在这些服务中哪些因素更为重要，各因素之间的重要性差异到底有多大，这些都是满意度研究需要首先解决的问题。国际上比较流行并被实践所验证，比较科学的方法就是利用回归分析确定客户对不同服务因素的需求程度，具体方法如下： 假设某电信运营商的服务界面包括了A1……Am 共M 个界面，那么各界面对总体服务满意度A 的影响可以通过以A 为因变量，以A1……Am 为自变量的回归分析，得出不同界面服务对总体A 的影响系数，从而确定各服务界面对A 的影响大小。 同样，A1服务界面可能会有A11……A1n 共N 个因素的影响，那么利用上述方法也可以计算出A11……A1n 对A1的不同影响系数，由此确定A1界面中的重要因素。 通过两个层次的分析，我们不仅得出各大服务界面对客户总体满意度影响的大小以及不同服务界面上各因素的影响程度，同时也可综合得出某一界面某一因素对总体满意度的影响大小，由此再结合用户满意度评价、与竞争对手的比较等因素来确定每个界面细分因素在以后工作改进中的轻重缓急、重要性差异等，从而起到事半功倍的作用。 例 3.5.4：对某地移动通信公司的服务满意度研究中，利用回归方法分析各服务界面对总体满意度的影响。 a. 直接进入法 显然，这种方法计算的结果中，C 界面不能通过显着性检验，直接利用分析结果是错误
计量经济学实验报告 实验三：虚拟变量模型 姓名：上善若水 班级： 序号： 学号: 中国人均消费影响因素 一、理论基础及数据 1. 研究目的 本文在现代消费理论的基础，分析建立计量模型，通过对 1979—— 2008 年全国城镇居民的人均消费支出做时间序列分析和对2004— 2008年各地区（31 个省市）城镇居民的人均消费支出做面板数据分析，比较分析了人均可支配收入、消费者物价指数和银行一年期存款利率等变量对居民消费的不同影响。
2. 模型理论 西方消费经济学者们认为，收入是影响消费者消费的主要因素，消费是需求的函数。消费经济学有关收入与消费的关系，即消费函数理论有：（ 1）凯恩斯的绝对收入理论。他认为消费主要取决于消费者的净收入，边际消费倾向小于平均消费倾向。他假定，人们的现期消费，取决于他们现期收入的绝对量。（2）杜森贝利的相对收入消费理论。他认为消费者会受自己过去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费，从而消费是相对的决定的。当期消费主要决定于当期收入和过去的消费支出水平。（3）弗朗科?莫迪利安的生命周期的消费理论。这种理论把人生分为三个阶段：少年、壮年和老年；在少年与老年阶段，消费大于收入；在壮年阶段，收入大于消费，壮年阶段多余的收入用于偿还少年时期的债务或储蓄起来用来防老。（ 4）弗里德曼的永久收入消费理论。他认为消费者的消费支出主要不是由他的现期收入来决定，而是由他的永久收入来决定的。这些理论都强调了收入对消费的影响。除此之外，还有其他一些因素也会对消费行为产生影响。（1）利率。传统的看法认为，提高利率会刺激储蓄，从而减少消费。当然现代经济学家也有不同意见，他们认为利率对储蓄的影响要视其对储蓄的替代效应和收入效应而定，具体问题具体分析。（ 2）价格指数。价格的变动可以使得实际收入发生变化，从而改变消费。 基于上述这些经济理论，我找到中国 1979-2008 年全国城镇居民人均消费以及城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费者物价指数和 2004— 2008年各地区城镇居民人均消费以及城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费者物价指数、以及银行一年期存款利率的官方数据。想借此来分析中国消费的影响因素以及它们具体是如何对消费产生影响的。针对这一模型，有以下两个假定。一，自改革开放以来，我国人均消费倾向呈现缓慢的递减趋势，即保持粘性。这一假定符合我国居民的储蓄——消费心理，也与其他一些发展中国家的情况大体一致。二，由储蓄和消费的替代关系，可以假定刺激储蓄的因素，会制约消费。我们知道提高利率会刺激储蓄，因而我把利率也引入模型的分析中。 以下对我所找的数据作一一说明 : 1、城镇居民人均消费水平。借此来代表城镇居民的消费支出情况，这是将要建立计量经济学模型的被解释变量。由下图可以看到消费是逐年增加的，与此同时，人均可支配收入也是逐年增加，隐含着两者可能有很高的线性相关性这层意思。
实验七虚拟变量 【实验目的】 掌握虚拟变量的设置方法。 【实验内容】 一、试根据表7-1的1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数； 资料来源：据《中国统计年鉴1999》整理计算得到 二、试建立我国税收预测模型（数据见实验一）； 三、试根据表7-2的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。
最低收入户 2397.6 2476.75 0 2523.1 2617.8 1 低收入户 2979.27 3303.17 0 3137.34 3492.27 1 中等偏下户 3503.24 4107.26 0 3694.46 4363.78 1 中等收入户 4179.64 5118.99 0 4432.48 5512.12 1 中等偏上户 4980.88 6370.59 0 5347.09 6904.96 1 高收入户 6003.21 7877.69 0 6443.33 8631.94 1 最高收入户 7593.95 10962.16 8262.42 12083.79 1 资料来源：据《中国统计年鉴》1999－2000整理计算得到 【实验步骤】 一、我国城镇居民彩电需求函数 ⒈相关图分析； 键入命令：SCAT X Y ，则人均收入与彩电拥有量的相关图如7-1所示。 从相关图可以看出，前3个样本点（即低收入家庭）与后5个样本点（中、高收入）的拥有量存在较大差异，因此，为了反映“收入层次”这一定性因素的影响，设置虚拟变量如下： ?? ?=低收入家庭 中、高收入家庭 1D 图7-1 我国城镇居民人均收入与彩电拥有量相关图 ⒉构造虚拟变量； 方式1：使用DATA 命令直接输入；
实验报告八实验课程：回归分析实验课 专业：统计学 年级： ： 学号： 指导教师： 完成时间： 得分：
教师评语： 学生收获与思考：
实验八 含定性变量的回归模型（4学时） 一、实验目的 1．掌握含定性变量的回归模型的建模步骤 3．运用SAS计算含定性变量的各种回归模型的各参数估计及相关检验统计量 二、实验理论与方法 在实际问题的研究中，经常会遇到一些非数量型的变量。如品质变量;性别；战争与和平。我们把这些品质变量也称为定性变量，在建立回归模型的时候我们需要考虑到这些定性变量。定性变量的回归模型分为自变量含定性变量的回归模型和因变量是定性变量的回归模型。 自变量含有定性变量的时候，我们一般引进虚拟变量，将这些定性变量数量化。例如研究粮食产量问题，y为粮食产量，x为施肥量，另外考虑气候问题，分为正常年份和干旱年份两种情况，这个问题数量化方法就是引入一个0-1型变量D，令D i=1 表示正常年份，D i=0表示干旱年份， 粮食产量的回归模型为：y i =β +β 1 x i +β 2 D i +ε i。 因变量是定性变量时，一般用logistic回归模型（分组数据的logistic回归模型，未分组数据的logistic回归模型，多类别的logistic回归模型），probit回归模型等。 三. 实验容 1．用DATA步建立一个永久SAS数据集，数据集名为xt103,数据见表21；对数据集xt103,建立y对公司规模和公司类型的回归，并对所得到的模型进行解释。 2．研制一种新型玻璃，对其做耐冲实验。用一个小球从不同的高度h对玻璃做自由落体撞击，玻璃破碎记为y=1，玻璃未破碎记y=0.数据见表22.是对表中数据建立玻璃耐冲性对高度h的logistic回归，并解释回归方程的含义。 3．某学校对本科毕业生的去向做了一个调查，分析影响毕业去向的相关因素，结果见表23.其中毕业去向“1”=工作，“2”=读研，“3”=出国留学。性别“1”=男生，“0”=女生。用多类别的Logisitic回归分析影响毕业去向的因素。 四．实验仪器 计算机和SAS软件 五.实验步骤和结果分析 1．用DATA步建立一个永久SAS数据集，数据集名为xt103,数据见表21；对数据集xt103,建立y对公司规模和公司类型的回归，并对所得到的模型进行解释。
《计量经济学》上机指导手册三 目录 §3.1 实验介绍 (2) 3.1.1 上机实验名称 (2) 3.1.2 实验目的 (2) 3.1.3 实验要求 (2) 3.1.4 数据资料 (2) §3.2 用加法和乘法加入虚拟变量 (3) 3.2.1 用加法方式引入虚拟变量 (3) 3.2.2 用乘法方式引入虚拟变量 (5) §3.3 阿尔蒙多项式法估计有限分布滞后模型 (7) 3.3.1 参数估计（方法一） (7) 3.3.2 参数估计（方法二） (8) 3.3.3 还原模型 (9) §3.4 Granger因果检验............................................................................. 错误！未定义书签。 3.4.1 序列平稳性检验及调整........................................................... 错误！未定义书签。 3.4.2 Granger因果检验...................................................................... 错误！未定义书签。
§3.1 实验介绍 3.1.1 上机实验名称 用加法和乘法引入虚拟变量 阿尔蒙多项式估计有限分布滞后模型 Granger因果检验 3.1.2 实验目的 通过对用加法和乘法引入虚拟变量、阿尔蒙多项式估计有限分布滞后模型、Granger因果检验的练习，掌握经典单方程模型中一些专门问题的理解及软件操作。 3.1.3 实验要求 根据实验数据，完成实验报告。对于已经完成的工作，请自我测评。将完成要求的标题标成蓝色，未完成的标成红色。例如： 3.1.4 数据资料 （1）《14-15-1 EViews上机数据 3.xls》中《Dummy Variable》 （2）《14-15-1 EViews上机数据 3.xls》中《Almon》 （3）《14-15-1 EViews上机数据 3.xls》中《Granger Test》
虚拟变量（dummy variable ） 在实际建模过程中，被解释变量不但受定量变量影响，同时还受定性变量影响。例如需要考虑性别、民族、不同历史时期、季节差异、企业所有制性质不同等因素的影响。这些因素也应该包括在模型中。 由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无，所以量化方法可采用取值为1或0。这种变量称作虚拟变量，用D 表示。虚拟变量应用于模型中，对其回归系数的估计与检验方法与定量变量相同。 1．截距移动 设有模型， y t = β0 + β1 x t + β2D + u t , 其中y t ，x t 为定量变量；D 为定性变量。当D = 0 或1时，上述模型可表达为， y t =?? ?=+++=++1 )(012010D u x D u x t t t t βββββ 020 40 60 20 40 60 X Y 图8.1 测量截距不同 D = 1或0表示某种特征的有无。反映在数学上是截距不同的两个函数。若β2显著不为零，说明截距不同；若β2为零，说明这种分类无显著性差异。 例：中国成年人体重y （kg ）与身高x （cm ）的回归关系如下： –105 + x D = 1 (男) y = - 100 + x - 5D = – 100 + x D = 0 (女) 注意： ① 若定性变量含有m 个类别，应引入m -1个虚拟变量，否则会导致多重共线性，称作虚拟变量陷阱（dummy variable trap ）。 ② 关于定性变量中的哪个类别取0，哪个类别取1，是任意的，不影响检验结果。 ③ 定性变量中取值为0所对应的类别称作基础类别（base category ）。 ④ 对于多于两个类别的定性变量可采用设一个虚拟变量而对不同类别采取赋值不同的方法处理。如： 1 (大学) D = 0 (中学) -1 (小学)。 β0 β0+β2 D = 1 D =0
《计量经济学》实验项目与主要内容 目录 实验1—— 【实验目的】 了解Eviews软件的基本操作对象，掌握基本操作方法。 【实验内容】 1A-1 Eviews软件的安装与启动 1A-2 工作文件的建立 1A-3数据的输入、编辑与生成 1A-4观察数据的基本特征 1A-5一元回归模型的估计、检验及预测 【实验步骤】 1B-1 观看“”，模仿其中的操作。(点击超链接即可) 1B-2 根据下文示范步骤，完成操作 1B-3 独立完成指定两个实验课题
1B-1 Eviews软件的入门基本操作 观看“”，模仿其中的操作。(点击超链接即可)。 1B-2 根据下文示范步骤，完成操作 例：四川省城市居民1978-1998年家庭人均生活性消费支出Y与人均可支配收入X 的 建立文件： Eviews的操作在工作文件中进行，故首先要有工作文件，然后进行数据输入、分析等等操作。主要有如下几种方法： 【1】操作命令法：create 数据类型样本区间 【2】新建文件：File/New/Workfile，出现对话框“工作文件范围”，选取或填上数据类型、起止时间。OK后，得到一个无名字的工作文件，其中有： 时间范围、当前工作文件样本范围、filter 、默认方程、系数向量C、序列RESID。【3】读已存在文件：File/Open/Workfile。 (1)操作命令法：create a 1978 1998（回车，即完成，见下图所示） (2)菜单操作法：file\new\workfile(单击)\再弹出的对话框中点选“数据类
型”、输入“样本区间”\点击“OK” 输入样本数据 主要有如下几种方法： 【1】从键盘输入：Quick/Empty Group (Edit Series)，打开组窗口，产生一个untitled“Group”；按列在表中输入序列名（在OBS）及其数据，每输入一个数 据完，敲一次enter。 【2】从Excel复制数据：先取定Excel中的数据区域，选“复制”；其次，打开Eview，同，建工作文件，使样本区域包含与被复制数据同样多的观察值个数；第三，击 Quick/Empty Group (Edit series)；第四，按向上滚动指针，击数据区OBS右边 的单元格，点Edit/Paste，再退出，选No，于是，在工作文件中有被复制的数据 序列的图标。 【3】从Excel复制部分数据到已存在的序列中：取定要复制的数据，复制之；打开包含已存在序列的Group窗口，使之处于Edit模式（开关键是Edit+）；将光标指 到目标单元格，点Edit/Paste， (1) 命令操作法：data x y（回车，即完成，见下图所示） 在弹出的对话框中输入各个样本数据有三种方法 ①直接输入： ②若样本数据以表格形式给出，可直接复制——粘贴； ③若样本数据以表格（excel）或文本文件(txt.)格式给出，可直接导入。 ★若样本数据以表格（excel）格式给出， 文件名为sichuan, 保存在“实验”文件夹中，数据导入操作如下： （关闭文件sichuan），点击file\import\read text-lotus\excel
实验三：虚拟变量模型一、研究的目的与要求 根据下表2009年我国城镇居民人均收入与住房方面消费性支出的统计资料建立我国城镇居民住房方面消费性支出函数。 二、模型设立 1、问题描述：2009年我国城镇居民人均收入对住房方面消费性支出的影响。 2、数据： 我国城镇居民家庭抽样调查资料 平均每人全部年 项目住房 D 收入 (元) 困难户60.83 4935.81 0 最低收入户84.73 5950.68 0 低收入户123.92 8956.81 0 中等偏下户178.48 12345.17 0 中等收入户261.37 16858.36 0 中等偏上户526.36 23050.76 1 高收入户659.61 31171.69 1 最高收入户1482.11 51349.57 1 三、相关图分析； 1. 键入命令：SCAT X Y，则人均收入与住房方面消费性支出的相关散点图如下图所示。 从相关图可以看出，前5个样本点（即中低收入家庭）与后3个样本点（中、
高收入）的消费性支出存在较大差异，因此，为了反映“收入层次”这一定性因素的影响，设置虚拟变量如下： 2. 构造虚拟变量。 使用SMPL和GENR命令直接定义。 DATA D1 GENR XD=X*D1 3. 估计虚拟变量模型： 再由t检验值判断虚拟变量的引入方式，并写出各类家庭的消费性支出函数。虚拟变量模型的估计结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/03/12 Time: 15:25 Sample: 2001 2008 Included observations: 8 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? X 0.016400 0.005743 2.855676 0.0461 D1 -327.1185 118.4766 -2.777039 0.0498 XD 0.018709 0.006356 2.943588 0.0422 C -19.00288 61.67034 -0.308136 0.7734 R-squared 0.992173 ????Mean dependent var 422.1763 Adjusted R-squared 0.986303 ????S.D. dependent var 479.4838 S.E. of regression 56.11683 ????Akaike info criterion 11.19960 Sum squared resid 12596.40 ????Schwarz criterion 11.23932 Log likelihood -40.79841 ????F-statistic 169.0152 Durbin-Watson stat 3.162055 ????Prob(F-statistic) 0.000115 我国城镇居民住房方面消费性支出函数的估计结果为： t (-0.308136) ( 2.855676) (-2.777039) (2.943588) 2 R＝0.9921732 R＝0.986303 F＝169.0152 S.E＝56.11683 虚拟变量的回归系数的t检验都是显着的，且模型的拟合优度很高，说明我
国家级虚拟仿真实验教学中心入选名单 申报学校中心名称学校所属北京大学地球科学虚拟仿真实验教学中心教育部中国人民大学基于大数据文科综合训练虚拟仿真实验教学中心教育部清华大学材料科学与工程虚拟仿真实验教学中心教育部北京交通大学交通运输国家级虚拟仿真实验教学中心教育部北京化工大学化工过程虚拟仿真实验教学中心教育部北京邮电大学电子信息虚拟仿真实验教学中心教育部中国农业大学机械与农业工程虚拟仿真实验教学中心教育部中央美术学院艺术、设计与建筑虚拟仿真实验教学中心教育部华北电力大学电力工业全过程仿真实验教学中心教育部南开大学经济虚拟仿真实验教学中心教育部天津大学化学化工虚拟仿真实验教学中心教育部大连理工大学化学虚拟仿真实验教学中心教育部东北大学机械装备虚拟仿真实验教学中心教育部吉林大学地质资源立体探测虚拟仿真实验教学中心教育部东北师范大学生物学虚拟仿真实验教学中心教育部东北林业大学森林工程虚拟仿真实验教学中心教育部同济大学力学虚拟仿真实验教学中心教育部上海交通大学机电学科虚拟仿真实验教学中心教育部华东理工大学石油和化工过程控制工程虚拟仿真实验教学中心教育部东华大学管理决策虚拟仿真实验教学中心教育部南京大学社会经济环境系统虚拟仿真实验教学中心教育部东南大学机电综合虚拟仿真实验教学中心教育部河海大学力学与水工程虚拟仿真实验教学中心教育部南京农业大学农业生物学虚拟仿真实验教学中心教育部中国药科大学药学虚拟仿真实验教学中心教育部浙江大学化工类虚拟仿真实验中心教育部厦门大学机电类虚拟仿真实验教学中心教育部山东大学医学虚拟仿真实验教学中心教育部武汉大学电力生产过程虚拟仿真实验教学中心教育部武汉理工大学水路交通虚拟仿真实验教学中心教育部华中师范大学心理与行为虚拟实验教学中心教育部
一、概述 （一）建设意义 1、现有实训条件分析 机电技术应用专业现有基础实验室、专业实训室共计9个，可开设《维修电工》、《电工电子技术与技能》、《电气及PLC控制技术》、《车工工艺》等课程的相关实训项目。为满足机电专业人才培养目标和社会培训的需要，需进一步加强专业建设，拓展专业领域，增加实训开出项目，提升实习实训教学环境条件。 2、必要性和可行性 （1）必要性 通过对多家电气自动化企业及IT企业进行了职业群与岗位群调研，确定其培养目标：从事机电一体化产品及自动生产系统的设计制造与开发，从事处理重要数据、熟练应用各种专业设计软件。并根据对机电技术专业岗位群的职业能力和知识技能要求的分析，构建了“阶梯递进式工学交替”的人才培养模式，搭建了基于工作过程导向的“模块化”专业课程体系，增加《虚拟仿真》课程。这就需要新建虚拟仿真实训室，使其具备在虚拟终端对自动化设备及生产线调试与维护、维修电工等虚拟实训项目的条件，所以需采购虚拟化服务器1台，虚拟化桌面终端48台，虚拟化软件Citrix48套，满足一个班的实训需求。 （2）可行性 天津市基础能力建设校实训基地投资中的部分资金将用于虚拟仿真实训室的建设，建设后的实训室集教、学、做为一体，新增虚拟
仿真终端实训设备，可以满足56人的《虚拟仿真》课程的实训教学的需求。实现了学生专业基本能力、专业核心能力和职业行为能力的提升。 3、建设依据 依据确定的“阶梯递进式工学交替”的人才培养模式，校实训应贴近企业的实际生产，有助于提升学生的专业基本能力、专业核心能力和职业行为能力，便于学生在校学习与企业岗位实践能够顺利衔接。 （二）建设思路和建设目标 1、建设思路 虚拟仿真实训室的建设本着建成集“教、学、做”为一体的教学环境和专业综合性实训基地的理念，从演示实践教学、基本技能实训教学和项目综合实训教学三个层面，为《虚拟仿真》课程的实践教学提供保障。 虚拟仿真实训室需要符合以下要求： （1）满足于综合性实践教学的要求 建成后的实训室可以实现四种形式的教学与培训方式，极大丰 富了教学容和教法。“实物模拟仿真设备培训方式”，“实物虚拟操 作培训方式”，“软件及仿真软件培训方法”和“新产品新技术展示 与介绍的培训方式”，这四种培训方式的综合应用，为社会培养高 素质的技术人才奠定了基础。 本实训室采用模拟仿真的实训手段，实现由单一基础技术的虚 拟仿真实训训练到各种技术综合应用的虚拟仿真实训训练。力求体 现虚拟化、仿真化、机电一体化方面的技术特色和行业应用及发展 的趋势，力求体现先进性、前瞻性、实用性、可操作性及示性。切
第八章虚拟变量实验报告 一、研究目的 改革开放以来，我国经济保持了长期较快发展，我国对外贸易规模也日益增长。尤其是2002年中国加入WTO之后，我国对外贸易迅速扩张。2012年，我国进出口总值38667.6亿美元，与上年同期相比增长6.2%，我国贸易总额首次超过美国，成为世界贸易规模最大的国家。为了考察我国对外贸贸易与国内生产总值的关系是否发生变化，以国内生产总值代表经济整体发展水平，以对外贸易总额代表对外贸易发展水平，分析我国对外贸易发展受国内生产总值的影响程度。 二、模型设定 为研究我国对外贸易发展规模受我国总体经济发展程度影响，引入国内生产总值为自变量。设定模型为： Y t=β +β1X t+ U t 参数说明： Y t ——对外贸易总额(单位：亿元) X t ——国内生产总值（单位：亿元） U t——随机误差项 收集到数据如下（见表2-1） 表2-1 1985-2011年我国对外贸易总额和国内生产总值单位：亿元 年份对外贸易总额 亿元 国内生产总值 亿元 年份 对外贸易总额 亿元 国内生产总值 亿元 1985 2066.7 9016.03 1999 29896.2 89677.05 1986 2580.4 10275.18 2000 39273.2 99214.55 1987 3084.2 12058.62 2001 42183.6 109655.17 1988 3821.8 15042.82 2002 51378.2 120332.69 1989 4155.9 16992.32 2003 70483.5 135822.76 1990 5560.1 18667.82 2004 95539.1 159878.34 1991 7225.8 21781.5 2005 116921.8 184937.37 1992 9119.6 26923.48 2006 140971.4 216314.43 1993 11271 35333.92 2007 166740.2 265810.31 1994 20381.9 48197.86 2008 179921.5 314045.43 1995 23499.9 60793.73 2009 150648.1 340902.81 1996 24133.8 71176.59 2010 201722.1 401512.8 1997 26967.2 78973.03 2011 236402 472881.56 1998 26693.823 73617.66322