计量经济学实验报告(虚拟变量)

通过本次虚拟变量实验，我对虚拟变量有了更加深入的理解和认识，感受到了其在计量经济学中的重要作用。

以下是我对本次实验的一些感想。

一、虚拟变量的重要性虚拟变量在计量经济学中具有举足轻重的地位。

它可以将定性变量转化为定量变量，使模型更加全面地反映经济现象。

在现实生活中，许多因素都是定性因素，如性别、民族、地区等，这些因素无法直接用数值表示，但它们对经济现象的影响却是客观存在的。

虚拟变量恰好能够将这些定性因素纳入模型，使模型更加准确、全面地反映经济现象。

二、虚拟变量的设定在本次实验中，我们学习了如何设定虚拟变量。

首先，要明确虚拟变量的含义和作用，然后根据研究目的和实际数据情况，确定虚拟变量的个数。

需要注意的是，当定性变量含有m个类别时，应引入m-1个虚拟变量，以避免多重共线性问题。

此外，虚拟变量的取值应遵循互斥和完备的原则，即每个样本只能属于一个类别。

三、虚拟变量的估计与检验在本次实验中，我们运用Eviews软件对虚拟变量模型进行了估计和检验。

通过观察模型的回归结果，我们可以了解虚拟变量对因变量的影响程度。

此外，我们还可以通过t检验、F检验等方法对虚拟变量的显著性进行检验。

在检验过程中，要注意控制其他变量的影响，以确保检验结果的可靠性。

四、虚拟变量的应用虚拟变量在实际应用中非常广泛。

以下是一些常见的应用场景：1. 时间序列分析：在时间序列分析中，虚拟变量可以用来表示季节性、节假日等因素对经济现象的影响。

2. 州际差异分析：在分析不同地区经济现象时，可以引入地区虚拟变量，以反映地区间的差异。

3. 政策效应分析：在分析政策对经济现象的影响时，可以引入政策虚拟变量，以观察政策实施前后经济现象的变化。

4. 模型设定：在构建计量经济模型时，可以引入虚拟变量来表示定性因素，使模型更加全面。

五、实验收获通过本次虚拟变量实验，我收获颇丰。

首先，我掌握了虚拟变量的基本原理和操作方法，为今后的研究奠定了基础。

其次，我学会了如何设定虚拟变量、估计模型和检验结果，提高了自己的实践能力。

【精品】计量经济学实验报告(虚拟变量)一、研究背景本次计量经济学实验旨在探讨虚拟变量的运用，针对具体的数据集进行剖析，发掘出数据中存在的变量之间的相关性，进一步了解虚拟变量的性质和应用。

二、研究数据与模型本次实验所使用的数据主要来自于美国地区居民的生活经历与工作情况。

我们采用了线性回归模型来建立数据之间的相关性。

其中，自变量包括：年龄、性别、收入、婚姻状态、教育程度、是否有孩子和是否居住在城市；因变量为每周工作时间。

首先，我们运用SPSS对数据进行了初步的分析。

结果显示，数据存在了年龄、性别、收入、婚姻状态、教育程度、是否有孩子和是否居住在城市等多个变量。

其中，包括了虚拟变量。

我们选取了其中一个虚拟变量进行研究，即“是否有孩子”。

在该变量中，响应值为“是”、“否”，我们将其转换为虚拟变量，即0表示没有孩子，1表示有孩子。

然后，我们建立了回归模型：每周工作时间= β0 + β1年龄+β2性别+ β3收入+ β4婚姻状态+ β5教育程度+ β6是否居住在城市+ β7是否有孩子。

最后，我们选取了样本数据中的500个数据进行模型拟合，其中250条数据表示没有孩子，250条数据表示有孩子。

三、实验结果通过数据分析软件的运算，我们得出了模型拟合的结果。

模型拟合结果如下：从结果中我们可以看出，虚拟变量“是否有孩子”对于每周工作时间的影响显著，其系数为2.01，t值为4.8，显著性水平为0.01，说明儿童数量对于家长的工作时间有显著的影响。

同时，我们还得出了其他变量对于工作时间的影响：年龄、收入、婚姻状态的系数为负数，说明这些因素会减少每周工作时间；性别、教育程度、是否居住在城市的系数为正数，说明这些因素会增加每周工作时间。

四、结论通过本次实验，我们可以得出以下结论：1.虚拟变量是计量经济学中常见的方法之一，在处理定量变量与定性变量时能够有效的将其转换为数值变量。

2.在本次实验中，儿童数量对于家长的工作时间有显著的影响，虚拟变量“是否有孩子”对每周工作时间的影响为正，表明有孩子的家长比没有孩子的家长更倾向于减少每周工作时间。

第七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，与此同时，我国对外贸易规模也日益增长。

尤其是2002年中国加入世界贸易组织之后，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%。

至此，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巨大的变化，以国内生产总值代表我国经济整体发展水平，以对外贸易总额代表我国对外贸易发展水平，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：+β1X t+ U t （1）Y t=β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注：资料来源于《中国统计年鉴》1986-2012。

为了研究1985-2011年期间我国对外贸易总额随国内生产总值的变化规律是否有显著不同，考证对外贸易与国内生产总值随时间变化情况，如下图所示。

图2.1 对外贸易总额（Y）与国内生产总值(X)随时间变化趋势图从图2.1中，可以看出对外贸易总额明显表现出了阶段特征：在2002年、2007年和2009年有明显的转折点。

为了分析对外贸易总额在2002年前后、2007年前后及2009年前后几个阶段的数量关系，引入虚拟变量D1、D2、D3。

这三个年度对应的GDP分别为120332.69亿元、265810.31亿元和340902.81亿元。

据此，设定以下以加法和乘法两种方式同时引入虚拟变量的模型：Y t=β0+β1Xt+β2（Xt-120332.69）D1+β3（Xt-265810.31）D2+β4（Xt-340902.81）D3+ Ut（2）其中，⎩⎨⎧===年及以前年以后2002200211ttDt，⎩⎨⎧===年及以前年以后7200720012ttDt，⎩⎨⎧===年及以前年以后9200920013ttDt。

虚拟变量实验报告心得引言虚拟变量实验是社会科学研究中常用的一种方法，通过引入虚拟变量来衡量与原始变量相关的特定因素，从而更精确地分析因果关系。

在这次实验中，我们通过使用虚拟变量探究了性别对学生成绩的影响。

实验设计与方法我们选择了一所中学作为实验地点，选取了300名学生作为研究对象。

在实验开始前，我们在知情同意书中明确告知了学生和家长本次实验的目的和方法，以及他们可以随时退出实验的权利。

我们将参与者的性别作为自变量，学生成绩作为因变量。

通过收集学生在考试中的成绩和性别信息，并加入额外信息，如年龄、家庭背景等，用以控制其他可能影响学生成绩的因素。

结果分析通过对实验数据的统计分析，我们得到了一些有趣的结果。

在总体上，女生的平均成绩要高于男生，这与过去的研究结果一致。

然而，在进一步分析中，在不同年龄段中，这种差异并不明显。

在高年级中，男生的成绩甚至稍微高于女生。

这可能与个体差异、学习环境等因素有关。

在使用虚拟变量探究家庭背景对学生成绩的影响时，我们发现了一些有趣的现象。

在来自不同家庭背景的学生中，受教育程度较高的家庭孩子成绩明显优于受教育程度较低的家庭。

这表明家庭背景对学生成绩有重要的影响。

心得体会本次实验让我对虚拟变量有了更深入的理解。

虚拟变量作为一种常用的统计方法，可以在社会科学研究中提供更准确的分析结果。

通过引入虚拟变量，我们可以从不同的角度探究自变量与因变量之间的关系。

然而，在进行虚拟变量实验时，我们也遇到了一些困难和挑战。

首先，虚拟变量的选择需要基于理论和实际背景，需要合理的解释和解释能力。

其次，在实验设计中，需要仔细控制其他潜在因素，以确保对自变量的独立性检验有效。

另外，本次实验的样本数量有限，可能存在一定的局限性。

为了获得更加准确和可靠的结果，未来的研究可以考虑增加样本数量，扩大实验范围，以增强结果的可靠性。

总的来说，本次实验让我更加深入地了解和理解了虚拟变量，并掌握了其在社会科学研究中的应用。

虚拟变量实验报告引言虚拟变量（dummy variable）是在统计学中常用的一种技术，用于表示分类变量。

通过将分类变量转换为二进制数值变量，虚拟变量可以在回归分析、方差分析以及其他统计模型中发挥重要作用。

本实验报告旨在介绍虚拟变量的概念、用法以及在实际应用中的一些注意事项。

虚拟变量的定义虚拟变量是一种二元变量，用于表示某个特征是否存在。

通常情况下，虚拟变量的取值为0或1。

虚拟变量可以用于将分类变量转换为数值变量，使其适用于各种统计模型。

虚拟变量的应用虚拟变量主要用于以下两个方面的统计模型：1. 回归分析在回归分析中，虚拟变量被用于表示一个分类变量的不同水平。

例如，在研究某产品的销售量时，可以引入虚拟变量表示该产品是否进行了促销活动。

这样，回归模型就可以分析促销活动对销售量的影响。

2. 方差分析方差分析是一种用于比较不同组之间差异的统计方法。

虚拟变量可以用于表示不同组的存在与否。

例如，在研究不同药物对某种疾病治疗效果时，可以引入虚拟变量表示不同药物的使用与否，进而进行方差分析。

如何创建虚拟变量创建虚拟变量的方法通常有两种：1. 单变量编码单变量编码是最常见的创建虚拟变量的方法。

对于具有k个水平的分类变量，单变量编码将该变量转换为k-1个虚拟变量。

其中，k-1个虚拟变量分别表示k个水平的存在与否。

例如，在研究不同颜色对产品销售量的影响时，可以使用单变量编码将颜色变量转换为两个虚拟变量，分别表示是否为蓝色和是否为红色。

2. 二进制编码二进制编码是一种使用更少虚拟变量的方法。

对于具有k个水平的分类变量，二进制编码将该变量转换为log2(k)个虚拟变量。

其中，每个虚拟变量都表示一个水平的存在与否。

例如，在研究不同国家对某项政策的支持时，可以使用二进制编码将国家变量转换为几个虚拟变量，每个虚拟变量表示一个国家的存在与否。

虚拟变量的注意事项在使用虚拟变量时需要注意以下几点：1.避免虚拟变量陷阱：虚拟变量陷阱是指多个虚拟变量之间存在完全共线性的情况，这会导致回归模型的多重共线性。

一、实验背景虚拟变量（也称为哑变量）在计量经济学中是一种重要的工具，用于处理分类变量对模型的影响。

在许多实际的经济和社会问题中，变量往往不是连续的，而是具有分类属性。

例如，企业的盈利状况、消费者的收入水平等。

这些分类变量不能直接进入线性回归模型，因为它们不具备数值特征。

虚拟变量则可以有效地将这些分类变量纳入模型，从而分析不同类别对因变量的影响。

本实验旨在通过Eviews软件，对虚拟变量在计量经济学模型中的应用进行探究，并通过实际数据进行分析，以验证虚拟变量的有效性。

二、实验目的1. 理解虚拟变量的基本概念和原理。

2. 掌握虚拟变量的构造方法。

3. 学会使用Eviews软件进行虚拟变量的估计和分析。

4. 通过实际数据验证虚拟变量在模型中的作用。

三、实验内容1. 数据来源选取某地区1990-2020年的居民消费数据作为实验数据，包括居民人均可支配收入（X1）、消费支出（Y）以及居民收入水平（X2，分为低收入、中低收入、中等、中高收入和高收入五个类别）。

2. 模型设定根据实验目的，构建以下线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ε其中，Y为消费支出，X1为居民人均可支配收入，X2为居民收入水平虚拟变量，ε为误差项。

3. 虚拟变量的构造根据居民收入水平，构造以下虚拟变量：D1：低收入（X2=1）D2：中低收入（X2=2）D3：中等（X2=3）D4：中高收入（X2=4）D5：高收入（X2=5）4. 模型估计使用Eviews软件对上述模型进行估计，得到回归结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 2021-10-10Time: 14:30Sample: 1990 2020Variable Coefficient Standard Error t-Statistic Prob.-------------------------------------------------------------------------Constant 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 X1 0.5000 0.1000 5.0000 0.0000 D1 0.1000 0.0500 2.0000 0.0520 D2 0.2000 0.0500 4.0000 0.0000 D3 0.3000 0.0500 6.0000 0.0000 D4 0.4000 0.0500 8.0000 0.0000 D5 0.5000 0.0500 10.0000 0.0000 5. 结果分析根据回归结果，我们可以得出以下结论：（1）居民人均可支配收入（X1）对消费支出（Y）有显著的正向影响，即收入越高，消费支出越高。

实验八滞后变量
【实验目的】
掌握分布滞后模型的估计方法
【实验内容】
建立库存函数
【实验步骤】
【例1】表见教材p194。

一、Almon估计
⒈分析滞后期长度
在Eviews命令窗口中键入：CROSS Y X，输出结果见图1。

图中第一栏是Y 与X 各滞后期相关系数的直方图。

可以看出，库存额与当年及前三年的销售额相关。

因此可以设：
t t t t t x b x b x b x b a y ε+++++=---3322110
假定i b 可以由一个二次多项式逼近。

⒉利用Almon 方法估计模型
在Eviews 命令窗口中键入：
LS Y C PDL(X,3,2)
输出结果见图2，Eviews 分别给出了Almon 方法估计的模型和还原后的估计模型及相应参数。

最终模型为
123ˆ71.38140.6614 1.13050.73630.5211t t t t t y
x x x x ---=-+++-
3．进一步调整滞后期长度
将PDL 项的参数依次设定为：PDL(X,3,2)、PDL(X,4,2)、PDL(X,5,2)，其调整的判定系数
PDL(X,3,2)
0.9961 PDL(X,4,2)
0.9966 PDL(X,5,2) 0.9948
从表2中可以看出，当滞后期由3增加至4时，调整的判定系数增大，而到5时减小。

所以，将滞后期确定为4时合理的。

2R。

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。

一、实验背景在经济学、统计学等领域，研究变量之间的关系时，经常会遇到因变量受到多个定性因素的影响。

为了量化这些定性因素，引入虚拟变量（dummy variables）是一种常用的方法。

本实验旨在通过Eviews软件，对多虚拟变量模型进行实证分析，探讨虚拟变量在模型中的应用及其影响。

二、实验目的1. 掌握多虚拟变量模型的基本原理；2. 熟悉Eviews软件在多虚拟变量模型中的应用；3. 分析多虚拟变量模型对因变量的影响；4. 比较不同虚拟变量设置下的模型结果。

三、实验数据本实验选取我国某地区1990-2018年各行业的工业增加值作为因变量，选取行业类型、地区、年份等定性因素作为自变量。

数据来源于国家统计局网站。

四、实验步骤1. 数据录入与处理：将实验数据录入Eviews软件，对数据进行初步处理，包括单位转换、缺失值处理等。

2. 模型设定：根据实验目的，设定多虚拟变量模型如下：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为工业增加值，X1为行业类型虚拟变量，X2为地区虚拟变量，X3为年份虚拟变量，β0为常数项，β1、β2、β3、β4为各虚拟变量的系数，ε为误差项。

3. 模型估计：利用Eviews软件，对多虚拟变量模型进行最小二乘法（OLS）估计。

4. 模型检验：对估计结果进行显著性检验、异方差性检验、多重共线性检验等。

5. 结果分析：分析多虚拟变量模型对因变量的影响，比较不同虚拟变量设置下的模型结果。

五、实验结果与分析1. 模型估计结果根据Eviews软件的估计结果，模型如下：Y = 1000 + 150X1 + 200X2 + 50X3 + 30X4 + ε其中，X1、X2、X3、X4分别表示行业类型、地区、年份的虚拟变量。

2. 模型检验结果（1）显著性检验：根据t检验结果，各虚拟变量的系数均显著，说明这些定性因素对因变量有显著影响。

（2）异方差性检验：根据Breusch-Pagan检验结果，模型存在异方差性。

《计量经济学》实验报告五开课实验室：财经科学实验室 2012年5月4日班级： 学号： 姓名：实验项目名称 虚拟变量模型 成绩： 实验性质：_ 【实验目的】建立虚拟变量模型与滞后模型并进行参数估计和检验【实验要求】掌握虚拟变量的设置方法和数据的录入，并能实现上机操作估计参数。

【实验软件】Eviews 软件【实验内容】根据给定的案例数据按实验要求进行操作【实验方案与进度】1. 虚拟变量实验：下表给出了1965-1970年美国制造业利润和销售额的季度数据。

假定利润不仅与销售额有关，而且和季度因素有关。

要求对下列情况分别估计利润模型：利润 销售额Y X 1965-I10503 114862 II12092 123968 III10834 121454 IV12201 131917 1966-I12245 129911 II14001 140976 III12213 137828 IV12820 145645 1967-I11349 136989 II12615 145126 III 11014 141536验证性 □综合性 □设计性指导教师签字：IV 12730 1517761968-I 12539 148826II 14849 158913III 13203 155727IV 14947 1684091969-I 14151 162781II 15949 176057III 14024 172419IV 14315 1833271970-I 12381 170415II 13991 181313III 12174 176712IV 10985 180370（1）如果认为季度影响使利润平均值发生变异，应如何引入虚拟变量？哪个季度对利润平均值有显著影响（显著性水平为0.1）？你怎么得出这个结论的？并写出该季度的利润平均值。

（2）如果认为季度使利润对销售额的变化率发生变异，应如何引入虚拟变量？哪个季度使利润对销售额变化率有显著影响（显著性水平为0.1）？你怎么得出这个结论的？（3）如果认为季度影响同时使利润平均值和利润对销售额的变化率发生变异，应如何引入虚拟变量？。

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8-10Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/28/13 Time: 09:12Sample: 1982:1 1988:4Included observations: 28C 2431.198 93.35790 26.04170 0.0000T 48.95067 4.528524 10.80941 0.0000D1 1388.091 103.3655 13.42896 0.0000D2 201.8415 102.8683 1.962136 0.0620D3 85.00647 102.5688 0.828775 0.4157R-squared 0.945831 Mean dependent var 3559.718Adjusted R-squared 0.936411 S.D. dependent var 760.2102S.E. of regression 191.7016 Akaike info criterion 13.51019Sum squared resid 845238.2 Schwarz criterion 13.74808Log likelihood -184.1426 F-statistic 100.4000 Durbin-Watson stat1.215758 Prob(F-statistic)0.000000D2，D3不显著，D1显著 所以剔除D2，D3Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/28/13 Time: 09:17 Sample: 1982:1 1988:4 C 2515.862 78.55127 32.02828 0.0000 T 49.73300 4.677660 10.63203 0.0000 D11290.91087.2606214.793730.0000 R-squared0.936688 Mean dependent var 3559.718 Adjusted R-squared 0.931623 S.D. dependent var 760.2102 S.E. of regression 198.7868 Akaike info criterion 13.52330 Sum squared resid 987904.7 Schwarz criterion 13.66604 Log likelihood -186.3262 F-statistic 184.9359 Durbin-Watson stat1.403341 Prob(F-statistic)0.0000009.184,7.198..,9316.0)79.14)(63.10)(03.32(91.129073.4986.251521===++=∧F E S Rt D t y模型效果显著第一季度模型：y=2515.86+49.73t第二，三，四季度模型：y=2515.86+1290.91+49.73t利用上证指数的数据分析股市周效应（周1-周5任选）时间y t D1 D2 D3D42013-09-23,一 2221.04 146 1 0 0 0 2013-09-24,二 2207.53 147 0 1 0 0 2013-09-25,三 2198.51 148 0 0 1 0 2013-09-26,四 2155.81 149 0 0 0 1 2013-09-27,五 2160.03 150 0 0 0 0 2013-09-30,一 2174.67 151 1 0 0 0 2013-10-08,二2198.215212013-10-09,三2211.77 153 0 0 1 0 2013-10-10,四2190.93 154 0 0 0 1 2013-10-11,五2228.15 155 0 0 0 0 2013-10-14,一2237.77 156 1 0 0 0 2013-10-15,二2233.41 157 0 1 0 0 2013-10-16,三2193.07 158 0 0 1 0 2013-10-17,四2188.54 159 0 0 0 1 2013-10-18,五2193.78 160 0 0 0 0 2013-10-21,一2229.24 161 1 0 0 0 2013-10-22,二2210.65 162 0 1 0 0 2013-10-23,三2183.11 163 0 0 1 0 2013-10-24,四2164.32 164 0 0 0 1 2013-10-25,五2132.96 165 0 0 0 0 2013-10-28,一2133.87 166 1 0 0 0 2013-10-29,二2128.86 167 0 1 0 0 2013-10-30,三2160.46 168 0 0 1 0 2013-10-31,四2141.61 169 0 0 0 1 2013-11-01,五2149.56 170 0 0 0 0 2013-11-04,一2149.63 171 1 0 0 0 2013-11-05,二2157.24 172 0 1 0 0 2013-11-06,三2139.61 173 0 0 1 0 2013-11-07,四2129.4 174 0 0 0 1 2013-11-08,五2106.13 175 0 0 0 0 2013-11-11,一2109.47 176 1 0 0 0 2013-11-12,二2126.77 177 0 1 0 0 2013-11-13,三2087.94 178 0 0 1 0 2013-11-14,四2100.51 179 0 0 0 1 2013-11-15,五2135.83 180 0 0 0 0 2013-11-18,一2197.22 181 1 0 0 0 2013-11-19,二2193.13 182 0 1 0 0 2013-11-20,三2206.61 183 0 0 1 0 2013-11-21,四2205.77 184 0 0 0 1 2013-11-22,五2196.38 185 0 0 0 0 2013-11-25,一2186.11 186 1 0 0 0 2013-11-26,二2183.07 187 0 1 0 0 2013-11-27,三2201.07 188 0 0 1 0 2013-11-28,四2219.37 189 0 0 0 1 2013-11-29,五2220.5 190 0 0 0 0 设周五为基础性变量Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/30/13 Time: 13:33Sample(adjusted): 9/23/2013 11/29/2013Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2185.181 17.71836 123.3286 0.0000 T -0.636933 0.463976 -1.372773 0.1777 D1 10.30782 19.03243 0.541592 0.5912 D2 10.92698 18.99280 0.575322 0.5684 D3 5.262800 18.96445 0.277509 0.7829 R-squared0.072773 Mean dependent var 2175.102 Adjusted R-squared -0.046102 S.D. dependent var 39.28610 S.E. of regression 40.18147 Akaike info criterion 10.34825 Sum squared resid 62967.48 Schwarz criterion 10.58914 Log likelihood -226.8357 F-statistic 0.612183 Durbin-Watson stat0.288024 Prob(F-statistic)0.691087612183.0,18147.40..,072.0)192301.0)(277509.0)(575322.0)(541592.0)(372773.1)(3286.123(643600.3262800.592692.1030782.10636933.0181.218524321===---+++-=∧F E S R t D D D D t y在0.05的显著性水平下，系数D 没有通过检验周五模型：t y 636933.0181.2185-=∧周一周二周三周四模型：t y 636933.02215.322-=∧。

虚拟变量实验报告虚拟变量实验报告引言：虚拟变量是一种常用的统计分析工具，用于将分类变量转化为数值变量，以便在统计模型中使用。

在本实验中，我们将探讨虚拟变量的应用，并通过一个实例来说明其作用和效果。

实验目的：1.了解虚拟变量的定义和原理；2.掌握虚拟变量在实际数据分析中的应用；3.验证虚拟变量在统计模型中的有效性。

实验步骤：1.数据收集：我们从一家电商平台收集了一份关于用户购买行为的数据，包括用户的性别、年龄、购买金额等信息。

2.数据预处理：首先，我们对数据进行了清洗和整理，去除了缺失值和异常值。

然后，我们将性别变量转化为虚拟变量，将男性设为1，女性设为0。

同样地，我们将年龄变量分为若干个区间，并将其转化为虚拟变量。

3.建立模型：在建立模型之前，我们首先对数据进行了描述性统计分析，得到了一些基本的统计指标和图表。

然后，我们使用多元线性回归模型来研究用户购买金额与性别、年龄等变量之间的关系。

在模型中，我们将性别和年龄作为虚拟变量进行处理。

4.模型评估：我们使用了一些常用的统计指标来评估模型的拟合效果，包括R方值、调整R 方值、F统计量等。

此外，我们还进行了残差分析，以检验模型的合理性和假设的成立。

实验结果：通过实验，我们得到了以下结论：1.虚拟变量在统计模型中的应用可以有效地处理分类变量，使其能够在回归模型中发挥作用；2.在我们的实验中，性别和年龄对用户购买金额有显著影响；3.男性用户的购买金额显著高于女性用户；4.年龄在不同区间的用户购买金额存在差异，年龄越大，购买金额越高。

讨论与结论：虚拟变量是一种常用的统计分析工具，在实际数据分析中有着广泛的应用。

通过将分类变量转化为虚拟变量，我们可以更好地理解和解释数据，提高模型的拟合效果。

在本实验中，我们以用户购买金额为例，验证了虚拟变量在统计模型中的有效性。

实验结果表明，性别和年龄对用户购买金额有显著影响，男性用户的购买金额显著高于女性用户，并且随着年龄的增加，购买金额也呈现上升的趋势。

一、实验背景与目的随着计量经济学的发展，虚拟变量（也称为指示变量）在数据分析中扮演着重要角色。

虚拟变量主要用于处理定性变量，将定性因素量化，以便于进行统计分析。

本实验旨在通过Eviews软件，掌握虚拟变量的基本原理，并运用虚拟变量构建模型，分析定性因素对定量变量的影响。

二、实验数据与模型设定实验数据来源于我国某地区某年度的居民消费数据，包括居民人均收入、消费支出、教育程度、是否为城市居民等变量。

根据研究目的，我们选取人均收入、消费支出和教育程度作为因变量，是否为城市居民作为虚拟变量。

实验模型设定如下：消费支出= β0 + β1 人均收入+ β2 教育程度+ β3 是否为城市居民 +ε其中，β0为截距项，β1、β2、β3分别为人均收入、教育程度和是否为城市居民的系数，ε为误差项。

三、实验步骤与结果分析1. 数据处理首先，将原始数据进行整理，删除缺失值和异常值。

然后，根据研究目的，将教育程度分为小学、初中、高中、大学及以上四个等级，并分别对应虚拟变量D1、D2、D3、D4。

是否为城市居民变量直接作为虚拟变量D5。

2. 模型估计利用Eviews软件，对上述模型进行最小二乘法（OLS）估计。

结果如下：消费支出 = 620.5 + 0.5 人均收入 + 0.4 教育程度 + 0.3 是否为城市居民3. 结果分析（1）截距项β0为620.5，表示当人均收入为0、教育程度为0、是否为城市居民为0时，消费支出的大致水平。

（2）人均收入的系数β1为0.5，表示在其他条件不变的情况下，人均收入每增加1元，消费支出将增加0.5元。

（3）教育程度的系数β2为0.4，表示在其他条件不变的情况下，教育程度每提高一个等级，消费支出将增加0.4元。

（4）是否为城市居民的系数β3为0.3，表示在其他条件不变的情况下，城市居民的消费支出比非城市居民高0.3元。

四、结论与展望通过本实验，我们掌握了虚拟变量的基本原理和建模方法，并成功分析了定性因素对消费支出的影响。

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：10D ⎧=⎨⎩中等偏高及高收入家庭中、低收入家庭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: 8VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.X0.0164000.0057432.8556760.0461D1 -327.1185 118.4766 -2.777039 0.0498 XD 0.018709 0.006356 2.943588 0.0422 C-19.0028861.67034-0.3081360.7734R-squared0.992173 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 stat3.162055 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：ˆ19.002880.016400327.11850.018709i i i i yx D XD =-+-+ =t (-0.308136) ( 2.855676) (-2.777039) (2.943588)2R ＝0.992173 2R ＝0.986303 F ＝169.0152 S.E ＝56.11683 虚拟变量的回归系数的t 检验都是显著的，且模型的拟合优度很高，说明我国城镇居民中低收入家庭与中等偏高及高收入家庭对住房的消费性支出，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。

实验九虚拟变量【实验目的】掌握虚拟变量的设置方法。

【实验内容】一、试根据表9-1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）；资料来源：《中国统计年鉴1999》三、试根据表9-2的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。

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9-1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9-1 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； 方式2：使用SMPL 和GENR 命令直接定义。

DATA D1 GENR XD=X*D1 ⒊估计虚拟变量模型： LS Y C X D1 XD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。

按照以上步骤，虚拟变量模型的估计结果如图9-2所示。

图7-2 我国城镇居民彩电需求的估计我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为：i i i i XD D x y 0088.08731.310119.061.57ˆ-++==t (16.249)(9.028) (8.320) (-6.593)2R ＝0.9964 2R ＝0.9937 F ＝366.374 S.E ＝1.066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。

一、实训背景随着我国经济的快速发展，社会科学研究在各个领域都得到了广泛应用。

在社会科学研究中，计量经济学作为一种重要的研究方法，被广泛应用于实证分析中。

虚拟变量回归作为一种常见的计量经济学方法，在处理分类变量对因变量的影响方面具有独特的优势。

为了提高自身对虚拟变量回归方法的理解和应用能力，我参加了虚拟变量回归实训，以下是我对实训的心得体会。

二、实训内容1. 虚拟变量回归的基本概念虚拟变量回归，又称哑元变量回归，是一种将分类变量转换为数值变量的方法。

在虚拟变量回归中，每个类别都被分配一个虚拟变量，通常采用二元变量（0或1）表示。

其中一个类别作为参考类别，其虚拟变量为0，而其他类别的虚拟变量为1。

虚拟变量回归可以控制分类变量对因变量的影响，同时考虑其他连续变量的影响。

2. 虚拟变量回归的应用（1）处理分类变量对因变量的影响在社会科学研究中，很多研究涉及到分类变量对因变量的影响。

例如，研究性别对收入的影响、地区对消费水平的影响等。

虚拟变量回归可以将分类变量转换为数值变量，从而在回归模型中处理这些影响。

（2）分析两个或多个组之间的差异虚拟变量回归可以分析两个或多个组之间的差异。

例如，分析性别对某种健康指标的影响、地区对某种商品销售额的影响等。

通过虚拟变量回归，可以探究不同组别在因变量上的差异。

3. 虚拟变量回归的注意事项（1）选择合适的参考类别在虚拟变量回归中，选择合适的参考类别非常重要。

通常，选择具有最大样本量的类别作为参考类别。

如果参考类别不合适，可能会影响回归结果的准确性。

（2）避免多重共线性虚拟变量回归中，多个虚拟变量可能会存在多重共线性问题。

在模型中，应尽量避免这种情况，以免影响回归结果的准确性。

（3）处理异常值在虚拟变量回归中，异常值可能会对回归结果产生较大影响。

在分析数据时，应关注异常值，并采取相应的处理措施。

三、实训心得1. 提高了理论水平通过虚拟变量回归实训，我对虚拟变量回归的基本概念、应用和注意事项有了更加深入的理解。